上海市交通委员会交通指挥中心2024年03月政府采购意向-上海交通行业数据融合治理服务子系统建设项目
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上海市交通委员会交通指挥中心2024年03月政府采购意向-上海交通行业数据融合治理服务子系统建设项目
| 序号 | 采购项目名称 | 采购需求概况 | 预算金额（元） | 预计采购时间（填写到月） | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 上海交通行业数据融合治理服务子系统建设项目 | (略) 电子政务云及其基础支撑服务体系，以实现交通数据资产的深度融合，建立跨平台跨场景智慧交通应用场景为建设目标，通过整合委内外数据资产，促进数据深度融合组织，建立数据质量监测及溯源体系，实现对数据质量的可视化管理，实现跨部门、跨系统、跨平台的融合数据及融合数据能力共享，支持数据应用，具体采购需求如下： 一、数据资源对接服务。主要包括：大数据中心资源对接、视频资源对接、行业数据资源对接。基于前期的数据汇聚成果，通过数据对接的方式，为数据融合治理服务提供数据支撑。同时，将中心化数据资源和链上数据资源进行双向同步、转换和匹配，实现不同来源、不同管理形式数据通过融合治理服务实现整合和共享，并对双方数据共享和使用情况进行监督和管理，确保数据的安全性和可信度。 二、数据融合治理。主要包括：数据加工处理、融合关系库建设、融合业务库建设、数据治理监测溯源等建设。按照业务逻辑进行数据深度融合组织，把分散在各个业务数据表中的要素提取出来，通过梳理数据之间的关联关系，从逻辑上打通各个业务数据表，建立业务知识，形成融合关系库、融合业务库等。将融合数据资产情况清晰、透明、直观地呈现出来，以业务视角校验数据质量；梳理数据之间的关联需求，形成跨系统的立体数据网络，通过业务规则对数据质量进行校验，支持问题数据的溯源管理，解决数据质量“怎么样”、“数据质量不高问题在哪里”等问题。 三、融合应用分析模型。主要包括：设施全生命周期管理分析模型、交通行业智能协同监管分析模型、交通运行监测分析模型、民生感知分析模型、重点区域综合交通运行分析模型、交通领域碳排放监测分析模型等建设。基于委内、委外数据资源，中心化数据、区块链数据的深度融合治理的成果，面向交通行业关注的各类业务要素对象，建立通用档案模型，构建以不同业务对象要素在不同业务领域的客观活动态势的指标以及分析预警模型，以数字化方式驱动交通业务工作。 | *.00 | 2024-03 |
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| 序号 | 采购项目名称 | 采购需求概况 | 预算金额（元） | 预计采购时间（填写到月） | 备注 |
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| 1 | 上海交通行业数据融合治理服务子系统建设项目 | (略) 电子政务云及其基础支撑服务体系，以实现交通数据资产的深度融合，建立跨平台跨场景智慧交通应用场景为建设目标，通过整合委内外数据资产，促进数据深度融合组织，建立数据质量监测及溯源体系，实现对数据质量的可视化管理，实现跨部门、跨系统、跨平台的融合数据及融合数据能力共享，支持数据应用，具体采购需求如下： 一、数据资源对接服务。主要包括：大数据中心资源对接、视频资源对接、行业数据资源对接。基于前期的数据汇聚成果，通过数据对接的方式，为数据融合治理服务提供数据支撑。同时，将中心化数据资源和链上数据资源进行双向同步、转换和匹配，实现不同来源、不同管理形式数据通过融合治理服务实现整合和共享，并对双方数据共享和使用情况进行监督和管理，确保数据的安全性和可信度。 二、数据融合治理。主要包括：数据加工处理、融合关系库建设、融合业务库建设、数据治理监测溯源等建设。按照业务逻辑进行数据深度融合组织，把分散在各个业务数据表中的要素提取出来，通过梳理数据之间的关联关系，从逻辑上打通各个业务数据表，建立业务知识，形成融合关系库、融合业务库等。将融合数据资产情况清晰、透明、直观地呈现出来，以业务视角校验数据质量；梳理数据之间的关联需求，形成跨系统的立体数据网络，通过业务规则对数据质量进行校验，支持问题数据的溯源管理，解决数据质量“怎么样”、“数据质量不高问题在哪里”等问题。 三、融合应用分析模型。主要包括：设施全生命周期管理分析模型、交通行业智能协同监管分析模型、交通运行监测分析模型、民生感知分析模型、重点区域综合交通运行分析模型、交通领域碳排放监测分析模型等建设。基于委内、委外数据资源，中心化数据、区块链数据的深度融合治理的成果，面向交通行业关注的各类业务要素对象，建立通用档案模型，构建以不同业务对象要素在不同业务领域的客观活动态势的指标以及分析预警模型，以数字化方式驱动交通业务工作。 | *.00 | 2024-03 |
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