标准搜索结果: 'GB/T 41429-2022'
| 标准编号 | GB/T 41429-2022 (GB/T41429-2022) | | 中文名称 | | | 英文名称 | | | 行业 | 国家标准 (推荐) | GB/T 41429-2022
Specification for big data system structure of consumer product safety
ICS 03.120.01
CCSA20
中华人民共和国国家标准
消费品安全大数据系统结构规范
2022-04-15发布
2022-11-01实施
国 家 市 场 监 督 管 理 总 局
国 家 标 准 化 管 理 委 员 会 发 布
目次
前言 Ⅰ
1 范围 1
2 规范性引用文件 1
3 术语和定义 1
4 基本原则 2
5 消费品安全大数据系统建设数据基本要求 2
6 消费品安全大数据系统结构 3
参考文献 6
消费品安全大数据系统结构规范
1 范围
本文件规定了消费品安全大数据系统的基本原则、建设要求、系统结构等内容。
本文件适用于开展消费品安全大数据系统建设。
2 规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文
件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于
本文件。
GB/T 29263 信息技术 面向服务的体系结构(SOA)应用的总体技术要求
3 术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
3.1
消费品 consumerproduct
主要但不限于为个人使用而设计、生产的产品,包括产品的组件、零部件、附件、使用说明和包装。
[来源:GB/T 35248-2017,2.2]
3.2
消费品免除了不可接受风险的状态。
[来源:GB/T 28803-2012,3.4]
3.3
大数据 bigdata
具有体量巨大、来源多样、生成极快、多变等特征并且难以用传统数据体系结构有效处理的包括大
量数据集的数据。
[来源:GB/T 35295-2017,2.1.1]
3.4
大数据系统 bigdatasystem
实现大数据参考体系结构的全部或部分功能的系统。
[来源:GB/T 35295-2017,2.1.14]
3.5
结构化数据 structureddata
一种数据表示形式,按此种形式,由数据元素汇集而成的每个记录的结构都是一致的并且可以使用
关系模型予以有效描述。
[来源:GB/T 35295-2017,2.2.13]
3.6
非结构化数据 unstructureddata
不具有预定义模型或未以预定义方式组织的数据。
[来源:GB/T 35295-2017,2.1.25]
3.7
云计算 cloudcomputing
一种通过网络将伸缩性、弹性的共享物理和虚拟资源池以按需自服务的方式供应和管理的模式。
注:资源包括服务器、操作系统、网络、软件、应用和存储设备等。
[来源:GB/T 32400-2015,3.2.5]
4 基本原则
4.1 功能性
消费品安全大数据系统应具备对消费品安全数据进行收集、存储、预处理、分析和应用等功能的综
合系统。
4.2 可靠性
消费品安全大数据系统应具备故障检测及预警、发生故障时可自动地进行重启或平滑切换到备份
模块的功能。
4.3 兼容性
消费品安全大数据系统应对硬件和软件具备较好的兼容性。
4.4 安全性
消费品安全大数据系统应具备用户认证、权限管理、数据备份和恢复等功能,以确保数据的安全性。
4.5 可扩展性
消费品安全大数据系统应具备集群在线扩容和兼容功能,以确保平台的可扩展性。
4.6 可维护性
消费品安全大数据系统应具备集群状态监控、告警管理、审计日志和配置管理等功能,以确保平台
的可维护性。
4.7 易用性
消费品安全大数据系统应面向大众化,不但专业人员、业务人员可以用,普通消费者也可以使用。
5 消费品安全大数据系统建设数据基本要求
消费品安全大数据满足大数据定义的基本要求:
a) 体量构成大数据的数据集规模,应达到PB级;
b) 数据可能来自多个数据仓库、数据领域或多种数据类型;
6.2 基础设施层
基础设施层包括服务器设备、网络与通信设施、云计算及云存储设施、信息采集设备、信息安全设
施等。
6.3 数据资源层
6.3.1 概述
数据资源层实现对消费品安全结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的集中管理,为消费品安
全大数据系统提供统一的数据来源,包括了基础信息资源库、业务信息资源库和其他信息资源库。
6.3.2 基础信息资源库
基础信息资源库包括了监督抽查、风险监测、消费者投诉、通报召回、质量仲裁、伤害和事故检测等
数据,以及社交媒体信息。
6.3.3 业务信息资源库
业务信息资源库汇聚了计量、标准、检验检测、认证认可等信息。
6.3.4 其他信息资源库
其他信息资源库包括新兴消费品产生的各类实时数据、宏观经济、环境保护以及社会信用等信息。
6.4 数据管理层
数据管理层负责从数据资源层获取数据,通过清洗、转换和加载等技术手段,以分布式文件系统、
NoSQL、数据流、关系数据结构等存储类型,将原始数据或加工处理后的数据存储到主数据仓库、分布
式数据库和Hadoop平台等。数据管理层的总体技术要求应符合GB/T 29263的规定。
6.5 计算分析层
计算分析层是指运用数据挖掘、机器学习等分析技术从消费品安全大数据中发现知识的过程,包括
分析引擎和模型管理两部分。分析引擎中常用的方法包括决策树、神经网络、回归、关联规则、聚类、贝
叶斯估计、支持向量机、主成分分析等;模型管理包括预测模型、统计模型以及模型验证等。
6.6 应用服务层
6.6.1 概述
应用服务层通过业务办理、指挥决策、公共服务等子系统为政府决策、行业监管、企业管理、机构评
价和消费者维权等提供应用服务,一般包括但不限于业务办理子系统、决策管理子系统和公共服务子
系统。
6.6.2 业务办理子系统
业务办理子系统主要实现对监督抽查、生产许可证网上审批、检测检验技术机构分类监管、质量安
全风险监测等业......
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