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提升数据管理水平和数据准确性和完整性,保证数据的安全性(保密性、完整性及可用性); 4)促进数据共享与价值挖掘 在数据治理体系和数据治理平台实施过程中,建立智慧城市数据治理能力,实现数据资源在各机构、部门的共享和信息资源的整合、融合,充分挖掘数据潜在的价值价值,实现数据资产最大化。 数据架构 ◆ 定义城市数据基础架构数据,能够在不同城市进行复用和灵活配置,实现“一次开发、多次使用”; ◆ 通过建立符合数据标准的数据库,为城市提供数据服务,实现不同城市、城市内部不同部门之间数据架构的互联互通互操作; ◆ 提供开放的数据接口和工具,便于实现与其他数据源(如领域内的专用数据库)的交互,从而提高数据架构的开放性和有效性; ◆ 在数据架构中采用一致的分类法,建立知识管理方法与数据架构之间的联系。 数据模型 ◆ 提出城市公共数据模型的设计方法,定义城市数据标准和规范化的数据描述; ◆ 提出城市主题域模型设计方法,为不同城市建立通用、可定制的数据模型,确保数据质量持续改善; ◆ 从角色、技术、模型三个维度构建城市数据模型,保障数据需求的准确性; 数据治理 ◆ 构建与城市管理综合数据库有关的数据治理架构和策略,推进城市数据资源交换、整合,满足数据资源在不同业务机构和部门之间的交换共享,提升城市信息化水平; ◆ 明确城市数据标准总体框架、管控组织和流程以及相关规章制度;设计城市数据质量管理要素和参考框架、组织和流程; ◆ 提供城市数据质量管理框架,保障城市数据的正确性、一致性、可用性和安全性,促进数据质量的持续改善; 数据知识发现 ◆ 从城市海量多源异构数据中提取关键性数据并进行内在规律探索,实现数据的小型化、轻量化和知识化; ◆ 定义数据知识发现模型/算法,发掘当前数据内容并进行知识总结、并对未知知识进行预测,以容易理解的形式提供信息解释、为决策行为提供支持; 数据运营 ◆ 基于城市数据“拥有、可控、增值”理念,建立智慧城市数据运营架构和运营机制,实现从数据到资产的转化,最终实现数据变现; ◆ 构建城市数据资产形成、运维和应用管理过程及核心内容; ◆ 建立城市数据资产标准管理体系,实现城市数据资产的规范化管理; 数据成熟度评估 ◆ 关注城市数据发展状态,定义城市数据成熟度评估关键过程以及评估范围、评估指标等核心要素; ◆ 建立系统性的城市数据评估和发展体系,推进不同时期、不同阶段城市数据的建设、发展,规划发展演化路径。返回搜狐,查看更多 |
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