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1、数字经济系统综合支撑平台建设方案一、项目背景3（一）项目建设的必要性3（一）建设目标3（三）建设原则和策略41 .统一规划，顶层设计和持续迭代相结合的原则42 .深度整合，集约建设原则53 .开放共享的原则54 .安全可靠的原则55 .扩展灵活的原则56 .以数据为中心的原则57 、建设内容6（一）产业数据管理工作台6（二）产业数据治理服务6（三）主题库7（四）特色专题库7三、详细建设内容7一、项目背景(一)项目建设的必要性数字经济系统综合支撑平台项目建设是经济和信息化局牵头建设数字经济系统的需要，也是提升经济和信息化局功能作用、实现服务转型升级创新的需要。数字经济系统综合支撑平台系统紧紧围绕
2、浙江省数字化改革要求和数字经济发展要求，强化对企业服务功能，突出数据作用，通过建设产业数据仓、大数据分析平台，形成数字经济系统综合支撑平台系统的核心能力。1 .数字经济系统综合支撑平台系统的建设，是贯彻落实省委数字化改革工作部署的有力举措，响应浙江省数字化改革要求，实现数字经济产业优化，增加数字经济产业效益，加快数字影视发展，提高数字服务贸易产业能级。2 .建设数字经济系统综合支撑平台系统项目是推进数字化改革数字经济系统建设的需要。3 .数字经济系统综合支撑平台系统的建设，将支撑数字化改革门户五条跑道应用一数字产业化、产业数字化、产业链现代化、要素保障、科技创新。促进政府经济系统应用建设，推动
3、本市数字经济发展向稳向好。(二)建设目标以数字化推动产业变革，提高资源要素配置效率，激活生产力，重塑生产方式。以数字化推动政企关系变革，加强党政机关与企业高效协同、企业与企业、企业与社会高效协同，强化经济运行监测分析,推动风险预警、综合评价、项目监测、金融服务、人才服务、招商引资各类大数据应用落地，推进政务数据共享和.业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。1.制定统一信息资源管理制度，规范数据采集标准、拓宽数据获取渠道，整合经信、统计、商务、科技、人社等政府测数据、五金工业企业单位数据和互联网数据，构建汇聚式一体化
4、产业数据仓，为平台打下坚实稳固的数据基础。4 .梳理数字经济各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源管理标准体系，在产业数据仓平台基础上，实现数据信息共享流通，推进大数据应用融合升级和跨行业跨领域的产业链经济形势分析。5 .在大数据分析基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。最终重塑社会运行机制，形成全要素、全产业链、全价值链贯通的数字经济运行系统，推进产业基础高级化、产业链现代化从而提高经济质量效益和核心竞争力。(三)建设原则和策略数字经济系统综合支撑平台项目建设遵循“统一规划、统一标准;统一平台、共同建设；信息共享、安全保密；分步实
5、施、分层推进；以需求为导向、以应用促发展”的总体思路；在项目的建设过程中贯彻整体性、先进性、开放性、可靠性、灵活性、扩展性、高效性和灵活性建设原则。1.统一规划，顶层设计和持续迭代相结合的原则项目的建设过程中，是一项复杂的系统工程，其内容涉及数字经济各个方面。因此，平台建设应采取统一顶层设计，从整体出发，坚持自上而下，统一规划，协同推进，对各种功能、资源进行有机整合。系统建设应始终贯彻面向应用，遵循用户场景需求迭代完善的原则。2 .深度整合，集约建设原则坚持必要、合理、不重复建设为原则。充分利用省市一体化智能化公共数据平台的数据资源，信创云、物联感知平台等基础设施和二三维GlS平台等公共应用组
6、件，实现业务需求与资源需求相适配，落实统筹、整合、共享等要求。加快数据共享，加快业务流程再造，将“单打独斗”业务重构为“协同联动”场景，打破信息孤岛，减少资源浪费。3 .开放共享的原则在保证信息安全的前提下，平台的开放要落实到数据接入开放、应用发布开放和脱敏数据API接口开放等几个方面；平台的共享要体现在脱敏数据共享、平台资产共享、市场资源共享和综合服务共享等几个方面。4 .安全可靠的原则在平台的建设、运行、维护的全生命周期管理过程中，保证信息安全、数据可靠，满足稳定可靠的应用需求；对业务需求的数据支撑能力强，数据标准化程度高。按照科学化、规范化和程序化的管理要求，分析活动过程中可能存在的安全
7、方面风险，从而采取有效的防范和控制措施，同时通过不断评价、评审和体系审核活动，推动体系的有效运行，达到安全管理水平不断提高。5 .扩展灵活的原则平台的扩展灵活体现在技术架构方面，平台提供底层数据存储处理基础设施、中间件、数据集成管理等服务，应用和业务均可在平台上进行灵活扩展，支撑未来各类业务应用的不断延伸。6 .以数据为中心的原则数据是稳定的，业务处理具备多变性。通过对历史数据、新获取数据的整体分析，遵循“以数据为中心”的原则，提炼和抽象出相对稳定的数据模型，支撑业务需求。以数据为中心，通过对各类源头信息进行梳理、整合和集约化，建立动态或静态关联模型，实现有效的数据管理，保证系统功能的落地和稳
8、定性。二、建设内容数字经济系统综合支撑平台汇集市县两级数字经济系统公共数据、本地区相关部门共享的涉企公共数据，归集所辖区域内细分行业产业大脑的数据。依托一体化智能化公共数据平台，自建数据采集、数据归集、数据治理、数据共享、数据服务等模块，构建数据安全防护体系，承接省级下发数据，建设市级特色专题库，组织编制特色行业标准规范；依托省级数仓统建的数据工作台，实现产业数据资源检索、数据申请、流程审批、用户管理、数据统计分析等功能。市级数据仓自建模块应按标准与省级数据仓对接，纳入省市县一体化产业数据资源体系管理，支撑数字经济系统建设。(一)产业数据管理工作台市级数据仓依托省级数据仓统建的数据工作台，作为
9、产业数据资源申请、审批和管理的入口，贯通省市县三级产业数据，汇聚融合工业、农业、服务业和信息业数据。市级数仓本期建设数据采集、数据归集和数据治理等功能模块(一)产业数据治理服务包含数据盘点、数据归集、数据治理、数据共享、数据运维、数据安全等服务，旨在做好数据管理工作，沉淀数字经济相关数据资产。梳理盘点市县相关数字经济应用系统及数据资源目录，沉淀产业数据资源。对接省产业数据仓、省统建系统回流数据，并按需向市一体化智能化公共数据平台归集本部门数据。同时，以业务需求为导向制定个性化清洗规则利用市公共数据平台治理系统及ODPS算力，对数据进行治理，利用优质数据建设各类主题库、专题库。（三）主题库根据主
10、题分析应用需求，从贴源数据、数字经济重大应用数据、互联网公开数据中抽取和重组而成，提供满足应用服务需要的包含多层次信息的专项数据。本次建设四大主题库：企业主题库、小微园区主题库、政策主题库和专家主题库。（四）特色专题库将产业相关的所有数据资源进行归集汇总，形成一个统一的基础产业数据资源池。再根据实际业务开展需要，按照省级产业数据专题库建设标准要求，完成第一批次的5个特色专题库建设工作，面向工业企业能源分析、企业精准服务、政策智配、产业集群分析和数字经济运行监测等领域。三、详细建设内容序号内容名称主要技术要求数量()产业数据管理工作台数据采集：用于支持半结构化数据转换为结构化数据，实现各类无应用
11、系统的产业数据归集入仓。数据采集组件具备采集表单展示、采集情况统计、采集表单管理、字典表管理和表单上传下载等功能。1项数据归集：采用省级数仓提供的归集数据标准转换工具，支撑市县两级数字经济系统数据、相关部门共享的涉企公共数据归集；并将归集区域内重要行业产业大脑的数据。归集数据标准转换工具具备基础配置、转换配置、任务监测、数据转换、质量校对和日志管理等功能。数据治理：通过构建数据清洗规则、数据问题反馈机制等规范，形成数据治理闭环，提升数据质量。数据治理模块具备任务配置、清洗规则配置、清洗规则管理、可视化清洗、配置明细、清洗结果展示、质量评分、数据校验和数据问题反馈等功能。()产业数据治理服务数据
12、盘点服务：全面普查经济和信息化局自建、在用的信息系统、核心业务梳理和数字经济领域重大应用系统。依托一体化智能化公共数据平台目录系统持续补充完善应用系统情况，做到应用系统普查全面、准确、无遗漏，完成相关表格设计、目录调研、目录加工、特色目录构建等服务，依托省级数据仓统建的数据编目系统，实现应用系统编目、产业数据资源编目、目录维护、数据需求在线申请等。1项数据汇聚服务：对接资源目录系统的数据需求清单，评估数据需求部门要求合理性。针对合理需求，协助经济和信息化局形成数据归集任务，向一体化数据公共平台进行数据归集，实现产业数据仓内数据与横向部门供需的一体化、动态化、智能化管理。针对已编目未归集的数据，
13、对经济和信息化局各处室数据需求进行调研，并按照标准规范对各处室填写完成的调研表进行整合。并依托省经信厅产业数据仓数据编目系统并根据所提出数据需求，协助经济和信息化局完成数据归集。实现数据供需的统一化、动态化、智能化管理。主要包括数据需求对接、汇聚数据任务梳理对接、创建前置库及归集表、创建源端及目标端对账表等流程。1.接口数据归集服务：针对、县（市、区）数字经济领域应用系统、工业互联网平台和产业大脑不支持前置批量数据归集，仅支持接口开放的情况。根据各数字经济领域、产业大脑相关接口文档读取数据，通过政务外网，连接前置库实现数据的传输，并将待归集数据推送至前置库。需归集经济运行监测平台、亩均论英雄、
14、揭榜挂帅云平台、浦慧展、小微园区管理系统、项目全生命周期管理、工“地”智控平台、以地管企、浙里探馆等应用和五金电动产业大脑、横店影视文化产业大脑、现代家具产业大脑、中药材产业大脑等产业大脑数据。2.线下数据归集服务：提供线下数据归集实施服务。协助经信局各业务处室将线下数据录入到EXCel表格中，并根据业务部门所整合表格设计相关采集表单。完成表单创建后，进行数据的归集入库。数据治理服务：一旦对接的数据存在数据缺失、数据超限、数据格式错误等现象，错误的数据会对后续数据聚合及指标计算结果造成极大影响，导致较大偏差。因此，需对接入数据进行去重、清洗、校验、问题反馈等标准化环节。包括数据质量评估标准建设
15、、特色清洗规则开发、标准化数据治理服务和精细化数据治理服务和问题跟踪数据闭环。数据共享服务：需提供接口预处理服务、自定义接口开发服务、市数据共享平台及省产业数据仓对接服务、接口注册服务和接口申请服务。1 .接口预处理服务：包含对接口数据进行清洗转换、归一化等处理，更适配其应用场景；2 .自定义接口开发服务：基于实际业务单位的应用场景，确定查询参数和返回结果，编写对应的SQL并生成接口，通过Http+Json的方式对外提供服务；3 .市数据共享平台及省产业数据仓对接服务：依托市数据共享平台能力，将产业数据仓主题数据、专题数据接口，进行注册、发布，完成产业数据仓对外提供数据服务的统一共享和集中管理
16、。依托省经信厅产业数据仓数据共享系统，实现经济和信息化局个性化接口开发、注册，本地个性化数据的统一共享；4 .接口注册服务：将已开发的接口注册到省经信厅产业数据仓数据共享系统上。由省经信厅产业数据仓数据共享系统作为经济和信息化局产业数据的统一出口，实现数据在部门间、应用内的安全流转；5.接口申请服务：根据经济和信息化局各处室数据使用需求，协助各处室进行接口使用材料的准备，主要包括接口使用申请填写讲解、初步判断接口使用申请是否合规，接口使用申请通过后的接口封装、接口配置等。数据运维服务：提供产业数据仓数据任务运维管理及分析能力，具体包括运行统计、运行日志、任务重跑、运行监控和告警配置等。数据安全
17、服务：提供数据安全管理机制，确保数据全生命周期的安全保护，具体包括审计管理和脱敏管理等。1 .审计管理：需提供数据审计层面安全管理能力，如风险识别配置、脱敏日志和风险事件等；2 .脱敏管理：需提供数据脱敏层面安全管理能力，如脱敏规则管理、脱敏算法管理、脱敏模板管理、静态脱敏、脱敏任务监控和安全任务配置。()主题库根据主题分析应用需求，从贴源数据、数字经济重大应用数据、互联网公开数据中抽取和重组而成，提供满足应用服务需要的包含多层次信息的专项数据。本期建设4个主题库：企业库、产业园区库、政策库和专家库.1项企业库：对接企业的各个维度数据，如基本信息、经营数据、用能数据、用工数据、信用数据、资质数
18、据、研发数据、项目数据、荣誉表彰、行政许可和行政处罚等，形成企业各业务领域分析相关的数据集，如企业发展分析、企业规模分析、企业信誉安全分析、企业类型分析、企业荣誉资质分析、企业技术创新分析和企业政策扶持分析等。政策库：通过一体化公共数据平台、省惠企平台和各部门官网网站采集惠企政策各个维度数据，如基本信息、领域信息、扶植信息、扶植方式、扶植要求、政策标签、政策申报指标和执行信息等，按主题建模形成政策库O专家库：过一体化公共数据平台对接人才科技揭榜挂帅、组织部揭榜挂帅，互联网和高校院所公开数据，采集专家主题相关各个颗粒维度数据，按主题建模形成专家主题库，基本形成专家各主题分析相关的数据集。小微园区
19、库：通过部门数据共享、各小微园区智慧管理应用和表格（文件）导入等多种归集方式，对接园区的各个维度数据，如基本信息、经营数据、优惠政策、服务数据、企业培育、产业状况、高端要素、绩效评定信息等，按主题建模形成小微园区主题库，形成园区发展分析、园区企业培育分析、园区规模分析、园区资源要素分析和园区企业服务分析等主题分析相关的数据集。（四）特色专题库结合本地重大应用和特色产业，通过全面梳理行业现状、制定行业数据标准，特色专题库将汇聚汇通来自政府侧、企业侧的丰富数据，通过数据标准化进行融合加工处理，支撑数字经济行业应用等上层1项应用场景。将产业相关的所有数据资源进行归集汇总，形成一个统一的基础产业数据资
20、源池。再根据实际业务开展需要，按照省级产业数据专题库建设标准要求，完成第一批次的5个特色专题库建设工作，面向工业企业能源监测、企业精准服务、政策智配、产业发展科技创新等领域。专题及数据梳理：主要围绕数字经济各业务场景，数字经济综合门户开展前期的专题梳理工作。分析该业务场景下已建的相关应用后，根据初步拟定的专题库建设方向，邀请相关职能部门开展线下或网络座谈会明确数据和应用的需求。1.企业精准服务：依托企业基础信息、经营数据、知识产权、扶持政策等信息，为企业建设全生命周期数字档案，以统一社会信用代码为唯一标识建设企业全景画像，包括对企业基础信息、股东信息、产值信息、纳税信息、征信信息、司法信息、专
21、利信息、相关新闻等内容进行数据获取和整合，通过数据计算与挖掘算法进行特征提取，从企业状况、生产经营、填报行为、能源消耗、亩产效益、纳税状况、信誉风险、金融风险等八个维度建立指标体系，构建工业企业全息画像，形成企业精准服务专题库。建立动态企业运行监测，开展企业综合评价，为企业提供精准服务。2.政策智配：全面梳理国家、省、市、区级涉企惠企政策，通过对政策内容的智能解读，提取政策关键要素，生成政策画像。依据企业类型、现状、发展规划及历史申报数据等信息，对企业进行全面评估和智能匹配，判断企业近期、中期、远期可能享受到的各类政策，生成个性化“政策树”，综合运用云计算、互联网、大数据分析和Al精准匹配，为
22、全市惠企政策应用提供数据支撑，助力政府实现最大化政策服务效果。3.工业企业用能分析：从重点能耗企业（工业企业）智能电表现场传感器采集用能报文数据，在数据传递过程中从生产网络（内网）获取的能耗数据以单向传递、隔离加密、文件摆渡的形式安全传递到外网，再通过外网主机侧的CA数字认证证书进行身份认证识别后上传到产业数据仓数据采集服务器，对采集到的报文进行解析、清洗、转换和校验，进入产业数据仓前置库，并对前置库优质数据进行精细化治理后进入工业企业能耗分析专题库，从而实现企业能源使用情况的全程监管，实现对企业用能的精细化管理，在全面获取能源使用的基础上，进行数据挖掘分析，为政府相关部门的宏观决策提供数据支
23、撑。4.产业集群分析：整合汇集全市工业产业分类信息、产业规划信息、企业产业分类信息、产业分布信息等数据，精准掌握全市产业的销售、税收、用地、用能、排污、亩均税收、亩均销售等情况，为预测决策提供第一手资料和依据。加强运行监测，根据需要，横向从全市层面、各区县到乡镇、产业、企业等维度分析；纵向从年度、季度、月度等维度进行同期数据对比，对运行数据实现更精准分析。5.数字经济运行监测：围绕现代产业体系（支柱产业、优势产业和新兴产业），核心经济指标、产业（行业）指标、用地指标等支持数据层层下钻，以宏观经济、中观产业（行业）经济、微观企业指标的逻辑思路，层层下钻统计经济指标关联分析，全面分析经济运行影响因
24、素、贡献因子，为领导决策提供辅助支撑。包括高质量发展总目标、“产业集群2.0”培育攻坚战、亩产效益倍增攻坚战、数字赋能攻坚战、优质企业主体培育攻坚战、扩内需促消费攻坚战等。数据分析：结合数字经济领域的数据现状，以具体业务场景为切入点，OLP逻辑模型、行业经验模型为核心，面向企业精准服务、惠企政策智配、重点企业能耗监控、数字经济核心指标等业务进行相关建模。数据筛查：根据目前的专题方向，结合公共数据资源目录和省产业数据仓编目梳理该专题所需的数据内容，主要将以表格的形式具体展现数据类别、数据项需求、字段描述、数据来源、表名称等信息。专题建模：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
25、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。专题建库：专题库数据库的构建工作主要是依据数据模型，将从数据归集库和共享库获取数据资源，按照数据业务需求进行核查、比对、加工、清洗和建模，形成可用的数据库资源，主要包含数据提取、数据同步、数据脱敏、数据处理和专题编目。（五）系统云资源租赁不低于以下技术要求：1.云主机3台8核16G。2 .云主机2台4核16G。3 .云主机数据盘800GBssd盘。4 .3台数据库。5 .数据库存储空间3000GBo6 .对象存储空间2To7 .2台分析型数据库（ADS标准版）。8 .4套单台每月杀毒服务。9 .云WAF（保护域名授权上限2个，新建2000,并发15000,防护流量20MbPs）。10 .云数据库审计（最多可提供2个数据库实例审计，纯数据库流量上限：100Mbs,峰值事务处理能力：10000（条/秒），日志数量存储：4亿条含软件基本模块）。11 .云日志审计（最多支持5个日志源）。12 .1套SLB租用。1项13.上云检测。
