XX学院新型信息网络智慧校园“一张网”建设需求说明.docx

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1、XX学院新型信息网络智慧校园“一张网”建设需求说明一、项目概况通过对建设人学校统一数据标准的制定和管理，全面采集治理各类数据，对数据进行数据治理,构建一套长期服务于全校的高质量、多维度的数据“一张网”。可为全校各个部门、各位师生、各类软件开发者提供全面、便利的数据供应支持，用于支持智慧校园统一平台、个人信息查询、决策辅助、数据分析、综合报表填报、软件系统开发、数据下载等多种用途。建设全校级数据标准体系，帮助学校构建和完善未来新建业务系统的数据准入制度，使智慧校园的整体建设向规范化、标准化、科学化方向发展。建设清单:内容清单序号建设类别建设项数量单位1智慧校园“一张网”数据治理体系建设1项2校级

2、数据标准制定及标准落地方案制定1项3数据治理服务1项4数据治理总体监控1项5线下表格数据采集与清洗1个6平台集成1项二、项目需求（一）建设要求1.技术要求（1）数据标准先行：以国家标准和教育部发布的行业数据参考标准为基础，结合建设人实际情况进行调整和扩充，形成长期稳定的数据标准，并以此作为数据中心平台的建模依据。（2）全域数据采集：全域是指要求各种类型的数据能够采集入库，对于不同类型的数据要求能够采取相应的主流数据库。（3）松耦合架构：从数据采集到平台之间，以及数据平台与应用系统之间，均采用松耦合的体系，通过数据库、AP1等产生关联，整个系统层次清晰、关系简单、健壮稳定、开放性强。（4）开放体

3、系数据生态：采用REST风格的WebService接口，采用JSON或XM1数据格式，支持各种软件开发架构，支持不特定的第三方厂商，支持团队和个人开发者使用数据。2 .信息规范要求为配合和推进建设人信息化建设，保证应用系统正常运行，需要建立一个符合国家、教育部和行业标准的、适合建设人信息化建设的规范体系；以教育部教育部2012版教育信息化数据标准为基础，制定符合学校实际需要的数据标准规范、接口规范和管理规范。让信息化建设落到实处，做到有章可循，有序建设，从而从制度上保证整个系统的标准化、可扩展性、支持互操作、保证信息化工作的顺利进行。3 .性能指标要求（1）功能响应性要求系统响应时间：平均响应

4、时间不超过1秒，最大响应时间不超过2秒。（2）存储能力要求存储能力：系统整体数据处理与存储能力要具备扩展能力，能够支持TB级以上。流计算实时任务，数据吞吐量22万条记录/s。（3）处理能力要求系统进行数据查询时，在查询的数据量为1万条以上记录的情况下：500用户并发平均响应时间小于2秒；IOOO用户并发平均响应时间小于3秒，事务请求成功率99.99%o（4）运行环境要求采用目前主流的大数据、微服务、容器化技术，要求所有组件都基于容器方式进行部署，大数据计算平台软件不能限制节点扩展的数量，可以根据需要进行扩展节点。（5）连续性工作指标实现7X24小时连续不间断稳定工作标准。4 .安全性要求本项目

5、建设过程中，需要充分考虑数据从采集到集中存储到开放使用全路径的安全措施，包括数据采集、存储、开放、授权、调用、传输的全过程。软件的代码必须具备足够的安全特性，在Web层和后台屏蔽原生SQ1语句。涉及SQ1交互时，需要对敏感字段进行过滤，杜绝SQ1注入攻击，在HTM1层对不安全字符进行屏蔽。系统按照国家网络安全等级保护第三级（以等保定级专家定级意见为准）要求进行建设，配合建设人进行等保认证的改造工作。5 .国产化适配要求本次建设内容与服务要求能够适配国产操作系统、数据库、服务器等，需免费配合建设人进行信创环境的迁移和适配。（二）详细要求序号类别项目详细要求1数据治理体系建设数据调研通过对学校各个

6、职能部门的调研，了解各职能部门的业务内容、组织机构、管理信息系统、后台数据库信息、数据内容和形态、供需关系、交换共享要求、数据质量问题、可引入的标准资源等，对学校数据管控现状进行全面评估，输出XX学院数据资产现状报告。2数据管理规范与制度帮助学校设计和制定一整套数据管理相关的规范和制度，主要包括：数据管理的顶层设计方案、数据标准执行规范、数据访问安全规范、数据集成共享规范、数据质量保障规范、数据接口调用规范、数据存档操作规范、数据开发设计规范、软件操作流程规范、数据管理机构职能、数据质量保障要求、数据安全保障要求、数据供应保障要求、数据存档要求等等。3数据管理知识库输出根据数据采集、清洗过程中

7、梳理的信息，输出以下数据管理知识库信息：数据供需关系数据采集源信息原始数据数据字典集合数据采集ET1接口/任务信息元数据库数据质量规则库数据质量规则绑定表数据质量检核报告数据资产目录数据交换ET1接口/任务信息数据全流向信息4校级数据标准制定及标准落地方窠制定数据标准要求根据国家标准、教育部标准和建设人业务和数据特点，本着尽量减少对学校业务系统、管理过程的影响为原则，制定XX学院大学数据标准，并基于学校服务期限内使用的情况，根据需求进行调整。5数据标准体系为建设人提供的数据标准体系内容至少包括如下内容：元数据标准（参考JY/T1006-2012及国家强制标准并结合学校数据现状及业务需求完成梳理

8、）代码标准（参考JY/T1006-2012及国家强制标准并结合学校数据现状及业务需求完成梳理）编码规范（如学号、工号、房间号、部门编号、资产编号等符合建设人实际业务需求的编制规范）对象命名规范（如表、字段、接口、文档等对象的统一命名规则）6数据集数据标准的业务涵盖范围至少应包括：学校概况数据集、教职工管理数据集、学生管理数据集、教务管理数据集、财务管理数据集、图书管理数据集、一卡通管理数据集。7数据安全管理标准1、而向组织层面数据安全管理的顶层方针、策略、基本原则，如数据分类分级原则、数据安全和业务发展匹配原则、数据安全管理方针和政策，数据安全违规处理规定；数据安全各生命周期及具体某个特定安全

9、域的操作流程、规范，及相应的作业指导书或指南，配套模板文件等；数据安全模板文件，与管理流程、规范和指南相配套的固定格式文档，以确保执行一致性、以及便于数据或信息的汇总统计等，如权限申请和审批表模板，日志存储格式模板；执行数据安全管理制度产生的相应计划、表格、报告、各种运行/检查记录、日志文件等。8阶段输出成果本阶段输出部门调研报告数据供需关系数据字典汇总9数据治理服务数据接入1、数据接入：根据业务需求，在起始阶段定义数据获取、处理、治理、组织、服务各环节的流程、方法和流转机制，并根据数据探查和定义将多元异构数据接入大数据中心，完成与数据提供方的数据对账。（1）对接系统范围包括但不限于教务系统、

10、OA系统、学工系统（易班）、财务系统、图书管理系统、一卡通、科研系统、国资管理系统、统一身份认证、统一门户、VPN、督导平台等，项目实施过程中，未对接的业务系统可根据建设人实际需求进行替换或变更。（2）数据源接入服务A、实现主流数据库包括但不限于OraCIe、MySQ1、SqISerVer、PoStgreSQ1、HiVe、MongODB、dm、DaMeng（达梦）、KingBaSe（人大金仓）、KafkaImpa1ax文本等数据源的接入服务。B、实现可视化和脚本两种模式进行数据接入任务的建立，实现手动建立任务和周期建立任务。C、实现数据全量抽取和增量抽取两种方式。I）、实现对数据源进行数据源信

11、息的管理（数据源名称、数据源类型、来源单位、添加时间)，数据源责任部门和管理人员，方便后续数据确权的管理。E、实现对接入的数据源进行数据源的确权和授权管理，可分配接入的数据源分属不同的数据源管理部门和人员，对数据来源进行维护和管理，授权体系实现与学校统一身份认证的授权体系进行互通。F、检查当前数据源运行是否异常状况，查看连接异常的数据源数量，查看异常数据源明细。G、实现云端AP1数据接入。云端AP1数据集成能力演示，投标人需通过数据治理管理工具平台演示实现配置好API数据源后可通过产品进行全量交换、增量交换、任务调度、自动建表的自定义配置，同时需实现针对请求参数的自定义配置和测试，从接口获取到

12、数据后可在同一个界面完成数据结构及解析路径的定义和主键的配置以及目标库、目标表的定义，所有操作在同一个界面即可完成，无需重复操作。10数据处理(1)数据提取A、根据数据定义的结果，从源格式数据中提取出目的格式数据。根据数据种类不同，数据提取可分为结构化数据提取和非结构化数据提取。结构化提取的来源和目的数据格式均为结构化，主要是根据数据组织或业务需要进行数据的转换及整合，获得按照目的数据形式组织的数据。结构化提取首先获得结构化提取策略或规则并进行解析，得到从来源数据集/字段到目的数据集/字段的映射关系、运算规则，然后按照规则实施结构化提取。B、非结构化数据包括办公文档、网页、文本、图像和视频。这

13、些数据需要进行结构化提取才便于进行进一步的计算和使用，在硬件资源环境许可下，根据建设人实际建设需求，对全校非结构化数据资源进行统一存储、统一计算。（2）数据清洗A、根据数据定义结果进行数据过滤、去重、格转、校验操作，生成满足标准及质量要求的数据。通过数据清洗实现数据标准化。B、数据整合确认权威数据源，将两系统相同字段进行去重处理，扩展数据维度。经过清洗的数据需满足以下要求：单一字段中不存在多种信息；相同对象的名称表达一致；缩写词、惯用语的表达一致；值与字段名含义匹配；同类数据的计量单位统一；同一字段内的数据格式统一。C、结构化数据清洗服务：根据数据质量管理的要求，对问题数据利用相关技术的数据清

14、洗规则，转化成满足数据质量要求的数据。D、非结构化、半结构化治理服务：根据数据质量管理的要求，对问题数据或有价值数据进行监控、调度、标注、转码、转换、内容挖掘等服务。E、使用相关工具配置AP1接口、离线表格、数据库、ET1类型等至少四种数据共享方式。F、开展数据治理服务过程中，记录相关业务元数据、技术元数据信息，并将相关内容配置、记录在学校已有数据仓库管理系统中相关模块。（3）数据关联根据数据定义中的关联规则或算法，将数据和其它知识数据、业务数据进行关联，并输出关联信息，实现关联回填、关联提取。主要包括：人员身份关联、车辆物品关联、时空关联、认证账号关联、手机注册信息关联、活动场所关联。（4）数据对比在数据处理过程中，按照规则对结构化数据进行相同比较或相似度计算，对于命中规则的数据，实现按照输出描述进行输出，常用于信息布控和信息订阅。（5）数据标识基于标签知识库，利用标签引擎对数据进行比对分析、模型计算，并对其打上标签，为上层应用提供支撑。标签一般分为通用标签和业务标签。通用标签是数据自身所蕴含特性的显性化，通常利用知识库，结合数据自身属性或关联比对结果来确定的标签。如：数据敏感级别标识：维护不同敏感级别的规则（如：领导帐号、举报邮箱），通过匹配，对数据标识相应敏感级别。（6）数据分发完成数据提取、清洗、关联、比对和标识之