CN116739535A - 精准招商数字孪生规划展示平台系统及其搭建方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种精准招商数字孪生规划展示平台系统及其搭建方法，该平台系统包括用于搭建园区信息模型的数字孪生应用模块、用于对企业以及园区相关数据进行采集的数据采集模块、用于整合并分类储存数据的数据存储模块、用于分析并构建产业感知指标体系的数据分析模块和用于将存储数据和分析数据进行对外发布的数据共享模块，该平台搭建时，顺序通过搭建数字孪生场景、建设企业信息池、建设大数据后台、建设私有云计算后台和精准招商平台步骤实现，本发明能够多角度精准挖掘高质量招商线索，明确重点招商产业环节及细分领域，明确招商定位，实现数字化引商，支撑集聚上下游精准招商功能，实现数字化赋能区域产业高质量发展。

Description

精准招商数字孪生规划展示平台系统及其搭建方法
技术领域
本发明涉及一种数字孪生技术领域，特别是指一种精准招商数字孪生规划展示平台系统及其搭建方法。
背景技术
传统的招商方式主要是线下招商的模式，该种招商模式高度依赖线下条件，不仅成本高、范围窄、挖掘优秀的企业资源有限，且招商过程的资产复用性较弱，如人工处理业务效率低、多项目跟踪督办困难等。
在招商过程中，由于对企业缺乏充分的了解，对企业评测、产业分析、招商策划等没有详细的了解，很容易导致以下招商问题：
1、产业集聚效应不显著，各大产业的企业规模小而分散，行业内产品单一、互补性不强，龙头企业和知名品牌匮乏，产业集聚难度较大，结构调整和资源优化配置的矛盾突出；
2、存在产业关联度不高，产业链延伸区域有限，产业发展依然存在不平衡、不充分，产业链不够长，产业结构不合理，产品附加值不高，产业支撑要素不足等问题。园区内的制造业配套企业间经营分散，衔接不紧密，协作能力较弱，产品关联度不高，尚未形成完整流畅的产业链，大多数企业集中在产业链的生产环节；
3、缺乏价值链延伸能力，在传统制造业企业中，大多建立在廉价劳动力优势和自然资源优势的基础上，从事简单加工与装配业务，产品附加值较低，属于行业价值链的中低端部分，缺乏价值链延伸能力，难以实施大规模定制技术及低成本控制，难以将产品升级发展为集服务与产品于一体的产品服务系统。
鉴于上述情况，传统的招商方式引进优质企业十分困难，在实际招商引资过程中，可谓大浪淘沙，最终能够成功的少之又少。
发明内容
为了克服上述缺陷，本发明提供一种精准招商数字孪生规划展示平台系统及其搭建方法，该精准招商数字孪生规划展示平台系统能够多角度精准挖掘高质量招商线索，明确重点招商产业环节及细分领域，明确招商定位，实现数字化引商，支撑集聚上下游精准招商功能，实现数字化赋能区域产业高质量发展。
本发明为了解决其技术问题所采用的技术方案：一种精准招商数字孪生规划展示平台系统，其特征在于：包括数字孪生应用模块、数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和数据共享模块，其中：
数字孪生应用模块能够根据园区中的建筑物基于数字孪生技术搭建园区建筑信息模型，并基于云渲染技术加载园区地图数据进行可视化展示；
数据采集模块能够对企业基本信息、企业的法人信息、企业所属产业信息、企业在园区内位置信息、园区及地方的经济指标和园区资产信息进行采集；
数据采集模块能够将其采集到的数据传输给数据存储模块，数据存储模块能够对数据采集模块采集到的信息进行处理和整合，并分别存入企业数据库、产业数据库、法人数据库、企业分布数据库、经济指标数据库和园区资产数据库；
数据分析模块能够对数据存储模块内存储的数据进行分析并构建集产业链图谱、产业分布清单、龙头企业清单、产业链技术清单于一体的产业感知指标体系；
数据共享模块能够将数据存储模块内存储的数据以及数据分析模块分析获得的产业感知指标体系数据经数字孪生应用模块进行对外发布，供用户浏览和查询。
作为本发明的进一步改进，所述数据共享模块还能将数据存储模块和数据分析模块生成的数据整合为产业地图和楼宇资产清单，并通过数字孪生应用模块进行对外发布。
一种精准招商数字孪生规划展示平台搭建方法，具体步骤如下：
步骤一：搭建数字孪生场景：
（1.1）搭建园区建筑模型，通过园区建筑模型展示园区的整体宏观外貌和建筑物内部结构的真实面貌；
（1.2）基于云渲染技术实现城市级海量多源异构数据的加载、渲染、浏览、操作、漫游、二三维联动以及BIM模型比对功能；
（1.3）将园区招商能力宣传资料以及园区招商情况数据以数字化图形展示的方式进行展示；
步骤二：建设企业信息池：
（2.1）建立包含企业基本信息的企业库，包含企业名称、企业位置、企业类型、企业规模、企业人数、跟进人姓名、跟进记录和企业需求数据；
（2.2）搭建满足各类金融场景需求的结构化数据体系，运用人工智能引擎，以自然语言识别技术进行数据结构化归类，形成产业知识图谱，在此基础上以精细化人工运营进行二次深度加工，把企业与企业之间的交易、企业所属的行业、行业信息和行业热度相结合，形成从企业到行业，再从行业到整个产业链的三贯穿产业库；
（2.3）建立包含企业的法人信息的法人库，包括法人基本元素信息和法人扩展元素信息，其中，法人基本元素信息包括组织机构代码、法人名称、法人状态、法人类型、法人住所、法定代表人姓名、成立日期、批准机关以及注册或登记号；法人扩展元素信息包括组织机构代码信息、注册或登记信息、税务登记信息和统计信息；
（2.4）建立企业分布库，包括企业所在园区内的地理位置以及楼层信息；
（2.5）建立经济指标库,包括地方综合经济指标库和园区经济指标库，其中：
地方综合经济指标库包括地区生产总值、公共预算收入、规上工业总产值、高新技术总产值、外资项目总投资、进出口总额、缴纳增值税总额、进出口总额以及能耗总量；
园区经济指标库包括园区产业结构、园区税收、园区总产值、园区总能耗、园区亩均指标、园区人才、园区知识产权以及园区经济数据库；
（2.6）搭建园区资产信息库，包括园区内区域版块名称、占地面积、所在区域、幢号、楼层、户室以及产业类型；
步骤三：大数据后台建设：
（3.1）数据采集：通过人工输入、连接互联网或连接企业数据库的方式直接对企业数据进行取数；
（3.2）数据整合：将接入的企业数据进行清洗、脱敏、转换、装载及调度操作形成特征宽表，并存入各个数据库中；
（3.3）数据分析：通过数据分析模块将各个数据库中的数据进行分析处理形成满足各类交互需求的常规屏和大屏报表；
（3.4）数据挖掘：对特征宽表的数据进行建模，采用 Spark R, 调用聚类以及分类算法，进行模型开发、模型评估和模型应用，并将模型应用的结果存储在各个数据库中；
（3.5）数据可视化：将数据分析和数据挖掘处理后得到的数据对接主流的BI系统将结果进行可视化展示，用于决策分析；或者将数据分析和数据挖掘处理后得到的数据回流到线上，支持线上业务的发展；
步骤四：建设私有云计算后台，由私有云计算后台对各个数据库中的数据进行计算处理和存储：
（4.1）搭建私有云物理基础架构；
（4.2）搭建私有云虚拟化层；
（4.3）搭建私有云服务自动化层；
（4.4）通过云API将不同的云服务自动化层与云服务门户进行联系，实现各个云服务自动化体系进行服务交互；
步骤五：精准招商平台建设：
（5.1）在招商平台上进行园区信息发布；
（5.2）关联企业与数字孪生场景，实现企业与园区孪生匹配；
（5.3） 建立装修模型库，在装修模型库内搭建多种办公家具装修模型、办公设备装修模型和装饰物装修模型，并按照功能分类以文件的形式将各个装修模型存储在平台系统指定目录内，使用SpawnActor方法在招商平台的场景编辑器中创建对象，并调用对应的装修模型，通过public设置将数字孪生场景模型的位置和旋转角度参数进行暴露，在招商平台系统上开放场景编辑器功能，实现用户对数字孪生场景模型的室内参数进行调整，完成室内自定义布局设计。
作为本发明的进一步改进，所述步骤（3.1）中进行数据采集时，对企业的日常使用文件以及各种体量和类型的数据库采用直接连接取数的方式进行采集。
作为本发明的进一步改进，在步骤（3.1）中，DPI、业务侧和网元侧数据通过文件接口的方式直接发送到 Flume-NG 集群，Flume-NG 通过 memory 数据传输的方式，将接收到的数据实时的通过 hdfs 方式汇聚到大数据分析平台。
作为本发明的进一步改进，在步骤（3.2）中，通过编写 HQL 脚本对数据进行清洗和转换，形成特征宽表。
作为本发明的进一步改进，在步骤（3.3）中，通过数据分析模块将各个数据库中的数据进行分析处理以满足报表、敏捷看板、领导驾驶舱、大屏Word报告、PPT报告和移动报表的输出需求，并支持动态炫酷的酷屏分析、独特的3D全景视角以及自由制作各类交互式常规屏和大屏报表。
作为本发明的进一步改进，在步骤（3.4）中，将模型应用的结果存储在各个数据库中之前，先在各个数据库中新建存储结果集的数据库表，并通过 Map Reduce 生成 HFile文件，然后通过 Bulk Load 方式实现数据入库，数据的调用通过 HBase API 实现，数据的展现通过ECharts 技术实现。
作为本发明的进一步改进，所述步骤四中，在私有云计算后台中集成服务级别管理功能、服务容量管理功能以及计量和收费功能。
作为本发明的进一步改进，通过大数据后台和私有云计算后台将企业海量数据进行清洗，并通过数据建模分析和机器深度学习，将企业海量数据抽象成企业标签，从而建立企业画像，其中，企业标签包括行业标签、产业链标签、资质标签、产品标签、人才类型标签、知识产权和专利标签以及投融资标签。
本发明的有益效果是：本发明通过打通数字孪生与企业信息实体库，完成了实体与孪生的一对一匹配，通过空间信息匹配，建立立体直观的孪生企业信息新框架，数字化精准招商平台可利用大数据、人工智能技术构建构建重点招商产业链条和生态，能从区域产业上下游、供需关系、空间关系等维度，全方位对产业链全景、产业链现状、产业链发展动态、产业布局、重点企业分布等情况进行数据分析，多角度精准挖掘高质量招商线索，明确重点招商产业环节及细分领域，明确招商定位，实现数字化引商，支撑集聚上下游精准招商功能，实现数字化赋能区域产业高质量发展，本发明还实现了招商资源对外展示、招商项目在线咨询与洽谈、招商项目跟踪管理、招商工作各部门联动等多种功能，通过平台和网络，具有不受时间、地域、空间限制的特点，达到数据资源实时的共享、集中管理和随时查询，畅通招商引资渠道，本发明还利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并利用进行交互处理的理论、方法和技术，提供精准化招商服务，促进园区产业发展，为巩固和补齐产业链提供精准支持，本发明打通了园区与企业主之间的渠道，企业选址可以脱离地理地域的限制，方便企业进行远程参观、远程选址和远程设计室内装修格局，有利于根据园区特色和企业综合属性建设产业化园区，助力产业发展。
附图说明
图1为本发明的整体架构图；
图2为本发明的大数据后台架构图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合说明书附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。
实施例：一种精准招商数字孪生规划展示平台系统，包括数字孪生应用模块、数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和数据共享模块，其中：
数字孪生应用模块能够根据园区中的建筑物基于数字孪生技术搭建园区建筑信息模型，并基于云渲染技术加载园区地图数据进行可视化展示；
数据采集模块能够对企业基本信息、企业的法人信息、企业所属产业信息、企业在园区内位置信息、园区及地方的经济指标和园区资产信息进行采集；
数据采集模块能够将其采集到的数据传输给数据存储模块，数据存储模块能够对数据采集模块采集到的信息进行处理和整合，并分别存入企业数据库、产业数据库、法人数据库、企业分布数据库、经济指标数据库和园区资产数据库；
数据分析模块能够对数据存储模块内存储的数据进行分析并构建集产业链图谱、产业分布清单、龙头企业清单、产业链技术清单于一体的产业感知指标体系；
数据共享模块能够将数据存储模块内存储的数据以及数据分析模块分析获得的产业感知指标体系数据经数字孪生应用模块进行对外发布，还可以将数据存储模块和数据分析模块生成的数据整合为产业地图和楼宇资产清单，并通过数字孪生应用模块进行对外发布，供用户浏览和查询。
数字孪生是一种数字化理念和技术手段，它以数据与模型的集成融合为基础与核心，通过在数字空间实时构建物理对象的精准数字化映射，基于数据整合与分析预测来模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程，最终形成智能决策的优化闭环。其中，面向的物理对象包括实物、行为和过程，构建孪生体涉及到的数据包括实时传感数据和运行历史数据，集成的模型涵盖物理模型、机理模型和流程模型等，简单的形容就是把现实世界中的一个物理事物用软件建模的形式把它数字化，包括静态的属性和动态的数据。数据类型包括GIS基础数据、倾斜模型、实景模型、BIM模型、机电设备模型等多种类型的数据，在系统中可将多源BIM数据和GIS数据进行一体化融合，并实现对融合后数据的优化，最终在应用平台中实现三维场景的展示。
数字孪生采用面向实体对象的矢量化方式，从位置、几何实体、符号化、属性、运行机理、语义管理等多维度来描述世界中的实体。利用多空间列技术，对实体数据信息进行组织与管理，为二三维一体化的实现奠定基础。
数字孪生通过基于计算几何/图形、机器视觉、并行/分布式计算、超算以及机器学习的核心算法，实现三维数据的轻量化处理，解决BIM数据承载和展示的效率问题。
本系统通过数字孪生应用模块打通了数字孪生与企业信息实体库，完成了实体与孪生的一对一匹配，通过空间信息匹配，建立了立体直观的孪生企业信息新框架。
本系统的数据采集模块利用大数据以及人工智能技术构建构建重点招商产业链条和重点招商产业生态，完成了企业信息汇聚、产业布局、产业集聚分析、产业关联分析、上下游企业分布分析以及重点企业跟踪，能从区域产业上下游、供需关系、空间关系等维度，全方位对产业链全景、产业链现状、产业链发展动态、产业布局、重点企业分布等情况进行数据分析，多角度精准挖掘高质量招商线索，明确重点招商产业环节及细分领域，明晰招商定位，实现数字化引商，支撑集聚上下游精准招商功能，数字化赋能区域产业高质量发展。可以从区域规划、商圈选择、渠道定位上进行总体筹划，形成招商地图，从而帮助企业更好的实现战略落地。
本系统通过构建集产业链图谱、产业分布清单、龙头企业清单、产业链技术清单于一体的产业感知指标体系，并通过产业地图可视化的展示以及监测产业指标数据变化情况，研判产业态势发展趋势，有利于使招商方和企业及时掌握楼宇产业发展状态。
招商方可以将真实的商铺和楼宇信息以数字孪生的方式推送给意向客户商，企业主可以通过手机、PC电脑等方式查看意向园区、意向楼层的实景情况，同时可以通过查询方式了解该地点关联的企业信息以及产业分布等基础情况。企业无需到现场，可以通过数字孪生平台按面积、产业分布以及租金等条件查找适合自己的园区，同时可以实时查看意向园区的情况，并按照面积等条件精准匹配楼层、楼栋。还可以结合楼栋搭配格局装饰，从而达到不用亲临现场却能完成选址的目标。
本系统以“精准招商、数字化招商和互联网+招商”为目标，实现了招商资源对外展示、招商项目在线咨询与洽谈、招商项目跟踪管理以及招商工作各部门联动等多种功能，通过本招商平台，可以不受时间、地域和空间的限制，实现了数据资源实时的共享以及集中管理和随时查询，畅通了招商引资渠道。
一种精准招商数字孪生规划展示平台搭建方法，具体步骤如下：
步骤一：搭建数字孪生场景：
（1.1）搭建园区建筑模型，通过园区建筑模型展示园区的整体宏观外貌和建筑物内部结构的真实面貌，实现场景化以及实时交互；
（1.2）基于云渲染技术实现城市级海量多源异构数据的加载、渲染、浏览、操作、漫游、二三维联动以及BIM模型比对功能，如加载招商园区地图数据，支持对建筑物、BIM模型以及内部结构等相关内容进行展示；
（1.3）将园区招商能力宣传资料（园区生态、商业价值、发展情况等）以及园区招商情况数据（园区签约项目、签约金额、招商活动类型等）以数字化图形展示的方式进行展示，通过数字孪生技术对园区全貌、楼宇建筑外观、建筑内部空间结构和主要管理设施设备进行全要素的可视化，对空间资源使用情况和环境进行综合可视分析，全面展示园区的空间利用率；
步骤二：建设企业信息池：
（2.1）建立包含企业基本信息的企业库，包含企业名称、企业位置、企业类型、企业规模、企业人数、跟进人姓名、跟进记录和企业需求数据，满足后续企业信息在一张表单上进行展现的需求；
（2.2）搭建满足各类金融场景需求的结构化数据体系，运用人工智能引擎，以自然语言识别技术进行数据结构化归类，形成产业知识图谱，在此基础上以精细化人工运营进行二次深度加工，把企业与企业之间的交易、企业所属的行业、行业信息和行业热度相结合，形成从企业到行业，再从行业到整个产业链的三贯穿产业库；
（2.3）建立包含企业的法人信息的法人库，包括法人基本元素信息和法人扩展元素信息，其中，法人基本元素信息包括组织机构代码、法人名称、法人状态、法人类型、法人住所、法定代表人姓名、成立日期、批准机关以及注册或登记号；法人扩展元素信息包括组织机构代码信息、注册或登记信息、税务登记信息和统计信息；
（2.4）建立企业分布库，包括企业所在园区内的地理位置以及楼层信息；
（2.5）建立经济指标库,包括地方综合经济指标库和园区经济指标库，其中：
地方综合经济指标库包括地区生产总值、公共预算收入、规上工业总产值、高新技术总产值、外资项目总投资、进出口总额、缴纳增值税总额、进出口总额以及能耗总量；
园区经济指标库包括园区产业结构、园区税收、园区总产值、园区总能耗、园区亩均指标、园区人才、园区知识产权以及园区经济数据库；
（2.6）搭建园区资产信息库，包括园区内区域版块名称、占地面积、所在区域、幢号、楼层、户室以及产业类型；
步骤三：大数据后台建设：
（3.1）数据采集：通过人工输入、连接互联网或连接企业数据库的方式直接对企业数据进行取数，对企业的日常使用文件（如Excel、TXT、CSV、DB等）以及各种体量（如亿万级别的海量数据库）和类型（传统的关系型数据库或流行的大数据平台）的数据库采用直接连接取数的方式进行采集，DPI、业务侧和网元侧数据则通过文件接口的方式直接发送到Flume-NG 集群，Flume-NG 通过 memory 数据传输的方式，将接收到的数据实时的通过hdfs 方式汇聚到大数据分析平台；
（3.2）数据整合：将接入的企业数据通过编写 HQL 脚本进行清洗、脱敏、转换、装载及调度操作形成特征宽表，并存入各个数据库中；
（3.3）数据分析：通过数据分析模块将各个数据库中的数据进行分析处理形成满足各类交互需求的常规屏和大屏报表以满足报表、敏捷看板、领导驾驶舱、大屏Word报告、PPT报告和移动报表的输出需求，并支持动态炫酷的酷屏分析、独特的3D全景视角以及自由制作各类交互式常规屏和大屏报表。
（3.4）数据挖掘：对特征宽表的数据进行建模，采用 Spark R, 调用聚类以及分类算法，进行模型开发、模型评估和模型应用，在各个数据库（HBase）中新建存储结果集的数据库表，并通过 Map Reduce 生成 HFile文件，然后通过 Bulk Load 方式将模型应用的结果存储在各个数据库中，数据的调用通过 HBase API 实现，数据的展现通过ECharts 技术实现；
（3.5）数据可视化：将数据分析和数据挖掘处理后得到的数据对接主流的BI系统（比如国外的Tableau、Qlikview、PowrerBI等，国内的帆软、SmartBI、永洪等）将结果进行可视化展示，用于决策分析；或者将数据分析和数据挖掘处理后得到的数据回流到线上，支持线上业务的发展；
步骤四：建设私有云计算后台，由私有云计算后台对各个数据库中的数据进行计算处理和存储，并在私有云计算后台中集成服务级别管理功能、服务容量管理功能以及计量和收费功能：
（4.1）搭建私有云物理基础架构，物理基础架构包括存储、计算服务器和网络；
（4.2）搭建私有云虚拟化层，虚拟化是实现私有云的前提条件,通过虚拟化的方式,可以让计算资源运行超过以前更多的负载，提升资源利用率，虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署，物理资源状态的变更不会影响到虚拟化的逻辑计算资源，且可以根据物理基础资源变化而动态调整，提升整体的灵活性；
（4.3）搭建私有云服务自动化层，私有云的服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理，它可以集中的监控目前整体计算资源的状态，比如性能、可用性、故障、事件汇总等等，并通过预先定义的自动化工作流程进行相关的处理，服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求,由服务自动化层实现服务交付；
（4.4）通过云API将不同的云服务自动化层与云服务门户进行联系，实现各个云服务自动化体系进行服务交互，通过云API ,可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池,包括不同架构的计算资源，并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互，服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求,由服务自动化层实现服务交付；
（4.5）通过大数据后台和私有云计算后台将企业海量数据进行清洗，并通过数据建模分析和机器深度学习，将企业海量数据抽象成企业标签，从而建立企业画像，其中，企业标签包括行业标签、产业链标签、资质标签、产品标签、人才类型标签、知识产权和专利标签以及投融资标签；
步骤五：精准招商平台建设：
（5.1）在招商平台上进行园区信息发布，通过招商平台可以快速发布园区各类重要安排和通知，如园区总体建筑面积、配套面积、包括可出租面积、已出租面积和剩余可出租面积的房源信息、复工后的各类防疫措施以及参观信息等等；
（5.2）关联企业与数字孪生场景，实现企业与园区孪生匹配，关联企业与数字孪生场景，实现企业可以在数字孪生中查看意向园区、意向楼层的实景情况，同时可以通过查询方式了解该地点关联的企业信息、产业分布等基础情况；
（5.3） 建立装修模型库，在装修模型库内搭建多种办公家具装修模型、办公设备装修模型和装饰物装修模型，并按照功能分类以文件的形式将各个装修模型存储在平台系统指定目录内，使用SpawnActor方法在招商平台的场景编辑器中创建对象，并调用对应的装修模型，通过public设置将数字孪生场景模型的位置和旋转角度参数进行暴露，在招商平台系统上开放场景编辑器功能，实现用户对数字孪生场景模型的室内参数进行调整，完成室内自定义布局设计。
建立企业“一户一档”，将企业与孪生城市室模型关联，可以在数字孪生场景中直观的查询和展示企业信息。所有数据和决策均结合数字孪生方式呈现，完成精准招商数字孪生规划展示。

Claims (10)

1.一种精准招商数字孪生规划展示平台系统，其特征在于：包括数字孪生应用模块、数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和数据共享模块，其中：
数字孪生应用模块能够根据园区中的建筑物基于数字孪生技术搭建园区建筑信息模型，并基于云渲染技术加载园区地图数据进行可视化展示；
数据采集模块能够对企业基本信息、企业的法人信息、企业所属产业信息、企业在园区内位置信息、园区及地方的经济指标和园区资产信息进行采集；
数据采集模块能够将其采集到的数据传输给数据存储模块，数据存储模块能够对数据采集模块采集到的信息进行处理和整合，并分别存入企业数据库、产业数据库、法人数据库、企业分布数据库、经济指标数据库和园区资产数据库；
数据分析模块能够对数据存储模块内存储的数据进行分析并构建集产业链图谱、产业分布清单、龙头企业清单、产业链技术清单于一体的产业感知指标体系；
数据共享模块能够将数据存储模块内存储的数据以及数据分析模块分析获得的产业感知指标体系数据经数字孪生应用模块进行对外发布，供用户浏览和查询。
2.根据权利要求1所述的精准招商数字孪生规划展示平台系统，其特征在于：所述数据共享模块还能将数据存储模块和数据分析模块生成的数据整合为产业地图和楼宇资产清单，并通过数字孪生应用模块进行对外发布。
3.一种精准招商数字孪生规划展示平台搭建方法，其特征在于：具体步骤如下：
步骤一：搭建数字孪生场景：
（1.1）搭建园区建筑模型，通过园区建筑模型展示园区的整体宏观外貌和建筑物内部结构的真实面貌；
（1.2）基于云渲染技术实现城市级海量多源异构数据的加载、渲染、浏览、操作、漫游、二三维联动以及BIM模型比对功能；
（1.3）将园区招商能力宣传资料以及园区招商情况数据以数字化图形展示的方式进行展示；
步骤二：建设企业信息池：
（2.1）建立包含企业基本信息的企业库，包含企业名称、企业位置、企业类型、企业规模、企业人数、跟进人姓名、跟进记录和企业需求数据；
（2.2）搭建满足各类金融场景需求的结构化数据体系，运用人工智能引擎，以自然语言识别技术进行数据结构化归类，形成产业知识图谱，在此基础上以精细化人工运营进行二次深度加工，把企业与企业之间的交易、企业所属的行业、行业信息和行业热度相结合，形成从企业到行业，再从行业到整个产业链的三贯穿产业库；
（2.3）建立包含企业的法人信息的法人库，包括法人基本元素信息和法人扩展元素信息，其中，法人基本元素信息包括组织机构代码、法人名称、法人状态、法人类型、法人住所、法定代表人姓名、成立日期、批准机关以及注册或登记号；法人扩展元素信息包括组织机构代码信息、注册或登记信息、税务登记信息和统计信息；
（2.4）建立企业分布库，包括企业所在园区内的地理位置以及楼层信息；
（2.5）建立经济指标库,包括地方综合经济指标库和园区经济指标库，其中：
地方综合经济指标库包括地区生产总值、公共预算收入、规上工业总产值、高新技术总产值、外资项目总投资、进出口总额、缴纳增值税总额、进出口总额以及能耗总量；
园区经济指标库包括园区产业结构、园区税收、园区总产值、园区总能耗、园区亩均指标、园区人才、园区知识产权以及园区经济数据库；
（2.6）搭建园区资产信息库，包括园区内区域版块名称、占地面积、所在区域、幢号、楼层、户室以及产业类型；
步骤三：大数据后台建设：
（3.1）数据采集：通过人工输入、连接互联网或连接企业数据库的方式直接对企业数据进行取数；
（3.2）数据整合：将接入的企业数据进行清洗、脱敏、转换、装载及调度操作形成特征宽表，并存入各个数据库中；
（3.3）数据分析：通过数据分析模块将各个数据库中的数据进行分析处理形成满足各类交互需求的常规屏和大屏报表；
（3.4）数据挖掘：对特征宽表的数据进行建模，采用 Spark R, 调用聚类以及分类算法，进行模型开发、模型评估和模型应用，并将模型应用的结果存储在各个数据库中；
（3.5）数据可视化：将数据分析和数据挖掘处理后得到的数据对接主流的BI系统将结果进行可视化展示，用于决策分析；或者将数据分析和数据挖掘处理后得到的数据回流到线上，支持线上业务的发展；
步骤四：建设私有云计算后台，由私有云计算后台对各个数据库中的数据进行计算处理和存储：
（4.1）搭建私有云物理基础架构；
（4.2）搭建私有云虚拟化层；
（4.3）搭建私有云服务自动化层；
（4.4）通过云API将不同的云服务自动化层与云服务门户进行联系，实现各个云服务自动化体系进行服务交互；
步骤五：精准招商平台建设：
（5.1）在招商平台上进行园区信息发布；
（5.2）关联企业与数字孪生场景，实现企业与园区孪生匹配；
（5.3） 建立装修模型库，在装修模型库内搭建多种办公家具装修模型、办公设备装修模型和装饰物装修模型，并按照功能分类以文件的形式将各个装修模型存储在平台系统指定目录内，使用SpawnActor方法在招商平台的场景编辑器中创建对象，并调用对应的装修模型，通过public设置将数字孪生场景模型的位置和旋转角度参数进行暴露，在招商平台系统上开放场景编辑器功能，实现用户对数字孪生场景模型的室内参数进行调整，完成室内自定义布局设计。
4.据权利要求3所述的精准招商数字孪生规划展示平台搭建方法，其特征在于：所述步骤（3.1）中进行数据采集时，对企业的日常使用文件以及各种体量和类型的数据库采用直接连接取数的方式进行采集。
5.据权利要求3所述的精准招商数字孪生规划展示平台搭建方法，其特征在于：在步骤（3.1）中，DPI、业务侧和网元侧数据通过文件接口的方式直接发送到 Flume-NG 集群，Flume-NG 通过 memory 数据传输的方式，将接收到的数据实时的通过 hdfs 方式汇聚到大数据分析平台。
6.据权利要求3所述的精准招商数字孪生规划展示平台搭建方法，其特征在于：在步骤（3.2）中，通过编写 HQL 脚本对数据进行清洗和转换，形成特征宽表。
7.据权利要求3所述的精准招商数字孪生规划展示平台搭建方法，其特征在于：在步骤（3.3）中，通过数据分析模块将各个数据库中的数据进行分析处理以满足报表、敏捷看板、领导驾驶舱、大屏Word报告、PPT报告和移动报表的输出需求，并支持动态炫酷的酷屏分析、独特的3D全景视角以及自由制作各类交互式常规屏和大屏报表。
8.据权利要求3所述的精准招商数字孪生规划展示平台搭建方法，其特征在于：在步骤（3.4）中，将模型应用的结果存储在各个数据库中之前，先在各个数据库中新建存储结果集的数据库表，并通过 Map Reduce 生成 HFile文件，然后通过 Bulk Load 方式实现数据入库，数据的调用通过 HBase API 实现，数据的展现通过ECharts 技术实现。
9.据权利要求3所述的精准招商数字孪生规划展示平台搭建方法，其特征在于：所述步骤四中，在私有云计算后台中集成服务级别管理功能、服务容量管理功能以及计量和收费功能。
10.据权利要求3所述的精准招商数字孪生规划展示平台搭建方法，其特征在于：通过大数据后台和私有云计算后台将企业海量数据进行清洗，并通过数据建模分析和机器深度学习，将企业海量数据抽象成企业标签，从而建立企业画像，其中，企业标签包括行业标签、产业链标签、资质标签、产品标签、人才类型标签、知识产权和专利标签以及投融资标签。
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