集团大数据中心研发建设项目（第二次）公开招标采购公告 （招标编号： ZZSS-2024-466 ）

项目所在地区： 四川省 一、招标条件

本 集团大数据中心研发建设项目（第二次） 已由项目审批/核准/备案机关批准 ，项目资金来源为 其他资金460万元， 招标人为 四川省商投信息技术有限责任公 司 。本项目已具备招标条件，现招标方式为 公开招标 。 二、项目概况和招标范围

规模： 集团大数据中心研发建设 范围：本招标项目划分为 1 个标段，本次招标为其中的：

(001)集团大数据中心研发建设;

三、投标人资格要求

(001集团大数据中心研发建设)的投标人资格能力要求：1、具有独立承担民事 责任的能力；

2、具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度； 3、具有履行合同所必须的设备和专业技术能力； 4、具有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录； 5、参加本次采购活动前三年内，在经营活动中没有重大违法记录； 6、法律、行政法规规定的其他条件； 7、投标人、投标人的法定代表人、主要负责人在参加本次采购活动前三年内无 行贿犯罪记录； 8、按照招标文件的规定合法获取招标文件的证明材料（代理机构提供证明材料 ）；

9、授权参加本次采购活动的投标人代表证明材料； 10、本项目不接受联合体投标； 11、单位负责人为同一人或者存在直接控股、管理关系的不同投标人，不得参

加同一合同项下的采购活动。除单一来源采购项目外，为采购项目提供整体设 计、规范编制或者项目管理、监理、检测等服务的投标人，不得再参加该采购 项目的其他采购活动;

本项目 不允许 联合体投标。

四、招标文件的获取

获取时间： 从2024年06月24日 09时00分到2024年06月28日 17时00分

获取方式： 本项目采取非现场报名,电子发售方式,供应商在我司指定网站( http://www.sczzss.cn/)报名，具体报名流程详见该网站供应商服务系统及使 用手册。报名所需资料：单位介绍信及经办人身份证明：获取招标文件时，供 应商为法人或者其他组织的，需提供单位介绍信（需注明采购项目名称、采购 项目编号、经办人姓名）、经办人身份证明加盖单位鲜章；供应商为自然人的 ，只需提供本人身份证明；本项目的报名登记表（信息填写完整无误）；将以 上报名所需资料上传至我司指定网站(http://www.sczzss.cn/)

五、投标文件的递交

递交截止时间： 2024年07月15日 10时00分

递交方式： 四川省成都市金牛区二环路西三段213号宏源大厦A座4楼纸质文 件递交

六、开标时间及地点

开标时间： 2024年07月15日 10时00分

开标地点： 四川省成都市金牛区二环路西三段213号宏源大厦A座4楼 七、其他

1.招标文件售价：人民币300元/份，招标文件售后不退,

投标资格不能转让；2.项目负责：刘菁、喻宇；质控审核：宋伟；项目执行： 张雨晴、文荟尧；询问、质疑、投诉受理：李静怡

八、监督部门

本招标项目的监督部门为 // 。 九、联系方式

招 标 人： 四川省商投信息技术有限责任公司

地 址： 四川省成都市青羊区德盛路91号8层808号 联 系 人： 李老师

电 话： 028-86921660

电子邮件： //

招标代理机构： 四川中泽盛世招标代理有限公司

地 址： 成都市金牛区二环路西三段213号宏源大厦A座4楼 联 系 人： 杨老师

电 话： 028-87789977

电子邮件： 2844136766@qq.com

招标人或其招标代理机构主要负责人（项目负责人）： （签名） 招标人或其招标代理机构： （盖章）

一、项目概述

后疫情时代全球产业链供应链深刻变化、全球治理体系深刻变革，国际经济复苏缓慢，国内加快构建 双循环新发展格局。四川省商业投资集团（以下简称集团）奋力打造全国一流现代供应链集成服务投资集团， 正处在改革转型发展的黄金期。加快信息化发展、建设数字化转型，是培育新发展动能，激发新发展活力， 促进聚焦主业，重构业务体系，重塑企业核心价值，增强核心竞争力，是实现集团高质量发展必然选择。

在新形势下集团制定了《集团十四五战略规划》《集团信息化规划纲要》，按照一切数据业务化、一 切业务数据化的工作目标，决定研发一套大数据中心系统，完善集团基础数据管理平台，并基于系统打造一千 多支的数据运营体系和建立统一的标准化体系，促进数据资源中心的形成，打破数据堡垒，实现数据共享和数据 价值。

二、建设目标

（一）总体目标

集团大数据平台是集团十四五规划战略落地的重要抓手，平台建设要实现形成一套完整的数据集成和应 用集成流程，建立数据标准体系及其管理机制。在此基础上打造大数据平台，通过研发大数据基础管理平台，实 现对现有系统、在建系统、拟建系统的数据汇集，包括但不限于对集团财务、OA、人力、供应链、糖酒等系统的 数据汇聚、治理、分析、共享与应用，打破集团与子集团、子集团之间和业务板块之间的数据孤岛，打通总部和 全级次企业间的信息流，聚合业务全流程和全领域数据，形成全集团一套数据，统筹沉淀集团数据资产，探 索数据价值，建设数据可视化应用，强化集团数据信息专业化管理，建立高效协同、一体化运作的数据管理体系 、标准体系和数据管理平台；加快集团信息和技术资源整合，推进资源共享；赋能集团各业务优化和创新应用， 提高精细化管理、促进集团提质增效，从而推进集团数字化转型进程，为适应数据时代提供强有力的保障。 （二）具体目标

1规范数据资产管理。梳理、汇聚和整合多渠道、多业务系统中的数据资源，建立统一的数据架构、数据存储 、数据处理、数据应用等机制，规范数据资源的生成和使用。

2建立数据资产管理和运营机制。建立符合公司实际情况的数据资产管理组织架构、工作流程、管理制度，以 及数据资产运营体系，助力公司业务精益运营、驱动业务显性增长，积极推动提升公司全体员工对数据资产管理 、数据资产应用的认知。

3实现数据资产全生命周期管理。通过元数据管理，完善对数据资产的描述；通过数据标准管理、数据质量管 理、数据安全管理，提升数据资产质量，以及数据安全性；通过数据集成和交换管理、数据资产管理，对数据加 工，实现数据资产标签化。

4建立数据资产管理，实现对公司数据资产全面盘点，建立全域数据资产管理体系，驱动业务数据化、数据资 产化。建立方便、易用的数据资产视图，使管理者、运营者等不同人员均可以快速、精确地查找到自己关心的数 据资产，实现对数据资产360°全景查看。

5建立统一报送平台，实现集团各级企业的数据收集和报送。利用数据清洗、数据去重、数据聚合等方式，实 现数据的一致性和准确性，指标的统一口径、从而达到了集团业务系统关键数据的统一性。与国资委的国资国 企在线监管平台充分对接，满足省国资委对集团国有资本穿透式监管要求。

三、建设内容（实质性要求）

（一）企业级大数据平台

研发企业级大数据平台，基于目前主流分布式数据库、流批处理引擎、消息中间件、任务调度、集群监控、 主数据管理引擎、元数据管理引擎、BI等工具组件，采用主流J2EE架构研发基础数据管理平台，实现包含数据采 集交换、数据存储、离线及实时开发（数据库驱动管理、数据接入、数据清洗与处理和可视化任务调度分配等） 、数据服务、数据资产（数据资产可视化、数据目录资源管理、数据标准管理以及数据质量管理等）、数据权限 （组件权限、权限配置等）、数据治理、数据门户、主数据管理、资源调度（集群资源调度情况、租户资源配置

等）、集群管理（集群硬件监控、集群角色管理、集群应用安装管理、集群应用配置等）等基础平台功能，实现 集团任何形式（结构化、非结构化、半结构化、实时流）和任何格式（包括文本、音频、视频和图像）的数据资 源汇集、建模、分析、应用，通过构建湖仓一体的大数据基础平台，实现数据全生命周期管理，通过统一接口提 供数据服务。通过云服务方式提供大数据平台需要的计算、存储、网络资源，支持动态扩展，通过集群部署保证 平台的高可用。

（二）数据治理及建模

完成业务数据的收集，汇集已建、在建、拟建的所有业务系统数据至大数据中心，完成协同办公、财务、人 力资源、供应链、糖酒等领域的数据治理，构建基于数据标准化的财务、人力、供应链、协同办公、糖酒等主题 域、集市，形成对应的指标体系，同时提供上述领域数据服务。

建立数据标准体系，形成以信息分类规范、通用数据编码规范、专业数据编码规范、数据指标规范、数据治 理标准等数据标准规范体系，以实现大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性和共享性管理。制定标 准发布流程，形成标准动态管理机制，不断完善大数据中心数据治理体系建设和数据治理能力提升。 （三）数据分析应用

在指标体系的基础上，通过专业BI工具，针对不同人群，采用不同的分析方法，实现多租户、多层级的协同 办公、财务、人力资源、供应链、糖酒等领域数据的分析和展示。

构建集团级综合大屏，从集团层面对公司经营情况进行全貌性的分析展示，构建业务板块大屏，总览公司总 体及各板块经营情况，为经营决策提供可视化指导。

构建多层级领导驾驶舱，实现关键业绩指标概览，主题式的指标经营看板，GIS地图展示等数据分析展示。 （四）数据报送

在报表平台基础上，构建集团多层级数据报送平台，实现数据的填报采集、多级汇总和数据上报。按照省国 资委要求对接省国资国企在线监管平台，实现数据上报。

四、需求分析（实质性要求）

（一）功能需求

1数据集成平台

建设数据集成平台，提供多样化的异构数据源、高效的数据自动化处理组件、全Web可视化配置开箱即用，拖 拽式零代码配置操作及智能化的实时监控等能力，减少数据集成流程的构建时间及复杂性，通过快速连接、 高时效融合多种异构数据。插拔式整合Flink、Spark、Hive等流批计算框架，按需实现弹性自动扩缩存储、计算 服务，提供数据离线/实时集成同步标准化，规范化，工具化，系统化，加快研发效率提升。主要包括数据建模、 数据采集、数据清洗/转换、数据加载、数据映射、数据处理监控、离线开发（数据库驱动管理、数据接入、数据 清洗与处理和可视化任务调度分配等）、资源调度（集群资源调度情况、租户资源配置等）、数据权限（组件权 限、权限配置等）、集群管理（集群硬件监控、集群角色管理、集群应用安装管理、集群应用配置等）、数据交 换、任务管理等模块。

2数据治理平台

建设数据治理平台，基于数据仓库分层方法，按业务主题域方式构建标准，统一数据模型，通过对数据从创 建到消亡的全过程的监控和治理，实现数据的统一管理，为企业保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应 用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性，从而帮助企业建立起符合自身特征的数据架构和数据治理体 系。主要包括数据标准、主数据、元数据、数据质量、数据资产（数据资产可视化、数据目录资源管理、数据标 准管理以及数据质量管理等）、数据共享、数据安全、数据生命周期、数据门户等模块。

3数据分析平台

建设数据分析平台，为不同实施人员提供面向数据仓库的OLAP/OLTP数据分析展现能力，同时也为业务人员提 供自助式数据分析能力，全方位满足用户的数据应用场景，通过丰富的数据分析手段，为用户提供一站式数据分 析平台。主要包括报表分析、图表分析、报告分析、可视化大屏分析等模块。

4数据报送平台

构建集团多层级数据报送平台，实现数据的填报采集、多级汇总和数据上报。按照省国资委要求对接省国资 国企在线监管平台，实现数据上报。

5统一运维管理

搭建大数据平台统一运维管理，任务运维管理、离线运维、实时运维、任务管理、告警事件、任务监控等运 维功能，通过云服务统一提供动态可扩展的计算、存储、网络资源，通过集群部署保证平台的高可用。 （二）数据治理服务需求

数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，为实现项目目标、提升数据的 价值，利用建成的大数据平台完成以下服务：

1数据标准体系建设

数据标准适用于业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营、管理中所涉及数据的规范化定义 和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。根据我公司实际情 况，制定符合我公司实际的数据标准体系，规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门、管理 部门等对数据的定义与使用的一致性。

2数据采集汇聚

在本项目实施过程中，全面梳理公司内外部数据资源，形成数据资源目录清单，同时利用可视化数据采集工 具，匹配相应的数据采集策略，创建数据采集任务，完成OA、财务、人力、供应链、糖酒业务等系统数据初步采 集，为后续数据治理与分析提供基础数据支撑。

3主数据管理

通过数据治理平台实现企业的主数据管理。

4元数据管理

通过数据治理平台实现技术元数据、业务元数据的统一管理。

5数据安全管理

数据安全管理贯穿于数据治理全过程，提供对隐私数据基于密码技术的加密、脱敏、模糊化处理、数据库授 权监控等多种数据安全管理措施，全方位保障数据的安全运作。

6数据存储管理

在大数据时代，对于数据爆炸式的增长，存储管理也将面临着一系列挑战。如何有效地降低存储资源的消耗 ，节省存储成本，也是数据治理的一个目标。对于数据存储，目前业界的一些主要的处理方式，包括数据压缩、 数据重分布、数据垃圾检测和清理、数据生命周期管理等。

7数据质量管理建设

数据质量是用以描述数据对使用者有价值和有用的程度。在本项目建设实施过程中，基于数据一致性、准确 性、完整性、唯一性、规范性、及时性等衡量标准，完成财务数据、人力资源数据、供应链业务数据、糖酒业务 数据等进行数据质量检核工作。

8数据资产运营

数据资产运营主要是实现数据资产价值的社会化，从数据安全管理及合规性、数据资产成本及价值创造、组 织结构优化、数据质量提升等方面进行规划并不断迭代，持续优化数据资产管理能力，提供不限于财务、人力、 供应链、糖酒业务的数据服务。

9数据可视化分析

根据公司战略及相关指标，建立数据分析模型，并利用数据分析平台将数据通过图表的方式传递出来，让用 户能够快速、准确地理解所要表达的信息，从而提高沟通效率。

10数据对接上报

按照国务院国有资产监督管理委员会相关要求，搭建数据采集与填报系统，并根据国资委监管体系数据标准 ，将公司数据上报至国资委监管平台，完成数据对接，同时建成集团各级企业统一的报送平台，实现数据的填报 、汇集、报送等功能。

（三）非功能性需求

1研发技术路线

平台底层使用以Hadoop生态为基础的大数据框架，构建存储计算。以Yarn等开源分布式资源调度管理，对运 行的MapReduce、Hive、Spark、Flink等进行资源的分配和调度，达到共用集群资源的目的。

平台采用开源生态系统的基于Hadoop生态圈技术架构，通过J2EE技术架构封装大数据相关技术并提供Web端的 简易的操作界面，使ETL、BI分析、运维管理等人员摆脱大数据建设对复杂底层技术的要求，通过简单的脚本（SQ L、shell、Python等）即可在企业数据中台实施方面拥有快速的大数据服务能力，通过低代码+BI实现可视化 报表的敏捷开发，同时可基于集团现有的技术栈自由选择对应的存储计算平台。

平台是基于Hadoop生态圈集数据汇聚、数据存储、数据治理、数据开发、数据管理、数据服务的一站式数据 中台，能快速的迭代Hadoop生态圈的新技术、新功能、新组件的演进。

2技术需求

（1）规范性需求

本项目的实施必须严格按照项目管理要求进行，保证软件质量，同时确保项目文档的完整性、规范性。

（2）软件可控需求

本项目要求开放应用层源代码，并提供项目的所有文档，包括但不止于软件详细设计文档、软件需求分析文 档、软件设施方案、数据库表结构设计文档等文档。

（3）安全性需求

从系统层面保障业务、数据、用户等方面的安全，采用md5等加密方式确保数据在传输过程中的安全，通过日 志分析、系统审计等确保系统的安全，通过短信等二次认证方式确保账户的安全。

（4）二次开发需求 提供二次开发的标准文档、项目编程规范，提供二次开发深入培训，方便用户自行二次开发。 （5）国产化需求

支持适配国产芯片、国产操作系统及国产应用软件，原则上系统实现全国产化。

（6）性能要求

在单个场景下，获取数据源列表、获取数据通道列表、查看离线任务、查看实时任务，并发量为50时，平均 响应时间均小于2s。在混合测试场景下，50并发压力测试持续运行1小时过程中，平均响应时间需小于3S，且应当 保证并发数据安全

平台的响应时间应该在用户接受的范围内。用户登录、浏览、事务性处理页面：平均响应时间1秒，繁忙时段 响应时间2秒。统计分析记录操作：平均响应时间2秒，繁忙时段响应时间3秒。

持续并发，业务操作平均响应时间<=3s,复杂操作平均响应时间<=8s,错误率<0.1%;

疲劳压测，业务操作平均响应时间<=3s,复杂操作平均响应时间<=8s,错误率<0.1%;

（7）云资源及部署需求

计算、存储、网络资源满足系统稳定运行、数据收集、数据备份、数据安全等需求，需通过云服务方式进行 集群部署，支持动态扩展，保证高可用，云资源应当满足自项目初验后3年的测试开发环境、生产环境的资源需求 。

（8）运维服务及其他需求

项目初验后，通过运维人员提供3年的运维服务。支持https、支持IPv6。

（四）其他需求

1本项目要求发表关于大数据方面的应用专利、论文至少一篇，申请著作权登记证书。

2系统研发过程中使用到的操作系统、数据库、中间件、BI等三方软件，需具备正版使用授权，三方软件需支 持全国产化适配。

3积极配合招标单位向相关部门申报奖项。

五、平台研发功能设计（实质性要求）

平台研发功能设计分为大数据基础平台、离线开发、实时开发、数据服务、数据资产、标签管理、BI可视化 、统一报送、报表管理平台、系统管理十大子模块。

其中大数据基础平台完全兼容开源生态，提供高可靠、安全、易用的集群管理能力，还支持大规模集群的安 装部署、监控、告警、权限管理等功能。

离线开发支持多源异构数据的接入和处理，通过在集成开发环境完成代码的编写以完成数据开发工作，代码 编写完成后可以发布生产。实时开发提供低延迟、高吞吐、高可靠的分布式流数据实时分析能力，通过可视化图 形拖拽的方式或者页面向导方式快速构建实时计算作业，实现实时场景的计算分析。

提供快速生成数据API的数据服务能力，同时支持将现有的API快速注册到数据服务平台以统一管理和发布。 提供全面数据应用能力，能助力领导层、管理层、执行层等多层级，以及多业务域的多场景数据可视化应用，如 复杂报表、数据填报、数据查询、管理驾驶舱等。提供全集团的数据报送，实现与国资平台数据对接。提供报表 管理平台，满足不同的分析场景。各模块的功能项及功能要求见下表：

序 号	模 块	功能项		功能要求
一	大 数 据 基 础 平 台	数据 存储	存储 数据 类型	1.具备结构化数据、非结构化数据、半结构化数据的存储能力，支持分布式文件系 统HDFS、对象存储等； 2.具备数据的存储现状进行分析、治理和优化能力；支持数据冷热程度分析，提出 治理建策略并执行。
			存储 策略 管理	具备多种存储策略的配置、管理以及应用能力。
		数据 计算	大数 据计 算能 力	具备离线数据、实时与准实时数据的大数据计算能力，支持主流计算引擎，如Hive 、Spark、Flink、Kylin。
			机器 学习 能力	具备机器学习能力接口，支持常用的AI计算引擎，如Tensorflow、JupyterNoteboo k。
		数据 权限	租户 权限 管理	支持多租户管理，实现租户隔离，对集群的计算、存储、表格等资源按租户划分。
			权限 认证 控制	支持服务组件权限控制，支持Kerberos、LDAP、Ranger管理方案。
		资源 调度	资源 管理 分配	1.支持队列概览、查看队列详细信息、资源调度情况、租户资源配置，支持队列计 算资源配置； 2.支持HDFS相关配置； 3.支持租户资源配置。
		集群 管理	可视 化运 维监 控	提供集群web管理工具，支持节点、服务、组件管理。
			节点 管理	1.支持集群节点主机硬件指标监控，部署服务监控，例如CPU、内存、磁盘等； 2.支持集群节点主机上下线、重启、添加、移除等管理； 3.支持集群节点角色启用、停止、删除等管理功能； 4.支持节点负载均衡配置。 5.支持集群应用安装； 6.支持集群应用的配置
			服务	1.提供集群服务部署与升级，版本管理

			管理	2.支持服务上下线、重启、更新、阈值预警； 3.支持服务配置参数管理。
			大数 据组 件	支持大数据组件，如Hadoop、Spark、Hive、Flink、Kafka、Hbase、Atlas、Zooke eper、Phoenix等的版本管理。
二	离 线 开 发	数据源管理		1.支持MySQL，Oracle，SQLServer，Hive，GreenPlum，PostgreSQL，MongoDB，HB ase，OTS，HDFS，OSS，HANA，DB2，Kingbase，Gbase，Dameng，GaussDB，Analyt icDB_MySQL，AnalyticDB_PostgreSQL，TiDB、DMDPC等数据源的连接，支持MPP，E xcel/CSV文本数据源，API接口，以及各种JDBC数据源，支持结构化、半结构化和 非结构化数据类型接入和写入。 2.支持驱动管理，连接池配置。
		数据接入和开 发		1.支持全量数据接入，增量数据接入。粒度细化到库、表，支持批量处理。 2.支持数据接入映射关系配置。 3.支持集成和开发任务编辑配置、上线、下线、版本、事务、任务调度配置、任务 优先级、组合任务流管理。 4.具备离线数据清洗与处理能力，支持shell、python、jar包脚本任务上传。