综合治理数据汇聚（综合治理数据汇聚方案）

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本文目录一览：

• 1、我国启动首个大数据综合试验区建设
• 2、“三大体系”指的是什么意思
• 3、思创智慧app是干嘛的
• 4、政务大数据的上下文范围
• 5、数据治理说起来容易，做起来难，华为云Stack有解

我国启动首个大数据综合试验区建设

综合治理数据汇聚我国启动首个大数据综合试验区建设

贵州大数据综合试验区建设9月18日正式启动综合治理数据汇聚，致力于构建“先试先行的政策法规体系、跨界融合的产业生态体系、防控一体的安全保障体系”。这是国务院本月初印发《促进大数据发展行动纲要》后综合治理数据汇聚我国启动的首个区域试点。

据新华社9月21日消息，贵州省委常委、贵阳市委书记、贵州省大数据产业发展领导小组副组长陈刚在此间召开的新闻发布会上说，贵州将全力打造大数据示范、大数据集聚、大数据应用、大数据交易、大数据金融服务、大数据交流合作、大数据创业创新“七大平台”，实施数据资源汇聚、政府数据共享开放、综合治理示范提升、大数据便民惠民、大数据三大业态培育、传统产业改造升级、信息基础设施提升、人才培养引进、大数据安全保障、大数据区域试点统筹发展“十大工程”。

国家发改委高技术产业司信息化处处长王娜说，推进大数据综合试验区建设，将起到示范带头、统筹布局、先行先试三大作用。开展综合试验区的地区具备一定的基础条件，在数据共享开放、大数据产业发展的支撑，数据应用创新以及数据安全保障方面有较好的基础。通过综合试验区布局建设来强化大数据中心的国家统筹布局，可以有效控制新建中心，盘活存量资源，促进聚集发展。

按照要求，贵州省将通过综合试验区建设，探索大数据应用的创新模式，培育大数据交易新的做法，开展数据交易的市场试点、鼓励产业链上下游之间的数据交换，探索数据资源机制，规范数据资源的交易行为，建设大数据的投融资体系，促进形成新的业态。

据综合治理数据汇聚了解，作为《促进大数据发展行动纲要》点名的大数据综合试验区，贵州省在全国率先筹建省级政府数据统一汇聚、共享、开放和交换平台——“云上贵州”系统平台，明年将率先形成省、市、县三级政府跨部门、跨区域、跨领域的数据共享共用新格局。此外，贵州将在全国率先完成信息基础建设立法工作。

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“三大体系”指的是什么意思

“三大体系”是指构建先行先试的政策法规体系、跨界融合的产业生态体系、防控一体的安全保障体系；“七大平台”则是指打造大数据示范平台、大数据集聚平台、大数据应用平台、大数据交易平台、大数据金融服务平台、大数据交流合作平台和大数据创业创新平台；“十大工程”即实施数据资源汇聚工程、政府数据共享开放工程、综合治理示范提升工程、大数据便民惠民工程、大数据三大业态培育工程、传统产业改造升级工程、信息基础设施提升工程、人才培养引进工程、大数据安全保障工程和大数据区域试点统筹发展工程

思创智慧app是干嘛的

内容导读] 思创智慧治理业务协同平台解决方案通过构建覆盖全域、统筹利用、灵活服务的信息资源共享体系、推进治理信息化全方位应用、深化条块业务融合与协同。
一、适用业务
智慧治理业务协同平台是面向各级政法委开展社会治理所提供的一整套解决方案。通过构建覆盖全域、统筹利用、灵活服务的信息资源共享体系、推进治理信息化全方位应用、深化条块业务融合与协同，助力各级政法委实现治理能力现代化、智能化，打造共治同心圆，为决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化提供有力支撑。
二、核心技术
智慧治理业务协同平台解决方案依托大数据、物联网、人工智能以及区块链等先进技术，以提升社会治理现代化能力，构建矛盾纠纷联调、社会治安联防、突出问题联治、平安建设联创的社会治理格局为目标，打造数据中心、中枢平台、智慧大脑。
（一）构建社会治理数据中心。
汇聚政法综治数据、政府部门管理数据、公共服务机构业务数据以及互联网数据，通过数据治理，构建社会治理大数据中心，形成智力资源和数据服务能力。面向各级政法委及协同治理部门建立长期有效的数据交换共享机制，通过大数据中心滴灌反哺，为社会治安综合治理、平安建设、法治建设、公共服务、态势研判等赋能。
（二）打造平安综治中枢平台。
以智慧治理业务协同平台为核心骨干，打造集“智保民安”（包括社会治理网格化信息平台、统一事件处置平台、专项情报信息系统）、“智利服务”（包括互联网政法公共服务平台）、“智助司法”（包括涉法涉诉信访案件管理系统、跨部门大数据办案平台）于一体的平安综治中枢平台，推进智慧治理深度应用，构建覆盖促民生、保民安、解民忧的智慧治理平台。对接各协同治理部门业务系统，实现政法综治、政府职能部门一体化联动运转，解决职能分散、条块分割问题，使其成为平安综治各项业务协同流转的中枢。
（三）形成平安建设“智慧大脑”。
基于社会治理大数据中心，打造平安建设“智慧大脑”，包括平安指数信息系统、社会风险防控平台、政法大数据态势研判平台。通过大数据分析预测预警预防一般性社会问题的发生和精准治理，实现“智辅决策”，为政法综治部门履行职责、促进社会公平正义、维护社会和谐稳定，提供强有力的支撑。
三、适用技术平台
本方案各应用系统采用J2EE技术架构，支持业内主流软硬件技术平台。此外，还支持国产技术平台，例如中标Linux、神通数据库、达梦数据库、东方通中间件等。平台采用B/S架构，满足一般信息系统的开放性、扩展性、可管理性、容错性、易用性、可靠性、安全性等要求。
四、创新点及可解决的问题
社会治理网格化信息平台实现了信息资源融合共享，构建了“一张网”协同治理机制。纵向实现各级综治平台互联互通，打通了上传下达、上下协同渠道，横向整合公安、综治、城管、环保、安监、食药等治理资源与服务，围绕基础数据、巡查管理、重点管控、指挥调度等方面，打造多网融合、一体运转的协同治理平台。依托移动APP，畅通群众共治渠道，通过“积分奖励+及时奖励”，发动全民参与社会治理。通过“物联网融合+大数据分析”的智能化手段，加强对敏感时期重点部位重点人员的防控与风险防范。
统一事件处置平台按照“多元受理、分流办理、反馈核验”的原则，对纳入网格的社会治理事项进行过程化管理。对接各社会治理部门业务系统，通过平台数据贯通、事件处置流通、横向协作畅通，进一步强化社会治理工作的协作互动，有力统筹入驻单位、协作参与部门，形成强大工作合力。通过移动APP实现民众对事件处理结果的反馈和评议等互动功能，提升群众的参与感和获得感。
专项情报信息系统通过信息上报、指挥传达、分流交办、应急处置、专项工作APP等功能，实现对专项信息处理、重点人员管理、特殊因素排查、重大决策评估、群体性事件应急处置的高效处理、快速指挥、精准决策，解决传统工作方式中因零散报送、人工流转办理、手工签批而导致的信息传递不及时、调度时效性差、延误工作时机等问题，实现“事前预防、主动创稳、协同作战”，提升专项工作超前预警、快速反应和妥善处置的能力水平。
互联网政法公共服务平台对各政法单位政务服务资源集中接入、优化整合、集中呈现，民众“一门式”获取所有服务，有效运用“小程序”、“微服务”。打破了各单位服务资源和信息系统的条块分割，优化服务流程，创新服务模式。
涉法涉诉信访案件管理系统汇聚各政法单位信访案件数据库形成总库，面向政法系统内部开放共享。系统自动识别重复信访，通过各政法单位联合治理，避免同一案件重复“挂账”，达到有效控制减少重复信访的目的。将司法救助有关制度转化为辅助功能，嵌入系统中，形成司法救助工作引导，规范救助过程与救助额度，避免“同案不同助”。

政务大数据的上下文范围

政务大数据的上下文范围
“上下文”是软件工程里的常用词，是“context”的直接翻译，在java等编程语言中经常出现，通常指一组环境信息、容器信息或者状态信息，类似于中文里的“语境”。而“上下文范围”这个词，最早还是在徐锋老师的需求分析师课程见到，用以描述需求的范围边界。故此，政务大数据的上下文范围即政务大数据的运行环境和执行范围。在漫谈政务大数据系列文章的序“浅谈政务大数据的本质”一文中，提到政务大数据的本质就是政务。因此，讨论政务大数据的上下文边界，就是要明确政务的上下文边界。
自20世纪80年代中期至今（近30年以来），电子政务的发展可以粗放式地分为以下三个主要的阶段：
第一阶段：政务信息化阶段，以办公自动化、专项业务应用和双门户（互联网门户、政务网统一信息/应用平台）作为建设内容的重点，以政务电子化、政府上网和政务服务一体化为主要特征。
传统的电子政务规划，可以归纳为“三网、四库、十二金”。政务的“三网”从逻辑域划分来讲，是指政务互联网（也成政府公众信息网，与互联网直接连通）、政务外网（也称政务专网，与互联网逻辑隔离[单向连通]，服务于信息交换，各个部门协同的办公业务资源网）和政务内网（与互联网物理隔离、物理上不连通，一般用于机关内部办公业务）。政务的“四库”一般指人口、法人单位、空间地理和自然资源、宏观经济等四个基础数据库，后来泛称为政务信息资源库这一个库。政务的“十二金”曾经是电子政务的重要建设内容，也曾是国家电子政务应用的顶层规划，但目前几乎不怎么提了。本着捋清发展轨迹的精神，在这里还是简单回顾一下。首先，“十二金”是泛指政府行政、监管和服务工作中涉及的“十二个”重要业务信息系统，事实上数量是超过十二个的（如：金宏、金财、金农、金盾、金保、金税、金关、金水、金质、金审、金卡、金贸、金企、金信[红盾]等等）。其次，“十二金”虽然广受诟病，但其在电子政务发展过程中的作用是里程碑式的、非常重要的。
第二阶段：智慧城市阶段，以数字城市、市民一卡通、应急指挥、一站式行政服务大厅、全程网上政务服务、网格化治理、数据中心为主要建设内容，以城市整体、全局的视角，综合运用物联网、虚拟化、云计算等信息技术，提供协同、高效、综合的政务服务能力，智慧城市具体到智慧政府上，本质上是以“政务互联网+”为重要展现形式的，政务网络化是其主要特征。
2014年3月，《国家新型城镇化规划（2014－2020年）》发布，8月，《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》（以下简称“意见”）发布，把在全国全面开花的智慧城市建设继续推向了一个新的高潮。在“意见”中明确指出，智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。建设智慧城市，对加快工业化、信息化、城镇化、农业现代化融合，提升城市可持续发展能力具有重要意义。相较于政务信息化阶段，本阶段是政务网络化，“整合”、“协同”、“互联”、“云化”、“智慧”是其关键词。2016年12月，在《国务院办公厅关于印发“互联网+政务服务”技术体系建设指南的通知》中，“政务互联网+”成为电子政务发展的新契机。
第三阶段：以大数据、机器智能、区块链等技术应用为特征的新阶段，即现阶段。在政务信息化和智慧城市建设的基础上，政府越来越重视政务数据的综合治理、价值创造以及基于政务数据的模式创新。政务作业一体化、模型驱动的治理监管和智慧决策是其新的发展重点，政务数据化是其主要特征，未来必然实现数据的自治。
自2015年至今，在国家中央政府层面，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》、《国务院关于印发“十三五”国家信息化规划的通知》、《工业和信息化部关于印发大数据产业发展规划（2016－2020年）的通知》、《新一代人工智能发展规划》等关于大数据、人工智能的整体战略规划陆续浮出水面。其中，在《新一代人工智能发展规划》中，已经把“智慧城市”、“大数据”、“物联网”等技术集大成于人工智能的基础设施。可以预见，未来政务的发展方向也是会以“政务AI+”为主要方向的。与此同时，政务大数据将成为“政务AI+”的重要基石。
综合上述的电子政务发展轨迹，每个阶段都对政务大数据的蓬勃发展起到了重要的推进作用。以政务大数据的数据视角来看已经基本完成了数据积累、汇聚和数据加工、治理阶段，下一步的工作重点是政务大数据的价值创造和模式创新。纵观电子政务的整个发展脉络、历程，政务的上下文边界是围绕着政府职能的变革、行使社会治理、监管及服务的业务模式发展而不断发展和衍化的。政务大数据的上下文边界伴随着政务的上下文边界的变化而变化。政务的上下文范围可以概括为围绕政府职能所开展的“作业”、“监管”、“治理”、“决策”、“服务”。相应地，政务大数据的上下文范围可以概括为在政府职能行使过程中所产生和利用的“业务数据”、“监管数据”、“治理数据”、“决策数据”和“服务数据”五类数据。

业务作业数据：指政府机关或其他业务主体在进行业务活动开展过程中所产出或利用的数据。如在政务办公中，产出的工作文件、业务信息等。
行政监管数据：指政府机关行使监督、管理的基准数据。如合规性检查标准、业务监管控制标准等。
规范治理数据：指对政务大数据的标准化、规范化的约定，如业务数据元规范、元数据标准等，该部分数据同时服务于自上而下的“规划”、“治理”、“一致性保持”，以及自下而上的“汇聚”、“共享”、“交换”。
决策分析数据：指基于政府监管职能的决策分析规则库、决策模型、决策引擎数据，用于支撑政务大数据的决策分析能力和自学习、自优化、自提升。
综合服务数据：指给予政务大数据而组合以及创造出来的、具备新附加价值的服务数据，可以在政务活动中被再利用，也可以直接服务于使用者。
上述政务大数据上下文范围的描述并未过于照搬已有的一些用词、用语，并不具有权威性，仅仅是结合新技术的发展以及在新阶段政务本身的发展，而进行的相关思考和探索。因此，也非常欢迎更好的意见或建议以及业务交流。

数据治理说起来容易，做起来难，华为云Stack有解

移动互联网和大数据日益发展，沉淀的数据越来越多，数据的质量、使用效率、数据安全等等各类的问题迎面而来。为了让数据发挥最大的价值，数据治理作为数智化战略的一项必要举措，列入了大多数企业的战略行动计划，业界也有“数字转型、治理先行”的说法。但是谈到数据治理，业界有一个普遍的共识，那就是 “数据治理说起来容易，做起来难”。怎么通过数据治理解决这些难题？数据治理究竟难在哪里？华为作为典型的非云原生企业是如何应对的呢？

2018到2021年间全球8300家标杆企业中，全面拥抱数字技术的前10%企业相比后25%企业营收增速超过5倍。数字化转型浪潮下，数据资产将成为关键生产要素支撑未来数据产业化升级，是未来政企实现跨越式发展的必然选择。

根据华为在政企行业多年的深入耕耘和自身转型的实践，我们发现，优质高效的数据底座，是保障政企运营效率持续提升和业务创新升级的重要基石。我们深知打破数据孤岛、确保数据准确、促进数据共享、保障数据隐私与安全，是政企数据治理的关键。当前很多企业数据体系建设呈现出“烟囱化”的趋势，为政企数据治理带来了四大挑战：

l 进不来 ：数据来源复杂，集成难；

l 质量差 ：数据质量要求高，规则校验多，落地难；

l 出不去 ：数据烟囱林立，业务和数据匹配难，共享难；

l 不放心 ：数据安全、交互风险高。

早期的华为是典型的非数字原生企业。从2007年开始，我们通过两个阶段的持续变革，系统地完成了数据管理体系建设，实现业务感知和ROADS体验的数字化转型：

l 阶段一（2007-2017） ：设立数据管理专业组织，建立数据管理框架，发布数据管理政策，通过统一信息架构与标准、有效的数据质量改进机制，提升数据质量，实现数据全流程贯通，业务运作效率整体提升。

l 阶段二（2017-至今）： 建设数据底座，汇聚和联接全域数据，实现数据业务可视、随需共享、敏捷自助、安全透明的目标，支撑准确决策和数据创新，构筑差异化竞争力。

华为经过十多年的实践，我们总结出 “4层保障”和“2个抓手”（信息架构、数据质量） ，实现清洁数据，充分释放数据价值的核心手段。

4层保障包括：

l 政策保障： 从目的、适用范围、管理原则、问责等方面进行政策制定，公司层面需统一遵从，确保业务与IT共同参与数据治理。

l 流程保障： 建立数据管理流程，重大决议由企业变革指导委员会决策，通过变革管理体系和流程运营体系落地。

l 组织保障： 按领域任命数据管理Owner和团队，建立实体化数据管理组织承接数据管理改进目标。

l IT落地保障： 建设承载面向“联接共享”的数据底座和数据服务融合的统一IT平台，完成数据全流程流转与价值变现。

2个抓手是指：

l 信息架构： 构建面向“业务交易”的信息架构，描述业务运作和管理决策所需要的各类数据及其关系，保障企业内统一“数据语言”。

l 数据质量： 建立数据质量管理框架和运作机制，例行开展公司级数据质量评估，由企业数据管理组织定期发布报告，牵引各业务领域持续改进。

上述的4层保障和2个抓手，构成了企业数据战略资产综合治理体系，能够确保关键数据资产的有清晰的业务管理责任，IT落地有稳定清晰的原则依据，作业人员有规范的流程指导。遇到争议时，有裁决和升级处理机制，治理过程有充足的人力、组织、预算保障。只有建立起有效的数据治理环境，数据的质量和安全才能得到保障，数据的价值才能真正发挥。

作为华为数字化转型的底座，华为云沉淀了大量的实践经验和方案能力，并通过华为云Stack来赋能政企，加速各行各业的数字化转型。在数据治理领域，华为云Stack为政企提供数据湖治理中心服务（DGC）来帮助企业客户快速构建数据运营能力。DGC是数据全生命周期一站式开发运营平台，提供数据集成、数据开发、数据治理、数据服务、数据可视化等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座。下面我们就来一起看看DGC是怎样应对我们前面提到的挑战：

l 进的来：简单高效的物理和逻辑数据集成保障数据全面入湖

非数字原生企业发展普遍有较长的 历史 ，随着不同阶段的发展需求，业务系统间存在大量复杂的集成和嵌套，数据来源多样，数据形成孤岛难以集中共享。

数据集成：简单易用的多源异构数据批量和实时接入

DGC能够提供活易用的可视化配置与迁移任务编排，将数据迁移和集成的效率提升数十倍。除主流关系型数据库支持外，还支持对象存储、NoSQL等40余种同/异构数据源及三方大数据平台批量迁移入湖。 DGC物理入湖与HetuEngine跨湖跨仓协同的逻辑入湖 作为两种重要数据集成方式协同互补，满足数据联接和用户数据消费不同场景需求，支撑客户数据湖从离线走向实时，构建物理分散、逻辑统一的逻辑数据湖。

l 理的清：从源端架构到平台工具端到端数据质量保障

企业级信息架构：结构化的方式实施有效的治理

企业在运转过程中，需要定义业务流程中涉及的人、事、物资源，实施有效的数据治理，确保各类数据在企业业务单元间高效、准确地传递，上下游流程快速执行和运作。企业长期存在信息架构与IT开发实施“两张皮”的现象，数据人员和IT人员缺乏统一协同，企业数据架构混乱，信息架构资产和产品实现逻辑割裂，数据模型资产缺失。

平台工具和服务：一体化开发设计，端到端专业服务，有机联动保障数据质量

结合华为数据治理专家团队与项目实践经验，DGC规范设计实现了一体化设计和开发，不仅确保了元数据验证、发布和注册的一致性，而且实现了产品数据模型管理和资产可视，同时辅以专业的数据治理服务团队、成熟项目管理机制和丰富的实践经验，支撑企业构建高质量的清洁数据架构和能力。在政务大数据中心通过DGC一体化平台和专业服务，完成多个委办局全量数据接入，落地数据分层架构模型设计，完成基础库与主题库的建设，实现委办局数据全流程生命周期设计与落地，涵盖数据架构和模型设计、数据标准设计、数据模型物化、数据质量稽核作业等，助力领导决策支持、宏观经济云图和惠民APP示范应用系统上线。

l 出得去：通过数据服务和数据地图实现数据自助消费

数据底座建设的目标是便捷地支撑数据消费，确保用户安全可靠地获取数据，并通过灵活的数据分析等方式，按需快捷的消费数据。

数据服务：服务化方式供应数据

通过服务化方式对外提供，用户不再直接集成数据，而是通过聚合应用模型可视化构建，涵盖API发布、管理、运维、售卖的全生命周期管理，作为业务的“可消费产品”的关键要素之一，解决了数据的可供应性。

数据地图：从查询到分析到使用一站式自助

以数据搜索为核心，综合反映数据的来源、数量、质量、分布、标准、流向、关联关系，满足多用户、多场景的数据消费需求，解决了数据“可搜索/可获取性”的难点问题。消费方获取数据后，还支持从数据查询到拖拽式分析的端到端的一站式自助作业，帮助数据消费者结合自身需要获取分析结果，满足业务运营中数据实时可视化需求。

l 用的安：从模型、制度到平台多维度打造立体化数据安全体系

安全能力模型评估：系统化安全管理抓手

数据安全能力成熟度模型是数据安全建设中的系统化框架，围绕数据全生命周期，结合业务的需求以及监管法规的要求，持续不断的提升组织整体的数据安全能力，提升数据安全水平和行业竞争力，确保数据生产要素安全流通和数字经济 健康 发展。在多个项目中，华为通过安全评估、安全加固等专业服务，助力客户高分通过等保评估，实现数据安全流通。

从制度到工具和服务：统一安全治理框架落地

数据安全治理需要从决策层到技术层，从管理制度到工具支撑和服务体系，自上而下形成贯穿整个组织架构的完整链条。企业组织内的各个层级之间需要对数据安全治理的目标达成共识，确保采取合理和适当的措施；DGC数据安全定义数据密级、认证数据源、对数据动静态脱敏及添加水印等方式以最有效的方式保护数字资产。

企业数字化转型逐步进入深水区，如何提升海量数据治理的效率和准确率，如何将专家经验固化传递都面临巨大的挑战。人工智能与数据治理深度融合将会开启数据治理的新阶段，通过AI加速企业数据生产要素的变现、进一步释放数据价值。

l 智能数据资产编目

基于AI的智能数据编目系统具备数据的学习、理解和推理能力，帮助团队实现数据自主、简化数据 探索 、实现重要数据资产智能编目推荐。

l 智能数据标准推荐/去重

通过机器学习技术，自动扫描元数据信息，提炼关键数据项，智能识别新增数据标准、冗余存量数据标准去重，提高智能化程度。

l 智能重复/异常数据检测

智能重复/异常数据检测技术，将数据根据相似读音、相似数据类型分组，通过模型计算相似度得分，超出规定阈值时，自动异常检测和识别。

l 智能主外键识别

通过筛选候选主外键时构造特征向量，并调用分类器智能判别该元数据是否为主外键，提升数据模型质量，进而优化和简化后续资产梳理和对外提供数据服务。

数据是物理世界、数字世界和认知世界相互联接转换的纽带，大规模数据交互将构成庞大的政企数据生态。政企数字化转型不能一蹴而就，数据治理亦非一朝一夕之功，治理的数据规模日趋庞大，类型千变万化，手段也更智能丰富，需要我们共同携手从制度、流程、技术、生态多维度一起努力，构建数据智能新世界。

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