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特种设备安全监管大数据平台建设方案
（2）数据存储与集成。包括分布式存储技术、元数据技术、标识技术、数据集成技术。存储技术主要采用大数据分布式云存储的技术，将预处理后的数据有效存储在性能和容量都能线性扩展的分布式数据库中；元数据技术包括对设备信息、设备状态、设备业务数据等进行定义和规范化；标识技术包括分配与注册、编码分发与测试管理、存储与编码规范、解析机制等；数据集成技术，主要指面向特种设备数据的集成，包括业务数据、设备运行数据、设备监控数据与系统操作数据、实时反馈数据、产品检验检测数据等等集成与贯通。通过数据集成技术，不仅要做到数据的采集、清洗、转换、读取，更要做到数据写入控制（即对设备装备通过数据进行远程操作）。
（3）数据建模。包括对特种设备物联数据、生产经营过程数据、外部互联网相关数据的建模方法和技术。对无法基于传统建模方法建立生产优化模型的相关工序建立特征模型，基于设备运行历史数据、实时数据及相关业务数据，采用聚类、分类、规则挖掘等数据挖掘方法及预测机制建立多类基于数据的工业过程优化特征模型。
（4）数据处理。在传统数据挖掘的基础上，结合新兴的云计算、Hadoop、专家系统等对同构数据执行高效准确地分析运算，包括大数据处理技术、通用处理算法和工业领域专用算法。
（5）数据交互应用。对经处理、分析运算后的数据，通过可视化技术，包括大数据可视化技术和3D工业场景可视化技术。可
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视化技术将数据分析结果，以更为直观简洁的方式展示出来，易于用户理解分析，提高决策效率；企业管理和生产管理等传统工业软件与大数据技术结合，通过对设备、用户、市场等数据的分析，提升场景可视化能力，实现对用户行为和市场需求的预测和判断。结合智能决策技术，进而实现数据辅助生产制造决策的价值。
特种设备大数据涉及的关键技术，包括采集技术、元数据技术、标识技术、分布式存储技术、数据处理技术（大数据处理基础算法、工业领域专用算法）、可视化技术（大数据可视化、工业场景可视化）等。其中，采集技术、元数据技术、标识技术、云计算是基础；分布式文件系统为其提供数据存储架构；分布式数据库便于数据管理，同时提供高效的访问速度；Map Reduce等技术对异构数据进行分析处理，最后利用可视化技术形象生动地呈现给用户。
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特种设备大数据平台涵盖了IT网络架构和云计算基础架构等基础设施，专家库、知识库、业务需求库等资源，及安全、隐私等管理功能，除此之外，还包含关联工业大数据实际应用的三方面角色，即数据提供方、数据服务消费方、数据服务合作方。
数据提供方是能提供三大类主要数据来源的角色，包括物联网、互联网、业务软件、设备生产厂家等等多类对象，以及业务活动、操作行为、设备运行、物联网和互联网运行等多种活动，多类对象的多种活动产生的数据都将通过特种设备大数据平台直接或间接地提供给数据消费方。
数据服务消费方，是在特种设备大数据的五大应用场景中，利用目标数据，有目的地进行设计、生产、制造、服务提供、个性化定制等活动的角色，直接或间接地从数据提供方处获得数据，并进行加工处理，以达到特定的目标。
数据服务合作方，主要是服务于数据提供方和数据消费方，为双方中的角色主体提供其所需要的技术支持、软硬件支持、智能决策的支持等。主要包括业务软件数据、网络提供商、大数据技术供应商、服务提供商、组织机构、专家学者等等角色，根据双方的需求提供相应针对性服务。
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4.3总体目标与分期目标
4.3.1总体目标
本着“高起点、高标准、高质量”的建设理念，结合省市特种设备现状及安全监察管理的需求，运用物联网、大数据和移动互联网等新兴信息技术，创新性的打造省市特种设备安全监管大数据平台，构建并形成全市范围内特种设备的全种类、全覆盖的智能化监管网络体系，促进省市特种设备监管进入“数据监管、动态监管、智慧监管”的全新时代。
项目的总体建设目标如下：
1、建设特种设备物联网技术支撑平台及软硬件基础设施，支撑全市范围内特种设备的分步接入与设备监测、管理。
2、建设电梯运行安全监测物联网，安装电梯监测报警设备实现对电梯运行状态的实时监控及故障报警、指挥救援及维保管理、资料管理及统计、实时信息采集及故障判断。优化电梯安全信息管理，构建电梯事故应急救援体系。
3、建设特种设备应急处置指挥大厅及呼叫中心，对全市范围内的电梯及特种设备的应急事件进行指挥、协调、调度。
4、根据各类特种设备属性，并结合实施条件，在条件成熟的基础上，逐步实现全市锅炉、压力容器、压力管道、电梯、起重机械、客运索道、大型游乐设施、场（厂）内机动车辆八大类特
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