智慧粮食大数据中心是实现粮食管理和社会公共服务的基础支撑平台。旨在通过跨部门数据共享交换服务、互联网终端数据采集、互联网平台数据采集，实现粮食局(政务、监管)、粮库(仓储库、仓储库、示范库)、粮商(电商)信息的初始数据库建设和后续持续更新。通过数据采集、沉淀和挖掘，形成高水平的智慧食品公共服务数据库，并在此基础上构建满足监测管理、预警预测等业务需求的大数据分析平台，实现智能决策，提升食品治理数字化水平。

本期，我将和大家分享一份《智慧粮食大数据中心初步解决方案》需要什么，遇到紧急情况可以收藏下载。

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智慧粮食大数据中心解决方案_智能建筑方案_河姆渡方案馆

00-1010粮食大数据中心按照“一中心、三平台、n应用”的框架规划建设。围绕存放在数据中心的数据资源，打造符合业务需求的“粮管所”“粮库”“粮商(电商)”创新大数据平台。通过大数据挖掘、建模等技术，实现了粮库智能监控预警、粮食市场价格指数分析、行政监管主体协作。

一、粮食大数据中心总体规划

大颗粒数据中心的架构设计遵循“完整、标准化、安全、易用”的总体设计思路。在统一的技术标准和业务规范支持下，采用开放、基于平台的管理、独立安全的通信和易于应用扩展的多层架构。在项目的设计中，各级界面清晰简单，易于维护和扩展。整个粮食大数据中心系统分为几个层次。

其中，在粮食大数据中心的应用架构中，粮食大数据中心通过大数据采集平台和大数据分析平台，为政府综合服务应用系统提供数据和分析服务。

大数据采集平台是大数据中心的数据采集平台，负责粮食大数据中心的数据采集、数据处理和数据入库。

大数据分析平台是粮食大数据中心的大脑，对数据进行统计分析和深度挖掘。

大数据应用平台通过大数据分析平台提供的接口服务，为各类专题应用提供专业服务。

大数据运营平台是粮食大数据中心正常运行的保障平台，实现了城市大数据中心的可持续发展和增值应用。

二、粮食大数据中心总体架构

云基础设施整合基础硬件资源，利用云基础设施、与云计算兼容的虚拟化技术、云存储和云计算能力、云安全体系，整合物联网、视频资源、移动终端等输入终端。通过虚拟化技术，实现硬件虚拟化、网络虚拟化和存储虚拟化，整合的虚拟化资源可以提供计算能力、存储容量、安全保障等。对于政府、企业和个人。

(二)粮食数据资源目录管理平台。

经过详细深入的论证、调研和梳理，在数据资源目录管理平台上生成了一套完整的粮食数据资源目录，数据目录促进了数据资源的管理和共享。资源目录管理平台的总体功能包括资源注册维护、信息资源分类管理、信息资源元数据管理、信息资源发布、查询等功能。

借助信息资源目录管理系统，信息资源管理者可以完成信息资源的注册、发布、管理和获取的全过程：

（三）粮食数据共享交换平台。

粮食数据共享交换平台是大数据中心的数据采集平台，负责数据采集、数据处理、数据入库工作。平台实现了粮食系统内部数据资源的数据共享交换；实现对粮库、粮企物联网信息的采集与整合；实现对互联网中粮食电子商务、舆情信息的分类采集与入库。同时还可以依托省市电子政务外网与其他委办局进行数据共享交换，如市场质量监督、海关等系统。

粮食数据中心具体数据整合与交换工作流程如下：

（四）粮食数据库设计。

粮食大数据中心数据库的数据涉及到各类基本信息资源、扩展信息资源，以及多种专业应用等多方位多层次数据和信息。数据类型有数字、文字乃至图片等，主要以表格形式表现，既有实时采集数据，也要包含多年历史数据，既包括结构化数据，也包括非结构化数据，粮食数据库主要包括以下几方面数据：

基础数据库：围绕粮食生产、存储、加工、流通、消费等环节建立的粮食基础数据库，是实现其他应用的基础。

业务数据库：围绕粮食行业监管形成的业务数据库，如粮食调控、交割、资金结算等数据库。

专题数据库：围绕某一个主题应用形成的数据库，如粮食企业信用库、价格分析数据库等。

（五）粮食信息资源标准和管理规范制定。

粮食信息资源标准和管理规范包括：数据标准规范、技术标准规范、管理标准、质量保障体系、管理制度。

（六）粮食信息安全体系。

粮食信息安全体系建设按照国家有关电子政务安全策略、粮食行业国家信息安全标准、法规、和管理要求进行。安全系统建设内容包括信息安全管理体系、安全技术体系。

信息安全管理体系。信息安全不仅是技术问题，也是管理问题。完善的安全管理体系能使应用单位内形成良好的信息安全文化氛围。它从制度、过程、人员等方面进行了保障。

信息安全技术体系。信息安全技术体系是利用各种安全技术、产品以及工具作为安全管理和运行的落实的重要手段。信息安全技术体系包括以下五个方面：物理安全、网络安全、主机安全、应用安全和数据安全。

（七）智慧粮食大数据创新应用平台。

根据业务需求，在粮食大数据中心基础上初步搭建“粮政”、“粮库”、“粮商”等三大创新应用平台，依靠平台汇聚和积累数据，并运用大数据挖掘、建模等技术进行数据分析，实现相关粮情的智能化决策。

四、粮食大数据中心大数据创新应用

1.粮食行情可视化展示。

依托大数据可视化展示技术，对粮食专题业务数据进行可视化展示，搭建全面、直观、清晰地展示界面，便于领导进行决策.如对粮食企业信用风险的可视化展示:

2.粮食价格趋势分析大数据应用。

在平台积累海量数据资源基础上，运用大数据技术综合分析粮食价格与种植成本、种植面积、种植种类、市场粮价等相关性，建立数据分析模型，实现粮食市场价格趋势预判，便于行政主管部门针对性调控。

3.粮食质量监测大数据应用。

根据历史积累的数据，运用大数据建模技术进行数据训练，建立粮食质量分析模型，实现粮食综合质量评价，提高粮食质量安全风险监测预警能力。结合利用二维码、身份识别等信息技术，实时发现存在问题的流通环节，提早治理，避免损失。

4.粮食安全决策大数据应用。

建立集粮食供给、需求、仓储、物流、加工、配送和应急调度为一体的粮食安全综合评价体系与辅助决策系统，准确研判未来粮食生产、消费、贸易和价格变化趋势，有效捕捉粮食市场的各种影响因素，为国家和区域粮食调控及市场决策提供大数据技术支撑。

5.粮企信用监测预警大数据应用。

针对目前粮食流通环节一些粮食企业存在倒买倒卖、质量参差不齐、价格偏离等信用缺失情况，运用历史积累数据建立粮食企业信用体系，将粮企信用评级进行等级划分，由此可重点监控信用严重缺失的粮食企业。同时，还可利用相关性分析建立企业失信行为预警机制，及时查找发现企业失信行为。