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通过不断的了解、调查和研究国内外关于数据治理的先进理念和宝贵的实践经验,发现税收数据治理思想的转变势在必行。以尽可能低的成本和更高效的方法去实现税收大数据数据治理是一个量的提升到一个质的变化的重要过程,努力实现税收数据治理工作的科学技术现代化。税收数据治理平台包含三大子系统,即:元数据管理子系统,数据质量管理子系统和数据生命周期管理子系统。元数据管理子系统是税收业务系统域中的元数据的管理中心,元数据最终都将通过各种方式落地存储在元数据管理中。数据质量管理子系统是税收业务系统域中的质量管理中心,通过获取管理中心的指标元数据以及自身定义的指标元数据,利用元数据形成的定义支持对业务域中的数据源进行质量检查和评估。数据生命周期管理子系统负责对税收业务系统域的统一数据视图、数据仓库及数据集市进行归档、恢复管理。税收数据治理平台处于税收业务系统域的最底层,数据基层质控平台,从技术上辅助各业务部门强化数据质量监控和数据质量管理,同时培养、提升各业务岗工作人员对数据质量要求规范意识,降低税收风险,提升税收工作质量,体现高质量的数据价值。本课题重点对税收数据治理平台的建设过程中的软件研发周期、软件研发项目管理、开发过程中对技术的选择、评估及合理采用进行全方位的阐述与总结。本课题的研发技术选择上采用主流的开发模型即瀑布模型。在需求分析、定义阶段,采用面向对象的编程思想,并结合组件式(可灵活配置)的软件系统架构技术来进行税收数据治理平台的概要设计和详细设计。在软件研发阶段,采用JAVA技术和Oracle数据库等技术,利用统一的研发标准规范展开研发工作,保障平台代码的统一性、可读性和易扩展维护性。在测试阶段,科学合理的制定测试规则,充分合理利用黑盒测试、白盒测试、单体测试、结合测试及压力测试等测试方法展开缜密的测试工作。测试工作按照合理的测试计划、完善的测试用例以及科学的BUG处理机制展开测试工作,确保软件系统在上线以后得以高效、稳定、安全的运行。目前,税收数据治理平台已经上线运行,运行情况稳定,满足税收业务发展需要,为税收业务发展带来实质性的改善。