一、概要
项目名称：航道信息化工程数据中心软件开发技术服务采购项目
采购方式：询价采购
询价书发送方式：中交集团供应链管理信息系统（http://********)。
报价方式：在中交集团供应链管理信息系统中进行线上报价，报价文件加盖公章扫描后作为附件上传系统。线上报价与附件内报价不一致时，以线上报价为准，如不接受则报价无效。
报价：并于2023年11月17:00前提交《报价书》。
采购方联系信息：
联系人： 张志坤
电话：********
电子邮件：zhangz********
二、采购内容和要求
********本项目主要建设内容包括：数据质量控制平台：本系统定位于数据质量的考核与运行审计，专门用于进入平台数据的质量分析和质量报告的发布，促进数据资源质量的持续改进。系统主要包括数据质量审计、数据质量评估和数据质量报告、数据安全管理、数据资产监测。
********数据质量审计
本系统结合数据交换共享相关标准和管理办法，制定适合的航运主数据管理需要的清洗维护规则，对各应用系统中经过ETL抽取、转换、加载后的主数据进行去重合并、纠错以及映射转换，保证主数据质量以及各应用系统主数据的一致性。通过事前预防、事中监控与控制、事后评估和改进###路，通过技术加管理的手段，覆盖重点的数据实体和数据处理过程，基于数据标准进行数据质量的监控、评估和优化。并按照一致性、完整性、业务规则一致性、相对真实情况的准确性、精度、非冗余性、分布式数据的同步、可访问性、及时性、上下文清晰度、可用性等指标检查数据质量问题。
提供模块化组件式功能管理平台，支持数据质量问题集中监控和管理，提供全方位的数据质量分析评估能力，为航运数据质量管理提供支撑。
数据质量审计主要内容包括：
（1）检查规则定义
提供指标数据采集和检查规则管理、维度数据采集和检查规则、文件数据采集和检查规则管理、库表数据采集和检查规则管理、作业数据采集和检查规则管理等规则定义。
（2）源接口关键数据校验
源接口关键数据校验是对源系统传输到共享数据库的源接口文件及数据、关键表关键字段和关键指标进行数据稽核，验证数据的差异性及波动性。源接口关键数据稽核的目的是尽早发现数据是否存在异常，及早做出应对，减少对数据库的影响。
（3）检查任务监控
提供图形化界面对检查任务进行监控。
系统提供检查任务情况图形化展示，用户可实时查看检查进度和检查情况。
（4）数据质量知识库管理
提供接口问题解决经验、数据抽取问题解决经验、数据转换问题解决经验、数据加载问题解决经验、数据仓库问题解决经验、###市问题解决经验、一经抽取问题解决经验、应用汇总问题解决经验和指标问题解决经验等知识管理等功能。
系统支持用户对自定义知识进行管理，并提供知识库全库快速检索、知识关联图谱要素信息钻取等功能。
（5）标准规范校验
使用规范对平台的数据库表及其字段定义进行规范校验。用户可以通过指定对标的表及与之比对的特定的规范，来进行校验。
系统支持类型校验和长度校验，并提供权重来帮助用户划分不同校验类型所占据的比重。系统最终需要出具校验报告，明确告知用户什么表的什么字段的什么类型校验是否匹配，整体校验的通过率，是否合格等等信息。
（6）标准代码校验
使用标准代码规范对系统内外部各单位的数据进行规范校验。比如制定性别代码对存储性别数据的字段进行校验，分析出存储的数据是否在性别代码制定的范围之内。系统最终需要出具校验报告，明确告知用户校验结果，不合格数据的查看等。
（7）审计设置
可对数据审计规则出现的特例情况进行标注，在后继的审计中不再校验已标注的例外情况，亦可取消对例外情况的标注。
********数据质量评估
数据质量的评估过程是一种通过测量和改善数据综合特征来优化数据价值的过程。
数据质量评估包括源接口基础数据质量评估和数据中心各业务系统指标关联性分析两部分。其中，源接口基础数据质量评估由数据质量管理人员根据需要发起，根据评估指标和评估方法，对基础数据的数据质量进行评价，得到评估结果以作为系统质量改进的参考和依据。数据中心系统指标关联性分析是通过对指标进行关联性检查发现潜在的数据质量问题。
数据质量评估至少应该包含以下2方面的基本评估指标：
数据对用户必须是可信的，可信性包括精确性、完整性、一致性、有效性、唯一性等指标。
（1）精确性：判断数据是否与其对应的客观实体特征相一致。
（2）完整性：判断数据是否存在缺失记录或缺失字段（包括unknown、null等）。
（3）一致性：判断同一实体同一属性的值在不同的系统是否一致。
（4）有效性：判断数据是否满足用户定义的条件或在一定的域值范围内。
（5）唯一性：判断数据是否存在重复记录。
数据对用户必须是可用的，包括性、稳定性等指标。
（1）性：判断数据是当前数据还是历史数据。
（2）有效性：判断数据是否在其有效期内。
系统为上述各项指标按照合格数据条数/数据总条数*100打分，并计算平均分作为总体质量评分。
********数据质量报告
数据质量报告是对数据中心系统日常监控以及数据质量评估等过程累积的各种信息进行汇总、梳理、统计和分析，形成统计报告的过程。数据质量报告提供了一个集中展示数据中心数据质量状况的窗口，供相关人员总结经验、沉淀知识和改进方法，不断提高数据质量管理系统的数据质量问题的处理能力。
（1）报告模板
管理数据质量报告的模板（内容、格式等），包括新增、修改、删除等。
（2）报告生成
可按照模板生成相应的数据质量报告。
数据质量报告可按照统计方式不同可以分为两方面内容：数据质量事项列表报告和数据质量事项汇总统计分析报告。
支持审计报告结果比对功能，得出问题的修改量、新增量、留存量和数据修补率的比对数据，便于对数据修补的相关情况做出追踪和评价。
（3）报告发布
质量报告根据不同数据源和不同周期定期或根据订阅要求在质量报告模块上进行发布。包括但不限于如下几种方式：
1）最新质量报告：可按顺序列表显示最新的质量报告。
2）质量报告查询：用于按照区域、等条件查询数据质量报告。
3）数据质量分析：可以趋势图方式，展现各业务数据质量关键指标的变化趋势。
能够以图表、表格等多种形式进行直观显示。
（4）报告查询及统计
数据质量报告发布后，应能提供查询功能，便于数据质量管理人员按需进行报告查询。包括查询方式：
1）固定式报告查询：直接点击报告列表名称，实现报告查询。
2）条件式报告查询：选择相关条件，如周期、状态等相关信息，查询得到的报告。
3）报告统计：支持按多维度进行分析统计，例如提供按照每年度、每期数据审计活动、每次活动执行情况等多层次和维度的数据检查、数据标准符合性情况和使用情况的统计。
（5）报告归档
数据质量报告的归档要求将相关报告按照分类如模块、和级别等知识库格式要求归档到数据质量知识库中，作为后续数据质量问题处理和分析的参照。
另外质量报告归档要求可以将报告导出成文件（Excel、Html或其他格式），以方便查询和调阅。
（6）数据质量知识库
数据质量知识库是在数据中心系统使用及运维过程中，由数据质量管理功能收集的有关数据及过程问题的处理经验总结。该类知识可作为未来数据质量问题解决方法的参考，并可以按关键字的形式进行索引和分类管理。
******** 工期进度要求：合同签订后3内完成所有软件开发内容。
******** 安调/技术服务/培训等要求：
（1）报价人完成全部开发内容后，由专业技术人员现场进行调试，每次调试不少于2天。
（2）报价人提供7×24小时的客户服务支撑，能够协助解决一般的技术问题和故障，若遇疑难问题能在4小时内予以回复。报价人提供日常技术支撑服务，确保设备使用正常。如远程不能解决故障，报价人安排技术人员现场解决技术故障，此阶段产生的费用均由报价人承担。
（3）培训要求：根据项目实施的计划、进度、需要及买方的要求，在设备试运行期间提供不少于8小时的免费的技术培训。培训使受训者达到对本项目涉及相关产品功能特点、技术原理、配置管理熟练掌握，具备一定的排错查错能力。
******** 最终交付物：数据质量控制平台。
******** 质保要求：质保期24个月，自项目整体竣工验收合格之日起算。
******** 项目验收标准：数据质量控制平台满足********中的需求描述，运行良好、并通过采购人和业主的验收。
******** 付款条件：
全部技术服务完毕后，且项目整体通过竣工验收，双方现场验收通过后形成最终结算单，报价人在征得采购人同意后向采购人开具合同总价的100%的增值税专用发票（一般纳税人）后，采购人向报价人支付附件一清单中所列明的合同总价的100 %的货款。
质保期24个月，款项支付完毕并不免除报价人在质保期内的责任和义务。
上述款项的支付均以采购人收到客户支付的款项为前提条件。

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