政務大數據數據資源

D. 安徽省政務數據資源管理辦法

第一章總 則第一條為了規范政務數據資源管理，推進政務信息系統互聯互通和政務數據歸集、共享、應用，建設數字政府，提升政府治理能力和公共服務水平，根據有關法律、法規，結合本省實際，制定本辦法。第二條本辦法適用於本省行政區域內政務數據資源的採集、歸集、存儲、提供、共享、應用及其管理活動。

本辦法所稱政務數據，是指政府部門及法律、法規授權具有行政職能的組織（以下稱政務部門）在履行職責過程中製作或者獲取的，以電子或者非電子形式記錄、保存的文字、數字、圖表、圖像、音頻、視頻等，包括政務部門直接或者通過第三方依法採集的、依法授權管理的和因履行職責需要依託政務信息系統形成的數據等。第三條政務數據資源管理，應當遵循統一標准、統籌建設、共享開放、依法管理、保障安全的原則。第四條縣級以上人民政府應當加強對政務數據資源管理工作的組織領導，建立統籌協調工作機制，將政務數據資源開發建設納入本行政區域國民經濟和社會發展規劃。加強經費保障，將政務數據資源整合共享相關項目建設資金納入政府固定資產投資，政務數據資源整合共享相關工作經費納入部門預算統籌安排。按照長江三角洲區域一體化發展戰略的要求，推動平台融合貫通、數據資源共享、業務協同辦理，深化政務數據資源管理工作的合作交流。第五條縣級以上人民政府數據資源主管部門負責統籌協調、指導督促本行政區域內政務數據資源管理工作。

政務部門是政務數據的提供部門和使用部門，負責本部門本系統政務數據資源的目錄編制、採集、歸集、存儲、提供、共享、應用和開放及其相關管理工作。第六條政務數據資源管理，應當維護國家安全、公共安全，保守國家秘密，保護商業秘密、個人信息和隱私，對在履行職責中知悉的商業秘密、個人信息和隱私嚴格保密，不得泄露、出售或者非法向他人提供。第二章開發建設第七條本省建設江淮大數據中心平台，共建共用數據基礎設施，推進各類政務數據互聯互通、歸集匯聚、共享開放、開發應用。除國家另有規定外，政務部門不得新建數據中心。

政務部門應當依託江淮大數據中心平台，推動各類政務數據統一目錄編制、歸集、存儲、提供、共享、應用和開放。第八條江淮大數據中心平台分為總平台、分平台和子平台，組成江淮大數據中心框架體系。

省人民政府數據資源主管部門負責江淮大數據中心總平台以及省級政務雲平台、電子政務外網、災難備份中心等的建設和運行管理。

省政務部門負責江淮大數據中心分平台的建設和運行管理。

設區的市人民政府數據資源主管部門負責統籌本轄區江淮大數據中心子平台、政務雲平台、電子政務外網等的建設和運行管理。

本辦法施行前已經建成的數據中心等，應當與江淮大數據中心平台和本級政務雲平台互聯互通。第九條政務部門非涉密政務信息系統應當依託江淮大數據中心平台及政務雲平台進行建設和部署，實現互聯互通、數據共享、業務協同。除法律、法規、規章另有規定外，不能實現互聯互通、數據共享、業務協同的非涉密政務信息系統，不得審批建設，不得安排運維經費。第十條政府投資的政務數據資源、政務信息化項目，在項目審批前應當報本級人民政府數據資源主管部門初審。市、縣人民政府對項目審批程序另有規定的，從其規定。

政務信息化項目立項申請前，應當預編形成項目數據資源目錄，作為項目審批要件。第十一條政府投資的政務數據資源、政務信息化項目竣工後由建設單位或者本級人民政府指定的部門組織驗收，並將驗收報告報本級人民政府數據資源主管部門備案。驗收報告應當包括建設目標和任務、系統功能、數據共享開放、安全等級保護、標准化建設等完成情況。

政府投資的政務數據資源、政務信息化項目應當將項目數據資源目錄納入共享平台目錄管理系統，作為項目驗收要求。第十二條政務數據資源、政務信息化項目的建設和管理，可以採用政府購買服務的方式，適應快速迭代的應用開發需要。第三章數據歸集第十三條本省政務數據資源按照國家有關規定由省數據資源主管部門實行統一的目錄管理。

目錄管理應當明確政務數據的分類、責任主體、格式、屬性、更新時限、共享類型、共享方式、使用要求等內容。

省人民政府數據資源主管部門負責提出政務數據資源目錄編制要求，組織協調省政務部門和設區的市開展目錄編制，審核、匯總後形成省統一的政務數據資源目錄。

E. 國家政務大數據平台來了

F. 什麼是數字政務的核心資源和支撐

我國電子政務經過二十年的建設，各個部門都建立了眾多信息系統，積累了豐厚的數據資源。但是各部門獨自建設的模式，也出現了嚴重的「信息孤島」、重復投資、重硬輕軟、信息資源開放共享不夠、信息安全挑戰突出等問題，制約了政府開展社會治理、服務民生、發展產業經濟的步伐。
2021 年 3 月，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要》中「加快數字發展建設數字中國」單設篇章，將其戰略地位提到前所未有的高度，對「加快建設數字經濟、數字社會、數字政府，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革」進行了全面戰略部署。
01 了解政務大數據
數字政府是一種新型的政府運行模式，它以新一代信息技術為支撐，通過網路化、數字化、平台化、智慧化的推進方式與實施路徑，促進實體政府虛擬化形成的一種組織架構分布式、政務運行一張網、公共服務無紙化、社會治理精準化的新型政府形態。

而大數據是助力數字政府的核心力量：

大數據匯集了來自各個領域的、豐富的數據資源，打破了部門的「藩籬」，使得各個部門可以站在全局層面觀察和思考問題，調動更廣泛的資源解決問題，從而實現更加便捷的服務、更科學的決策、更精準的治理。
大數據思維將改變傳統的工作模式，各個政府部門都要建立「用數據說話，用數據決策，用數據咐坦管理，用數據創新」的新型運行機制，從定性管理向定量管理轉變，由粗放管理向精準化管理轉變。
大數據與業務的融合將發展出創新的業務模式，例如：基於大數據優化城市布局、基於大數據的風險預警等，特別是基於大數據的人工智慧技術，將來會極大地革新政務的運行體系。
政務大數據平台採集來自政府部門、社會機構、互聯網等的視頻、感知設備、社交媒體、定位信息等信息資源，對多源異構的數據進行處理，為城市級的跨部門、跨系統、跨業務的聯動提供大數據應用環境，並為政府與社會信息資源的融合創新、政民互動提供技術支撐，推動電子政務升級為「智慧政務」，形成以透徹感知、快速反應、精細管理、科學決策、業務聯動、主動服務為特徵的新型政務運行模式。

政務大數據總體邏輯圖

02 大數據平台總體規劃
政務大數據架構總體分為數據資源、基礎支撐平台、數據中台三部分。

數據資源包括對公安、民政、應急等委辦局的各類數據對接.
基礎平台依託各類大數據組件構建數據治理平台以及智能搜索、智能標簽、預警平台、知識圖譜、區塊鏈平台、物聯感知平台等數據智能分析引擎。
數據中台基於基礎支撐平台，構建政務大數據資源池，沉澱政務的基礎庫、主題庫、專題庫、要素檢索庫、標簽庫、預警庫，並通過數據服務、共享交換支撐上層應用及政府各部門業務建設。
政務大數據總體架構圖

03基礎支撐平台建設
1.數據治理平台

數據治理平台深度封裝數據匯聚、數據開發、數據治理、數據服務以及數據資產運營能力，構建政務數據中衡坦桐台的數據資產化體系和資產服務化體系，解決政務數據存、通、治、用的問題，提升數據應用效率和數據資產價值。

2.智能搜索

基於全文檢索引擎搭建支持PB級別的一站式智能搜索平台，可將城市部件等政務數據入庫，通過平台內置的語義理解、分詞器、空間演算法等，幫助政府快速搭建數據搜索服務，提供包括語義搜索、一鍵搜索、批量搜索、遞進搜索、空間搜索等強大、高性能的搜索能力。

3.智能標簽

智能標簽提供一站式可視化操作界面，將結構化數據變為價值密度更高的標簽數據，以實體為中心構建整個標簽體系，通過平台的存儲計算能力進而為智慧政務應用提供人員畫像、企業畫像、推薦服務、群組分析等能力。

4.預警平台

預警平台主要用於規則組合實現專家規則定義，根據不信困同的規則預警模型組合，關聯不同的事件、人口、智能感知設備等數據，定義處理數據之間的關聯關系，設置數據警告閾值，達到智能預警。例如智慧城市中的渣土車預警、水浸點預警、工地安全帽佩戴預警。

5.區塊鏈平台

區塊鏈平台基於開源底鏈技術實現靈活的賬本管理，基於清晰的模塊設計，構建了穩定、健壯的區塊系統。封裝區塊鏈技術不可篡改、不可偽造的的特性，適用於電子證照、司法取證、合約管理等場景。

6.物聯感知平台

物聯感知平台提供物聯感知設備的全生命周期管理，構建多維、全面、實時的設備信息、監控和數據處理體系。例如對智慧燈桿、攝像頭、環境監測設備等城市感知部件的對接，支持十多種主流物聯協議接入以及定製協議快速適配。藉助強大的規則引擎在線進行規則配置，動態創建規則任務，構建全方位的物聯感知平台。

04 政務數據資源匯聚
政務大數據平台需要匯聚多源異構的數據資源，可對省、市、區、部門部門多層級的各類數據進行匯聚，也可對社會互聯網數據進行匯聚。

例如：來自公安、民政、工商等部門的人口、法人等結構化數據，來自交通部門的車輛視頻監控等非結構化數據，來自互聯網的社交網頁等等，數據匯聚針對各種數據類型提供了匯聚適配器，覆蓋了關系型資料庫、文檔、圖片、音頻、視頻、網頁、Json、xml等各種類型數據；

另外，針對數據實時性的差異性要求，提供了離線數據匯聚、實時數據匯聚、流數據匯聚等方式，從而實現統一匯聚各類數據資源。

政務數據資源匯聚圖

05 政務大數據資源池建設
數據資源池核心數據來源主要來自於政府各委辦局數據及省市級共享交換平台迴流數據，包括各政務部門如公安、市監、城管、住建等政務服務部門的共享數據。

通過數據採集，將數據來源中各部門的數據通過共享交換、採集沉澱到數據資源池的原始庫。對數據進行清洗整合，對原始庫中的數據進行數據標准化處理，包括提取、清洗轉換、關聯、比對、標識和分發，建立形成基礎庫。

同時根據政務各業務領域的數據需求，治理形成主題庫、專題庫、要素檢索庫、標簽庫、預警庫等資源庫，構建政府核心數據資產，以支撐政府服務部門各類業務應用的開展。

政務數據資源池

1.基礎庫

以數據資源整合為基礎，以數據共享開放為重點，以分析應用服務為核心，以體制機制創新為保障，統籌建設，統一標准，匯聚分散在各政務部門、各企事業單位的各類數據資源，融合形成人口、法人、地址、事件、物聯網感知五大公共基礎數據信息，為一網統管、一網共治、一網協同、一站直通的建設，提供數據支撐。進一步建設完善全面的數據鏈條，打破信息孤島，實現「橫向到邊，縱向到底」全方位立體化的數據資源的共享服務。

2.主題庫

以城市大數據為基礎，圍繞經濟民生、城市建設與安全、生態環境等主題構建不同專業領域的專題分析應用，構建民生服務、城市建設、公共安全、城市環境、經濟發展等主題庫，深度挖掘城市運行狀態變遷中的知識，用數據分析和模擬預測為城市管理者提供決策支持。通過持續的經驗積累和知識沉澱，使得數據分析決策模型的預測能力和精準度逐步提高。

3.專題庫

結合基礎庫、主題庫的內容以及數據的採集情況，開展專題庫建設，對數據進行更加深入的挖掘，針對特定事項進行特定的深入分析、形成基於專題的詳細指標體系，如重大活動安保專題庫、重大節日專題庫、重大事件專題庫、城市宜居專題庫。

4.要素檢索庫

依託數字底座能力，賦能政務大屏可視化應用，並結合地圖聯動提供數據全要素展示。將政務數據資源中具有位置屬性的要素數據導入全文檢索引擎，包括城市部件、建築信息、應急資源、安全資源和服務資源等信息。利用數據檢索為上層應用提供區域范圍檢索、數據模糊檢索等能力，賦能一網統管地圖可以快速渲染相關要素數據。

5.標簽庫

標簽庫依託城市事件標簽引擎提供建模能力，基於匯聚治的各類政務數據，重點圍繞人口基礎庫、事件基礎庫、企業基礎庫數據提取各類實體的基本屬性、業務特徵，通過對實體進行標簽運算，構建人口標簽庫、事件標簽庫及企業標簽庫，從而為後續在政務應用中構建企業畫像、事件畫像、企業畫像等數據挖掘和業務分析提供數據支撐。

6.指標庫

城市運行生命體征指標體系根據城市規模及管理的需求，從經濟、政治、文化、社會、生態、公共安全、交通等領域將城市數字化，實現對城市的標准量化定義。圍繞不同業務場景需求，以服務多部門多業務需求為目標，總結提煉出城市特徵指標，為城市精細管理和科學決策提供「說明書」。

7.預警庫

預警庫依託城市事件預警引擎能力，以分布式方式採集來自於電子政務網路的實時事件、感知設備和告警事件數據。結合政府各部門業務需求構建預警規則，通過智能的關聯分析比對後，快速定位預警事件的來源，准確判定預警事件類型及風險等級，集中匯總轄區整體安全風險預警信息。有效支撐用戶發覺高風險安全事件，進而觸發安全事件處理流程，督促相關責任人快速解決問題和故障。

06 政務數據共享交換
數據的共享交換實現了對政府各部門的數據賦能，更好的解決各部門的業務難點問題，全面提升政府運行效能。基於數據資源管理平台，以統一門戶為交互入口，依託資產目錄、數據需求與數據服務，實現向各政務部門提供一站式數據共享服務。

數據共享交換架構圖

07 項目案例
1.某市城市運行管理中樞項目

某市城市運行管理中樞，集「運行監測、預測預警、協同聯動、決策支持、指揮調度」五大功能於一體，融合匯聚經濟運行、應急管理、城市管理、營商環境、民生服務等全域城市治理數據，建成24大主題應用場景，推動城市運行管理更加科學化、精細化、智能化。

2.某區智慧城市項目

某區智慧城市打造「令行禁止、有呼必應」綜合指揮調度平台。以黨建為總引領、令行禁止為總目標，有呼必應為總機制，實現企業項目共建、城市管理共治、政務服務共享。

3.某市一網統管項目

某市一網統管平台基於對城市要素的全面感知和智能研判，從人口、交通、環境、經濟、事件等多個維度，構建主題場景，透過場景數據直觀感受城市運行狀態，構築領導駕駛艙，實現一屏觀全貌。

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全域數據一體化構建① | 數據治理平台

數據資產管理體系理論支撐

主數據管理，企業數字化建設基礎

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日本是愛好和平的國家嗎？
6.4w人表態
不是
是
杠
說實話，我覺得日本這個國家真的很不怎麼和平，除了軍事上的安保外，其餘的都是為了自己的利益，沒有什麼好意思說的
我
確實挺核平的
秀
和好不可能造成我國3500萬同胞死亡
欣
日本愛好和平的那一天，天下的狗就不叫了。
純
天生的強盜，物資不發達，從明朝就開始騷擾我國邊境，燒殺搶掠，爭奪物資
懶
我去尼瑪的日本，打小日本老子第一個上
追
不和平在哪？
打
打日本鬼子🇯🇵～老子～第一個～上[咒罵][咒罵][咒罵][咒罵][咒罵][咒罵][咒罵]
坦
為什麼！為什麼！還有百分之十一說它和平和平😡😡😡😡😡😡😡😡
柔
我太愛日本了
371條觀點
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