数据中心及管理决策支持系统的总体设计开发方案及实施方案

数据库设计本项目中，数据库设计与建设包括用于数据中心进行数据存储、交换、应用的数据中心数据库，和用于数据统计、分析、挖掘的数据仓库的设计与建设。本数据中心数据库的建设要满足金信工程的相关设计要求，满足上级工商、质监、知识产权等市场监管部门的工作要求。数据中心顾名思义，是专注于数据处理和服务的中心，旨在建立数据采集、更新、管理、使用机制，加快系统内部信息交流与反馈，为公众服务和相关政府部门数据交换建立基础，为工商、质监、知识产权部门各级管理人员提供决策支持服务。数据中心应用功能与业务处理功能的不同之处在于数据中心是以数据为管理对象，而业务应用系统以业务为管理对象。数据中心将从业务应用系统采集到的数据进行清洗和统一存放，根据不同的需求进行加工，生成不同的数据产品供各系统使用。数据中心独立于应用系统之外，又与应用系统有密切的联系。数据中心是存储市场监督管理局经过筛选、去重、整理后的核心业务、人员数据等信息，整合了全市各类主体信息资源和市场主体、人员相关的信息资源，并进行统一管理和维护；数据中心通过深入挖掘数据价值，开发实现灵活、高效的数据查询、业务报表、数据共享和数据交换等功能，为政务公开、业务协同、绩效考核、决策支持、公共服务等提供数据保障。数据中心建设原则金信工程数据中心建设遵循如下原则：1、总体规划，建立科学、完整的信息资源管理体系整体规划，将以往分散的数据资源进行整合，建立科学、完整的信息资源体系结构，确保业务人员、技术开发人员等使用和维护信息资源的用户从整体上把握数据资源的情况，方便、准确的利用信息资源和有效的维护、管理信息资源。科学、完整的信息资源管控体系不但包括信息资源自身的完整性，科学性，也应包括信息采集、管理、共享、利用方式的规划，以及数据模型、数据指标等规范化、标准化的考虑。2、统一规划、集中管理各类信息资源统一规划数据资源，不只是要对各类信息资源进行物理集中存储管理，还要在对业务数据分析的基础上，一体化规划并设计系统数据模型，统一制定业务数据指标体系，以管理服务对象为核心，组织相关联的业务数据，实现对内业务使用、对外服务应用的统一视图。设计集中、统一的数据中心服务系统，实现信息资源的集中存储、集中处理、集中管理、集中服务，并保障数据的一致性，降低数据交换、系统内共享使用复杂性。3、按照业务需要规划主题数据以面向管理服务对象的业务主题设计为核心，依据市场监督管理的业务管理范围和业务管理要点，建立面向管理服务对象、面向业务管理、面向公共服务、面向决策支持等的多个主题数据库，并以面向管理服务对象的主题数据库为核心来建设。4、通过数据集成和数据交换实现数据共享利用数据资源的共享是数据资源体系设计的主要目标之一。对内，通过数据集成实现数据共享；对外，通过数据交换实现数据共享。分析系统内、外的数据共享、交换需求，规划统一数据共享、交换数据区域，提供标准、一致的数据共享、交换服务。5、规划数据中心应用设计数据管理服务中心应用系统，统一规划数据的获取、操作、展现、管理、服务等处理。同时解决数据综合利用问题，以及数据深加工利用。支持业务宏观、微观决策分析。6、数据模型设计具有较高的可扩展性随着业务不断发展和数据应用的不断深入，必然要产生新的业务指标和新的系统数据。数据模型（包括概念模型、系统数据模型）的设计要保证能适应这种变化，在指标体系变化时或业务内容增加时，尽可能不用修改各类数据表的结构。7、数据标准化数据标准化是数据共享、数据利用和保障数据质量的前提或基础。数据指标设计遵循国家、总局相关标准，确保数据的规范化、标准化。数据标准化问题包括方方面面的工作，除了指标、数据元、数据库结构等数据本身的标准化外，还有交换数据的标准、元数据标准等内容。为了支持各类工作的开展，适应未来的业务变革，应建立全面的、多层次的数据标准体系。数据中心设计数据中心设计原则由于数据中心数据库是对全局所有业务条线和所有数据的集合,投标方对深圳市市场监督管理局现有业务系统、所有数据将进行深入的了解和分析。结合现有数据库建设的优点和长处，深入了解，加强分析，结合现有系统的数据结构，设计符合深圳市场监督管理局现状，并有足够扩展性，可满足深圳市场监督管理局业务扩展要求和其他委办局交换数据要求，高数据质量的、优异的数据中心数据库。数据中心数据库设计和建设将遵循以下原则：整体性按照深圳市场监管业务一体化的建设要求，数据模型设计应兼顾各业务条线之间的数据结构的整体性，投标方将按照EDM（企业级数据模型）的方法，建设深圳市场监管业务企业级概念模型和逻辑模型。全面性数据中心数据库的存储数据内容包括结果数据、过程数据和整理后的主题数据。数据中心数据库设计以市场主体和监管客体为核心，以各项业务为主题，建立涵盖局内业务为主，包括全局所有数据，和全市企业信用信息的数据库。数据中心数据库的数据内容覆盖全局所有的数据及与其他委办局、总局交换所得的数据。数据中心数据库的设计和建设，并面向全局各业务条线数据的关联、各种查询和交换等应用；独立性与可扩展性数据中心数据库中的结果数据库结构的设计基于业务工作内容的基本属性设计，独立于具体业务办理流程，以适应将来的业务变动；数据中心数据库中的办理过程数据库结构的设计将兼容相应办理流程的架构，同时具备足够的可扩展性，能涵盖目前及未来的业务办理模式；数据中心数据库中的主题数据库结构要根据数据分析、挖掘的需要，符合市场监督管理局现有业务条线，且独立于具体业务的办理流程。数据中心数据库的设计和建设要满足扩展需求。数据库设计应具备较强的可扩展性和预见能力，以适应市场监管业务变化。当业务发生变化时，数据中心数据应不做变化或少变化。标准化、规范化数据中心数据库的设计和建设要遵循金信工程数据标准和国家相关数据标准，以及深圳市市场监督管理局已建的各项业务规范。数据中心数据库的设计和建设，将充分考虑数据字段的业务来源、数据类型、取值范围、遵循标准等，并将相关字段建立数据关联关系。对于数据中心数据库的设计和建设，需考虑对业务系统库表设计的指导需求，数据中心的数据库表设计应为业务系统的建设提供参考和借鉴作用。数据中心逻辑架构设计根据深圳市场监督管理局金信工程建设规划要求，基于统一的数据标准，建设以业务数据为基础，以数据共享为主线，以提高数据资源价值为目标，涵盖数据采集、数据治理、数据利用等各方面的，全市大集中的深圳市金信工程数据中心，并使其成为深圳市场监督管理局金信工程数据的存储中心、管理中心、交换中心和服务中心。图数据中心逻辑架构图数据中心逻辑模型设计在业务梳理、业务数据分析的基础上，将金信工程数据资源进行分析、归整，形成金信工程数据中心整体的数据逻辑模型。如下图：1、业务数据业务数据也可以称为生产数据，在业务开展过程中形成，主要记录和存储业务处理的原始信息，是对金信工程各业务系统业务处理过程所涉及信息的全面反映，包括各类业务处理的业务管理数据以及政务管理数据，因此，业务数据是市场监督管理的核心数据。业务数据包括：行政许可数据、市场监管数据、执法办案数据以及政务管理数据等。2、决策支持数据决策支持数据是按照面向分析主题，对业务数据进行二次加工形成的面向管理和决策服务的数据。金信工程决策支持数据可以分为两大类，一类是按照管理服务对象为核心重新组织的业务主体数据，例如市场主体数据、广告数据、合同数据等；另一类是汇总统计、分析挖掘后形成的数据，主要是对报表汇总、数据综合利用、信息挖掘后形成的结果信息的记录。3、共享交换数据共享交换数据主要是实现金信工程内各系统之间，以及与外系统之间的数据交换与共享。共享交换数据主要包括广东省工商局、质监局、知识产权局交换数据、深圳金信工程内部交换数据、各级政府及委办局交换数据（各级市场监督管理系统与同级政府、委办局的交换数据）、公共服务数据等。4、基础规范数据基础规范数据用于对整个系统基础的信息资源进行约束。基础规范数据主要包括资源目录体系、标准代码数据、数据字典等。5、系统管理数据系统管理类数据是一种公共的、基础的环境数据，一般包括系统环境数据，如系统环境参数信息、系统运行状态信息等描述系统运行环境的数据，以及机构、用户、权限、日志等描述业务运行基础和环境的数据。6、元数据元数据是描述数据及其环境的数据，主要包括各类系统使用的共享元数据和各类系统自主元数据。数据仓库设计数据仓库设计原则数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从全局集中数据库中获取相关有用信息的问题，数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。因此深圳市市场监督管理局的数据仓库是经过整理、整合、梳理、筛选后的面向决策支持和分析系统的包含全局所有数据的集合。数据仓库是在业务数据分析的基础上，全面梳理、分析、归整数据成果，并按照规划设计模型，将数据按照业务数据、统计分析数据、共享交换数据、基础规范数据、网络采集数据、系统管理数据等进行归类，形成深圳市市场监督管理局整体的信息资源体系结构。数据仓库设计，满足以下原则：面向主题，独立于业务数据仓库的设计和建设，面向全局的主题业务数据的各种统计、分析及数据挖掘应用。数据仓库的存储数据内容主要是整理后的主题数据。主题数据库结构要根据数据分析、挖掘的需要，符合市场监督管理局现有业务条线，且独立于具体业务的办理流程。数据全面性数据仓库的数据内容覆盖全局所有的数据及与其他委办局、总局交换所得的数据。适应性与可扩展型数据仓库的设计和建设要满足扩展需求。由于市场监管业务变化较为频繁，因此数据库设计应具备较强的可扩展性和预见能力，对于业务的变化，数据仓库的结构和数据应不做变化或少变化。标准型数据仓库的设计和建设遵循金信工程数据标准和国家相关数据标准。主题域模型设计主题数据库是经科学规划，面向业务主题的数据组织存储形式。主题库的结构设计与应用处理过程相分离，能有效实现数据的关联和共享，降低大型信息系统的开发和维护成本。系统设计中一般有三类主题组织形式：面向业务管理的数据主题按照业务领域建立业务主题。面向管理服务对象的数据主题按照管理服务对象来组织相关数据。例如：经济户籍主题、商品（食品）主题、价格（收费）主题、人员信息主题等。决策分析主题按照决策分析需求组织数据，例如：辖区经济秩序评价主题、企业信用分类主题、人员绩效考核主题。三者之间的关系如下图：深圳市场监管信息系统设计基本采用面向对象的信息工程方法，数据分析与规划也与此相适应，以面向管理服务对象的业务主题设计为核心，开展主题库模型设计。主题数据库模型分为概念模型和逻辑模型。深圳市场监管主题库概念模型总体设计如下图：主题数据库模型设计将市场监管业务数据主题分为三类，共23个业务主题库。管理服务对象主题是以市场监管的主要管理服务对象为核心，把该对象的状态和管理信息集中起来，能方便直观的掌握管理服务对象的信息全貌，有利于信息共享应用。公共业务实体主题是将业务处理过程中的公共信息实体进行整合，有效的促进业务的整体规范化和业务联动。其它业务管理主题是指现阶段没有完全抽象成管理服务对象和公共业务实体主题的其它业务管理主题。保留部分业务管理主题，一方面是由于存在部分业务是以管理过程为核心或者还不太稳定，不便于也没有必要完全以对象为核心来组织数据主题，另一方面也是为了突出重点，更好的完成市场监管核心业务对象的设计。被保留的业务管理主题在主题细分和应用设计时仍然可采用面向对象的设计方法。概念模型设计概念数据模型反映用户综合性信息需求，一般采用主题库名称及其内容（简单数据项或复合数据项）的列表来表达。由于内容较多，采用表格形式。序号主题库子主题数据内容1市场主体企业（机构）企业当前状态信息（行政许可信息、分期出资信息、股权质押信息、股权冻结信息等）企业历史状态信息（变更信息、注销信息、吊销信息、企业清算信息、迁转信息、分立合并信息等）企业监管信息（信用分类等级、地址网格、监管策略、年检信息、日常检查信息、处理结果信息、表彰信息等）违法案件信息（具体内容详见案件主题信息）企业黑名单（企业基本信息、违法处罚情况、受限事项等）个体个体登记信息（行政许可信息、变更信息、注销信息、吊销信息、停业信息、复业信息等）个体监管信息（信用分类等级、地址网格、监管策略、验照信息、日常检查信息、处理结果信息、表彰信息等）违法案件信息（具体内容详见案件主题信息）个体黑名单（基本信息、违法处罚情况、受限事项等）主体登记管理业务过程信息（业务类型、受理号、受理时间、环节处理信息、当前状态、完成时间、完成结果等）申请信息（申请人信息、委托人信息、申请业务事项等）提交材料信息（材料名称、完整情况等）归档情况信息（归档类型、归档状态、归档人、接收人、接收日期等）文书发放信息（文书基本信息、打印日期、发放日期、领取人等）证照发放信息（证照类型、证照属性、证照编号、发照次数、打印日期、发照日期、发照人、领取人等）证照收缴信息（收照原因、收照人员、收照日期等）撤消业务数据（撤销登记类型、撤销对象、撤销原因、撤销日期等）年检验照管理业务过程信息（业务类型、受理号、受理时间、环节处理信息、当前状态、完成时间、完成结果、盖章领证信息等）提交材料信息（材料名称、完整情况等）归档情况信息（归档类型、归档状态、归档人、接收人、接收日期等）2商品（食品）食品食品备案类信息（食品基本信息、餐饮企业信息、食品售卖企业及市场信息、食品加工企业信息、食品产地信息）食品监管类信息（各类食品企业进货销售信息、举报信息、抽检信息、控制销售信息、控制企业退市信息、专项整治信息）食品安全违法案件信息（具体内容详见案件主题信息）重要商品商品备案类信息（商品基本信息、销售企业信息、生产企业信息）商品质量监管信息（举报信息、抽检信息、控制销售信息、控制企业退市信息、专项整治信息）商品质量违法案件信息（具体内容详见案件主题信息）商品质量监测活动监测方案信息（监测方案、检测合同、检测眀细信息等）涉及主体信息（被监测人信息、生产/进货单位信息、承检单位信息、工商单位信息等）样品信息（样品信息、备份样品保存信息等）抽样信息（抽样信息、抽样检测反馈信息）检验结果信息（检验结果信息、检测结果送达信息等）复检信息（复检申请信息、复检数据等）监测后续处理信息3人员工商人员人事信息（人员基本信息、录用调配信息、退休信息、调出信息、辞职信息、辞退信息等）岗位信息（岗位职责信息、岗位权限信息、岗位待遇信息等）人事档案管理信息（人事档案基本信息、人事档案接收信息、人事档案转递记录信息、人事档案查询记录信息和人事档案分类归档信息等）（注：人事档案信息管理特殊，不纳入本次系统信息资源规划）培训信息（培训计划信息、培训课程信息、培训师资信息、培训课件信息、培训结果信息、存档信息、审批信息、资格证信息和培训评估信息等）绩效信息（考勤信息、考核信息等）固定资产领用信息（CA资产领用信息、固定资产领用信息等）企业人员人员基本信息（姓名、性别、证件、国籍、出生日期等）人员任职信息（任职企业、职务、任职起止日期、任命方式、任命单位等）处罚信息（吊销企业法定代表人、违法案件责任人等）表彰信息企业人员黑名单（也包括经办人）（人员基本情况、违法违规情况、受限事项等）申诉举报人员人员基本信息（姓名、性别、联系方式等）申诉举报信息举报奖励信息（举报事件、奖励金额、奖金领取记录等）网上注册用户人员基本信息（姓名、性别、联系方式等）网上业务办理授权网上登记黑名单（用户基本情况、违规情况、受限事项等）4主体名称名称名称核准信息（名称基本信息、保留期限、名称状态、核准文号、核核准机关、行业保护范围等）拟设企业相关信息（企业（机构）类型、住所所在行政区划、登记机关、注册资本、投资人信息等）名称已核调整信息（调整类型、调整前内容、调整后内容、调整日期、调整原因等）禁用文字禁用文字（禁用文字、禁用字拼音、禁用行业、禁用说明、禁用起始日期、禁用解除日期等）名称业务处理业务过程信息（业务类型、受理号、受理时间、环节处理信息、当前状态、完成时间、完成结果等）提交材料信息（材料名称、完整情况等）归档情况信息（归档类型、归档状态、归档人、接收人、接收日期等）文书发放信息（文书基本信息、打印日期、发放日期、领取人等）撤消业务数据（撤销登记类型、撤销对象、撤销原因、撤销日期等）5广告广告经营许可广告经营单位基本信息（单位名称、单位类型、广告经营许可期限、广告经营许可范围、经营场所信息等）广告经营许可证信息（许可证基本信息、变更信息、注销信息等）广告经营资格检查情况户外广告户外广告信息（基本信息、样件信息等）户外广告发布单位信息户外广告主信息户外广告登记信息（登记证基本信息、变更信息、注销信息）固定形式印刷品广告固定形式印刷品广告基本信息（广告名称、规格、内容类别、样式等）固定形式印刷品广告发布单位信息固定形式印刷品广告登记信息（登记证信息）烟草广告烟草广告基本信息（广告名称、规格、印刷等）发布单位信息登记基本信息广告登记处理业务过程信息（业务类型、受理号、受理时间、环节处理信息、当前状态、完成时间、完成结果等）申请信息（申请人信息、委托人信息、申请业务事项等）提交材料信息（材料名称、完整情况等）归档情况信息（归档类型、归档状态、归档人、接收人、接收日期等）文书发放信息（文书基本信息、打印日期、发放日期、领取人等）证照发放信息（证照类型、证照属性、证照编号、发照次数、打印日期、发照日期、发照人、领取人等）证照收缴信息（收照原因、收照人员、收照日期等）撤消业务数据（撤销登记类型、撤销对象、撤销原因、撤销日期等）外商投资广告企业项目审批基本信息(企业名称、住所、企业类型、审批项目类型、投资总额、注册资本、投资各方认缴出资额期限、营业期限、经营范围、主要广告经营业绩、资信证明部门、法定代表人情况）业务过程信息（业务类型、受理号、受理时间、环节处理信息、当前状态、完成时间、完成结果等）提交材料信息（材料名称、完整情况等）归档情况信息（归档类型、归档状态、归档人、接收人、接收日期等）文书发放信息（文书基本信息、打印日期、发放日期、领取人等）证照发放信息（证照类型、证照属性、证照编号、发照次数、打印日期、发照日期、发照人、领取人等）证照收缴信息（收照原因、收照人员、收照日期等）撤消业务数据（撤销登记类型、撤销对象、撤销原因、撤销日期等）广告监测处理广告监测任务数据（任务编号、任务名称、监测对象、监测内容、任务制定单位、反馈要求、任务状态等）监测结果数据（监测活动基本信息、监测结果、涉嫌违法广告信息）6商标本地企业注册商标本地企业注册商标信息（商标名称、商标类别、商标注册类型、商标图样、注册证信息、注册人信息、注册时间、有效期限、核定商品/服务范围等）驰名/著名商标推荐信息驰/著名商标培育信息商标侵权案件信息驰名/著名商标驰名/著名商标摘要（商标名称、商标类别、商标注册类型、商标图样、注册证信息、注册人信息、注册时间、有效期限、核定商品/服务范围等）驰名/著名商标认定信息（申请人、商标标志、认定日期、有效期起、有效期止等）驰名/著名商标侵权案件信息（具体内容详见案件主题信息）712315信息件12315信息件12315信息件基本数据（12315信息件性质、12315信息件提供方数据、涉及主体信息、涉及客体信息、自述内容信息、处理结果信息（如结案时间、结案类型、挽回经济损失等）等）12315信息件处理数据（受理数据、分流数据、督办数据、反馈数据、回访审核数据、文书信息、归档信息等）8监管任务监督检查监管事项（指标）检查任务信息（任务名称、任务描述、任务类型、任务级别、任务制定单位、下达日期、任务要求、要求反馈日期等）检查结果数据（检查对象、检查事项、检查活动情况、发现问题、处置结果等）广告检查结果补充信息（广告名称、广告类别、广告主、广告发布者、广告经营者、广告违法(涉嫌)性质、违法广告(涉嫌)中商品或服务类别、违法违规(涉嫌)内容、处理方式等）商标检查结果补充信息（商标名称、商标类别、商标所有者、商标印制企业、商标使用人、(涉嫌)商标违法者类型、(涉嫌)商标违法性质、(涉嫌)违法违规内容、处理方式等）异地经营管理补充信息（异地经营企业情况、检查处理结果）无证无照经营管理补充信息（无照经营主体情况、检查处理结果）专项整治整治方案（文号、名称、整治内容、整治要求、整治日期起、整治日期止、发起单位等）检查对象数据及事项（主体名称、地址、属性、检查事项等）检查结果整治成果（投入力量，治理结果等）行政调解基本信息信息（申请信息、受理信息、调解信息、调解结果）当事人信息（当事人名称、当事人类别、身份证件、住所、联系办法、代理人等）调解过程信息（日期、调解地点、工作记录等）任务督办督办记录（督办任务编号、督办原因、要求反馈时间、反馈内容要求、督办单位、督办人、督办时间等）督办反馈结果（督办任务编号、反馈内容、反馈时间、反馈单位、反馈人等）9案件案源案源登记信息（案件来源、线索内容、联系人、登记日期、查阅权限、交办部门、立案结果等）案源处理结果（办理状态、办理结果、反馈联系人情况等）行政处罚案件案件情况（案件基本情况、当事人基本情况、涉案财物情况、违法行为及处罚情况、处理程序标志（简易程序处理还是一般程序处理）、做出处理决定的机关的情况（包括工商所、区县分局、市局局）等）案件处理情况（立案情况、调查取证、行政强制措施、审批信息（具体包括维持、变更、撤销、未结）、核审信息、听证情况（包括当事人是否申请听证、申请听证后是否受理、变更、撤销、未结）、案件移送情况、执行情况、送达回证、案件公告、立卷归档、销案信息）行政复议案件案件情况（案件基本情况、当事人基本情况（申请人类别（公民、法人或者其他组织、被申请人（工商所、区县分局或市局）、复议前置或选择复议复议机关（市局或区县分局））、行政复议答复、行政复议决定等）案件处理情况（复议申请信息、受理信息、移送信息、处置措施（指(不)准予撤回复议申请、行政复议中止、延长复议期限、停止执行具体行政行为、行政复议终止等处理措施类数据）、审批信息、送达回证、立卷归档、复议终止信息）行政赔偿案件案件情况（案件基本情况、当事人基本情况、行政赔偿决定、行政赔偿执行等）案件处理情况（申请信息、受理信息、移送信息、审批信息、送达回证、立卷归档等）行政诉讼案件案件情况（案件基本情况，原告、被告、第三方情况、是否经过了复议的标志、复议后起诉的应有复议案件编号能关联到有关的复议决定信息等。）审判信息（审判类型、判决机关、判决日期、判决类型、判决结果等）10档案档案基本数据档案基本信息（档案号、分类号、文件编号、保管期限、文件题名、年度、责任者、文件生成日期等）工商管理档案信息（行政许可档案信息、市场监管档案信息、消保维权档案信息、执法办案档案信息、食品流通监督档案信息等）综合政务档案信息（公文档案信息、财务管理档案信息、资产管理档案信息、监察档案信息、绩效考核档案信息、人员管理档案信息等）档案管理数据档案收集整理信息（文件登记、文件归档、文件分发、数据录入、制作目录、入库存档信息）档案鉴定销毁信息（到期档案、鉴定、销毁清册）档案保管（存放位置索引、库房温湿度登记）档案利用信息（利用人管理、利用登记、归还、利用统计、利用查询）档案系统管理（开放设计、目录维护、辅助用户管理、数据备份、其他）11网格网格信息地理网格信息（网格编号、网格名称、行政区划、监管区域描述、网格内街巷描述信息、网格边界描述信息等）监管网格信息（网格编号、网格名称、行政区划、监管区域描述、责任人、责任执法队、责任工商所等）重点区域信息（区域编号、区域名称、区域描述、区域类型等）网格责任人信息（网格责任人名称、性别、出生年月、岗位、级别、负责网格、负责开始时间、离开时间等）12法规法规库法规基本信息（法规编号、法规名称、法规类别、颁布日期、标题关键词、全文关键词等）法规主体信息（工商类法规、政务类法规等）法规管理信息（法规查询信息、法规更新信息、法规存档信息等）法规起草及研究法规起草信息（立法建议信息、地方性法规草案、草案征求意见、意见反馈信息、审核审定信息、法规颁布信息等）法规研究信息13公文公文公文基本信息（文件编号、公文类别、文件标题、主题词、交办日期、承办单位、承办人、办理状态等）收文信息（签收信息、登记信息、审核审批信息、拟办信息、承办信息等）发文信息（草拟信息、征求意见信息、审核审批信息、签发信息、用印信息、登记信息、分发信息等）归档信息（归档类型、归档状态、归档人、接收人、接收日期等）14动产抵押动产抵押抵押登记基本信息（申请人、受理人、受理机关、登记编号、登记日期、登记主要内容、注销标志、注销原因等）被担保债权信息（主债权种类、主债权金额、抵押合同编号、担保范围、债务人履行债务期限起、债务人旅行债务期限止等）抵押物信息（名称、所有权归属、数量、质量、状况、存放地点等）抵押人信息（抵押人类型、证件(证照)类型、证件(证照)号码、名称、住所地等）抵押权人信息（抵押权人类型、证件(证照)类型、证件(证照)号码、名称、住所地等）变更(续期)信息（变更原因、变更日期、变更事项、变更前内容、变更后内容等）动产抵押登记处理业务过程信息（业务类型、受理号、受理时间、环节处理信息、当前状态、完成时间、完成结果等）申请信息（申请人信息、委托人信息、申请业务事项等）提交材料信息（材料名称、完整情况等）归档情况信息（归档类型、归档状态、归档人、接收人、接收日期等）文书发放信息（文书基本信息、打印日期、发放日期、领取人等）证照发放信息（证照类型、证照属性、证照编号、发照次数、打印日期、发照日期、发照人、领取人等）15拍卖业拍卖会拍卖会基本情况（拍卖会名称、拍卖人、拍卖会日期、拍卖会地点、拍卖师姓名、公告信息、成交金额、现场情况、主要拍卖品、现场负责人、联系人等）竞买人数据（姓名、证件类型、证件号码、地址、联系电话、买受人标志等）拍卖会备案登记处理拍卖会备案登记基本信息（备案编号、备案机关、填报人姓名、联系电话、备案日期、备案类型等）提交文件信息（材料名称、页数等）归档信息（归档类型、归档状态、归档人、接收人、接收日期等）16合同示范文本合同示范文本合同示范文本信息（编号、名称、行业代码、用途、说明、建档日期、建档人、示范文本）17经纪执业人员管理经纪执业人员管理经纪执业人员信息（经纪执业人员基本信息、经纪项目、资格证书号码等）经纪人所在企业信息（企业情况、聘用日期、解聘日期等）经纪人执业记录（委托人、经纪业务内容、委托合同基本内容等）违法处罚情况（具体内容详见案件主题信息）经纪人备案登记处理经纪人备案登记基本信息（备案编号、备案机关、填报人姓名、联系电话、备案日期、备案类型等）提交文件信息（材料名称、页数等）归档信息（归档类型、归档状态、归档人、接收人、接收日期等）18后勤固定资产管理固定资产基本信息（资产编号、资产类别、资产名称、数量、单价、原始金额、当前金额、资产性质、资产状态、资产来源、启用日期、使用年限、录入日期、录入人等）登帐与核对信息（原始票据、财务帐信息、实务帐信息、核对信息等）领用与更新信息（领用更新申请信息、领用更新核对信息、领用更新审批信息、领用更新登记发放信息、领用确认信息等）变更与交接信息（变更交接申请信息、变更交接核对信息、变更交接审批信息、变更交接登记信息等）固定资产调拨信息（调拨原因、资产接收单位、审批过程、调拨结果等）固定资产报废信息（报废申请、报废依据、审批过程、报废结果等）清查盘点信息（对帐信息、处理信息、帐务调整信息等）归档情况（归档类型、归档状态、归档人、接收人、接收日期等）车辆管理车辆基本信息（车辆号牌号码、发动机号、厂牌型号、车架号、机动车种类、初次登记日期、使用年限、新车购置价等）车辆维护信息（维护申请信息、审批信息、年检信息、车辆违规信息等）车辆调度信息（用车申请信息、审批信息、车辆分派信息等）车辆更新报废信息（更新报废申请信息、审核审批信息等）车辆用油管理信息（固定用油信息、机动用油信息、非定点加油站加油信息、用油申请信息、用油审批信息等）归档信息（归档类型、归档状态、归档人、接收人、接收日期等）19监察电子监察数据行政审批监察信息查办案件监察信息行政收费监察信息网上督办信息三回访管理信息单位绩效评估信息逻辑模型设计主题库逻辑模型设计是从系统分析人员的视角，对概念数据模型的进一步分解和细化，一个逻辑主题库由一组规范化的基本表构成。基本表是按规范化的理论和方法建立起来的数据结构，一般要考虑达到第三范式的要求。在信息化总规阶段，本设计报告只对主题库逻辑模型进行初步设计，不具体设计描述数据项，采用“简化E-R图”的方式，用长方框代表“基本表”，用向后缩进排列代表“下一级”基本表。基本表和下级基本表的对应关系一般为“一对多”，省略关系联线。对不同主题中基本表之间的关系和联系，本设计采用虚线长方框加关联说明的描述方式。主要有两种表现形式。表现形式一：基本表加向后缩进一级的虚框关联表。例如：说明企业基本信息表与网格主题中地理网格信息表是存在关联关系的（即企业基本信息表中存在地理网格ID这一外键字段），通过关联来说明企业所在地的地址网格信息。表现形式二：基本表注明“XX基本信息”随后紧跟同级的虚框关联表“XX信息”。说明本主题需要记录部分业务信息，但更多详细信息可以到相关主题中去查询。例如：1231512315信息件基本信息涉及主体基本信息涉及主体信息（关联到市场主体相关信息）说明12315信息件主题中存在“涉及主体基本信息”表，涉及主体的详细信息可以关联到市场主体主题中去继续查询。出现这种情况表眀两个主题存在一定的数据冗余，但这也是工商业务的特性造成的，即12315信息件涉及的主体可能不是本地注册的市场主体，甚至可能是未注册的主体，实际信息处理时只能先到主体信息表中查询，如果找到则自动关联引用，如果找不到则手工录入。市场主体主题企业机构企业（机构）子主题主要描述企业（机构）的当前状态和历史状态信息，包括企业投资人信息、分支机构信息、主要人员信息、历史变更信息、监管信息等。为服务和管理应用提供企业信息全貌。企业信用分类等级作为数据项在企业（机构）基本信息表中存储。逻辑模型如下：个体工商户市场主体存在多种类型，个体工商户是与企业（机构）实体属性和管理方式差异较大且非常重要的一类市场主体，故单独作为一个子主题设计。逻辑模型如下：主体登记管理主体登记管理主题是工商机关对注册申请进行业务办理的信息主题，记录业务处理的全过程。逻辑模型设计如下：年检验照管理主体年检验照管理主题是工商机关对市场主体进行年检验照业务办理的信息主题，记录年检业务过程的主要信息。逻辑模型设计如下：商品(食品)主题食品食品安全管理子主题主要描述食品及食品的生产、加工、销售企业的状态和经营活动信息，以及食品监管信息、索证索票信息等。以食品和食品相关经营企业为管理核心组织食品安全管理信息全貌。逻辑模型如下：重要商品重要商品子主题主要描述商品及商品的生产和销售信息，以及商品质量监管信息。以重要商品和商品相关经营企业为管理核心组织商品质量管理信息全貌。逻辑模型如下：商品质量监测活动商品质量监测活动流程环节较为复杂，记录信息较多，单独作为一个子主题进行信息模型设计。逻辑模型如下：人员主题市场监管人员市场监管人员子主题以人为核心描述人员录用、工作状态、岗位、职责、工作结构、奖惩、调动、交流、轮岗等一系列信息，同时通过人员身份标识可以将市场监管服务活动执行角色跟每个工商人员关联起来，可以以人员为中心组织人员工作信息全貌。为更好得培养人、服务人奠定信息基础。数据逻辑模型如下：外部人员外部人员子主题关注市场监管机关之外的被管理和服务的人员。主要包括企业人员、申诉举报人员、网上业务办理和信息服务人员等。企业人员包括企业管理人员（如经理、董事等）、特定资质人员（如广告审查员）、雇员等。外部人员信息采集来自多个业务渠道，本主题以索引的形式将外部人员信息串联组织起来，以人为中心形成信息全貌，提高管理服务效率。数据逻辑模型如下：广告主题广告是市场经营行为的载体之一，也是一类特殊的商品，属于市场客体类对象，是工商行政管理的重要管理对象。广告信息作为一个主题数据单独设计，本主题包括的主要内容包括广告信息、广告经营发布单位信息、广告登记许可信息、广告监测信息、外商投资广告企业项目审批信息等。数据逻辑模型如下：外商投资广告企业项目审批信息项目申请信息外商投资广告企业项目审批信息项目申请信息外商投资广告企业项目审批信息项目受理信息项目审批信息项目核准信息商标主题商标是市场监管的重要管理对象。商标登记注册统一由国家工商总局商标局负责，深圳市场监督管理局主要负责本地商标的信息收集、监管、商标培育等工作。数据逻辑模型设计如下：监管任务主题监管任务主题是将原有各业务口监管任务进行了抽象整合，解决市局多条线指挥与工商所综合监管间的矛盾，在信息资源层实现任务数据一体化管理。数据逻辑模型设计如下：案件主题案件主题对原有各业务口执法办案数据进行了抽象整合，实现对案源信息、案件信息的统一管理。不同类型案件数据差异较大，故又划分为行政处罚案件、行政复议案件、行政赔偿案件、行政诉讼案件四个子主题。另对案源信息单设子主题统一管理。数据逻辑模型设计如下：档案主题档案基本信息档案基本信息子主题是描述市场监管各部门办理各类业务后的档案记录、存放等基本信息。逻辑模型设计如下：档案基本信息档案基本信息市场监管档案管理档案信息行政许可档案信息市场监管档案信息消保维权档案信息执法办案档案信息流通许可证档案信息综合政务档案信息公文档案信息财务管理档案信息资产管理档案信息监察档案信息绩效考核档案信息人员管理档案信息档案管理信息档案管理信息主题主要描述市场监管各业务部门和档案管理部门在档案管理业务中产生的管理信息，包括档案收集整理、鉴定保管、迁移、查询查阅、备份等主要信息。逻辑模型设计如下：法规主题法规库法规库子主题主要描述市场监管和政务管理等方面的相关法规信息，包括法规基本信息、法规主体信息和法规管理信息。逻辑模型设计如下：法规库法规库法规基本信息法规主体信息工商类法规政务类法规法规管理信息查询信息更新信息存档情况法规起草与研究法规起草与研究子主题描述相关法规从立法立规建议到最后审定全过程的信息。逻辑模型设计如下：法规起草与研究法规起草与研究立法立规建议信息地方性法规规章草案草案征求意见意见反馈信息审核审定信息数据应用流程数据应用的总体流程如下所示：根据应用需要，以及数据库的规划，将数据应用分为操作型数据处理、分析型数据处理。操作型数据处理主要是针对OLTP类型的应用提供数据服务，主要是向业务信息综合应用系统中的核心业务类应用，如主体登记子系统、综合监管子系统、消保维权子系统、行政处罚子系统等核心业务类应用以及部分的内部政务管理类应用提供联机的数据处理服务。分析型数据处理主要是针对OLAP类型的应用提供数据服务，主要是向数据中心系统、管理决策支持系统，如数据ETL过程、数据加工、数据统计分析、数据挖掘等提供数据处理服务。1、一体化业务数据库从整体上看，操作型数据处理是数据资源的基本生产单元，综合信息化管理系统生成并使用各类业务数据。操作型数据一方面来自于各业务应用系统业务办理过程的产出，另一方面来源于经数据共享交换自相关系统传递过来的外部数据。以主体登记为例，业务办理过程产出的申请案数据，属于操作型数据。2、ODS数据ODS数据即数据中心数据。根据定义，ODS（OperationalDataStore）是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。仍以主体登记为例，一家企业开设后，数据根据企业变更、迁移等各类业务不断变化，随时间迁移会增加出相关的监管、年检、处罚各类数据。对于主体登记，此时基于业务申请数据，产生实体数据（ODS数据）概念。一家企业的实体数据指通过历次申请沉淀，集成各类附加信息，反映企业当前情况的数据。此例反映出ODS数据由操作型数据不断更新，面向主题，当前或接近当前并且不断变化的特征。通过此例，也反映出对于市场监督管理数据仓库建设，ODS是不可或缺的一部分。ODS的应用特点包括：在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层市场监督管理数据仓库应用具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件容易的事。ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。转移一部分业务系统细节查询的功能在数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。ODS的数据从粒度、组织方式等各个方面都保持了与业务系统的一致，那么原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。例如，对统计概念“本期设立”，其主要来源于操作数据，而统计概念“期末实有”则可根据企业状态，自ODS数据产出。完成数据仓库中不能完成的一些功能带有ODS的数据仓库体系结构中，数据仓库层所存储的数据都是进行汇总过的数据，并不存储每笔交易产生的细节数据，但是在某些特殊的应用中，可能需要对交易细节数据进行查询，这时就需要把细节数据查询的功能转移到ODS来完成，而且ODS的数据模型按照面向主题的方式进行存储，可以方便地支持多维分析等查询功能。在一个没有ODS层的数据仓库应用系统体系结构中，数据仓库中存储的数据粒度是根据需要而确定的，但一般来说，最为细节的业务数据也是需要保留的，实际上也就相当于ODS，但与ODS所不同的是，这时的细节数据不是“当前、不断变化的”数据，而是“历史的，不再变化的”数据。3、ETL由于操作型数据不直接产生，而需要经过筛选才能产生ODS数据。例如，企业的ODS数据中不需要业务申请的办理人、办理过程，因为其不直接反映企业现状，这个筛选过程被称为ETL过程（采集、转换、传输、装载）。通过分析型数据处理的数据ETL过程（采集、转换、传输、装载）将各类业务数据资源归集到数据中心的ODS数据中。4、分析数据ODS本身可以提供主题数据，通过ODS数据的加工处理（统计定制和模型建立），可形成各类统计分析数据。在ODS基础上进行数据的分析挖掘、综合利用，产生的分析型数据处理是数据资源的综合利用的核心。5、元数据在数据仓库领域中，元数据被定义为：描述数据及其环境的数据。元数据有两方面的用途。首先，元数据能辅助应用，如记录数据项的业务描述信息的元数据能帮助用户使用数据；其次，元数据能支持系统对数据的管理和维护，如关于数据项存储方法的元数据能支持系统以最有效的方式访问数据。具体来说,在数据仓库系统中,元数据机制主要支持以下五类系统管理功能:（1）描述哪些数据在数据仓库中；（2）定义要进入数据仓库中的数据和从数据仓库中产生的数据；（3）记录根据业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排；（4）记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况；（5）衡量数据质量。对元数据进行管理，可形成金信工程数据资源目录管理应用。6、共享交换数据通过数据中心的共享交换服务，对外提供数据交换和信息服务，对内进行跨业务领域、跨系统的数据共享使用。数据中心系统应用功能设计金信工程数据中心系统由五大功能构成：数据采集整合、数据治理、数据共享交换、数据应用服务、数据运行维护。数据采集整合主要包括数据接收、数据抽取、数据转换、数据载入功能；数据治理维护主要包括检查规则配置、数据质量检查、检查结果管理、合标性检查、一致性检查、数据治理报告功能；数据共享交换主要包括基本接口服务、服务对象管理、服务内容管理、服务发布管理、交换服务管理功能；数据应用服务主要包括通用查询、高级查询、查询结构展示、常规报表、灵活报表、全文检索功能；数据运行维护主要包括基础配置管理、数据标准管理、转换映射管理、数据情况统计、元数据管理、运行调度管理、数据应用配置功能。数据采集整合子系统数据采集整合将从深圳市市场监督管理局的各个业务系统采集数据，并对数据进行清洗与整合，按照信息化标准规范化数据格式存储于市局数据中心数据库。数据采集是数据中心对数据抽取的基础操作。数据采集模块可链接各业务系统数据库，通过设置采集频率和采集方式，配置存储位置，定时获得各业务数据的增量数据，并经过数据的校验与审核，获得正确、规范的业务数据。数据整合是对进入数据中心采集库的数据进行匹配、转换、整合等工作。按照市场监督管理业务的规则，对跨表、跨业务主题具有逻辑关系的数据进行清洗和验证，清楚修正冗余错误数据；按照数据中心系统的数据库设计，转换和整合业务数据格式，按照总局数据标准进行存储。进入数据中心且完成整合的数据可直接用于对用户或各业务系统提供数据服务。数据接收数据接收功能是通过部署配置数据库接收软件，接收来自外部数据交换库交换来的数据。通过数据接收设置，设置数据的接收方式以及数据接收后的存储空间和格式。根据源数据的格式和内容，对交换来的数据进行筛选、转换、匹配，形成数据中心格式的数据库。数据接收功能包括数据接收方式设置与数据接收反馈。数据接收方式设置数据中心交换数据分为结构化数据和非结构化数据，接收方式设置可分别设置数据接收方式和数据接收存储位置等。数据接收反馈将数据接收的结果进行反馈。数据抽取数据抽取功能是对数据中心抽取所需的源数据表、抽取频率、抽取方式、抽取时间等各种参数的设置。对于通过校验审核的采集数据，由抽取加载功能加载进入数据中心交换数据库存储。由于市场监督管理系统数据量巨大，数据中心在抽取数据时必然会影响业务系统的读写速度，为了使数据中心的数据与业务系统同步，同时尽量减少数据中心数据抽取对业务系统的影响，数据中心采用数据增量的数据抽取方式。增量传输提供高效数据传输模式，通过对业务数据操作时间（即业务时间戳）的比对，获取最新增量的业务数据，实现数据增量分离，减少源数据库的读取次数，从而减少数据中心抽取数据对各业务系统的影响。数据抽取数据源设置数据抽取数据源设置是在连接到源数据后，对源数据中的数据内容进行选择的操作。由于源数据为业务数据，其中包含有大量系统表，临时表、与业务无关的辅助类表等，这类表不属于数据中心抽取范围。数据源设置是对数据源进行选择确认哪些表的数据需要抽取，哪些不需要抽取。数据抽取方式设置数据抽取方式分为全量抽取和增量抽取两种方式。由于数据抽取会占用业务数据库的读写操作，为了减少数据中心抽取数据对业务系统的影响，对于更新频率较高的数据易采用增量抽取。对于必须使用全量抽取的业务数据，则需要安排在非工作时间抽取，尽可能的减少抽取数据对业务系统的影响。数据抽取频率设置根据数据的重要性，不同业务主体的数据对数据更新要求各不相同。如：主体数据为工商主要数据，且其他业务数据需要主体数据及时性要求较高，因此主体数据的抽取频率要求高。数据抽取频率设置是根据不同需求，设定数据抽取的频率数据抽取时间设置由于数据增量发生在工作时间，因此对于增量抽取的业务数据，通过抽取时间设置，系统在工作时间进行增量抽取，非工作时间则不进行数据抽取。对于全量抽取的业务数据，设定抽取时间，可定时自动实现数据抽取。数据抽取结果反馈数据抽取结果反馈是对数据抽取结果进行归档并展示。对于数据抽取未出错的数据提示数据抽取成功。对于数据抽取出错的提醒相关人员抽取出错，并将抽取系统的出错日志进行展示，方便工作人员进行错误查找。数据转换数据转换的任务主要是通过校验、清洗、匹配、整合、转换源数据，使其以数据中心的格式和规则存储如数据中心中心库。数据的转换包括以下部分：1、数据校验：数据校验是数据在源数据库抽取到采集数据库时进行的校验与审核。按照数据采集约定的数据格式、数据内容进行校验，对于不符合要求的数据，输出到错误库并产生详细的出错记录，错误数据和错误日志将返还数据提供方，协助数据提供方分析修改数据。对于数据质量未达到校验最低标准的数据，要求数据提供方重新发送数据。数据校验与审核功能主要是针对单字段、单表或单业务主题的简单验证和检验。2、数据清洗：数据清洗过程是在采集库到中心数据库过程中，对遗漏、错误、不一致等各种数据进行数据验证清理，保证数据的正确性、一致性和唯一性。数据清洗是按照市场监督管理数据固有逻辑和关系，对跨业务主体、跨数据表之间，有业务逻辑的数据进行的清洗。数据清洗的内容主要包括三个方面：不完整的数据，其特征是是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称，分公司的名称，客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。需要将这一类数据过滤出来。错误的数据，产生原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行必要的逻辑判断直接写入后台数据库造成的，比如发现注册号不同而企业名称相同的记录数据、提交材料不全而年检结果为通过的数据、各业务系统之间注册号相同而名称不同等。这类问题通过数据关联和数据边界设定进行发现和筛选。数据的缺失和重复，按一定规则对重复数据、缺失数据进行发现和处理。例如出现登记库存在的企业在名称库中无名称核准信息的缺失数据，多条记录主要字段相同而部分字段不一致的重复数据等。对每类问题，系统将有针对性的清洗规则进行侦别归纳分析，所有问题数据都应形成错误数据报告，并根据需要反馈给数据提供者。清洗规则库可以动态配置扩展。3、数据匹配功能：数据匹配功能是根据市场监督管理业务的逻辑联系，对其他部门采集业务数据与市场监督管理主体登记信息进行匹配，匹配成功的数据进行整合归并操作；否则根据配置设置确定数据是否进入中心数据库，并反馈相关情况给数据源部门。根据市场监督管理业务的特殊性，如部分案件或消保信息由于主体没有在深圳登记或备案，则无法与主体信息进行匹配。但这类数据是正确数据，需要进入中心数据库。4、数据转换功能：数据转换功能是将采集数据与中心数据库表结构、编码内容不一致的数据进行字段映射、编码转换和一些特定字段的计算填充等操作。数据转换功能将读取运行管理系统中相应的参数配置进行工作。数据校验规则管理数据校验是对抽取数据进行校验。由于抽取的数据分为结构化数据和非结构化数据，因此校验的内容各不相同。对于结构化数据库的校验，是根据用户业务需求，对所抽取的数据中的数据的类型、字段、长度、是否可为空等进行校验。数据校验配置就是对需要检验的数据表、数据字段和检验方式进行配置。数据校验是对单表或两表之间的简单数据检验。对于非结构化的数据，则首先对数据文件的完整性进行校验，然后对数据的类型、字段、长度、是否可为空等进行校验，数据校验配置是对需要检验的文件、文件的类型、文件的完整性、文件中的字段、字段的合规性的进行的配置。根据需要，可对已配置完成校验规则进行配置、查询、修改或删除等操作。对于正在使用的校验规则，不可进行修改或删除操作。数据清洗规则管理数据清洗规则配置是根据数据出错的三方面因素，对抽取的各业务系统的业务数据进行整体、全面的梳理工作。数据清洗规则配置包括：选择数据配置的数据源，选择配置的数据表，选择关联的数据表，选择数据字段和关联字段，选择校验规则方式，选择校验条件，生成预览结果，保存数据清洗规则，启用停用清洗规则，修改数据规则，删除清洗规则等。根据需要，可对已配置完成清洗规则进行配置、查询、修改或删除等操作。对于正在使用的清洗规则，不可进行修改或删除操作。数据匹配规则管理数据匹配是将全工商、质监、知识产权局的各业务系统数据进行有机的关联，如将监管、案件、消保等数据与主体信息进行关联。数据匹配规则是指设定关联字段如注册号、企业名称等。根据匹配规则，系统自动将各业务系统数据表中的数据进行关联，在进行查询服务时，可将主体所有的相关信息进行展示。根据需要，可对已配置完成匹配规则进行配置、查询、修改或删除等操作。对于正在使用的匹配规则，不可进行修改或删除操作。数据整合规则管理数据整合是指按照数据中心数据结构将各业务系统的数据进行重新整理合并，使整个工商、质监、知识产权数据更加合理、紧凑。数据整合规则是对数据整合的规则进行配置，内容包括：数据中心表名称，源数据名称，数据中心字段名称，源数据字段名称，整合规则等。根据需要，可对已设置完成的数据整合规则进行配置、查询、修改或删除等操作。对于正在使用的数据整合规则，不可进行修改或删除操作。数据转换规则管理数据转换规则是数据比对表，将源数据中需要转化的数据按照表中的对应关系，转化为数据中心所需的数据内容。数据转规则的内容包括：源表，源表字段，数据中心表，数据中心表字段，数据对应规则等。根据需要，可对已设置完成的数据转换规则进行配置、查询、修改或删除等操作。对于正在使用的数据转换规则，不可进行修改或删除操作。可根据需要启用或停用配置完成的数据转换规则。数据转换结果反馈对转换结果进行展示，转换信息反馈内容包括：转换的源数据，转换目标数据，转换规则，转换条数等。数据载入数据载入功能是将转换完成的，符合数据中心标准的，无冗余干净的规范的数据存入数据中心的中心数据库。数据载入包括数据载入与载入结果监控反馈等功能。数据载入将规范化、标准化的数据存入数据中心中心库。根据数据载入规则设置，对于符合规则的自动进行数据重新载入，对与超过载入次数的错误，提示用户。载入结果反馈对数据载入结果进行展示，载入信息反馈内容包括：是否出错，存入数据中心数据条数，源数据条数等。数据治理子系统数据的质量直接关系到其能否真实的反应业务信息原貌，高质量的数据是日常业务处理和领导做出正确决策的必要保障。数据治理子系统通过数据质量检测、数据纠错与通报、数据纠正处理等方式，实现对市场监督管理数据进行检测，保证市场监督管理数据的质量。数据治理可实现数据质量流程可视化，对中心数据库数据进行质量评估，根据市场监管业务数据规则、特性，判定数据完整性、规范有效性、计算逻辑正确性、一致性等，甄别数据质量，形成数据质量评估报告，为数据采集转换、统计分析和数据修正提供依据。检查规则配置数据质量检查包括二个层次。一是，依据数据标准对数据项做相关质量检查，从标准项属性和基础代码集两个方面，自动生成检查规则；二是，依据业务逻辑规则或约定俗成的业务要求对数据内容做相关质量检查。检查规则定义流程如下：按照数据完整性、准确性、冗余性、关联性等业务规则对待查数据项定义检查规则，系统对定义好的规则进行测试，如果检测到业务规则定义不正确进行提示修改，要求办理人员重新修改数据检查规则。检查规则验证成功后生成规则描述文件，系统提供对业务检查规则的图形化展示，并把生成好的业务规则保存到规则库。检查规则配置利用系统保存的物理表集信息，提供对单个数据源的单表或跨表的规则配置，对多个数据源的跨表规则配置。提供多种配置类型选择。配置类型包括但不限于：数据完整性、准确性、数据字典完备性、逻辑计算一致性和特定格式规则（如身份证号、邮件等）。提供向导式的简单规则配置功能，除系统自动生成的检查规则外，允许自定义检查规则，允许人工修改所有检查配置规则。提供配置规则预览功能、预执行功能和规则脚本校验功能，保证规则的正确性和控制返回结果的数量。向导式检查规则配置系统提供向导式检查规则配置功能，用户选择需定义的业务类型、业务数据，检查规则类型：数据完整性、准确性、数据字典完备性、逻辑计算一致性和特定格式规则（如身份证号、邮件等）。系统提供按照业务类型检索符合要求的数据项。用户可在检查规则类型中进行多选，并定义每一种检查规则类型的检查规则内容。完整性，数据内容不为空；例如：企业名称、地址准确性，例如：邮政编码为6位，组织机构代码为9位数据字典完备性，例如：行业类别代码符合国标代码；企业分类代码符合总局代码规范逻辑计算一致性，例如：各投资人的投资额之和与总投资额相等特定格式规则，例如：身份证号码15位或18位，邮件地址中含有“@”字符等。同一数据项可定义多个检查规则。自定义检查规则配置除了向导式配置可定义的检查规则外，用户还可自定义数据项的检查规则。系统提供检查类型的选择，用户可输入检查内容、定义检查公式。系统提供对多个数据项之间的关联关系的检查规则的配置管理。包括：企业经营期限的起始日期必须小于结束日期；检查规则修改系统提供用户可修改自己定义的检查规则的功能。系统对修改情况进行记录，包括修改前的检查规则和修改后的检查规则。检查规则预览系统提供用户预览检查规则的功能。用户可根据业务范围、应用系统、检查类型等条件进行查询，预览相关的数据项的检查规则。检查规则预执行提供检查规则预执行功能，对检查规则覆盖的数据项的数据质量情况进行预先检查，获知执行结果。保证配置规则的合理性和检查结果的正确性。检查规则脚本校验根据已定义的检查规则，系统自动生成检查脚本，并提供校验功能。用户可根据检查规则输入不合格项与合格项，系统执行校验操作，仅针对测试输入项进行校验，并反馈检查结果，用户可通过检查结果的内容，判断检查规则的脚本配置是否正确。合标性检查标准符合性检查是指对业务系统各物理表和其中的相关字段，与各级标准规范的符合性进行检查。合标性检查包括合标性规则管理、合标性检查、检查结果查询等功能。合标性规则管理系统提供用户对业务系统各物理表和字段的合标性规则的管理。用户可对物理表中的每一个字段进行合标性规则管理，或者对同类字段进行批量标注，系统提供对每个字段定义多个合标性检查规则，检查规则内容包括标准规范名称、检查类型、确保数据项符合各级标准规范的要求。合标性检查根据合标性规则，执行合标性检查。可定期执行或根据需要人工执行。系统按照预定义的检查结果要求，反馈检查结果。检查结果查询系统提供根据业务类型、业务系统、物理表名称、字段进行合标性检查结果的查询。查询结果包括合标性检查结果（合格、不合格），不合格数据量，业务分部情况等。系统提供查询结果打印功能。数据质量检查数据质量检查功能提供单个、多个或批量的检查规则执行和处理功能。业务数据质量日常检查针对日常性的专项业务主题检查工作。例如：本月新开企业的登记数据检查。系统提供设定数据检查的期限和执行期限功能，提供利用检查规则中某时间类型数据项进行分期执行的功能。系统可对企业设立日期、案件结案日期、日常监管检查日期等事件类型的数据项进行预先设定。检查任务可按照这类数据进行自动分期执行，避免对大批量数据进行集中检查，造成数据库服务器的性能降低。业务数据质量特定检查针对突发性、特殊性的数据质量检查工作，提供利用检查规则、检查对象、检查范围（按区县、分局）等属性灵活进行质量检查功能。用户通过数据内容进行筛选，可确定数据质量检查的范围；通过提供的视图功能，可对这部分业务数据内容进行预览，启动执行检查任务。系统还提供待查数据导入功能，由用户输入或导入待检查的数据表，提供用户根据输入或者导入的数据表的主键字段（如企业注册号等）进行单条或者逐条检查功能。检查执行进度报告在检查执行过程中，系统提供显示具体的执行进度，包括执行需要的时间、已执行的时间、总体进度占比情况；检查执行完毕后，系统提供执行结果、执行发现问题数量和总检查遍历数据数量等情况报告。用户可根据检查问题，回溯问题数据的清单，清单内容包括主键字段数据值、问题数据值，系统提供用户下载。一致性检查一致性检查功能是对各业务系统的数据库结构设计进行检查的功能。目的在于检查并确保各业务系统涉及的设计档案、元数据描述与真实运行环境一致。一致性检查的具体功能包括：一致性检查配置管理、一致性检查、检查结果查询等功能。一致性检查配置管理提供对各业务系统所使用的数据库表结构的设计文档的一致性检查内容的配置管理功能。包括对各项元数据的描述信息的管理。并与库表结构进行配置。系统提供一致性检查任务的执行频度设置，可定期执行或由人工触发执行。一致性检查系统自动检查元数据描述信息与实际物理表的详细比对情况，并记录比对结果。检查结果查询系统提供一致性检查任务的检查结果查询功能。可根据业务系统、数据库表名称、检查日期等信息查询检查结果。系统提供导出检查结果的功能。导出文件的格式包括.xls,.txt等。检查结果管理检查结果管理包括数据检查执行结果查询、数据质量检查报告生成、检查规则例外标注、检查结果比对、检查情况统计等模块。数据检查执行结果查询数据检查执行结果查询提供分类查看、导出和保存数据检查执行结果。可按照业务系统、检查类型、库表名称进行分类查看，系统显示查询结果，用户可选择查询结果中需要导出的内容，系统提供数据导出、文件保存的功能。结果导出包括分类（如按业务系统、数据所属机构等）导出和整体导出数据检查结果。结果导出形式包括Excel、Html和XML格式，导出的结果结构清晰，便于数据勘误人员阅读理解。数据质量检查报告生成系统提供数据质量检查报告模板预定义功能。可按照模板内容自动生成基于检查结果的详细的数据质量检查报告。提供检查报告下载、打印等功能。检查规则例外标注在数据检查结果中提供对例外情况的管理，对由于数据检查规则出现的特例情况提供人工进行标注，在后继的检查中不再校验已标注的例外情况，数据检查结果查询、检查报告生成也不再包括已标注的例外情况。亦可取消对例外情况的标注。检查结果比对系统提供对多次数据检查结果的比对功能，对同一检查任务的不同时期的检查结果的情况进行比对，得出数据问题的总量、修改量、新增量、留存量和数据修补率的等比较数据，便于对数据修补的相关情况作出追踪和综合评价。检查情况统计检查情况统计提供对每次数据检查活动的情况或一段时期的数据检查活动的情况进行分类统计功能，并将对数据检查结果和具体情况以图表、表格等多种形式直观展示。用户可选择图表展示方式。检查结果统计也提供应用服务接口，供过数据中心系统的系统服务子系统的统计模块调用，提供数据质量检查相关的统计数据及图表。数据治理报告数据治理报告是用户可自行定制报告模板，并根据设定时间定时自动生成数据治理报告，并可以预览打印页面，报告的内容包括：数据基本情况，数据检查结果分类描述，按规则分类描述，按业务系统分类描述，质量治理总结等。数据治理报告模板自定义用户可自定义数据治理报告模板，包括模板格式、模板内容；系统提供与数据治理报告相关的数据内容，供用户选取。系统按照用户定义的模板，自动生成模板文件，供生成数据治理报告时系统调用。用户也可选取已定义的数据治理报告模板，进行内容调整。或者取消已定义的数据治理报告模板。数据治理报告自动生成系统根据设定时间定时自动生成数据治理报告，并可以预览打印页面，报告的内容包括：数据基本情况，数据检查结果分类描述，按规则分类描述，按业务系统分类描述，质量治理总结等。数据治理报告查询用户可按照时间、业务系统对数据治理报告进行分类查询。并选择某次数据治理报告，查看详细信息。数据共享交换子系统数据共享通过标准、统一的数据服务接口，向各业务处室提供全面、一致、正确的业务数据综合共享服务，为各业务系统提供数据共享的公共支撑和共享服务。数据交换指通过数据交换平台标准、统一的数据交换接口，与省局以及市相关委办局进行相关业务的数据交换。数据共享交换是数据中心对外交换数据和提供服务的接口，实现了对数据交换服务内容、发布策略、交换形式、访问控制及审计的管理。对实时性要求高的交换需求以业务系统的对外接口或以生产库的直接调用方式开放实现，但要纳入交换平台的统一管理，例如，统一技术规范，统一申请、审批、授权、发布；对于实时性要求不高的交换需求由数据共享交换平台基于共享主题库统一实现。基本接口服务基本接口服务是根据交换服务管理内容中配置的内容，进行数据交换。根据要求，交换接口分为标准通用形式和特殊接口。对于标准通用形式，数据管理人员可依据交换需求配置；对于特殊的交换接口需求，可以由开发技术人员针对不同用户的数据交换服务需求，定制专属的交换平台，提供多种形式的数据交换接口服务。基本接口服务引擎具有标准性、通用性、统一性、灵活操作性。通用的交换接口可以由数据管理员通过配置完成，也可由交换对象管理功能绑定交换用户和交换策略后，激活调用。接口至少应支持以下三种形式：数据库交换接口数据库交换接口可以支持多种主流数据库管理系统（如：ORACLE、DB2、SQLSERVER、SYBASE、ACCESS、FOXBASE等），可以将交换策略定制的数据集合增量或全量的推送到指定的数据交换前置服务器上。文件交换接口文件交换接口支持XML格式和带分隔符的纯文本文件格式等交换形式，可以将交换策略定制的数据集合按格式要求生成交换文件，推送到指定的数据交换前置服务器的共享目录中。WEB服务交换接口WEB服务交换接口可以将交换策略定制的数据集合按标准格式要求生成WebServices服务，在指定的服务器进行发布。同时也可以调用相关数据交换部门发布的WebServices服务，提交需交换的数据集合。服务对象管理服务对象管理指设置数据交换服务的用户，可以进行用户的添加、修改和删除以及用户权限、策略的设置，绑定数据服务接口。服务对象管理设置数据交换的用户，例如省局，然后为该用户设置权限、绑定交换策略和交换服务接口，由数据管理人员操作使用。服务对象用户新增提供对服务对象用户的新增功能。服务对象包括数据交换服务对象、数据交换对象。提供输入单位名称、联系方式、联系人、用户名分配等。服务对象用户维护提供对服务对象用户信息的维护功能。可修改内容包括单位名称、联系方式、联系人等。也可删除用户信息。服务对象授权管理提供对服务对象的授权管理，包括授权、取消权限。绑定交换策略，以及数据服务接口。供管理人员操作使用。服务内容管理指标集管理指标集的管理包括增加指标集，查询指标集，修改指标集，删除指标集等。指标集信息包括指标集编号、指标集名称、指标集说明、指标集SQL，其中指标集编号和指标集名称具有唯一性，不可重复。特别需要指出的是：这里的指标集SQL为WebServices接口类名。服务内容生成服务内容管理指依据服务策略生成实际交换服务内容。系统根据服务策略要求，通过指标集，并按照交换方式形成符合技术规范要求的服务内容。服务内容查看与调整管理人员和相关业务人员可以查看针对不同服务对象的数据交换服务内容，包括交换服务相关的指标集信息等，对于不符合要求的内容可以进行调整，或重新调整交换策略。系统记录调整情况。服务内容统计系统提供对不同服务对象的服务内容信息，包括指标集、数据服务策略、服务接口信息等提供分类统计功能。服务发布管理服务的发布需要将服务内容与服务对象进行绑定，即将指标集授权给指定的账户，本模块能完成对账户拥有的数据指标集进行增加、查询、删除的操作，可以增加一个用户拥有指标集的数量，查询该用户所有的指标集详细信息，删除该用户的指标集。服务发布新增用户选择一个服务对象，并从已有的服务内容中进行选择，将服务内容相关的数据指标集授权给制定的用户账户。一个服务对象可获得多个数据指标集的授权，一个数据指标集也可授权给多个用户账户。服务发布查询用户可查询各服务对象获得的服务内容的情况。也可查询服务内容授权给不同的服务对象情况。并可查询具体服务内容的指标集信息。服务发布删除对不再使用的服务发布，提供服务发布删除的功能。即去除服务对象与服务内容之间的绑定关系，并记录删除操作日志。交换服务管理交换服务管理模块是对数据交换前进行管理和配置，配置交换方式、交换时间、交换内容、存储位置等相关内容。服务策略定制服务策略定制模块可以为数据服务的输入输出制定相应的策略，可以选择需要导出的表和字段，可以选择时间范围（包括核准日期/成立日期的范围、注/吊销日期的范围、年检年度）。服务策略管理指设定一批数据交换的内容、频率、发布时间等参数，主要由数据管理人员操作，业务人员参与数据交换内容的确定。服务策略修改数据管理人员根据业务要求，可对已定义的服务策略进行添加、修改，包括修改数据交换的内容，交换频率、发布时间的。也可删除不再使用的服务策略。服务策略查询数据管理人员和业务人员可根据数据交换方式、交换频率、交换内容等查询服务交换策略。服务统计服务统计指对交换过程的管理，由数据管理人员使用，包括对查询、上传、下载、接口访问的过程和内容进行管理。该功能展示分为操作日志审查和访问日志审查。可以对访问用户按照登录名、IP等进行查询，点击操作日志，就进入到操作日志的详细内容。数据应用服务子系统数据应用服务是提供数据多种应用服务的子系统。其提供的服务对象和内容包括：对深圳所有用户提供查询统计功能，为局内业务系统和外网平台提供各种所需数据，为局内决策支持系统提供基础的主题数据库，为省局、各委办局提供数据交换服务。通用查询以深圳业务系统的整合数据为基础开发定制数据应用服务子系统，提供多角度的综合业务信息查询服务。基于中心数据库，系统为面向数据管理员和通过授权的业务人员提供对各类业务数据的基本查询、关联查询和组合查询。基本查询系统提供对企业基础信息查询的特定查询条件，用户可根据注册号、名称、法定代表人姓名等条件进行查询；系统选择企业类型后，根据用户输入的各类企业的查询条件，在系统中检索符合查询条件的且，显示企业的基本登记信息及监管、处罚信息。关联查询关联查询是指与被查询主体相关的投资方、分支机构的查询查询。以及与该主体相关的其他监管、处罚信息的具体内容的查询。组合查询系统提供对企业各类信息查询的多个查询