【数字政府】数字政府大数据治理建设和运营方案：数据治理运营工作总体方案、数据治理运营工作实施方案

该方案是一套非常完整、落地的政务大数据治理蓝图。它不仅理清了“谁来做（职责分工）”和“怎么做（流程规范）”，还给出了具体的技术实现路径（如ODS到DWD、标签体系设计、质量规则配置）。其核心思想是以应用需求为驱动，通过“基础清洗 -> 业务清洗 -> 融合加工”的进阶路径，结合严格的编目、归集和质量考核机制，最终实现政务数据的资产化与共享服务。

【数字政府合集】800余份数字政府、智慧政务、政务服务、服务中心、行政服务、党建、治理、一网通办、一网协同等

第一部分：数据治理运营工作总体方案

1. 数据治理总体思路（架构与流程）

架构体系：以国家政策、国家标准和市级规范为驱动，围绕“数据生产者（委办局）”到“数据消费者（各政务单位、乡镇、企业等）”的全链路。
核心枢纽：设立“区中心”，包含数据治理管理规范标准（元数据、标准、质量、资产、目录），通过治理过程（资源编目 -> 数据归集 -> 清洗融合加工 -> 主题专题）和平台，形成“政务大数据底座”。
保障体系：底层由“数据安全管控”兜底，通过数据归集和数据共享实现闭环。

2. 治理流程与职责分工

流程示意：需求单位发起申请 -> 对接组调研需求（形成治理目标和质量要求） -> 治理组归集数据、数据探查、清洗、融合加工、完成资源挂载 -> 责任单位编目、问题整改 -> 区中心进行制度和规范更新。最终实现资源共享。
五大角色分工：
- 数据生产者（委办）：按规范完成编目、数据推送、质量问题整改及系统建设。
- 区大数据中心：规范评审颁布、质量问题督办、跟踪。
- 数据对接组：需求沟通、口径沟通、问题督办、数据质量核实。
- 数据清洗组/库组：基础清洗、数据融合加工、生成质量问题清单。
- 平台建设组：将编目、归集、质量等规范在平台中实现管控。
具体分工细化：明确了大数据管理中心（规范制定、发布质量报告）、对接组（需求、口径、治理对接、质量跟踪）、治理团队（清洗、融合、撰写质量报告与规范）、平台组（平台建设、运营培训）以及委办单位（规范学习、平台使用、质量整改）的具体工作。

3. 规范体系建设与颁布

明确四类核心规范：《数据质量指导规范》、《政务系统数据资源建设指导规范》、《数据治理技术规范》、《基础库/主题库/专题库建设指导规范》（建议由领域厂商协助）。
规范制定流程：编制 -> 征询意见 -> 正式颁布 -> 平台建设优化 -> 组织培训 -> 定期数据考核。

4. 数据质量检查与管控机制

事前拦截与事后检查：覆盖编目检查、归集数据拦截、清洗数据质量检查、融合数据质量检查。
整改与督查：下发质量清单形成督办任务，责任委办按标准整改并重新上报。对接组跟踪验证，中心进行督查和考核通报。
统计分析：定期形成数据质量情况统计表、整改情况统计表和定期质量报告。

5. 治理进阶分析

从基础级清洗（筛选不符合技术规范的数据、剔重） -> 向业务级清洗（基于业务规则筛选空值、乱码等） -> 最终实现纠正与融合加工（结合库内资源纠正、融合加工主/专题库）。
当前阶段已完成部分核心目录的基础级清洗，下一步将结合基础库/主题库需求开展业务级清洗及融合工作。

第二部分：数据治理运营工作实施方案

1. 总体实施流程整个实施路径分为五个阶段：需求及范围确认 -> 基础清洗 -> 数据融合 -> 数据标签建设 -> 应用建设。

2. 需求及范围确认（基础库建设）

标准制订：制订基础库相关规范，确定源数据范围与标准，定义核心目录标签。
目录标签与关键字：通过“目录-关键字”关系在资产平台录入维护，实现标签自动挂载与推荐。例如核心目录“主体”关联关键字（RK身份证号、护照号；FR信用代码、营业执照）。
标签分类设计：如法人标签，细分为法人基础、劳动关系、社会活动、生产经营、备案信息、荣誉资质、行政监管、资本资产、税务信息等维度。
标签流程：目录标签设计 -> 关键字设计 -> 初筛目录（按数据量/引用量） -> 确认目录 -> 打标签。
通过《核心目录确认跟踪表》对目录的归集状态、更新频率、业务规则进行跟踪确认。

3. 基础清洗阶段

核心操作：清洗去重与基于技术规范的筛选。
数据架构流转：从ODS（贴源层）到DWD（标准层）。
现状数据：RK+FR核心目录已归集1163张表，已清洗148张（其中RK相关657张，已清洗83张；FR相关506张，已清洗65张）。

4. 数据融合阶段

模型设计：建立贴源层、标准层、主题层和共享层的模型设计（如税务信息模型、行政监管模型、FR登记信息模型）。
标准关联与规则配置：关联标准数据元，配置业务质量规则（必填检查、逻辑判断、波动监测等）。
融合加工与共享：进行数据血缘分析、数据融合，梳理缺失和权威数据清单，形成质量报告，并将合格数据发布至基础库提供共享服务。
质量规则落地：实现“质量规则制定 -> 质量规则配置 -> 质量规则检查”的闭环。系统后台可对各类表进行规则配置（如长度检查、身份证校验）并生成检查报告。

5. 数据标签建设

流程：标签定义 -> 标签开发 -> 数据标签库。
标签定义需明确业务含义、数据定义（表名、字段、值范围）。

6. 当前任务分工与工作流程

任务分工：区中心（评审确认、颁布、统计）、治理团队（编撰维护、标签定义设计、数据探查、清洗、建模、加工、质量报告）、基础库建设团队（参与设计）、委办单位（提出需求、参与定义、数据归集与整改）。
工作流程四大阶段：
调研沟通：明确责任分工，确定交付目标。
数据建设：输出《基础库数据需求清单》、《基础库数据责任清单》、《基础库数据负面清单》，由大数据管理中心审核。
标准建设：编制《基础库数据元规范》和《业务质量规则》，输出《基础库数据质量报告》并发布共享，各单位据此修复与归集数据（更新三清单）。
应用建设：向资源门户申请数据，输出《数据应用价值排名》和《数据应用报告》。根据未满足的需求形成动态更新机制（以用促建）。