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打造XX市智慧城市——法人综合库建设方案
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更新于2024-06-27
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"XX市法人综合库项目建设方案旨在构建一个服务于城市精细化管理的法人综合库,通过大数据、云计算和人工智能技术,提升城市大脑的认知、感知和行动能力,赋能社会治理现代化。项目预计投资XX万元,旨在打造可学习、可生产、可协同的运营管理平台,形成数据价值评估体系和应用规范,实现智慧城市管理新模式。" 该项目基于国家、省、市对于数字政府建设的要求,遵循“一体两翼”的架构,以大数据局为运作核心,一体化综合大数据平台为基础,构建市区联动、条块协同的数据建设体制。其逻辑架构为“一级平台、支撑应用”,旨在提高问题解决效率,降低成本,创造最佳综合效应。项目投资预算合理,技术领先,具备实施可行性,并已就技术、管理等多个层面进行了详尽规划。 建设法人综合库的依据在于当前社会信息化水平的提升和政府对电子政务框架的需求。中发办17号文件强调整合信息资源,建立包括法人单位在内的基础数据库,这为XX市法人综合库的建设提供了政策支持。法人信息管理的现状与社会发展需求之间存在差距,需要通过这样的项目来弥补。 项目的必要性和可行性体现在:一是响应了国家关于提升社会治理能力和防范化解重大风险的号召;二是通过法人综合库可以优化公共服务,提高行政效率;三是利用现代信息技术,能够实现数据的深度挖掘和智能应用,推动城市智慧化发展;四是构建数据协同联动机制,有利于打破部门间的信息壁垒,促进信息共享。 在项目实施过程中,将注重组织结构的优化,配备专业团队,并制定详实的工程实施计划,确保项目的顺利进行。建成后的法人综合库不仅将服务于城市管理,还将为其他领域的决策提供数据支持,助力XX市乃至全国的数字化转型,实现政府服务和社会治理的全面升级。
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第 10 页
一接入、统一管理、统一展示,统一接入市一体化大数据平台,形成法人综合库
技术手段支撑。
2)二期建设目标(2023 年-2024 年)
2022 年融数据、撑场景。在一期项目建设基础上,组建完成全市法人综合
库体系建设,明确法人综合库建设职责,不断固化法人综合库制度标准,完善法
人综合库建设工作体系,优化业务流程,持续深化推进 XX 市法人综合库建设,
实现法人数据管理流程再造。
根据对法人相关数据需求,第一以需求和法人综合库进行碰撞,并支撑场景
落地;第二根据场景需求,补充法人综合库相应数据字段,进行更新完善。
3.2 总体建设框架
图 总体架构图
3.2.1 基础设施层
作为 XX 市法人综合库大数据平台及数据应用运行的基础,基础设施建设内
容包括升级改造全市一体化政务云平台、政务云灾备、政务外网、感知设施、视
频感知设施等。
平台主要部署在市政务云上,系统的访问和数据交互主要通过政务外网承载,
项目主要提出对政务外网和政务云等基础设施的资源需求和部署要求。
3.2.2 数据源
以市场监管局数据为基础,进一步整合发改委、公安局、民政局、税务局等
第 11 页
部门数据进行数据融合,构建“准确、统一、全面”的法人综合库。
3.2.3 大数据平台支撑层
大数据资产管理平台包括数据接入子系统、数据治理子系统、数据融合子系
统等功能,实现数据资源的集中及整合,汇聚至大数据能力平台,形成统一的数
据模型,提高数据的处理效率与共享程度;实现对内部数据和外部数据的分析挖
掘,对内对外提供数据服务。为市政府各级各部门提供决策支持、应用支撑、风
险管控等支撑服务。
通过资产管理平台将数据通过数据接入子系统接入到平台中,数据物理落地
在大数据基础平台中对应的存储区,在数据接入过程中,根据实际的数据类型进
行接入,包含结构化数据、非结构化数据、半结构化数据、API 数据以及 CDC 实
时数据。数据接入后通过数据治理系统制定数据标准并对数据进行稽核,定期监
控数据质量。通过数据融合子系统进行数据开发工作,从数据建模进行数仓模型
设计,通过离线开发、实时开发将数仓物理落地。
3.2.4 法人综合库
基于大数据平台数据仓库,批量或者实时接入各单位部门业务系统数据或其
他系统来源数据,对数据进行数据清洗、融合、分级分类。数据涵盖企业基本信
息、社会组织信息、党政机关信息和事业单位信息;对法人库进行管理,最终为
政务应用提供权威、规范的法人基础数据支撑。
3.2.5 数据资源服务
资源服务平台,以统一服务总线为中枢,提供“高度统一标准”信息资源目
录驱动数据共享与交换,轻松实现数据汇聚与分发。平台提供全流程的资源生命
周期管理,通过简洁易用的交互界面实现资源编目、目录注册、目录发布、审批、
上线、下线以及数据共享交换。支持基于信息资源目录驱动的自动数据交换,通
过三种共享交换方式,分别是库表同步、文件同步、API 共享服务,并支持共
享交换数据的字段级加密脱敏保证数据高度安全。资源共享交换实现通过对资源
信息项简单勾选即可自动执行交换任务,实现申请方“即申请即用”获取数据,
大大缩短了业务流程。
第 12 页
3.2.6 用户
法人综合库建设完成后,法人库数据服务及应用最终为社会公众、社会机构、
政府机构等单位机构提供支撑。
3.2.7 统一安全保障体系
通过网、云、应用、数据及安全管控各个层面的安全防护能力建设,形成法
人综合库建设的安全技术体系,全面保障数据及系统安全。
强化“管理防火墙”,加强数据安全运营管理,定期开展安全培训、安全测
试、风险评估和应急演练,通过分级授权、进出管控和日志审计等措施,确保敏
感数据不外泄。强化“制度防火墙”,建立数据安全标准化体系,明确数据提供
方、数据交换服务方的权责分工,严格执行网络安全等级保护制度,贯彻落实
《网络安全法》等法律法规,实现数据全过程的安全保障。建立数据流转安全监
控能力,数据风险感知探察能力,数据泄露定位溯源能力,对数据全生命周期全
程监管,同时加强内网纵深防护能力建设,保障系统和数据安全。加强数据安全
运营管理,定期开展安全培训、安全测试、风险评估和应急演练,通过分级授权、
进出管控和日志审计等措施,确保敏感数据不外泄。
3.2.8 统一标准规范体系
围绕市法人综合库数据全生命周期管理体系建设,研究制定包括基础库建设
标准规范、信息资源分级分类规范、信息资源命名规范、信息资源采集规范、信
息资源存储规范、信息资源治理规范、信息资源质量实施规范、信息资源服务规
范、信息资源运维规范等 9 类标准规范,提高政府数字化治理的整体性、规范性,
在统一标准规范体系框架内,为法人综合库规范化建设、运行和管理提供参考依
据。
3.3 建设内容
3.3.1 法人综合库标准体系建设
3.3.1.1 信息资源目录体系
建立完善统一信息资源目录体系。高质量、高标准地梳理归整法人库和法人
类专题相关信息资源目录,扩大信息资源目录的共享范围,实现各部门的全面覆
盖。
第 13 页
3.3.1.2 数据标准体系
构建满足国家标准和具有当地特色的大数据地方标准体系,对数据采集、数
据存储、数据质量、数据治理、数据管控、数据服务等关键领域,制定相应技术
标准,规范大数据应用建设。建立健全大数据相关管理制度和办法,严格规范数
据的收集、存储、使用和销毁等行为,落实数据生命周期各环节的管理主体责任。
3.3.1.3 数据安全保障体系
从组织机构、制度规范、技术支撑、安全产品四个维度进行设计,加强数据
防攻击、防泄露、防窃取等安全防护技术手段建设,确保系统稳定性和服务可靠
性,保障数据采集、传输、存储、处理、应用、共享、运维、安全审计、销毁的
全生命周期数据安全。
3.3.2 法人综合库数据开发
基于大数据平台数据仓库,批量或者实时接入各单位部门业务系统数据或其
他系统来源数据,对数据进行数据清洗、融合、分级分类。数据涵盖企业基本信
息、社会组织信息、党政机关信息和事业单位信息;对法人库进行管理,最终为
政务应用提供权威、规范的法人基础数据支撑。
法人数据分类基本信息、登记信息、投资经营、法律纠纷、信用记录、纳税
缴费、知识产权、生活资源、监督检查等。
第 14 页
第四章 需求分析
4.1 业务需求分析
4.1.1 法人综合库数据库
法人信息基准。法人基础信息应用可提供准确、全面、唯一识别的基础信息,
保证各级政府部门法人信息采集、处理、交换的准确性和可识别性,同时,通过
逐步整合各业务系统的相关信息,可以达到高度共享的目的。
法人信息应用。法人基础信息的应用方式主要是法人信息应用和统计信息应
用。法人信息应用指对法人信息进行查询、引用、比对等直接使用;统计信息应
用指对法人信息进行综合、统计、分析的使用。
业务协同。通过法人基础信息的变化,引发各部门业务系统对法人信息的联
动处理,实现政府各部门之间的业务关联和工作协同,提升管理智能和政务效率。
了解地区单位企业的变化。通过对历史数据的分析,可以得到该地区法人单
位的变化,得到法人单位详细信息的变化,而通过抽样的大量数据可以得到该地
区大体的法人单位信息变化,得出该地区的变化特征,从而制定符合该地区的相
应政策。
地区法人单位信息分析。根据大量的法人信息得到该地区各个方面的数据
(包括该地区不同行业企业增量、企业迁出量等)。而通过这些数据可以得知该
地区法人单位的发展状况,为以后的经济提升等政策提供了很好的依据。
支撑数据应用的需求。通过法人综合库数据的汇聚与治理,支撑相应的主题
库和专题库用以支撑上层业务,不断积累业务知识,形成政府法人综合数据的核
心资产,以此对外提供数据服务,支撑智慧城市的数字化应用场景建设。
法人综合库数据汇聚功能需求。随着政务业务与信息化相结合发展的不断深
入,越来越多的政务工作需要依赖于各式各类的数据支持,为了避免数据重复采
集、设备重复投资,尽可能的汇集接入包括各类政务内外部数据已迫在眉睫。数
据汇聚需要打破数据壁垒,适配多源异构的数据源进行数据统一输出。由于数据
来源广、格式不一、种类繁多。获取方式上包括技术手段和管理手段获取数据等
“多源”数据;对接“异构”系统,在数据结构上,来源数据多种类型,如数据
库表、消息数据、文本文件、二进制文件、加压加密文件等。对接系统上,来源
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