XX烟草数据中心项目招标书平台指标部分.docx
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XX烟草数据中心项目招标书平台指标部分
第三部分项目要求
一、招标人概况
略
二、项目目标
略
三、项目总体技术要求
3.1指导思想
以科学发展观为指导，遵照国家局《数字烟草发展纲要》要求，全面加强XX区烟草商业业务、管理、技术的融合，通过“十二五”信息化规划和数据中心项目的建设，进一步推动业务规范，带动管理提升，引领企业发展，使XX区烟草商业信息化达到行业先进水平。
3.2基本原则
本项目在系统设计、软硬件采购、应用开发、系统集成和服务过程中应采用已有的国家标准、行业标准和主流国际标准，遵循但不仅限于下列标准体系和要求：
《烟草行业信息化标准体系》及其有关标准
《烟草行业信息化建设统一技术平台要求》
《烟草行业数字证书应用接口规范》
《烟草行业信息系统安全等级保护定级指南》
国家《SOA标准体系》
除了遵循上述标准，在整个项目设计开发过程中，需要遵守下面的5项原则。
1.技术的先进性
1）系统应采用先进成熟的技术，以保证投资的有效性和延续性。
2）支持常用的操作系统平台、常用的数据库系统、常用的应用服务器平台和常用的开发工具，与XX烟草现有系统互联互通，以保证系统的兼容性。
2.系统的稳定性
1）保证系统能够正常运作,系统应能够7×24小时连续稳定工作。
2）软件版本升级或改进应在不影响业务的情况下进行，保证系统可以稳定、平滑过渡。
3.系统可维护性
1）系统应能使系统管理员集中方便地配置、监视、控制、诊断整个系统，并且能够监视和控制用户情况、提高效率、消除隐患。
2）对于系统各功能模块的配置、控制、监视、诊断等工作能够通过专用的系统管理工具方便的进行，无须进行专门的编码工作。
3）数据中心系统将按照集中的模式进行部署，因此对系统处理并发任务的能力提出了很高的要求，投标方需要提供大规模并发流量的处理机制以及发生性能问题时的解决方案；并提供实时交易量（并发交易量及其硬件配置）和并发用户量（并发用户数及硬件配置）的相关测试报告和案例说明；
4.系统安全性
1）系统应保证信息的安全性，即保证此系统中的信息能够安全存储，并有良好的数据备份和快速恢复方案；
2）采用分级的安全体系，保证数据在处理和传输全过程的安全性。
系统支持对关键的信息（如：
用户密码）进行加密保存，同时支持对一些比较重要的业务数据在传送和存储过程中进行加密保护；
3）保证系统中的信息不被非授权用户访问，按组织结构划分操作人员的操作权限，使用XX烟草办公自动化系统的用户身份认证系统，且各种使用权限所能调用的应用软件模块可按要求灵活配置；
4）系统在身份认证方面支持多种的认证手段，如：
口令认证、数字证书认证等；
5）系统支持基于角色和基于资源的授权方式，支持用户到角色的映射，并采用角色的身份来控制对特定操作的访问权，支持层次化，结构化和区域化的角色设定；
6）系统需要有对系统数据的关键操作（如授权操作、流程环节变更）进行追踪和回溯的能力；
3.3总体架构
XX烟草数据中心拟采用如下总体结构：
该总体架构必须涵盖烟草行业5大体系，支持一中心，两级应用。
区数据中心拟由数据层，应用层和展现层3个部分组成。
数据层包括数据源、数据存储加工区和分析应用区，这部分将是数据中心最核心的建设内容。
应用层将以应用集成区为主，提供应用之间的数据交换功能，同时提供管理和监督平台。
展现层则以用户接入为主要功能区，提供统一的身份认证、单点登录和个性化门户。
这3个层面分别将涵盖信息标准规范，数据交换规范，展现规范，配合系统建成后的运维规范，构造了完整的区烟草的数据中心总体架构。
3.4性能要求
产品及系统应符合技术先进性、稳定性、高可用性、易管理性、易维护性、安全性、开放性的要求。
以便于较平滑地适应国家、行业和企业后续制定的标准规范，以及适应XX区烟草商业今后的管理决策需求。
具体包括但不限于以下要求：
1.系统应能满足用户访问应用的时效性要求，保证提供一致的、可预测的响应，平均延时应小于2秒。
2.对系统使用时各项功能的在线响应时间需要满足以下指标，其计算时间由用户按下回车键或点击鼠标时算起：
1）系统初始化启动＜5秒；
2）屏幕滚动/切换＜2秒；
3）查询/更新一条记录＜1秒；
4）按复杂条件查询＜10秒；
5）在线生成复杂报表＜10秒。
3.经营和管理业务时间系统平均负荷小于50%；在正常运行状态下，负荷大于70%的连续持续时间不得超过10分钟。
4.标准服务期内不得出现4小时以上系统中断，系统平均故障率要小于0.5%（系统平均故障率=系统故障持续时间/系统运行时间）。
5.本次招标涉及的所有新应用系统，均要在中标的系统平台生产厂商的官方测试环境下进行严格的压力测试和性能测试，合格后才能进行部署和应用。
6.在实施时需要保证主要业务流程性能达到优化水平，在网络速度和终端配置有保证的前提下，最终用户操作不应该感觉明显时滞。
7.当数据量或业务量增加时，系统应具有良好的可伸缩性以满足对系统功能、性能的要求。
应对如何保证整个系统性能提出分析和建议，并提供性能优化方案，对不同业务情况明确提供最大并发用户数、最大并发交易量、最大连接数、最大数据存储量等的限制参数。
3.4可靠性要求
系统应能保证当某个节点的应用访问失效时，另外节点可以对失效节点的应用进行恢复，可以实现应用的无缝切换。
为了保证系统能够提供7*24小时不间断的可靠运行，平台软件和应用软件应该提供相应的支持功能，投标方从应用软件的角度描述保证系统可靠性的相关机制。
投标方需要明确提供系统维护周期和方式，对于支持在线维护和必须采用停机维护的任务请分别加以说明，明确描述相关任务的发生频率和时间；
在数据中心平台建成后，应可以进行方便的功能定制、开发、部署与管理。
四、项目建设内容及技术要求
4.1数据集成平台
4.1.1建设内容
I．信息资源标准--企业数据模型建模
企业数据模型是数据仓库的建立的基础。
企业数据模型的建立（企业数据建模）是根据分析需求，对XX烟草的多个源业务数据结构进行整合，形成总体数据模型的过程。
企业数据建模包括以下内容：
1.源系统数据分析
2.数据标准和数据字典分析
3.数据质量分析
4.关键业务流程的KPI整理
5.建立系统数据模型
企业数据模型由业务需求驱动，最常用的数据结构是E-R模型。
如果有动态多角度分析的需求，则可以在E-R模型基础上，设计多维数据模型，从而形成多样化的数据分析支持架构，支持广泛的数据分析应用。
II．建立数据标准体系
数据标准体系需要遵循国家和行业的标准和规范，严格按照国家局行业信息分类和编码标准、数据元标准和数据交换标准开展建设。
对于国家和行业标准未涉及的内容，应根据XX省烟草商业信息化的需要，补充制定企业标准，并充分考虑国家和行业标准规范因素，使企业规范能够较平滑地过渡到国家和行业标准规范。
数据标准体系的设计将有以下设计原则：
●涵盖业务系统的数据内容；
●统一规范，包括描述、命名、长度、类型等；
●统一引用标准，国标、部标、行业标准；
●考虑扩展性；
●考虑数据的关联性。
将来建设的应用系统和本项目涉及的改造应遵循和使用该数据标准体系。
其主要内容应包括：
1、对行业分类及编码信息、全省烟草商业分散的各类基础数据、数据使用标准等对象进行规范和管理，实现数据表现形式的标准化和数据内容的标准化，提供统一编码服务。
利用国家局下发省级局的行业信息代码，加强全省烟草商业的数据规范，做好代码标准化工作。
2、定义并管理数据元，遵循国家局数据元行业标准，并根据XX省烟草商业的实际情况对数据元进行补充、完善，建立数据元管理系统，提供数据元分类、定义、命名、标识、注册、审核和属性录入等功能，对数据元进行规范管理。
3、建立数据交换标准，支持与国家局、工业企业数据交换，包括数据传输标准、数据接口处理标准和数据报文格式标准等。
III．主数据管理
识别、收集和整理各业务领域的主数据，在数据中心数据标准体系下统一主数据信息标准，建立XX省烟草商业主数据资源库。
各应用系统须使用该资源库中定义的主数据，不再冗余存储主数据。
对于新建设应用系统的主数据应直接基于该资源库开发。
各个系统进行数据交换时，以主数据定义的标准进行数据交换处理。
主数据资源库建成后，信息的变更、维护和完善，应由各业务领域应用系统对应管理。
IV．元数据管理
元数据内容应包括在数据中心建设过程中所产生的关键数据，数据源定义，ODS模型定义，分析模型定义，整合转换规则等。
元数据管理应涉及数据中心构造、运行、维护的整个生命周期，为数据质量管理体系架构的功能层和应用层提供信息支撑。
元数据管理平台应为用户提供高质量、准确、易于管理的数据。
在数据中心构建的整个过程中，数据源分析、ETL过程、数据库结构、数据模型、业务应用主题的组织和前端展示等环节，均需要通过相应的元数据的进行支撑。
元数据管理关键部分
Ø元数据的建立
技术元数据主要来源于各个应用软件、模型、ETL等，开发人员定义的数据模型，转换规则，调度流程，分析模型应该以元数据的方式体现；元数据包括技术元数据和业务元数据。
Ø技术元数据的集成
数据中心数据库、ETL、报表等各个组件的技术表述（例如E-R图，ETL工具数据流程图等），均为技术元数据。
技术元数据能够实现集成管理，支持对于兼容CWM标准（OMG组织的公共仓库模型）元数据的导入、导出功能。
Ø业务元数据的集成
业务人员所能理解的业务词汇和相应的后台表述为业务元数据。
除了独立的业务元数据查询外，可以在各种分析报表中,透过报表元素在同一系统中探查到元数据的定义和计算方法等。
用户进行业务分析的同时，可以方便地参照业务元素的元数据信息。
Ø影响和依赖分析
从元数据中发现任何变化给其他部分带来的影响，确定某个实体的用途和与其它实体的关联。
既可以从数据源变化开始进行正向分析，分析数据源的变化对于ODS模型的影响，也可以从ODS模型反向分析，分析ODS模型用到的源数据模型。
可以图形化的方式显示地展现元数据之间的依赖关系。
同时，可以针对不同用户设定元数据的访问权限，用户可以方便地对元数据进行更新和管理。
元数据维护
元数据维护能提供对元数据的增加、删除、修改等基本操作，底层设计支持流程化管理方式，提供通用的服务（Services）对这些元数据进行管理。
对使用和管理这些数据的相关的流程和操作变成调用这些通用的服务来完成。
还应支持实体、实体间关系的建模，数据处理过程的描述等功能。
对于元数据的增量维护，要求能保留历史的版本信息。
元数据导入/导出及开放接口
元数据导入/导出实现元数据的自动加载、批量导入/导出和模板化导入/导出，是元数据维护手工操作的重要补充。
投标人需要实现下列方式的元数据导入/导出功能：
自动加载、批量导入/导出、模板化导入/导出。
外围应用程序可以通过函数调用或者服务方式，使用元数据及其内容。
其它
元数据管理还应包括同步检查、实体查询、过程查询、版本管理、变更通知等内容。
V．数据抽取、转换、装载（ETL）
ETL要能够按照统一的规则，将数据进行提取、转换、集成，从而提供真实的、一致的、有效的企业数据。
ETL负责将数据从业务应用数据库中提取、转换并加载到ODS中，依照业务数据与数据仓库模型的映射关系将数据提取、转换并加载到数据仓库中,按照数据仓库汇总区与数据集市多维模型之间的映射关系将数据提取、转换并加载到数据集市中。
ØETL过程的实施主要包括：
1）抽取、采集来自各业务系统的数据和地市公司的数据，提供原始数据的分离、清洗、转换等处理，并加载到数据存储层的ODS、数据仓库和数据集市中，实现数据的整合与提炼。
2）操作型数据存储ODS的建设，对应用数据的获取可以通过定时增量、实时更新和实时服务的方式进行。
3）数据仓库的建设，对数据分析和展现需求的调研以及对数据的抽取、转换和装载，即ETL工具的开发和使用与数据加工质量的保证。
ØETL在整个数据中心项目中的主要功能要求：
1）直接从信息系统的数据库中读取大量数据，业务系统数据的获取可以通过定时增量、实时更新和实时服务的方式进行。
2）定时进行数据抽取、转换和装载，例如每天或每周进行一次。
3）ETL工具必须具有自动调度功能，能够在指定的时间周期内自动调用数据的抽取、转换、装载及多维数据立方体更新任务，或是监控数据源的变化，通过参数设置方式建立数据或事件处理机制。
4）ETL工具应能记录每一个任务流程的运行情况，以便为系统维护管理提供可靠的依据。
在任务因为异常情况中断时，提供告警信息，提醒维护人员及时采取补救措施。
ETL必须要保证质量，质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性，并且需要考虑影响ETL质量的因素。
提出的方案建议应具有清晰的数据抽取、加载等不同环节，不同环节均能够进行处理过程的定制和图形化表示，详细说明在提交的方案中对易维护性和易管理性方面的支持能力。
并对以下问题作充分论证：
数据抽取策略，应就抽取的各个环节提出明确策略，以及数据成熟度不够的情况下的解决方案。
数据转换，描述数据转换考虑的各个方面及相关经验。
数据加载，描述数据加载机制。
VI．建立操作型数据存储（ODS）
1.ODS的定位
本项目ODS层定位为运营数据存储，负责收集企业各系统，以及外部系统数据交换提供的数据，统一存储在ODS数据库中，作为企业的基础分析数据。
ODS层具体定位为：
1）数据整合。
数据从各个业务系统进行抽取转换，最后加载到ODS层，形成企业级的跨应用系统的综合数据。
2）数据质量保障。
对来自业务系统的数据进行审计，清理出不完整或者不一致的数据，反馈给源系统进行纠正，解决了不同业务系统的数据一致性问题。
对来自不同系统的数据进行整合，转换存储为主题域模型的数据，确保数据的完整性和一致性。
3）数据源。
包括XX省烟草商业内部的各信息系统、行业内的有关信息系统、其它外部有关的信息系统及人工采集的数据。
如：
营销、专卖、财务核算等业务系统，工业公司的工商协同营销系统，国家局数据中心、国家局交易网，统计局有关数据等。
作为数据源为数据仓库提供基础数据。
2.ODS的功能
ØODS在数据层面功能应为：
1）ODS采集业务系统数据并进行数据的清洗、整合和统一，按照主题域进行组织；
2）ODS提供高质量的数据给DW作为输入；
3）DM基于多维模型进行分析、展现、挖掘；
4）DM将高价值分析数据回写到ODS中；
5）ODS将这些分析数据或自身整合好的数据发布给订阅的业务系统，通过这种方式实现数据的交换和共享。
ØODS在交换层面功能应为：
1）ODS数据层和业务系统的数据交换，包括主数据流程管理发布的数据交换设计。
2）ODS数据层和DW数据层的数据交换
ODS作为企业运营数据平台，同时也作为DW的主要数据源，为DW提供高质量的数据。
3）ODS数据层和其他系统的数据交换
另外，ODS数据层也可能通过外部文件获得一些业务系统之外的信息，如市场调查信息、宏观经济指标等，数据整合模块会以文件作为数据源经过加工整合，加载到ODS数据层。
上述ODS的功能，须在本标段技术方案中给出数据整合模块、数据访问模块、等较为详细的说明。
3.ODS的作用
ODS的模型应该直接来自于各业务系统，但是经过集成，具有面向主题的特征。
ODS模型采用关系数据模型。
应说明ODS的如下作用：
1）在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。
2）充当数据中心和业务系统数据交换的平台
包括各业务系统之间、工业公司、国家局之间的数据交换，规范各业务系统的数据和流程；考虑作为数据交换平台各种数据交换的不同要求。
3）完成数据仓库中不易完成的一些功能，例如近期业务活动细节数据查询。
VII．建立企业数据仓库（EDW）
建立企业级数据仓库的目的是提供企业的统一数据视图，数据仓库的数据是相对稳定的，数据仓库模型要采用复合3NF的关系模型。
数据仓库包括的内容为：
●分析所使用到的历史数据
●当前（或之前某一时间点）数据
●统计和汇总数据
●其他衍生数据，例如各种需要通过计算的才能确定的指标等等
在收集处理这些数据之前，数据仓库需要按报表分析处理的要求进行数据模型设计，使得数据结构可以适应基础的分析应用的要求。
数据仓库应设计3NF的企业基础数据模型，并在此基础上，设计数据集市模型（星型模型，雪花模型）、事实表和维表，确定事实表和维表的维度，量度，层次，粒度，提供辅助决策的全局数据视图。
从而通过商业智能等技术，建立高效、易用、实用、灵活的面向主题的全方位、多层次的智能决策支持系统。
建立数据仓库的过程一般包括抽取操作数据，按要求设定自动程序以定时抽取操作数据并自动更新数据仓库，预先执行合计计算等步骤。
并通过建立多维数据库模型，定期自动更新多维立方体，以支持快速响应重复而复杂的分析查询，从而使数据仓库能有效地用于联机分析。
VIII．建立数据集市（DM）
数据集市面向展现层的某个特定主题，具备较强针对性，针对关键业务部门提供不同的数据集市，主要为固定报表、即席查询、主题分析等应用服务，一般采用星型模型进行设计。
数据集市是在数据仓库的基础上建立，数据来源于数据仓库，数据仓库相对稳定，数据集市可以随着管理的变化进行调整。
数据集市主要功能为：
●基于固定报表、即时查询的事实表、维度表以及应用汇总表的数据存储；
●第三范式的模型数据向星型或雪花型模型数据的转换；
●通过对物理模型数据区中详细数据进行适当地提炼、转换和汇总，生成包括报表服务、查询服务、主题分析服务等多种服务应用所需要的数据，一般以事实表和维度表为主，也可能会生成一部分应用汇总表以满足查询的需求
●数据集市是一组特定的、针对某个主题域、部门或用户分类的数据集合。
这些数据需要针对用户的快速访问和数据输出进行优化，优化的方式可以通过对数据结构进行汇总和索引。
集市中的数据来自数据仓库，而不是从源数据系统直接抽取。
应给出XX省烟草数据集市的规划方案，包括逻辑规划以及物理部署。
IX．数据质量管理
要求从数据完整性、数据准确性、数据一致性、数据逻辑合理性方面，提出XX省烟草专卖局（公司）数据中心数据质量改进保证的方案。
能够进行有关数据指标的信息回溯工作，并提供可供业务人员理解和使用的用户访问界面。
对数据标准变更等情况引发的数据信息更新，应提供相应的解决方案。
i.分析应用功能要求
分析应用将覆盖XX省烟草商业已建和本项目建设的应用系统，实现企业灵活报表查询、主题分析、监控预警和企业绩效管理等功能。
分析应用应具备且不仅限于以下功能：
1.企业级报表
数据中心企业级报表定位为企业报表类数据信息发布的统一出口，企业级报表将为XX省烟草商业发布各类报表提供数据服务，包括上报国家局的报表，互通工商企业的报表，面向所属各级单位发布的报表，以及面向社会发布的报表等。
原各业务系统报表将作为业务明细查询，辅助数据中心使用，并逐步减少使用，最终淘汰。
企业级报表可自定义各类业务报表，进行灵活展现。
例如，对各类常用业务指标，诸如购进量，购进金额，销量，销售金额，毛利，毛利率，库存量，库存金额，需求量，协议量，单箱毛利，单箱毛利率，存销比，动销率，回转率，交叉比率，占有率、覆盖率的算法进行预定义，支持报表查询指标自由组合。
2.主题分析
以卷烟销售、财务管理、经济运行、专卖监管等业务领域为主线，满足省、市公司中层以上对报表统计、业务分析、多维分析、辅助决策支持的需求。
地市级应用分析主题内容应侧重较微观的业务操作层面。
Ø供应链分析，核心是监控，对整个购、销、存流程进行跟踪、分析、监控、预警。
分析主题围绕“订单供货”为特色，主要包括货源供应状况分析、合同执行情况分析、销售进度分析、库存分类分析、库存预警、销售预测分析等。
Ø市场分析，包括市场变化情况、销售结构、价格影响、市场投放情况等，依据国家局网建考核标准分析网建水平，为网建评估、网建考核提供依据。
Ø专卖系统分析，重点是案件和许可证，包括案件情况分析、案件趋势分析、许可证统计分析、许可证趋势分析、案件查处情况及管理情况分析、准运证分析等。
Ø财务分析，包括商业利税与商业利润比较分析、收入成本费用分析、单箱指标分析、费用结构分析、专项费用分析、现金流量分析、资产结构分析、偿债能力分析、损益分析等。
Ø经济运行分析，包括行业宏观经济分析、全省经济运行分析、人口、零售户与销售相关性分析、价格分析、卷烟经营月报、市场相关性分析等。
Ø商品（品牌）分析，对品牌的评价以市场评价为主，兼顾效益评价和发展评价，市场评价主要体现为市场占有率（市场份额，占比，结构），效益评价体现为毛利率，发展评价指标体现为市场增长率，包括品牌集中度分析、波士顿矩阵分析、TOPN排名分析、品牌发展趋势分析、品牌替代性分析、目标客户群分析、品牌销售异常分析、品牌生命周期分析等。
Ø客户分析，细分零售户市场，对零售户进行多角度的综合分析，挖掘价值客户，获取公司和客户的利益最大化，包括客户群销售分析、客户需求分析、客户异动分析、客户进货结构分析、客户盈利分析等。
Ø供应商分析，分析工业在全省及各市公司的贡献度、销售成长性、服务质量等情况以及综合评价，为制定供应商个性化合作策略提供依据，包括供应商结构分析、供应商贡献度分析、供应商服务分析、供应商发展分析等。
Ø卷烟营销分析，跟踪销售完成情况、销售发展趋势，以及各区域间的销售情况比较，掌握销售市场动态，包括销售趋势分析、销售排名分析、区域发展分析、品牌结构分析、销售总体分析等。
Ø烟叶业务分析，包括烟叶生产收购合同执行情况分析、烟叶结构分析、烟叶销售情况分析、烟叶购销存分析、烟叶销售结构分析等。
Ø综合分析，主要为领导决策提供依据，内容包括销售、经济运行、财务运行、市场管理等整体运行情况，对销售、结构、成本费用、效益等核心指标监控预警情况，下一步经济、财务及市场运行趋势，以及合理的工作建议等。
Ø地市级应用分析主题
（1）客户主题分析。
包括客户观察、市场细分、客户评价、客户关系、贡献度、客户保留度、规范度、信用度、客户获利性分析。
（2）供应商主题分析。
包括进货分析、库存与未到货合同对比分析、厂商库存分析、库存与未执行合同对比分析、厂商毛利分析、厂商库存走势分析。
（3）销售主题分析。
包括销售分析、销售趋势分析，采购分析、调拨分析、获利分析、进销存分析。
（4）库存主题分析。
包括库存总量及资金占用分析、库存总量二八分析、库存资金占用二八分析、库存总量变化分析、库存资金占用变化分析、库存分布分析、库存结构分析、库存报警。
（5）成本毛利主题分析。
包括毛利分析、毛利分布分析、毛利结构分析、销售毛利分析、配送成本分析、购进成本分析、营销成本分析、库存成本分析。
（6）商品主题分析。
包括商品进销存分析、商品的竞争能力分析、卷烟（品牌）购买走势分析、商品销售分析、商品毛利贡献分析、卷烟促销分析、TOP（畅销）卷烟（品牌）分析、卷烟（品牌）末位淘汰分析。
（7）市场投放主题分析。
包括市场需求总量分析、社会零售库存分析、价格档次投放分析、品种投放分析。
3.企业绩效管理
企业绩效管理是管理者通过一定的方法和制度确保企业及其子系统（部门、流程、工作团队和员工个人）的绩效成果能够与企业的战略目标保持一致，并促进企业战略目标实现的过程。
1、战略规划
整理关键业务流程的KPI，制定符合XX省烟草商业绩效管理需求的KPI指标库，统一对KPI指标进行管理，并采用先进、科学的预测方法，对各种业务模式的营运状况和盈利收入进行预测，用于衡量战略目标的可行性。
2、经营计划与预算
根据企业、部门、个人的目标，进行全面的计划与预算（
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