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广联达公共资源交易大数据云平台

2018-04-11 作者:067F323F-DCE4-4045-A15F-1676D2EADB99 【收藏】

广联达公共资源交易大数据云平台

应用领域:政务

应用背景及需求:

      公共资源交易中心是为监管公共资源交易活动并为之提供咨询及服务的机构,是公共资源统一进场交易的服务平台。在公共资源交易中心进行的交易活动主要有工程建设招投标、土地和矿业权交易、企业国有产权交易、政府采购等。

       随着互联网基础设施的不断完善和信息技术的发展,各地交易中心逐渐开展了网上招标、在线投标、电子开标和网上评标的全过程电子化,实现了一切业务在线化,一切交易数据化。

       2013年《电子招标投标办法》及其技术规范的颁布实施,各级政府积极推进依法行政、简政放权,基于互联网的招投标总体方向已经朝着更加规范,更高效率,更加透明的方向发展。在这个过程中也积累了海量、实时、精准的电子化交易数据。大数据技术的逐步成熟为解决行业难题提供可行性。因此国务院办公厅关于印发《整合建立统一的公共资源交易平台工作方案的通知》国办发〔2015〕63号提出创新监管体制,各级行政主管部门要运用大数据等手段,实施电子化行政监督,强化对交易活动的动态监督和预警。李克强总理也在2016年3月28日,国务院召开第四次廉政工作会议明确提出:要求全程监控公共资源交易,交易平台尽快“建起来”,今年6月底前各地区完成市场整合和平台建设;电子系统尽快“联起来”,力争今年底前建成国家公共资源电子交易系统;交易数据尽快“用起来”,充分运用大数据等技术手段,加强跟踪分析和监测预警,及时发现查处交易活动中的违规和腐败行为。

       广联达基于各交易中心沉淀的电子数据。利用大数据技术推动公共资源交易由电子化阶段向大数据应用阶段的跨越。各交易中心也通过互联网思维和大数据技术的运用,使公共资源交易电子化能够提供智慧决策、有效监管和精准服务数据应用。

二、需求

1、市场主体的需求

       一是市场主体参与市场竞争的成本高。由于各地信息化水平不同,交易流程规则不统一、数据不共享,管理方式各自为政,造成企业进入不同地市进行交易时,需要了解当地规则,重新上报资料,数据证书重复办理,一定程度上影响了市场主体的积极性,加大了企业的成本。

       二是围串标行为仍然存在。围标串标行为增加了投资人成本、造成国有资金的大量流失,制约了公共资源交易市场的健康有序发展,一定程度上导致腐败问题易发高。

       三是市场主体的信用信息不完整。由于我省各地之间,省内省外的工商、审计、司法、税务、建委等各部门存在数据孤岛,造成企业在公共资源交易体系中的信用信息不能全面、真实、完整的还原企业信用的全貌,造成了事实上的市场主体竞争不公平,体现出一定的区域壁垒。

       四是市场价格信息的不透明。材料设备成本占建设工程的主要成本。传统询价一方面信息公开范围狭窄,导致信息沟通严重受阻,降低了采购效率,损害了采购的公平性;另一方面询价方式较为单一,传统的电话、传真等询价方式容易导致供应商报价存在差距,影响询比价效果和效率,比价工作缺乏透明度造成专家评标尺度难把握,业主成本难降低。

2、行业发展的期望

       2015年3月5日,李克强总理在第十二届全国人民代表大会第三次会议上作政府工作报告,报告中明确提出:我们要全面推进依法治国,加快建设法治政府、创新政府、廉洁政府和服务型政府,增强政府执行力和公信力,促进国家治理体系和治理能力现代化。

       2015年2月27日,时任省长陈敏尔在省政府第三次廉政工作会议上强调:“要切实管好公共资源。依靠技术进步和制度创新,推动平台信息化、监督精准化、交易规范化,实现权力在阳光下运行,做到“人在干、云在算”

       《国务院办公厅关于印发整合建立统一的公共资源交易平台工作方案的通知》国办发〔2015〕63号提出创新监管体制,各级行政主管部门要运用大数据等手段,实施电子化行政监督,强化对交易活动的动态监督和预警。

三、应用价值

       本项目的建设有助于政府宏观经济管理部门及时、全面、准确地掌握宏结构性改革成效;有助于及时分析形势发展变化、有效把握总体态势,预测预判热点问题、提前布局管理策略,深度挖掘数据关联关系、预测发展趋势等。有助于省发改委提高管理和决策水平,提供优质、高效的信息服务;有助于公众和企业及时了解相关政策,宏观经济形势及信息,提高政府信息公开的准确性、真实性和及时性;有助于更好地体现“执政为民”的执政要求和“科学发展观”的重要思想。


应用系统逻辑架构: 无

采用的关键技术及产品组合:

功能性技术:

1、数据采集

1.1 接口规范

因为数据来源于不同平台,与各平台交换数据,需要参考和制定相关规范。比如与互联互通平台交换数据,可参考如下规范:

《国家公共服务平台电子招投标系统通用数据接口》

《互联网+贵州省公共资源交易系统注册及基本资质信息维护操作细则》

《互联网+贵州省公共资源建设工程(招标)电子化交易系统操作细则》

《互联网+贵州省公共资源政府采购(招标)电子化交易系统操作细则》

《互联网+贵州省公共资源矿业权电子挂牌交易系统操作细则》

《互联网+贵州省公共资源土地电子挂牌交易系统操作细则》

1.2 数据来源

       内部数据

       贵州省公共资源交易互联互通平台成功上线运行,实现政府公共服务全覆盖、全联通、全方位、全天候、全过程“五全服务”。互联互通平台打破了信息孤岛,持续汇集大量的数据资产,包括全省的法人数据、建设工程交易数据、政府采购数据、土地电子挂牌、矿业权电子挂牌数据等,这一部分数据将成为数据挖掘平台的重要来源之一。

       政府共享数据

       预留省政府各部门数据接口,比如工商、住建等政府部门,积累大量的公共信息数据,比如企业注册信息、法人单位数据、公共服务数据、施工企业资质,企业诚信数据等,这一部分数据加入关联分析,将会进一步打破信息孤岛,能够更好的分析宏观趋势,能够更快的发现异常行为,及时进行有效调控。

       互联网公开数据

       互联网上有大量公开信息,比如与项目有关的各省市的招标公告、中标公示,还有GDP、建筑业产值、固定资产投资等宏观经济要素,这些数据都是碎片化散落于整个互联网上,没发进行进一步的挖掘分析,预留外部数据接口,为将来系统扩展,借助第三方爬虫工具,通过爬虫服务获取这些数据,进行结构化处理,做为平台数据源之一,便于做贵州省与其他省进行数据的横向对比。

       广联达公司提供数据

       广联达公司拥有成熟的大数据相关技术,以及企业自身积累的海量数据。比如材料价格信息、指标指数信息等。引入这些数据资产,一方面能够更好更全面的进行内部数据融合挖掘,另一方面将能够更好的为市场主体和社会公众提供精准服务。

1.3支撑平台

       网络公布数据采集平台

       外部数据采集通过主题爬虫自动对互联网数据进行监测获取。外部数据采集需要研发一个分布式网络爬虫与主题网络爬虫相结合的高性能分布式主题网络爬虫,并且在应对不同场景的应用时,需要有不同的爬虫策略,如广度优先爬虫、专注“Hidden Web”的爬虫、垂直搜索爬虫等。

       分布式主题网络爬虫的整体设计重点应该在于爬虫如何进行通信和主题相关性的判断。目前按通信方式的不同,分布式网络爬虫可以分为主从模式、自治模式和混合模式。主从模式是由一台主机作为控制节点(协调者)负责所有运行网络爬虫的主机进行管理,自治模式是系统中没有协调者,所有的爬虫相互通信,而混合模式则是主从模式和自治模式的结合,这种模式下所有的爬虫都可以相互通信且同时都具有任务分配功能,其体系结构如下图所示:

       传统的主题网络爬虫在关于页面与主题相关性判定所采用的传统向量空间模型已不能满足当今数据处理需求,需要设计具有语义分析功能的基于Web页面特点的改进型向量空间模型,并借助主题种子词智能选择地采集信息,即只搜寻那些与预定主题相关或相联系的页面。

通过高性能分布式主题网络爬虫,将相关外部数据每个页面的源码保存在数据库里,以供数据进一步提取、消重、分类、聚类等操作。

       智能分析引擎

①智能语义识别

       利用机器学习技术,依据行业通行标准和知识,基于历史数据,进行数学建模和模型维护。将自然语言处理技术应用于建材信息数据建模和模型维护。将云技术与机器学习技术、自然语言处理技术进行整合。

②智能分类技术

       结合人工智能分类算法(改进版朴素贝叶斯算法)和积累的物料相关的词库对物料描述数据进行智能分类,然后根据物料的特征属性进行拆分细化,生成唯一编码,并且生成规范、全面、详细的基础数据,为将来的物料信息交换和BI分析奠定基础。

1.4 数据导入平台

    系统实现自动识读市面大部分计价软件文件、XML文件、EXCEL文件,并能提取文件中的工程概况、总价、清单价格和人材机价格等造价信息;

    能通过数据交换平台自动识别和导入对接的数据;

    能与第三方服务平台对接,实现自动并持续采集相关的网络公开数据,比如其他省份的招标公示、中标公告等;

1.5 数据加工挖掘模型

       ETL是英文“Extract-Transform-Load”的缩写,用来描述将数据从来源端经过“抽取-转换-加载”至目的端的过程。ETL是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。整个环节主要包括结构化数据抽取模块、非结构化数据抽取模块、数据检验模块、数据标准化模块、数据对齐模块。数据的应用过程如下图所示,其中ETL过程主要用到CRF模型、基于深度神经网络的分类器以及其他一些机器学习算法。


       目前,据行业调查,大数据80%的工作量在于数据的收集、清理和校验,其目的在于删除重复信息、纠正存在的错误,并提供数据一致性。数据的ETL过程是一个反复的过程,不可能在几天之内完成,只有不断的发现问题,解决问题,进一步将数据转换为信息、数据知识和数据智慧,从而提高企业核心竞争力。

       当然,数据的ETL过程不仅仅是技术能力问题,同时需要有海量的行业数据积累和丰富的行业知识资源。例如在数据清洗环节,需要对省公共资源交易中心的招投标项目预算中的建筑材料名称/型号实体、清单特征进行智能识别,标签标注。这些实体的智能识别率取决与机器学习对数据的积累。单从省交易中心内部产生的数据远远不能机器学习所需要的数据量。需要利用社会成熟的,通过积累全国工程预算数据沉淀出的行业知识库,才能满足对交易中心数据的智能化识别处理效率。因此ETL过程中需要引入有社会丰富工程招投标,政府采购领域的建材实体库行业知识图谱、建材词典等资源。因此,只有利用全社会范围的海量数据进行有监督的机器学习,才能满足对省公共资源互联互通平台的数据处理效率及准确率。

将ETL后的数据,进行建模,数据挖掘模型设计。本次招标范围涉及的模型有8个:宏观经济要素与交易关联关系模型设计、行业集中度模型设计、省内外中小建筑企业景气度分析模型设计、交易行为风险度评估、政府采购效能评估模型、工程交易效能评估模型、药品采购分析模型。模型的技术路线如下:

       投标价格合理评估

       数据挖掘需要依据挖掘方向及应用场景设计挖掘算法模型,主要算法涉及语义标签自动生成算法、基于关联规则的社团识别模型、基于大数据技术的价与量综合分析模型,聚类分析法、造价指标及清单在招投标价格合理性评估模型

       这些算法为广联达积累的算法,根据对采购人数据挖掘需求,可以使用以下算法。

       语义标签自动生成模型

       潜在狄利克雷分布模型(Latent Dirichlet Allocation,LDA)由Blei于2002年提出,是一种用来解决潜在语义分析的概率生成模型,其原理如下图所示。 LDA模型的基本假设是:一个文本数据通常讨论若干个主题,而文本中的特定词汇可以反映所讨论的特定主题。由此,LDA将文本集合中的文本看成是若干主题的概率分布,而每个主题又视为所有词语的概率分布,这些词语即是每个主题的语义标签。 这种方法首先选定一个主题向量θ,确定每个主题被选择的概率。然后在生成每个单词的时候,从主题分布向量θ中选择一个主题z,按主题z的单词概率分布生成一个单词w。简言之,z和w都是单词级别变量,z由θ生成,w由z和β共同生成,一个单词w对应一个主题z的语义标签。

       基于关联规则的社团识别模型

       如果能从交易中心招投标数据中检测出相关社团关系网和具有指导意义的关联规则,就能从预防,监管,追罚等角度出发,对工程的投标状况跟踪预测,对围标串标等行为进行早期预警,进行全程的干预,采取针对性的措施,来消除或削弱一些投标人获取不当利益的可能性,确保招标质量,实现最优的技术和经济目标,帮助国家反腐具有重要意义。

       详细分析关联规则挖掘经典算法的流程来整体把握关联规则挖掘经典和最新算法实现原理,提出算法的不足之处,研究最新群智能算法,并结合评估量设计基于多目标的群智能关联规则挖掘模型。

       利用关联规则挖掘历年招投标数据库中投标企业,投标人,投标总价,投标单价,这些投标书中常见的属性之间的关系。总报价相近,但其中分项报价不合理,总价相近,其中部分项目价格雷同,部分单价完全相同;总价相同,分项乱调的,这些现象往往都有围标或者串标的嫌疑。通过关联规则的挖掘算法,挖掘出历年投标价格中可能存在的关联规则,从而防止围标和串标的不法行为的发生。

       从招标数据入手,通过建立基于多目标时序关联规则挖掘新模型,挖掘时间先后投标项目间存在的投标企业中隐藏关联关系,同时还可以挖掘历年投标数据库中可能存在的负关联规则,从正负两方面防止围标和串标的不法行为的发生。

       基于大数据技术的价与量综合分析模型

       公共资源交易数据对贵州省经济运行监测、宏观景气指数、宏观经济预测和投入产出分析有着不可替代的作用。在实际经济问题中,一个变量往往受到多个变量的影响,例如当地建筑工程大宗材料的用量与市场价格,除了受当地市场需求、物价水平、金融机构存款利率等多种省内因素影响外,还受诸如外部地区的产能、交通运输费等多种省外因素的影响,此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化。

       此种情况下,大多设计回归分析的数学模型进行计算。多元回归是指一个因变量(预报对象)与多个自变量(预报因子)的回归模型,如下述公式所示。设因变量为y,k个自变量分别为x1,x2,…,xk,描述因变量y如何依赖于自变量x1,x2,…,xk和误差项ε的方程称为多元回归模型。其一般形式可表示为:y=B0+B1x1+B2x2+…+Bkxk+E。式中B0,B1,B2,…,Bk是模型的参数,ε为误差项。

       多元回归模型中多个自变量之间的关系可以是线性的,也可以是非线性的,当遇到非线性模型时,最好将其转换为线性模型,从而设计多元线性回归模型。研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系,通常通过计算因变量与自变量的相关性进行因素分析。例如在对于共同影响一个变量的许多变量(因素)之间,找出哪些是重要因素,哪些是次要因素,这些因素之间又有什么关系等等。

       聚类分析法的应用

       聚类分析法基本原理的研究。聚类分析( cluster analysis) 是数理统计中研究物以类聚的一种方法, 它是将一批样品或变量, 按照其在性质上的亲疏程度进行分类, 描述其亲疏程度通常采用距离或相似系数。聚类分析按方法分为系统聚类与动态聚类, 按分类对象又可分为Q 型聚类( 对样品分类)和R型分类( 对变量分类)。为了能结合实际,我们研究了并提出改进的聚类算法。在招投标过程控制中, 应用的是改进的Q 型系统聚类法,公司相关课题组多年研究聚类算法,提出高维聚类法,布谷鸟多目标聚类法,具有良好的实用性。

       在招标过程控制中的应用。招标单位在收齐资格审查合格投标人的投标文件后, 即可开展判别分类工作。每个投标人视为一类, 其投标文件为样本, 样本指标选择可量化的参数。按照聚类分析法步骤并类, 画出过程谱系图后, 依据实际情况确定分类标准( 一般投标人数量多时,分类标准距离定大一些) 。判别分类后, 招标人能够直观了解投标人的关联关系, 发现潜在的围标行为,采取针对性的措施,来消除或削弱一些投标人获取不当利益的可能性,确保招标质量, 选择到理想的承包商,实现最优的技术和经济目标。

       清单材料价格在招投标价格合理性评估模型

       同区域同类型的相似工程在工程造价各项指标值呈现一定的正态分布。基于这一属性特征。引入对交易数据的指标分析法进行投标行为的分析。将交易计价清单,采用智能语义识别、智能分类技术处理不规范的数据,如材料名称的不统一、分部分项与清单的匹配关系等,并利用动态研究价格指数法,动态调整历史项目造价指标值。利用本项目各项指标所处与同类项目大数据造价指标区间范围分布,分析报价异常行为,是否有围标嫌疑,同时还可以分析国有投资项目在资金使用效率上与市场平均水平的差异,以此来促进国有投资的使用效率。

系统非功能性设计

1、先进性

       结合业务需要,积极引入先进技术,如OSGI插件技术、SOA体系架构、领域建模技术、SSH框架技术等,不仅满足系统现在的需要,也能满足系统未来发展的需要。

       本系统采用J2EE企业级应用体系架构。J2EE是一种利用Java 2平台来简化诸多与多级企业解决方案的开发、部署和管理相关的复杂问题的体系结构。

       J2EE提供了一个企业级的计算模型和运行环境用于开发和部署多层体系结构的应用(附图所示为J2EE的应用模型)。它通过提供政务计算环境所必需的各种服务,使得部署在J2EE平台上的多层应用可以实现高可用性、安全性、可扩展性和可靠性。它的优越性在于:计算平台支持Java语言,使得基于J2EE标准开发的应用可以跨平台地移植;Java语言非常安全、严格,这使开发者可以编写出非常安全可靠的代码; J2EE提供了企业计算中需要的所有服务,且更加易用; J2EE中多数标准定义了接口,例如JNDI(Java Naming and Directory Interface)、JDBC、Java Mail等,因此可以和许多厂商的产品配合,容易得到广泛的支持;J2EE树立了一个广泛而通用的标准,大大简化了应用开发和移植过程。

2、安全性

       数据交换是实现异构系统之间、新老系统之间信息透明交换的一种解决方式。通过采用统一的数据交换标准,各应用系统与数据交换中心相连,通过数据交换中心来实现数据共享和路由,由于隔离了数据存储层和应用层,使得应用与其底层的数据结构和存储方式无关,从而不需要对原有业务系统进行改造,也不需要对已有的业务流程重新开发。这种连接方式实现了数据的无缝交换和共享访问,保证了各业务系统的有效协同,同时又能保证各应用系统的相互独立性和低耦合性,从整体上提高了系统运作效率和安全性。

SR平台采用IBM MQ(message queue)技术,保证了远程消息传递的可靠性,高效率和安全性。

3、易操作

       界面设计和功能设置充分体现了“以人为本”的思想,系统采用面向处理对象的操作模式和“智能化”、“人性化(用户界面自定义)”的操作界面。系统将贯彻面向最终用户的原则,通过界面统一整合,使操作简单、直观、灵活,易于学习掌握,便于用户使用和管理,以发挥系统的最大实际效益。采购系统同时具有分级权限和逐级授权管理功能。

4、高效性

       积极利用分层架构和动态部署技术,以及界面三分离、工作流引擎、内容管理引擎等技术,大幅提高系统的适应性,以灵活应对复杂多变的数据分析。为大数据平台的高效计算打下坚实的基础。

5、可扩展性

       在软件设计开发过程中,遵从已有的数据标准和规范,同时对软件本身的各类接口设计做到科学、规范。一方面与已有的系统很好地衔接,另一方面为将来的功能扩展和系统维护奠定良好基础,使系统具备足够的开放性和灵活性,能适应未来需求变化而进行必要的扩展;采购系统采用XML等国际标准作为数据交换接口规范,具备良好的开放性,充分考虑今后纵向和横向的功能扩展及应用系统集成。

6、硬件扩展性

       软件设计开发过程中,遵从已有的数据标准和规范,同时对软件本身的各类接口设计做到科学、规范。一方面与已有的系统很好地衔接,另一方面为将来的功能扩展和系统维护奠定良好基础,使系统具备足够的开放性和灵活性,能适应未来需求变化而进行必要的扩展;采购系统采用XML国际标准作为数据交换接口规范,具备良好的开放性,充分考虑今后纵向和横向的功能扩展及应用系统集成。

7、网络安全策略建议

       大数据应用服务平台在安全保证方案设计需要全方位整体的从技术、管理等方面进行全面的安全设计和建设,有效提高本平台的防护、检测、响应、恢复能力,以抵御不断出现的安全威胁与风险,保证系统长期稳定可靠的运行。大数据应用服务平台的安全保障体系将在统一的安全策略指导下,建议充分利用已有云上贵州及阿里云信息安全基础设施,通过安全技术体系、安全管理体系、 应急响应支援体系等,形成集防护、 检测、 响应、恢复于一体的安全保障体系,从而实现实体安全、网络系统安全、应用安全、数据安全、安全管理,以满足大数据应用服务平台全方位的安全需求。

8、物理安全方案

       保证系统各种设备的物理安全是保障整个网络系统安全的前提。物理安全是保护计算机网络设备、设施以及其他媒体免遭地震、水灾、火灾等环境事故以及认为操作失误或错误及各种计算机犯罪行为导致的破坏过程。它主要包括三个方面:环境安全、设备安全、线路安全。

为了将不同密级的网络隔离开,平台部署的计算机中心还要采用隔离技术将核心密和普密两个网络在物理上隔离,同时保证在逻辑上两个网络能够连通。

为了保证机房的温湿度、洁净度、照度、防静电、防干扰、防震动、防雷电等,能充分满足计算机设备的安全可靠地运行,延长计算机系统使用寿命的要求。在设计上要求充分考虑设备布局、功能划分、整体效果、装饰风格,体现现代机房的特点。

机房工程主要分为以下几个部分:

    精装修:隔断工程、地面工程、门窗工程、天花吊顶、墙面装饰;

    电气:机房供配电、UPS、照明;

    通风:精密空调、新风系统;

    防火;

    防雷、接地保护;

    环境监测:对机房配电系统、空调系统、UPS、门禁、消防等设备进行实时监控。

       网络拓扑结构设计将公开服务器和外网及内部其他网络进行必要的隔离,避免网络结构信息外泄;同时对外网的服务请求加以过滤,只允许正常通信的数据包到达相应主机,其他的请求服务在到达主机之前早到拒绝。

9、网络(信息传输)安全

       信息在传输的过程中容易被获取,特别是面向广域网的信息传输。一旦被获取,内部的一些信息将被暴露,被网络破坏分子获取权限,实时破坏活动。对于这样的安全防范,采用加密技术、VPN的访问方式,都是行之有效的保护措施。

       防火墙安全技术

       系统数据来源有互联互通数据及外部第三方企业提供的数据,从网络安全角度上讲,它们属于不同的网络安全域,因此在各中心的网络边界,以及政务网和Internet边界都应安装防火墙,并需要实施相应的安全策略控制。另外,根据对外提供信息查询等服务的要求,为了控制对关键服务器的授权访问控制,建议把对外公开服务器集合起来划分一个专门的服务器子网,设置防火墙策略来保护对它们的访问。网络边界安全一般是采用防火墙等成熟产品和技术实现网络访问控制,采用安全检测手段防范非法用户的主动入侵。

       入侵检测安全技术

       入侵检测系统是近些年出现的新型网络安全技术,目的是提供实时的入侵检测及采取相应的防护手段,如发现违规访问、阻断网络连接、内部越权访问等,发现更为隐蔽的攻击。目前网络入侵安全问题主要采用网络入侵监测系统等成熟产品和技术来解决。

       数据传输安全

       为保证数据传输的机密性和完整性,同时对拨号用户接入采用强身份认证,建议在电子政务专用网络中采用VPN系统。

       内部系统间的信息传输

       内部系统间的信息传输采用控制列表方式,采用访问控制列表对四层的通讯端口,三层的IP地址,二层的MAC地址进行访问控制细化。可以对其中单台工作站进行访问控制。比如部门中A工作站到B工作站的数据流可以通过,B工作站到A工作站数据流就不允许通过。或者A工作站到B工作站的TCP80端口数据流可以通过,其他TCP/UDP端口数据流就不能通过等。

       外部用户与内部用户间的信息传输

       外部用户访问平台,由于其通过Internet等复杂环境的广域网来访问,其安全威胁的程度比较大,建议采用VPN技术来验证。建议外部用户采用VPN客户端,通过身份和口令的匹配,并通过双方加密方式的协商,建立一条跨广域网的私有通道。确保在通道内的传输不会被外泄和获取。

       NAT技术

       内部用户访问外部网络,如果暴露的内部IP等信息是相当危险的。通过NAT地址转换来完成地址隐藏是一种有效的安全保障。


具体实现的功能:

围绕 “数据理政、数据监管、数据服务”三个专题,借助图形可视化的手段,探索建立宏观调控决策支持、风险预警和执行监督、数据服务应用体系:

       1、宏观经济要素与交易额关联关系:通过交易中心历史时间轴上交易额、投标企业参与度数据的变化与统计局经济要素,按时间周期变化进行拟合关联度挖掘,找到宏观经济要素与交易中心交易数据的关联度及先行周期。通过交易额的波动,预测未来本省的经济要素的变化情况,预测未来经济发展趋势,提前布局管理策略。

       2、行业集中度分析:根据企业中标量、企业规模分析某一领域内企业的中标项目金额的分布,得出企业收入基尼系数的变化率。从而得出该行业是否属趋于良性竞争,辅助政府改进行业管理政策。

       3、政府采购效能评估:利用各地政府采购交易系统产生的业务流数据,分析各业务环节服务效能指数,找出服务优化路径,促进各地不断优化提升政府采购交易服务的效率。从而提高政府采购对财政资金的利用效率。

       4、建设工程交易效能评估:利用各地建设工程交易系统产生的业务流数据,分析各业务环节服务效能指数,比对各交易中心服务效能,促进各地不断优化提升建设工程交易服务的效率。从而提高市场主体对服务的满意度。

       5、交易行为风险度识别:依据招投标人、招标代理历史项目的行为数据,通过投标效能分析模型、横向、纵向合谋风险评估模型,评估项目中的违规风险概率,计算投标单位的风险度。便于监管部门快速评估招投标人在项目交易中的违规风险概率,并针对性的进行重点监督。


部署运维方案:

一、广联达运维服务体系与维修方案

1、常见的操作或业务问题可以得到及时有效的答复和解决;

2、软件的安装、设置及调试有全面的保障,同时也可以在实际操作过程中得到相关计算机处理、软件维护能力的提升,便于培养相应人员和储备人才;

3、软件的正常使用能得到有效而彻底的保障,能确保在各种外界环境的影响下软件的正常使用,无后顾之忧;

4、基础数据的延续使用和初始化,避免大量的重复工作,方便将软件投入到新项目上使用;

5、满足客户对产品功能的提升需要,实现个性化需要,和行业软件应用水平保持一致;

6、保障软件应用的有效过渡和延续使用;

7、出现意外情况能有解决方案,可合理减少意外情况带来的损失;

8、结合实际情况的需要,改善业务流程,提高用户效率;

9、了解系统的能力及不足,定位问题的来源并得到如何避免他们的建议及方案;

10、对潜在的性能问题进行预测,在其出现之前发现他们,减少对系统的影响;

11、降低系统潜在的风险,包括数据丢失、安全漏洞、系统崩溃、性能降低及资源。

二、售后服务支持

1、热线电话支持

       广联达公司为用户提供售后服务热点电话:4000166166.当系统在运行过程中出现与数据管理系统产品有关的技术问题时,您可以很方便地通过热线将问题进行记录和解决,为响应贵州公共资源交易大数据平台招标文件要求的需要,我们特提供7*24小时的热线服务。对于任何用户所提出的技术问题,技术服务顾问将负责对该问题进行记录、跟踪和处理,直到该问题得以圆满解决。同时将根据该问题对用户系统的影响程度赋予一定的严重等级,并以此来排定优先顺序,以便严重的或紧急的问题能够在最短的时间内予以解决。

2、E-Mail电子邮件服务支持

       用户可以通过电子邮件Webmaster@glodon.com 的形式随时向广联达公司运维部发送与数据库系统有关的各类问题请求,我们的技术和业务专家负责实时监控用户的电子邮件信息,并及时予以回复,帮助、指导用户技术人员能够正确、安全地使用好此系统。

3、远程支持

       远程支持就是通过INTERNET网络(需要客户开放相关网关),使广联达公司的服务顾问在远程直接登录或注册到用户的计算机中,进行远程的问题分析、诊断以及通过操控客户电脑直接解决问题。当通过电话不能有效地解决问题时,为尽快解决客户问题,推荐使用该项服务。

       广联达公司将仅在得到用户的允许并在用户知道的情况下访问用户的系统。该服务对用户的系统绝对的安全,对数据保证绝对的完整性。

4、现场专家服务

       现场专家服务用于当前述服务不能解决问题或者有其它需要时,广联达公司可以根据用户的要求指派技术服务顾问前往现场,为您提供产品安装、产品升级、性能调整、系统恢复、操作培训、业务应用以及一些如造价分析、流程优化等服务。

5、主动服务

       为进一步提高客户服务满意度,了解和掌握客户不同业务部门的需求、意见和建议,提高服务质量,广联达项目运维部将与用户建立紧密的业务联系,使客户保持对最新企业管理思想和IT技术的了解、跟踪,从而同广联达建立起良好的业务合作伙伴关系。

6、故障排除服务

       当应用系统由于硬件、操作系统、网络、应用软件等原因造成系统性能下降而影响到软件系统的正常使用时,广联达技术专家可通过对系统全面的诊断、检测和分析,提出有效的解决方案,帮助用户提高系统运行的性能。进而为用户解决在软件使用全过程中遇到的关于软件的故障,包括:

① 无法正常登陆软件系统;

②软件出现影响使用的各类报错;

③因为软件之外的应用环境原因(如操作系统问题)导致软件不能正常使用;

④ 因病毒原因导致系统不能正常使用;

⑤ 局域网故障导致软件不能正常登陆和使用。

7、灾难恢复

       当用户处由于人为或自然原因遭到严重破坏出现重大意外如操作系统崩溃、硬件损坏等情况导致数据库不能正常访问和不能按常规方法进行备份或恢复时,广联达可选派高级技术专家及时赶赴事故现场帮助解决问题为用户提供旨在避免损失或尽量减少损失的服务,以数据库能正常使用或恢复绝大部分数据后能正常使用为目的。


大数据应用案例详细描述:

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