一、公共文體服務平臺建設規劃？
《規劃》明確了公共文化服務體系將力爭達到的目標，公共文化服務布局更加均衡。城鄉公共文化服務體系一體建設取得重大突破，城鄉協同發展機制逐步健全，城鄉公共文化服務差距進一步縮小。公共文化服務在保障人民基本文化權益，促進城鄉經濟社會發展中的重要作用更加凸顯。公共文化服務水平顯著提高。城鄉公共文化服務供給能力進一步增強，基本公共文化服務水平與經濟社會發展水平同步提升。公共文化服務質量明顯改善。
公共文化服務知曉度、參與度、滿意度不斷提高。公共文化服務供給方式更加多元。政府主導、社會力量廣泛參與的公共文化服務供給機制更加成熟，來自基層群眾的文化創造更加活躍，政府、市場、社會共同參與公共文化服務體系建設的格局更加健全。公共文化數字化網絡化智能化發展取得新突破。
公共數字文化資源更加豐富，國家公共文化云等平臺互聯互通體系更加完善，智慧圖書館體系建設取得明顯進展，公共文化數字服務更加便捷、應用場景更加豐富。
二、大數據專業建設規劃
大數據專業建設規劃
在當今數字化時代，大數據已經成為企業發展和競爭的重要驅動力之一。隨著信息技術的飛速發展和數據處理能力的不斷提升，大數據分析在商業決策、市場營銷、產品研發等方面的應用愈發廣泛和深入。因此，建立一套完善的大數據專業建設規劃至關重要，以確保企業在數據時代能夠充分發揮數據的潛力，實現持續的創新和增長。
大數據專業建設規劃的重要性
首先，大數據專業建設規劃有助于企業明確大數據發展的戰略方向和目標。通過制定清晰的規劃和指導原則，企業可以有效地規劃數據資產的管理和利用，提升數據處理和分析的效率，從而更好地服務于業務發展的需要。 其次，大數據專業建設規劃有助于企業梳理數據資源、技術手段和人才隊伍，明確發展路徑和優先級，合理配置資源，提高數據應用的整體效益和成果。在數據驅動的時代，擁有一套完善的大數據專業建設規劃將使企業在競爭中脫穎而出，贏得市場份額和客戶口碑。 最后，大數據專業建設規劃有助于企業建立數據治理和安全保障體系，有效管理數據采集、存儲、處理和分享的各個環節，保障數據的完整性、可靠性和保密性，降低數據泄露和安全風險，提升企業的可持續競爭力和市場聲譽。
制定大數據專業建設規劃的步驟
1.明確目標與需求：首先，企業需要明確制定大數據專業建設規劃的目標和需求，明確希望通過大數據分析達到的業務目標和效果，從而有針對性地制定規劃內容和措施。 2.梳理現狀與資源：其次，企業需要全面梳理當前的數據資源、技術手段和人才隊伍，評估現有的數據處理和分析能力，識別數據管理中存在的問題和瓶頸，為規劃的制定提供依據和參考。 3.制定規劃框架：根據目標與需求以及現狀與資源的評估，企業可以制定大數據專業建設規劃的整體框架，包括規劃的目標、重點任務、時間節點、責任人等內容，構建規劃的邏輯框架和實施路徑。 4.細化策略和措施：在規劃框架的基礎上，企業還需要細化規劃的具體策略和實施措施，包括數據治理的規范制定、人才隊伍的培養和引進、技術手段的優化和更新等方面的落實，確保規劃的有效實施和達成目標。 5.監控和評估機制：制定大數據專業建設規劃后，企業還需要建立規劃的監控和評估機制，定期對規劃的執行情況和成果進行檢查和評估，及時調整和優化規劃內容和實施路徑，確保規劃的持續有效性和適應性。
大數據專業建設規劃的關鍵問題
1.數據采集與清洗：在大數據分析的過程中，數據的質量對分析結果的準確性和可靠性至關重要。因此，企業在制定大數據專業建設規劃時需要考慮如何確保數據的準確采集和清洗，建立數據標準和質量控制體系。 2.數據存儲與管理：大數據的存儲和管理是企業規劃中的重要環節，需要考慮如何有效地管理多樣化和海量的數據資源，選擇合適的存儲技術和架構，保障數據的安全性和可靠性。 3.數據分析與挖掘：數據分析和挖掘是大數據應用的核心環節，企業需要考慮如何選擇合適的分析工具和算法，開發數據模型和預測模型，實現對數據的深度挖掘和思維升華。 4.人才培養與引進：人才是大數據應用的核心驅動力，企業需要考慮如何培養內部數據分析和處理人才，同時引進外部優秀人才，構建多元化的人才隊伍，為大數據應用賦能和持續發展提供支持。 5.技術更新與創新：信息技術的發展日新月異，企業需要持續關注大數據領域的最新技術和趨勢，及時更新和升級技術手段，促進技術創新和應用升級，保持在激烈的市場競爭中的領先地位。
結語
建立一套完善的大數據專業建設規劃是企業在數據驅動時代取得成功的關鍵一步。通過明確規劃目標與需求、梳理現狀與資源、細化策略和措施、建立監控和評估機制等步驟，企業可以制定一份符合實際情況、適應未來發展的大數據專業建設規劃，實現數據資源的最大化利用和企業核心競爭力的提升。希望本文對您制定大數據專業建設規劃有所啟發和幫助，謝謝閱讀！
三、國土空間規劃信息平臺建設的目的？
2017 年1 月12 日，時任國土資源部部長、黨組書記的姜大明在全國國土資源工作會議上指出，要“結合實施全國國土規劃，建立國土空間基礎信息平臺”，目的是形成以空間規劃為基礎，以用途管制為手段的信息化機制，為國土空間和自然資源統一管理奠定信息基礎，形成統一的國土空間工作“底圖”、“底板”、“底線”。
2019年《自然資源信息化建設總體方案》中提出，構建統一的國土空間基礎信息平臺，形成自然資源“一張圖”分布式管理、應用和共享服務機制，實時獲取各部門的相關信息以及互聯網、物聯網等相關數據，建立多源數據的匯聚、集成與智能分析機制，為自然資源調查監測評價、國土空間規劃實施監督、行政審批、政務服務、資源監管、分析決策等應用提供數據支撐和技術保障。在國土空間治理工作中，國土空間基礎信息平臺被賦予了信息基礎支撐、提升國土空間治理能力和治理體系現代化水平的偉大使命，也正是這項艱巨任務和使命，推動平臺能夠在歷史文化遺產保護方面發揮重要的作用。
四、物流大數據平臺建設
物流大數據平臺建設在當今數字化時代是至關重要的一環。隨著物流行業的快速發展和信息技術的不斷進步，構建一個強大的物流大數據平臺已經成為許多企業迫切需要解決的問題。本文將探討物流大數據平臺建設的重要性、挑戰和解決方案。
物流大數據平臺建設的重要性
隨著全球貿易的增長和物流網絡的擴張，物流行業面臨著巨大的挑戰和機遇。通過構建一個高效的物流大數據平臺，企業可以實現對供應鏈的實時監控和管理，提高運營效率并優化成本控制。同時，借助大數據分析技術，企業可以更好地了解客戶需求，優化庫存管理，提升客戶滿意度，從而保持競爭優勢。
物流大數據平臺建設的挑戰
然而，物流大數據平臺建設也面臨著諸多挑戰。首先，物流行業的數據量龐大且多樣化，如何有效地收集、存儲和處理這些數據是一個重要問題。其次，數據安全和隱私保護問題備受關注，企業需要制定嚴格的數據安全政策和措施。此外，技術的快速更新和創新也要求企業不斷調整和優化自身的信息技術架構。
物流大數據平臺建設的解決方案
要想成功構建一個高效的物流大數據平臺，企業需要采取一系列有效的解決方案。首先，企業應該選擇適合自身需求的數據處理和存儲技術，如云計算、分布式存儲等。其次，建立完善的數據管理體系和流程，確保數據的準確性和完整性。同時，加強數據安全意識，保護數據不被泄露或篡改。
另外，企業還應該注重人才培養和技術研發，不斷提升團隊的數據分析和處理能力。積極引入人工智能、機器學習等技術，提高數據的智能化水平，實現更精準的預測和決策。
結語
總的來說，物流大數據平臺建設是物流企業在數字化轉型過程中必須面對的重要任務。通過構建一個強大的物流大數據平臺，企業可以更好地適應市場變化，提升運營效率，提高競爭力。因此，企業應該認識到物流大數據平臺建設的重要性，積極應對挑戰，采取有效的解決方案，加速推進數字化轉型進程。
五、大數據平臺建設目標
隨著信息時代的不斷發展，大數據已經成為企業獲得競爭優勢和創新的重要驅動力。大數據平臺建設是當前許多企業都面臨的挑戰和機遇。本文將就大數據平臺建設目標展開深入探討，幫助企業更好地規劃和實施大數據解決方案。
什么是大數據平臺建設目標？
大數據平臺建設目標是指企業在擬定和實施大數據平臺建設過程中所設定的具體目標和目標達成的關鍵指標。一個明確的大數據平臺建設目標能夠幫助企業更好地引導資源、規劃技術架構、衡量成果，并最終實現商業目標。
大數據平臺建設目標的重要性
制定清晰的大數據平臺建設目標對企業至關重要。首先，明確的目標能夠幫助企業在大數據平臺建設過程中更好地把握方向，提高項目執行效率。其次，建立明確的目標有助于評估項目成效和效益，為企業決策提供依據。最后，設定合理的大數據平臺建設目標可以幫助企業激勵團隊，提高團隊士氣和創造力。
如何設定大數據平臺建設目標？
在設定大數據平臺建設目標時，企業應遵循一些基本原則。首先，目標應當具體明確，能夠量化和可衡量，以便后續評估和追蹤。其次，目標應該與企業的戰略目標和業務需求相契合，確保大數據平臺建設能夠為企業創造價值。最后，目標應當是可實現的，具有挑戰性但不失實際性，避免過高或過低的設定。
一個典型的大數據平臺建設目標包括但不限于：
- 提升數據處理效率：通過建設高效的數據處理架構和算法，提升數據處理速度和效率，縮短數據分析和挖掘的周期。
- 提高數據質量：通過數據清洗、去重和標準化等手段，提高數據質量，確保數據分析的準確性和可信度。
- 實現數據共享：建設具有良好數據共享機制的平臺，實現不同部門間的數據共享和協作，促進信息流通和知識共享。
- 提升數據安全：加強數據安全管理，確保數據的保密性和完整性，在數據處理和傳輸過程中防范安全風險。
大數據平臺建設目標的實施路徑
要實現設定的大數據平臺建設目標，企業需要制定詳細的實施路徑和計劃。在實施過程中，需要考慮以下幾個關鍵步驟：
- 需求分析：深入了解業務需求和數據需求，明確大數據平臺建設的關鍵目標和重點領域。
- 技術選型：根據業務需求和規模選擇適合的大數據處理框架和工具，確保平臺的穩定性和性能。
- 架構設計：設計合理、可擴展的大數據平臺架構，包括數據存儲、計算、處理和應用層面。
- 實施部署：按照設計方案逐步實施大數據平臺建設，確保系統穩定運行和數據安全。
- 監控優化：建立監控機制，實時監測和優化數據處理性能、數據質量和安全性，及時調整平臺架構。
通過以上步驟的有效實施，企業可以較為順利地實現設定的大數據平臺建設目標，提升數據分析和應用效率，推動業務發展和創新。
結語
大數據平臺建設目標是企業構建高效、可靠的大數據體系的重要一環。企業在制定和實施大數據平臺建設目標時，需要考慮業務需求、技術實現和管理層面的因素，并確保目標的可行性和有效性。只有明確的目標、科學的實施路徑和規范的管理，企業才能在大數據時代獲得持續的競爭優勢。
六、ibm大數據平臺建設
在如今信息爆炸的時代，大數據已經成為各行各業發展的關鍵。隨著企業數據量的不斷增長，建立一個強大的 IBM大數據平臺建設 已經成為許多企業的首要任務。IBM作為全球領先的科技公司，其大數據平臺建設方面擁有豐富的經驗和先進的技術，為企業提供了強大的支持和解決方案。
IBM大數據平臺建設的重要性
IBM大數據平臺建設的重要性不言而喻。隨著數據量的爆炸式增長，傳統的數據處理方法已經無法滿足企業對數據分析和利用的需求。通過建立IBM的大數據平臺，企業可以更好地管理和分析海量數據，從中發現商機和優化業務流程，獲得競爭優勢。
IBM大數據平臺建設的優勢
IBM大數據平臺建設的優勢在于其技術先進、可靠性高和安全性強。IBM擁有豐富的技術積累和先進的大數據處理技術，可以為企業定制化建立符合其需求的大數據平臺。同時，IBM對數據安全的重視也是其優勢之一，可以有效保護企業重要數據的安全。
IBM大數據平臺建設的關鍵步驟
要實現一個高效的IBM大數據平臺建設，需經歷一系列關鍵步驟。首先是需求分析階段，需要明確企業的數據需求和目標；其次是架構設計階段，設計一個合理的大數據處理架構；再者是數據整合和清洗階段，對數據進行清洗和整合，確保數據質量；最后是平臺搭建和測試階段，建立并測試IBM大數據平臺，保證其穩定性和可靠性。
IBM大數據平臺建設的未來發展
隨著大數據技術的不斷發展和普及，IBM大數據平臺建設也將迎來更廣闊的發展空間。未來，IBM將繼續加大在大數據平臺建設領域的投入，不斷提升技術水平和服務質量，為更多企業提供更優質的大數據解決方案。
七、大數據平臺建設預算
大數據平臺建設預算一直是企業在數字化轉型過程中需要重點關注的一個方面。隨著大數據技術的不斷發展和應用，越來越多的企業意識到構建一個穩定高效的大數據平臺對于業務發展至關重要。而在建設大數據平臺的過程中，預算管理則是一個至關重要且復雜的議題。
大數據平臺建設預算的重要性
大數據平臺的建設并非一蹴而就，它需要涉及硬件設備、軟件系統、人力資源等多方面的投入。因此，預算管理對于大數據平臺建設至關重要。
如何制定大數據平臺建設預算
制定大數據平臺建設預算需要考慮多個方面，包括但不限于硬件、軟件、人力資源、維護等方面的費用。以下是一些制定大數據平臺建設預算的關鍵要點：
- 明確需求：在制定預算之前，需要明確大數據平臺建設的具體需求，包括數據量、處理速度、安全性等方面的要求。
- 調研市場：可以通過調研市場行情了解相關設備、軟件的價格，從而更好地制定預算。
- 考慮未來擴展：在制定預算時要考慮到未來業務擴展的可能性，避免因擴展而頻繁更換設備帶來的成本壓力。
- 合理評估人力成本：大數據平臺建設過程中需要專業人才進行維護和管理，因此人力成本也是預算中不可忽視的一部分。
大數據平臺建設預算的控制
一旦制定了大數據平臺建設的預算，控制預算的執行則顯得尤為重要。以下是一些控制預算的方法：
- 定期審查：定期審查預算執行情況，及時發現偏差并采取措施進行調整。
- 嚴格執行：各項費用必須按照預算執行，避免出現超支情況。
- 靈活調整：在執行過程中，可以根據實際情況調整預算，靈活應對各種變化。
大數據平臺建設預算的優化
為了更好地管理大數據平臺建設預算，并提升預算的效益，可以考慮一些優化策略：
- 采用云服務：可以考慮采用云服務來代替傳統的硬件設備，降低初期投入成本，同時提高靈活性。
- 開源軟件：選擇開源軟件可以降低軟件采購成本，同時也能獲得社區的支持和更新。
- 培訓內部人員：通過培訓內部人員提升其技能水平，降低外部人力資源的成本。
結語
在大數據時代，建設一個高效穩定的大數據平臺對于企業的發展至關重要。而制定、控制、優化大數據平臺建設預算則是保障企業順利實現數字化轉型的重要一環。只有充分重視大數據平臺建設預算，才能更好地利用大數據技術為企業帶來更多機遇和挑戰。
八、大數據平臺建設步驟
隨著信息技術的飛速發展，大數據已經成為企業決策和發展的重要支撐，越來越多的企業開始關注并投資于大數據平臺的建設。在建設大數據平臺的過程中，需要經歷一系列關鍵步驟，這些步驟的嚴謹性和執行力將直接影響整個平臺的性能和效益。
1. 制定規劃
大數據平臺建設的第一步是制定詳細的規劃。規劃階段需要明確需求、目標和范圍，確定所需的技術和資源，制定時間表和預算。規劃階段的關鍵是與業務部門和技術團隊充分溝通，確保各方對平臺建設目標達成一致。
2. 數據收集與清洗
在大數據平臺建設過程中，數據收集和清洗是至關重要的一環。數據收集涉及到數據的來源、采集方式和頻率等問題，而數據清洗則是為了保證數據的準確性和完整性。只有經過嚴格的數據清洗，才能保證后續分析的準確性。
3. 架構設計
大數據平臺的架構設計是平臺建設的核心環節。在設計架構時，需要考慮數據存儲、處理和分析的技術選型，確定數據流的走向和處理邏輯，保證平臺的穩定性和可擴展性。一個合理的架構設計是平臺成功的基石。
4. 技術選型
在大數據平臺建設中，技術選型至關重要。根據實際需求和業務場景，選擇合適的大數據技術和工具，如Hadoop、Spark、Hive等，保證平臺的性能和效率。同時，也需要考慮技術團隊的實際水平和可行性，選擇適合團隊的技術棧。
5. 平臺搭建
在完成架構設計和技術選型后，可以開始搭建大數據平臺。平臺搭建包括硬件設備的采購和安裝、軟件系統的部署和配置等工作。搭建過程需要嚴格按照設計方案執行，確保平臺的穩定性和安全性。
6. 數據分析與應用
一旦大數據平臺搭建完成，就可以進行數據分析和應用開發。通過對數據進行分析和挖掘，發現業務中的潛在價值和趨勢，為企業決策提供支持。同時，也可以開發數據應用，將數據分析結果落地應用并實現業務化價值。
7. 數據監控與維護
大數據平臺建設并不是一次性的工作，在平臺上線后，需要進行持續的數據監控和系統維護。通過監控數據流、性能指標和系統運行狀況，及時發現和解決問題，保證平臺的穩定運行和持續優化。
8. 安全與隱私保護
在大數據平臺建設過程中，安全和隱私保護是至關重要的考慮因素。需要采取一系列措施，保護數據的安全性和隱私性，防止數據泄露和風險發生。同時，也需要遵守相關法律法規，確保數據的合規性。
總的來說，大數據平臺建設是一個復雜而漫長的過程，需要技術團隊和業務部門密切合作，共同推動。只有通過嚴謹的步驟和有效的管理，才能建立起穩定、高效的大數據平臺，為企業創造更大的價值。
九、大數據產業平臺建設
在當今數字化時代，大數據產業平臺建設已經成為各行各業追求成功的關鍵因素之一。隨著大數據技術的快速發展和廣泛應用，企業逐漸意識到搜集、分析和利用大數據的重要性。建立一個強大而高效的大數據產業平臺不僅可以幫助企業實現數據驅動決策，還可以促進業務增長和創新。
什么是大數據產業平臺建設？
大數據產業平臺建設是指企業或組織利用先進的信息技術和工具來整合、管理和分析海量、多樣化的數據資源，以支持業務運營、決策制定和創新發展的過程。這個過程涉及到數據的收集、存儲、處理、分析和展示等環節，旨在實現對數據的高效利用。
為什么大數據產業平臺建設如此重要？
隨著互聯網技術的發展和普及，各類企業和組織都在不斷積累大量的數據資源，包括用戶行為數據、市場數據、生產數據等。這些數據蘊含著寶貴的信息和見解，可以幫助企業更好地了解市場、優化產品、提升服務質量。
然而，簡單地擁有大量數據并不能帶來實際的益處。關鍵在于如何有效地利用這些數據，將其轉化為可操作的智慧。建立一個科學、規范、高效的大數據產業平臺可以幫助企業實現數據的智能化管理和應用，從而提升競爭力和創新能力。
大數據產業平臺建設的關鍵要素
要建立一個成功的大數據產業平臺，需要考慮以下關鍵要素：
- 數據采集：確保數據來源的真實、準確和完整。
- 數據存儲：選擇合適的存儲技術和架構，確保數據安全和高效訪問。
- 數據處理：利用數據處理技術和算法，實現數據清洗、整合、轉化等操作。
- 數據分析：運用數據分析方法和工具，挖掘數據中的規律和價值。
- 數據展示：設計直觀、友好的數據展示界面，幫助用戶理解和應用數據。
如何實施大數據產業平臺建設？
在實施大數據產業平臺建設時，企業可以采取以下步驟：
- 需求分析：明確業務需求和目標，確定需要收集和分析的數據類型和指標。
- 架構設計：設計合理的數據架構和系統架構，確保數據流暢、安全。
- 技術選型：選擇適合的大數據處理技術和工具，如Hadoop、Spark等。
- 開發實現：開展系統開發和功能實現，保證系統穩定、高效運行。
- 測試優化：對系統進行全面測試和性能優化，提高系統運行效率。
- 上線部署：將系統部署上線，進行數據同步和監測。
- 運維管理：建立健全的運維管理機制，保障系統長期穩定運行。
大數據產業平臺建設的未來趨勢
隨著人工智能、物聯網等新技術的不斷發展，大數據產業平臺建設也面臨著新的挑戰和機遇。未來，大數據產業平臺將更加智能化、自動化，能夠實現更精準的數據分析和預測，為企業決策提供更加有力的支持。
同時，隨著數據安全和隱私保護意識的增強，大數據產業平臺建設也將更加注重數據安全和合規性，采用更加先進的加密和安全技術，保護用戶數據的隱私和安全。
通過對大數據產業平臺建設的認識和實踐，企業可以更好地應對日益激烈的市場競爭，實現可持續發展和創新突破。因此，建立強大而高效的大數據產業平臺已經成為企業數字化轉型的必由之路。
十、銀行 大數據平臺建設
銀行大數據平臺建設的關鍵性意義
隨著互聯網和金融科技的迅猛發展，銀行業務的數據量與日俱增，如何充分利用這些數據成為銀行發展中的重要課題。銀行大數據平臺建設是指銀行機構基于大數據技術與應用需求，構建起完整的數據處理、存儲、分析與應用體系，實現對海量數據的高效管理和運營。在當前數字化轉型的大背景下，銀行大數據平臺建設顯得尤為重要。
銀行大數據平臺建設的優勢
銀行大數據平臺建設能夠帶來諸多優勢，其中包括：
- 數據集成能力強：集成各個業務系統產生的數據，形成完整的數據生態鏈。
- 實時性高效：支持數據實時傳輸、處理和分析，為銀行決策提供及時依據。
- 數據挖掘與分析能力提升：通過大數據平臺的建設，銀行可深度挖掘數據潛力，進行精準分析。
- 智能風控與營銷：借助大數據平臺，銀行可以實現更加智能化的風險管理和精準營銷。
銀行大數據平臺建設的核心要素
要成功構建銀行的大數據平臺，以下是關鍵考慮因素：
- 數據存儲與管理：構建高效、安全的數據存儲與管理體系，確保數據的完整性和隱私性。
- 數據處理與計算：建設數據處理與計算能力強大的平臺，支持快速處理海量數據。
- 數據分析與應用：整合多維數據分析工具，實現數據驅動的決策。
- 安全與合規：銀行大數據平臺建設需遵守嚴格的安全與合規標準，確保數據安全。
銀行大數據平臺建設的實施步驟
從規劃到實施，銀行大數據平臺建設需要有條不紊地推進，以下是一個常用的實施步驟：
- 需求分析：明確銀行的大數據平臺需求與目標。
- 方案設計：制定符合需求的大數據平臺建設方案。
- 平臺搭建：根據設計方案，搭建數據存儲、處理、分析與應用平臺。
- 數據接入：實現不同數據源的接入與整合。
- 數據分析：利用大數據平臺進行數據分析與挖掘。
- 應用開發：開發適用于業務的數據應用與服務。
- 運維與監控：建立平臺的運維與監控體系，確保平穩運行。
銀行大數據平臺建設的未來趨勢
隨著人工智能、區塊鏈等新技術的不斷發展，銀行大數據平臺建設也將迎來新的發展機遇：
- 智能化應用：銀行將更多地實現智能化風控、智能客服等應用場景。
- 跨界整合：銀行將更多與其他行業進行數據整合，實現跨界服務與合作。
- 安全隱私：加強數據安全與隱私保護，構建更加安全的大數據平臺。
- 用戶體驗：更加關注用戶體驗，構建符合用戶需求的數據服務應用。
結語
銀行大數據平臺建設不僅是銀行業務的技術升級，更是實現智能化經營的關鍵一步。隨著技術的不斷發展，銀行將不斷優化大數據平臺，并通過數據驅動實現更好的服務與管理。未來，銀行業將迎來更加數字化、智能化的發展，銀行大數據平臺建設將在其中發揮著舉足輕重的作用。
