受征集人委托，就“****年数据治理服务采购项目”控制价向市场进行报价征集，欢迎潜在供应商提交报价文件。

一、需求描述

（一）服务内容

以“数据赋能、精准支撑、安全可控”为原则，围绕企业项目全业务流程数据，提供数据采集、治理、分析、应用、安全管理等全生命周期支持服务，打通数据孤岛，盘活数据资产，为企业的业务决策、流程优化、创新发展提供精准的数据支撑，具体服务内容如下：

*、数据采集与对接服务

对接企业项目各业务系统，制定标准化数据采集方案，实现各系统数据的自动化、定时化采集，确保数据采集的及时性、完整性和准确性。

针对外部合作单位、政务平台的相关数据，协助征集人完成数据对接、接口调试与数据同步工作，建立统一的数据接入通道。

对采集到的各类数据进行初步校验，及时发现并反馈数据采集异常问题，协同技术支持团队解决数据接口故障、数据传输中断等问题。

*、数据治理与清洗服务

建立企业项目数据治理体系，制定数据标准、数据质量规则、数据分类分级规范，统一数据口径、字段定义、编码规则，实现数据标准化管理。

对采集的原始数据进行清洗处理，包括去重、补全、纠错、格式转换等，解决数据缺失、冗余、不一致等问题，提升数据质量。

定期开展数据质量巡检，形成数据质量分析报告，针对低质量数据制定优化措施，持续提升数据资产整体质量。

*、数据存储与管理服务

协助征集人进行数据存储架构优化，根据数据类型、使用频率等，合理规划结构化、非结构化数据的存储方式，提升数据存储效率和访问速度。

做好数据台账管理，对数据资产进行分类、盘点、登记，明确数据归属、使用权限、生命周期，形成完整的数据资产清单，定期更新并向征集人汇报。

协助征集人进行数据库日常维护，包括数据备份、恢复、扩容等，配合技术支持团队做好数据库安全防护，防范数据丢失、泄露风险。

*、数据分析与建模服务

深入理解企业的业务需求，针对日常运营、管理决策、业务创新等场景，开展定制化数据分析工作，挖掘数据背后的业务规律和价值。

搭建贴合企业业务的数据分析模型，如业务运营监控模型、资源配置优化模型、风险预警模型等，为征集人业务决策提供数据支撑。

针对项目重点工作、专项任务，提供专题数据分析服务，形成深度分析报告，提出可行性的业务优化建议。

*、数据可视化与报表开发服务

基于征集人业务需求，开发定制化的数据可视化看板和统计报表，涵盖业务运营、系统运行、资源管理等多个维度，实现数据的直观展示和动态监控。

确保数据可视化看板、报表的实时性和准确性，支持多终端访问，满足征集人日常办公、汇报演示、决策分析等场景的使用需求。

根据征集人业务变化，及时更新、优化数据可视化内容和报表指标，保障数据展示与业务需求同步。

*、数据安全与保密服务

严格遵守国家数据安全相关法律法规和征集人数据保密规定，协助征集人建立健全数据安全管理机制，落实数据分类分级保护要求。

对数据处理全流程进行安全管控，包括数据采集、传输、存储、使用、销毁等环节，防范数据泄露、篡改、非法访问等安全风险。

配合征集人开展数据安全检查和应急处置工作，如发生数据安全事件，第一时间协助征集人排查原因、采取补救措施，并按要求上报相关情况。

*、数据咨询

为征集人业务部门提供全方位的数据咨询服务，解答数据采集、使用、分析等方面的问题，指导业务人员开展基础的数据操作和分析工作。

*、数据成果输出与复盘服务

定期输出数据周报、月报、季报，内容包括数据采集情况、数据质量状况、数据分析结果、业务优化建议等，为企业提供数据参考。

针对重大数据分析项目、数据应用成果，进行专项复盘，总结经验教训，持续优化数据服务方案。

协同技术支持团队，将数据服务过程中积累的经验、方法、案例纳入项目知识库，实现知识共享。

*、数据赋能服务

在数据服务过程中，挖掘客户在数据应用、数据系统升级、数据创新等方面的潜在需求，及时向企业进行报备。

结合行业数据技术发展趋势，为征集人提供数据技术升级、数据创新应用的建议和方案，协助征集人探索数据驱动的业务创新模式。

（二）服务质量要求

*、总体服务要求

*.*响应及时性：接到征集人数据服务需求（含数据采集故障、数据质量问题、数据分析需求等）后，相关人员需在**分钟内做出响应，明确需求对接人及初步处理时间；一般性数据问题需在*小时内解决，复杂数据问题（如数据建模、专项分析）需在*个工作日内给出处理方案并告知征集人。

*.*数据准确性：数据采集、清洗、分析的结果准确率需达到**%以上，因数据处理失误导致征集人业务决策偏差、工作失误的，由供应商承担全部责任。

*.*数据完整性：各业务系统数据采集的覆盖率需达到***%，关键业务指标数据无缺失，非关键数据缺失率需控制在*%以下。

*.*数据及时性：实时数据采集延迟不超过*分钟，定时数据采集严格按照约定时间完成，数据报表、可视化看板的更新延迟不超过*小时。

*.*问题解决率：征集人提出的各类数据问题，一次性解决率需达到**%以上；对于复杂数据问题，需在*个工作日内给出阶段性解决方案，*个工作日内完成最终解决，确保不影响征集人正常业务开展。

*.*服务专业性：数据服务人员需熟练掌握专业技能和企业业务知识，与征集人沟通时做到表述清晰、逻辑严谨，能精准理解需求并提供专业的解决方案，避免专业术语堆砌，确保征集人人员理解。

*服务态度：保持热情、耐心、积极的服务态度，不推诿责任，对数据服务工作进展及时向征集人反馈，尊重征集人的意见和需求，提升征集人服务体验。

*.*记录完整性：详细记录每次数据服务的全过程，包括需求描述、处理步骤、解决结果、数据成果等，形成完整的服务记录，便于后续查询、分析和追溯。

*.*数据安全性：严格落实数据安全管理要求，全年无任何数据泄露、篡改、丢失等安全事件，如发生数据安全问题，供应商需承担全部法律责任和经济损失。

*、文档交付要求

数据支持服务全流程产生的所有文档均需为中文版本，做到内容完整、格式规范、更新及时，需向征集人交付的文档包括但不限于：

（三）人员要求

项目数据支持团队需结构健全、分工明确，与技术支持团队协同配合，共同服务企业项目数据相关工作。团队需提供人员名单、学历、专业资质、项目履历、本单位社保证明、在本项目中的职责分工等资料，人员如需调整，需提前报征集人书面同意后方可执行，擅自调整的由供应商承担全部责任。

数据支持团队至少配置数据支持负责人*人、专职驻场数据工程师*人，团队人员需具备良好的沟通协作能力，熟悉企业业务逻辑，能与技术支持团队、征集人业务部门高效配合，精准理解数据需求并落地实施。

*、人员专业资质与工作经验要求

数据支持负责人：具备企业、政务类数据治理、数据分析相关工作经验；熟练掌握数据采集、清洗、建模、可视化等全流程操作；具备团队管理和跨部门协调能力；持有大数据工程师、**工程师等相关专业资质者优先。

驻场数据工程师：具备*年及以上数据处理相关工作经验；熟练使用数据处理工具，掌握主流数据可视化平台（如*******、帆软，观远等）操作；了解数据库管理与数据安全规范；能独立完成数据提取、清洗、分析及报表制作工作，具备基础的业务理解和问题解决能力。

*、驻场服务要求

供应商派遣的*名驻场数据工程师需全程驻场征集人指定办公地点，工作时间、考勤管理严格按照征集人单位相关规定执行。

驻场人员需经采购人面试并认可，面试不通过的，供应商需及时更换人选直至满足征集人要求，由此产生的费用、工期延误等损失均由供应商承担。

驻场数据人员需签署数据安全承诺书，严格遵守征集人数据管理与保密规定，严禁泄露、篡改、倒卖征集人各类数据资产，如发生数据安全问题，由供应商承担全部法律责任和经济损失。

*、服务岗位职责

数据支持服务团队与技术支持服务团队协同工作，共同接受征集人管理，各岗位明确分工、各司其职，确保数据支持服务工作高效、有序开展，具体岗位职责如下：

*.*数据支持负责人

团队与项目管理：全面负责数据支持团队的日常管理，包括人员调度、绩效考核、专业培训等，打造高效协作的专业数据团队；整体管控数据支持项目全流程，制定工作计划和目标，分解阶段性任务，监督计划执行，确保数据服务按时、高质完成。

数据服务体系建设：牵头建立企业项目数据采集、治理、分析、安全等全流程服务体系和标准规范，持续优化数据服务流程，提升数据服务质量和效率。

需求对接与协调：作为数据服务总对接人，深入对接企业的业务需求，将业务需求转化为数据服务需求；协调团队内部、技术支持团队、征集人业务部门及外部合作单位的资源，解决跨部门、跨团队的数据协作问题，保障数据服务工作顺利推进。

数据质量与安全管控：建立数据质量监控与考核机制，定期组织开展数据质量巡检，督促团队整改低质量数据问题，确保数据资产质量；严格落实数据安全管理规定，组织团队开展数据安全培训和检查，防范数据安全风险，对数据安全事件第一时间组织应急处置。

数据分析与赋能：牵头开展重大专项数据分析工作，搭建核心数据分析模型，挖掘数据价值，为征集人业务决策提供专业的数据支撑；关注行业数据技术发展趋势，为征集人数据系统升级、数据创新应用提供建议和方案，推动数据赋能业务创新。

知识管理：建立并维护数据服务知识库，收集、整理数据处理方法、分析案例、问题解决方案等内容，实现团队知识共享；

成果输出与复盘：审核团队输出的所有数据成果（含分析报告、可视化看板、报表等），确保成果质量；定期组织开展数据服务工作复盘，总结经验教训，持续优化数据服务方案。

*.*驻场数据工程师

数据采集与对接执行：按照数据采集方案，完成企业各业务系统的数据采集、接口调试与数据同步工作；及时排查并解决数据采集过程中的接口故障、数据传输中断等问题，确保数据采集的及时性和完整性。

数据治理与清洗操作：严格按照数据标准和清洗规则，对原始数据进行去重、补全、纠错、格式转换等清洗处理；开展日常数据质量校验，记录数据质量问题，及时反馈并整改，形成数据质量巡检记录。

数据存储与台账管理：协助征集人进行数据存储架构的日常维护，完成数据备份、恢复等基础工作；建立并实时更新数据资产台账，对数据资产进行分类、盘点和登记，确保数据资产可追溯、可管理。

数据分析与报表制作：根据征集人业务需求，独立完成常规数据提取、分析和统计报表制作工作；协助数据支持负责人开展专项数据分析和建模工作，提供基础数据支撑和分析成果初稿。

数据可视化落地与维护：按照设计要求，完成数据可视化看板、报表的开发和部署工作；做好可视化成果的日常维护，及时更新数据指标、优化展示效果，确保可视化成果的实时性和准确性。

数据服务响应与问题解决：第一时间响应征集人日常数据服务需求，解答数据使用、操作方面的问题，解决一般性数据处理、分析问题；对于无法立即解决的复杂问题，及时记录并上报数据支持负责人，做好问题交接和跟进工作。

数据咨询与培训配合：配合为征集人业务部门提供基础数据咨询服务，指导业务人员开展基础数据操作；协助数据支持负责人开展数据培训工作，准备培训资料、配合现场教学，做好培训记录和效果反馈。

服务记录与知识沉淀：详细记录每次数据服务的过程和结果，形成完整的服务台账；将日常工作中积累的数据分析方法、问题解决方案、操作技巧等进行总结归纳，纳入数据服务知识库，实现知识沉淀与共享。

数据安全与保密执行：严格遵守数据安全承诺书和征集人数据管理规定，规范操作数据处理全流程，做好数据保密工作；发现数据安全隐患及时上报，配合开展数据安全检查和应急处置工作。

二、报价要求：

*、材料递交方式：书面材料可递送至我司前台；电子材料可发送至********@***.***，各报价单位所提交的报价文件均须加盖报价单位公章。

*、征集截止时间：****年*月*日上午*:**（北京时间）。

*、报价文件格式：参考“一、需求描述”。

*、其他：本项目无需报名，本次征集结果将作为确定采购控制价参考使用，报价单位无需缴纳任何费用。

三、联系方式：

公司地址：厦门市思明区莲岳路***号公交大厦*栋****单元

联系人：吴岩松

联系电话：************