摘要
公共数据服务一体化平台，紧扣全国一体化政务大数据体系建设要求，打造覆盖市、县（区）三级的公共数据一体化底座，核心依托大模型与多智能体集群技术，实现政务数据全链路智能化治理与服务，构建“AI融数、数智彭城”数字城市数据中枢。
一、实施背景
以国家一体化政务大数据体系和数字中国建设要求为依据，参照省市数字政府工作要点，建设公共数据服务一体化平台，构建完善全市市县一体化的公共数据服务体系，拓展公共数据服务能力，优化数据标准制度，深化数据资源中心建设，推进数据归集、治理工作，完善五大基础库建设，以业务为导向持续推进主题库、专题库建设，最终将公共数据服务一体化平台打造成为数字政府纵深化发展和公共数据共享服务的统一枢纽，基础数据资源、各专题数据资源管理服务的统一底座，公共数据开放、与社会数据资源融合分析的统一出口，有效支撑全市公共数据按需、及时共享交换，支撑各委办局业务需要以及业务场景创新。
二、建设内容
公共数据服务一体化平台是一站式数据开发、治理与运营平台，满足数据开发与管理人员从数据集成、标准、建模、开发、标签、资产、服务各层次应用需求，提高其生产力，缩短数据价值的萃取过程，提升数据价值提炼的能力。
整体架构如下：
（1）大数据基础平台
大数据基础平台是政务数据体系的数据基础设施和存算底座，承载数据目录、治理、共享等系统运转，提供按需汇聚、整合共享政务数据资源，构建基础库、主专题库的能力，保障一体化数据平台运行。
（2）数据治理智能体
基于大语言模型强大的学习能力，对分散的以各种介质存在的领域数据治理知识进行系统学习，基于检索增强生成、模型微调技术构建并不断训练调优领域数据治理大模型，以数据治理垂类大模型为分析决策引擎，以开放的感知器与丰富的执行器轻松实现与数据治理工具进行对接与联动，构建以大模型为智脑的决策加执行的数据治理智能体，让用户能够以自然语言与数据对话，而无需掌握查询语言或编程技能，即可实现智能数据盘点、智能数据编目、数据治理任务自动生成、数据质量规则自动推荐、主动数据清洗、基于自然语言的智能数据分析、数据治理智能问数等数据智治场景，提升数据治理质效。
数据治理智能体DataIQ提供通用大模型接入管理，模型微调，检索增强生成（RAG），AI工作流，插件管理等功能，通过模型微调，RAG等手段构建治理场景决策智脑，结合丰富的执行器及可扩展插件面向具体数据治理场景提供智能化决策及高效化行动支撑。
（3）数据采集中心
具备全量全要素政务数据采集能力，依托多元采集工具补齐数据资源短板，夯实数据汇聚基础。数据交换中心搭建跨部门、跨层级、跨区域数据流通通道，统一受理数据共享申请，建成市县一体化共享交换体系，保障数据高效流通与业务协同。
（4）数据交换中心
搭建跨部门、跨层级的数据共享、数据同步、数据实时交换通道，统一受理共享申请并提供服务，形成市县一体化政务数据共享交换体系，高效满足各地区各部门数据共享需求。
（5）数据治理中心
提供一站式数据治理运营工具，包含批量及实时数据的建模、清洗、比对、融合等加工能力，为构建高质量数据资产体系提供全栈能力支撑。
（6）数据直达系统
依据“苏在线”数据系统建设要求，徐州搭建地方端数据直达系统与数据专区。系统负责市级业务数据向省级汇聚，并为市级部门提供国家、省级数据资源查询服务。专区依托现有交换通道，实现多级库表、文件、接口类数据双向流转，最终达成国、省、市平台数据目录同源同步，建成全域贯通的数据直达基层体系。
（7）数据资源中心
联动多部门完善人口、法人等基础数据库，按需整合各行业数据，建设专题主题库，搭建区县数据专区，深化数据融合应用与回流共享。数据管理中心实现数据资源统一登记、编目、对接、监控与考评，解决数据底数不清、对接不畅等问题。
（8）数据管理中心
提供“统一资源登记、统一资源编目、统一供需对接、统一运营监控、统一监督评价”的统筹管理能力，解决数据资源底数不清、数据目录不完整/不规范、数据供需对接不顺畅、异议处理机制不完善等问题。
（9）数据服务中心
整合查询分析、数字画像等多元服务，依托授权鉴权机制，规范数据使用权责，保障数据合规应用。同时平台搭建公共数据授权管理体系，依据省市相关规范建设授权管理平台，盘活公共数据要素价值。
（10）数据授权管理
根据“两级主体、分级授权”的运营模式，基于一体化数据服务体系，提供授权数据资源管理、运营开发主体管理、数据场景申请审批及运营分析等能力支持，加快公共数据开发利用，挖掘公共数据要素价值。
（11）统一门户管理
搭建三类特色门户：政务数据共享门户实现市县一体差异化服务，支撑政务数据申请、授权一体化办理；公共数据开放门户面向企业、群众，提供全方位数据开放与便民服务；公共数据授权管理门户聚焦场景化授权，面向多方主体提供一站式审批、管理服务，规范数据运营供给。
三、实施效果
AI大模型技术作为核心引擎，推动数据治理从“信息化”向“智能化”的跃迁。基于深度知识增强与模型微调技术，大模型将深度融入数据编目、清洗与归集的全链路，显著提升治理效率。通过自然语言交互技术，打破技术壁垒，使业务人员无需掌握复杂的SQL或ETL技能，即可通过对话式操作完成数据查询与基础治理任务，实现数据治理的“平民化”。
多智能体（Agent）协同治理体系将构建起一套自动化、智能化的运维生态。数据盘点智能体对徐州市全域数据资源进行全维度“CT扫描”，自动补全元数据、识别敏感数据并评估质量；数据采集智能体则能根据预设策略，自动构建并维护异构数据源的集成任务，极大降低运维成本；数据开发智能体作为开发者的“超级助理”，不仅能将自然语言需求自动转换为高质量的开发脚本与调度配置，还能提供智能SQL优化与故障诊断，大幅提升开发效率；数据质检智能体通过智能化推荐质检规则与自动执行清洗任务，实现数据质量问题的“早发现、早处理”；最终，数据分析智能体将赋能决策层，用户仅需提出分析需求，系统即可自动完成数据挖掘、关联分析并生成可视化报告，真正实现从数据资源到数据价值的转化。
数据治理智能体系列AI技术的落地，将为徐州市构建起一个具备自我感知、自我优化与智能决策能力的数据中枢，为数字政府与智慧城市建设提供坚实的全链路数据要素支撑。
1.数据治理效率的指数级提升。引入大模型驱动的数据开发智能体和数据采集智能体后，数据开发周期将缩短60%以上。传统的ETL脚本编写和接口开发工作，将通过“自然语言转代码”技术实现自动化生成，原本需要数天完成的数据任务配置，未来可缩短至数小时内完成。同时，基于智能体的自动巡检与修正能力，数据集成任务的维护成本降低70%，大幅减少人工运维的“救火”工作量。
2.数据质量与编目准确率的精准化跃迁。利用数据盘点智能体和数据质检智能体，平台实现对全量数据资源的深度画像。在项目运行稳定后，数据元数据的完整度从初期的60%提升至95%以上。AI模型通过深度学习本地业务知识库，能够自动识别并打标敏感数据、补全业务属性，数据编目的准确率超过90%。此外，通过智能化推荐质检规则，数据异常的发现时效将从“事后发现”转变为“事中预警”，数据清洗的及时性提升80%。
3.决策分析与服务响应的智能化升级。数据分析智能体的引入将彻底改变传统的报表开发模式。业务人员通过自然语言进行数据分析的占比达到70%，复杂的数据关联分析与可视化报告生成时间将从数周缩短至分钟级。对于领导层关注的“城市运行体征”，AI模型能够基于实时数据流自动生成趋势预测与决策建议报告，辅助决策的科学性提升50%。在数据服务化方面，基于RAG（检索增强生成）技术的智能问答系统，解决85%以上的常规数据咨询与业务查询需求，显著降低人工客服压力。
完成单位：徐州市大数据管理中心
完成人：陈炜、王冠、李岩、董海