03曾志明-时空数据治理体系建设实践与智能化初探.pdf

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1、P1超图软件 曾志明 2025年6月时空数据治理体系建设实践与智能化初探P2数据治理的第一性原理让数据为业务增值P3理清“让数据为业务增值”的九个问题为何要关注数据的标准、质量和安全数据从何而来，又如何保持鲜活为何需要“时空数据”的治理数据和业务的关系是什么“增值”的具体举措有哪些什么才是真正的“为业务”是否需要数据治理底座软件除了数据和软件，数据治理体系还包括什么AI大模型能起到什么作用P41）数据和业务的关系信息化建设数字化创新应用系统+数据库“业务产生数据”数据融合与挖掘“数据反馈业务”P52）“为业务”的关键：找到有价值的应用场景如何找到应用场景？是数据找场景，还是场景找数据？双向奔赴

2、；场景和数据之间结合，有一个探索的过程带门卡的电梯电商商铺的小额信贷低效用地识别应用场景和数据治理是不断累积滚动发展的，并非一蹴而就数据治理只有起点,没有终点P6面向业务创新行业算法3）让“业务增值”的三类举措业务增值面向业务管理实体构建面向指标计算维度建模P73.1）业务管理：实体建模以构建业务实体新增业务实体实体建模P8维度建模3.2）精细管理：维度建模以构建指标体系设置原子指标设置衍生指标构建业务指标体系P93.3）业务创新：数据开发以实现行业算法内置空间与非空间算子算子编排支持算子扩展开发P10小结：“数据为业务”“关注数据本身”为何要关注数据的标准、质量和安全数据从何而来，又如何保持

3、鲜活为何需要“时空数据”的治理数据和业务的关系是什么“增值”的具体举措有哪些什么才是真正的“为业务”是否需要数据治理底座软件除了数据和软件，数据治理体系还包括什么AI大模型能起到什么作用P114）“数据”从何而来，如何保持鲜活数据来源 业务系统 公共数据 采购数据数据实时性 定期更新 实时更新保持鲜活性 定时汇聚 实时汇聚 调度系统P12支持多种数据源类型数据汇聚是数据治理的入口定时汇聚，周期调度增量汇聚，按需更新实时汇聚，多种触发P135）为何需要“时空数据”参与治理在自然资源、住建、水利等行业，时空数据本身就是业务数据的一部分业界需要“空间”+“非空间”一体化的数据治理时空数据有其特殊性，

4、通用的数据治理软件搞不定很多行业，都有其独特的数据类型和分析算法数据类型可扩展，才能满足更多行业对全域数据治理的要求P14数据类型多样时空数据与普通数据的不同数据格式多样空间质量规则空间数据服务地图展示P156）为何要关注数据的标准、质量和安全来源：业务系统的不一致目标：数据统一到一个标准体系下，后续工作才有意义“垃圾进，垃圾出”内置质量规则要求，才能保证可靠的业务价值质量问题要从源头解决，形成闭环安全是数据治理的基本要求空间数据对安全的要求更高举措：分级、脱敏、权限、白名单、审计，信创P16标准文件管理6.1）数据标准度量单位标准数据字典标准表P17内置质量规则，且可扩展6.2）数据质量设定

5、质检方案查看质量概览P18数据分级6.3）数据安全数据脱敏白名单控制分角色授权审计P19小结：从数据到其他为何要关注数据的标准、质量和安全数据从何而来，又如何保持鲜活为何需要“时空数据”的治理数据和业务的关系是什么“增值”的具体举措有哪些什么才是真正的“为业务”是否需要数据治理底座软件除了数据和软件，数据治理体系还包括什么AI大模型能起到什么作用是否需要数据治理底座软件除了数据和软件，数据治理体系还包括什么AI大模型能起到什么作用P207.1）为何需要“数据治理底座软件”行对于小型、内容相对固定、间隔长的数据治理可以由手动或由程序员写代码搞定不行对于相对较大、较为复杂、易变、间隔短的数据治理，

6、需要一个底座支撑P217.2）“数据治理底座软件”发挥的作用DataOps剥离：数据治理链路与底座软件系统分离专注：数据工程师只需要关注数据汇聚、数据建模等业务作业高效：新增数据加工链路可以在数天到数周内完成管理：所有数据加工链路能被集中运维和查看溯源：提供数据血缘，便于错误溯源和影响分析P22流程编排，降低技术门槛底座软件的几个功能截图统一管理数据加工链路了解数据治理全貌数据血缘P23“数据治理底座软件”功能架构zz z资产分布资产血缘全域搜索资产统计资产目录数据图谱数据开发内置算子 注册算子算子管理数据质量数据质量质量概览质检规则质量模板质检方案数据