DB52-T 1546-2020 经济普查数据信息化建设规范

ICS35.080

CCSL77

DB52

贵州省地方标准

DB52/T1546—2020

经济普查数据信息化建设规范

Specificationforconstructionofeconomiccensusdatainformation

2020-12-16发布2021-04-01实施

贵州省市场监督管理局发布

DB52/T1546—2020

经济普查数据信息化建设规范

1范围

本文件规定了经济普查数据信息化建设的术语和定义、基本要求、构成、要素功能、信息安全。

本文件适用于经济普查数据信息化的建设。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，

仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修订单）适用于本

文件。

GB/T22239信息安全技术网络安全等级保护基本要求

GB/T37973信息安全技术大数据安全管理指南

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1

经济普查economiccensus

为全面掌握我国第二产业、第三产业的发展规模、结构和效益等情况，建立健全基本单位名录库及

数据库系统，研究制定国民经济和社会发展规划，提高决策和管理水平奠定基础所进行的全面性调查。

3.2

数据data

对事实、概念或指令的一种形式化表示，适用于以人工或自动方式进行通信、解释或处理。

3.3

数据关联dataassociation

对数据类之间存在的相互关系进行关联。

3.4

数据池化datapooling

对数据进行分类后放入不同的数据池中。

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3.5

数据钻取dataDrilling

按照某个特定层次结构或条件进行数据细分呈现，层层深入以便更详细查看数据。

3.6

下钻drilldown

从当前数据往下展开下一层数据。

4基本要求

4.1部署

4.1.1宜部署在云存储平台或本地存储平台上。

4.1.2应部署配置应用访问服务器、数据库服务器、加工服务器等。

4.2数据库

数据存储应支持各类数据库管理系统（DBMS）。

4.3数据

4.3.1数据来源

按照历次经济普查的要求，获取的调查对象及调查范围的普查数据。

4.3.2数据内容

4.3.2.1内容组成

从事第二产业和第三产业的全部法人单位、产业活动单位和个体经营户的经济普查内容，包括单位

基本情况、组织结构、人员工资、财务状况、能源生产与消费、生产能力、生产经营和服务活动、固定

资产投资情况、研发活动、信息化和电子商务交易情况等。

4.3.2.2核心指标

核心指标数据应包括以下两类：

a)属性核心指标：组织机构代码、统一社会信用代码、行业代码、报表类别、区划代码、登记注

册类型、控股情况、隶属关系、执行会计制度类别、机构类型、营业状态；

b)数值核心指标：产业活动单位数、从业人员期末人数、女性期末人数、营业收入、主营业务收

入、资产总计、经营性单位收入、非经营性单位支出（费用）。

4.3.2.3其他指标

其它指标数据参考国家历次经济普查方案中的核心指标之外的指标数据。

5构成

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5.1构成图

经济普查数据信息化构成图见图1。

图1经济普查数据信息化构成图

5.2构成要素

经济普查数据信息化的构成要素应包括以下内容：

a)数据汇聚：在统计标准及元数据的支撑下，对历次普查的数据进行汇聚；

b)数据存储：包括经济普查基层数据、综合数据、汇总数据、专题数据的存储；

c)数据管理：包括经济普查制度管理、数据关联和数据池化；

d)数据加工：按需对历次经济普查数据的时间方向和子表方向进行加工、汇总；

e)数据应用：包括经济普查基层数据、加工后数据的解读和分析；

f)数据展示：用图、表的不同形式展现历次经济普查数据的变化情况。

6要素功能

6.1数据汇聚

数据汇聚要素应包括以下功能：

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a)普查基层数据汇聚：对历次经济普查的基层数据进行清洗、转换、加载、聚集；

b)普查综合数据汇聚：对历次经济普查的综合数据进行清洗、转换、加载、聚集。

6.2数据存储

数据存储要素应包括以下功能：

a)普查基层数据：对普查基层表中基层单位数据经过清洗、转换后进行加载和存储；

b)普查综合数据：对普查综合年鉴表中综合数据经过碎片化和数据化处理后进行加载和存储；

c)普查汇总数据：对普查基层数据经过数据加工后产生的汇总过程数据及结果数据进行存储；

d)普查专题数据：对普查基层数据按不同业务需要进行专题定义和划分，并构建虚拟存储空间。

6.3数据管理

6.3.1制度管理

制度管理要素包括以下功能：

a)制度分类：对历次经济普查按国家经济普查制度进行分类构建和管理；

b)报表管理：对普查制度分类下的普查报表和维度表进行分类构建和管理；

c)指标管理：对普查报表分类下的普查指标进行分类构建和管理。

6.3.2数据关联

数据关联处理功能采用以下方式：

a)时间跨度关联：对已经入库的经济普查数据建立以普查期别为主线的数据关联，每5年为一个

期别，关联字段为统一社会信用代码或组织机构代码，时间跨度关联用于关联历次经济普查数

据；

b)子表延伸关联：对已经入库的经济普查数据以单一经济普查为范围，以普查单位为主线建立主

表同子表的数据关联，关联字段为统一社会信用代码或组织机构代码，子表延伸关联用于关联

普查单位主表数据与对应子表数据；

c)扩展关联：对其它需要数据关联的应用，应建立数据的扩展关联，按需建立数据关联模型，关

联字段按需定义，扩展关联用于建立不同数据表之间的关系。

6.3.3数据池化

数据池化处理功能采用以下方式：

a)数池规划：对经济普查数据的数据池划分进行规划，依据每一次经济普查建立不同的数据池；

b)全量索引：对已入库的经济普查数据进行全量索引，建立键值对关系，为数据入池做好准备；

c)数据入池：对已全量索引的数据，依据数据池的划分，分别导入不同的数据池；

d)池界虚化：对已入池的数据，依据不同的数据专题需要，建立不同的虚拟化数据池；

e)跨池融合：对不同数据池但同属一个根级数据池的数据，建立融合型数据池。

6.4数据加工

数据加工要素应包括以下功能：

a)数值加工：对数值型数据进行数据加工，包括计数、求和、平均等基础加工，可进行计算方式

的扩展；

b)维度加工：依据数据维度的维度项对数据进行加工；

c)关系加工：依据数据内在的关系加工成具有全包含关系和其中包含关系的数据报表；

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d)分类加工：对数据按自定义分类进行数据加工；

e)层级加工：依据数据维度或数据分类的层级关系进行数据加工，支持层级的嵌套。

6.5数据应用

6.5.1数据解读

数据解读要素应包括以下功能：

a)基层数据维度解读：对基层数据基于统计维度进行快速数据分类和下钻解读；

b)专题数据维度解读：对专题数据基于统计维度进行快速数据分类和下钻解读；

c)汇总数据维度解读：对汇总表中的任一数据，可基于可选维度对数据进行下钻和回溯应用，直

到最末端的基层数据；

d)汇总结果自我描述：加工形成的数据汇总表，可自我描述加工时的数据环境和加工过程。

6.5.2数据分析

数据分析要素应包括以下功能：

a)汇总数据构成分析：对汇总数据可根据所选维度或所选维度层级进行构成分析；

b)汇总数据排名分析：对汇总数据可根据所选维度或所选维度层级进行排名分析；

c)汇总数据变化跟踪分析：在比较不同时间维度的汇总数据时，如数据包含的统计标准发生了变

化，可基于图示跟踪分析统计标准的变化情况。

6.6数据展示

数据展示要素应包括以下功能：

a)基层数据时间跨度展示：时间跨度方向探测和展示同一单位在历次经济普查的变化情况；

b)基层数据子表延伸展示：子表延伸方向探测和展示同一单位在当前普查中各分类子表的数据情

况；

c)基层数据关联展示：在进行基层数据时间跨度展示时，显示关联指标在历次普查中的数据变化

情况；

d)综合数据重组展示：对已定案的整表综合数据进行行列重新组合，形成并展示新的综合数据表；

e)综合数据地域叠加展示：对同一张综合数据表，如存在不同地域数据，可多选不同地域做数据

叠加展示；

f)汇总数据图表展示：动态按所选内容生成趋势图表或构成图表，或基于表内数值大小按图块面

积或颜色深浅进行展示；

g)专题数据展示：对专题数据池中的基层数据和基于专题数据加工的汇总数据进行展示。

7信息安全

7.1网络安全

按GB/T22239的规定执行。

7.2数据安全

按GB/T37973的规定执行。

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