数据中心基于政府数据治理的工作清单

发布时间:2018.09.30来源:数据治理浏览量:223次标签: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。亿信华辰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,亿信华辰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。

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