背景介紹

大(dà)數據時(shí)代的(de)到來(lái)，給社會各方面帶來(lái)了(le)極大(dà)的(de)便利，也(yě)給國家政府治理(lǐ)帶來(lái)了(le)新的(de)挑戰和(hé)機遇，爲充分(fēn)利用(yòng)大(dà)數據帶動國家經濟社會的(de)發展，提高(gāo)國家政務服務水(shuǐ)平，國家啓動了(le)大(dà)數據發展戰略，推動各部門、各地區(qū)、各行業、各領域的(de)數據資源共享開放，從根本上解決我國政務信息化(huà)建設“各自爲政、條塊分(fēn)割、煙(yān)囪林(lín)立、信息孤島”的(de)問題。

随著(zhe)國家政務服務平台的(de)建設和(hé)使用(yòng)，各部門的(de)政務數據共享交換顯得(de)更加重要。各級各單位的(de)政務數據在政務服務平台發揮了(le)很大(dà)的(de)作用(yòng)，但也(yě)面臨新的(de)問題。彙聚的(de)政務數據存在質量不高(gāo)、關聯性不強、内容不完整、供需不一緻等問題。因此，研究政務數據治理(lǐ)的(de)内容，探索政務數據治理(lǐ)的(de)模式，推動政務數據治理(lǐ)技術的(de)應用(yòng)，對(duì)解決政務數據利用(yòng)出現的(de)難題，對(duì)建設智慧城(chéng)市，落實大(dà)數據戰略具有深遠(yuǎn)的(de)意義。

産品簡介

政務數據治理(lǐ)是大(dà)數據中心建設的(de)核心，是政務服務優化(huà)不可(kě)或缺的(de)一環，巨龍信息長(cháng)期深耕在數據整合治理(lǐ)領域，擁有完整的(de)數據治理(lǐ)方法論及工具，具備元數據管理(lǐ)、數據多(duō)源采集、數據标準化(huà)、數據血緣分(fēn)析、數據資産全生命周期管理(lǐ)、數據質量稽核等數據治理(lǐ)全流程能力，将各單位分(fēn)散的(de)業務數據整合治理(lǐ)形成統一的(de)基礎庫、主題庫、專題庫等，并建立完整的(de)數據資源目錄，消除“數據孤島”，促進數據流通(tōng)與價值提煉，實現數據和(hé)業務的(de)雙加速。

解決問題

數據家底不清：應用(yòng)系統清單不清，數據資源清單不清；

數據質量不高(gāo)：缺乏關鍵數據項，信息錯混；

數據彙集不便：跨技術域彙聚不便，跨部門彙聚不便；

數據應用(yòng)不暢：數據應用(yòng)定制化(huà)多(duō)，繁瑣不順暢；

數據标準不一：各單位各應用(yòng)數據定義五花八門；

數據安全不實：缺乏分(fēn)級分(fēn)類管理(lǐ)，數據太集中存儲；

數據權責不明(míng)：難以明(míng)确責任歸屬，數據問題互相推诿；

數據運維不知：數據積壓弱感知，數據流向不知悉。

産品亮點

數據接入多(duō)元化(huà)：打破技術壁壘，海納百川；

數據管理(lǐ)資産化(huà)：目錄結構清晰，厘清家底；

數據權責清晰化(huà)：界定權責歸屬，不推不扯；

質量檢測常态化(huà)：洞悉數據問題，夯實基礎；

數據治理(lǐ)自動化(huà)：降低技術門檻，降本提效；

數據安全體系化(huà)：消除安全隐患，踏實可(kě)靠；

運維監控一體化(huà)：精準定位問題，火眼金睛；

工程服務本地化(huà)：人(rén)員(yuán)資深專業，貼身服務。

建設成效

近兩年，巨龍數據治理(lǐ)業務已落地近30個(gè)項目，主要領域爲智慧公安、海關緝私、智慧消防、智慧财政、互聯網+監管等，具有豐富的(de)項目實踐經驗。

案例一：某省監管數據運營

協助建立某省監管數據中心，加快(kuài)國家“互聯網+監管”系統與省裏監管數據對(duì)接聯通(tōng)爲目标，按照(zhào)國家數據标準規範，通(tōng)過省政務大(dà)數據中心将全省42個(gè)省直部門21個(gè)地市監管數據彙聚及質量整治後，上報至國家“互聯網+監管”系統，共同推進國家“互聯網+監管”系統建設，實現國家“互聯網+監管”系統與省監管系統的(de)對(duì)接聯通(tōng)。

案例二：某省廳資源服務平台

夯實數據基礎，強化(huà)數據中心建設标準，提升數據整合的(de)可(kě)靠性，堅持“統一規劃、統一建設、統一标準”的(de)原則，爲警綜、刑專、情報等各警種業務平台統一提供數據支撐和(hé)服務，獲得(de)公安部信息資源服務平台建設及應用(yòng)年度考核排名第1名。

案例三：某緝私數據中心

采用(yòng)大(dà)數據平台架構，構建數據接入、數據清洗、數據組織、數據管理(lǐ)和(hé)數據服務能力，整合彙聚分(fēn)散在全國海關緝私、煙(yān)草(cǎo)、公安、工商、海警、移民局等各相關部門掌握的(de)煙(yān)草(cǎo)走私案件、嫌疑人(rén)、線索等信息，通(tōng)過數據共享、接口訪問和(hé)數據交換等方式獲取涉煙(yān)草(cǎo)案件的(de)人(rén)、車、物(wù)、場(chǎng)所、組織等基礎信息、軌迹信息等，打造大(dà)數據“采、治、用(yòng)、管”模式，形成以涉煙(yān)走私嫌疑人(rén)、高(gāo)危人(rén)群爲核心的(de)數據支撐能力體系，爲開展情報研判、打擊犯罪提供數據支撐。