政务云数据资源体系2020年1月--第一版

贵州省政务云数据资源体系---构建大数据基础软件设施，发掘数据资源核心价值

•数据资源体系总框

基于数据的价值、成本、收益开展全生命周期的管理

工作高效开展—数据产生源协调配合

包含元数据、数据标准、数据质量、数据流通等核心功能的管控平台

关键技术手段—数据梳理平台、治理平台

组织架构和管理制度的变化，专

业的管理团队确保资产管理的流

程性、严谨性和安全性

保障措施、规范—数据资产管理

方法论数据资源

体系

科学管理

透明管控

价值创造

•

数据资源体系现状

现状：

全省各厅局委办业务系统17000余个，数据类型众多，数据总量庞大。未实现全面的数据融合汇聚与高效、智能、可控的数据资产调度

典型问题场景

➢谁使用过数据不知道，如国土厅某处室数据上架后，后续谁使用过什么数，数据可用性如何等得不到有效的反馈

➢能用那些数据不明晰，如农委只知道需要相关业务部门的数据，但是具体数据需求不确认

➢如何获取数据不清楚，如不同部门间数据获取方式、方法混乱无章程

➢获取数据时效不保证，目前共享交换上架的数据存在几年前的数据，申请数据后获取所需数据的时效性没有界定

➢获取数据流程不便捷，部分业务部门仍通过传统OA获取数据，共享交换未实际投入生产现状：

平台架构、功能设计存在严重缺陷

典型问题场景

➢元数据管理缺失：各业务部门无法快速

获取数据

➢主数据管理缺失：各业务部门无法掌握

现有政府黄金数据

➢数据标准缺失：如农委使用的亩产单位

为公斤，而其他业务部门的单位为斤，

造成数据无法关联

➢缺乏数据质量稽核：无法快速、清晰的

掌握现有上架数据的数据质量

➢缺乏数据建模手段：无法针对业务需求

对上架数据进行快速可视化建模

现状：

数据可视化未能展现资源调度中全面信息，

主题页面变更交付周期漫长

典型问题场景

➢缺少现在数据资产的全面关联可视。如

元数据、数据元、主数据、资源目录的

关联及明细可视

➢各业务专题可视建设周期长，影响业务

工作效率

现状：

原有自下而上的设计理念，造成汇聚了海

量数据，但是没有融入到应用中

典型问题场景

➢缺少数据挖掘手段：无法对全省的“人

口基础信息库、法人单位基础信息库、

自然资源和空间地里基础信息库、宏观

经济信息库”为基础及各业务部门数据

构建民生、卫生、交通、公共安全、教

育等专项主题进行深度挖掘、推测预演

等数据应用手段

➢数据未能实现流通，缺乏感知数据服务

成果方式：如不同部门申请调用数据后，

使用次数、调用频率、运用效果、拓展

需求等。

解决思路

平台建设：建设双向、自动、实时、智能、安全、可靠的数据共享交换平台解决思路

平台建设：建设以元数据为基础的数

据标准、数据质量、数据资产、数据

建模管理，为数据交换共享提供数据

质量保障

解决思路

平台建设：建设多组件的快速可交互

的业务数据专题可视化平台

解决思路

平台建设：建设数据挖掘分析平台，

为各业务部门提供辅助决策与预测的

算法模型

•数据资源体系实现步骤

组织责任体系

数据资产盘点制定数据标准第一阶段第二阶段第三阶段第四阶段

搭建数据资产管理平台

建立数据安全体系制定管理主数据检查标准执行情况

稽核数据质量

监管数据生命周期

数据资产价值评估

数据资产运营流通

管理实施

统筹规划

稽核检查

数据服务

•数据资源体系组织架构

数据管理委员会数据管理中心数据使用部门数据业务部门数据支撑部门外部用户组织架构角色职责

数据决策者

数据管理者

数据提供者数据开发者数据消费者

省政府

厅局委办领导

大数据局

省信息中心

业务科室

社会团体

系统开发商

ISV

内：业务科室

外：公众用户

数据决策者领导数据管理工作；决策数据管理重大工作内容和方向。在数据角色方出现问题时负责仲裁。

数据管理者负责牵头制定数据管理的政策、标准、规则、流程，协调认责冲突；监督各项数据规则和规范的约束的落实情况；负责数据管理平台中整体数据的管控流程制定和平台功能系统支撑的实施；负责数据平台的整体运营、组织、协调。

数据提供者配合制定相关数据标准、数据制度和规则；遵守和执行数据标准管控相关的流程，根据数据标准要求提供相关数据规范。作为数据出现质量问题时的主要责任者。

数据开发者负责数据开发，有责任执行数据标准和数据质量内容，负责从技术角度解决数据质量问题。作为数据出现质量问题时的次要责任者。

数据消费者作为数据管理平台数据的使用者，负责反馈数据效果，作为数据管理平台数据闭环流程的发起人。

•

数据资源管理认责流程

数据

数据决策者

Data Policymaker

数据管理者

Data Steward

数据开发者

Data Developer

数据消费者

Data User

数据提供者

Data Provider

负责领导数据治理工作，

政策、办公指导

提供数据标准和质量等治理要求；数据管控考核

管理数据使用权限

使用数据

提出数据质量问题

数据需求管理数据使用管理数据调度管理

按照标准建设系统按照质量修复数据

拥有数据

按照标准、质量提供数据

提供数据使用权限

提供数据标准和质量等治理要求