心项目主要风险和应对措施如下技术风险主要体现在业务系统多样性，可能造成系统接口复杂另外负载估计不准确，可能造成数据中心性能瓶颈。针对接口复杂性和多样性采取两个主要措施进行规避。是按照既定标准和规范统建设数据中心接口系统二是降低系统之间耦合度，明确采用数据级整合方式实现松散耦合。针对负载估计不准造成性能瓶颈，采用负载均衡技术，在必要时通过增加内存来扩展服务器处理能力。二安全风险数据集中到数据中心后，安全问题是个非常关键问题,如果安全管理跟不上，就可能造成数据滥用，个人隐私泄露等。针对安全隐患，从法规和技术两个方面保障。首先在法规上，要制定数据管理办法，在数据共享情况下，保证数据安全管理和合法使用。其次在技术上要构建安全保障体系，从物理层网络层系统层应用层数据层各个层面进行安全防护。三数据质量风险数据质量取决于数据权威性致性和完整性。数据多处采集，或者更新不及时，都将造成数据不致，影响数据中心权威性。针对数据质量问题，主要通过数据清洗数据比对和冲突处理等手段提高数据准确性。连接到数据中心业务部门越多，数据更新越实时，数据质量才能从根本上提高。四实施风险数据中心建设依赖于各业务部门和有关单位配合。配合得如何将影响项目能否成功实施。项目承建商是否具有数据中心成功经验，也将影响项目实施。针对项目实施风险，方面要加强沟通和协调，提高业务部门对数据中心认识，毕竟从根本上说数据中心是共建共享共赢另方面对数据中心目标可以从低到高，首先是自然人法人单位基础数据库建设，然后再建设空间地理和宏观经济基础数据库，这将减少实施难度。五管理风险建设期内主要体现在关联项目多，项目管理难度大。建设期后主要体现在数据中心管理部门不明确或者责权不匹配，造成运行管理困难。针对管理风险，数据中心运作关键在于运行机制，为此须尽快制定并颁布相关法规和标准规范，明确数据中心管理职责分工。六需求变更风险数据中心涉及部门众多，各部门信息共享需求随业务而变化，在定程度上存在需求变更和需求膨胀风险。针对需求变更和膨胀风险，数据中心采用以下几方面措施是增加需求调研时间，采用原型法方式进行多轮反复调研分析，真正掌握各部门信息共享需求二是采用按需动态加载专题应用方式，情况信息个人生命与健康信息劳动民政社会保险残联民政劳动社会保险医疗卫生社会保险民政劳动社会保险公安社会保险民政残联社会保险社会保险民政社会保险民政社会保险民政社会保险民政残联劳动民政残联医疗卫生地税社会保险残联系统及应用需求分析数据中心主要业务包括从基层或业务部门采集数据，包括基础数据和部分共享业务数据，支持基础和共享数据更新维护模式对采集到数据进行校验和比对，发现冲突时按照共同制订数据处理规范进行处理，保证数据致性和准确性受理业务部门或基层单位基础数据使用申请将整理后基础数据分发或按需提供给有关部门或单位使用以中介方式处理共享业务数据使用申请，并进行备案对共享业务数据在征得业务部门同意情况，通过数据中心进行存储转发将共享元数据信息发布给各业务部门，提供浏览与订阅申请，方便其共享必要信息提供数据交换平台和接口系统，使数据中心与各部门数据管理员可以对共享和交换过程进行管理通过数据交换平台存储和管理公共服务数据，并与外网同步，提供站式服务存储和管理统计数据，根据决策支持需要，整理相关数据，并提供统计分析功能，对数据进行统计和分析，方便领导及时掌握有关情况。定期对业务数据库进行容灾备份与此相对应，业务部门与数据中心发生相关业务包括提供数据或共享元数据给数据中心申请使用数据中心基础数据，校准本单位基础数据通过数据中心提供共享元数据信息获取其他单位数据审批其他单位业务数据使用申请，并将数据提供出去与数据中心交换公共服务数据提供监督部门直接访问业务数据库通道提供统计分析数据或原始个案给数据中心，方便主管领导查询定期将业务数据库备份到数据中心根据数据中心与各业务部门主要业务，数据中心应提供如下功能节点管理实现与数据中心相连各个节点信息管理配置管理，包括业务部门区县数据中心等。主题管理数据采集数据发布数据共享数据交换公共服务以及决策支持均以主题方式进行，因此必须实现对主题管理。主题是元数据集合。元数据管理元数据是关于数据数据。元数据描述了数据结构和意义，同时也可以描述应用程序和流程结构和意义。构造数据中心数据库重要步骤之，就是定义和创建元数据。元数据提供个目录，列出数据中心有什么数据。所有进入数据中心数据，必须在元数据中有所表述。数据中心数据管理系统必须提供储存和管理元数据方法。以元数据管理为核心，建立数据中心数据资源目录体系，提供给业务部门参考使用以新专题来满足未来涌现迫切需求三是硬件设备是可以按需进行扩充，可以增加内容交换机以实现负载均衡，而不影响系统整体运行四是采用可扩展性强软件平台，采用分布式模块化接口。经济及社会效益经济效益市电子政务数据中心建设经济效益主要体现在堵塞监管漏洞，促进财税征收部分企业在工商登记领取营业执照后没有到国税地税进行税务登记，以此达到少纳税甚至不纳税目。税务部门因为不能很好共享工商企业登记信息，无法及时掌握新成立企业，容易造成监管漏洞。通过电子政务数据中心实现工商地税国税部门之间企业信息共享，比对发现应办未办税务登记企业，进行促登和行政处罚，定程度上能够促进财税征收。以国内兄弟城市为例，年发现并处理逾期未办税务登记企业超过万家，涉及税收上亿元加强管理，提高社保参保率和征收率部分企业利用政府部门之间信息不对称，不为全部员工购买社会保险，或者少缴纳社会保险费。通过就业备案信息和参保信息比对，发现未办理参保登记企业和未参保员工，及时进行处理，可以有效提高社保参保率和征收率。部分企业不进行按比例安排残疾人就业年审，残联因无法掌握企业情况而难以征收残疾人就业保障金。通过电子政务数据中心将企业基本信息员工人数共享给残联，可有效促进按比例安排残疾人就业年审工作，提高残疾人就业保障金征缴率。加强支出审核，提高社保资金利用率财政局每年都要对大笔社保资金进行支出审核。通过电子政务数据中心将劳动保障民政卫生等部分数据共享给财政局并进行比对，可以发现无效申请，减少不必要资金支出，如防止人已死亡，但仍有人继续冒领养老金情况。以国内兄弟城市为例，财政局每年都要对数亿元专项补贴资金支出进行审核避免重复建设，节省财政投资电子政务数据中心建设统支撑平台和接口系统，避免了各个部门重复建设机房重复购买服务器硬件设备和系统软件重复开发接口程序，并且避免由此造成接口复杂管理困难维护成本高等问题。电子政务数据中心对共享数据进行集中管理和维护，可以减少各部门单独管理和维护成本，同时避免由此造成数据不致等问题。以国内兄弟城市委局为例，原来和各个部门分别交换。要管理维护十多台前置机，现在通过市电子政务数据中心统交换，只需要台前置机二社会效益市电子政务数据中心建设社会效益主要体现在有利于促进业务协同，提高行政效率通过市电子政务数据中心实现政府部门之间互联互通资源共享，从而避免各个部门重复采集数据重复录入，提高行政效率，有助于实现协同办公。有利于加强联合监管，提高管理水平各个政府部门通过市电子政务数据中心共享其他部门信息，全面及时准确掌握管理对象情况，有助于实现精细化管理。信息共享可有效避免信息不对称造成监管漏洞，有利于开展多个部门联合监管。有利于提高公共服务水平，构建服务型政府各政府部门通过市电子政务数据中心获取企业法人单位信息及其他部门共享信息，可以开展主动服务，提供更人性化服务，进步方便居民和企业办事，促进服务型政府构建。注本文来自网络，若有可证明侵权行为请立即联系本人并删除。业情况信息个人失业情况信息个人通讯信息个人工资信息个人参保情况信息个人生命与健康信息劳动民政社会保险残联民政劳动社会保险医疗卫生社会保险民政劳动社会保险公安社会保险民政残联社会保险社会保险民政社会保险民政社会保险民政社会保险民政残联劳动民政残联医疗卫生地税社会保险残联系统及应用需求分析数据中心主要业务包括从基层或业务部门采集数据，包括基础数据和部分共享业务数据，支持基础和共享数据更新维护模式对采集到数据进行校验和比对，发现冲突时按照共同制订数据处理规范进行处理，保证数据致性和准确性受理业务部门或基层单位基础数据使用申请将整理后基础数据分发或按需提供给有关部门或单位使用以中介方式处理共享业务数据使用申请，并进行备案对共享业务数据在征得业务部门同意情况，通过数据中心进行存储转发将共享元数据信息发布给各业务部门，提供浏览与订阅申请目录概述项目背景项目意义建设目标与任务需求分析用户需求数据需求数据资源现状系统及应用需求分析节点管理主题管理元数据管理公共代码管理数据采集数据整理比对数据交换数据访问数据备份与恢复标准管理应用支持运行管理性能需求分析业务处理量分析安全保障体系需求分析系统安全可靠性需求数据安全保密性需求数据完整性需求实体可鉴别性需求不可否认性需求对象和行为可授权性需求统信任与授权策略需求数据中心统安全监管性需求保障机制需求分析数据中心设计方案设计原则统建设核准通过，归档资料。未经允许，请勿外传,相对共建共享安全可靠数据中心平台设计平台总体架构信息资源支撑平台数据共享交换平台共享数据管理系统保障机制标准法规体系安全保障体系数据接口系统运行环境数据中心成效应用综合治税专题共享应用系统企业基础信息共享系统功能社会保障信息共享应用工程建设分期及规模数据中心预算经费总投资概算投资概算明细风险分析和控制经济及社会效益概述项目背景略项目意义略项目享数据管理和服务开展信息共享业务规定和依据，主要包括市政务数据共享管理规定市电子政务数据中心接入指南。项目管理和监理项目监理约占项目总体费用项目管理约占项目总体费用合计风险分析和控制市电子政务数据中心项目主要风险和应对措施如下技术风险主要体现在业务系统多样性，可能造成系统接口复杂另外负载估计不准确，可能造成数据中心性能瓶颈。针对接口复杂性和多样性采取两个主要措施进行规避。是按照既定标准和规范统建设数据中心接口系统二是降低系统之间耦合度，明确采用数据级整合方式实现松散耦合。针对负载估计不准造成性能瓶颈，采用负载均衡技术，在必要时通过增加内存来扩展服务器处理能力。二安全风险数据集中到数据中心后，安全问题是个非常关键问题,如果安全管理跟不上，就可能造成数据滥用，个人隐私泄露等。针对安全隐患，从法规和技术两个方面保障。首先在法规上，要制定数据管理办法，在数据共享情况下，保证数据安全管理和合法使用。其次在技术上要构建安全保障体系，从物理层网络层系统层应用层数据层各个层面进行安全防护。三数据质量风险数据质量取决于数据权威性致性和完整性。数据多处采集，或者更新不及时，都将造成数据不致，影响数据中心权威性。针对数据质量问题，主要通过数据清洗数据比对和冲突处