XX市XX区公共数据平台运维和数据服务项目采购需求.docx

XX市XX区公共数据平台运维和数据服务项目采购需求一、建设背景XX区公共数据平台建设于2021年，是省市县三级公共数据管理和支撑体系的重要组成部门，是XX区“最多跑一次”及“互联网+政务服务”应用的核心支撑平台，上线至今运行稳定，为XX区数字化改革各领域、各主体核心业务系统提供了有效的支撑。鉴于XX区公共数据平台的重要性和业务发展要求，综合考虑平台运行的稳定性、公共服务质量提升以及数据基础强化等方面因素，聚焦邻礼通数据服务支撑、零报表应用数据支持及公共数据平台的运维服务，开展本次项目建设。二、服务内容序号名称数量单位服务内容1公共数据平台运维服务-日常维护1项日常维护保证系统正常运行，对局方反馈的所有问题进行解答、解决2公共数据平台运维服务-程序问题维护1项技术支持人员需对发现的程序问题进行复现测试和确认，排查问题原因，提供临时解决方案，并将确认结果反馈相关负责人。3公共数据平台运维服务-需求问题维护1项运维人员需要按照相关要求对需求问题进行确认，主要工作内容包括沟通确认、问题分析、问题反馈以及跟踪处理等，保证需求问题能够得到及时的解决4公共数据平台运维服务-紧急问题处1项因系统异常造成业务中断、需在支持人员能够随时响应、快速到位，尽可能短时间内恢复的问题按照紧急问题处理流理程来进行处理。主要工作内容包括沟通确认、恢复系统、问题定位以及跟踪解决等5公共数据平台运维服务-组织权限配置变更1项因组织架构调整、人员变动等产生的角色管理、权限管理的变更等进行处理，确保平台的使用安全6公共数据平台运维服务-重大配置变更1项技术支持人员需要对运维人员提出的重大配置变更申请（如应用系统网络、存储、主机、中间件、数据库、操作系统的重大配置调整）进行评估和方案制定，并综合判断重大配置变更执行的风险、回退方案、可行性、所需资源等7公共数据平台运维服务-问题协同解决1项由于公共数据平台各系统间的相关性较强、接口较多、数据交互复杂，一个问题的产生可能涉及多个应用系统，需要各相关系统支持人员互相协作定位问题原因，并处理解决。主要工作包括问题分析、问题定位、出具方案、协同解决等8公共数据平台运维服务-功能改造优化1项在公共数据平台运行管理过程中，因业务变化或其他原因导致的功能改造优化，由技术人员进行评估后对能够进行改造优化的功能进行处理，不能改造优化或需要增加费用的，由技术人员将原因反馈至相关负责人，保证业务的正常开展9公共数据平台运维服务-1项针对新增服务器或其他情况需对服务器资源进行配置的，由技术人员提供服务服务器资源配置器资源配置服务10公共数据服务-数据目录服务1项1 .目录更新维护：根据XX区自建、在用信息系统情况，按照公共数据资源目录编制指南对系统下所存在的数据资源进行普查，并依托目录系统进行公共数据目录的新增、删除、修改等操作，对编目的公共数据名称以及数据项进行动态的更新维护2 .供需对接：针对已编目未归集的数据，基于目录系统，辅助数据需求单位完成数据需求的在线填报，实现供需双方的对接3 .问题目录整改：提供问题目录整改服务，对接数源部门，告知其目录存在的问题，指导数源部门根据问题进行整改，直到达到目录标准4 .目录事项关联维护：基于数据归集和数据管理的需要，省目录平台会下发政务事项，要求数源单位根据政务事项进行编目，运维单位应根据省目录平台下发的政务事项，建立政务事项和目录的关联关系5 .归集率维护：按照“应归尽归”的原则要求，对目录系统中的编目情况和归集情况进行摸排，针对只编目未进行归集的数据目录进行下架或要求数源单位进行数据的归集，保证或稳定目录系统的归集率U公共数据服务-数据归集服务1项1.省回流数据归集：通过梳理XX区所需数据清单，按需在IRS系统统一申请所需的省回流数据，待审批通过以后，利用Dataworks脚本工具同步将数据回流到省局给XX区划分的ODPS项目空间内。若数据回收，按需撤销相关任务等工作2.市级数据归集：根据XX市数据需求清单与责任清单，按需申请所需的归集数据,待审批通过以后，利用Dataworks脚本工具同步将数据回流到XX区ODPS项目空间内3 .本地数据归集：针对具备前置交换体系的业务单位，可采用前置交换体系，XX区各业务单位将需要交换的数据推送到部门前置库内，通过前置机与归集库之间的交换通道来实现数据的定时交换；针对非结构化数据及不具备前置交换体系的业务单位，可采用数据采集的方式，实现数据从各业务单位到大数据发展中心归集库的汇集4 .归集任务配置：按照归集任务配置要求完成归集任务配置工作，包括前置库交换字段管理、前置库权限分配及维护等，由运维人员负责对接各委办局的数据库接入工作12公共数据服务-数据治理服务1项L治理规则日常管理：依据已有规则进行待清洗数据表的配置，沉淀现有成果并调整治理规则颗粒度，对数据治理规则进行梳理，形成数据治理规则库2 .问题数据跟踪修改：协助业务部门进行问题数据追踪和整改，对接业务部门，处理异常工单，建立完善的问题反馈机制，形成问题工单的闭环管理3 .突发治理需求响应：针对临时突发的数据归集对接、单表数据治理工作制定应对解决方案，实施有效数据治理，包括清洗项目创建、创建数据表、创建数据清洗规则脚本、执行数据清洗规则等4.IRS对接：包括问题反馈工单数据对接和问题数据导出对接两部分内容，通过建立数据治理系统与IRS的对接关系，完成问题工单的问题数据的处置工作13公共数据服务-数据共享服务1项L接口评估开发：L接口评估开发提供日常业务咨询及新需求反馈收集，进行可行性分析评估并提供处理建议和实施，包括业务咨询服务、需求反馈收集、可行性分析评估、接口开发、接口文档、接口的部署和发布2.接口可用性维护：针对接口运行过程中产生的异常问题进行排查，快速分析问题、定位问题及进行问题的分类，确认问题产生的根本原因并制定相应的解决方案和措施；根据问题的不同原因进行相应的处理，包括调整接口编码、数据源优化等，快速处置，保证接口的稳定运行14公共数据服务-数据仓维护1项L数据仓规范性维护：对数据仓的合规性进行筛查，根据数据仓合规性筛查结果，从命名规范、支撑应用名称以及数据来源等维度对数据仓的不合规情况进行整改和修正，满足数据仓规范性建设要求2 .数据仓质量维护：对数据仓实施质量监测并对监测过程中发现的问题提供数据仓质量维护服务，针对数据表更新不及时的情况推动数据表进行更新；针对空值情况，分析空值产生的原因，定位相关问题并提供相应的解决方案3 .项目空间任务节点维护及优化：对ODPS项目空间的任务节点进行维护，及时查看处理失败异常任务，通过问题查找、问题分析和定位，及时解决失败异常任务，保证任务节点的正常稳定运行。另外，针对任务节点时间较长的，查看并确认其是否有优化空间，进行任务节点的优化15公共数据服务-邻礼通数据专项治理服务1项L人口库邻礼通数据源梳理：人口库数据来源于多个业务系统，有多个数据源，筛选出来源于邻礼通的数据项，作为邻礼通数据和人口库数据联动更新的基础2.治理规则梳理：基于邻礼通数据质量提升标准，在公共数据平台原有治理规则基础之上，从完整性、准确性、规范性、唯一性、一致性、关联性六大维度对邻礼通人、房、户、车、场所数据进行规则梳理3.治理实施：基于公共数据平台已有治理规则，将梳理好的治理规则更新补充至公共数据平台内，通过规则匹配、设置和执行清洗任务等，完成邻礼通数据在平台侧的治理基于公共数据平台与省市回流数据、本地业务数据等进行比对，筛选出差异数据并进行标记，标记内容包括数据是否需要补充或是否需要校验并推送至邻礼通进行线下的人工核验，将人工核验后的结果数据更新补充至邻礼通数据对平台治理或数据比对治理过程中产生的问题数据或差异数据，可将数据下发至邻礼通，由网格员进行线下的人工核查并更新核查数据当人口库和邻礼通数据不一致时，对不一致原因进行分析和判断并进行问题分类，针对不同类型的问题采用数据比对、人工核查、问题数据反馈等机制和逻辑对问题数据进行处理和更新将治理好的邻礼通数据基于公共数据平台供其他业务部门或应用进行使用，完成邻礼通数据资源的沉淀、应用、更新和转化。同时，其他部门或应用在数据使用过程中发现的数据问题也可以作为问题数据的发现来源，经过人工校核、平台治理等措施手段进一步提升邻礼通数据质量，形成管理、应用和更新的闭环4 .治理规则维护优化：针对已建立的治理规则根据业务、标准和应用管理需求的变化进行动态的更新维护，保证邻礼通数据治理和质量提升的规则能够满足不断变化的业务应用和管理需求5 .业务逻辑梳理：围绕社保账户变动、适龄儿童入学等民众关心的业务或政务服务事项，梳理业务逻辑，明确需推送的数据类型、推送频率和推送形式6 .数据推送方案制定：根据梳理完成的业务逻辑及实际数据情况，制定数据智能推送方案，方案需明确数据用途、需推送的数据类型、数据更新频率、数源单位以及具体的推送形式7 .数据切分：将要进行业务数据推送的结果数据按照乡镇街道完成数据的切分工作。通过制定数据切分规则，确定推送数据的切分字段，分域标记各乡镇街道数据8 .数据推送：将切分后的数据按照推送规则推送至邻礼通，由邻礼通开发相应的功能提供数据变动的提醒或查询服务16公共数据服务-专题库维护服务1项1.数据更新判断：基于数据源梳理，建立数据更新触发机制，当优质库中的相关数据项发生变动时，启动触发机制2.数据对比更新：当数据项发生变动更新时，同步更新已建设的房屋及重点人群专题库，维护专题库中数据的现势性3.问题数据处理：对数据问题原因进行分析和判断并进行问题分类，针对不同类型的问题采用数据比对、人工核查、问题数据反馈等机制和逻辑对问题数据进行处理和更新17公共数据服务-零报表应用数据支持服务1项1.专题梳理：调研各个业务部门在零报表应用中的数据需求，明确零报表应用数据专题库建设的范围和目标，对主体相关的数据资源进行初步的筛选和整理2.数据筛选：根据不同业务数据要求，结合XX区大数据中心资源目录，梳理该专题所需的数据内容，主要以表格的形式具体展现数据类别、数据项需求、数据来源、表名称等信息，作为专题建库的数据来源3 .建库建表：基于专题库标准定义数据字典及表结构，并且在XX区大数据平台建立相应数据库、表，建库建表过程中要充分考虑重点人群专题库标准与实体表之间的对应关系以及差异性4 .映射关系梳理：基于数据源、数据表结构、数据项进行映射关系梳理，形成业务数据映射关系。接入目标数据库，提取表结构，为专题库指标匹配最优的数据库字段5 .数据建模：数据建模阶段是对要建设的专题库，所需的各类数据进行抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等，直至转化成现实的数据库。最后，将经过系统分析后抽象出来的概念模型，转化为数据关系模型6.数据同步入库：根据数据需求对提取的数据进行清洗、转换和映射，确保数据准确性和一致性，将数据加载到目标数据库中。同时，需要处理异常，优化同步效率，并确保数据的完整性和安全性。18安全服务-例行巡检1项1 .系统日志审计：对公共数据平台的系统日志进行检查，确认平台运行情况是否正常，查看系统错误日志，分析平台运行过程中的异常行为、潜在威胁等2 .运行环境检查：对公共数据平台的运行环境进行检查，包括平台的运行