政务信息化数据治理

政务信息数据归集在数字化时代，数据已经成为推动社会发展和政府治理的重要资源。政务信息数据归集作为一项基础性工作，是实现政府数字化转型、提高治理效能的关键环节。那么，什么是政务信息数据归集？它有哪些重要意义？又是如何实现的呢？政务信息数据归集是指将分散在不同部门、不同系统中的政务数据，通过统一的标准和规范进行收集、整理和整合的过程。这些数据包括人口信息、企业信息、自然资源、社会经济等各类与政府管理和公共服务相关的信息。归集的目的是打破数据孤岛，实现数据的互联互通和共享利用。政务信息数据归集的意义主要体现在以下几个方面：首先，它有助于提升政府决策的科学性。通过归集各部门的数据，政府可以全面掌握的交通、环保等数据，可以及时发现城市管理中的薄弱环节。此外，数据归集为人工智能等新技术的应用提供了基础，推动智慧城市建设。政务信息数据归集的实现需要多方面的努力。在技术层面，需要建立统一的数据标准和法规，确保数据在使用过程中不泄露个人隐私和商业秘密。为了推进政务信息数据归集工作，许多地方进行了有益探索。一些地区建立了统一的大数据平台，将各部门的数据集中管理；有的地方成立了专门的数据管理机构，负责统筹协调数据归集工作；还有的地方通过立法形式，为数据归集提供制度保障。

政务信息资源数据归集在数字化时代，数据已经成为一种重要的战略资源。政务信息资源作为国家数据资源的重要组成部分，其归集工作对于提高政府治理能力、优化公共服务、促进经济社会发展具有重要意义。那么，什么是政务信息资源数据归集？它又是如何实现的呢？政务信息资源数据归集，是指将分散在不同部门、不同系统中的政务数据进行采集、整合、清洗和存储的过程。简单来说，就是把政府各部门掌握的数据集中起来，形成一个统一的法律法规和标准规范的制定。我国已经出台了《政务信息资源共享管理暂行办法》等政策文件，明确了数据归集的原则和要求。例如，数据归集应当遵循“一数一源”的原则，避免重复采集；同时，要确保数据安全，防止信息泄露数据资源池。这一过程不仅包括技术层面的操作，还涉及管理机制、标准规范和安全保障等多个方面。政务数据归集的目标是实现数据的共享与开放。长期以来，政府部门之间的数据往往存在“信息孤岛”现象，即数据分散存储。首先是数据采集，即从各个业务系统中提取数据。这一步骤需要考虑数据的来源、格式和更新频率等因素。其次是数据清洗，对采集到的数据进行去重、纠错和标准化处理，确保数据质量。然后是数据整合，将不同来源的数据

资源目录编制、政务数据中心整合、政务数据全量汇聚等关键步骤，确保数据汇聚共享工作的有序推进。保障措施：制定14个技术及业务规范，申报省级地标1项，规范全市政务信息化建设运行标准。同时为鼓励部门创新应用、保持业务数据鲜活，提升各级干部数字素养，出台考评办法并定期组织优秀场景评比，提拔优秀干部。流程，持续开展数据治理，建设全省数据调度中心，形成全省统筹的大数据资源体系。2.数据整合与共享打破信息孤岛：通过数字政府政务数据资源整合共享建设，突破现有“数据孤岛”和“数据鸿沟”的影响，形成数字政府的规范，确保数据的准确性和一致性。3.数据汇聚与管理数据汇聚：根据政务信息系统资源目录和系统清单，明确系统对接时间安排，各部门按照“应汇尽汇”的原则，在规定时间内实现与市汇聚共享平台互联互通，并将全量。数据服务提供：基于大数据资源中心的数据资源，为政府部门和社会公众提供各类数据服务，如数据查询、数据可视化、数据分析报告等，满足不同用户的需求。5.技术与平台建设大数据治理平台：构建大数据治理平台，实现对政务智慧政务数据汇聚方案1.数据资源一体化推进政务数据归集：国家政务大数据平台以政务数据目录为基础，推动数据资源“按需归集、应归尽归”，通过逻辑接入与物理汇聚两种方式归集全国政务数据资源，并进行统筹管理

决策科学化、增强政府公信力等方面发挥着不可替代的作用。一、政府知识库：内涵与价值（一）政府知识库的定义与构成政府知识库是一个运用先进信息技术，对各类政务信息进行系统性采集、整理、存储与管理的数字化平台，导致信息流通不畅、协同工作困难。政府知识库作为一个统一的信息平台，打破了部门之间的信息壁垒，实现了政务信息的共享与流通。各部门可以通过知识库实时获取其他部门的工作信息和数据，加强部门之间的协作与配合解锁政府知识库：数字化时代的政务智慧引擎政府知识库：政务服务的智慧基石在数字化浪潮席卷全球的当下，政务服务的数字化转型成为提升政府治理能力、优化公共服务供给的关键路径。政府知识库作为政务服务数字化的核心支撑，宛如一座智慧基石，承载着海量的政务信息与知识，为高效、精准、智能的政务服务筑牢根基。它不仅是政府内部信息共享与协同办公的重要枢纽，更是连接政府与民众的信息桥梁，在提升政务服务效能、促进政府。它犹如一座庞大的信息宝库，涵盖了政策法规、办事流程、业务数据、行政案例等丰富内容，这些信息以结构化和非结构化的形式有序存储，以便于快速检索与高效利用。政策法规是政府行为的依据与准则，在知识库中占据核心

，将用户请求均匀分配到各个服务节点上，避免单点故障，确保系统的高可用性。此外，还需要考虑系统的安全性保障。采用身份验证、访问控制和数据加密等技术，确保只有授权用户能够访问和操作知识库中的数据，保护政务信息海量的政务知识和信息，为政务工作的高效开展提供了有力支持。政务知识库的建设，是政务服务从传统模式迈向数字化、智能化的重要标志。以往，政务工作人员在处理业务时，常常面临信息分散、查找困难等问题，导致工作效率低下，服务质量也难以提升。而如今，政务知识库的出现，彻底改变了这一局面。它将各类政务信息进行整合、分类和存储，实现了信息的快速检索和共享，大大提高了政务工作的效率和准确性。功能大揭秘：一站式知识服务知识集成与检索政务系统知识库就像一个超级“收纳箱”，将各类政务信息进行有序整合。它涵盖了政策法规、业务流程、办事指南、案例分析等多方面的内容，形成了一个庞大而全面的知识体系。多场景应用政务系统知识库，知识库更是为政府决策提供了有力的数据支撑和参考依据。通过对海量政务数据的分析和挖掘，知识库能够发现潜在的问题和趋势，为决策者提供有价值的信息。构建之路：从规划到落地需求分析与规划在构建政务系统知识库

与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。方案优势干锤百炼的自主可控数字底座：性能优秀的国产自研数据云平台，满足各类政务数据和场景的弹性存储、计算和开发需求，提升政务信息资源集约化星环智慧政务解决方案星环通过智慧政务解决方案为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享、用活、用足。海纳百川的政府行业生态合作：与20+国内政府行业优秀ISV企业合作，为客户提供从平台建设、数据归集、治理、分析、应用到反哺的全流程、一体化闭环建设解决方案。智慧政务客户案例徐汇区大数据建设效率，为政府数字化转型建设保驾护航。身经百战的政务数据运营经验：多个国内先进、大型标杆项目建设经验，提供丰富的数据运营产品与服务，如数据湖及多种基础库、主题库、政务专题模型，帮助客户将数据资产用好支撑全市和长三角政务服务“一网通办”。虹口区大数据中心：助力虹口区大数据中心（城运中心）建设以“一源、一数、一脑、一智、一屏”为总体架构的区级“城市大脑”，打造政务服务、城市管理和社会治理相融合的新型智慧城市治理新模式。

公安信息化建设数据治理方案一、项目背景随着信息技术的飞速发展，公安工作面临着海量数据的挑战与机遇。公安数据涵盖人口信息、案件信息、车辆信息等多维度内容，是支撑公安决策、打击犯罪、维护治安的关键资源。然而，当前公安数据存在标准不统一、质量参差不齐、安全隐患等问题，严重制约了公安信息化建设的效能。为提升公安数据的价值，实现数据驱动的精准警务，开展数据治理工作迫在眉睫。二、数据治理目标建立统一、规范的，提升公安工作协同效率。三、数据治理内容（一）数据标准制定梳理公安业务流程，对人口、车辆、案件等核心数据进行全面分析，结合国家和行业相关标准，制定公安数据的统一规范，包括数据格式、编码规则、字段定义等。例如，统一人口信息中姓名、身份证号码等字段的格式，规范车辆牌照的编码规则。建立数据标准管理机制，明确标准的制定、更新和发布流程，确保数据标准的有效执行和持续优化。（二）数据质量管理构建数据质量监控体系，设定数据完整性、准确性、一致性等质量指标，定期对公安数据进行质量评估。通过自动化工具和人工审核相结合的方式，检测数据中的错误、缺失和重复记录。针对质量问题数据，制定数据清洗和修复策略。利用数据清洗

政务数据归集方案在数字化时代，政务数据已成为推动政府治理现代化的重要资源。政务数据归集是指将分散在各个政府部门、机构的信息系统中的数据，按照一定的标准和规范进行收集、整合和集中管理的过程。这一过程不仅能够打破信息孤岛，还能为政府决策提供更加全面、准确的数据支持。政务数据归集的背景源于政府部门长期以来存在的数据分散问题。由于历史原因，不同部门往往独立建设信息系统，导致数据标准不统一、共享机制不健全数据还能促进数字经济发展，催生新的商业模式和服务创新。当然，政务数据归集也需要注意一些问题。首要的是隐私保护，特别是涉及个人敏感信息时，要严格遵守相关法律法规。其次是权责划分，要明确数据提供方、管理方和使用方的责任边界。然后是可持续发展，需要建立持续投入机制，避免项目建成后因维护不足而失效。随着"数字政府"建设的深入推进，政务数据归集将从单纯的技术工程转变为治理体系的有机组成部分。这些将进一步释放政务数据的潜在价值，为提高国家治理能力提供坚实支撑。。例如，公安部门的人口数据与民政部门的婚姻登记数据可能无法直接对接，给跨部门协作带来困难。数据归集正是为了解决这些问题而提出的系统性方案。一个完整的政务数据归集方案通常包含以下几个关键环节。首先是数据

政策文件、法律法规、业务数据等，为政府提供智能化的决策支持和高效的服务。与传统政务信息化系统相比，政务大模型具有更强的学习能力和适应性，能够快速应对不断变化的政务需求和复杂的社会问题。丰富多元的应用政务大模型：开启数字政府新时代政务大模型的崛起政务大模型是基于大规模数据训练和深度学习算法构建的人工智能模型，专门针对政务领域的复杂业务和多样需求进行优化。它能够理解和处理政务领域的各类信息，包括、公共安全等多个方面。政务大模型凭借其强大的数据分析和智能决策能力，为城市治理提供了有力的支持。在环境监测领域，政务大模型可以实时监控环境质量，对空气质量、水质、噪音等各项指标进行综合分析。一旦发现环境问题，能够及时发出预警，并为制定环境保护措施提供数据支持。公共安全是城市治理的重要环节，政务大模型在这方面也大有可为。它可以整合公安、消防、应急等多部门的数据，进行犯罪预防分析，提升应急处理能力。通过对存在一定困难。而现在，借助政务大模型的自然语言处理能力，可以将复杂的政策文件转化为通俗易懂的语言，以问答的形式为群众提供精准的政策解读。（二）城市治理领域城市治理是一个复杂的系统工程，涉及交通、环境

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...