从应用角度分为数据采集、数据应用、数据分析三个层面。数据采集包括样品信息、检测信息、检测数据等数据登录功能。数据应用包括样品委托检测、样品交接等收样流程，同时包括财务登记、结算功能。数据分析包括综合分析、地理信息分析、相关性分析、统计报表分析等数据分析应用功能。（一）数据采集实现线上登记样品信息、检测结果信息，通过系统平台自动产生样品检测报告。获取数据并对数据进行科学分析，融入实验室工作流程的规范性为实验室进行信息化建设和量化管理提供了基础。（二）数据应用实现实验室样品检测相关管理功能，包括样品收样流程，检测流转、财务定价、财务核算等业务应用。通过信息化手段为样品分析评价提供了支持，包括样品分析、样品登录、样品管理、样品测试、审核系统、结果输出等方面。（三）数据分析信息查询：包括分析进度、综合信息查询。用户可根据授权级别查询相关信息。为了迅速从系统中找到所需信息，避免多余信息的出现，用户可进行特定的、自定义查找。所有查询结果都可以进行排序、分类、统计。信息查询可快速反映从原始数据到加工处理数据的每一步历史数据，也能查询人员情况，项目进行情况，客户，标准资料，实验室各种文件规定，各种报表，及各种技术资料等等。信息统计：灵活方便的反映不同用户要求的各类统计图表信息模块。根据需要还可提供与各类专用统计软件的无缝连接。相关性分析：通过设置不同样品两个参数进行相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。等值分析：根据某一指标离散采样点对特定区域进行空间插值算法算法，获取整个区域某一指标数值分布，然后通过等值线分析推导该指标在指定区域中的等值变化规律。空间分析：空间数据管理系统，主要对空间数据进行编辑、修改、查询、入库及地图渲染、图层管理。GIS查询功能，主要根据检测指标条件判断，获取相应的样品信息及检测指标值，并在地图上形象直观展示。（四）数据存储数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的软件系统，能够更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。本系统在数据存储的层面，通过ETL数据抽取将历史纸质数据导入平台进行电子化存储，通过平台样品功能登记现有样品数据，实现历史数据与现有数据全量入库。数据库能够将实验结果表样数据（业务数据）、报告数据（非结构化数据）进行全部合理存储。三、平台效益：实验室智慧数据库平台利用计算机网络技术、数据存储技术、快速数据处理技术等，对实验室进行全方位管理。其具体作用有以下方面：1．提高样品测试效率：测试人员可以随时在平台上查询自己样品信息；分析结果输系统后，自动汇总生成最终的分析报告。2．提高对复杂分析问题的处理能力：将整个实验室的各类资源有机地整合在一起，工作人员可以方便地对实验室曾经做过的全部分析样品和结果进行查询。因此，通过对平台存储的历史数据的检错，有可能得到一些对实际问题处理有价值的信息。3．协调实验室各类资源：管理人员可以通过平台，实时了解实验室内各台设备和人员的工作状态、不同岗位待检样品数量等信息，能及时协调有关方面的力量化解分析流程出现“瓶颈”环节，缩短样品检测周期；调节实验室内不同部门富余资源，最大程度地减少资源的浪费。4．实现量化管理：可以提供对整个实验室各种信息的统计分析，得到诸如样品检测分析、相关性分析、不同岗位工人工作量、出错率、委托样品测试项目分布特点、实验室全年各类任务的时间分布状态等信息。管理层能定量地评估实验室各个环节的工作状态，很好地实现实验工作的全面量化管理。技术栈： springboot + ArcGis + kettle + ELK负责带领团队完成整个项目需求调研、评审、功能设计、数据库设计、程序开发、集成测试、实施部署、验收培训等。