XX区数据智能系统建设项目采购需求.docx

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1、XX区数据智能系统建设项目采购需求一、项目概况为了实现数字治理“感知度”实现新突破，实现5大数据专题库可视化，通过本项目有效降低平台的使用门槛，强化省市区综合贯通，逐步打造多部门协同共创大数据应用生态，进一步促进数据高质量供给，提供更加坚强有力的数字底座。二、建设目标基于数据资源体系的精益管理和高质量发展趋势，并充分考虑XX区各政务部门对数据资源的需求，依托XX区现有一体化智能化公共数据平台数据要素和工具能力。按照“智能化、强赋能、纵贯通”的思路，其一，完善数据智能化工具。其二，强化数据高质量供给。其三，落实省市平台对接任务。其四，扩展一体化平台生态。通过本项目建设夯实XX区数字底座能力，加强

2、XX区数据高质量供给，扩展政务大数据应用生态，有效降低数据的“可见、可查、可用”的门槛，有效促进高质量数据共创。三、建设内容(一)标签工场标签工场是一站式的标签开发、管理与服务的平台，依托大数据存储与计算技术，支持从海量数据中挖掘计算标签，并通过良性的标签运营机制，促进标签在业务中应用，让标签开发者、管理者和使用者进行高效的协作，以业务需求为导向，让标签体系在业务中持续迭代，最终将数据用起来，发挥大数据真正的价值。标签工场的主要功能包括:（1）标签体系管理：支持业务主体管理、标签类目管理、打标规则管理、外部标签接入、标签体系导入导出、属性管理。（2）标签开发管理：支持数据标签统计、标记的数据数

3、量、引擎管理、计算任务管理、标签需求管理、标签调试管理、标签生命周期管理、多租户管理、标签权限控制。（3）标签服务应用：标签搜索、标签地图、标签APl服务、标签血缘。（4）标签分析应用：支持简单条件圈群、高级条件圈群、个体画像、个体分析、群体画像、群体分析、标签收藏、标签发布、标签申请。具备通过关键词单个标签与多标签组合查询实体信息功能；标签搜索界面具备展示字段配置功能。（二）全息画像全息画像（或称为全息档案）是将XX区一体化公共数据平台中的各类主体对象以档案的方式进行呈现，具有全息可视化的特点，能够满足整合数据、提高信息关联性、加快处理速度、保证数据安全等各方面的需求。从而更好地支持各单位、

4、各部门业务协同、外部业务协作，提高工作效率，节约人力资源，从而实现更好的业务效益和社会效益。全息档案的主要功能包括：（1）画像服务总览：主要包括画像总览、最近更新画像、画像热门词云、事件关注TOPlO等功能，实现对画像服务信息的总览，对画像服务应用情况进行统计分析。（2）画像搜索功能：包括搜索分类、内容检索、热门搜索等相关功能，实现画像的快速搜索和定位。（3）画像详情展示：画像详情通过画像标题、画像标签、基础字段，以及分页列表的方式进行展示。（4）画像开发管理：支持画像运营分析（核心指标、区域分布、浏览趋势）、画像信息管理、画像类目配置、画像页面配置（基本信息配置、分页配置管理、分页列表配置、

5、分页表格配置、分页插件配置）、画像数据配置、画像搜索配置、画像透出服务。具备为档案构建智能知识图谱功能，方便用户发现档案之间的潜在关系和空间相关性。（三）智能搜索XX区一体化公共数据平台已经积累了大量与政务服务、营商环境优化、数字经济、生态保护等各方面的数据，数据使用人员在查找和使用数据时，面临数据范围大、数据内容多、数据格式多样化等情况，难以快速便捷的查找到满足自身需求的数据，为此需要建设智能搜索功能，能够快速、精准地检索到符合用户搜索意图的数据，提供一站式、综合搜索的能力，能够提升XX区政府的政务管理智能化，可使数据使用人员更加高效的获取所需数据，并更快地做出决策。智能搜索的主要功能包括：

6、（1）搜索门户：可通过搜索框对数据、标签、档案、文件以及目录进行检索，通过检索即可获得相应推荐的数据资源。（2）搜索方式：提供包括关键字搜索（具备智能识别人名、地址、机构信息功能，同步输出相关搜索结果功能）、组合搜索、递进搜索、精确搜索和智能搜索等多种方式，以便用户快速获取相对应数据资源。（3）搜索结果：具备数据搜索结果、档案搜索结果、标签搜索结果、文件搜索结果、目录搜索结果、搜索历史、搜索结果导出、搜索管理、数据搜索管理、档案搜索管理、标签搜索管理、文件搜索管理（具备关键词检索WOrd、TXT、PDF文件功能）、目录搜索管理、权限管理、数据管理。（4）搜索配置管理：具备数据搜索配置、画像搜索

7、配置、标签搜索配置、文件搜索配置、目搜索历史管理。（5）搜索历史管理：支持自动保存用户最近30天检索的数据查询条件，通过此数据来记录用户搜索习惯，方便用户再下次使用搜索功能时快速浏览自己过去查询的记录结果，达到高效使用搜索功能的目的。（6）搜索结果导出：所有通过搜索获得的结果均支持用户导出，可以导出查询到的所有记录，用于数据记录及其他分析支撑的作用。（7）后台维护管理：支持搜索数据源对接、搜索分词管理、搜索索引管理、索引任务管理、搜索调度管理、搜索执行记录、搜索引擎管理。（四）数据智能工作台数据智能工作台的主要功能包括：（1）数据产品编排工作台：支持数据产品维护管理、数据产品状态筛选、数据产品

8、检索定位、数据产品新增、资源预导入、多种数据源类型、字段信息提取、数据产品配置、数据产品执行、数据应用详情、关联融合模式、数据过滤组件、数据产品共享。（2）一体化资源对接:提供数据资产管理功能，让用户能够轻松管理自己的数据产品，依托XX区一体化智能化公共数据平台实现数据资源一本账接入，接入内容包括数据应用列表、数据目录列表和接口列表。（3）五大专题数据可视化：对五大专题数据进行充分梳理，并提取“人口、房屋、企业、事件、物联”等数据管理对象的重点数据进行统计分析展示。（4）个人中心：展示当前用户的数据资产、数据申请和数据审批情况，支持查看批量数据、接口数据、数据产品、“口袋”数据的目录详情以及数

9、据详情。并支持将结果数据导出为excelO（5）消息管理：该功能旨在避免重要消息的提醒，避免消息遗漏，可查看该消息的具体详情。XX区当前部门及镇街数据仓的数据存储在MaXComPute,为保障数据一致性，降低数据迁移所带来的额外成本，数据智能工作台需基于政务云MaXCOmPUte进行部署，并通过标签工场以MaXCOmPUte作为标签加工的计算引擎。实现标签对象设计，标签规则设计，标签任务生成等功能，标签任务生成后会调取MaxCompute相关接口，生成数据加工任务。（五）数据探查数据目录探查系统可以实现数据自动探查、编目、归集。目录探查系统支持直接连接业务数据库，自动识别数据表和数据字段，生成

10、数据目录的工具。它可以解决数据目录中存在的“有目录无数据、有数据无目录”等问题。该系统可以自动对数据进行探查和纠错，让数据“藏不住”，让数据“看得到”。数据探查的主要功能包括：（1）数据目录探查任务：目录探查系统会自动探查数据库中的数据表信息，包括数据表名称、数据表字段、数据表类型、字段信息等，有效避免手动编目的繁琐和错误。包括创建探查任务、管理探查任务。（2）数据目录动态更新：通过探查到的目录数据自动批量形成数据目录。（3）资源变更通知：通过周期性探查对比数源和数据目录的结构，若数源与目录不一致，则触发动态化编目流程。（六）数据资产运营评估数据资产运营评估系统的技术架构包括数据资产运营评估数

11、据采集、数据资产运营评估数据加工、数据资产运营评估数据APl透出三个主要模块，基于XX区一体化智能化数据平台中已建立的统一数据目录和数据仓库，通过丰富的资产运营管理功能，将丰富、多样的数据资源通过资产盘点进行资产的定义，并进行资产的分类梳理，在XX区统一运维系统中形成资产大盘，能够直观的展现资产情况，将数仓资产、数据接入情况、数据共享、数据服务等数据中台全系列数据资产进行统一的统计呈现，形成对数据资产的总量、分布、质量、共享使用、活性、价值等全方面的感知，帮助XX区的数据管理者充分摸清数据家底，并持续不断地提升和挖掘数据的应用价值。实现对数据资产的全局视角和规划，提高数据的可见性和可管理性，帮

12、助用户全盘掌握所管辖的数据资产、进行资产指标的自由加工。数据资产运营评估系统的主要功能包括：（1）运行类数据接入：提供运营评估数据采集功能，支撑丰富的指标定义与多样的大盘报表展示。支持数据资产运营评估数据连接（包括创建数据连接、测试数据连接、修改数据连接、数据连接列表查询、数据资产接口管理）、数据资产运营评估标签管理（包括标签列表、新建标签、修改标签）、数据资产运营评估指标表管理（包括指标表查询、指标表详情、表标签管理）（2）运行类数据构建：提供数据资产运营指标定义、开放指标接口管理、指标加工节点管理、指标加工工作流的管理及整体任务的调度执行能力。支持运行类数据评估指标维护，提供创建指标功能，

13、指标开发人员登录平台，进行指标开放和指标创建。支持数据资产运营评估数据加工，包括工作流创建、工作流编辑、工作流调度设置、工作流上下线、工作流列表、工作流导入导出、工作流删除。（3）数据资产运营评估数据APl透出：运营指标经过加工处理后，得到的最终指标数据，可以通过定义开放接口对外开放，支撑各种大盘、大屏、驾驶舱中各种维度、各种层级、各种类型、各种统计周期的指标展示。（七）事件专题库随着数字化发展进程中，在基本完成建立数据归集体系的基础上，面临的情况是事件数据覆盖领域众多，源头数据多而散，导致数据标准不统一。因此，需要从事件相关数据中统一数据口径，建立数据标准，完成数据清洗与治理，根据业务逻辑，

14、创建数据映射关系，形成统一的事件专题库。事件专题库的主要功能包括：（1）事件数据调研：了解各方需求以及摸清业务痛点问题，梳理各业务线上的系统数据清单梳理、以及对接方式、网络环境、数据的粒度等情况。（2）数据模型设计：基于总线矩阵和各项业务事实设计模型维度和确定各维度的粒度。（3）模型命名规范：制定数据模型命名规范，从而规范专题库中数据表名称的使用，从而实现数据表的快速检索和调用。（4）数据汇聚服务：数据汇聚是梳理本项目涉及到的事件数据，完成事件数据汇聚到事件库信息平台。（5）事件数据分类：根据事件数据的特征和属性，根据数据实际情况，建立事件数据分类标准，例如根据事件的类型、地点、时间等多个维度

15、进行分类,确保分类标准清晰明确、易于操作。（6）事件数据清洗：数据进行汇聚后，需要对数据进行清洗比对。数据清洗是对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性及基于事件的地址标准化治理。（7）数据模型规范化:数据经过清洗、比对转换后，数据质量得到保障，由于数据汇总库和数据标准据库存在差异，需要进行加载步骤，将符合规范的数据加载到大数据平台数据库。（8）异常数据处理：在数据归集、数据清洗、数据入库等过程中，都会出现问题的数据，这些问题数据需要由相关部门或人员处理。数据因为未能识别主体、关键数据缺失等原因不能加载进入专题库中，需要排查数据处理流程上游导致问题

16、的因素，并针对异常数开展进一步的数据清洗工作。（9）数据质量保障：根据线上评价和线下相结合的方式提高数据治理，线上主要是基于相关使用方的反馈意见提升数据质量。线下主动开启数据探查，主动发现数据来源存在的问题，从源头开始逐级排查，提升数据质量。（10）事件信息聚档：根据“六六行动”数据治理需求，结合实践数据特点，进行事件画像配置，将事件数据进行可视化展示和呈现，提高数据展示效果和用户体验。（八）一体化平台功能升级为筑牢数据建设的数字支撑底座，根据XX省大数据局、XX市大数据对于一体化平台的建设要求，完成平台相关功能模块的优化以及对接工作。一体化平台功能升级的主要功能包括：（1）数据质量问题反馈：根据XX省大数据局要求，各区县要求与IRS系统进行相关组件对接，对接完成后，通过X政钉登录实现数据质量反馈。（2）自动