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1、ICS35.080L 77DB52贵州省地方标准DB 52/ T XXXXXXXX经济普查数据平台建设规范Specification for the construction of economic census data platform点击此处添加与国际标准一致性程度的标识（本稿完成日期：2020年4月30日）XXXX - XX - XX发布XXXX - XX - XX实施贵州省市场监督管理局发布DB52/ T xxxXXXX前言本标准按照GB/T 1.12009标准化工作导则第1部分：标准的结构和编写给出的规则起草。请注意：本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利
2、的责任。本标准由贵州省统计局提出。本标准由贵州省大数据标准化技术委员会归口。 本标准起草单位：贵州省统计局、贵州佳网科技发展有限公司、贵州省机械电子产品质量检验检测院。本标准主要起草人：XXX、XXX、XXX。 5经济普查数据平台建设规范1 范围本标准规定了经济普查数据平台建设的术语和定义、基本要求、平台构成、平台要素功能、信息安全。本标准适用于经济普查数据平台的设计和建设。2 规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T 22239 信息安全技术 网络安全等
3、级保护基本要求GB/T 37973 信息安全技术 大数据安全管理指南3 术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1 经济普查 economic census 为全面掌握我国第二产业、第三产业的发展规模、结构和效益等情况，建立健全基本单位名录库及数据库系统，研究制定国民经济和社会发展规划，提高决策和管理水平奠定基础所进行的全面性调查。3.2数据data对事实、概念或指令的一种形式化表示，适用于以人工或自动方式进行通信、解释或处理。3.3数据关联data association对数据类之间存在的相互关系进行关联。3.4数据池化data pooling对数据进行分类后放入不同的数据池中。4 基本要
4、求4.1 平台部署4.1.1 经济普查数据平台宜部署在云存储平台或本地存储平台上。4.1.2 经济普查数据平台部署应配置应用访问服务器、数据库服务器、加工服务器等。4.2 数据库经济普查数据平台的数据库支持各类数据库系统。4.5 平台数据4.5.1 数据来源按照各次经济普查的要求，获取的调查对象及调查范围的普查数据。4.5.2 数据内容4.5.2.1 内容组成我国境内从事第二产业和第三产业的全部法人单位、产业活动单位和个体经营户的经济普查调查内容，包括单位基本情况、组织结构、人员工资、财务状况、能源生产与消费、生产能力、生产经营和服务活动、固定资产投资情况、研发活动、信息化和电子商务交易情况等
5、。4.5.2.2 核心指标核心指标数据应包括以下两类：a) 属性核心指标：组织机构代码、统一社会信用代码、行业代码、报表类别、行政区划、登记注册类型、控股情况、隶属关系、执行会计制度类别、机构类型、营业状态；b) 数值核心指标：数值指标、产业活动单位数、从业人员期末人数、女性、营业收入、主营业务收入、资产总计、经营性单位收入、非经营性单位支出（费用）。4.5.3 数据处理4.5.3.1 数据关联数据关联处理采用以下方式：a) 横向关联：对已经入库的数据建立以时间维度为主线的数据关联，时间跨度设置为5年，关联字段为统一社会信用代码或组织机构代码；b) 纵向关联：对已经入库的数据建立以某一经济普查
6、为范围，以单位为主线建立主表同子表的数据关联，关联字段为统一社会信用代码或组织机构代码；c) 扩展关联：对其它需要的数据关联的应用，应建立数据的扩展关联，按需定义和应用场景建立数据关联模型。4.5.3.2 数据池化数据池化处理采用以下方式：a) 数池规划：对经济普查数据的数据池划分进行规划，依据每一次经济普查建立不同的数据池；b) 全量索引：对已入库的经济普查数据进行全量索引，建立键值对关系，为数据入池做好准备；c) 数据入池：对已全量索引的数据，依据数据池的划分，分别导入不同的数据池；d) 池界虚化：对已入池的数据，依据不同的数据重组需要，建立不同的虚拟化数据池并不改变原有的数据池存储方式；
7、e) 跨池融合：对不同数据池但同属一个根级数据池的数据，建立融合型数据池。5 平台构成5.1 构成图经济普查数据平台构成图见图1。图1 经济普查数据平台构成图5.2 构成要素经济普查数据平台的构成要素应包括以下内容：a) 制度管理：对历次经济普查的普查制度、普查报表、普查指标进行管理；b) 数据管理：对基层源数据和已定案数据进行有效的管理和存储；c) 数据加工：按需对历次经济普查数据的纵向和横向进行加工、汇总；d) 数据展示：用图、表的不同形式展现历次经济普查数据的变化情况；e) 数据解读：采用数据钻取技术，解读数据在各维度上的层级组成和逻辑关系；f) 数据分析：对单位数据、经济指标进行关联、
8、转换和跟踪，用同一标准分析各次经济普查单位属性、经济数据的变化情况。6 平台要素功能6.1 制度管理制度管理要素应包括以下功能：a）制度分类：对历次经济普查按国家经济普查制度进行分类构建和管理；b）报表管理：对普查制度分类下的普查报表进行分类构建和管理；c）指标管理：对普查报表分类下的普查指标进行分类构建和管理。6.2 数据管理数据管理要素应包括以下功能：a）基层数据管理：对经济普查基层表中基层单位数据的清洗、转换、加载，入库入池后的维护管理；b）综合数据管理：对经济普查综合年鉴表中综合数据的碎片化、转换、加载，入库入池后的维护管理；c）专题数据管理：对经济普查专题数据的定义及划分、构建在虚拟
9、数据池上及维护管理。6.3 数据加工数据加工要素应包括以下功能：a）数值加工：对数值型数据进行数据加工，包括计数、合计、平均的基础加工，可进行计算方式的扩展；b）维度加工：依据数据维度的维度项对数据进行加工；c）关系加工：依据数据内在的关系加工成具有全包含关系和其中包含关系的数据报表；d）分类加工：对数据按自定义分类进行数据加工；e）层级加工：依据数据维度或数据分类的层级关系进行数据加工，支持层级的嵌套。6.4 数据展示数据展示要素应包括以下功能：a）基层数据横向展示：横向探测任一单位在各次普查中的存在关系、属性数据、数值数据等，并在同一页面进行基于统计视角的展示；b）基层数据纵向展示：纵向探
10、测任一单位在各调查分类中的数据，并在调查单位的展示页面进行关联分类数据的展示；c）基层数据关联展示：查看调查单位情况时，可随时打开数据关联看板，通过关联数据及趋势线了解调查单位核心指标在时间跨度上的发展变化情况；d）综合数据重组展示：对综合数据经过碎片化处理后，可对已定案的整表数据进行行列重新组合，形成新的子集展示报表；e）综合数据地域叠加展示：对同一张综合数据表，如存在基于地域维度的不同区域数据，可多选不同地域做综合数据的地域叠加展示；f）汇总数据图表展示：任意选取表中的多个指标和维度构成，动态按所选内容生成趋势图表和构成图表；g）汇总数据图示：对汇总数据基于表内数据按图块大小及色块方式做图
11、示展示。6.5 数据解读数据解读要素应包括以下功能：a) 基层数据维度解读：对基层数据基于统计维度进行快速数据分类，可对所选维度及子维度进行下钻解读；b) 专题数据维度解读：对专题数据基于统计维度进行快速数据分类，可对所选维度及子维度进行下钻解读；c) 汇总数据维度解读：对汇总表中的任一数据，可选择任一维度，根据维度所具有的层次关系，对数据进行下钻和回溯应用，直到最末端的基层数据；d) 汇总结果自我描述：加工形成的数据汇总表，可按汇总表的结构组成、数据来源、计算方式、个性化设置等进行自我描述和解读。6.6 数据分析数据分析要素应包括以下功能：a) 汇总数据占比分析：对汇总数据基于数据维度构成项和维度层级进行占比分析；b) 汇总数据排名分析：对汇总数据基于数据维度构成项和维度层级进行排名分析；c) 汇总数据变化跟踪分析：在比较不同时间维度的汇总数据时，如数据包含的统计标准发生了变化，可基于图示跟踪分析统计标准的变化情况。7 信息安全7.1 网络安全 按GB/T 22239的规定执行。7.2 数据安全 按GB/T 37973的规定执行。
