金税三期管理决策系统架构需求v.docx
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《金税三期架构需求—管理决策》
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《金税三期工程架构需求—管理决策》
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金税三期工程架构管控项目组
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金税三期工程办架构组
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金税三期工程办
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金税三期工程架构管控项目组
2010年8月
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架构管控项目组
目录
第1章金税三期总体概述
1.1.总体战略目标
金税三期工程的业务战略目标是：
l统一税收执法；
l统一纳税服务；
l统一管理决策；
l统一征管数据实时监控。
首先，统一税收执法是在国家税法统一的前提下，以总局统一的政策管理为依托，包括国、地税税收执法尺度的统一，为纳税人提供公平、公正的税收环境。
在现阶段，公平、公正是对纳税人最好的服务。
同时，统一税收执法，也是现阶段实现应收尽收，保证税款及时入库的有效保证。
其次，统一纳税服务，不是简单的建立一个平台，而是保证服务目标、服务内容、服务水平的一致，避免不同地区、不同税务人员对同类事项执法不一、口径各异和服务差异。
第三，统一管理决策，是采用科学的方法，利用数据集中和信息共享手段，为各级领导提供一致的管理和决策依据。
第四，建立在全国大集中基础上的统一实时的征管数据监控，是促进统一执法、统一服务、统一管理决策的手段保障。
在国内外新的经济形势下，为了实现四个统一的战略目标,总局确定了信息管税的总体战略，信息管税就是以税收风险管理理念为指导，以现代信息技术为依托，以对涉税信息的采集、应用为主线，优化资源配置，完善税源管理体系，加强业务与技术的高度融合，着力解决征纳双方信息不对称问题，不断提高税法遵从度和税收征收率。
其中，信息管税是一项系统工程,必然要涉及到税务管理的思想观念、制度机制、业务流程、组织机构等一系列变化。
如下图所示：
金税三期的六个亮点
统一税收执法
统一纳税服务
统一管理决策
统一征管数据实时监控
统一全国征管数据标准、口径
统一国、地税核心征管应用系统版本
实现全国征管数据大集中
统一、规范全国的纳税服务平台
以
SOA
技术整合行政管理系统
以流程管理理念开发征管系统
以风险管理理念开发管理决策系统
建设网络实时开具的电子发票平台
金税三期的业务战略
总体战略
?
树立税收风险管理理念
?
以数据的采集和分析为核心
?
以健全税源管理体系为落脚点
?
加强业务、技术高度融合
这里的“全国大集中”，涵盖核心业务系统全国集中部署和应用，统一业务需求管理、统一应用开发和运行维护管理。
1.2.总体技术目标
金税三期工程建设的主要内容是：
计划用四年时间，在现有资源基础上，通过制度、业务和技术创新，完成“一个平台、两级处理、三个覆盖、四个系统”的建设，进一步强化纳税服务和税务管理，提高税法遵从度和税收征收率，降低税收成本，为税收法律法规的统一执行提供有力保障。
上述目标可具体概括为“一门户、三网、四平台、七库”，具体描述如下：
1、“一门户”是通过实施全国数据大集中，优化业务流程和功能配置，统一国地税征管系统，为全国各级税务人员提供统一的内部门户和工作平台，实现全国税收业务的统一、规范管理。
2、“三网”是建成税收征管业务网络、行政办公网络、涉密网络，这三个网络全国国、地税统一建设，具备强大的信息采集、存储、处理、交换等功能，安全可靠程度高，确保各项税收业务与管理在统一、安全、稳定的网络化信息平台支撑下平稳运行。
3、“四平台”是指建设全国统一的纳税服务平台、征管和行管业务操作平台、管理决策平台，这四大平台能使广大纳税人方便、快捷地办理各项税费事宜，广大基层税务人员高效、简洁地处理各项业务，使各级税务管理者及时有效地实施管理与决策。
4、“七库”是指在总局、省局两级建立并逐步完善法人涉税数据库、自然人涉税数据库、发票数据库、第三方信息数据库、税收风险管理数据库、税务机构数据库（包括财务、固定资产等）和人力资源数据库、税收法规数据库（包括文件、档案等）这七个数据库，并进行数据的集中存储和处理，同时建立第三方信息共享机制，实时、完整、准确地掌握纳税人涉税费信息和税务机构、人员等情况，以利于提高税收服务与管理水平。
1.3.总体架构要求
总体架构既包含业务、应用、数据、技术、安全等方面的框架，也包括架构管控的体系。
一方面，作为框架，总体架构定义了业务、应用、数据、技术、安全等架构的目标蓝图，还包括相关模型，及各部分的指南、设计准则，项目需要根据总体架构的约束来实现其应用；另一方面，作为架构管控，它指明了项目在进行项目实施的时候需要遵守的标准、规范，可以参考的相关架构资源以及需要遵守的架构管控流程，以确保项目的实施符合金税三期的总体规划。
总体架构主要由业务架构、应用架构、数据架构、、技术架构（包括系统软件、基础设施等）、安全架构、运维架构、标准、架构管控体系等组成，这些总体架构的内容将构成对项目架构方面的约束，项目需要在这些架构的约束下进行业务需求分析、设计以及实现。
第2章应用设计约束
2.1.规划思路
金税三期管理决策系统的建设目标就是要建立五个业务应用系统和四个支撑基础平台。
见图中黄色部分，给出了管理决策系统的总体构成以及在整体金税三期应用环境的位置，整个系统采用总局省局两级部署的模式，具体构成如下：
n管理决策业务应用：
ü包括征管状况分析和查询统计和报表
ü风险管理和政策评估
ü绩效管理
ü和知识管理
ü核算
n公共数据支撑环境：
ü公共数据分析支撑平台
ü指标管理平台
ü数据治理平台
ü数据集成平台
如下图所示整个管理决策系统从总体上划分为管理决策业务应用和公共数据支撑环境两大部分，其关系如下图所示：
1.公共数据支撑环境涵盖了公共数据分析支撑平台、指标管理平台、数据治理平台、数据集成平台以及各类全局性数据资源的存储管理，提供了完整的数据类业务的开发、运行、存储以及管理环境。
2.各业务应用系统本地环境只负责管理类业务的界面及相关流程业务的开发及部署，对数据类业务必须基于公共数据支持环境的相关平台来进行开发、部署、运行，实现数据类业务及业务数据资源的集中托管。
3.公共数据环境中部署的相关分析类业务将以界面及服务的方式集成到各应用系统中，配合应用系统自身的相关功能来满足具体的管理决策业务需求。
4.各业务应用系统本地只存储自身的私有信息，例如管理类信息、流程状态信息，公共业务类数据统一由公共数据支撑环境来集中管理。
下面分别给出以上各应用系统及基础平台的设计约束
2.2.公共数据分析支撑平台
建立全局统一的数据综合利用及管理环境，为各类分析及查询业务提供统一的数据存储管理、加载、查询分析以及展现的平台框架，具体要求支持以下关键功能：
1.建立统一数据视图，根据统一数据视图模型实现全局的物理数据环境。
2.要求基于统一数据视图以及元数据管理体系，提供高性能的数据查询引擎框架，满足分析型系统的定制查询需求，有完整的性能保障机制。
3.提供数据统计及多维分析框架，支持例如多维切片、钻取、旋转等各类OLAP分析方法。
4.提供统一的数据服务定义机制，能够支持多种方式的数据服务的定制和发布，服务定义需要符合全局的服务集成标准，以保证被其他应用所共享。
5.提供数据仓库和数据集市的管理环境，支持建立多维数据模型的数据存储和管理。
6.提供数据展现框架，支持多种形式的数据展现方式，要求展现界面必须遵循全局的界面集成标准，能够被其他应用进行集成。
7.提供完整的报表机制，支持报表的模版定义、数据加载以及生产。
2.3.指标管理平台
建立全局统一的指标体系管理环境，为各类管理决策型业务提供统一的指标管理维护机制，具体要求支持以下关键功能：
1.指标的体系定义。
基于统一的元数据管理提供指标体系的定义框架，以保证不同业务指标在语义层的一致性。
2.指标规范。
提供完整的指标规范描述机制，利用规范描述机制来实现包括指标集的业务目标定义、指标间业务关系定义、指标与元数据关系定义，要求该规范能够与指定的数据分析建模工具实现无缝的集成。
3.指标数据建模。
根据指标的描述规范，能够集成公共数据分析支撑平台所提供的各类数据分析机制实现对各类指标的图形化建模，满足各类业务人员的操作需求。
同时也要求能够支持集成各类数据统计及挖掘工具来实现复杂的指标建模定义，指标数据建模中对各类业务数据项的引用必须基于元数据管理体系来实现，以保证语义的一致性。
4.指标数据生成加载。
根据指标建模定义的数据汇集关系实现指标数据的自动加载及结果生成。
5.指标库管理。
对于指标的模型数据以及指标生成的结果数据提供统一的存储及维护管理机制，包括指标模型及结果数据的变更管理、版本管理、导入导出等机制。
6.指标服务提供。
要求能够将各类指标数据根据业务需求以服务方式进行提供，服务的发布必须符合全局的服务集成标准。
2.4.数据治理平台
建立全局统一的元数据管理环境，实现各类业务和技术元数据的集中定义和管理，为建立统一数据视图、数据仓库、数据集市、各类分析业务的定义、业务指标定义以及数据集成定义提供语义基础，同时基于元数据体系提供对各类数据的审核管理机制，维护数据的完整性、准确性以及一致性。
具体要求支持以下关键功能：
1.元数据的体系定义。
提供元数据体系的定义框架和标准，支持各类应用根据需求进行具体业务及技术元数据的定义。
2.元数据的维护管理。
提供对元数据的版本管理，包括元数据的变更管理、版本管理、导入导出等机制。
3.元数据服务提供。
要求能够将各类元数据信息以服务方式进行提供，服务的发布必须符合全局的服务集成标准。
4.数据审核规则定义。
根据元数据体系提供对于各类业务数据的审核规则的定义框架，提供图形化界面来支持用户自定义各类审核规则。
5.数据审核规则的维护管理。
提供对审核规则的版本管理，包括规则的变更管理、版本管理、导入导出等机制。
6.数据审核执行管理。
提供对审核规则的自动及人工执行机制，支持各类数据审核需求。
2.5.数据集成平台
建立完整的数据集成环境，要求能够在不同数据源之间提供多种集成机制以满足各类应用场景，具体要求支持以下关键功能：
1.物理库表间实时同步需求。
满足海量数据，有较高的实时性要求，如主库同备份库之间数据集成、同构库间的数据同步复制、总局到省局的数据库下发等要求采用物理库表级的集成策略。
2.批量非实时同步需求。
满足批量或异构数据，实时性要求不高，集成逻辑比较复杂，需要大量转换的如生产库到统一数据视图，统一数据视图到数据仓库；生产库到历史库；有非结构库到结构化库要求基于ETL（数据的抽取、转换、装载）的批量集成策略。
3.消息中间件同步需求。
满足基于文件的非结构或半结构化数据，如总局同省局的跨层级交换、总局同外部机构间的数据交换、其他涉及到文件交换的场景等要求基于消息报文的集成策略。
4.基于服务的集成需求。
满足小数据量，实时性要求高，如应用系统间的实时数据访问、构建虚拟的数据视图等要求可以基于数据服务的集成策略。
2.6.征管状况分析查询统计报表
2.6.1.征管状况分析
征管状况分析的内容包括税源分析、征管质量与数据质量分析、税收成本分析和社会满意度分析等。
征管状况分析需要提供联机分析（OLAP）应用手段，进行多层次、多角度地分析;需要提供纵向时期对比分析（与上年同期对比，与上期对比）、横向行业对比分析（与行业同期平均值对比）、单指标分析、多指标组合分析等方法。
发掘税收数据之上的数据，从数据中找线索、摸规律。
征管状况分析的方法有：
n现状分析：
结构、分布、重点、均衡性；
n发展分析：
增减、速度、趋势；
n关联分析：
发现事物间的关联性；
n数据挖掘：
预测、分类、聚类等应用。
2.6.2.查询统计
查询统计是指根据一定的条件搜索所需的征管业务数据，通过组合相应的条件得到所需的统计结果。
查询业务功能应支持实时信息查询和非实时信息查询，并提供定制查询、分主题查询和自定义查询三类。
n定制查询：
实现登记、认定、证明、优惠、发票、申报、征收、计会统、票证、评估审计、稽查、法制的定制（专项）查询；
n分主题查询：
是按照各类主题所设定的范围和内容定制的查询，如：
一户式查询，一员式查询，一案式的分主题查询；
n自定义查询：
要提供通用、灵活的查询工具，以一定的条件（时间、范围、口径、输出项目），确定多项查询指标、口径、输出内容，形成数据群或指标群的查询。
查询统计提供覆盖全部业务及各业务环节的结构化数据查询功能。
在设计实现上，需要考虑查询操作的方便性、灵活性和查询方式的扩展性、查询结果的正确性、可视性和可利用性等。
2.6.3.报表
报表管理应支持总局标准报表（由各司确定）和各地自定义报表两大类。
报表管理要实现报表生成、数据补录、自定义、维护等。
包括报表属性定义、任务管理、锁定行列、报表审核、钻取、文字项生成、关联、舍位平衡、打印、导出、数值显示、收藏夹、预处理、查询、汇总、归档及分析等管理功能。
报表管理需要提供报表工具，实现报表的全国统一集中管理，总局与省局的两级部署应用。
总局负责各司局报表的管理和应用，省局负责本省（包含地市、区县）的报表管理和应用。
借助数据高度集中，将目前报表逐级生成、汇总上报，过度到由总局、省局两级直接生成，各取所需的集约化模式。
2.7.风险管理及政策评估
2.7.1.风险管理
风险管理需要提供风险辨识、风险评定、风险应变、风险处理、风险建议、风险指标体系维护等功能。
要求根据现有信息来预测未来宏观税收风险、税收征管风险和税收执法风险，提出风险防范措施，把未来风险减至最低的管理过程。
风险管理需要支持省级税务机关或总局两种模式，结合纳税评估、税源监控和税务稽查等落实有问题的结果，进行大规模的数据统计分析，从地区、时间、行业、税种、企业类型、企业规模等多个维度对纳税人进行分析，并对其风险进行评定，以发现其未来发展趋势，进而采取相应的应对措施。
2.7.2.政策评估
政策评估需要实现政策影响评估、政策效率评估、政策效益评估、政策执行率评估和政策改进建议等业务。
内容涵盖政策产生的作用、制约因素、运作速度、范围、功能效率分析、运行中和结束后的结果、收益估计和政策完善建议等。
政策评估功能应提供政策评估启动、分析评估、评估报告、查询统计等功能。
2.8.知识管理
知识管理要提供支撑税务系统知识共享的一套IT应用平台及解决方案，开发和利用统一的知识管理系统，能全面支持税务知识的分类、采集、审核、发布、应用、分享、储存、维护等整个生命周期的管理过程。
知识管理需要涵盖整个税务局内部所有知识资产的管理，涉及各税管理、征收管理、税务稽查、督察内审、法律救济、税收计会统工作、信息管理、纳税服务、行政业务等各个方面。
2.9.绩效管理
绩效管理是应提供绩效目标制定、绩效计划、绩效实施、绩效考评、绩效反馈及结果应用的管理过程。
融日常考核、征管质量考核、执法监督和基于业务流程的全环节考核为一体，根据相关数据，运用绩效管理、能力管理、目标管理、项目管理理论，借鉴管理学平衡计算原理，对被管理的组织或个人的工作绩效（数量、质量、效率、目标）进行的考查、评估。
2.10.核算
税收核算支持围绕税收资金运动过程，建立从税收资金产生到入库、收入与支出相对应的核算体系，提取核算的原始资料，进行加工、汇总，总括地反映税收资金的运行、税收成本支出规模和征管效益分析。
税收核算应提供税收计划、会计核算、统计核算等功能。
第3章数据设计约束
3.1.规划策略
管理决策系统的数据规划，应全面服从“信息管税”总体战略发展需要，以税收风险管理理念为指导，结合构建“查询报表、风险管理、政策评估、核算管理、绩效考核、知识管理”的管理决策体系需求，通过对大量生产数据的整合、加工和处理，实现从数据到信息再到知识的阶梯性转换过程，形成总局统一视图、数据仓库和数据集市，从而为总局的数据分析和决策支持提供保障。
3.2.数据划分
管理决策系统的数据规划，可以划分为以下几类：
统一数据视图、数据仓库和数据集市、元数据、知识库。
3.2.1.统一数据视图
统一数据视图，按天抽取并整合来自近期征管操作数据库、网络发票库、交叉稽核库等的数据，建立统一的用户视图，支撑管理决策应用，如支撑征管状况分析、统计查询和报表等。
统一数据视图，数据粒度一般为明细和轻度汇总。
统一数据视图可以存储如下数据：
n全国法人涉税的所有数据，包括法人的基本信息、申报、征收等数据，形成“法人库”；
n全国自然人涉税的所有数据，包括自然人的基本信息、家庭和收入情况等数据，形成“自然人库”；
n全国发票数据，包括票种核定、发票明细（含网络发票）、纳税人发票领购、验旧缴销等数据，形成“发票库”；
n全国税务机构数据，包括机构、人员、身份认证、岗责体系等数据，形成“税务机关数据库”；
n财产涉税的所有数据，包括房产、车辆、船舶等，形成“财产库”；
n外部信息数据，包括同外部门进行业务协同的交换数据等，形成“外部信息库”。
3.2.2.数据仓库和数据集市
数据仓库，按天抽取、转换、加载来自统一数据视图的数据，建立企业级数据模型，支撑管理决策和联机分析应用，如风险管理、政策评估、核算管理、绩效考核等。
数据仓库，存储已有和未来至少3年（一般10年）的基础数据，数据粒度包括从明细到轻度汇总、中度汇总、高度汇总。
汇总程度越高，数据粒度越大，数据在线保留时间越长，所体现的业务事实越宏观。
数据仓库可以存储以下数据：
n当前（或之前某一时间点）明细数据；
n历史数据；
n汇总和统计数据；
n衍生数据，如按照指标体系、分析方法通过计算确定的各种指标数据。
数据集市是数据仓库的子集，通常将明细数据聚合为汇总数据，同时在汇总数据上的分析可下钻到明细数据，主要目的是支持各种不同的前端主题应用。
3.2.3.元数据
元数据（Metadata）是描述数据的数据，描述数据结构和建立方法的数据。
在管理决策系统中，元数据为访问数据库提供了一个信息目录，该目录全面描述了数据库中都有什么数据、这些数据怎么得到的和怎么访问这些数据。
元数据按用途的不同可以分为：
业务元数据、技术元数据。
业务元数据是从业务角度描述数据的数据，它提供了介于数据应用和生产系统之间的语义层定义，包括指标口径、代码标准、业务术语、业务规则等。
技术元数据存储关于数据层技术细节的数据，是用于开发、管理和维护系统使用的数据。
它主要包括以下信息：
n统一数据视图、数据仓库和数据集市等结构的描述，包括模式、视图、层次结构、维等的定义；
n统一数据视图、数据仓库和数据集市等内容的描述，包括数据粒度、算法、主题域等的定义；
n源数据到目的数据的映射，包括：
源数据和它们的内容，数据抽取、清理、转换和刷新规则等；
n用户访问权限、数据备份历史记录等。
管理决策系统应建立统一的业务、技术元数据视图，以支撑元数据管理。
3.2.4.知识库
管理决策系统应建立良好的税务知识积累、应用、评估、沟通和考核系统机制，建立起支撑税务机构及其工作人员的知识平台。
税务知识库的创建，首先要求分析建立税务知识体系结构，按照知识类型和应用类型等进行类别划分，形成知识树，并最终汇总成为税务知识库。
税务知识库存储的数据对象包括：
结构化数据、具有非结构化数据特征的文本和图像，以及其他混合内容。
管理决策系统应根据税务知识体系结构，建立起税务知识库，以支撑知识管理应用。
3.3.数据建模
在管理决策系统中，数据模型建设是至关重要的。
本项目的数据模型应该包括统一数据视图、数据仓库全面的数据规划，如数据层次划分、内容组织等。
数据模型应分成多层进行设计，涵盖税务业务内涵需完整、全面。
具体的规划要点如下：
n统一数据视图建模
统一数据视图是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的数据集合，用于支持对即时性的、操作性的、集成的管理决策需求。
统一数据视图可以按照3NF设计成OLTP数据库，以总体架构项目规划的数据模型为基础，优化其逻辑访问及物理存储结构，达到高效查询的要求。
n数据仓库建模
数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性，用于提供税收业务完整的业务视图，包含税收业务各环节的基础业务数据。
数据仓库可以参考3NF、STAR-SCHEMA等建模方法确定数据模型，优化其逻辑访问及物理存储结构，以便处理大量的数据并发访问。
n数据集市建模
围绕数据仓库数据，面向不同分析主题，进行数据集市建模，完成管理决策和联机分析应用。
数据集市的结构可以是多维数据集（如星型、雪花型），也可以是关系数据集。
数据模型的设计，包括指标体系建立、分析方法选择、分析主题建立等三项内容。
Ø指标体系建立：
构建税务分析指标体系，包括报表类、分析类、评估类和考核类指标等，形成指标库（如风险指标库），以支撑核算管理、风险管理、政策评估、绩效考核等分析应用。
指标体系的构建，需要全面反映税务管理决策支持的需求，具有前瞻性、灵活性、可扩展性等特点。
Ø分析方法选择：
只有综合地运用分析方法才能实现深入分析的目标。
管理决策系统，应从数据仓库中选出数据集，在数据集上运用科学的分析方法，建立税务行业分析模型。
分析方法包括：
80/20分析、对比分析、因素分析等常见算法，聚类、关联、分类等高级算法，以及决策树、神经网络等数据挖掘算法。
Ø分析主题建立：
包括主题数据集市模型和前端展现模型两个层次。
主题数据集市指MOLAP，前端展现模型是分析结果与用户的信息交互。
3.4.数据流转
源数据库
目标数据库
传输数据内容
传输方式
传输频度
近期征管操作数据库（Ｎ＋Ｘ）
N+X+Y统一视图的法人数据库
法人相关数据
ＥＴＬ定时
每天
近期征管操作数据库（Ｎ＋Ｘ）
N+X+Y统一视图的财产数据库
财产相关数据
ＥＴＬ定时
每天
近期征管操作数据库（Ｎ＋Ｘ）
N+X+Y统一视图的自然人数据库
自然人相关数据
ＥＴＬ定时
每天
近期征管操作数据库（Ｎ＋Ｘ）
N+X+Y统一视图的发票数据库
发票相关信息
ＥＴＬ定时
每天
网络发票数据库
网络发票信息
ＥＴＬ定时
每天
增值税交叉稽核（总局）数据库
增值税交叉稽核信息
ＥＴＬ定时
每天
近期征管操作数据库（Ｎ＋Ｘ）
N+X+Y统一视图的税务机关库
税务机构的汇总数据
ＥＴＬ定时
每天
总局行政办公数据库群
行政办公数据
ＥＴＬ定时
每天
与工商、银行、海关等外部门信息交换数据
N+X+Y统一视图的外部信息库
第三方数据
ＥＴＬ定时
每天
外部应用平台和前置系统数据
N+X+Y统一视图的系统管理库
Y个月的历史数据
ＥＴＬ定时
根据历史数据迁移的要求
总局内网平台系统数据
Y个月的历史数据
ＥＴＬ定时
根据历史数据迁移的要求
N+X+Y统一视图
数据仓库
管理决策涉及的基础数据
ＥＴＬ定时
每天
N+X+Y统一视图
数据集市
数据集市涉及的基础数据
ＥＴＬ定时
每天
数据仓库
数据集市涉及的主题数据
ＥＴＬ定时
每天
第4章集成约束
金税三期管理决策类业务是各级税务机关的内部业务管理活动，它对征管业务活动进行跟踪、分析、监控、
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