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浦江县人力资源和社会保障局数据迁移采购项目招标标书文件.doc

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浦江县人力资源和社会保障局数据迁移采购项目招标标书文件.doc

上传人:3346389411 2019/10/20 文件大小:257 KB

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文档介绍

文档介绍:浦江县人力资源和社会保障局数据迁移采购项目 公开招标采购文件 项目编号:ZJKXGK3560022019006项目名称:浦江县人力资源和社会保障局数据迁移采购项目采购单位:浦江县人力资源和社会保障局代理机构:浙江科信联合工程项目管理咨询有限公司日期:2019年6月目录第一章公开招标公告 4一、招标项目编号 4二、招标项目概况 4三、投标供应商资格要求 4四、采购文件发售日期、售价、地点及方式 4五、投标截止时间和地点 5六、开标时间及地点 5七、联系方式 5第二章招标需求 6第三章投标人须知 9前附表 9一总则 11二招标文件 13三、投标文件的编制 14四、开标 18五、评标 19六、定标 19七、合同授予 20第四章评标办法(综合评分法) 21第五章合同主要条款 26第六章投标文件格式 30一、投标文件外层包装封面格式 30二、技术商务文件格式 30三、报价文件格式 40第一章公开招标公告根据《中华人民共和国政府采购法》等有关规定,浙江科信联合工程项目管理咨询有限公司受浦江县人力资源和社会保障局委托,就浦江县人力资源和社会保障局数据迁移采购项目实行公开招标采购,欢迎符合条件的投标人前来投标。一、招标项目编号:ZJKXGK3560022019006采购组织类型:分散采购委托代理采购方式:公开招标二、招标项目概况(内容、用途、数量、简要技术要求等):序号采购内容单位及数量服务内容及要求预算金额1数据迁移采购项目1项详见招标需求60万元三、投标供应商资格要求:1、符合《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定;2、供应商未被列入失信被执行人名单、重大税收违法案件当事人名单、政府采购严重违法失信行为记录名单,信用信息以信用中国网站(sxcreditchina.)、中国政府采购网(gp.)公布为准;3、本次招标不接受联合体投标。四、采购文件发售日期、售价、地点及方式:1、自公告刊登日起至2019年7月1日止(节假日及法定假日除外),上午:09:00~11:30下午:14:00~17:00(北京时间,下同)。招标文件集中发售截止时间后至投标截止时间前,允许潜在投标人前来认购招标文件。2、采购文件售价:每份500元(售后不退);3、获取采购文件地址:浦江县西山北路177号二楼;4、购买时应出示的资料:(1)营业执照副本复印件(2)授权委托书(附法定代表人和委托代理人身份证复印件加盖公章)(3)供应商单位名称、地址、联系人、联系方式(含QQ邮箱)。5、如需邮购(电子文档)采购文件的,报名资料快递至本公司,有关的款项汇入本公司账号(账号名称:浙江科信联合工程项目管理咨询有限公司浦江分公司,开户银行:广发银行金华浦江支行(行号:306338424125),银行账号:1340835**********),本公司不对邮寄过程中的遗失负责。五、投标截止时间和地点:投标人应于2019年7月11日14时30分(时间)前将投标文件密封送交到浦江县人民东路83号二楼开标室(二)(地点),逾期送达、未按指定地点送达或未密封将予以拒收(或作无效投标文件处理)。六、开标时间及地点:本次招标将于2019年7月11日14时30分(时间)在浦江县人民东路83号二楼开标室(二)(地点)开标,投标人可以派授权代表出席开标会议(授权代表应携带身份证等有效证件出席)七、联系方式:1、采购人名称:浦江县人力资源和社会保障局采购单位联系人:潘峰;联系电话:**********地址:浦江县中山北路97号2、采购代理机构名称:浙江科信联合工程项目管理咨询有限公司地点:浦江县西山北路177号二楼联系人:虞渊龙刘志松联系电话(传真):0579-84120101、**********、**********业务监管及投诉受理单位:浦江县政府采购管理办公室电话:0579-841230112019年6月20日第二章招标需求(▲条款为实质性响应条款,必须满足,否则作无效标处理)浦江县人力资源和社会保障局数据迁移采购项目招标需求一、项目建设内容:业务规则梳理根据金华市社保数据市级集中要求,结合浦江县实际业务情况,进行业务规程对比、数据指标对比、政策差异对比、代码库对比,完成梳理与相应的转换规则制作,保证浦江县社会保险业务数据能够与金华市社会保险信息系统数据结构互联,达到统一数据规范、统一数据标准,减少或避免数据重复,消除数据的不一致性。数据抽取系统开发开发数据抽取系统,实现对浦江社保业务数据的抽取和上传工作。需包括:数据抽取系统针对目标数据库中的每张数据表,根据映射关系中记录的转换加工描述,建立抽取函数。数据抽取采集主要支持核心数据库和辅助数据库之间的数据迁移和转换。需支持多种类型数据库数据的分析、抽取、采集,同时需支持非结构化数据(例如:文档)的管理和处理。采集管理要求具有数据抽取引擎、数