如何构建数据平台的公共能力?

2、数据影响广泛。国家科技基本条件平台建设致力于打破数据孤岛，服务科研、民生等。近年来，随着科学数据平台建设的发展，服务效果显著提高，数据影响力不断扩大。

基于地上层、地下层和数据场景三个维度，从大场景到内部设备，逐步恢复多精度双胞胎场景，构建线网、车站、车站大厅、站台等三维可视化地图。

然后我们想，如何系统地构建数据平台的公共能力？因此，我们将数据平台的公共层抽象为三种能力：数据查询、数据准备和数据访问。

数据建模包括可视化建模和自动化建模。数据模型可抽象为三个层次，包括数据源、数据表和语义数据表。在数据表层面，我们不知道数据表实际代表的业务含义，因此在建模过程中需要手动构建数据表之间的关系。在语义数据表层面，数据模型可以根据维度自动推断数据表之间的关系。

· 集成整合和资源共享：制定并遵循统一的标准和规范，整合现有的应用系统，实现应用系统的平台化。同时，通过高度集中的数据资源，可以有效地交换XXX公司各部门、下级单位、集团公司和上级主管部门之间的数据。

? 京东JUST京东城市时空数据引擎是京东智能城市研究所开发的时空大数据系统，提供集数据存储、查询、分析、可视化为一体的解决方案，其内部矢量数据管理是基于GeoMesa完成的。

随着平台服务的深入建设，我们进一步发现了两个日益明显的问题： 1)数据平台的建设成本越来越高，两种数据平台都有能力进行数据处理和查询；两个平台之间是烟囱式建设，存在能力重复建设的问题。2)服务层的访问成本相对较高，上层的业务数据服务多种多样。根据不同的需求，需要访问不同的数据服务，导致访问成本较高。

卡奥斯“数字工业操作系统-Edge版”通过嵌入式实时操作系统和数据主线技术，全面连接工业设备和企业数据源，打造开放、智能、平台的边缘控制平台。