政务数据治理平台案例:佛山某大区政务服务数据管理局

发布时间:2021.04.25来源:亿信华辰浏览量:118次标签:数据治理

项目背景

       佛山某大区政务服务数据管理局,大数据池已沉淀了3亿多条数据,其中包括127万自然人数据、18万法人数据、58万城市部件数据以及275类地理空间相关的数据。

       随着各部门对数据共享交换及应用需求的增加,对于数据的管理和数据质量上也带来了新的挑战,逐步显现了一些迫切需要解决的问题,主要包括信息资源分散、人工处理工作量大、工作效率不高、数据质量低、清洗难度大、数据标准不统一、数据交换不顺畅和数据资产价值不明等多个方面。

项目概述

       如今各行各业都已经充分意识到数据的重要性,并提出了数据驱动转型、数据驱动创新、数据即服务等等重要的理念。为了有效达到上述目标,首先要做的是不断提升数据管理及应用水平,不断完善数据质量。同时,对于政府监管面临的新情况新要求,需要充分利用数据处理技术,发挥数据的价值,落实政务部门“放管服”改革,为政务管理和社会发展引领新的方向。

       高效的数据管控技术和体系建设,是加快数据框架建设步伐、提高数据应用建设质量的重要抓手,高质量的数据应用才能更好地服务于社会。

建设内容

       为解决以上问题,佛山市某大区政务服务数据管理局全面计划搭建数据治理平台,解决存在的数据痛点。主要建设内容如下:

       (1)优化数据架构,替换交换平台

       原有数据交换平台用于交换和共享各部门数据,部门前置机、共享库和中心库存在数据冗余备份,且中心库只起到数据存储作用,没有对数据做分析。此外,原有数据交换平台存在交换速度慢、加载策略单一、加载方式单一、共享方式单一等问题。

       本项目中重点治理卫计、工商、流管三个部门的数据,提供多种数据交换方式,参考数仓建模思想建设原始库、治理库和融合库,解决原有数据架构存在的各类问题;新增数据治理平台对原始数据进行治理,支撑教育无纸化入学和自助报表填报两大应用;新增数据资产管理功能,使数据资产价值得以体现。

       重新规划的数据架构遵循可扩展原则,满足未来数据扩展需求,在后续系统建设中可接入其他部门数据源,支撑其他应用。

数据治理

       (2)建设数据治理平台,提升数据质量

       为解决现有数据质量低,各部门数据标准和格式不一致,相似情况重复发生的问题,佛山市某大区政务服务数据管理局通过建设数据治理平台,定义数据质量检核规则,制定数据质量检查方案,对各部门数据进行绩效评分,并对问题数据进行整改,使进入治理库的数据质量得以提升。

数据治理

       (3)助力无纸化改革,优化无纸化入学方案

       无纸化改革以前,给孩子报名的家长,需根据孩子的入学条件,将孩子的出生证明、户口本,家长的身份证、房产证、社保证明等证件证明全部带齐交到学校。在老师人工核对后,再集中汇总到教育局复核,整个过程耗时长,而且容易出现差错。

       随着信息化建设的完善,佛山市某大区政务服务数据管理局将“大数据”应用到了入学报名中,带来了一场中小学无纸化入学报名改革,繁琐的入学审批流程发生了彻底改变。改革后,家长只需要在家中的电脑上,登录招生系统,按照网站要求填写相关资料,即可在线完成孩子的入学报名。

       本项目中优化了教育无纸化入学方案,取得了非常显著的成效:

       l  由政务服务数据管理局大数据中心对接教育局报名数据和各部门数据,减少教育局对接工作;

       l  建设数据治理平台,将所对接的问题数据进行治理,提升数据质量;

       l  优化数据比对算法,将教育局报名数据和各部门数据进行智能匹配,提升数据比对率;

       政务服务数据管理局将比对结果反馈到教育局,完成核实与录取过程,将对接和比对的工作量完全交给系统,彻底解放人工工作量。

数据治理


       (4)数据可视化管理

       本项目提供数据共享情况综合展现、数据资产情况综合展现、数据交换情况综合展现等可视化展现页面,展现效果如下图所示:

数据治理

*以上均为演示数据

项目价值

       1、协助梳理业务数据

       通过元数据采集业务数据元数据信息,协助数统局梳理政务系统,了解数据含义。

       2、统一数据标准,从源头保证数据质量

       通过数据标准,定义政务数据技术规范,进行落地映射及评估,详细了解各政务系统物理模型建设是否正确。

       3、发现数据质量问题

       定义数据质检规则,执行质检方案,发现质量问题,出具质量报告。

       4、实现数据采集交换共享

       利用数据交换平台将政务各部门数据进行集中式管理,提供共享服务。

了解更多数据治理平台相关知识:https://www.esenruizhi.com/

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