2022年泰康人寿数据治理平台采购

PAGE37PAGE452022年泰康人寿数据治理平台采购需求文档项目总体需求项目背景在大数据时代，数据是金融企业至关重要的战略资产。无论是外部监管、还是内部经营管理者，都对金融机构加强数据治理，提升数据质量提出日益严格的要求。银保监会于2018年5月21日正式发布《银行业金融机构数据治理指引的通知》（以下简称《指引》）（银保监发〔2018〕22号），对银行业金融机构数据治理体系建设提出规范要求，涵盖治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现等重要领域，并将数据治理与监管评级挂钩，将银行业金融机构开展数据治理工作的重要性提高到战略高度。我司计划启动数据治理建设项目，建设一套数据治理平台，形成数据治理的整体规划，完善治理体系建设，盘点数据资产，提升数据质量,整合数据资源,规范数据使用,有效支撑数据应用，实现对数据的系统化管理，让数据挖掘与分析在客户服务、业务运营、管理决策、风险管理等方面发挥更大的作用，为数字化转型做好数据支撑。项目需求需求范围此部分主要是梳理具体业务需求；涉及外部系统：包括但不限于EAST、反洗钱、统信，保单登记等监管平台，并与OA、飞书、及建设中的数据中台进行对接。数据治理平台需求包括但不限于元数据管理、数据标准管理、血缘分析、数据质量、数据资产目录、工作流等模块。数据治理实施包括但不限于EAST、反洗钱、统信，保单登记等监管涉及元数据管理、数据标准、数据质量管理和数据资产目录的落地。功能需求元数据管理元数据管理是对保险业内信息系统的数据信息进行梳理、组织和再现，可以更好地理解现有系统的建设现状，如在数据仓库建设过程中，元数据管理可以使数仓的管理人员及开发人员方便地找到所关心的数据。元数据模块功能包含但不限于元数据采集、数据字典管理、元数据模型管理、元数据变更管理、元数据分析、元数据展示与检索等。1.2.2.1.1.元数据采集1.支持数据源配置，并支持连接到源系统的数据库，通过自动或手动方式把元数据抽取到统一的元数据库；2.提供多种采集适配器，包括但不限于从DB2、Oracle、Mysql、SQLServer等主流关系型数据库，Hive、Hadoop等大数据平台，Excel模板等源头采集；3.支持采集任务配置，可实现一次性和定时采集，支持采集任务的执行、监控和日志；4.支持对元数据信息进行手工单条补录和批量补录功能，并支持补录的审批、确认流程；5.支持通过采集存储过程（包括但不限于DB2、Oracel、MySQL)解析数据血缘，形成可视化的字段级血缘关系；6.支持通过导入血缘文件(例如informatica数据开发逻辑文件)，解析数据血缘；7.对接各系统数据，采集相关字段级技术信息（表中文名、表英文名、字段中文名、字段名、主外键、表字段名、类型、长度、备注等），形成数据字典；8.支持手工导入、维护、导出数据字典；9.支持元数据以系统为单位的导出功能，支持包括但不限于Excel、WPS、CSV、DDL脚本等格式。1.2.2.1.2.元数据模型管理1.可通过界面进行元数据的增加、删除、修改、查询等操作；2.内置多种元模型，为元数据采集定义一套标准，用户可根据元模型采集对应类型的元数据，同时元模型还支持业务模型和技术模型自定义新建、发布；3.根据元模型中的要素进行元数据的快速查询；4.支持通过界面创建并维护元数据模型间的关系，包括组合关系、依赖关系等；5.提供常用的建模工具设计的数据模型导入的功能。1.2.2.1.3.元数据变更管理1.支持元数据变更流程，实现元元数据变更的申请、元数据变更、版本比对、评审、发布的一体流程；2.支持能够自定义任务，采集到的各系统元数据的变更情况监控，并在系统中给出明确的问题提示；3.支持元数据版本管理，可以对系统版本控制、历史版本查询与恢复、版本间比对等；4.实现对元数据进行变更跟踪，包括变更前的影响分析，并将分析结果通知到受到影响系统的相关人员，能够查询元数据变更情况，对变更后的元数据进行跟踪和变更统计。1.2.2.1.4.元数据分析1.支持查看元数据血缘分析，提供图像化的血缘分析功能，向上追溯数据来源，为数据质量问题的追踪溯源提供依据；2.支持查看元数据影响分析，提供图形化的影响分析功能，通过分析元数据之间的关系，向下分析一个元数据对象对下游对象及下游系统的影响；3.提供数据地图功能，图形化的浏览方式，并且数据地图可以选择元数据对象并切换至血缘分析、影响分析和元数据属性界面；4.可以展示系统、数据库、表、字段等多层级关系，支持逐级往下钻查。1.2.2.1.5.元数据展示与检索1.支持元数据一致性检核、组合关系检核、属性填充率检核，并实现元数据质量的整改流程；2.实现展示统计系统内存储的元数据数量；3.提供多维度的元数据检索查询功能；4.支持报表展示元数据所属系统、管理员、业务负责人、数据表述等；5.元数据管理部分，还应根据我司实际对接情况，制定具体对接方案，并依据方案完成元数据的采集和关联分析等。数据标准管理数据标准管理模块提供对企业数据标准的增、删、改、查服务，支持标准的申请、审核、审批流程管理，为用户分配不同的角色来履行不同的数据标准职责。除此之外，数据标准管理功能将结合数据质量管理模块，对目标系统的数据标准使用情况进行符合性检查，生成数据标准落地情况报告。数据标准模块功能需求包括但不限于数据标准维护、映射、管理、其他等。数据标准维护1.支持通过Excel、Word、Wps等模板导入/导出数据标准模型；2.支持进行业务、技术和管理属性的模型定义与维护；3.支持数据标准申请、新增、变更、评审、发布等管理流程，并实现对标准-元数据之间的强关联；4.支持对公共代码的统一管理，包括录入、导入、发布、废止、导出、使用范围分析等功能；5.支持对词汇管理，用于统一专业语言，解决多种描述同一事物的情况；6.支持上传、下载数据标准模型的各种过程文档和模型文件；7.支持查看基础数据标准被引用的具体情况，包括被元数据引用的情况，被模型引用的情况，细颗粒度至字段级。数据标准映射1.支持标准映射到具体元数据和质量规则，实现映射的自动化推荐功能；2.支持智能盘点元数据信息，根据发现的元数据字段属性定义、数据类型、数据精度、数据长度等维度进行比较和总结，辅助创建数据标准。3.支持通过元数据与数据标准的映射评估数据标准，自动校验源系统的数据标准落地情况，并给出分析结果；4.支持查看字段、码值的映射情况。指标标准管理1.支持查看指标标准信息；2.支持指标标准的增、删、改的管理，且支持指标标准的登记口径与实际口径的一致性检测功能；3.支持指标标准的血缘关系分析。其他功能1.支持数据标准的版本管理，可以进行版本控制、历史版本查询与恢复、版本间比对等；2.实现对外围系统数据标准落地情况的监控和监测；3.支持数据标准的映射情况、系统分布情况、热度分析情况、标准落地情况分析展示；4.支持不同维度的统计分析报告（如按系统统计的数据标准引入情况报告、按部门统计标准数量报告、按标准引用次数情况统计报告)。5.支持数据标准的浏览与检索功能，可按名称进行标准的搜索，并进行可视化展示。数据质量管理数据质量管理工具主要提供对不符合规则的数据进行探查、发现、评估、修复、报告的闭环管理，实现组织数据质量管理体系线上全流程闭环，持续不断提升数据质量。数据质量管理模块功能需求包括但不限于数据质量规则管理、质量规则检核、质量问题分析、治理问题管理、质量问题报告等。数据质量规则管理支持业务、技术规则的导入、新增、变更和删除等操作，实现质量规则的流程管理；系统具有规范性、完整性、关联性、一致性、合理性、准确性、值域、重复数据、主键唯一等常规问题的检查手段，并支持个性化业务规则的设置；支持质量检查规则的复制和继承功能；支持质量的规则的业务和技术分类管理，业务规则与技术规则体现关联关系；支持页面新增、通用规则模板、SQL等规则定义方式。质量规则检核支持数据质量检查方案的定义和管理，包括检查范围、检查时间、检查规则、评分规则、评估报表等；支持质量检核任务的手动和定时自动执行；在规则调度中，遇到运行异常，如job出错等，自动以微信、邮件方式通知事前配置好的运维人员。质量问题分析支持按照规则类别、责任部门和业务系统统计检核规则记录数；支持自动出具按日、月、季统计的质量分析报告。包括：综合分析、占比分析、趋势分析、同比环比分析、排名分析；支持展示不同系统数据质量问题占比情况分析功能，以可视化形式展示，并支持查看问题明细；支持单个质量规则检核结果问题的趋势分析，展现单个质量规则问题在一段时间内的变化趋势。质量问题管理支持按问题批次号、各系统技术规则/编码等查询问题详情和问题明细，实现问题明细数据的自动分配到数据归口部门和分支机构，支持问题数据的明细导出和下载；支持用户手工登记数据质量问题，支持后台自动导入和手工录入数据质量问题；支持针对质量问题发起数据质量管控流程，推送至数据责任人进行处理；支持用户通过图形化编辑器定义整改流程，实现将指向问题数据明细自动分发给数据责任人或归属机构；数据责任人完成整改后，还可推动流程到审批环节，经质量管理员审批通过后结束流程。质量问题报告支持数据质量问题统计报告，提供各种统计报表，比如按规则统计、按规则分类统计、按系统统计、按问题状态统计等，可以以直观的形式例如仪表盘，柱状图等展现并支持报表下载；其他功能建立及维护数据质量问题知识库；用户在定义规则时，可定义不同规则、不同的检查目标的不同的分数或权值，通过权值可以对数据质量进行绩效管理与评估，从而更明确把控质量落实情况；支持年度数据质量目标、工作方案以及评估方案的制定。数据模型管理数据模型管理模块是通过直观式图形化工具将业务领域模型、逻辑模型、物理模型的设计过程有效组织及管理。从设计、协作及管控等方面提供数据模型管理能力，数据模型模块功能需求包括但不限于数据模型设计管理、数据模型协作、数据模型规范管控等。数据模型设计提供可视化的图形设计界面，支持按类目的管理功能，支持逻辑实体、物理表、视图、属性、字段等相关信息等的设计维护功能，内容包含但不限于中文名、英文名、说明、包括/不包括、目的、定义、范围、数据类型、长度、非空设置、规则约束、分区字段等；支持表/实体间关系管理功能，如父子类、标识关系、非标识关系、多对多关系等；支持可视化图型展示相关表/实体之间的关系；支持模型、表、实体、属性、字段等添加自定义属性；支持通过数据库、EXCEL文件、数据字典、XML文件等方式导入的方式批量自动生成数据模型功能；支持数据模型导出功能；支持数据模型与数据标准、代码信息的映射功能,支持通过和模糊查询匹配方式；支持针对不同数据库类型的适配不同的物理模型，数据类型可自动切换转换关系；可按选择模型\实体生成SQL脚本，并可自定义DDL模板；支持索引的管理，索引字段的排序功能；支持视图可视化编辑，根据选择的表字段来源信息，自动生成视图脚本；支持模型、系统、表、属性、创建用户等不同维度的搜索、查询、查看功能；支持模型E-R图查看；支持版本维护功能，支持模型按版本维护管理等功能，包含但不限于历史版本查看、下载，不同版本之间的差异对比功等功能。数据模型协作1.支持多人协作建模，不同用户在线对同一个模型文件进行操作维护,支持比较、标示差异、合并修改等功能；2.支持数据模型统一管理，可对不同用户开放查阅、导出、编辑等功能；3.支持对数据模型进行权限设置，包括但不限于对模型只读、编辑等；4.支持数据模型审批发布管理。 数据模型管控支持用户对当前模型所有主题域，实体，属性进行规则检查，依据用户设定的检查规范对数据模型进行核查；支持模型之间或者模型与数据库比较生成差异结果；提供模型质量报告作为模型评审的依据，包含但不限于：落标的覆盖度，与数据库之间的差异结果，用户设定的常规检查，数据标准检查，逻辑模型检查，物理模型检查等结果。数据资产目录通过梳理监管涉及的数据，将数据进行编目，从而帮忙用户快速定位数据资产，开展使用；通过搜索引擎，可以搜索平台中存储的全部数据资产，包括数据标准，元数据，数据质量，数据标准等，支持模糊搜索，精确搜索，条件搜索等。数据资产目录包括但不限于数据资产编目、数据资产地图、数据资产分类分级管理等功能。数据资产编目包括但不限于支持按照不同的用户视图对业务数据进行编目，数据编好目录后，能够让管理者一目了然了解到各业务系统的所有资产；对业务数据进行多种编目，用户可以切换视图查看数据资产。数据资产地图图形化统计数据资产按照不同类型的资产个数，数据量大小，资产个数及数据量变化情况，资产分布在哪些业务库中等情况；分析数据资产地图、数据资产的影响、血缘、全链分析，了解数据资产之间的内在联系。数据资产分类分级管理能够按照我司数据安全规范实现数据的分级分类安全管理和生命周期管理，能够实现数据安全等级的查询和接口服务。问题管理工作流问题管理工作流要求高可配置性，图形化展示问题处理进度及各个节点，支持数据质量问题、元数据管理、数据模型管理的审批、退回等操作。产品部署服务要求系统设计要求数据治理平台系统的建设应遵循开放性、先进性、可扩展性、稳定性、安全性、经济性、前瞻性和可维护性相结合的原则。开放性系统架构基于IT业界开放式标准，对系统中的各种网络协议、硬件接口、数据接口等进行统一规划，满足我司现有系统及其他主流第三方软件的信息交互要求，为未来的系统扩展奠定基础。灵活性与可扩展性根据业务发展，系统架构能够横向扩展设备容量和提升设备性能，提升系统性能；平台各模块间没有强耦合，保障各个模块间的独立性和灵活性。可集成性能够与系统中涉及到的其它厂商的工具和应用软件实现无缝集成。稳定性数据治理平台要确保系统平稳运行，支持7×24小时连续运行，满足高峰交易处理的需要。安全性系统必须建立在成熟稳定的硬件环境和应用软件基础上，通过完善的备份恢复策略、安全控制机制、可靠的运行管理监控和故障处理手段来保障系统的运行稳定、安全。经济性系统的建设要考虑在网络、设备、信息安全等方面合理利用现有的资源。要充分调研，结合业务需求，合理利用现有资源，降低系统的投资，创造最优的工作效率，产生最好的经济效益。前瞻性系统体系架构和软件体系结构要有前瞻性，要充分考虑未来业务的发展和管理的变化，方便对新业务和新需求的扩展和支持；合理设计系统的规模，使之不仅能满足目前应用的需要，而且能适应将来的发展。可维护性系统的可维护性将决定系统的运行成本。在设计中应充分考虑系统的运行监控，提供方便灵活的管理手段和工具。系统架构要求符合泰康人寿整体规划的思路，按照整体规划的技术标准进行架构设计。着眼于整体架构和功能设计考虑，在实施内容的过程中，统一规划，整体考虑，使用统一的技术标准和开发流程，保持技术和流程的先进性和延续性。要符合招标方的研发制度、流程、规范的要求，源代码应符合招标方的技术规范。符合行业标准协议，支持多种API，并可针对需求提供定制化开发；系统必须是平台级软件，具有统一管理平台，实现用户权限管理、认证、授权、访问控制等，同时对相关业务功能可进行可视化管理；高可靠性与扩展性：系统应具备支持负载均衡的技术框架，性能指标随着服务器的横向扩展而线性增长;应具备平台的高扩展性，能够灵活应对未来业务容量的增长需求；能够支撑主流通讯的接口规范（含服务提供和服务接入），便于与其他平台交互数据；具备较强的容错能力，在平台接收大量交易请求时，提供请求排队及队列缓冲机制，以降低请求方出错率；同等条件下，系统架构稳定、可拓展性强、性能指标优异者优先；产品不允许设置license限制，使用时间应当保持永久有效和数量应当无上限。系统性能要求该系统的核心是是建设一套易用、灵活、稳定的泰康人寿数据治理平台，具备横向伸缩的能力，通过增加服务器数量即可增加系统的处理能力。系统运维要求应标方需提供至少1年的免费维护期（保修期），并详细说明售后服务组织体系，包括分支机构、人员组成、技术层次、地理分布、服务内容等。在服务维护期内应标方需提供7*24小时的技术响应服务、技术人员现场服务与远程服务。在情况紧急时，需提供4小时内到现场的抢修服务。运行管理要求建立完善的系统维护和运行管理规范，保证系统的长期可用性。其他要求必须遵循国家相关法律、法规，所有各项软件开发工具和系统开发平台均符合我国国家标准、信息产业部颁布标准和我公司内部信息系统建设标准。遵循我司信息化建设总体技术要求、应用标准等相关标准规范。支持但不限于DB2,Oracle、Mysql、Hive等数据库数，包含但不限于部署在Unix、Linux、Windows等操作系统。系统需具备足够的扩展性，在保证系统架构不变的前提下，便捷地实现新应用、新功能的开发和上线。系统需具备足够的可移植性。系统7*24小时持续可用，具备故障恢复能力。服务团队要求投标方在中标后，必须考虑合理的成员配置，建立健全保障项目顺利实施的各项管理制度和质量保证体系，所有团队成员必须现场参与本项目的建设与实施。项目经理要求具有8年以上数据治理经验，具有3个以上投标方产品的实施经验；熟悉数据治理业务，能够对应用架构、技术架构、数据架构以及相关系统集成等，提出专业化建议，具有较强的系统性能分析、调优、异常排查能力；具有丰富的保险行业数据治理实施项目经验，具备数据治理项目咨询和实施能力，能够根据数据差异化分析结果，提出专业化建议，快速分析和归纳客户痛点和需求，并提供定制化解决方案；能根据项目要求制订出切实可行的项目管理流程和项目实施时间进度计划表，并严格执行，保障项目按进度高质量的完成；良好的客户沟通能力，风险管理意识和团队合作精神。优秀的文档能力，熟练编写数据治理相关文件及项目各阶段汇报报告。项目人员要求按照项目实施的要求，必须配置相应的项目管理、需求管理、项目开发、数据治理实施及测试等人员，在项目组织中应明确各岗位的职责，确保项目顺利实施；详细列出实施团队的核心人员及简历，包含教育培训背景、工作经历、技能、项目经验（包含在项目中负责的工作，参与项目的时长）、在项目中担任的角色，并列出人员在项目各阶段主要负责的工作；架构师需具有五年以上工作经验，三年以上金融业数据类项目架构设计经验；需求分析师需具有五年以上工作经验，三年以上保险行业经验，深刻理解需求分析、数据治理方法；开发人员具有至少三年以上工作经验，近三年参与过数据治理项目，具备金融行业数据类项目开发经验；开发人员具有开发指导能力、与其他系统和第三方平台接口开发和设计能力，能够解决技术难题，负责相关的技术支持；数据治理实施人员需要有保险行业数据治理项目经验，三年以上寿险行业数据治理实施经验，需列举相应案例；项目成员需通过招标方面试方可入场，项目成员在整个项目的开发实施过程中相对固定，可兼岗，但项目组成员不得兼职其他项目，项目经理未经招标方同意，不允许更换，但招标人有权提出更换要求；应标方不得随意变更项目成员在项目中的职责，不得随意变更其参与项目的时长。如因离职等特殊原因需要更换，应标方必须提供能力相当的人员接替工作（接替人员能力由招标人考察决定）；在项目建设的全过程中，招标人保留对实施人员考核和提出调整的权利，对于招标人认为不能胜任的项目组成员，应标方务必无条件提供更加合适的人选，经招标方考察决定后方可替换；请投标人给出应对实施团队人员变动风险的防范机制（包含与雇员的特别协定、应急预案等）；疫情情况下严格按照国家防疫要求，制定有效的项目执行方案，提供合理的人员保障措施，在保证人员安全的前提下按计划完成项目，并保证项目实施质量。实施计划要求要求2022年12月底前完成数据治理平台所有模块分阶段的实施、数据治理规章制度、数据治理工具投入使用；2023年6月底前完成监管项目（EAST、反洗钱、统信，保单登记）数据涉及到的数据标准、元数据、数据质量、数据资产目录的建设。项目计划及安排提供项目实施各部分的规划方法和工作流程。工作计划描述，总体计划时间表，每个任务的具体内容，应标方责任、招标方责任，任务的完成、验收标准等。按照招标方项目需求情况，提供包含甲乙双方人员的项目组建议架构。根据应标方以往的经验，提出招标方在项目建设过程中和建成后所需配合人员需求的建议，及各类人员主要负责的工作内容。知识转移按照标准的IT项目管理体系，应标方需提供项目各个阶段标准的产出文档和技术资料，内容需要科学详尽。需列举可提供的项目过程资料列表。对于所有交付的产品提供必要的培训和深入沟通，以确保项目成果被招标方完全消化吸收。请在满足以上要求的前提下，阐述可提供的知识转移内容和方式。交付文档要求应标方应提供数据治理平台全部源代码；提供的核心设计按系统、分模块列明；明确每个实施阶段向招标方交付的文档，且在系统分析设计、实施部署、运行维护、进度管理等各环节至少提供各1个文档模板，包括但不限于需求分析书、概要设计书、详细设计书、开发及上线管理说明书、系统实施方案、系统安装说明书、系统使用手册、系统运维手册等。产品实施服务要求与周边系统对接要求数据治理平台