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政府数据治理核心-盘清数据资产
发布时间:2021-08-16 浏览:1

《中国政务数据治理发展报告(2020年)》(以下简称“报告”),报告对全国31个省(自治区、直辖市)在政务数据治理方面的政策制定、机构设置、平台建设、共享开放等情况进行了研究分析,运用大数据的手段对地方政务数据治理工作的开展情况及社会影响进行衡量,构建形成地方政务数据治理指数,描绘了当前我国政务数据治理的整体样貌,为未来中国政务数据治理工作的开展提供了建议和参考。从国家的条条政策,我们可以看出,数据治理工作是政府及企业数字化转型重中之重。

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什么是数据治理

数据治理有两种含义,分别是对数据的治理和利用数据治理

政府大数据部门已归集众多业务委办局数据,但数据管理制度尚不完善,当前数据建设在技术、流程、管理、制度等方面存在诸多问题。数据治理是周期长、投入大、复杂度高、见效慢的工程。


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为什么数据治理效果不能立竿见影?

  1. 数据孤岛现象依然存在,缺乏统一标准,难以有效集成

  2. 未完全理顺集中汇聚与分散使用的关系,数据服务处于低效率、粗放型状态

  3. 数据资源未与各委办局业务应用建设有效衔接,降低了对业务应用的支撑度

  4. 数据产生与共享、共治的关系不健全,存在大量不可溯源的数据,导致跟踪使用存在困难

  5. 数据可信度待加强,数据质量问题有待改进

  6. 数据治理体系的建设难以跟上新技术带来的数据爆炸式增长需求


政府如何进行数据治理

政府部门做数据治理主要是盘点数据资产,盘清数据资产,盘活数据资产这三个方面。盘点数据资产生成数据目录是数据资产管理的一项入门性工作,相对固化的数据资产仪表,资产地图流于表面文章,实际并不清楚资产在各数据环境流动下哪些是有可靠计量和算法。停留于系统或者应用级的资产目录,在数据量和复杂度指数级增长引起数据理解难度的不断增加。

因为没有做盘清数据资产,整个数据治理过程就像盲人摸象,所以必须要盘清数据资产,摆脱数据沼泽。



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盘清数据资产

围绕人、法人、房为例,我们目的是要知道:

  • 数据与各委办局的业务定义及关系?

  • 各委办局间数据如何流转,加工逻辑?

  • 关联的片区规划等数据位于哪里?

  • 数据与其他数据的关系是什么?

  • 快速实现数据共享服务?

  • 如何找到需要的数据?

  • ……




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2021年初,本公众号便发出国内首款盘清数据资产的工具-数据图谱介绍,它是以元数据管理为核心,利用自动化、AI/人工智能技术实现的企业数据资产管理与分析平台。实现各类数据处理的程序代码级逻辑解析,进而做到字段级的数据可靠计量和算法逻辑分析能力和血缘关系分析透视到数据字段级的计算逻辑和业务逻辑的基础上,快速理清数据间的血缘关系和影响关系。各系统组织结构、数据标准、业务术语及业务数据血缘和影响快速结合起来。

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数据图谱实现业务术语的对接与各委办局业务应用建设同步,健全资产全息数据,实现具备数据计量方法和算法可追溯、可跟踪能力的数据资产地图,完善数据产生与共享共治关系的管理,增强可信度并为数据质量建设提供基础。

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