首钢始建于 1919 年，迄今已有超过100年的历史。百年首钢积淀了丰厚历史文化底蕴，承载着共和国工业发展记忆。特别是改革开放后，首钢得到了迅猛发展，已经成为一家跨行业、跨地区、跨所有制、跨国经营的综合性大型企业集团，是世界五百强企业。
进入新世纪,首钢贯彻国家奥运战略和钢铁业结构优化升级要求，完成了史无前例的钢厂大搬迁，兼并重组水钢、通钢、长钢、贵钢、伊钢等外埠企业，形成3500万吨钢生产能力。搬迁调整使首钢钢铁业实现了转型升级，为成功举办2008年奥运会做出历史性贡献，在京津冀协同发展中起到示范引领作用。市委市政府授予“功勋首钢”光荣称号。2014年2月，习近平总书记在视察北京时指出：“首钢搬迁到曹妃甸就是具体行动。要继续坚定不移地做下去”。
近年来，首钢进入全面深化改革、加快转型发展新阶段，确立了“一根扁担挑两头”的发展战略定位，即：通过打造全新的资本运营平台，实现钢铁和城市综合服务商两大主导产业并重和协同发展。瞄准世界一流，提升钢铁业“制造+服务”综合竞争力，形成汽车板、电工钢、镀锡板等十大高端产品系列，硅钢产品跻身世界第一梯队。整合优质资源，着力打造城市综合服务商，建成鲁家山循环经济示范基地，形成静态交通、金融服务等一批新产业、新业态。紧紧围绕打造新时代首都城市复兴新地标的目标，加快推进老工业区改造提升，北京冬奥会组委会、国家体育总局冬训中心等相继入驻园区，滑雪大跳台成为首个正式投用的北京冬奥会比赛设施，园区山-水-工业遗存特色景观初步形成。2019年2月1 日，习近平总书记到首钢园区视察慰问，给首钢干部职工拜年，对园区的规划建设、产业转型、风貌保护、生态建设等方面给予肯定。
使命重在担当，实干铸就未来。“十四五”期间，首钢将以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，认真落实市委、市政府决策部署，积极践行新发展理念，主动适应新发展格局，持续推进供给侧结构性改革，打牢首钢高质量发展基础、推动首钢高质量发展，努力打造具有世界一流水平的综合性大型企业集团。
【 项目内容 】
本项目从数据标准化管理作为首要切入点开展数据治理工作。 一是通过规范数据建设与信息系统建设并行的源头治理机制，由“先建后治”向“源头管控、过程布控、全局智控”转变。结合外部监管和内部经营管理需要，在形成数据标准和监控指标的基础上，对各类业务数据进行盘点、确权，完成数据资产分类，提升源头数据项对经营管理要求的覆盖度。二是紧紧围绕“平台、模型、服务、管控、安全”五个方面，持续建设“海量计算、多维建模、实时处理、可视分析”的企业级数据中台，构建全域数据供应网，使数据要素在公司业务间自由流转，形成财务公司数据底座基础能力。三是加强数据挖掘和应用，开发数据价值，变现数据资产，分阶段逐步实现首财公司各业务的“数智化”升级，构建“数智+决策管理”“数智+结算”“数智+风控”“数智+客服”等一系列“数智+”平台体系，让数智真正融入公司经营管理全场景。
项目通过首钢集团数据中台提供数据集成、数据存储、数据治理、数据开发、数据服务及应用建设能力，财务公司以平台云服务模式进行租用。
【 实现目标 】
本项目结合监管办法要求及各专业数据分析应用管控需要，以深化数据治理体系建设，强化辅助决策支持能力，优化数据信息预警监测性能，全面提升风险监控水平、提高客户服务效率、增强公司数字化运营水平为目标，一是明确数据治理的组织与职责、工作目标与范围，构建公司统一的数据标准及规范，从源头强化数据质量的控制，将数据的准确性和稳定性纳入公司工作绩效管理。二是通过数据盘点、数据逻辑梳理，形成可靠数据资产及规范服务接口，以业务条线构建数据模型，运用商业智能分析、数据可视化等技术，实现数据动态展示、报表分析、预警监控功能，为决策经营提供有效的信息数据支撑。三是在有效沉淀数据资产的基础上，协同业务人员深度参与项目建设，定期开展数据治理宣贯，培养全员形成数据思维，提升数据价值创造能力，逐步在企业内部培植“数据即资产”的价值观，促进数据文化建设。
建设主体：首钢集团财务有限公司
【 技术产品需求 】
财务公司数据分析平台需以大数据技术为基础，实现数据接入、数据存储、数据治理、数据服务构建及数据可视化开发等功能。平台整体应存在数据应用层、数据管控层及基础能层。
数据中台数据应用层承接数据管控层，从数据应用角度将数据可视化展示、数据填报、智能搜索、自助分析等功能融为有机整体，提供一站式、可管控、自助式数据服务应用能力。整体设计基于可视化拖拉拽操作，所见即所得的应用构建理念，实现数据驾驶舱、中国式固定报表、行列扩展报表、自助（定义）分析报表、智能分析报告等展现形式应用快速共建，对构建完成的应用，系统自动根据设备分辨率适配展示。
数据管控层以数据持续复用、有效发挥数据价值为目标，将数据治理的核心活动进行整合，将数据变为一种服务能力，更方便地被业务所使用。管控层通过易用界面和清晰的流程设计，屏蔽掉基础能力层的计算技术复杂性，通过数据汇聚、数据开发等模块建立数据资产。通过资产管理与治理、数据服务把数据资产变为数据服务能力，服务于业务。
基础能力层基于技术中台、大数据基础平台进行建设，为上层数据管控层、数据应用层提供容器化部署能力、资源动态扩展能力、应用负载均衡及高可用能力、运维开发一体化能力以及各自监控管理能力，同时提供数据湖存储、分布式应用服务协调和分布式资源调度管理等能力。
数据分析平台应按照3层架构，应具备以下主要功能模块。
（一）数据应用层
数据可视化开发应能提供了统一的图形化设计与开发引擎让业务人员快速上手数据分析开发。同时具备构建不同的应用和展示门户能力，并能够根据需求引入第三方可扩展组件。
数据填报应提供业务的数据字段录入的功能。结合数据可视化开发模块，将自定义表单、智能数据上报、数据统计和分析集成为一体，完成零代码数据在线收集。
（二）数据管控层
数据集成管理基于分布式集群部署的异构数据集成引擎，提供异构数据源之间离线和实时集成服务，通过一站式的集成任务配置、管理和监控功能，将分散异构数据集成入湖。
数据标准管理应对入湖的数据资源按照既定的数据标准模板进行标准化管理，可基于标准完成数据模型创建、定义标准化处理规则、配置标准化处理任务，由系统自动完成数据落标管理。
数据模型管理可基于数据仓库设计标准，已建数据标准，完成模型创建，并在大数据平台提供的存储能力下，提升数据查询使用效率。
数据开发管理可实现数据转换、数据整合、数据清洗等可视化操作，结合数据仓库分层、分区构建规划，清晰展现数据流向和数据处理结果，具备通过监控日志，帮助在离线数据开发、实时数据开发中快速、准确地定位数据问题。
数据资产管理可将全域的数据资产统一管控，构建规范的数据资源目录，基于数据智搜、数据资源目录、数据资产评估等功能，优化数据资产的管理。
数据服务管理以服务集市的形式将全域数据资产访问通过接口、数据库集成等方式向数据消费方应用开放，同时提供完整的数据服务管控体系，实现了数据服务的发布、申请、审核、调用全流程可控。
（三）基础能力层
数据湖存储针对不同类型数据（结构化数据与非结构化数据、实时数据与非实时数据、热数据与冷数据等）管理的实际需求，基于大数据存储管理的成熟技术，综合运用分布式存储技术和传统关系数据库存储技术，使用廉价存储设备构建海量数据的数据湖存储。
分布式应用程序协调器为数据管控层应用提供一致性服务，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。可封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给数据管控层应用。
资源调度管理应基于YARN资源管理系统，支持在数据分析平台上可以开发各类的应用程序，通过整合MapReduce支撑管控层离线批量数据开发及计算。
项目联系人： 张杰
联系方式： 13315683509
