一、服务概况。
二、服务范围。
三、前提条件。
四、服务内容。
5.在大数据应用云上实现架构。
4.2执行大型数据应用迁移。
4.3执行数据建模和数据仓库。
4.4实施大规模数据收集。
4.5执行大数据展示。
4.6大数据算法的研究与实现。
4.大型数据云产品运营的培训。
五、服务程序。
6.项目的里程碑。
七、顾客责任。
八、接受标准。
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一、服务概况。
这份服务工作说明书(以下简称“SOW”)列出了阿里云计算有限公司(以下简称“阿里云”)为XXXX公司(以下简称“甲方”)实施的“大数据应用实施项目”(以下简称“本项目”)提供的专业实施服务的内容。
阿里云提供的服务目录，服务范围，分工接口，双方的责任等等，这些都是制约双方服务行为的重要因素。
这份服务说明书是《XXXX大数据应用实施服务合同》的附件，在具体执行这份合同时，应遵循《XXXX大数据应用实施服务合同》的条款和条件。
二、服务范围。
乙方对该项目的服务包括：
乙方通过技术支持，通过数据迁移，提供应用改造建议或重新部署建议等方式，使甲方的大数据系统顺利迁移到阿里云；
乙方通过技术支持实施大数据应用迁移和数据迁移；
乙方不提供迁移系统应用开发的相关工作或具体应用和数据库改造的设计工作，但乙方对迁云服务中涉及到的问题提供咨询、技术指导和解决方案，协助甲方解决迁云服务中出现的问题。
乙方在此项目中的服务不包括：
进行了应用改造，应用程序设计，数据库逻辑结构设计；
没有被明确确定为迁移范围的应用程序系统；
转移未明确界定为“范围”的数据；
设计和构建云平台基础设施和环境；
执行必要的通讯基础设施和组件；
设置或配置电气、电子通讯、配线基础设施和组件，并对其提供支持；
非IT设备和台式设备的安装配置(如：办公桌椅、打印设备、空调、UPS、磁带等)。
三、前提条件。
A公司已经完成了大数据应用系统的迁移咨询或建设咨询，获得了符合乙方云平台的迁移或建设咨询报告，在此基础上进行了实施工作；
如项目实施地点在甲方办公地点，甲方应在项目开始时提供办公桌、办公椅、洗手间、市电和插板、网线等必要的办公条件；甲方提供的办公环境应无有害于人体的污染气体；室外环境应提供可应付恶劣天气的防护条件，并保证乙方人员的人身安全；
所有工作记录及文件均以中文书写，并按甲方要求提供。所提交的电子文件采用MicrosoftWord,MicrosoftPowerPoint,MicrosoftExcel或Microsoft项目格式；
工程实施过程中，采用甲乙双方协议的通信方式，包括：因特网，FAX，电子邮件，纸张媒体等；
现场服务，需与甲方签订进场报告，双方确认服务的开始及结束时间。
四、服务内容。
5.在大数据应用云上实现架构。
依据顾问报告进行云上大数据体系结构设计，组织乙方大数据专家团队协助云上大数据体系结构方案的实施，指导甲方完成云上大数据产品的采购与开通，提供技术支持，协助甲方完成云上大数据产品的使用、配置与优化，实现计算、挖掘与展示等大数据应用。
通过实施云上大数据体系结构，甲方可以获得符合业务需求的云上大数据平台，为大数据应用构建一个良好的基础环境。
4.2执行大型数据应用迁移。
大数据应用迁移对于已建立了线下大数据系统的甲方，根据咨询报告中提出的数据迁移设计，乙方组织大数据专家小组实施系统和数据迁移方案，指导甲方采购并开放合适的大数据计算和存储产品，通过大数据计算服务(MaxCompute)、E-MapReduce(EMR)等云产品实现对大数据应用的迁移，通过虚拟专网专线、闪电立方等多种方式实现数据迁移。通过迁移数据系统的实施，甲方可以获得基于云上大数据平台的大数据应用，保证了大数据服务在迁移前后能够持续提供。
执行数据ETL。在数据ETL咨询服务(主要针对自有或外部购买的结构化数据)的基础上，乙方组织大数据专家小组协助执行数据ETL方案，协助甲方采购并开放数据ETL相关云产品，协助甲方建立数据ETL通道，实现数据入库前的抽取、清理和加载，从而实现外部数据在数据仓库中的快速、高效进入。通过数据ETL的实施，甲方可以获取来自多种不同数据源的大数据，提高大数据应用的数据多样性。
4.3执行数据建模和数据仓库。
乙方根据顾问报告中的数据模型规划，组织大数据专家小组，协助数据模型和数据仓库建设方案的实施，协助甲方梳理业务数据的关联，指导甲方实现数据仓库的逻辑模型和物理模型，指导甲方完成数据仓库的开发和生产环境建设，并指导甲方利用云上大数据产品建立与业务相关的数据模型和数据仓库。通过实施数据模型和数据仓库，甲方可以得到符合业务需求的数据模型和数据仓库，实现数据集成，快速构建大数据应用。
实施数据质量和数据控制措施。依据咨询性报告的质量控制计划，乙方组织大数据专家团队，协助数据质量控制方案的实施，协助甲方制定数据质量标准、检测流程、操作规范及控制策略，指导甲方利用云上大数据产品，对数据质量进行控制，确保云上大数据平台有效控制数据质量，及时发现数据缺陷，及时进行处理。通过实施数据质量和数据控制，甲方可以得到控制数据质量的措施、方法和能力，保证数据在大数据应用中的质量。
4.4实施大规模数据收集。
依据顾问报告中的数据采集设计(主要针对因特网上的非结构化数据)，组织大数据专家小组指导数据采集方案的实施，指导甲方选择合适的数据采集产品，并指导甲方使用云端大数据产品对采集数据进行提取、分类、转换等处理，协助甲方完成数据采集的入库工作。
通过对数据采集的指导，甲方可以从因特网上获取非结构化数据，提高大数据应用的数据多样性。
4.5执行大数据展示。
依据顾问报告中的数据展示设计，乙方组织大数据专家团队，负责指导甲方实施数据展示方案，并负责指导甲方采购和开通合适的数据展示产品，并负责指导甲方使用数据展示产品完成各种终端(电脑、手机、屏幕等)的数据展示。
通过对数据展示的引导，甲方能够获取对大数据的公开、多渠道的分析和挖掘结果展示，提高分析展示大数据应用的能力。
4.6大数据算法的研究与实现。
乙方组织大数据专家小组，按照咨询报告中的大数据算法设计，完成数据预处理和算法实现，并根据算法结果提供业务建议和意见。
4.7大型数据云产品运营的培训
对乙方进行有针对性的操作培训，以配合甲方使用大数据云产品。
五、服务程序。
流动。
各个过程的描述如下。
流动。
过程描述。
竣工标准
计划开始会议。
各方就项目干系人和接口人进行协商，确认咨询方案的内容，明确实施的方法、程序和安排等。
编制工程启动会议报告，组织召开工程启动会议。
乙方提交“XXXX项目启动会”报告，甲方召开项目启动会，双方确认会议内容。
确定执行计划。
获得甲方咨询方案，确认大数据实施方案，制定实施步骤及计划。
受聘方提交“XXXX项目大数据实施方案”，双方确认实施方案。
执行大数据计划。
在云上部署或开放大型数据产品。
大数据产品的配置。
为甲方或第三方代码的开发提供指导。
对甲方或第三方使用产品进行培训。
乙方提交“XXXX项目大数据应用实施报告”，双方确认实施内容及效果。
工程验收
收集和提交验收材料和文件。
编制工程验收报告。
甲方签署确认后，乙方提交“XXXX项目大数据实施报告”。
6.项目的里程碑。
大数据执行项目有五个主要里程碑：
一是项目启动会议。阿里云提交项目启动报告，由客户负责召开项目启动会议，双方就项目主要内容、实施方法及预期目标达成一致；
2.报告执行方案。阿里云提交了项目实施方案，客户和阿里云双方在实施内容、流程、步骤和计划上达成一致；
3.执行情况报告。提交阿里云的《项目执行报告》，客户与阿里云双方在执行内容和效果上达成一致；
四是项目执行验收。在阿里云提交了项目验收报告之后，客户需要在5个工作日内确认项目验收报告的内容和签署验收意见。
项目启动时间以《XXXX大数据应用实施服务项目合同》签订时间为准。
作业内容
交货时间
计划开始会议。
汇报项目计划。
执行情况汇报。
工程执行验收。
七、顾客责任。
用户需指定一名项目负责人，协助阿里云顺利实施服务。该负责人负责双方的协调和管理(如阿里云需要停止运营，客户的项目负责人应协调和安排停止时间)，以及阿里云服务的审核和验收；
用户必须提供有关大数据应用的信息(包括但不限于技术栈、大数据分析工具软件、应用体系结构、部署体系结构、数据量和性能等等)；
若阿里云提供实施服务，如客户提供的资料包含第三方软件，客户须负责与第三方厂商交涉，协助阿里云解决问题；
在服务割断时，用户应确保云平台升级所需的时间窗口，并通知阿里云，一旦确定，不应轻易更改，升级完成后，应确认相应的应用服务运行；
在重资产租赁模式下，资产归阿里云所有，客户应尽到看管、保护的责任，客户机房内资产应在收到签收单后确保硬件在交接时一致，硬件本体上发生的任何变化，包括但不限于进/出机房，机架位置的变化，设备配置的变化(包括但不限于更换内存、硬盘等操作)，都应事先由阿里云确认。
八、接受标准。
工程验收标准满足下列条件即可开始工程验收：
Alliance向客户提供下列项目报告：