瞿衛國：中國秸稈大數據交易平台建設方案

瞿衛國：秸稈大數據交易平台建設方案

大數據交易平台是一種將全球範疇、高度可擴展、靈活的服務通過互聯網進行發布與消費，採取按需求和實際使用付費的商業模式。2010年，全球大數據交易平台服務市場的銷售額增長到了680.3億美元，與2009年586億美元的銷售額相比，增長了16.6%。到2014年全球大數據交易平台服務的銷售額將實現爆炸式增長，達到1488億美元。國際數據公司（IDC）預測，2011年全球信息技術（IT）收入的15%將與大數據交易平台有關；公共大數據交易平台服務應用將增長30%；企業正在進行投資並且要最充分地利用公共的和私有的大數據交易平台。國務院總理李克強2015年8月19日主持召開國務院常務會議，通過《關於促進大數據發展的行動綱要》。於2010年10月18日頒布的《國家發展改革委、工業和信息化部關於做好雲計算服務創新發展試點示範工作的通知》指出，雲計算創新發展試點示範工作要與現有數據中心相結合，推進雲計算中心（平台）建設，為提升信息服務水平、培育戰略性新興產業、調整經濟結構、轉變發展方式提供有力支撐。已把大數據云計算列為國家重點發展的戰略性新興產業之一。

農業大數據是大數據理念、技術和方法在農業領域的實踐。農業大數據涉及到耕地、育種、播種、施肥、植保、收穫、儲運、農產品加工、銷售、畜牧業生產等各環節，是跨行業、跨專業的數據分析與挖掘，對糧食安全和食品安全有著重大意義。我們在多年農業生產和科研中產生了大量的數據。這些數據的集成和未來的挖掘、使用，對於現代農業 的發展將會發揮極其重要的作用。當前農業領域存在諸多問 題，如糧食安全、土壤治理、病蟲害預測與防治、動植物育 種、農業結構調整、農產品價格、農副產品消費、小城鎮建 設等領域，都可通過大數據的應用研究進行預測和干預。大數據的應用與農業領域的相關科學研究相結合，可以為農業 科研、政府決策、涉農企業發展等提供新方法、新思路。

1.1、平台介紹秸稈大數據交易平台是瞿衛國推出的國內首個專註於農業領域農作物秸稈集數據資源整合、秸稈綜合利用技術路徑、項目投資、秸稈產業金融融合、市場營銷、政策理論方法共享、分析成果發布、觀點交流互動為一體的秸稈大數據交易應用平台。大數據在農業各領域的不斷深入，推動著農作物結構產業向「精準」、「智慧」方向發展。根據智慧農業的相關要素進行分解，本方案按照頂層設計原則，從服務、管理、應用、資源和技術5個方面提出了秸稈產業大數據SMART應用架構體系，其中，技術和資源是秸稈產業大數據應用的基礎，屬於投入層內容；應用平台是秸稈大數據應用最直接的產出物，是產出層；管理是指在秸稈全產業鏈項目的規劃建設和各應用系統的運營維護方面能夠提供自動化、智能化管理；服務是指為廣大農戶、涉農組織和企業等提供各類農業公共服務；管理和服務構成了架構體系的績效層。（1）、秸稈大數據交易應用平台是專業、精準、全面的農作物秸稈全產業鏈數據產品； （2）、秸稈產業大數據應用平台是專註於支撐農業領域農作物秸稈全產業鏈數據研究的應用工具； （3）、秸稈大數據交易應用平台是整合多渠道秸稈全產業鏈數據，引入數據挖掘展現技術，以專業分析為導向，面向秸稈全產業鏈綜合利用企業、政府及相關人員提供數據查詢、在線分析、共享交流等應用服務的知識開放平台。 （4）、秸稈大數據交易平台以全面、龐大的全產業鏈數據資源涵蓋專題數據、動態數據、共享數據、秸稈相關企業數據四大模塊。平台整合宏觀經濟、農業、農村等國家權威機構發布的農業相關數據；高頻率的數據更新為用戶不斷輸送新鮮資源；共享數據彙集政府、企業、社會三方數據，打破信息孤島，實現資源互聯互通；獨家採集的涉農企業數據，幫助用戶準確定位企業以及群體的地理分佈。

1.2、應用

平台以專業分析為導向，引入數據挖掘理念，為用戶提供多角度、多層次、多維度的農作物秸稈全產業鏈數據在線分析功能，可視化的技術的加入，讓用戶輕鬆實現從數據查詢、數據分析到成果展現的一站式操作。數據報表可視化、專題數據可視化、秸稈全產業鏈發展及秸稈相關產品價格可視化這三類可視化應用展示以及帶有地理分佈、區域統計、梯度分佈、密度分佈多種空間分析方法的地圖應用展示，為用戶分析思路提供不同的分析方法，多方面滿足用戶的分析需求。

1.3、互動

平台開放個人主頁、互加關注、評論等互動模塊，在個人主頁中，發布的歷史專題、歷史數據以精彩圖文的方式呈現給其他用戶；同時「加關注」功能，為用戶隨時了解好友動態搭建橋樑；在評論環節中，用戶自由發表自己見解，或評價數據的質量，或評論專題闡述的觀點，用戶間的即時溝通、即時交流，使得單純的數據平台轉化為知識的共享、交流及傳播平台。

1.4、共享

平台實現將數據變為商品，在不危及個人及國家數據安全的前提下，合法提供數據交易渠道。個人或組織可將數據集上傳至平台，供人免費下載，或以一定的價格出售，輕鬆享受從數據上傳、數據定價、數據發布到獲取收益的快捷服務，用戶在提升收益的同時，實現了跨部門的數據共享。

二，秸稈大數據交易平台應用系統應具備的功能

大數據時代的大數據特徵：規模化、多樣性、高速率、真實性。大數據處理技術的意義在於通過對數字、文本、圖像、音頻和視頻等海量信息的採集、分析、加工和利用 ,從中挖掘出對各行業有價值的資料和分析結果。大數據是科技發展的產物，按照墨菲定律，各種資料庫的數據儲量將按幾何級數增長。秸稈大數據交易平台應用系統應具備的以下功能。

2.1、查詢

ü清晰的查詢結果格式預覽，分離查詢的格式和數據信息；

ü提供層疊式和覆蓋式的OLAP功能；

ü多維查詢操作方式，提供三個軸的靈活定製，包括旋轉、分頁、切片等；

ü表格和圖形的信息互動，多表多圖可同時實現查詢鑽取功能；

ü提供自定義指標和自定義維成員等OLAP擴展功能，同時能支持複雜的工業函數和用戶擴展的分析要求；

ü集成的OLAP和OLTP查詢；

2.2、報表

ü靈活的報表排版和編輯功能，支持圖形、表格、分析報告等多種報表元素的組合；

ü報表內容可列印和導出，實現和OA等外部系統的有效集成；

2.3、告警監控功能

ü基於OLAP的告警規則設定，讓管理決策者快速準確地定位關鍵數據所在；

ü提供多種分析工具輔助告警規則的定製，包括預測、WhatIF分析、盈虧平衡點分析，同時提供關聯規則的指導；

ü對告警監控的結果數據提供多種分析手段，如指標明細分析、WhatIF分析、盈虧平衡點分析、關聯分析、數據挖掘分析，發現告警數據背後的更深層次信息；

ü提供告警規則集的定製功能，在更高的邏輯層次上封裝多條告警規則，實現更複雜的告警條件組合，滿足政府、金融、保險等領域的複雜需求；

2.4、關聯分析

ü提供多種關聯分析功能，延續用戶的假設性推理思路；

ü基於OLAP的對照式關聯分析，可進行靈活的區域定位分析和明細分析，模擬業務分析人員的分析思路，定位具體問題，或從多角度深化演繹推理過程；

ü報表級別的關聯分析，可靈活定製不同的關聯路徑；

ü指標級別的關聯分析，可跨分析主題進行指標關聯，輔助實現跳躍式和引導式的關聯分析過程；

2.5、經濟指標分析

ü提供敏感係數分析，輔助決策人員定位關鍵性的因子指標；

ü提供增強性的WhatIF分析，用於假設推理和趨勢分析；

ü各種經濟指標分析工具能輔助分析人員準確地定製告警閾值；

2.6、統計分析

ü多種業內流行的現狀分析方法，包括8020分析、絕對值分佈分析、比重分析、排序分析、平衡性分析、方差分析、80/20區間分析、進度分析、強度分析、異常值分析，等等；輔助決策人員對企業現狀進行全面綜合的分析；

ü業內流行的發展分析方法，包括基比分析、環比分析、增長率分析、同期比分析；輔助決策人員對企業的發展趨勢進行分析和預測；

2.7、數據挖掘

ü決策樹（Decision Tree）演算法和神經網路（NN）演算法的成功研發；

ü提供多種專家評分方法，可構造多個指標的綜合評分模型，提供給業務分析人員或行業專家使用；

ü運用決策樹演算法實現分類模型，運用於告警分析，挖掘出隱藏在告警現象背後的商業規律；同時分類模型可應用於報表分析過程，預告分析對象可能出現的特殊情況，提前發現商機或預知風險；

ü決策樹分類方法可獨立於告警結果運行，展現完整的數據挖掘應用流程，提供給專業分析人員使用；

ü基於多種時間序列演算法的趨勢預測模型；

ü基於多元回歸演算法的線性或非線性預測模型；

ü決策樹分類模型和各種預測模型可應用於缺失值的估算；

2.8、自動化和反饋

ü靈活且標準的自動化任務定製功能，提供查詢報表的自動生成，滿足客戶每日報表、每周報表、每月報表等需求的實現；

ü貼近客戶商業運作模式的信息反饋功能，可把分析報告發送給相關人員查閱；

2.9、許可權控制

ü基於用戶－角色－功能－資源的許可權控制機制，提供用戶跨角色的資源合併策略，更貼近客戶的實際需求；

ü平台內部統一實現了許可權控制和管理，脫離OS的限制；並可通過管理工具實現靈活配置；

2.10、應用閉環

ü平台級體現應用閉環，定義問題－發現問題－分析問題，貼近用戶的分析思維，先假設－分析－再假設－再分析；

ü以告警規則和關聯規則為核心資源的信息互用體現在整個閉環應用中；

3.1、處於行業領導地位秸稈大數據交易平台資料庫具有廣泛性、集聚性、動態性、及時性等特點，使秸稈大數據交易平台處於行業領導地位。3.2、提供智慧並創造價值數據成為核心的資產，並將深刻影響產業的發展模式，甚至重構其文化和組織。因此，大數據對國家以及地方政府秸稈產業發展治理模式、對企業的決策、組織和業務流程、對個人生活方式都將產生巨大的影響。如果不能利用大數據更加貼近消費者、深刻理解需求、高效分析信息並作出預判，所有傳統的產品公司都只能淪為新型用戶平台級公司的附庸，其衰落不是管理能扭轉的。

3.3、平台模式通過建立社區開放平台來實現大量的數據互通，以挖掘更大的商機。利用這些「大數據」，從而開發出其中的商業價值，

3.4、大數據在農業中應用最普遍的領域之一就是精準農業。

通過對氣候、土壤和空氣質量、作物成熟度，甚至是設備和勞動力的成本及可用性方 面的實時數據收集，預測分析可以用來做出更明智的決策，而這就是所謂的精準農業。在精準農業中，控制中心實時收集並處理數據，來幫助農民在播種、施肥和收割作物等方面做出最明智的決策。遍布田間的感測器用於測量土壤和周圍空氣的溫度與濕度。此外，衛星圖像和無人機會被用來拍攝田地的照片。隨著時間的推移，圖像會 顯示作物成熟，加上對未來 48 小時的精準天氣預測模型，就可以建立模型並進行模擬，從而預測未來的情況，並幫助農民做出前瞻性的決策。

農民無法創建土地，甚至他們在不斷地失去耕地，因此他們必須最大限度地發揮耕地的潛力，而精準農業能讓農民更高效。最近一份對種植玉米的農民的調查數據顯示，精準農業可以得到快速回報，種子、肥料和化學品的使用節省高達15%。另一份出自美國國務院高級科學顧問 Raj Khosla 教授的研究表明，僅使用一種類型的精密技術，農民就可以將產量增加16%，而同時將用水量減少50%。如果足夠重視精密技術，並加以合適地利用，精準農業將讓農民有機會加倍其產出，從而養活 90億人，並改變社會對農業這一產業的認知。

大數據遍佈於秸稈產業的整個價值鏈，也就意味著，幾乎在這一價值鏈的每一個環節，都有精準農業的概念。僅僅天氣一項，就足以為例。為了能夠以最佳方式種植玉米，農民需要通過數據了解在某一特定的區域如何培養，為此需要考慮種子對天氣和當地疾病的耐性，同時還要考慮種植的種子對環境產生的影響。一旦種子已經種下，圍繞著施肥和維持作物的各種決策都對時間非常敏感，並且很大程度上受天氣的影響。如果農民知道第二天會有大雨，他們可能會決定今天不施肥，因為肥料將會被沖走。知道是否即將下雨也可能會影響何時灌溉。由於全世界有 70% 的淡水資源被用於農業，能夠更好地管理農業用水將會對全球淡水供應產生巨大的影響。

天氣不僅影響農作物秸稈如何生長，而且會影響圍繞秸稈收割和運輸的物流。例如當收割秸稈的時候，就需要土壤足夠乾燥，從而可以支持收割設備的重量。如果土壤潮濕，設備就可能會破壞農作物。通過數據了解未來幾天的天氣情況，以及哪些區域會受到影響，就可能提前做出更好的關於工人部署的決策。農作物秸稈收穫之後，將其運輸到配送中心的物流至關重要。大量的秸稈資源浪費發生在分配環節，因此儘快在合適的溫度下運輸很重要。而天氣也可能會對此造成影響。比如如果很多道路是泥土路的話，大雨就會導致卡車陷入泥中。通過了解哪裡會下雨，有哪條路可能會受到影響，公司就可以更好地選擇出運輸食物的最佳路線。

隨著全球食品供應鏈需求的日益增加，以可持續發展的方式實現農業資源最大化至關重要。因此，大數據帶動的精準農作物秸稈產業也勢必繼續持續發展。同時，由於屬於高科技的工作，因此相比於傳統農業，精準農業更能夠吸引年輕人的到來，這無疑增加了秸稈在整個社會價值鏈中的活力。

3.5、數據共享標準化

首先共享數據是標準的，其次共享的方法和途徑是規範的。目前各系統數據資源資料庫已經有多種存在方式，要解決系統間信息的互連、互通、互操作，必須針對共享數據建立共同遵守的標準規範，只有編碼是統一的、格式是統一的、數據交換的方式是統一的，才能保證數據是一致的，才能實現對數據交換和數據共享的有效管理。

3.6、決策數據集成化

建設數據中心的另一個目的就是將農業各部門的以及與秸稈產業相關業務結果數據有機地集成在一起，進行綜合查詢和統計分析，為各級領導的決策提供有力的數據支持。

3.7、大數據將提升秸稈產業過程標準化的發展

秸稈產業標準化，是指以秸稈為對象的標準化活動，是對農作物秸稈生產的產前、產中和產後進行全過程規範的總和。秸稈產業標準化的核心是要以市場為導向，建立健全規範化的工藝流程和衡量標準。實施農業標準化，可以把分散的農戶組織起來，與企業合作，將農產品的生產、加工、銷售合理銜接，按照統一標準進行規模生產，實現產業化經營，促進農業向標準化、規模化、產業化、品牌化、國際化發展。作為農業現代化的重要標誌，農業標準化不僅是影響秸稈產業綜合競爭力的主要因素，也是保障食品安全的基礎。

標準是大數據時代的重要技術支撐， 標準化工作是大數據產業發展和應用的重 要基礎。運用標準保障數據安全是大數據 時代的內在要求。另外，大數據技術的使 用也將使標準的制修訂周期大為縮短，實 用性和指導性將大為加強。

3.7.1、農業標準化促進產業化主體的融合

通過建立完善的標準體系，將產品生產的過程信息包含在最終的產品信息中。標準化帶來的外部強制性影響將促進農戶和公司的一體化程度 , 並降低契約的剛性作用。這種穩定的外部強制性可降低企業長 期投資計劃的風險。但這種外部力量的權威性和公信力必須要由政府通過大數據建立標準監測體系和立法得以實現。

3.7.2 標準化將推動秸稈生產的專業化

秸稈產業標準化是以大數據為基礎，運用現代科學技術和研究的綜合成果為依據，對秸稈產業生產對象進行的系統化協調處理，其中體現出了各種經驗、技術和研究成果的集成作用。

3.7.3 標準化能夠轉移交易成本及分散投資風險

秸稈產品消費市場上，買賣雙方對於產品質量信息的獲知是不對稱的。標準化將為消費者提供了解產品信息的渠道，並且通過提升搜尋效率、降低產品不確定性和提高產品質量水平等方式影響消費者決策行為。另外，秸稈產業標準化帶來的是標準化的產品，消減了市場上的信息不對稱。通過政府的標準檢測體系和認證體系對農戶生產的監管，可成功分散企業的投資風險，降低交易成本，更好地吸引社會投資為秸稈產業化服務。

3.7.4標準化將促進秸稈產業生產科技化發展。

秸稈大數據涉及到耕地、育種、播種、田間管理、病蟲害防治、收穫、儲運、產品安全、產業結構調整、科研成果和新技術、加工、銷售等各個環節、產品消費等，都可通過大數據的應用予以跨行業、跨專業的數據分析與挖掘。促進農業在一種工業化的生產模式中完成規模化和集約化的轉變，從而提高收穫物的質量和產量並降低生產成本。整個過程不僅提高了農民的技術水平，也完成了技術應用和農業生產力的提高。

3.7.5標準化完成了「從農田到餐桌」 的全程質量控制

秸稈產業應用的主要領域之一是為農業養殖提供飼料產品，推行種養殖環節標準化，並通過控制飼料源頭污染，保障產品消費安全，可完成對農產品及食品的生產的全程管理。在農產品消費市場上，農產品標準化為消費者提供了了解產品信息的渠道，通過標準的引入將有效降低市場產品信息的不確定性。解決在食品產業鏈中，上游生產者因產品信息不完善而產生的摻假動機。

3.7.6通過推行標準化提高秸稈產品的國際競爭力

通過推行秸稈產業標準化，可提高秸稈產品的國際競爭力，突破國外的技術貿易壁壘，逐步掌握和運用符合世界貿易組織規則的技術手段，適當提高農產品的進口門檻，限制國外產品對國內市場的衝擊。

四，秸稈大數據交易平台運營方案

1、秸稈大數據交易平台服務於各級政府、企業及相關組織，由國際綠色經濟協會、興安盟政府及企業共同發起，初期募集資金5000萬，國際綠色經濟協會佔40%（知識產權+技術+運營）；興安盟政府入資20%；吸收企業及風投公司入資30%；預留10%作為後續項目溢價融資期權資金池。

2、計劃於2015年 月30日前，團隊核心成員招募、項目開發、起步運營。

3、到2016年1-12月，股權眾籌，融資500萬元。整體合計稀釋股權5 %。

4、2017年1-12月，擬B輪融資3000萬美元，整體合計稀釋股權

15 % -20 %。

5、2018年1-12月，完成C輪融資8000萬美元。整體合計出讓稀釋股權40% -50 %。

6、拆分項目，並啟動上市計劃。

農業大數據信息資源方面：

（1）從領域看，以種植業、畜牧業等農業領域為核心，進一步拓展到各種農資生產、農產品存儲、加工、流通、市場等相關衍生產業，同時將統計數據、進出口數據等宏觀經濟背景的數據整合進來。

（2）從地域看，以全國層面數據、省市數據、地市級數據等國內區域數據為核心，將歐美等農業發達國家的數據作為有效參考，為精準區域研究提供豐富的數據基礎；

（3）從粒度看，包括統計數據、涉農經濟主體的基 本信息、專利信息、股東信息、投資信息、進出口信息、媒體信息、招聘信息和 GIS 坐標信息等。

（4）從專業性看，包括農業領域的專業數據資源及有序規劃專業的子領域數據資源。

組織領導管理等方面：

1、統一規劃、建設和應用並重

整合資源，制定秸稈大數據交易平台雲計算、存儲、服務、應用收費等標準，統一設計雲計算建設和資源應用總體框架；整合用戶信息服務需求，達到公有雲和私有雲協同發展，提高整體系統效率，避免重複建設。

2、示範引導、分步實施

針對優勢產業以及秸稈大數據交易平台計算應用需求最迫切的領域或區域（如興安盟等），開展秸稈大數據交易平台計算應用試點示範，由點到面，逐步擴展應用的領域和區域。

3、面嚮應用、模式創新

以應用為先導，研究探索秸稈大數據交易平台計算在全國各地、各領域的應用和運行模式，以政府為先導方向，企業應用以市場為驅動，鼓勵和支持秸稈大數據交易平台服務運營模式創新。

1、秸稈大數據交易平台服務原則

農業生產經營活動過程中生產要素關係變化的不確定性，農作物秸稈收儲運及秸稈產品流通過程中的多個中間環節，以及對未來信息的不可預知性，會直接影響所提供信息服務的可靠性和有效性。因此，在紛繁複雜的大數據時代，提供秸稈產業信息服務活動過程中需要遵循以下原則：

（1） 針對性原則。在秸稈產業信息服務過程中，需要針對用戶個性化需求，在考慮用戶需求共性和個性的基礎上因地制宜選擇符合用戶需求的信息服務內容、信息載體、信息渠道，為用戶提供「私人定製 」式的個性化服務，避免 「粗放式」的信息服務方式。

（2） 易理解性原則。針對當前從事秸稈產業的發展現狀和農業信息服務對象的知識結構，要求信息服務內容具有容易理解的特點，信息內容的精確性和易理解性往往超過信息內容本身的價值，直接決定信息內容的接收和消化程度，直接影響信息服務的效果，因此信息服務提供者要為信息服務對象獲取利用信息提供最大限度的便利條件。

（3） 主動性原則。秸稈大數據交易平台作為秸稈產業專業的信息服務主導系統，需要整合政策、人才、資金等各方面資源，建設信息化基礎設施、搭建信息平台、成立專業人才隊伍，通過轉變服務理念主動向千家萬戶提供信息服務。

（4） 及時性原則。信息具有時效性，農業信息時效性更強。雖然現代農業受「天時」、「地利」等自然因素的影響逐步降低，但是氣象信息、地質災害信息、供求信息、價格信息等因素仍然直接影響農業生產經營活動的社會效益和經濟效益。因此需要在在合適的時間提供精確的信息服務，最大程度發揮信息效用。

2、技術方案秸稈大數據交易平台是一種能夠降低信息技術複雜性的新方法，它將按需提供的自助管理虛擬基礎架構彙集成高效池，以服務的形式提供大數據計算。秸稈大數據交易平台包括私有雲、公有雲、數據異地備份、數據存儲管理、超級計算服務、政府、企業、個人、政策、技術、市場、金融等內容，如圖所示。

秸稈大數據中心組成結構

技術模板定義，主要指準備秸稈大數據計算環境，將各種合適的資源納入到秸稈大數據計算資源池，準備標準的計算能力。創建服務目錄，主要指將計算資源標準化，按照服務的方式進行提供。服務目錄中的資源可以為伺服器、可以為單個的CPU或內存、可以為存儲容量、可以為應用軟體、可以為特定執行程序，服務目錄是一個秸稈大數據計算環境可用計算資源的集中體現。服務訂閱，主要是指秸稈大數據服務消費者申請計算能力和服務，或者更改某個已有的服務申請。秸稈大數據計算環境越是龐大、其服務管理就越是要求準確和嚴格。如果出現計劃服務的時間無法獲得所需的計算資源，就會影響相關服務申請的服務水平，從而給使用部門，即秸稈大數據服務消費者，帶來業務上的損失。服務運行，服務運行首先意味著服務的供應，通過自動化的供應平台使消費者在指定的時間獲得大數據計算資源；其次意味著服務的管理，需要確保秸稈大數據計算服務的質量，包括計算性能和可靠性。這些都是秸稈大數據計算服務中需要關注的部分。服務終止，當消費者不再需要服務時，服務會被終止，資源會被回收。資源可以重新放回資源池以重新利用。IaaS的生命周期圍繞著業務需求將計算資源得以最大限度地使用，所以IaaS服務部件需要計算資源，也同樣需要對其生命周期進行管理的平台。

秸稈大數據計算工作流管理就是要實施一套從部署到運行再到停用始終如一的自動化流程，以提高效益和生產效率，並確保嚴格遵守中心的策略。使用標準化流程和最佳做法跟蹤和控制虛擬機，並自動完成費時的手動任務以降低成本和優化資源。

典型的雲計算環境通常具有如下圖所示的三層服務模式

這些服務中，PaaS和SaaS都建立在IaaS平台之上，而SaaS可以選擇建立在PaaS之上，這取決於SaaS本身的開發模式，以及應用十分需要來自於PaaS的能力。每種大數據可以直接提供給最終用戶使用，也可以只用來支撐上層的服務。IaaS層提供了大數據計算的基礎平台，它能實現硬體資源的虛擬化聚合管理，提供硬體資源池，加上大數據管理，可以提供自我服務的功能。PaaS依託於IaaS的動態基礎架構的隨需應變的優勢，為用戶提供豐富的應用運行支持；提供平台能力的運營管理能力；用戶可以通過各自角色的自服務門戶實現自助服務。利用IaaS服務層對物理計算資源的動態靈活管理，搭建豐富的、開放的、可管理的、自服務的平台服務能力。用戶可以選擇從大數據計算服務提供商訂購SaaS服務。大數據計算服務的運營商可以通過運營支持門戶對所有的SaaS服務實現管理和運營。

3、秸稈大數據交易平台服務模式

（1） 農業信息網路服務平台模式。隨著互聯網技術、計算機軟體硬體技術的發展，計算機在農村已經普及使用，走進千家萬戶。網路信息具有更高的傳播性和及時性，因此整合各方面信息資源，搭建綜合型或者垂直型的農作物秸稈信息及農業信息服務網路平台，對信息服務內容統一發布、統一管理、提高信息共享程度。

（2） 移動定題服務模式。信息服務機構根據用戶定製的需求，通過信息的搜集、組織、分析等管理活動定期或者不定期地通過信息傳播平台以移動如微信等形式為用戶提供連續性的服務。這種服務模式具有工作量大、針對性強、連續性強的特點，通過實時動態調整服務內容確保信息服務的質量。

（3） 移動互聯網服務模式。隨著衛星通信系統、無線通信系統、陸地蜂窩移動通信系統等通信網路技術的發展，以及具有開放式操作系統的智能電腦手機等移動終端設備的普及，用戶可以突破時間空間的限制，利用移動瀏覽器與伺服器進行信息交互，使得農民可以在田間地頭、養殖場等工作場所實時進行信息檢索、信息諮詢等服務請求。

（4） 遠程雙向視頻服務模式。視頻服務是利用有線或無線網路進行的雙向視頻和語音的即時通信，該模式可以突破空間限制為雙方提供可視化面對面的服務，例如專家通過高清視頻查看病蟲害樣本，對症下藥提供遠程技術指導；為農民提供遠程課堂，雙方進行實時互動， 實現遠程課堂實時答疑；對適用性較廣的技術、案例等以專題形式製作成微視頻課件，根據需要進行視頻點播等服務， 實現 「移動學習」。

對大數據進行集成、共享及統一表示，實現大數據處理、查詢、分析和共享服務是大數據發展中亟需解決的關鍵問題。大數據服務是一種新的數據資源使用模式，通過對各類數據操作進行封裝，為信息消費者提供標準化、隨需檢索分析的服務。目前針對大數據服務的研究還處於概念討論階段，仍然面臨多方面挑戰，如缺乏一種規範化的大數據服務架構，以屏蔽數據資源和操作複雜性；缺乏體現通用性的非結構化數據模型和服務介面規範。為了解決以上問題，需要對大數據服務的數據模型、服務模型、實現方法進行系統研究。

資源整合可分兩個步驟進行：第一步利用中間件技術建立虛擬信息整合系統，實現資源統一訪問、調用模式；第二步是將一些具有保存價值的信息資源加以整合併存入信息倉庫，實現系統資源的整合。

服務整合主要通過中間件平台，對外提供統一的業務服務界面及操作，對內部各子系統實現數據流透明及標準介面，對分散式、非同步式等各級資料庫系統信息流進行訪 問和控制。在早期的信息系統中，能實現計算機系統內部的信息化管理和數據資源共享。

大數據資源整合機制包括基礎數據建設層、信息交換框架層、應用服務平台層 3個層次，整合管理框架部分包括農業信息資源目錄體系與標準體系、信息安全保障體系、信息組織機構與管理制度 3個方面。

（1）基礎數據建設層 主要解決哪些數據資源可以進行整合的問題，根據行業應用特點的不同而不同。以構建農業基礎數據資源庫群為例，包括環境溫度、濕度、氣體濃度、光照強度等基礎信息庫；執行層的業務資料庫群，包括作物生長檢測數據、設備檢測數據、病蟲防禦數據等，這些數據在控制過程中可共享，或在一定範圍內共享；發布層的數據為可公開發布的共享數據信息，如生產計劃、銷售計劃等信息資料庫。

（2）信息交換框架層 要實現信息資源的整合應用，信息交換是必經環節，應滿足兩方面需求：一是部門與各計算機之間的信息互聯互通； 二是數據使用者與數據提供者之間進行互動交流。信息資源交換體系主要由信息交換服務平台、信息交換協議標準、發布服務標準等構成，建立了一個分散式的信息交換平台，實現農業信息資源的交換與共享。信息交換技術範式包括兩個方面：一是數據轉換標準；二是異構資料庫的彙集整理。

（3）應用服務平台層 要實現信息資源的跨平台服務，其基礎是實現信息共享和服務。信息共享服務平台的建設需要從前台服務模式設計、後台應用技術支撐方面進行綜合考慮，從總體上加強信息服務的可獲性、有效性、準確性、及時性。整合機制的外圍管理框架主要包括信息安全保障體系、信息資源目錄體系與標準體系、信息組織機構與管理制度體系。通過配套的管理制度將數據資源的整合管理納入制度化的軌道。通過建立多級信息資源整合與服務平台系統，對信息資源整合與服務進行統一管理、統一協調，在此基礎上，資源整合平台的實現要解決資源整合和服務整合兩個問題。

秸稈大數據交易平台的運營模式將採取由國家委託、協會與發起方主導，科研院校、其他相關事業單位與企業共同參與的方式共同運營。針對涉及國家核心安全的數據存儲將由政府部門委託具有經驗的科研單位進行運營管理維護，從而確保數據的安全性。將冗餘的處理能力和存儲能力以物理隔離的方式向數據運營商提供，由他們向各業企業提供數據服務，同時以出租的計算能力和存儲空間所獲得的利潤，彌補運營費用的不足。

1、效益分析

一、經濟效益：

(1) 2016年，達到1000商家會員戶。

年交易：5000元/單*1千戶=500萬元

年利潤：500萬元x10%=50萬元（凈利潤）

（2）2017年達到10000商家會員，戶年交易額：每戶5000元/單*1萬戶=5000萬元。利潤達500萬元

（3） 2018年，達到5000商家會員戶，每戶5000元/單*5萬戶=25000萬元。利潤達2500萬。

（4）通過信息互聯互通尋求發現新的商業機會，拓展業務增長點。

（5）2019年實現上市。

秸稈大數據交易平台系統在現有秸稈數據資源基礎上，通過整合數據中心基礎資源，提供高可靠性、高安全性的數據中心基礎資源平台。本項目的先進性表現為「一個領先、兩個提高、三個可靠、四個 不變」。

1、一個領先：

打造國內領先、國際一流的一體化專業精準的秸稈大數據交易平台系統。

2、兩個提高：

提高系統部署效率、提高專業資源可擴展性。

3、三個可靠：

業務數據可靠、應用系統可靠、信息中心可靠。完善的備份機制，保證信息系統的業務數據安全可靠；高效的容錯機制，保證信息系統的業務應用系統安全可靠；全面完善的容災機制，保證信息中心的安全可靠。

4、四個不變：

服務對象不變；

發展方向不變；

運營模式不變；

操作流程不變。

傳統信息化建設中，用戶自建數據中心，只為自己提供服務。秸稈大數據交易平台系統將打破這一業務模式。大數據計算通過網路，將軟硬體基礎資源集中化，實現資源的集約化運營，有效降低信息化資源的單位成本。大數據計算通過網路提供信息資源服務，按需分配，按量計費。用戶在新型業務模式下，可以實時有效的按需獲取資源。大數據計算較傳統業務模式更高效，更靈活，大數據產業的發展，將推動信息化建設中業務模式的重大變革。

雲計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而數據才是真正有價值的資產。企業內部的經營交易信息、物聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，其數量將遠遠超越現有企業IT架構和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大超越現有的計算能力。如何盤活這些數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，是大數據的核心議題，也是雲計算內在的靈魂和必然的升級方向。

（創意 策劃 文稿： 瞿衛國）

2015.8.30