卜意磊 龐文迪

（江蘇省工商行政管理局信息中心 江蘇省南京市 210000）

2018年11月，江蘇省市場監(jiān)督管理局組建后，信息化工作是市場監(jiān)管各項工作的基礎(chǔ)和保障，全系統(tǒng)堅持在系統(tǒng)集成、一體建設(shè)、融合發(fā)展上下功夫。同時，信息化工作也是引領(lǐng)市場監(jiān)管方式創(chuàng)新、提高市場監(jiān)管效能的重要抓手。監(jiān)管的有效性和精準性很大程度取決于對市場主體信息的全方位掌握，要求以市場主體信息為基礎(chǔ)，進一步關(guān)聯(lián)、匯聚市場準入、行政許可、綜合執(zhí)法、質(zhì)量監(jiān)管、食藥安全、特種設(shè)備、信用監(jiān)管、網(wǎng)絡(luò)交易監(jiān)管、標準計量、知識產(chǎn)權(quán)各類主體監(jiān)管數(shù)據(jù)。建設(shè)統(tǒng)一的市場監(jiān)管數(shù)據(jù)資源中心，分析利用融合后的數(shù)據(jù)資源支撐監(jiān)管的智能化，是進一步釋放數(shù)據(jù)紅利的關(guān)鍵所在。

近年來，移動互聯(lián)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、數(shù)據(jù)中臺等新技術(shù)的應用在各行各業(yè)不斷推廣，也給市場監(jiān)管領(lǐng)域帶來了機遇和挑戰(zhàn)，本文重點探討數(shù)據(jù)中臺技術(shù)在市場監(jiān)管數(shù)據(jù)資源中心的應用，借鑒《數(shù)據(jù)中臺：讓數(shù)據(jù)用起來》一書中數(shù)據(jù)中臺建設(shè)方法論[2]，結(jié)合市場監(jiān)管領(lǐng)域數(shù)據(jù)特點，搭建涵蓋數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)資源體系、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和治理、應用支撐和數(shù)據(jù)服務以及數(shù)據(jù)運營和安全管理體系的市場監(jiān)管統(tǒng)一數(shù)據(jù)資源中心，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的全生命周期管理，為各項業(yè)務開展提供基礎(chǔ)支撐。依托數(shù)據(jù)中臺技術(shù)，構(gòu)建一套可持續(xù)“讓數(shù)據(jù)用起來的”機制，以數(shù)據(jù)驅(qū)動跨地區(qū)、跨部門、跨層級的數(shù)據(jù)共享和業(yè)務協(xié)同，探索創(chuàng)新市場監(jiān)管方式，提升大數(shù)據(jù)監(jiān)管、智慧化治理能力。

1 數(shù)據(jù)中臺在數(shù)據(jù)資源中心的應用

1.1 數(shù)據(jù)中臺技術(shù)背景

數(shù)據(jù)中臺的概念最早由阿里巴巴首次提出，為了應對大規(guī)模數(shù)據(jù)的線性可擴展問題、應對復雜業(yè)務系統(tǒng)的解耦問題，而在技術(shù)、組織架構(gòu)等方面采取的一些變革。在2018年 3月 15日ThoughtWorks 技術(shù)雷達峰會上，數(shù)據(jù)中臺受到業(yè)界的廣泛關(guān)注。

在傳統(tǒng)的“前臺+后臺”的平臺化架構(gòu)的開發(fā)中，前臺是由各類最終用戶直接使用或交互的系統(tǒng)組成的，例如用戶直接使用的網(wǎng)站，手機App，微信小程序等。后臺是由管理了一類核心資源（數(shù)據(jù)+計算）的后臺系統(tǒng)組成，基礎(chǔ)設(shè)施和計算平臺也屬于后臺的一部分。由于后臺修改的成本和風險較高，后臺系統(tǒng)盡量選擇保持穩(wěn)定性，但是隨著企業(yè)業(yè)務的發(fā)展壯大，為了響應用戶持續(xù)不斷的需求，大量的業(yè)務邏輯(業(yè)務能力)被直接塞到了前臺系統(tǒng)中。前臺系統(tǒng)不斷膨脹，業(yè)務系統(tǒng)煙囪林立，導致響應能力下降，業(yè)務靈活性也隨之下降。對于這樣的問題，Gatner 在2016年提出的一份《Pace-Layered Application Strategy》報告中，給出了一種解決方案，將企業(yè)的應用系統(tǒng)分為前臺、中臺、后臺，各自采用不同策略，中臺用連接前后臺，使前臺能夠快速響應業(yè)務的變化。在數(shù)據(jù)開發(fā)中，核心數(shù)據(jù)模型的變化是相對緩慢的，同時對數(shù)據(jù)進行維護的工作量非常大，但業(yè)務創(chuàng)新的速度、對數(shù)據(jù)提出的需求的變化，是非?？焖俚摹?shù)據(jù)中臺的出現(xiàn)，就是為了彌補數(shù)據(jù)開發(fā)和應用開發(fā)之間，由于開發(fā)速度不匹配，出現(xiàn)的響應力跟不上的問題。

數(shù)據(jù)中臺是中臺的核心平臺之一，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)平臺不同，數(shù)據(jù)倉庫是存儲和管理一個或多個主題數(shù)據(jù)的集合，主要提供報表分析和支持管理決策分析服務，數(shù)據(jù)平臺在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上融合了結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為業(yè)務直接提供數(shù)據(jù)集，而數(shù)據(jù)中臺則是將數(shù)據(jù)服務化之后提供給業(yè)務系統(tǒng)，不僅限于分析型場景，也適用于交易型場景，距離業(yè)務更近，為業(yè)務提供速度更快的服務。數(shù)據(jù)中臺不僅僅是技術(shù)，更是一種從“技術(shù)優(yōu)先”到“數(shù)據(jù)優(yōu)先”的思維轉(zhuǎn)變，其目標是讓數(shù)據(jù)持續(xù)用起來，通過數(shù)據(jù)中臺提供的工具、方法和運行機制，把數(shù)據(jù)變?yōu)橐环N服務能力，讓數(shù)據(jù)更方便地被業(yè)務所使用[2]。

1.2 數(shù)據(jù)資源中心的應用

機構(gòu)整合后，傳統(tǒng)IT 建設(shè)方式下，原各局的業(yè)務系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中心大多獨立建設(shè)，無法互聯(lián)互通，造成分散的信息化現(xiàn)狀。業(yè)務系統(tǒng)煙囪林立，系統(tǒng)間業(yè)務協(xié)同能力弱，在機構(gòu)合并監(jiān)管責任劇增的情形下，無法滿足各級部門業(yè)務協(xié)同需求。目前主要存在以下問題：

（1）業(yè)務系統(tǒng)多且散，系統(tǒng)開發(fā)標準不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)標準和接口標準各異造成數(shù)據(jù)共享交換困難。

（2）數(shù)據(jù)資源眾多，且分散存放，造成歸集困難。

（3）各部門共享交換系統(tǒng)不統(tǒng)一，共享需求多樣，種類眾多，方式各異，數(shù)據(jù)無統(tǒng)一出口/入口，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，無統(tǒng)一管理。

數(shù)據(jù)中臺的出現(xiàn)，為適應機構(gòu)改革期間的管理變革提供了全新的IT 架構(gòu)，也為市場監(jiān)管信息化的升級提供了全新的底層數(shù)據(jù)支撐。為解決數(shù)據(jù)孤島問題，本文引入數(shù)據(jù)中臺概念，利用數(shù)據(jù)中臺匯聚整合、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、服務可視化、價值變現(xiàn)的能力整合分散在各個孤島的數(shù)據(jù)，快速形成數(shù)據(jù)服務能力，更好地應對快速變化的市場監(jiān)管前端業(yè)務，為智慧監(jiān)管、精細化監(jiān)管提供數(shù)據(jù)支撐。

2 市場監(jiān)管數(shù)據(jù)資源中心的架構(gòu)設(shè)計

本文提出一種基于數(shù)據(jù)中臺的市場監(jiān)管數(shù)據(jù)資源中心架構(gòu)，包含數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)資源體系、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與治理、應用支撐與數(shù)據(jù)服務、數(shù)據(jù)運營與安全管理六部分組成，如圖1所示，數(shù)據(jù)中臺將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的范圍擴大到組織的全域數(shù)據(jù)，聯(lián)通傳統(tǒng)IT 架構(gòu)和各類數(shù)據(jù)，融合新老模式，整合孤島數(shù)據(jù)，沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)，快速形成不同維度的數(shù)據(jù)服務能力，為市場監(jiān)管決策、精細化管理及創(chuàng)新應用提供支撐。

圖1：市場監(jiān)管數(shù)據(jù)資源中心總體架構(gòu)圖

2.1 數(shù)據(jù)匯聚

數(shù)據(jù)匯聚是數(shù)據(jù)中臺數(shù)據(jù)接入的入口，對內(nèi)匯聚來自各個業(yè)務系統(tǒng)、已建數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)中心，對外匯聚來自總局、地市局、直屬單位、技術(shù)機構(gòu)、省級部門、藥監(jiān)局、知識產(chǎn)權(quán)局和第三方互聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)的資源庫，根據(jù)不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、實時性要求，適配多源異構(gòu)數(shù)據(jù)源，例如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、分布式數(shù)據(jù)庫、實時數(shù)據(jù)流、NoSql 數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)組件等，以及國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫例如達夢數(shù)據(jù)庫、神舟通用等。通過數(shù)據(jù)集成工具提供的一站式無需編碼的全圖形化大數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境和全托管的大數(shù)據(jù)調(diào)度能力，完成集成過程的設(shè)計、維護、運行、監(jiān)控。采用數(shù)據(jù)同步、消息隊列等技術(shù)手段靈活支撐各種實時、批量、增量數(shù)據(jù)采集，將分散的異構(gòu)數(shù)據(jù)源進行轉(zhuǎn)換集成后加載到指定的數(shù)據(jù)存儲位置。通過分布式數(shù)據(jù)處理和任務調(diào)度，高效的完成數(shù)據(jù)集成，具有高性能和高可靠性，具備多節(jié)點任務分發(fā)、并行工作、負載均衡處理的能力，同時包含連接管理、腳本開發(fā)、可視化配置、工作流編排，作業(yè)管理、作業(yè)監(jiān)控等功能。

2.2 數(shù)據(jù)開發(fā)

數(shù)據(jù)開發(fā)是一整套數(shù)據(jù)加工以及加工過程管控的工具，面向開發(fā)人員、分析人員，提供離線、實時、算法開發(fā)工具，以及任務的管理、代碼發(fā)布、運維、監(jiān)控、告警等一系列集成工具，具備批計算、流計算、在線查詢、即系分析計算能力，用于處理以下應用場景：

2.2.1 離線處理場景

如離線數(shù)倉的加工、大規(guī)模數(shù)據(jù)的清洗和挖掘、在線查詢和即席分析等。通常處理的數(shù)據(jù)量大，要求高計算和存儲資源，可以通過MapReduce、Hive 或Spark 作業(yè)實現(xiàn)。

2.2.2 實時流處理場景

如監(jiān)控告警、實時異常分析場景。需要對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行低延時分析，要求高計算和內(nèi)存資源，通常應用計算框架Flink、Spark Streaming 和Storm 等。

2.2.3 實時檢索場景

實時檢索主要用于數(shù)據(jù)的在線查詢、條件過濾和篩選等。主要針對OLTP 類的增、刪、改、查等操作，但是要求支持高并發(fā)、低延遲響應，如企業(yè)畫像、搜索引擎等場景。根據(jù)場景響應延時要求的不同，可以選擇緩存型數(shù)據(jù)庫Redis 或者HBase、MySQL 等，對于需要進行條件過濾、全文檢索的，可以選擇Solr、Elasticsearch 等。

2.2.4 算法開發(fā)

算法開發(fā)是一套能支撐多環(huán)境、多集群、多形態(tài)模型的核心算法服務化能力的工具集，集成了以多維分析為主的數(shù)據(jù)探索和統(tǒng)計能力、以批計算為核心的離線模型訓練能力、以流計算為核心在線機器學習能力。需要具備可視化建模功能，并支持主流的機器學習、深度學習計算框架（TensorFlow、PyTorch、MXNet、Spark 等）和一系列標準化的算法組件（特征工程、統(tǒng)計分析、NLP、圖計算、知識圖譜等），幫助算法工程師迅速實現(xiàn)人工智能應用的構(gòu)建和落地。算法開發(fā)為離線開發(fā)和實時開發(fā)提供算法模型，在數(shù)據(jù)開發(fā)和資產(chǎn)加工的基礎(chǔ)上，提供更深層次的數(shù)據(jù)挖掘和算法標簽生產(chǎn)，供智能應用使用。

表1：市場監(jiān)管業(yè)務板塊[表題]

2.3 數(shù)據(jù)資源體系

數(shù)據(jù)資源體系是在全域原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，進行標準定義及分層建模，建設(shè)一套完整、規(guī)范、準確的數(shù)據(jù)體系來支撐數(shù)據(jù)應用[2]，使得數(shù)據(jù)可以被更容易、高效、低成本的使用。重點在于構(gòu)建涵蓋貼源數(shù)據(jù)、統(tǒng)一數(shù)倉、標簽數(shù)據(jù)、應用數(shù)據(jù)四層的統(tǒng)一資源分層體系（如圖2所示），首先在原有的數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)容基礎(chǔ)上，擴展業(yè)務內(nèi)容，對業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行采集匯聚，建設(shè)包含市場監(jiān)管全域數(shù)據(jù)的歸集庫；然后定義統(tǒng)一的指標、維度，利用數(shù)據(jù)集成工具形成標準統(tǒng)一的基礎(chǔ)庫；再豐富并完善對象建模，形成對象的全域標簽體系，建設(shè)主題庫保證數(shù)據(jù)融合的可實施性，方便數(shù)據(jù)的深度分析、挖掘、應用；最后在基礎(chǔ)庫和標簽庫的基礎(chǔ)上抽取數(shù)據(jù)，面向業(yè)務的特殊需求，進一步進行較為復雜的指標計算、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)重構(gòu)等加工工作，形成向特定應用組裝的應用數(shù)據(jù)專題庫，滿足業(yè)務及性能的需求。

2.3.1 貼源數(shù)據(jù)層

貼源層主要對組織內(nèi)部和外部的系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行采集、匯聚形成歸集庫。與傳統(tǒng)ETL（Extract-Transform-Load）過程不同，采用ELT（Extract-Load-Transform）方式，先將所有原始數(shù)據(jù)進行抽?。‥xtract）和裝載（Load），再利用大數(shù)據(jù)支撐平臺的計算能力進行轉(zhuǎn)換（Transform）操作。根據(jù)不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、實時性要求，通過數(shù)據(jù)同步工具采集后，非實時數(shù)據(jù)加載到HDFS、NOsql 數(shù)據(jù)庫，實時數(shù)據(jù)推送到消息隊列，最后存儲到貼源層的歸集庫中，數(shù)據(jù)傳輸過程除了對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化處理以及對相同數(shù)據(jù)進行整合或者增加時間標識外，不涉及數(shù)據(jù)治理相關(guān)的清洗及轉(zhuǎn)換工作，可為后期數(shù)據(jù)比對校驗提供數(shù)據(jù)溯源支持。數(shù)據(jù)同步工具需要具備同步條件配置、任務調(diào)度、限速、容錯、質(zhì)量監(jiān)控、告警等功能。

2.3.2 統(tǒng)一數(shù)倉層

統(tǒng)一數(shù)倉層對貼源層的數(shù)據(jù)進行去臟、去重、落標等工作，通過數(shù)據(jù)集成工具調(diào)用數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)的各類質(zhì)量規(guī)則、腳本以及業(yè)務代碼標準庫等來清洗轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，形成標準統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫作為整個數(shù)據(jù)中臺的基礎(chǔ)庫為后續(xù)數(shù)據(jù)分析利用打下基礎(chǔ)。這一階段的工作是整個數(shù)據(jù)資源中心的核心工作，需要重新整合定義原始業(yè)務流程數(shù)據(jù)，從業(yè)務完整性描述的角度還原全域、全歷史的業(yè)務運轉(zhuǎn)狀態(tài)。本文采用維度建模方法，通過劃分業(yè)務板塊、定義數(shù)據(jù)域、業(yè)務過程、維度及指標，建立維度表和事實表來組織數(shù)據(jù)。如表1所示，本文根據(jù)市場監(jiān)管總局《市場監(jiān)管信息化建設(shè)總體技術(shù)方案》指導意見將市場監(jiān)管業(yè)務板塊分為市場準入域、市場監(jiān)管域、質(zhì)量基礎(chǔ)域、行政執(zhí)法域和協(xié)同輔助域五部分，并梳理業(yè)務流程和邊界，將業(yè)務過程進行提取、拆分和分類，根據(jù)數(shù)據(jù)流與業(yè)務過程的關(guān)系，進一步劃分數(shù)據(jù)域。市場準入域涉及市場主體、客體、行為的準入監(jiān)管，包括主體登記和行政許可審批數(shù)據(jù)。市場監(jiān)管域涉及市場監(jiān)管業(yè)務的全覆蓋，包括產(chǎn)品質(zhì)量安全、食品安全、信用信息、特種設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)交易、廣告等各類監(jiān)管主題。質(zhì)量基礎(chǔ)域匯聚了計量、標準、認證認可、檢驗檢測機構(gòu)相關(guān)數(shù)據(jù)，為質(zhì)量基礎(chǔ)建設(shè)提供數(shù)據(jù)支撐。行政執(zhí)法域包括執(zhí)法辦案、投訴舉報、反壟斷相關(guān)行政執(zhí)法體系數(shù)據(jù)。協(xié)調(diào)輔助域包括綜合辦公、知識庫等綜合類數(shù)據(jù)。

定義數(shù)據(jù)的指標使得數(shù)據(jù)倉庫對同一字段的命名、計算方法、業(yè)務理解全局唯一。分為原子指標和派生指標，原子指標是具體業(yè)務行為的度量，有確定的字段名稱、數(shù)據(jù)類型、計算規(guī)則和所屬數(shù)據(jù)域，派生指標在原子指標的基礎(chǔ)上加入時間、數(shù)量、區(qū)域等修飾詞合并而成[2]。維度表是維度建模的核心，包含了很多描述性屬性字段，通過梳理層次和關(guān)聯(lián)關(guān)系，形成統(tǒng)一的共用的維度屬性，例如企業(yè)主維表有企業(yè)類型、行業(yè)分類等屬性，一般從業(yè)務系統(tǒng)同步。事實表是統(tǒng)一數(shù)倉層的主要構(gòu)成部分，主要描述業(yè)務過程的事實，通過外鍵關(guān)聯(lián)各種維度表，事實表可以記錄每個事務事件，也可以根據(jù)需要聚合多個事務事件或者累積記錄事務關(guān)鍵時間點形成快照。穩(wěn)定的數(shù)據(jù)模型可以提高數(shù)據(jù)的復用性，有助于后續(xù)開展數(shù)據(jù)應用和分析。

圖2：數(shù)據(jù)資源體系架構(gòu)圖

2.3.3 標簽數(shù)據(jù)層

標簽數(shù)據(jù)層面向?qū)ο蠼?，整合跨業(yè)務板塊、跨數(shù)據(jù)域的特定對象數(shù)據(jù)，建立對象的全域標簽體系，形成對業(yè)務可閱讀、易理解、有價值的描述信息，方便對象的深度分析、挖掘應用。同一個對象的信息往往分散在統(tǒng)一數(shù)倉層不同的數(shù)據(jù)域，例如市場主體對象，基本信息在主體登記域，相關(guān)的良好信息、警示信息、年報信息、投訴信息、案件信息分別在信用監(jiān)管域、行政執(zhí)法案件域、投訴舉報域等，需要通過關(guān)聯(lián)計算才能滿足業(yè)務需求，而標簽數(shù)據(jù)層的建立可以有效降低數(shù)據(jù)使用成本，更利于獲取、分析對象的全域數(shù)據(jù)。按照各類主題對象的標簽體系設(shè)計，從歸集庫和基礎(chǔ)庫抽取、裝載、融合主題對象的相關(guān)數(shù)據(jù)，形成主題信息資源庫，滿足各種業(yè)務的共同需求。本文按照主體、客體、關(guān)系將標簽類目分層級分類別管理，主體類標簽有市場主體、執(zhí)法人員等；客體類標簽有許可、特種設(shè)備、產(chǎn)品、技術(shù)機構(gòu)、監(jiān)管對象等；關(guān)系標簽可分為審批、檢查行為、檢驗檢測行為、廣告審批、消費維權(quán)、投訴舉報、監(jiān)督執(zhí)法等行為關(guān)系，標簽類目根據(jù)業(yè)務流程抽象或根據(jù)分析需求抽象。每個類目下的具體標簽（屬性標簽、統(tǒng)計標簽、算法標簽等）經(jīng)過數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)開發(fā)能力加工后形成標簽融合表。標簽融合表面向組織數(shù)據(jù)資源，存儲最終結(jié)果數(shù)據(jù)，由于大數(shù)據(jù)時代下標簽類目及標簽種類眾多，考慮到性能因素，一般采用橫表或縱表，并且由多張表組合而成。

2.3.4 應用數(shù)據(jù)層

應用數(shù)據(jù)層是按照業(yè)務使用的需要，經(jīng)過復雜的指標計算、交叉分析、數(shù)據(jù)重構(gòu)等工作，圍繞多個類似業(yè)務場景建立專題分析庫，滿足查詢、搜索、即席分析、批量計算等不同吞吐量和響應時間的業(yè)務場景要求，包括企業(yè)精準畫像、企業(yè)信用分析、特種設(shè)備安全監(jiān)管分析、食品安全監(jiān)管、消費維權(quán)、風險預警等專題。

2.4 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與治理

數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與治理在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理體系的基礎(chǔ)上增加數(shù)據(jù)價值管理，把數(shù)據(jù)當資產(chǎn)評估資產(chǎn)價值。數(shù)據(jù)治理包括對數(shù)據(jù)標準、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)血緣、數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄、數(shù)據(jù)生命周期等進行管理和展示，數(shù)據(jù)價值管理以直觀的方式展現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提升數(shù)據(jù)意識。首先通過建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準管理功能模塊可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)標準的集中管理，規(guī)范數(shù)據(jù)標準的建立過程，為系統(tǒng)建設(shè)人員和應用人員提供了便捷的數(shù)據(jù)標準獲取途徑，并通過數(shù)據(jù)標準管理模塊對數(shù)據(jù)資源中心的建設(shè)規(guī)范性進行檢查，促進數(shù)據(jù)標準規(guī)范的實施落地。然后以表作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的核心單元，建立業(yè)務使用資產(chǎn)（指標、標簽、維度、屬性）的血緣橋梁，以圖形化數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖的方式形象的展示數(shù)據(jù)資源中心的數(shù)據(jù)分布情況、查看各數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)流向關(guān)系。通過數(shù)據(jù)治理來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，需要元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)質(zhì)量、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)等子系統(tǒng)協(xié)同完成治理過程，檢測、統(tǒng)計各類數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)集成任務執(zhí)行情況，查看數(shù)據(jù)質(zhì)量評估結(jié)果，通過影響分析，根據(jù)庫、實體的變更關(guān)系可追溯并可快速處理。數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄建立了動態(tài)更新的共享信息資源目錄，方便與總局、省級部門及直屬單位、地市局及省級政府部門資源目錄平臺的對接，滿足資源目錄柔性與開放性的要求。信息資源目錄包括歸集、基礎(chǔ)、主題和專題信息資源目錄等。數(shù)據(jù)價值管理對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行審核、發(fā)布、標簽定義、數(shù)據(jù)開放管理，通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖或目錄的形式提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)的查詢功能，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的“可視化”，對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值進行評估，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的成熟度是評估數(shù)據(jù)中臺能力的重要指標。

2.5 應用支撐與數(shù)據(jù)服務

應用支撐與數(shù)據(jù)服務模塊為核心應用開發(fā)與服務提供支撐，采用組件化、服務化設(shè)計理念，提供了快速的服務生成能力以及服務的管控、鑒權(quán)、計量等功能。采用容器、微服務等技術(shù)架構(gòu)，將市場監(jiān)管業(yè)務應用需要的復雜功能進行分解，通過提供應用系統(tǒng)開發(fā)所需的基礎(chǔ)組件微服務、數(shù)據(jù)訪問微服務，以及服務組合來實現(xiàn)復雜的業(yè)務需求，提升服務模塊的復用度、降低開發(fā)成本，實現(xiàn)“做厚平臺、做強應用”，提升大數(shù)據(jù)整合與利用效率。

2.6 數(shù)據(jù)運營與安全管理

數(shù)據(jù)運營策讓數(shù)據(jù)被持續(xù)高質(zhì)量地生產(chǎn)出來，數(shù)據(jù)的消費者可以便捷地獲取數(shù)據(jù)，并在安全、可監(jiān)督的環(huán)境中使用，讓數(shù)據(jù)資產(chǎn)發(fā)揮更大的價值。數(shù)據(jù)中臺的運營需要在戰(zhàn)略層級進行部署，作為整個組織的共同目標，并搭建配套組織，配備數(shù)據(jù)管理部門和人員，組建包含業(yè)務專家、數(shù)據(jù)建模專家、數(shù)據(jù)分析等人員的技術(shù)團隊，制定包含數(shù)據(jù)資產(chǎn)查看、申請、使用、治理、評估完整閉環(huán)的運營流程。數(shù)據(jù)安全和質(zhì)量是中臺可持續(xù)運行的基礎(chǔ)，需要在成本可控的范圍內(nèi)，提高數(shù)據(jù)的完整性、規(guī)范性、準確性、一致性、時效性等數(shù)據(jù)質(zhì)量。通過實施安全策略保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全，包括建立數(shù)據(jù)安全管理機制和定義安全分級分類標準、制定數(shù)據(jù)安全控制及措施、完善數(shù)據(jù)訪問權(quán)限和回收策略、采用數(shù)據(jù)隱私保護工具、實施脫敏機制和策略等。

綜上，數(shù)據(jù)中臺匯聚來自部門內(nèi)外的數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)平臺積累的能力和可復用的數(shù)據(jù)加工工具，使得開發(fā)人員、算法建模人員、分析人員可以快速把數(shù)據(jù)加工成業(yè)務所需的形式。通過建立統(tǒng)一的標準化的數(shù)據(jù)資源體系增加數(shù)據(jù)的一致性和可復用性。通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與治理、統(tǒng)一應用支撐及數(shù)據(jù)服務把數(shù)據(jù)資產(chǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)服務能力，形成統(tǒng)一身份認證等公共服務組件，服務于部門內(nèi)外的數(shù)據(jù)共享交換應用以及指揮大屏、企業(yè)畫像專題分析、智慧市場監(jiān)管等各類決策支持和監(jiān)管方式創(chuàng)新應用。同時運營和安全管理體系使得數(shù)據(jù)中臺可以長期健康、持續(xù)運轉(zhuǎn)。

3 問題討論與分析

數(shù)據(jù)中臺作為業(yè)務數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新興產(chǎn)物，如何保障數(shù)據(jù)中臺建設(shè)在組織內(nèi)部順利實施尚需進一步的討論與分析。

（1）加強組織保障。數(shù)據(jù)中臺是一項全新的、全局性的信息化工程，如果只是信息化部門把數(shù)據(jù)中臺中的某些功能和特性作為新技術(shù)來局部驗證和引入，往往達不到數(shù)字化變革所期望的效果，并且會面臨成本劇增而效果不明的風險。數(shù)據(jù)中臺是一種戰(zhàn)略選擇和組織形式，是“一把手工程”，需要從更高的層面推動建設(shè)，只有從戰(zhàn)略高度進行頂層設(shè)計、確定規(guī)模化投入政策、設(shè)置更合理的組織結(jié)構(gòu)來運維，才能確保數(shù)據(jù)中臺作為數(shù)據(jù)應用的基礎(chǔ)設(shè)施并落地建設(shè)，承擔起市場監(jiān)管數(shù)據(jù)資產(chǎn)全生命周期的管理。

（2）業(yè)務部門和信息化部門通力協(xié)作。數(shù)據(jù)中臺必須能夠接入、轉(zhuǎn)換、寫入或緩存內(nèi)外部多種來源數(shù)據(jù)，協(xié)助不同部門和團隊的數(shù)據(jù)使用者更好地定位數(shù)據(jù)、理解數(shù)據(jù)。然而信息技術(shù)人員不夠懂業(yè)務，而業(yè)務人員不夠懂數(shù)據(jù)，導致數(shù)據(jù)應用到業(yè)務變得很困難。因此數(shù)據(jù)中臺需要考慮將信息技術(shù)人員與業(yè)務人員之間的障礙打破，信息技術(shù)人員將數(shù)據(jù)變成業(yè)務人員可閱讀、易理解的內(nèi)容，業(yè)務人員看到內(nèi)容后能夠很快結(jié)合到業(yè)務中去，這樣才能更好地支撐創(chuàng)新，所以需要業(yè)務部門的參與，兩方通力協(xié)作。

4 結(jié)語

本文重點研究數(shù)據(jù)中臺在市場監(jiān)管數(shù)據(jù)資源中心的應用，介紹了數(shù)據(jù)中臺的技術(shù)背景和應用場景，分析了基于數(shù)據(jù)中臺的市場監(jiān)管數(shù)據(jù)資源中心的架構(gòu)設(shè)計，包括數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)資源體系、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與治理、應用支撐和數(shù)據(jù)服務以及數(shù)據(jù)運營和安全管理體系的建設(shè)內(nèi)容和關(guān)鍵技術(shù)，并對數(shù)據(jù)中臺在組織內(nèi)部實施存在的問題進行討論。本文認為，決定數(shù)據(jù)中臺能否充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價值的關(guān)鍵因素，在于是否具備完整可行的數(shù)據(jù)運營機制、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)建模能力和靈活的數(shù)據(jù)服務能力。本文提到的數(shù)據(jù)資源中心架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)只是解決方案之一，只是工具和平臺，更重要是建立讓數(shù)據(jù)用起來的機制，并對數(shù)據(jù)中臺進行持續(xù)改進，可以采用縱向建設(shè)模式，從一個具體的應用場景入手，建立完整的數(shù)據(jù)從匯聚、開發(fā)、建模、提供應用服務，到數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和數(shù)據(jù)運營的架構(gòu)體系，實現(xiàn)幾個典型的數(shù)據(jù)應用，再根據(jù)業(yè)務需求逐步擴充完善數(shù)據(jù)中臺，真正讓數(shù)據(jù)中臺用起來。