政府数据治理体系

数据治理体系是指通过建立一套完整的规范和流程，以确保组织内数据的质量、可用性安全性和合规性的体系。数据治理体系的搭建是组织能够有效管理和利用数据的基础，下面简单介绍数据治理体系的搭建步骤。第一步：明确数据治理目标和需求在搭建数据治理体系之前，组需要明确数据治理的目标和需求。具体来说，需要确定组织内数据治理的目标是什么，例如提高数据质量、加强数据安全管理等。此外，还需要了解组织内各个部门或业务领域的数据需求，包括数据使用和共享的需求等。第二步：立数据治理团队建立一个专门的数据治理团队是搭建数据治理体系的重要一步。该团队应该由具有数据治理专业知识和经验的人员组成，他们可以责制定数据治理策略、推动方法等。同时，还需要将数据质量管理纳入到组织内部的绩效考核体系中。第五步：加强数据安全管理数据安全是数据治理的另一个重要方面。为了确保数据的安性，组织需要建立完善的数据安全管理机制。这包括对数据的访问控制、数据加密、数据备份和容灾等措施。同时，还需要加强员工的安全意识培训，确保他们能够正确处理和保护数据。第六步：建立数据治理体系评估和改进机制一旦搭建起数据治理体系，组织需要建立评估和改进机制，以不断

进行标准化处理；然后是数据存储，将处理后的数据分类存入统一数据库。整个过程需要完善的数据治理体系作为保障。数字政府建设是一场深刻的变革，而数据归集则是这场变革的基石。只有打好这个基础，才能更好地释放数字政府数据归集在信息技术飞速发展的今天，数字政府建设已成为提高治理能力现代化的重要途径。其中，数据归集作为数字政府的基础性工作，正逐步改变着政府运作模式和服务方式。那么，什么是数字政府数据归集？它，各部门数据往往自成体系，形成"信息孤岛"。而数据归集通过统一标准和平台，打破这种割裂状态，实现数据的互联互通。数据归集的核心价值在于为政府决策提供有力支撑。当环保部门的环境监测数据与交通部门的车辆流量数据数据价值，实现政府服务的智能化、社会治理的精准化。在这个过程中，既需要技术创新的推动，也需要制度完善的保障，更需要各部门打破藩篱、通力合作。当数据真正流动起来，数字政府的美好图景才能变为现实。如何发挥作用？又将面临哪些挑战？数据归集，简而言之就是将分散在不同部门、不同系统中的政务数据进行汇聚整理的过程。就像把散落的珍珠串成项链，数据归集让原本孤立的信息产生更大的价值。在传统政府运作中

区县级政府数字政府数据中台建设：解锁数字化转型新密码在数字化浪潮席卷全球的当下，政府数字化转型已成为提升政务服务效能、增强社会治理能力的关键路径。区县级政府作为国家治理体系的基础单元，其数字政府建设中台建设，打破数据壁垒，实现数据的整合与共享，提升政务服务的整体水平。（二）提升基层治理能力的关键举措区县级政府承担着大量的社会管理和公共服务职能，涉及民生保障、城市管理、经济发展等多个领域。通过建设数据中台，可以汇聚各类政务数据，运用大数据分析技术，为政府决策提供科学依据，实现精准治理。例如，在城市交通管理中，通过整合交通流量、车辆轨迹等数据，优化交通信号灯配时，缓解交通拥堵；在民生保障领域，利用数据分析精准识别困难群众，提供个性化的帮扶措施。二、建设目标与功能架构（一）建设目标区县级政府数字政府数据中台的建设目标是打造一个集数据汇聚、存储、治理、分析、应用为一体的综合性平台。实现政务数据的全面整合与共享，提升数据质量和可用性；建立高效的数据服务体系，为各部门的业务应用提供有力的数据支持；推动数据驱动的决策机制，提高政府决策的科学性和精准性；促进政务服务的创新与优化，提升群众满意

数据治理体系方案一、数据治理目标提升数据质量：确保数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和时效性，减少数据错误和缺失，为企业决策提供可靠的数据支持。加强数据安全：建立完善的数据安全管理体系，保护企业敏感数据和个人隐私，防止数据泄露、篡改和滥用。促进数据共享：打破数据孤岛，实现企业内部数据的互联互通和共享，提高数据的利用效率，为业务创新和协同发展提供数据基础。符合法律法规要求：确保企业的数据治理活动符合相关法律法规和监管要求，避免因数据违规而面临的法律风险和声誉损失。二、数据治理组织架构数据治理委员会：由企业高层领导组成，负责制定数据治理的战略方向、政策和决策，协调各部门之间的数据治理工作，对数据治理的重大事项进行审批。数据治理办公室：作为数据治理委员会的执行机构，负责制定数据治理的工作计划、流程和规范，组织开展数据治理的各项工作，监督和评估数据治理的效果，向数据治理委员会汇报工作进展。数据质量管理等，协助数据所有者进行数据治理工作。数据安全管理员：负责制定和实施数据安全策略，保障数据的保密性、完整性和可用性，防止数据安全事件的发生。三、数据治理流程规范数据标准管理制定数据标准：包括

完善数据治理体系是一个复杂且系统性的工程，需要从多个方面进行深入规划和持续推进，以下是一些关键步骤和要点：明确治理目标与策略目标设定：结合企业的业务战略和发展方向，确定数据治理想要达成的具体目标设定：建立一套全面的数据治理评估指标体系，涵盖数据治理工作的各个方面，如数据质量提升情况、数据标准执行率、元数据管理完善程度、数据安全事件发生率、数据治理流程效率、业务部门对数据治理的满意度等。通过量化这些指标，能够客观地评估数据治理体系的运行状况和成效。定期评估与反馈：定期对数据治理体系进行全面评估，收集和分析相关数据，形成评估报告，并向企业管理层和各相关部门进行汇报和反馈。评估报告应详细包括对数据治理策略的调整、对数据标准和规范的优化、对数据治理流程和技术工具的改进、对组织架构和人员职责的完善以及对员工培训计划的更新等，通过不断地优化和改进，使数据治理体系能够持续适应企业业务发展和数据管理的需求。，例如提升数据质量以支持精准决策、确保数据安全性以满足法规要求、优化数据流程以提高运营效率等。这些目标应该是明确、可衡量、可达成、相关以及有时限的。策略制定：基于目标，制定相应的数据治理策略，包括数据治理

数据治理评估体系是一套用于全面、客观、系统地衡量和评价数据治理工作成效的指标集合与方法框架，以下是其详细介绍：评估目标与原则评估目标：通过量化和定性分析，了解数据治理工作在提升数据质量、优化数据企业管理层提供数据治理工作的整体情况和发展趋势，为决策提供依据，如是否增加数据治理的投入、调整数据治理的策略等。绩效评估：将数据治理评估结果纳入相关部门和人员的绩效考核体系，激励各部门和人员积极参与数据治理工作。管理流程、增强数据安全性等方面的实际效果，发现存在的问题和不足，为持续改进数据治理工作提供依据。评估原则全面性原则：涵盖数据治理的各个方面，包括数据质量、数据安全、元数据管理、数据标准等。客观性原则：评估指标和方法应基于客观事实和数据，避免主观偏见。动态性原则：能够反映数据治理工作的动态变化，随着治理工作的推进和业务需求的变化进行调整和优化。可操作性原则：指标易于理解和获取，评估方法简单易行，便于实际操作。评估指标体系数据质量维度准确性：衡量数据与实际业务情况的相符程度，如数据记录的准确性、计算结果的正确性等。完整性：评估数据是否完整，包括数据记录的完整性、字段的完整性等。一致性：检查数据在不同

不言而喻。随着技术的进步和制度的完善，数据归集将释放更大价值，推动政府服务从"能办"向"好办""智办"转变，实现治理体系和治理能力现代化的宏伟目标。在这一进程中，需要政府、企业、技术界和公众的共同努力，共建共享数字时代的美好未来。数据归集数字政府在信息化浪潮席卷全球的今天，数字政府建设已成为各国提高治理能力、优化公共服务的重要途径。而数据归集作为数字政府的基石，正在重塑政府运作模式和社会治理格局。本文将从数据归集的概念入手，探讨其在数字政府建设中的核心作用。数据归集的概念与意义数据归集是指将分散在不同部门、不同系统中的政府数据进行采集、清洗、整合和存储的过程。这一过程打破了传统政府部门间的"数据孤岛"，实现了信息的互联互通。从技术层面看，数据归集涉及数据标准化、接口开发、安全传输等多个环节；从管理层面看，则需要建立统一的数据标准和共享机制。数据归集对数字政府建设具有基础性意义。首先，它为政府决策提供了全面、准确的数据支持，使政策制定更加科学化。其次，通过数据共享，政府部门间的协作效率显著提高，避免了重复采集和信息不对称问题。重要的是，数据归集为"一网通办"等便民服务提供了可能，让群众办事"一次不用跑"成为现实

、法人、自然资源和空间地理等基础数据，以及各类业务数据，政府能够构建起完整的数字资源体系。这些数据经过深度挖掘和分析后，可以转化为宝贵的治理资源。数据归集共享带来的最直接效益是行政效率的提高。传统模式下数据归集共享与数字政府建设在信息化浪潮席卷全球的今天，政府治理方式正经历着前所未有的数字化转型。"数据归集共享"作为数字政府建设的核心环节，正在重塑公共服务模式，提高治理效能，为公民和企业带来更加便捷有效的政务服务体验。数据归集共享的概念内涵数据归集共享是指政府部门将分散在不同系统、不同部门的数据进行集中收集、整理，并在确保安全和隐私的前提下实现跨部门、跨层级的数据流通与使用。这一过程打破了传统政府管理中普遍存在的数据孤岛现象，使得原本割裂的信息资源能够互联互通。从技术角度看，数据归集共享包括数据采集、清洗、存储、管理和应用等多个环节。政府部门通过统一的标准和规范，将各类业务数据转化为可共享的数字资产，为后续的分析决策提供坚实基础。这一过程不仅涉及技术层面的整合，更需要制度层面的协同配合。数字政府建设中的数据价值在数字政府框架下，归集共享的数据成为驱动政府运转的新"石油"。通过整合人口

数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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服务，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座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。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据

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...

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...

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...

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。

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、...

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...

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...

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...

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...