采购内容及要求

一、总体建设方案

1.

1.1 建设原则

根据业务需求和建设目标，产业大脑需满足以下设计原则：

1.符合国际、国家标准和规范。

1　 设计方案具备先进性、可靠性、实用性和经济性；

2　 技术架构具备可拓展性，满足各期建设和未来发展需要；

3　 设计充分考虑安全性，确保系统使用和数据安全；

4　 设计体现标准化和开放性、灵活性和兼容性。

2.功能设计满足良好的用户体验，操作方便快捷、人性化。

1.1.1 整体性

产业大脑建设要秉承“整体规划、集约共享”的建设原则，必须注重整体性规划与一体化设计，实现统一建设、多级应用，通过平台集约建设和共性能力的整合复用，积极对接利用已有的相关应用系统和平台。设计要考虑全面，强调本系统统一整体规划、制定数据共享规范与接口标准，提高系统的整体利用效率。泵阀（工业阀）产业大脑建设要树立全省整体格局，必须破除地区、局部思维，从共同富裕背景找小切口、围绕企业需求立大场景，围绕构建“四一三”体系部署建设运营工作，暨一个基础（中小企业数字化改造）、一个主体（企业侧应用）、一个核心（数据资源）、一个突破口（细分行业）和铁三角产业生态（科研机构+链主企业+配套企业）。

1.1.2 先进性

应采用当今主流以及符合未来发展趋势的信息技术，既要实现应用平台和工具的先进性，更要考虑系统结构和应用设计的先进性和扩展性，以适应宏观上业务管理、发展规划和微观上事务办理的需求。

1.1.3 实用性

在符合管理需要的条件下，应用软件全部使用图形化交互式人机界面，使操作简单、便捷。同时，选用高效的服务器、功能强大的数据库系统，提高系统运算、处理能力，适应大规模数据处理的要求。应用软件系统要兼顾用户实际需求和先进性能，降低开发成本。

1.1.4 安全性

数据为基，安全为要。要建立标准化数据体系，支持政府与行业数据的综合接入、一体化整合与组件化输出，要建立覆盖“云、网、边、端”一体化安全解决方案和安全防护机制，切实保障企业隐私和知识产权安全。大脑建设要符合用户对信息安全管理的要求，建立完善可靠的安全保障体系，对非法入侵、非法攻击和网络计算机病毒应具有很强的防范能力，确保系统具有严格的身份认证功能，并有相应的技术手段对数据安全和操作安全加以保护。

1.1.5 高效性

系统应用服务能力的线性扩展和流量均衡，以保证在大事务量、大数据量的环境下能加以调配满足实际情况的需求。进行应用系统负载均衡，提高服务器的高可用性，保证在个体服务器或服务出现故障时，平台应用和服务不受影响。

1.1.6 灵活性

系统或子系统能够自定义，能够根据用户需要或业务结构变化，灵活方便地调整应用系统的功能结构和分布结构，方便地组合各种应用子系统或组件。

1.2 建设目标

泵阀（工业阀）产业大脑建设具体目标如下：

（1）梳理工业阀产业链节点，推进建立工业阀行业服务目录体系和标准体系，建立行业数据仓、行业中台、行业数据中枢节点；

（2）整合工业阀行业相关数字化平台，链接相关行业资源要素，推进工业阀行业工业设备的联网，开发集成工业APP；

（3）基于工业阀行业大数据和行业级工业互联网平台，按照省厅产业大脑统一架构和标准，谋划典型应用场景，打造工业阀行业产业大脑，支撑全省行业企业和跨省域产业链企业的应用；

（4）基于工业阀产业大脑，推进工业阀产业上下游资源共享和业务协同，提升行业和企业内部数字化水平；

（5）按照中枢统一要求开放接口，以统一数据标准推进政府侧数据与企业侧数据互通共享，推动企业侧、政府侧数据融通、数据共享和数据环境安全可信，实现综合集成和创新应用；

（6）积极探索、创新工业阀产业大脑建设运营模式；

（7）积极开展产业大脑建设应用的理论体系和制度规范体系研究，共同探索数据采集、存储、确权、应用和共享、开放、安全等体制机制、政策法规研究；

（8）积极探索制定工业阀行业产业大脑建设应用标准体系，形成可复制、可推广的产业大脑标准化成果。

本期产业大脑项目建设目标是，到2021年底：初步建成泵阀（工业阀）产业大脑1.0版。建成应用场景4个，开发集成工业APP 15个以上，接入企业200家以上，链接设备500台以上，采集数据节点500个以上。

开展产业大脑试运营要求：就地选应用场景企业不少于10家，售后宝应用场景企业不少于10家，云上造应用场景企业不少于10家，一起用应用场景企业不少于10家。

本项目具体采购内容如下：

序号	类型	工程或费用名称	单位	数量
Ⅰ	建设费用
1	泵阀（工业阀）产业大脑项目	大脑门户	项	1
2		行业数据仓	项	1
3		行业中台	项	1
4		行业服务中枢	项	1
5		行业服务目录	项	1
6		产业生态	项	1
7		共性技术	项	1
8		新智造应用	项	1
Ⅱ	其他费用
1		等保测评3级	项	1

 

表1 泵阀（工业阀）产业大脑建设指标

时间段	指标名称	数据
2021年12月	累计建成核心应用场景	4个
	累计建成工业APP	15个
	累计接入工业阀制造企业	200家

表2 泵阀（工业阀）产业大脑企业应用场景

序号	一级目录	二级目录	建成时间
1	产业生态	就地选：行业人才培养与管理	2021年
2		售后宝：售后服务管理	2021年
3	新智造应用	云上造：智能生产管理	2021年
4	共性技术	一起用：生产资源共享	2021年

1.3 建设内容

泵阀（工业阀）产业大脑与省、市产业大脑相关建设内容相辅相成，核心建设内容与省、市建设内容关系如下图所示（红色框内为泵阀（工业阀）产业大脑建设范围）：

本期产业大脑为1.0版本建设，重点围绕与省厅基础底座对接、行业数据仓建设、业务中台能力集成、服务中枢集成、典型应用场景开发、技术规划与应用场景集成、行业服务目录建设、与省级产业大脑对接等开展。

1.3.1 与省厅基础底座对接

根据省厅产业大脑建设要求，泵阀（工业阀）产业大脑建设需要在supet+supos工业互联网基础底座之上，包括基础设施租赁和共性底座共享两个方面。基础设施主要指支撑泵阀（工业阀）产业大脑稳定运行的公有云资源，共性底座包含基础共享APP、开发工具与套件、工业微服务、应用数据服务、数据管理层和平台运营层等各方面内容。

1.3.2 行业数据仓建设

泵阀（工业阀）产业大脑行业数据仓主要用于支撑数据融合应用场景产生新的价值。在汇聚省、地上、区县三级经信体系的业务数据基础之上，对接一体化智能化公共数据平台的法人综合数据库、信用信息库、可信电子证照库等基础数据和数字经济领域相关公共数据，扩展接入来自产业大脑、工业互联网平台和第三方服务机构的企业侧数据，形成“全量、标准、干净、智慧”的产业大脑数据资产，按照“ONE ID ONE DATA”理念，通过统一的实体识别、数据标准化和数据关联，实现一数一源、一源多用、多元融合的数据融通。

1.泵阀（工业阀）产业大脑的行业数据仓建设在大数据处理方面应重点保障以下四个工作：

1　 数据建模及存储

将数据根据场景业务所需依照至上而下及至下而上两种方式进行业务梳理及数据建模，针对所需数据进行抽取，依照业务诉求进行数据清洗建模。形成业务主数据，统一数据口径；针对业务场景可将数据通过接口服务方式提供给业务侧使用。

2　 技术支撑能力

支持海量数据离线数据处理及实时数据处理能力。针对任务调度、资源使用等情况全部接入预警监控。支持资源平滑横向扩展。

3　 数据治理

行业数据仓的价值在于用好，用好的前提是管好。针对数据标准不一，数据安全规范，数据质量，数据问题溯源等切实问题制定有效的数据治理策略。做到数据可信，可用，可解释，从而有效的服务业务，将数据变为有价值的数据资产。

4　 数据资产

对数据进行有效分析及利用才会将数据价值最大化。通过加工处理后数据同步到OLAP引擎，并连接BI的方式，可实现亚秒级数据查询。通过BI及数仓有效的指导业务决策。结合围绕人、物、关系模型建立的标签体系，对事务全部进行数字化。从而形成高价值的数据资产。

2.泵阀（工业阀）产业大脑的行业数据仓建设分为行业数据技术平台的建设以及行业数仓建设两部分。

第一部分，行业数据技术平台建设包括：数据存储与计算、数据采集与集成、数据开发、数据调度、数据质量、数据地图、数据资产管理，数据安全、数据服务。

1　 数据存储与计算模块，底层技术采用Hadoop作为分布式数据基础设施，技术上支持存储和计算独立扩展，支持将全部数据资产在一个平台上进行联动分析，消除数据孤岛。

2　 数据采集与集成模块,支持结构化与非结构化的数据采集及同步，优先使用sqoop、datax等开源工具实现数据采集及同步工作。

3　 数据开发模块,支持开发人员通过HIVE SQL进行数据建模。

4　 数据调度模块，实现对数据调度任务的可视化以及任务流调度编排管理，并提供指定任务重跑、重试策略以及任务异常自动告警等机制。

5　 数据质量模块，支持对数据仓库数据进行自定义质量校验规则。

6　 数据地图模块，通过数据地图，可快速了解数仓有哪些表哪些数据，以及相关的元数据，元数据涉及管理元数据，操作元数据，业务元数据数据血缘关系。

7　 数据资产管理模块，集中了解数据使用情况，形成数据资产。

8　 数据安全模块，可对敏感主数据进行脱敏处理，不同安全级别数据不同角色人员进行数据访问。数据交换统一使用中枢能力实现数据安全多方计算以及区块链存证

9　 数据服务模块，通过API服务的形式实现对外提供数据服务。

第二部分，行业数仓建设。技术上数仓建模方式采用行业内广泛使用的分层标准。不同层都有自己的职责,同时都是基于下一层或者下面多层做数据处理之后的结果。

1　 最底层是ODS层，这一层又叫做贴源层,就是接近数据源的一层,需要存储的数据量是最大的,存储的数据也是最原始,最真实未经过太多处理的数据。一般情况下ODS层数据还起到一个数据备份作用。

2　 其次是DWD层，DWD又叫做数据明细表。DWD存储数据,一般就是维度表、事实表等数据。维度表,顾名思义,就是一些维度信息,这种表数据一般就直接存储维度信息,很多时候维度表都不会很大。事实表,就是表述一些事实信息,这种数据量较大,同时因为数据可能快速或者缓慢变化,这种一般存储维度主键,具体维度值在后续处理分析时再临时关联。

3　 最上层是ADS数据应用层, 这是最顶层一般都是结果类型数据,可以直接拿去使用或者展示的数据。这一层是需求最明确的一层,根据业务需求来决定数据维度和结果分析.类似代码最外层,接口是相对最稳定的。

行业数仓建设主要包括且不仅限于行业信息库、企业信息库、企业服务库、平台服务库、政策服务库、人才库、标准零部件库、产业链图谱库。

1　 行业信息库，针对行业形成行业内产业链上下游关系图谱，涉及如企业供需关系、产成品，半成品及原材料及工序加工过程的知识图谱。通过行业信息库，可实现行业内信息流的快速流转，实现需求快速且精准匹配。同时应对市场的快速变化可形成全产业风险预警机制。

2　 企业信息库，全面归集省市平台及企业填报数据，形成企业信息库。企业基本信息：工商登记信息，营业执照信息，企业变更信息，投融资记录等。企业法律风险：法院案件审理，开庭公告详情等信息。企业经营风险：涉及合作风险，竞争风险，违法，行政处罚等详细信息。企业发展：涉及企业年报，融资信息，投资机构等信息。企业知识产权：涉及商标申请及注册，专利申请详情。

3　 企业服务库，企业服务库存储历史过程对企业服务的全部数据及效果反馈。通过数据划分不同企业诉求，并同时可针对企业标签、历史服务结果、新政策服务标签进行数据批对。实现企业的精准服务。起到节源提效的作用。

4　 平台服务库，平台服务库通过业务数据，浏览数据进行整合汇总。通过主题的形式将数据进行可视化分析。实现发现问题，追踪问题，解决问题的闭环数据决策过程。同时可支持制定预警策略，针对超过预设指标场景进行及时告警通知到相关责任人。

5　 政策服务库，包含政府发布的政策详情及相关属性标签，如工业相关、发布机构、发布时间、税收减免类型等标签体系。通过该标签体系，可进行快速政策分类搜索及政策管理。并通过政策标签体系及企业标签体系及企业诉求可快速的形成精准匹配。

6　 人才库，建立泵阀行业的职业人才库，对人才进行分类和标签管理。跟踪人才的职业发展轨迹、形成泵阀行业的人才汇聚库。

7　 零部件标准库，建立泵阀行业零部件标准化描述库，泵阀的半成品和核心零部件进行标准化描述。

8　 产业链图谱库，基于省厅产业数据仓数据及地方政府产业链企业数据。形成围绕以泵阀产业为核心的产业链图谱。涉及泵阀上游原材料，半成品及下游产品应用。政府基于该产业链图谱可针对当地地区的企业入驻情况进行有效的招商引资，做好区域内实现产业链闭环服务建设。

1.3.3 产业大脑行业中台

产业大脑行业中台建设包括行业业务中台和行业数据中台，是支撑产业大脑应用的基础智能设施。

1.3.3.1 数据中台

数据中台为大数据存储供高可靠、安全、容错、易用的集群管理能力，支持大规模集群的安装部署、统一监控告警、统一用户权限管理、日志查询、服务管理等。

（1）服务管理

提供服务管理，支持对各项资源及服务进行创建、删除、启停、重启、配置、升级、部署、维护等操作：

 

具体见招标文件