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士不可以不弘毅，任重而道远。仁以为己任，不亦重乎?死而后已，不亦远乎?——《论语》

数据治理建设方案

士不可以不弘毅，任重而道远。仁以为己任，不亦重乎?死而后已，不亦远乎?——《论语》

什么是数据治理？按国际数据管理协会（DAMA）的定义，数据治

理是对数据资产的管理行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执

行），数据治理职能指导其他数据管理职能如何执行。

数据治理是将数据转化为智慧，挖掘出价值，最终服务于人的重

要途径。依托政务云平台，从原始数据中提炼出有用、有价值的资产

信息，通过深度整合形成多维多层的知识图谱，将数据高度聚合，深

度关联。通过AI人工智能，将数据深度研判分析预测，从数据的可

知、可用到数据的可测，形成智慧大脑。为各级政府AI大数据应用

奠定坚实的基础。

一、数据治理的建设背景

1.1数据治理的现状

(1）回顾政务的信息化建设发展历程，可以发现“烟囱化”现象

严重，建设系统多，数据分散，共享困难。

(2）各单位机构自建系统没有统一数据标准，数据质量参差不齐

(3）数据不可知：用户不知道有哪些数据，也不知道这些数据和

业务的关系是什么，虽然意识到了大数据的重要性，但不知道平台中

有没有能解决自己所面临业务问题的关键数据，该到哪里寻找这些数

据。

数据不可控：指用户不知道汇聚了哪些数据、处理了哪些数据、

服务提供了哪些数据。

数据不可取：用户即使知道自己业务所需要的是哪些数据，也不

能便捷自助地拿到数据。

士不可以不弘毅，任重而道远。仁以为己任，不亦重乎?死而后已，不亦远乎?——《论语》

(4）用户拥有着海量数据，但数据知识之间的关联还比较弱，没

有把数据和知识体系关联起来，使得难以做到数据与知识之间的快速

转换，不能对数据进行自主的的探索和挖掘，数据的深层价值难以体

现，没有形成知识图谱。

1.2数据治理势在必行

要解决这些问题，数据治理势在必行。

数据治理不单是一个方法、也不是一个功能、也不是一个工具，

而是一整套体系。

数据治理核心领域功能不再是人工处理，而是全流程平台化，比

如数据服务、数据质量、模型、数据标准；同时配套相应的组织架构、

人员方案，通过考核机制、办法等制度章程予以约束和协调各部

门在数据治理中的角色和要求；除了平台工具、保障措施之外，还必

须有实施流程和技术的支撑，比如政务云的资源设施及各单位数据接

入流程等。

所以数据治理是平台工具、方法论和保障机制的有机体，不可分

割。整个体系的重点、难点在于数据服务、数据模型和数据标准化实

施。

二、数据治理的建设目标

基于数据治理体系，可以提炼为六大建设目标：

(1）数据接入标准化：通过制定接口规范，数据治理接入支持多

源头采集、多种形态的数形式，同时数据对账清晰明了，对账不仅是

源头有多少、进了多少做一个对比，另外一个层面是应该进多少，而

士不可以不弘毅，任重而道远。仁以为己任，不亦重乎?死而后已，不亦远乎?——《论语》

进了多少的对比，通过设置预警阈值，对源头的数据监控，及时发现

源头采集问题。

(2）数据处理自动化：通过自动化对标、自动化作业等产品、工

具，以机器算法代替人力劳动，大大提高生产力。

(3）数据监控智能化：整个数据治理体系监控点很多，通过定义

多种接口规范，实现运维监控的统一管