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1、智慧城市政务大数据建设架构,大数据整体架构,物联网数据,政务数据,社会数据,云存储,云计算,云网络,云资源管理,云监控管理,数据开发,大数据处理中心,数据质量,数据加工,城市智能云平台,城市感知神经网络,智能分析,AI计算中心,智能应用,智能服务,数据治理,大数据管控中心,目录管理,数据服务,数据资源服务平台,城市智能运行中心(大屏+实体大厅）,市级智能运行中心,街镇智能运行中心,保障体系,安全保障,运维保障,标准保障,组织保障,评估评价,服务保障,统一采集,大数据共享交换中心,数据接入,云交换,共享管理,安全策略,运维管控中心,服务流程,多租户,数据运营,日志管控,大数据平台建设关键路径,数
2、据归集,统一数据服务统一用户|多级组织机构|部门业务用户|部 门供应商用户|数据库租户 |分析 租户 |角色授权|共享服务| 数据服务引擎| 智能网关|接口 服务|订阅推送 | 共享交换|文件 下载|线上审批流|数据服务监控| 数据安全审计|分析服务| 数据沙箱| 自助取数| 自助报表 | 综合决策| 分析挖掘| 机器学习 |,| 一站式数据运营门户| 数据资产全景| 考核评价体系| 数据应用成效分析| 数据运维监管| |,多源| 公安| 人社| 卫健| 民政|市监| |异构| 结构化| 半结构化| 非结构化|多态| 离线| 实时| 流式 |批量 | |跨域| 政务外网| 部门专网| 互联网
3、|跨层级| 国家| 部委| 省级 |地市 | 区县 |,沉淀数据资产资产盘点| 部门信息资源目录| 基础数据资 源目录 |主题数据资源目录 |数据资产化| 统一数据标准| 元数据管理| 质量稽核|资产全链路分析| 资产评估|血缘追溯|标签体系|数据资源| 人口库| 法人库| 电子证照| 空间 地理| 社会信用| 部门数仓|专题 数据 | 业务主题|知识图谱|,智慧应用赋能政务服务|一网通办|受办分离|少填少报|信 息核验|证照服务 |流程优化 |,业务创新| 智慧交通| 智慧医疗|智慧文旅| 智慧教育| 智慧党建|,运营指挥| 城市全景图| 决策研判| 指挥调 度| 产业分析| |,打破壁垒，
4、集约建设,业务融入，提升价值,中台模式，统一出口,助力业务，共建共荣,全流程数据运营 由数据到信息到价值的转换,数据工作重点-数据归集,1.完成数据资源确认 责任清单梳理调整；对重点信息系统对接中共享数据按照责任清单形式进行增补。2.完成数据资源挂接和服务发布 面向市级，省级部门行政人员提供大数据基础平台简明操作规范（共享门户）、面向部门技术人员提供大数据基础平台共享门户操作指南；利用联系机制协同部门完成资源挂接和服务发布。3.完成数据资源汇集 通过大数据基础平台共享门户，对已发布数据推送服务、接口服务进行资源申请；相关数据资源汇集通过省大数据基础平台进行接入、治理,数据归集-工作抓手,1.推
5、进政务服务十大工作任务、重点工作 连续两年，三清单一目录梳理，责任清单数据汇集均写入全市推进政务服务十大工作任务、全省政务管理重点工作。2.“一网通办”部门数据共享考核指标和排名 对厅局和委办局数据共享审批及时性、数据共享有效性、数据质量修复情况、数据共享主动性等四项指标进行考核评估，每月发布排名。3. 市领导组织专班 市领导专班统筹规划，针对三清单一目录的梳理工作，使用政府内部沟通机制，协助解决需求清单数据归集问题4.对接互联网企业在智慧城市建设过程中，通过合法渠道对互联网数据进行归集，例如地图数据，物流数据,数据归集-实施步骤,对接步骤,部门按照政务信息资源共享交换规范及标准，利用电子政务
6、外网、专线等网络通道，以库表、文件等形式实现与省大数据能力平台对接，具体对接步骤如下：,梳理对接内容,部门依据已梳理的责任清单，与工作专班进行沟通协商，按照“应采尽采、应上尽上”的原则，确定数据名称、数据类型、数据字段、对接方式、更新频率等要素，最终形成数据对接的责任清单。,确定对接方案,根据数据对接责任清单中的每一项数据所处的系统、网络等实际情况，逐一确定对接方案。按照物理集中、动态更新的原则，目前提供以下几种对接方案：,前置机共享,系统直连,在线填报,方式一：,方式二：,方式三：,开展数据对接,数据准备：部门将需对接的数据从各业务系统中提取出来，并推送至前置机，按照约定的更新频率进行数据更
7、新，保证数据的鲜活性。,数据对接：实施团队按约定的数据周期，到前置机指定的库表中或文件路径下，抽取相关的数据，物理集中存储至数据中枢。,数据校验：实施团队对汇集的数据，从一致性、完整性、准确性和规范性等方面，开展质量校验。对发现的数据质量问题，反馈至数据提供部门，进行及时修正，确保数据质量。,数据治理-标准数据元, 标准数据元,数据治理-数据稽核,空值检核,空值检核是对某一列数据是否含有空值的校验。,唯一性检核,唯一性检核是校验某一稽核列数据是否唯一。,准确性检核,准确性检核是对某一列数据的取值是否在一定范围内（包括是否在一定的维度范围内；在一定的阈值范围内）。,一致性检核（多表）,是对表间或
8、者稽核表与参照表的某字段间记录数是否一致的校验。,数据格式检核,数据格式检核是对某一列数据的格式进行校验，如手机号，邮箱，身份证等是否符合规范。,稽核-转换-清洗,存在质量问题表,正确数据,波动性检核,波动性检核是对表中的记录数或字段数据值对比之前的业务周期数据值的波动趋势是否在一定范围内。,记录数检核,逻辑性检核,通过验证稽核表与参照表之间是否满足指定的逻辑关系。,八大稽核规则全方面应用数据治理中质量问题，作到复用性、准确性、一致性、合理性。,记录数检核是对单表记录条数是否在指定阈值范围内的的校验。,数据治理-数据探查,数据治理-实施目标,人口,法人,宏观经济,地理空间,电子证照,社会信用,
9、物联感知,7大基础库,政务服务,社区基层服务,公共服务,经济运行,社会治理,城市管理,卫生健康,交通运输,市场监管,生态环保,应急管理,平安城市,监管执法,教育服务,养老服务,文旅服务,体育服务,。,17个主题库,交通出行,疫情防控,高校校园管理,应用场景,社区管理,企业复工,数据服务-快速构建服务平台,数据分析平台,数据决策分析平台,数据分析挖掘及服务,基础库,主题库,专题库,数据分析模型设计,多维分析功能,图表支持,函数支持,仪表支持,多维分析支持,数据联动支持,业务组件支持,主题支持,定时任务,拖拽布局,首页工作台,模型管理,模型引擎,分析结果,模型市场,系统管理,模型开发,辅助决策,数据价值凝练,数据治理-数据安全,数据安全,数据脱敏,数据加密,数据水印,分级分类,数据溯源,分级分类模型,开放类型,可开放,不开放,发布范围,开发环境,测试环境,生产环境,安全等级,普通,机密,绝密,数据权限,查看,加工,导出,识别规则,关键字匹配,正则匹配,机器学习,识别结果,数据加密 + 数据脱敏 + 数据水印 +分级分类 + 数据溯源,防泄密，防拷贝,建流程，筑堡垒,安全审计+安全预警+安全流程,数据安全等级,数据安全管理原则,职责与分工,数据加工安全要求,数据安全监督检查,数据存储与销毁安全要求,数据传输安全要求,数据使用安全要求,
