政务数据交换共享解决方案:打破数据孤岛 让数据成为资产

发布时间:2020.12.03来源:知乎浏览量:216次标签:数据治理

据统计,政府拥有全社会80%的数据资源,通过运用大数据、云计算等现代信息技术,形成“用数据决策、用数据管理、用数据服务”的公共管理与服务机制,能够有效提升政府公共管理能力和国家治理能力,促进社会经济的快速健康发展。近年来,数据开放共享已成为我国开展数据治理的重要议题,中央和地方政府在数据开放共享的顶层设计和制度化建设方面迈出了创新步伐。

亿信华辰通过创新大数据处理技术,为新一代政务数据共享交换提供解决方案,以实现数据的统筹利用、统一接入、开放共享,形成数据存储、交换、使用、共享的核心枢纽,推动跨地区、跨层级、跨部门的数据共享交换与应用,助推政务数据无缝共享新时代的开启。

政务数据交换通用部署架构
事实上,实现政务信息系统的整合和共享,本质上是实现国务院各部门与地方政府之间、部门与部门之间、各业务系统之间的数据整合和共享。所以,构建统一、高效、安全可控的数据共享交换平台至关重要。

目前,各地各部门已经陆续搭建了各自的政务数据交换平台。在平台建设过程中,逐渐形成了较为成熟的数据交换体系架构。其中,大部分较为通用的政务数据共享交换体系技术支撑由一个统一交换管理中心和多个交换节点子系统组成。信息库系统由部门业务信息库、交换信息库等组成;信息交换系统由交换节点子系统、交换监控管理系统、资源目录系统组成。政务信息资源交换体系技术总体架构如下图所示。

其中交换节点子系统部署在各部门前置机中,主要打通物理隔离,将业务库信息交换到数据交换平台中,然后再交换到平台内置交换信息库,或者直接传输交换到其他前置机,进而交换到其他部门业务库。

交换管理中心主要是包括资源目录管理系统和交换监控管理系统。其中资源目录管理系统主要是管理业务系统的数据信息资源,包括资源本身的属性、特征及其定位信息和获取方式。交换监控管理系统主要是监控交换过程,同步节点信息,交换任务调度监控等,确保交换过程稳定、高效、安全进行。

政务数据交换常见场景
围绕政务共享交换领域,以数据分类分级为基础,以数据安全标签为手段,针对数据共享交换场景和大数据应用场景打造数据安全治理整体解决方案,从前端业务系统到后端业务数据库,从源头到终端,对数据的获取、处理和使用进行安全闭环监督管理。

政务数据交换的场景主要有几类,有资源文件的交换,包括各种文本文件、Excel等,通常通过文件交换传输的方式如FTP、MQ等进行交换,也可以是从库表交换到库表,或者库表到文件、文件交换到库表、接口到文件到库表等等多种灵活的数据交换方式,通过ETL方式实现数据交换,同时也可以对数据做一定的预处理。

政务数据交换过程中需要对数据交换全生命周期做监控,以便及时预警,主要包括交换节点监控、交换统计信息监控、调度情况监控等。其中对交换节点监控,主要是对节点状态信息监控,节点连通情况监控,节点系统资源使用情况监控等。对交换统计信息监控,主要包括节点交换任务数、交换量、交换性能、交换结果、交换使用资源等监控。对调度情况监控,主要是对调度情况整体监控,包括调度任务数统计、异常任务监控、调度时间分布统计等。同时也支持日志审计,每次在平台所执行的操作和交换调度都会做日志记录,以便查核。

政务数据交换平台落地成熟产品
目前,许多地方已经陆续建立了各自的政务数交平台,技术体系已经比较成熟,有些数据服务公司已经总结了数交实施经验而形成了稳定、成熟的数据交换产品,例如亿信华辰公司的睿通数据交换产品,它是亿信华辰公司自主研发的具有独立自主知识产权、业界领先的企业级数据整合交换平台。

亿信华辰睿通数据交换产品支持广泛的数据采集类型(数据库、文件、表格等),适用于数据库之间、文本之间、以及不同类型之间进行数据交换等数据交换场景,同时提供了多种数据变化捕获方法完成数据的增量抽取,丰富的交换组件和清洗转换规则支持,完成数据的采集、集中处理、分发、加载、传输,构造统一的数据及文件的传输交换,可以解决跨部门、跨区域、跨网络的数据交换问题,全面支撑政务数据共享开放体系。

佛山某区利用睿通数据交换产品建设的政务服务数据管理平台,基于人口库、卫计、工商、流管数据,建立区大数据统筹局一库三部门的统一技术和业务标准;开发区域数据交换平台,完成三大部门数据的采集、传输,以及一库三部门的交换共享,提供衔接顺畅的数据申请、交换服务,并对交换日志数据进行监控分析。重点汇集与治理卫计、工商、流管等部门数据,为各部门数据应用如自助填表系统、教育无纸化提供了高质量的数据支撑。
(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 免费试用
相关文章推荐
  • 为什么数据治理?

    为什么数据治理?

    数据治理曾经是一件好事,但由于数据和分析的重点和重要性日益增加,它已成为帮助推动整个企业数据管理的必要条件。……查看详情

    发布时间:2018.12.21来源:亿信华辰浏览量:158次

  • 企业数据治理到底怎么做?

    企业数据治理到底怎么做?

    数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式,将价值……查看详情

    发布时间:2019.08.30来源:知乎浏览量:168次

  • 面对如今的数据挑战企业如何有效地进行数据治理

    面对如今的数据挑战企业如何有效地进行数据治理

    数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合,数据治理是识别、管理和解决几种不同类型数据相关问题的手段,包括数据质量问题、数据命名和……查看详情

    发布时间:2019.08.29来源:知乎浏览量:204次

  • 区块链和AI如何帮助掌握数据管理

    区块链和AI如何帮助掌握数据管理

    主数据很容易成为企业拥有的最重要的资产之一。随着数字化的不断发展和第四次工业革命的到来,主数据的价值和主数据管理的重要性才会增长。在我们……查看详情

    发布时间:2019.07.11来源:福布斯浏览量:144次

  • 数据治理与数据管理:有什么区别?

    数据治理与数据管理:有什么区别?

    如果今天有任何定义成功企业的东西,那就是公司数据的成功理解,使用和策略。了解您的数据并确定如何实施它会带来一系列问题,包括用户和利益相关……查看详情

    发布时间:2018.11.13来源:克里希基德浏览量:138次

  • 企业数据治理中的应对

    企业数据治理中的应对

    首先,数据治理的核心认识是,数据治理是一个持续并且长久的一个过程,不同的产品可以解决比如采集、传输等数据治理层面上的不同问题,但并不存在……查看详情

    发布时间:2019.11.01来源:知乎浏览量:174次

  • 数据安全的数据治理

    数据安全的数据治理

    已经为组织提供了数据安全数据治理价值的另一个提醒。……查看详情

    发布时间:2019.01.17来源:亿信华辰浏览量:209次

  • 数据治理|如何做好数据质量管理

    数据治理|如何做好数据质量管理

    数据质量管理是一个集方法论、管理、技术和业务为一体,对数据在每个阶段里可能引发的各类数据质量问题进行识别、度量、监控、预警等一系列管理过……查看详情

    发布时间:2022.03.18来源:小亿浏览量:475次

  • 数据治理是数据驱动业务的关键

    数据治理是数据驱动业务的关键

    如果数据不能够给企业带来价值,那么收集再多的数据也毫无意义,但如果企业需要在数据中做出创新和创造价值,哪数据治理就显得非常关键。什么是数……查看详情

    发布时间:2019.06.14来源:中培课堂浏览量:219次

  • 强大的数据治理是机器学习成功的关键

    强大的数据治理是机器学习成功的关键

    人工智能和机器学习这两个术语通常被视为同一枚硬币的两面。尽管如此,虽然ML算法增强了AI功能,并使它们能够进行更多的尖端和智能计算,但还……查看详情

    发布时间:2019.01.17来源:数据治理浏览量:174次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议