本项目共计 1个包组，包号为 001 ，包组内不允许缺项。本项目003包组中标供应商不得参与本次招标。
履约期限：合同签订生效后12个月内。
履约地点：沈阳市行政区域内采购人指定地点。
付款方式：
| 付款条件 | 付款比例 |
| 合同签订生效 | 40% |
| 服务完成并验收合格 | 50% |
| 验收合格后满3年平台无遗留问题 | 10% |
| 满足付款条件后应即时付款，最长不得超过15天 |
1.1项目背景
2019年7月4日至5日，全国市场监管工作座谈会在北京召开。 会上，市场监管总局局长、党组书记肖亚庆作了题为《守初心 担使命 努力开创市场监管工作新局面》的讲话，指出“市场监管机制要不断探索创新”。按照国务院部署,全面落实以“双随机、一公开”监管为基本手段、以重点监管为补充、以信用监管为基础的新型监管机制，提高监管效率。对于食品、药品、特种设各和重要工业产品等特殊领域，要发挥网格化管理的优势，做到监管有效、风险可控。信息化和大数据监管要不断强化。数字经济时代，新技术的发展既给市场监管带来挑战，也带来新的机遇。市场监管要善于运用人工智能、大数据等科技成果，建立市场监管新机制。要加强顶层制度设计，推进全系统信息化的统一，着力解决信息“孤岛”、业务系统之间融合不够的问题。推进市场监管信息化、智能化，要结合业务工作，加强需求调研和功能设计，做好技术保障。同时，开展监管数据的挖掘分析和运用，开展市场环境形势分析，加强绩效评估、风险预警和趋势研判，着力提高服务决策能力”。
随着沈阳市工商、质监、食药信息化建设快速发展，作用日益显著，数字化程度不断提高，支撑主要业务应用已基本建成。但由于机构整合成立市场监督管理局后，由于技术条件差异大，各系统发展不平衡，异构现象严重，特别是围绕单一业务应用建设的数据库不能适应业务协同与功能提升等突出问题，严重制约了信息化的健康发展。同时，市场监督管理局的成立，监管对象扩大了数倍，监管方式发生了巨大变化，服务的对象也更广，这就使沈阳市市场监督管理局目前的信息化发展模式面临巨大的挑战。因此，建设以数据中心为核心的数据资源共享环境与服务体系，提升监管、服务能力和现代化水平，推进监管工作精细管理，从传统管理模式向现代管理模式转变，支撑和保障民生发展，是十分必要和迫切的。
按照“统一规划、统一标准、数据先行”的原则，建设沈阳市市场监督管理局智慧市场监管一体化平台项目，是沈阳市市场监督管理局信息化建设内容中的重要部分，通过本工程的建设完善沈阳市市场监督管理局信息化标准规范体系基础框架，完成急需标准规范的编制，建设一体化业务应用支撑平台及市场监管大数据中心等项目。
1.2项目概述
1.2.1 建设目标
建成沈阳市市场监管大数据中心以及覆盖市、区县、乡镇（街道）多级市场监管部门的统一信息网络，形成互联互通、信息共享、业务协同、统一高效的市场监管信息化系统，打造上下贯通的“智慧市场监管”一体化信息平台并取得实效，使我市市场监管信息化水平走在全国前列。沈阳市智慧市场监管一体化平台项目总体建设目标，主要包括“一套标准规范、一套信息资源系统、一个大数据中心、一个数据资源可视化平台、一个业务应用支撑平台、三大门户、一个明厨亮灶系统、一个系统改造、一个服务(管理)平台”组成。
1.2.2 建设内容
一套标准规范：在梳理和整合现有国家、省局标准、现有市局标准以及行业标准的基础上，通过采集和新增的方式，建立沈阳市市场监督管理局统一市场监管的数据标准、技术标准、管理规范等，指导沈阳市市场监管信息化在高起点上沿着标准化、规范化的轨道有序、高效地开展。建立总体类、信息资源类、数据支撑类等标准，从而确保沈阳市市场监管信息化各业务平台之间互联互通。
一套信息资源系统：市场监管信息资源系统主要从管理市场监管业务数据目录化、市场主体信息数据档案化、市场监管业务数据共享标准化以及追溯数据归轨迹化等方面规划市场监管信息资源。建设内容包括市场监管信息资源管理及市场监管信息资源数据。
一个数据中心：建设沈阳市市场监管大数据中心，通过建设市场监管共享基础数据库、市场监管元数据库、市场监管交换数据库、市场监管综合数据仓库、市场监管数据库访问接口、市场监管数据资源目录等部分构相关建数据应用。建设内容包括市场监管业务数据清洗、前置系统、市场监管业务数据集成服务、市场监管业务数据管理服务、市场监管业务数据共享平台等部分。
一个数据资源可视化平台：建设市场监管数据资源可视化平台。包括市场监管数据展示平台和市场监管数据分析平台。
一个应用支撑平台：一体化市场监管业务应用支撑平台，一体化的市场监管业务应用支撑平台是系统建设、运行和集成整合的基础性服务平台，统一管控沈阳市市场监管局内各业务应用系统并通过组件形式提供业务应用支撑服务，为市场监管信息系统的规划、设计、开发及运行维护提供统一的标准规范和架构。
三大门户：建设市场监管业务协同门户、市场监管数据可视化门户、市场监管信息共享门户在内的三大门户。为满足用户对便捷性的需求，完成对多终端门户的支持，即包括智能终端、平板电脑以及台式机、笔记本电脑、大屏展示等终端，使不同的用户群体能随时随地获取相关的系统功能服务。
明厨亮灶系统：采用智能分析、视频直播等先进技术，打造一套一体化、可视化、智能化的互联网+明厨亮灶云平台，满足学校、托幼机构食堂、中央厨房、集体配餐单位及中大型餐饮单位对后厨的加工过程控制、环境管理、食品管理等情况的科学管理，辅助餐饮单位规范、透明操作，帮助企业自身降本增效，对辖区餐饮单位的联网监管，提升监管效能，完善公众服务渠道，最终实现企业规范自律、政府高效监管、公众全民共治。
一个系统改造：在沈阳企业信息库系统中增加小微企业统计分析功能，在沈阳企业信息库系统中解决当前专业市场党建数据统计难题。
一个服务(管理)平台：通过采用先进、成熟、开放的数据库和网络技术，以沈阳市标准化行政主管部门为核心，主要针对沈阳市标准化资助奖励项目及市级地方标准制修订项目申报、标准化专家库方面的工作，建立集信息申报、审批、统计查询于一体的标准化业务服务管理平台，实现信息的动态有效监管，同时提供可靠的角色权限管理和信息安全保障系统，保证项目申报审核业务和专家数据管理在应用系统中安全、高效、可靠的运行。
1.3系统介绍
1.3.1 市场监管标准规范体系
市场监管标准规范建设需要以国家相关标准和沈阳市已有的相关标准为基础，并根据项目的实际需要进行补充或完善。
本项目涉及到的市场监管标准规范包含工商、食药和质监标准，主要包括：
1、市场监管数据标准：本项目涉及到的市场监管信息化体系相关的各类数据的指标范围、格式、数据类型定义、分类定义进行标准化。
它包含：
（1）分类编码体系标准：对一些常用的、重要的数据元素进行分类和代码化，包括编码规范、代码体系、以及代码变更标准体系；
（2）市场监管数据交换标准：包含交换规则，交换指标的定义等内容；
（3）市场监管数据接口标准。
2、技术规范：为保障沈阳市市场监管信息化各个业务应用系统之间的互联互通，要求提出总体技术规范要求，包括开发规范、测试联调要求、接口技术要求等。
3、市场监管业务标准：在不超出于政府部门自身职能的范围内，制定市场监管信息化业务协同相关的流程标准规范。
4、管理规范：明确平台运行维护管理规定，明确数据提供方、数据使用方、平台管理运维单位、系统建设单位等其他相关部门及人员在平台运行维护、日常 管理中的责权利关系，岗位职责等。
5、服务标准：针对本项目提供的各类服务的编码、定义以及互操作标准。
6、安全标准：系统规划和设计时，应科学制定安全策略，以保证系统安全保护的相关要求。制定安全策略时，需要遵循相关安全标准，包括：安全保护等 级相关标准、涉密系统安全相关标准及安全管理相关标准。
1.3.2 市场监管信息资源系统
市场监管信息资源系统是市场监管大数据中心的基础，通过数据目录化、市场主体信息数据档案化、数据共享标准化以及追溯数据归轨迹化管理，为市场监管大数据中心进行数据汇聚、清洗、整合和管理等提供支支撑。通过市场监管信息资源系统的数据汇聚、数据共享开放，有助于建设统一的市场监管大数据中心体系，实现业务数据的全覆盖，实现数据的全生命周期管理，为各项业务开展提供数据支撑。包含以下内容：
1、市场监管信息资源管理
信息资源管理功能包含数据资源分类、数据属性分析、数据类型、数据资源结构、元数据设计和信息资源数据。
2、数据采集加载
数据采集机制有联机实时采集、在线同步采集、离线采集等。有关数据采集比照总局数据中心数据采集加载规划，同时兼顾省局数据中心实际需求。
3、数据服务
各类资源数据经汇集、清洗整合、加载进入市场监管库后，为市场监管系统、政府部门、社会机构、社会公众提供信息（数据）资源服务。不同的服务内容对应不同的服务方式，服务种类包括联网应用服务、订阅/推送服务、信息比对服务、查询浏览服务、数据共享交换服务、公共服务等。
4、数据存储
数据中心系统数据类型包括结构化数据和非结构化数据，涵盖包含市场监管各类数据源的各类数据。
历史数据存储必须至少保证存放2-3年历史数据，分为在线数据和离线数据，在线数据存放在市场监管库中，按照主题类型存放，根据业务需要决定所需历史的容量；离线数据采用数据库文件的方式存放在数据备份区，如果需要使用采用恢复数据文件的方式，导入到数据库中，离线数据至少保存5年以上。
5、数据库建设
数据中心汇总数据主要来源于市场监管日常业务中产生的数据、上级部门要求采集的数据以及从其他部门共享的数据，数据中心建设要坚持“一数一源”、“实际情况、书式档案、入库数据和全国联网数据‘四相符’”、“谁录入、谁负责”的原则建设。
根据上述三个建设原则及数据中心需求分析，数据中心数据库建设内容包括：数据处理区、核心数据区、数据服务区、应用管理数据区、备份数据区。
1.3.3 市场监管大数据中心
市场监管大数据中心包括以下系统：
一、前置系统
1、系统数据库设计：
1.1前置库分类
在数据源端，市局数据中心的前置处理区数据分为三类：市局各业务系统上报库、市直各部门前置库和总局下行库。
1.2前置汇总库
在数据中心前置系统中，需要将数据从市局各业务系统上报库、总局数据中心下行库、市直各部门前置库。对前置库的数据经过数据稽核、数据预处理后，生成前置汇总库。
1.3问题反馈库
用于存放数据稽核、预处理过程中产生的问题数据。
2、上报数据抽取：
在数据中心前置系统中，需要对接数据从市局各业务系统上报库、总局数据中心下行库、省局数据中心下行库、市直各部门前置库。“前置库”为上述各数据源与市局数据中心的边界，由数据源端提供并对数据质量负责。采集到市局汇总库。每次数据采集不能对前置库进行全量采集，需要识别出最后一次数据采集后前置库中的增量数据，数据采集操作仅针对增量数据部分。
数据抽取类型包括数据库实时数据抽取、EXCEL 文件抽取、XML 文件抽取、TXT 文本抽取并对抽取数据进行标准转换。
具体包含以下功能：抽取规则配置（idi客户端）、上报数据抽取任务启动。
抽取规则配置：使用IDIDesigner本身的核心对象步骤，也可以编写java、JavaScript、sql对数据进行处理，包含以下几种处理：预处理、数据检验、数据清洗、数据转换、数据比对、数据关联。
3、上报数据合规性稽核
上报数据合规性稽核是提前针对已上报抽取后的数据按照预先配置的规则进行合规性稽核，预防脏数据进入后续汇总过程。
数据校核主要是针对前置库的数据预处理产生的批次数据进行质量检查。数据校核细分为3类校核：总量校核、单项校核、关联校核。总量校核和单项校核是市局数据上报前必须完成校核过程。校核未通过的数据记入问题数据，校核通过的数据可进行数据上报。
包含但不限于以下3类：总量校核、单项校核、关联校核。
4、上报数据预处理
由于市局数据中心汇总库和各数据源数据库系统之间存在异构的现象，数据中心前置系统需要对这种异构问题进行处理。需要处理的问题包括以下两个个方面：
（1）系统异构问题：支持ORACLE、DB2、SQL Server、MYSQL、达梦等数据库等，市局数据中心中的市局汇总库是分布式数据库，因此首先需要将前置库中的数据存储格式转换成统一的分布式数据库存储格式。
（2）结构异构问题：前置库中数据存储结构通常是按照自身数据结构进行存储，与市局数据中心汇总库中数据存储结构不同，为此需要前置库和汇总库之间数据结构的映射。
二、数据集成系统
数据中心数据集成即ETL平台，ETL数据批处理平台由抽取、清洗、转换和加载四个主要部分组成。同时，批处理抽取架构还提供缓存与通用数据处理服务。
1、数据汇聚
按照一数一源的原则，遵循统一的市场监管信息化标准，规范数据采集流程，数据汇聚实现对上报数据按指定条件进行汇聚。主要包括数据汇聚配置管理、上报数据交换、数据解压校验、数据解析加载等功能模块
2、数据清洗整合
数据清洗整合流程负责对数据进行清洗与确认，使之与标准库、主题库、决策库所要求的数据标准、逻辑关系与质量相符合。
数据清洗流程的设计可以划分为两类：一类是针对特定业务源系统编写的专用清洗程序，而另一类则是适用于各类业务源系统以及主题库、决策库内清洗需求的通用程序。
数据清洗整合分为数据加载、被拒绝数据管理、配置管理服务、性能与可用性服务、任务管理服务和通用服务模块。
三、数据管理系统
数据管理是指对数据中心内部所使用和产生的所有数据进行有效管理和监控。数据标准管理负责建立并监控本市数据标准、其他数据交换标准的执行和结果。数据追溯管理就是要通过建立一套机制，能够精确地讲一笔业务数据在不同的时间点上、不同的物理位置的原始状态及流转痕迹进行有效的采集、管理和展现，为数据管理提供服务，验证数据的权威性，对源头数据质量进行控制，要将问题数据控制前置机，在数据上报前就将问题数据拦截，尽量把问题数据延伸到数据处理后续环节，影响全国数据，实现问题数据可防范。
功能包括统一数据监控、数据管理协作、数据元管理、数据质量评估和数据标准管理。
四、数据应用系统
1、数据查询
查询服务的目标主要有四点，一是保持查询数据鲜活性、准确性、权威性，二是提供方便、快捷的查询方式，三是经过授权，将查询范围覆盖所有市场监管部门，四是保持良好的用户查询体验。查询服务按业务类型划分三种类型，分别为一般查询、批量查询和扩展查询。一般查询是指查询请求发起后，按照一定的业务规则要求，反馈出相应的查询结果。批量查询是指查询请求批量发起后，信息资源库按照一定的业务规则要求，反馈出相应的查询结果。批量查询的输入是一次性导入多条查询条件，按照批量查询规则，返回查询结果；扩展查询是指在满足查询用户基本的信息查询需求之外，结合GIS功能，提供直观图形化展示。支持在线导出功能。
数据查询系统主要包括精确查询、定制查询、批量查询等功能模块。
1.1精确查询
提供与市场监管信息查询条件进行完全匹配的单一精确查询。
1.2定制查询
定制查询通过定制查询模板以符合用户个性化查询要求，功能包括新建模板、勾选模板元素、导入查询模板、系统验证等功能。
新建查询模板，通过任意组合搜索条件，统计、查询单个企业信息或企业集群信息，全方位定性定量的研判市场主体。现在各部门都在查询公职人员是否有经商的行为，这项工作完全可以通过监管平台来实现。支持搜索条件的保存为查询模板。查询模板可以按照一定的规则格式制定，制定后可以导入系统，并支持验证查询模板是否查询正确，从而保证定制查询模板的正确性。
1.3批量查询
批量查询主要是根据用户查询需求，手工定制批量查询条件，制定查询定时调度任务，定时定量执行批量查询，反馈查询结果，具体功能包括新建模板、校验模板、批量环境检测、导入查询模板、系统验证、批量查询策略制定、批量查询执行等功能。
批量查询支持定制查询功能的批量操作，在此基础上支持查询策略的定制、批量查询的执行。
2、智能应用
基于云数据库，提供智能搜索、档案检索、分析应用等数据应用。
2.1智能搜索
提供整合式的搜索框，支持接近自然语言的搜索条件，对大数据库中所整合的全部资源进行快速检索。可输入模糊搜索条件，获取所有相关联的数据记录，类似互联网搜索应用。
2.1.1搜索列表
可以根据搜索关键词，在毫秒时间内完成对整个全市市场监管数据中心的搜索，搜索结果以市场主体为单位分页分条的清晰展示，根据行业分类进行分类搜索，缩小企业搜索范围。同时根据搜索频次、最近输入的几个搜索关键词在后台进行科学分析并计算，从而智能化地自动为搜索者提供搜索热点排行榜、查询的主体名单等多层次的便捷服务。
2.1.2详情信息
通过查询列表信息，用户通过点击企业名称进入企业的详情信息页面，可以查看该企业的基本信、行政许可信息、行政处罚信息、行业评价信息、良好信息、预警提示信息、监督抽检信息等。
2.2档案检索
数据画像提供可视化的数据档案、索引管理工具，在系统中我们可以通过界面定义档案的来源、关系、字段类型、档案结构、目标存储类型、增量/全量，系统根据这些定义，将数据信息归档为xml结构的档案，存储到指定存储类型。
在索引配置方面定义了档案元素和索引服务器的变量的对应关系，系统可以将需要查询的档案元素映射到索引服务器的变量上去，方便快速的进行查询定位，根据获取的档案唯一编码，调取档案进行展示。
在档案展示上，通过界面可以配置界面展现的方式，如列表、列宽、分行、字体、颜色、是否显示、排序、身份证号码掩饰等，方便根据客户需求进行个性化的展示。包括以下功能：数据源描述、档案集描述、档案定义、档案显示方式定义、档案索引列定义、档案生成、索引生成、增量的档案/索引生成和档案查询。
2.3分析应用
数据分析系统引入先进的数据管理技术，按照专业的数据分析和挖掘流程，结合市场监管各类数据业务特点进行深度分析、挖掘、建模，提升数据价值，服务政府科学决策，实现市场监管行政管理部门科学化、精细化管理，提高业务人员工作效率，服务市场主体健康发展，从宏观、中观、微观三个层面全方位满足不同人员需求。
五、共享交换系统
共享交换系统主要是指工商部门与其它政府部门之间的数据共享和交换
1、数据共享交换方式
应至少支持以下几种方式：
数据库前置系统共享；WebService接口共享；系统查询/下载条记录之内，基于安全审计要求，系统对查询下载记录按照历史记录追溯显示；其他方式共享提供特定需求的数据共享，主要是文件方式的共享下载以及消息队列方式的MQ方式的点对点、多点广播方式的消息队列共享，点对点方式是最为传统和常见的通讯方式，它支持一对一、一对多。
2、数据校核
数据校核主要目标是市市场监管局用户对其他相关部门提供的共享数据进行校核，市市场监管局对校核发现的数据问题进行处理，并反馈给相关部门。
主要功能包括：登记数据校核信息、校核反馈、问题处理、数据反馈等。
3、共享交换
数据共享交换一般指满足特殊需求的数据共享，是针对个别需求提出的共享需求。数据共享交换不仅包括系统内部的数据交换，还包括与系统外部的数据交换。
4、数据共享查询
基于共享数据库，通过门户系统或共享服务平台实现信息查询、扩展查询功能，主要应用于少量数据提取情景。
支持查询条件、查询范围、查询返回数据项、查询返回记录条数设置。
4.1门户系统查询
在数据中心门户系统中，基于共享交换平台提供的数据服务，提供根据查询条件进行查询，根据查询范围，返回数据项、返回记录条数等。
4.2共享服务平台查询
共享服务平台提供基于共享交换库的数据可视化功能，通过自定义查询条件，返回相应的查询列表，支持在线查询及导出Excel等功能。
5、数据订单管理
数据订单管理为实现最终用户提出特定数据服务需求而提供数据服务的流程规范性管理。包括以下功能：订单受理、订单审核、订单状态管理、订单查询等。
6、数据共享分发
数据共享分发完成对共享数据请求结果的分发处理，从数据中心的角度，主动向各数据使用方提供数据的过程。通过公开数据服务，依照数据使用权限的规则，从数据中心把数据分发到各个数据使用部门，实现数据共享、信息联动。包括分发路径管理、优先级等设置等。主要实现以下功能：分发节点策略配置、优先级配置、数据分发管理、数据分发监控等。
7、共享接入门户
共享接入门户层包括数据校核、共享查询、信息交换、共享分发、订单管理等经济户籍信息资源共享服务以及全国联网应用、统计报表、趋势预测等系统内业务应用支撑与决策支持服务的展现。
全系统和各市级部门可以通过门户和服务接口使用相应的服务。门户对登录用户进行身份认证，并按访问权限为用户提供服务。为了提供更多的服务，服务层还设置了信息交换服务，以实现与外部单位进行共享信息交换的目的。
1.3.4 市场监管数据资源可视化平台
一、数据展现平台
1、信息公示
面向监管系统内部工作人员和社会公众进行信息的公开公示。同时，通过公共目录服务系统对数据的整理、转换、审核，从市场监管平台中抽取出市场监管相关信息，面向进行信息的公开公示，扩大社会公众的信息获取渠道，提升社会公众的监督意识，提高企业、关键人员的违法成本。
2、智能检索
2.1数据画像
（1）档案配置
包括档案存储、档案集、档案和数据资源等功能。档案存储设定档案实际存储的位置，支持关系型数据库。档案集设定档案集，用于管理一组档案。档案管理，关联信息资源目录和数据资源，根据业务需求构建超级档案，用于展现；数据资源管理，用于存储实际存储数据档案的物理位置。
（2）搜索配置
包括Solr服务器配置、Solr变量配置等功能。Solr服务器配置，用于管理Solr服务器的物理配置信息。Solr变量配置，用于管理实际进行Solr分词从相关变量信息。
（3）任务中心
支持对档案生成任务和索引生成任务进行实时监控，并对错误信息进行集中展现。
2.2智能检索
对于汇聚到市场监管大数据资源中心的数据，包括：市场准入数据，监督检查数据，行政执法数据，投诉举报数据，质量基础设施数据等，支持通过数据画像配置成为超级档案，基于全文检索引擎进行全文检索，通过PC、APP等多种方式对监管人员和社会大众提供数据检索服务。
（1）企业综合监管档案
以信息资源平台采集的各类业务数据为基础，建立数据搜索引擎，通过输入简单的关键字，实现对相关业务信息快捷、即时、多维度的查询展现。
对于汇聚到数据融合平台的数据，支持通过数据画像配置成为超级档案，基于全文检索引擎进行全文检索，通过PC、APP等多种方式对监管人员和社会大众提供数据检索服务。
以信息资源平台采集的各类业务数据为基础，建立数据搜索引擎，通过输入简单的关键字，实现对相关业务信息快捷、即时、多维度的查询展现。
（2）企业查询
将企业的基础信息和监管主题信息以企业为单位进行汇总，主要包括企业基本概况、许可资质信息、日常监管信息、抽检监测信息、人员信息、产品信息、信用档案信息、涉案信息等与该企业相关的各类信息。
（3）从业人员查询
对企业关键岗位人员信息进行汇集整理，并按基本信息、任职信息、体检信息、个人认证信息、培训信息分主题进行展示。与该人员在同一企业的人员可以以快捷方式进行查询。
（4）产品查询
将产品的基础信息和监管主题信息以产品品种为单位进行汇总，主要包括产品基本概况、注册证书信息、抽检监测信息、不良反应信息、投诉举报信息等该产品各类信息。
（5）主题查询
对系统采集的各类监管信息，按不同的业务主题进行分类展示，根据在信息资源平台发布的查询服务不同，展示不同的查询内容。
2.3数据地图
GIS应用支撑平台是基础数据统一集中的展现平台，是数据的空间区域体现。数据地图提供公用的GIS数据共享服务、功能服务和应用支撑接口服务，方便进行如地址的匹配转换等功能，搭建具有特色的智慧监管“一张图”综合展示系统。通过GIS地图集中展示市场监管企业相关的概况信息。
2.3.1基础服务
（1）信息采集
对企业的地址信息提供采集功能，在地图上对采集的企业地址信息进行统一管理和维护。
（2）信息勘误
提供地址信息标点勘误功能，对标注的错误地址进行修订。
（3）信息标注
基于第三方地理信息支持平台提供的地图标注接口，对企业的地址信息在地图上进行标注并实时进行展示。
（4）地址批量转换功能
初始的数据或者下级单位上报的数据往往没有经纬度信息，利用地址批量转换功能，可以对没有经纬度的信息进行批量处理，处理完的数据可以实时的在地图上进行展示和查询。
2.3.2综合查询
基于数据中心，可以在地图上对辖区范围内的企业总体信息进行展示，如企业总数、各类监管对象总数、重点企业总数、黑名单企业总数等。
具体功能包括：
（1）总体信息一站式搜索
用户可以根据区域、监管对象类型、重点企业和黑名单等查询条件进行搜索，也可以根据关键字搜索，搜索的结果在地图上海量、精准标点。点击“详情”，可以查看该企业的基本信息和相关业务信息，使得对企业信息的总体信息一目了然。
如果想重点关注某条企业信息，可以将该条企业信息加入到“我的收藏”中，也可以在“我的收藏”列表中进行删除。
（2）统计结果展示
结合电子地图，对获取的各类业务统计结果，在电子地图上进行分区域展示，监管人员和领导可以基于地图直观的看到业务总览情况。
2.4数据图谱
数据图谱系统通过关联图谱分析平台，提供企业多维度的信息查询，深度挖掘企业与企业、企业与个人关系链路，透视企业之间的关系。关联图谱分析平台以动态本体建模技术为依托，以知识图谱技术为核心，以对象、属性、关系等核心要素为基础，通过图谱数据导入工具将多源异构数据融合、关联、并建立以对象为中心的索引，为用户提供智能搜索、对象超级档案、关系探索、路径分析、关联分析、行为时序分析、图谱过滤、图谱详情、图谱统计等智能服务。具有以下功能：
1、数据图谱
（1）图谱数据采集
提供多种渠道，对进行图谱化管理的数据进行采集导入。
（2）图谱数据存储
基于检索库技术，数据存储介质，对图结构数据进行存储。
（3）图谱数据查询
提供图形方式，对检索库中的模型数据进行查询。
（4）图谱数据计算
提供最短路径计算、关联关系分析、图推导等相关方面的计算。
（5）图谱数据索引
对检索库中的数据进行索引。
（6）本体建模与管理
对本体、属性、对象、关系、实例、索引的管理。
2、企业全息画像
基于法人数据库与地理空间数据库，归集产品质量、特种设备安全、食品安全、药品监管、知识产权等信用信息并记于企业，将市场主体精确定位到电子地图的监管网格上，平台根据数据模型，自动评定市场主体的监管等级，提示监管人员采取分类监管措施，有效提升监管的针对性和科学性。
3、企业信用画像
基于法人数据库与地理空间数据库，归集产品质量、特种设备安全、食品安全、药品监管、知识产权等信用信息并记于企业，将市场主体精确定位到电子地图的监管网格上，平台根据数据模型，自动评定市场主体的监管等级，提示监管人员采取分类监管措施，有效提升监管的针对性和科学性。
4、企业关系网络
根据企业法人、高管、投资信息等，搭建企业关系库，挖掘企业与企业、企业与自然人之间的关联关系。
5、企业时光轴
深化企业信息在时间维度的轨迹变迁、关联规律。
二、数据分析平台
1、大数据可视化工具
1.1多数据源管理
数据源接入模块，主要为用户提供多维分析时要操作的数据集。目前支持与mysql、oracle、sqlserver、db2等多种数据库对接，同时也支持多个表、多个视图、多个自定义SQL的逻辑视图进行相互关联。
1.2数据建模
可以创建完全自定义的数据分析模型，支持数据表建模、数据视图建模、自定义SQL建模。数据表建模，用户可以通过简单的可视化操作，将数据库中的数据表创建为待分析的数据模型，简单易用的操作界面，非技术人员也可以快速上手；数据视图建模，支持将数据视图当成一个虚拟的数据表建立数据模型；自定义SQL建模，用户可以通过建立自定义SQL创建一个虚拟的数据表建立数据模型，同时支持数据表。
1.3可视化编排
可以在各种浏览器下进行数据可视化设计，提供各种可视化组件，各种统计图形，用户只需要简单的拖拽以及参数配置即可实现数据可视化的页面展示。
1.4多维分析
多维分析展现了新一代敏捷型BI软件的特性，在前端对数据进行多维分析与报表的展现。它主要基于WEB页面的工作环境、拖拽式、类EXCEL的操作方式，可以灵活切换数据分析的视角，快速完成大数据分析。
1.5统计报告
系统实现对统计报告模版的制作、维护以及调用。支持饼图、柱图、表格、曲线图等多种图表演示，和普通报表、交叉报表、多表头报表等多种表格样式，可以任意拖拽生成。
系统能够自动生成报告，并且能够与相关数据进行连接，当数据该表时，报告内的信息自动变化。支持将报告导出为word、pdf等多种格式。
2、分析指标
按照分析指标类型不同，可进行常规分析、动态分析、区域热点分析等多种分析指标。
2.1常规分析
归集市场监管的数据，并对数据进行整理归纳，使用分组分析、交叉分析，平均分析法等分析方法进行统计分析。如：市场主体分析、食品生产经营企业情况分析、药品生产企业情况、特种设备情况分析等。
2.2动态分析
归集市场监管的数据，从空间、时间等多种维度进行综合动态分析，如各类市场主体区域分布情况分析、许可发证量同比分析、执法环比分析等。
2.3区域热点分析
通过对归集的市场监管的数据分区域热点进行统计分析，如各类市场主体分布情况、抽检合格率、不合格率的区域分布情况等。
2.4趋势分析
按日、按月、按年提供市场主体数据、抽检合格率、不合格率的趋势情况，并对区域内安全生产及经营等情况进行全面分析。
2.5排行版分析
在一定的时间范围内对市场监管大数据按照区域进行排行榜分析，并能直观地对不同时间的排行榜进行对比分析。
3、主题分析
业务信息资源库主要指围绕经济建设、政治建设、文化建设、社会建设以及生态文明建设，满足决策指挥、应急管理、综合服务、内部办公需要，建设完善的业务信息库和决策支持库，可为跨领域、跨部门的应用系统提供数据支撑，如信用库、电子证照库等。
面向某个特定的业务应用，定义该业务相关的基础数据、标准数据、模型数据等，形成相应的主题定义。通过数据整合工具，从其他数据库中整合该主题所需的数据，建立最终的主题库。主题库主要用于特定的信息资源展示和数据分析，为特定的业务应用提供数据支撑。
3.1综合数据分析
根据信息资源平台中的大量数据，进行企业数目、检验检测数目等信息可视化展现，同时依托GIS平台展现市场监管企业分布情况，并分别统计全市的数据增量情况，许可证过期的企业数统计、注销的企业数统计、数据收集情况，并根据风险分级系统的在GIS地图上标明全部企业的风险区域，不限于综合饼图、柱状图、折线图的展示方式。
3.2检验检测分析
食品、药品、特种设备、计量器具等检验检测的数据，结合GIS平台展现重点检验对象的分布图情况，同时对各个检验对象的检验信息信息、检验的企业数量、不合格率的区域分布、不合格品类分布等进行时间上的统计展现，不限于综合饼图、柱状图、折线图的展示方式。
3.3综合执法分析
对企业、产品等综合执法数据进行汇聚、分析，建立监管态势分析模型，实现综合执法的靶向性、精准性。例如：通过综合执法数据的综合分析，获取日常监管的变化规律、发展态势，科学制定计划、监管任务、重点监管企业等。
3.4日常监管分析
对企业、产品等日常监管数据进行汇聚、分析，建立监管态势分析模型，实现市场监管的靶向性、精准性。例如：通过消费者维权、投诉举报、日常监管、检验检测等数据的综合分析，获取日常监管的变化规律、发展态势，科学制监管计划、监管任务、重点监管企业等。
4、大屏展现
根据大数据中心所汇聚的数据，对市场局所监管的农贸市场、“三小”、学校食堂、中央集配、器械经营、药品经营、餐饮服务、食品生产、食品销售、小作坊等企业类型，从监管和督查考核角度进行全面大数据分析，并采用饼状图、折线图等通过大屏进行直观展现。
4.1农贸市场大屏展现
（1）农贸市场监管大数据分析
检查宏观维度分析：将农贸市场可按照星级指数进行展现。可根据年度及月份统计分析出所检查业户的平均分和检查率情况，同时采用柱状图或折线图显示相应时间段的各区农贸市场检查情况以及各区检查业户问题和得分情况。
检查问题角度分析：数据分析发现问题数、解决问题数、各区检查问题排名以及根据问题出现趋势进行分析。
（2）农贸市场督查考核大数据分析
可按照月份统计分析各区线上考核和线下督查综合的的督查考核总分情况。并可在地图上直观展现各区的得分情况。
4.2“三小”大屏展现
（1）“三小”监管大数据分析
检查宏观维度分析：将“三小”业户可按年度量化等级进行分类展现。可根据年度及月份统计分析出所检查业户的平均分和检查率情况，同时采用柱状图或折线图显示相应时间段的各区“三小”业户检查情况以及各区检查业户问题和得分情况。
检查问题角度分析：数据分析发现问题数、解决问题数、各区检查问题排名以及根据问题出现趋势进行分析。
（2）“三小”督查考核大数据分析
可按照月份统计分析各区线上考核和线下督查综合的的督查考核总分情况。并可在地图上直观展现各区的得分情况。
（3）“三小”食安指数大数据分析
将“三小”业户根据优、良、一般、差四个等级进行统计出全市各等级的业户数量、占比情况。各区采用柱状图的方式分别展现优、良、一般、差的数量情况。
4.3学校食堂大屏展现
（1）学校食堂监管大数据分析
检查宏观维度分析：将学校食堂可按年度量化等级进行分类展现。可根据年度及月份统计分析出所检查业户的平均分和检查率情况，同时采用柱状图或折线图显示相应时间段的各区学校食堂检查情况以及各区检查业户问题和得分情况。
检查问题角度分析：数据分析发现问题数、解决问题数、各区检查问题排名以及根据问题出现趋势进行分析。
（2）学校食堂督查考核大数据分析
可按照月份统计分析各区线上考核和线下督查综合的的督查考核总分情况。并可在地图上直观展现各区的得分情况。
（3）学校食堂食安指数大数据分析
将学校食堂根据优、良、一般、差四个等级进行统计出全市各等级的业户数量、占比情况。各区采用柱状图的方式分别展现优、良、一般、差的数量情况。
4.4中央集配大屏展现
（1）中央集配监管大数据分析
检查宏观维度分析：将中央集配企业可按年度量化等级进行分类展现。可根据年度及月份统计分析出所检查业户的平均分和检查率情况，同时采用柱状图或折线图显示相应时间段的各区中央集配企业检查情况以及各区检查业户问题和得分情况。
检查问题角度分析：数据分析发现问题数、解决问题数、各区检查问题排名以及根据问题出现趋势进行分析。
（2）中央集配督查考核大数据分析
可按照月份统计分析各区线上考核和线下督查综合的的督查考核总分情况。并可在地图上直观展现各区的得分情况。
（3）中央集配食安指数大数据分析
将中央集配单位根据优、良、一般、差四个等级进行统计出全市各等级的业户数量、占比情况。各区采用柱状图的方式分别展现优、良、一般、差的数量情况。
4.5器械经营大屏展现
（1）器械经营监管大数据分析
检查宏观维度分析：将器械经营企业可按年度量化等级进行分类展现。可根据年度及月份统计分析出所检查业户的平均分和检查率情况，同时采用柱状图或折线图显示相应时间段的各区器械经营企业检查情况以及各区检查业户问题和得分情况。
检查问题角度分析：数据分析发现问题数、解决问题数、各区检查问题排名以及根据问题出现趋势进行分析。
（2）器械经营督查考核大数据分析
可按照月份统计分析各区线上考核和线下督查综合的的督查考核总分情况。并可在地图上直观展现各区的得分情况。
（3）器械经营诚信指数大数据分析
根据守信、警示、失信、严重失信四个等级进行统计出全市各等级的企业数量、占比情况。各区采用柱状图的方式分别展现守信、警示、失信、严重失信的数量情况。
4.6药品经营大屏展现
（1）药品经营监管大数据分析
检查宏观维度分析：将药品经营企业可按年度量化等级进行分类展现。可根据年度及月份统计分析出所检查业户的平均分和检查率情况，同时采用柱状图或折线图显示相应时间段的各区药品经营企业检查情况以及各区检查业户问题和得分情况。
检查问题角度分析：数据分析发现问题数、解决问题数、各区检查问题排名以及根据问题出现趋势进行分析。
（2）药品经营督查考核大数据分析
可按照月份统计分析各区线上考核和线下督查综合的督查考核总分情况。并可在地图上直观展现各区的得分情况。
（3）药品经营诚信指数大数据分析
将药品经营企业根据守信、警示、失信、严重失信四个等级进行统计出全市各等级的企业数量、占比情况。各区采用柱状图的方式分别展现守信、警示、失信、严重失信的数量情况。
4.7餐饮服务大屏展现
（1）餐饮服务监管大数据分析
检查宏观维度分析：将餐饮服务企业可按年度量化等级进行分类展现。可根据年度及月份统计分析出所检查业户的平均分和检查率情况，同时采用柱状图或折线图显示相应时间段的各区餐饮服务企业检查情况以及各区检查业户问题和得分情况。
检查问题角度分析：数据分析发现问题数、解决问题数、各区检查问题排名以及根据问题出现趋势进行分析。
（2）餐饮服务督查考核大数据分析
可按照月份统计分析各区线上考核和线下督查综合的的督查考核总分情况。并可在地图上直观展现各区的得分情况。
（3）餐饮服务食安指数大数据分析
将餐饮服务业务按照优、良、一般、差四个等级进行统计出全市各等级的业户数量、占比情况。各区采用柱状图的方式分别展现优、良、一般、差的数量情况。
4.8食品生产大屏展现
（1）食品生产监管大数据分析
检查宏观维度分析：将食品生产企业可按年度量化等级进行分类展现。可根据年度及月份统计分析出所检查业户的平均分和检查率情况，同时采用柱状图或折线图显示相应时间段的各区食品生产企业检查情况以及各区检查业户问题和得分情况。
检查问题
