背景介紹

大數據時代的到來，給社會各方面帶來了極大的便利，也給國家政府治理帶來了新的挑戰(zhàn)和機遇，為充分利用大數據帶動國家經濟社會的發(fā)展，提高國家政務服務水平，國家啟動了大數據發(fā)展戰(zhàn)略，推動各部門、各地區(qū)、各行業(yè)、各領域的數據資源共享開放，從根本上解決我國政務信息化建設“各自為政、條塊分割、煙囪林立、信息孤島”的問題。

隨著國家政務服務平臺的建設和使用，各部門的政務數據共享交換顯得更加重要。各級各單位的政務數據在政務服務平臺發(fā)揮了很大的作用，但也面臨新的問題。匯聚的政務數據存在質量不高、關聯性不強、內容不完整、供需不一致等問題。因此，研究政務數據治理的內容，探索政務數據治理的模式，推動政務數據治理技術的應用，對解決政務數據利用出現的難題，對建設智慧城市，落實大數據戰(zhàn)略具有深遠的意義。

產品簡介

政務數據治理是大數據中心建設的核心，是政務服務優(yōu)化不可或缺的一環(huán)，巨龍信息長期深耕在數據整合治理領域，擁有完整的數據治理方法論及工具，具備元數據管理、數據多源采集、數據標準化、數據血緣分析、數據資產全生命周期管理、數據質量稽核等數據治理全流程能力，將各單位分散的業(yè)務數據整合治理形成統一的基礎庫、主題庫、專題庫等，并建立完整的數據資源目錄，消除“數據孤島”，促進數據流通與價值提煉，實現數據和業(yè)務的雙加速。

解決問題

數據家底不清：應用系統清單不清，數據資源清單不清；

數據質量不高：缺乏關鍵數據項，信息錯混；

數據匯集不便：跨技術域匯聚不便，跨部門匯聚不便；

數據應用不暢：數據應用定制化多，繁瑣不順暢；

數據標準不一：各單位各應用數據定義五花八門；

數據安全不實：缺乏分級分類管理，數據太集中存儲；

數據權責不明：難以明確責任歸屬，數據問題互相推諉；

數據運維不知：數據積壓弱感知，數據流向不知悉。

產品亮點

數據接入多元化：打破技術壁壘，海納百川；

數據管理資產化：目錄結構清晰，厘清家底；

數據權責清晰化：界定權責歸屬，不推不扯；

質量檢測常態(tài)化：洞悉數據問題，夯實基礎；

數據治理自動化：降低技術門檻，降本提效；

數據安全體系化：消除安全隱患，踏實可靠；

運維監(jiān)控一體化：精準定位問題，火眼金睛；

工程服務本地化：人員資深專業(yè)，貼身服務。

建設成效

近兩年，巨龍數據治理業(yè)務已落地近30個項目，主要領域為智慧公安、海關緝私、智慧消防、智慧財政、互聯網+監(jiān)管等，具有豐富的項目實踐經驗。

案例一：某省監(jiān)管數據運營

協助建立某省監(jiān)管數據中心，加快國家“互聯網+監(jiān)管”系統與省里監(jiān)管數據對接聯通為目標，按照國家數據標準規(guī)范，通過省政務大數據中心將全省42個省直部門21個地市監(jiān)管數據匯聚及質量整治后，上報至國家“互聯網+監(jiān)管”系統，共同推進國家“互聯網+監(jiān)管”系統建設，實現國家“互聯網+監(jiān)管”系統與省監(jiān)管系統的對接聯通。

案例二：某省廳資源服務平臺

夯實數據基礎，強化數據中心建設標準，提升數據整合的可靠性，堅持“統一規(guī)劃、統一建設、統一標準”的原則，為警綜、刑專、情報等各警種業(yè)務平臺統一提供數據支撐和服務，獲得公安部信息資源服務平臺建設及應用年度考核排名第1名。

案例三：某緝私數據中心

采用大數據平臺架構，構建數據接入、數據清洗、數據組織、數據管理和數據服務能力，整合匯聚分散在全國海關緝私、煙草、公安、工商、海警、移民局等各相關部門掌握的煙草走私案件、嫌疑人、線索等信息，通過數據共享、接口訪問和數據交換等方式獲取涉煙草案件的人、車、物、場所、組織等基礎信息、軌跡信息等，打造大數據“采、治、用、管”模式，形成以涉煙走私嫌疑人、高危人群為核心的數據支撐能力體系，為開展情報研判、打擊犯罪提供數據支撐。