智慧税务行业大数据解决方案

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概览
智慧税务行业大数据解决方案目录 2 税务大数据解决方案税务大数据背景及拓展思路 1 3 大数据产品及优势 4 典型应用案例  2019 年国家税务总局筹建税收大数据和风险管理办公室，形成了全国上下联动的大数据和风险管理机构。  国家税务总局大数据管理咨询项目：对未来税务数据和风险管理体系进行总体设计，进一步明确发展目标，对数据管理机制、风险管理机制提出建设意见，推进数据应用创新，为未来大数据和风险管理体系建设提供蓝图和路径。  充分发挥大数据在税收征管中的作用，全面实施大数据战略，明确税务总局大数据和风险管理体系框架，提升大数据和风险管理能力，推进税收治理体系和治理能力现代化。  国家税务总局局长王军多次提出 ," 深化税收数据应用 , 充分挖掘和发挥税收大数据‘金山银库’的效应 " 。  近日，提出运用税收大数据，服务全局要尽力，通过税收大数据建设的不断推进 , 为税务部门加强大数据管理、深化数据应用提供了有力支撑。成立大数据与风险管理局，构建现代化大数据和风险管理体系省局总局电子税务管理中心国家税务总局 / 局长征管和科技发展司副局长主管信息化大数据与风险管理局副局长主管采购等采购中心 … … 信息处国家税务总局 / 局长征管和科技发展处大数据与风险管理局副局长主管信息化副局长主管采购等采购处 … … 税务大数据应用发展趋势：全量、实时、智能、精准金税一期 1994 - 1996 金税二期 1998 - 2013 金税三期 &“ 互联网 +” 2013 - 2020 业务报表收入核算业务报表收入核算统计分析指标预警决策一包（分析） & 决策二包（风险）标签画像分析算法模型实时风控（开票阻断）数据驱动业务（智能提示） 2 3 4 发票出口退税稽查风险纳税人定期计算、定期推送事前申报、征收风险事件事中提示、快速阻断事中明确事后应对的风险事件事后风险管理纳税信用 1 1 离散到全量数据全业务领域覆盖，全业务流程打通，收集全部关联数据 2 周期到实时转变按月、季度报表分析，变为实时展示、实时分析 3 人工到智能转变通过机器学习提升纳税人行业划分、建立防增值税专用发票暴力虚开等算法模型。 4 粗放到精细转变按行业、地域、业务分析，变为以纳税人为核心精确画像税务大数据数据源数据应用运营运维数据汇聚数据管理数据服务数据割裂，外部数据整合不足，智能化应用不足 • 批量数据汇聚，无法满足实时数据汇聚业务需要； • 纳税人相关数据分散在各个模块的不同数据表里，没有整合和关联 • 政府其他部门数据和互联网第三方数据整合不足缺乏统一治理，数据资产不清，质量不高 • 在数据治理工具、数据治理专业服务和数据服务能力上不足 • 缺失可视化的基础数据资产管理，无法支撑数据血缘关系管理、业务建模和数据可视化分析数据获取效率低，数据冗余、查询效率低 • 业务部门在进行数据分析时，获取数据的方式比较原始，通常需要编写脚本到数据库中查询或是通过金三系统前台页面多次查询数据 • 缺乏数据和分析工具，不能充分释放出基层的业务创新的潜力运营运维体系不健全，运营挑战大 • 数据应用、数据管控等的管理办法、管理流程、管理规范（技术和业务规范），有缺失 • 各地运维运营团队缺失，无法有效支撑平台运营工作税务大数据现状和挑战规划统一智能数据平台，驱动税务数字化转型用户渠道层应用层应用支撑平台统一智能数据平台基础资源层外部第三方数据渠道体验一致化  在不同渠道的应用体验一致且连续业务创新敏捷化  基于平台、框架和能力，实现创新快速落地事项办理一站化  地方特色业务、创新业务与总局业务全面集成  税务人通过统一登陆门户访问各个内部系统业务应用融合化  遵循“核心微业务”理念，实现业务短链化  支持“信用 + 风险”体系，对接总局建设理念数据交换归一化外部数据获取渠道“三合一” 对外推送信息渠道唯一化基础架构集约化  整合现有资源  搭建私有云  引入公有云数据驱动能力精益化  建设智能数据平台基座  完善的数据治理体系  引入人工智能开发平台  提供可视化分析工具数据应用智能化  智能业务  智能指挥  智能分析  智能风控  智能纳服  智能稽查目录税务大数据背景及拓展思路 1 4 典型应用案例 2 税务大数据解决方案 3 大数据产品及优势税务整体数据架构，实现智能数据驱动业务发展数据源智能数据平台数据治理数据分析工具数据采集批量数据迁移实时数据集成数据库实时同步数据服务数据加工流计算及存储文件存储批处理数据仓库对象存储图数据库人工智能工具数据分析工具 BI 分析工具指标模型管理业务标签工具 AI 开发平台数据标准管理数据质量管理数据资产管理数据组织与职责数据制度与流程数据交换平台税务内部数据互联网及其他第三方数据其他相关部门数据企业纳税人数据应用企业用户自然人智能业务智能指挥智能纳服智能分析智能风控智能稽查层中心用户中心中心中心中心中心中心中心数据服务开发数据服务接口数据服务管理数据服务门户数据资源服务目录 AI 算法模型第三方算法 1. 数据汇聚  统一税务局和其他政府部门的数据采集交换平台  提升数据接入场景能力，提供批量、实时、流式多种数据集成方式  建立第三方数据采集通道和管理规范 2. 存储计算  提供多种类型存储计算，满足批量计算、流计算、交互式查询、实时检索等多种计算场景； 3. 数据治理体系  建设一体化数据治理工具体系  优化数据管理组织与职责，梳理数据资产，建立数据资产管理机制，明确数据标准落地执行机制  建设数据质量管理体系，持续加强数据治理 4. 统一分析工具  提供自助式 BI 分析和标签工具，数据潜能快速释放；  提供一站式人工智能平台，助力税务智能化转型； 5. 统一数据服务  统一数据服务管控，提供工具服务以及数据服务，实现数据快速变现；建设内容数据底座整合层帖源层标签画像发票管理户籍档案集市层指挥决策主题专题应用主题核心征管电子底账稽查行政管理申报征收风控应用主题出口退税税收优惠稽查主题应用标准层登记申报票证认定优惠数据治理汇聚存储数据分析数据服务应用场景税务数据采集与交换架构图数据汇聚存储整体方案数据汇聚离线任务实时检索计算在线查询实时流计算实时任务 HBase Elasticsearch 离线任务计算 Hive Spark SQL Redis Flink 数据存储交互查询 / 多维分析交互查询 DLI 在线分析在线查询离线查询数据分析信息碰撞综合查询综合查询综合查询统一数据服务层数据库流式数据文件数据源系统存储计算数据应用数据服务 MPP 数据治理汇聚存储数据分析数据服务应用场景 1 、混搭架构：提供 MRS （ Hadoop 平台） +DWS （ MPP ），满足离线、实时检索、交互查询、流式计算等多种计算场景； 2 、统一管理：支数据汇聚以及存储计算组件统一管理和服务，实现故障快速定位；所有组件全流程调度功能； 3 、扩展性： MRS （ Hadoop 平台） +DWS （ MPP ）支持弹性扩展，性能弹性扩容； 4 、高性能：采用分布式架构，提供结构化数据的极致的交互性能，满足多维关联查询实时分析需要； 5 、多场景支持税务内部等主流场景的批量、实时数据汇聚，统一存储；方案特点 MRS （ Hadoop ） DWS （ MPP ）批量数据汇聚 DAYU-CDM 实时数据汇聚 DRS/DIS IOT 数据集成 ROMA – link 1 、核心是让数据形成数据资产，易懂、易用，让数据真正用起来； 2 、有效解决数据质量问题，提升数据质量； 3 、提供相应的技术方案和数据管理平台工具； 4 、提供专业化的服务，实现对数据的有效管理，提升数据质量，建立数据共享机制。 5 、建立和完善数据管控的组织架构、制度和流程；数据治理汇聚存储数据分析数据服务应用场景数据资产分析数据资产使用数据流数据资产服务 1 元数据元数据采集自动采集管理手工采集管理元数据视图元数据存储元数据质量管理元数据一致性检查元数据属性检查元数据关系健全性管理视图视图授权元数据影响分析元数据管理元数据维护元数据查询元素据变更元数据关系维护数据标准管理数据标准落地及映射数据标准监控系统模型引用标准标准映射管理系统落标参考标准定义标准发布版本管理标准导出标准检核规则变更影响分析标准落地评估 2 数据质量 3 数据标准数据质量检核规则管理数据质量检核作业管理数据质量独立指标体系脏 / 冗余数据分析报告数据质量检核报告专项数据质量检核报告 4 数据模型标准引用版本管理模型查询模型管理 6 数据生命周期综合应用 7 及服务元模型元模型结构管理元模型维护管理元模型关系管理元数据分析元数据地图元数据血缘分析元数据影响分析 5 数据安全监控密级管理资产安全标签授权管理资源监控定位和分布、影响分析、血统分析、比对分析、关联度分析数据质量考核、质量问题定位数标落地、标准归集制定、数据申请数据资产自动化采集数据资产流向关系自动化整合数据资产关联关系整合数据资产目录、数据自服务元数据实体存储、元数据关系存储（流向关系、关联关系、组合关系）产服数务据层资资集数中据层产标准与规范常态与专项工作数据治理方案框架数据可用数据质量数据安全资产工作机制 8 组织与职责制度与流程产机数制据层资数据管理范围源系统业务生产类生产支撑类数据平台 ODS DW Hadoop Hive HBase BI 应用管理分析类外部数据路透彭博产资数源据层资解决方案大数据平台数据分析数据挖掘数据接口 … …… 数据使用元数据数据如何快速识别数据？如何自动化管理？如何快速找到样例数据？我的数据都在哪里？数据的业务特点是？我该找谁要数据？建议： 1. 自动化获取元数据信息通过自动化采集与解析手段，建立技术、业务、过程元数据的注册输入，标明数据方位。 2. 标明数据方位，整理业务属性将数据资产按业务属性编目，梳理数据的属性、共享方式、特性、映射。 3 、建立业务数据服务目录以数据资产为驱动方式，实现数据集成和共享。建立数据服务目录。数据资产模型元元模型元模型汇聚存储数据治理数据分析关键特性一：建好数据管理体系，快速识别数据，形成数据资产数据服务应用场景数据源头监控针对调度监控和数据源相关监控过程中的数据进行整合形成数据源头调度监控的分析报表。数据波动监控数据抖动监控是指通过对数据记录数的监控，在一段时间周期内，通过折线图的方式可以查询一段时间内数据的峰值和低谷。及时性监控数据文件及时性监控是指通过对要采集到大数据平台的内部或外部文件进行存在性和按时到达性的监控手段。一致性监控数据一致性监控是对采集时的数据记录条数和入库的数据条数进行一致性比对，对不一致的数据采集作业进行标记的一种监控。 20 25 30 35 40 45 每日数据变化量检测日使用流量（ MB ） 6 月 7 月数据不一致怎么办？数据量异常波动？数据源变更怎么办？建议： 1.明确重要监控指标梳理数据平台、 MPP 、 Hadoop 平台的重要数据监控指标与监控需求。 2.建立多渠道监控方式对接数据监控平台，以以邮件、短信等通知方式告警。汇聚存储数据治理关键特性二：提供专业的数据监控体系，快速发现问题数据分析数据服务应用场景元数据采集收集数据业务含义，整合元数据，形成数据信息项元数据整合实现自动化的元数据采集，摸清大数据资源状况元数据目录基于数据特征形成大数据资源索引目录元数据服务元数据协同跨部门数据共享协作，通过技术元数据与业务元数据的对接避免数据不一致和数据开发返工生产库前置库 Hive Hbase MPP 元数据自动采集技术特性缺失数据开发规范，设计规范缺失调研收集整合数据来源目录数据存储目录数据要素目录数据专题目录自主的数据准备，快速整合多元数据，形成服务数据数据分析工作簿工作簿详情数据服务业务部门业务部门元数据协同汇聚存储数据治理通过元数据采集，快速形成数据资产，摸清数据资源状况数据分析数据服务应用场景数据服务平台：数据服务目录数据服务平台：服务目录技术视图数据资产目录产品展示数据服务平台：服务目录业务视图数据治理汇聚存储数据分析数据服务应用场景数据治理汇聚存储数据分析数据服务应用场景数据质量提升方法和过程数据质量提升核心步骤： 1 ．数据质量标准制定及源头保证：税务局各业务部门制定明确的各类数据标准及数据质量管理要求，将相关标准及要求固化到数据源头系统中。２ . 数据质量问题收集、分析及解决方案制定：由业务部门对现有数据质量问题进行广泛收集与分析，并由大风局配合业务部门将数据质量问题分类，明确实际质量问题。 3 ．数据质量提升方案执行：大风局协同业务部门和征科针对不同数据质量问题的解决方法制定详细解决方案，并共同落实执行相关方案解决现有数据质量问题。数据源数据源数据仓库应用应用 ODS 层 DW 层 DM 层稽核规则配置元数据对象管理资源表视图空值校验重复校验格式校验参照校验波动校验逻辑校验一致性校验自定义校验关系校验规则翻译规则执行 BDI 流程调度稽核结果稽核监控稽核问题管理稽核异常工单数据质量报告（日报、月报）自定义表单流程设置 BPM 流程管理稽核工单配置采集服务加工加工稽核稽核稽核质管处审批人数据质量平台实现数据仓库数据处理全过程的质量监控与质量稽核，规避数据问题，提高数据质量，让数据变得更好。  全图形化配置界面，简化稽核操作和配置  针对异常问题，自动生成工单，实现稽核问题的流程化管理  建立数据质量考评制度，综合评估数据稽核及问题处理结果，定期生成数据质量评估报告数据处理全过程的质量稽核，有效保证数据质量数据治理汇聚存储数据分析数据服务应用场景数据地图是元数据信息的全景视图，描述所有元数据对象的血缘关系，所处层级覆盖范围由归集库 -> 中心库 - > 基础库 -> 主题库。全面呈现了数据库中不同数据层级之间的关联关系，数据分类归属，数据关系一目了然。汇聚存储数据治理元数据管理，形成数据地图，快速定位数据变更影响分析数据分析数据服务应用场景元数据管理数据标准管理数据模型管理数据质量管理主数据管理数据安全管理数据运营数据资产管理 DATA 大数据探索稽查大数据标准制定一站式工具  数据标准，标准和数据实时对比、分析和稽查，达到高度统一；  元数据，完整记录数据处理链路血缘关系，形成全局数据地图；  数据质量，自动化稽核任务执行、质量监控，完整质量报告；  数据建模，可视化的模型设计、模型管理和模型监控；全流程服务  治理筹备，目标筹划、业务调研、数据摸底；  治理规划，组织规划、流程规划、机制建设；  治理过程，数据汇聚、数据标准化、数据稽核、质量评估；  治理服务，标准设计、稽核规则设计、模型设计、资源库设计；提供一站式工具和全流程服务数据治理汇聚存储数据分析数据服务应用场景数据治理汇聚存储数据分析数据服务应用场景敏捷 B I 报表报告 Excel 电子表格 Office 分析报告数据填报审批数据可视化图形可视化 GIS 地图分析交互式仪表盘（大屏）自助探索分析即席查询 OLAP 多维分析自助式仪表盘移动协同移动 APP 协同决策格式多变的报表基于地图自助分析图形类型自助分析大屏自助可视化分析大数据平台业务系统数据数据源训练平台服务推理平台服务人工智能视频图像识别场景语音语义类 AI 场景预测类 AI 场景标签目录管理标签生命周期管理数据标签标签创建标签更新标签服务宽表配置与维护深度挖掘数据获取数据获取宽表存储数据分析平台调用算法返回结果自助式创建数据集分析展现分析展现自助式分析  敏捷 BI ，多种展示方式，简单易用的数据查询和分析系统；  数据标签，提供数据标签模型管理和标签全生命周期管理；  人工智能，一站式 AI 开发平台，可以完成复杂的数据分析；  自助式，业务人员创建分析应用，实现自己的分析诉求；  特征查询，业务人员可以按照业务维度，自助式的业务查询；  样式丰富，能在大中小屏端展示各种图表类型和样式；  门槛低，通过拖拽操作对数据进行处理和可视化分析；数据分析