数据中心基于政府数据治理的工作清单

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随着信息社会不断向纵深发展,数据和信息作为战略性资源的价值正在快速提升。人类社会正在进入数据时代,从关注网络、系统到注重数据,已成为当前信息化的重要视角与核心任务。 一、数据时代亟待提升数据治理...

随着信息社会不断向纵深发展,数据和信息作为战略性资源的价值正在快速提升。人类社会正在进入数据时代,从关注网络、系统到注重数据,已成为当前信息化的重要视角与核心任务。

一、数据时代亟待提升数据治理水平

(一)数据治理痛点和难点

数据时代的浪潮比想象的还要迅猛,人类社会正在进入数据时代,正在快速升级、日益智能的外部客观环境和我国政务信息化建设中的现实不足,让数据治理成为各地政府亟需要应对和解决的难题。总体来说,数据治理主要存在思维意识缺乏、资产底数不明、互联共享困难、流动逻辑不清、质量难以保证及管理效能不高六大痛点和难点。

(二)存在关键问题和隐患

数据时代,数据治理过程中也存在着数据资产不可知、资产关系不可联以及数据质量不可控等关键问题与隐患。由于缺乏完整、统一、清晰的数据资产体系,没有人能够完全掌握全部数据资产,以及数据资产的分布和管理情况;而各地、各行业在开展信息化建设时往往各自为政,造成系统与系统之间、系统与数据库、表之间、数据与数据之间的关系不清晰,数据的深层价值难以体现;此外,各地、各行业大量的应用系统在数据类型、存在方式等方面千差万别,由于缺乏统一的数据标准规范导致跨地区、跨部门、跨层级的信息难以共享、业务难以协同,已导致数据无法高效流动。

存在关键问题和隐患

二、政府数据治理主要(五管)工作清单

为贯彻落实国家政策文件关于政务信息系统整合共享、资源普查、资源共享目录编制等工作要求,围绕“一网通办和最多跑一次”事项梳理整合共享的工作任务,解决数据治理过程中的痛点、难点,提高政府数据资源质量与管理水平,创建数据治理“域观、时观、精观、景观、效观”新模式,逐步构筑政务数据资源整合共享与管理应用新格局。国脉特别为各级政府大数据中心提出基于数据治理的工作方案,供大家参考。

(一)数据体系标准化管理工作(管目录)

政务数据目录体系。全面梳理现有的政务信息资源目录,包括目录的制定维护单位、目录涉及范围、目录应用情况、各目录之间的关系等,明确各系统之间目录模型配置与调用规则,通过目录数据治理,达到纲举目张,构建政务数据资源目录体系。另外,就信息资源目录体系的关系进行管理包括对全量目录、共享目录、开放目录、业务目录、基础库目录、部门目录、调用目录、交换目录等进行动态管理。

(二)数据治理与评估工作(管治理)

数据治理与评估角色分配定位及权责划分。基于数据治理权责和地方实际,确定角色数量及每个角色的功能定位,赋予其数据治理权责,使其发挥管理和实施作用。另外,在线提供数据治理评估指标设计管理,基于预设的指标体系进行评估指标项填写与审核打分,并提供进度查看提醒及评价结果查询,实时跟踪评估进程,确保数据治理的有序开展和应用实效。

(三)公共数据元池和标签管理工作(管基因)

公共数据资源建设与展示。通过从标准数据池中勾选和添加,选取各业务部门和系统中共性、关键的数据字段,构建公共数据元池以巩固数据共享与应用的底层基础,并为重构数据体系规范提供支持。另外,构建公共数据字段标签化管理。针对标准化公共数据字段(主数据字段),赋予其各类标签属性,并支持基于系统的标签实时管理,拓展数据使用范围与应用效能,有利于最大程度发挥数据效益。

(四)数据供需对接与认责管理工作(管共享)

数据共享责任部门在线确认数据责任。将每个事项材料的数据项提交至相应的责任部门进行确认,基于各部门确认后的结果,逐步完善形成数源责任表,实现数源责任清单化,确保一数一源。另外,建立数据供需对接响应督查机制。支持各部门自行查看数据供需对接进展情况,数源确认是否被响应,以及响应结果,统一数据共享确认流程,规范确认原则与要求。

(五)政府信息系统整合决策支撑工作(管整合)

多维度标注信息系统要素。通过新增填写与模板导入,信息系统导入导出及在线登记管理,将各政府部门的业务系统统一登记入库、在线管理,为项目审批及系统整合提供支撑;构建信息系统评价体系、设置诊断条件、导出并查看诊断结果,通过输入需要的诊断条件,找出符合条件的信息系统,根据诊断结果判断信息系统现状;另外,进行数据的统计分析。通过对政府信息系统登记与整合情况统计,以数字与图形形式向数据管理者展示系统登记进展状况,及系统诊断整合情况说明。

三、数据基因重塑数据治理体系

从政府数据治理的主要工作清单来看,国脉集团旗下国脉海洋信息发展有限公司潜心研发的数据基因产品能够为治理的工作提供重要支撑。

(一)产品简介

数据基因是指基于元数据的标准化编码基础上实现数据自由编辑、抽取、复制和关联应用的核心技术体系。它是实现数据跨系统共享交换、创新应用的底层逻辑和关键规则。

数据基因系统是通过管理标准化实现元数据规范编辑、智能管理、关联应用和共享开放,以提升全域数据资源活化和管理能级。它是实现数据跨系统共享交换、创新应用的底层逻辑和关键规则体系,也是解决(大)数据混杂、提升数据质量、促进数据创新应用的前提,为优化数据体系、探索数据关系、创新数据服务、实现数据增值奠定基础,是大中型(大)数据中心的必备管理工具,是数据资源管理方式的重大创新,也是对数据(仓)库的功能深化。

(二)产品价值

建设应用成效快。整合大量落地项目、数据、专家经验,基于国家、省、市已有的标准、案例,深挖海量政务部门共性,有效适配部、省、市、县不同层次需求,实现城市数据资源目录体系的快速构建。以多种灵活的技术手段,实现数据的多样采集和同步更新,基于非侵入式数据库方式,从业务层面获取数据字段、数据资源,极大的缩短了各部门数据资产发布、数据归集的周期,使整个项目落地建设应用成效快。

数据管理规范化。遵循国家和行业相关标准,依托元数据,对数据资源进行统一的分类、编目、注册、发布、实现了数据资源的灵活化、可控化、标准化管理。通过加强数据资源管理,进一步完善统一的数据模型、规范业务系统数据管理,从硬件、软件、数据等方面开展数据体系建设工作,实现数据全生命周期管理、编码统一管理、数据质量管理。

数据保障体系化。自动生成信息系统诊断报告、数据质量报告,数据问题可追溯到数据明细及具体责任单位,构建统一数据模型,涵盖人口、法人、信用、证照等各数据,解决业务系统模型不匹配问题,并完善数据认责流程的环节,明确数据需求、责任,制定考核指标体系,采用系统+人工方式全方位考核管理,实现数据治理体系保障可持续。

(三)典型案例

1.省级:

浙江省——“最多跑一次”事项数据串梳理、公共数据普查系统、信息资源编目及项目管理

广东省——营商环境梳理服务及优化、事项梳理优化项目

北京市——政务服务事项标准化和主题事项优化项目

上海市——政务数据资源管理模式研究

海南省——政务信息资源共享采集云项目

……

2.市级

广州市——政府数据资产登记普查项目

南宁市——全市信息系统整合及数据资源梳理项目

滨州市——智慧滨州顶层设计与滨州市大数据发展规划项目

宜宾市——区域性国际信息服务中心规划项目

德州市——“一次办好”事项数据化处理和流程优化项目、政务信息资源数据资产管理系统建设项目

……

3.其它

徐汇区——基础数据库资源体系建设项目

海淀区——政务服务数据分析项目

朝阳区——政务服务事项“全区通办”梳理项目

杨浦区——政务数据资源清单编目服务项目

深圳市气象局——数据资产清单梳理

……

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