根据国务院部署，发展改革委会同中央编办、财政部、国土资源部、国资委等部门，在摸清全国公共资源交易市场现状的基础上，广泛征求意见，反复研究论证，数易其稿，形成了《整合建立统一的公共资源交易平台工作方案》并上报国务院。2015年8月14日，国务院办公厅印发了《关于印发整合建立统一的公共资源交易平台工作方案的通知（（2015）63号）》的文件。

　　从《整合建立统一的公共资源交易平台工作方案》（以下简称《方案》）中可以看出，公共资源交易平台的整合工作强化全国统筹，加强顶层设计，重点推进“四个统一”:

　　1）统一制度规则。为解决各地公共资源交易规则不一，标准各异等问题，按照共性和个性相结合的原则，在制度设计上提出“1+4”模式，即由国家发展改革委牵头制定全国统一的公共资源交易平台管理办法，国务院有关部门根据工程建设项目招标投标、土地使用权和矿业权出让、国有产权交易、政府采购等法律法规和交易特点制定实施全国分类统一的规则和办法。各地方政府结合本地区实际制定平台服务管理细则。

　　2）统一信息共享。为进一步推进公共资源交易信息资源整合共享，《方案》提出，制定国家电子交易公共服务系统技术标准和数据规范。由各省级政府按照国家统一标准整合建立全辖区统一、终端覆盖市县的电子公共服务系统。各级公共资源交易平台应充分发挥电子公共服务系统枢纽作用，通过连接电子交易和监管系统，整合共享市场信息和监管信息等。中央管理企业有关电子招标采购交易系统应与国家电子公共服务系统连接并按规定交换信息，纳入公共资源交易平台体系。

　　3）统一专家资源。《方案》要求，统一专业分类标准，并以省为范围，整合本地区专家资源。在此基础上，推动实现全国范围内专家资源共享，推广专家远程异地评标和评审。

　　4）统一服务平台。整合分散设立的各类交易平台，打造一个在全国范围内互联互通的公共资源交易生态系统。在这个统一的服务平台上，市场主体可以不受行政区域的限制，选择符合专业需求的交易平台。市场主体可以从不同地区的一个端口进入，就可以查询掌握和使用全国范围内的信息和资源，从而使所有的公共资源交易纳入全国统一的平台体系，最终实现“平台之外无交易”。

　　《方案》明确了在全国范围内形成规则统一、公开透明、服务高效、监督规范的公共资源交易平台体系，基本实现公共资源交易全过程电子化。在此基础上，逐步推动其他公共资源进入统一平台进行交易，实现公共资源交易平台从依托有形场所向以电子化平台为主转变。

　　经国家发展改革委领导同意，《国家公共资源交易服务平台》由国家信息中心负责建设并实施。

　　依托国家电子政务外网和公共数据交换平台，初步建成国家公共资源交易服务平台，建设“一网、两门户、五库、八系统”以及配套的标准规范和基础设施，实现与31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团公共资源交易服务平台、中国招标投标服务平台、全国信用信息共享平台、投资项目在线审批监管平台的互联互通和信息共享，汇集全国范围内工程建设项目招标投标、土地使用权和矿业权出让、国有产权交易、政府采购等公共资源交易、监管、信用等信息，为市场主体、社会公众和监管部门提供公共资源交易信息服务，依法依规应公开的信息100%进行公开，为进一步促进市场主体公平竞争、提高公共资源配置效率效益、提升决策的科学性有效性等提供信息化支撑。

　　首先，政务类系统设备及应用软件安全控制通常比较严格，政务数据中心数据安全更是受到高度重视，在系统建设时面临很多限制。其次，数据字段格式太过凌乱，数据不完整，许多都需要人工调整或重新设计。最后，系统在可视化接入与GIS融合面临许多问题。技术难点主要内容如下几点：

　　国家公共资源交易服务平台数据仓库集成31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团公共资源交易服务平台、中国招标投标服务平台、全国信用信息共享平台、投资项目在线多个数据资源库，目前为止数据中心存储数据量达1TB，主要数据类型包含：

　　国家公共资源交易服务平台一期工程决策支持服务系统定制项目采用先进的大数据框架和SOA架构相结合方式实现，提供四个层面的应用功能：数据仓库层、数据分析层、主题数据库层、GIS层、BI层、Web层，最终将计算统计或者空间分析成果通过前端界面展示到浏览器。

　　1）数据仓库层：采用南大通用GBase 8a产品，存储大规模结构化数据并且对外提供查询服务等。

　　2）数据分析层和主题数据库层：本层的底层框架采用东华大数据管理平台（DDH）实现，该产品提供了完善可靠的大数据底层环境和大数据管理工具及监控工具；数据分析层采用东华大数据挖掘产品（DataInsight），该产品提供了完善可靠的大数据挖掘功能，可以创建模型并运行数据分析模型。

　　4）BI层：采用南大通用GBase BI产品实现，既可以实现页面布局，也可以实现列表及多种不同图表、列表的可视化配置及展现。

　　5）Web层：采用SOA架构，前后端完全分离，后端采用RESTful风格，前端采用Java实现页面动态效果。

　　1）决策树算法：决策树是一种依托决策而建立起来的一种树。决策树是一种预测模型，代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系，每一个节点代表某个对象，树中的每一个分叉路径代表某个可能 的属性值，而每一个叶子节点则对应从根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，如果有多个输出，可以分别建立独立的决策树以处理不同的输出。决策树的目标是把数据划分为更小、同质性更强的组。在这里同质性意味着分裂的节点更纯（即在每一个节点有一个类的样本比例很大）。

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　　2）朴素贝叶斯：贝叶斯分类器是一种比较有潜力的数据挖掘工具，它本质上是一种分类手段，但是它的优势不仅仅在于高分类准确率，更重要的是，它会通过训练集学习一个因果关系图。

　　在国家公共资源交易服务平台一期工程决策支持服务系统建设中结合了南大的supermap Gis ，主要提供可视化分析展现、空间分析模型，位置服务等。

　　将727个公共资源交易及政务采购系统完全纳入到了国家信息中心同一数据管理平台，并实现了实时数据的即时传输。为国家发改委、国资委、工信部、财政部等16个部位提供了基于公共数据交易和政务采购方面的数据查询平台。此外，基于公共资源交易的数据深度挖掘，为国家发改委法规司建设了一站式数据挖掘工具，提供了数据挖掘专题获得了各部位的高度好评。

　　东华光普大数据技术有限公司是东华软件旗下大数据综合服务提供商，是专注大数据技术研发及数据价值创新应用。以实现“十三五”大数据规划的全面实现为使命，提供大数据技术研发、大数据交易、数据产品应用、数据资产评估、大数据金融以及数据安全治理等服务，致力于成为全球领先的大数据综合运营商和解决方案提供商。

　　作为整体活动的第二部分，2017年10月25日，数据猿还将在北京举办千人规模的“2017金融科技价值——数据驱动金融商业裂变”峰会【本次论坛详情丨第一届回顾丨第二届回顾】并将在现场举行文章、案例、产品的颁奖典礼。返回搜狐，查看更多