深化圖數治理

㈠ 數字治理包括哪幾個方面

我國數字政府治理網路建設現狀

(一)物質層面網路建設

經過近十餘年的努力，我國數字政府治理的物質網路系統已經基本構建完成。這一系統從政府與社會的角度可劃分為政務內網和政務外網，從行政級別角度可劃分為國家電子政務傳輸骨幹網和地方電子政務傳輸網;從專業領域角度可劃分為黨委、人大、政府、政協、法院、檢察院等系統的業務網路。

1.政務內網和政務外網。政務內網也可稱為專業領域數字政府治理網路，由黨委、人大、政府、政協、法院、檢察院的業務網路組成，其主要功能是:為各級政務部門的內部辦公、管理、監督、決策及部門內部或之間的協調提供平台，並為副省級以上政務部門的特殊辦公需要提供平台。新世紀以來，我國政務內網的構建步伐得到進一步加快，各層級的黨委、人大、政府、政協、法院、檢察院均在中央的領導下構建了較為完備的業務網路。政務外網的主要功能是:為各級政務部門展開社會管理、公眾服務提供平台。我國電子政務外網目前已連接中央政務部門53個，連接31個省、自治區、直轄市和新疆生產建設兵團。隨著我國數字政府治理網路建設的進一步展開，這一網路將覆蓋更多的地方政務部門及各級政府，繼續保持在我國數字政府治理發展中的主導地位。

2.數字政府治理的傳輸網。這一傳輸網由國家傳輸網、地方傳輸網和專業領域業務網路(黨委、人大、政府、政協、法院、檢察院的業務網路)共同組成。這三大組成部分相互交織，呈現網狀形態，並在一定程度上實現某些領域信息資源的較好整合。

(二)組織任務層面網路建設

黨委、人大、政府、政協、法院、檢察院均可通過政務內網和政務外網提供諸多公共服務，下文以地方政府公共服務網路建設的情況為例展示這一領域的現狀。

1.認識不斷深化，構建進程穩步推進。近年來，北京、上海、浙江、江蘇、山東和廣東等一些發達省市持續加大構建公共服務網路方面的投入。這些省市以數字政府治理物質層面網路為依託，以及時、有效地為公眾提供其所需的公共服務為目的，通過一系列措施加快構建公共服務網路的步伐。總體而言，這些省市在深化對構建公共服務網路的認識的基礎上，依靠充足的人力、物力和財力，在構建公共服務網路方面領先於中西部經濟欠發達省份。

與此同時，雲南、陝西、新疆等西部省份也加快了構建公共服務網路的步伐。與東部的經濟發達省市相比，西部省份在構建公共服務網路的過程中面臨地廣人稀等現實困難，且沒有充足的人力、物力和財力作為支撐，但具有一定的「後發優勢」，可以借鑒東部省份構建公共服務網路的經驗，避免其走過的彎路。此外，我國西部省份擁有大量的自然資源和旅遊資源，可利用這些資源獲取構建公共服務網路所需的資金。獲得資金後，通過引進或自主培養的方式創造構建公共服務網路所需的人力資源和技術，以圖在構建公共服務網路的進程中盡量縮小與東部經濟發達省市的差距。

㈡ 如何實現成功的數據治理

1.建立統一的數據標准。目前存在各業務部門標准不統一，部門之間數據標准矛盾或者相互混淆的情況，導致部門間數據交換，數據共享比較困難。建立統一的數據標准有助於對數據進行統一規范的管理，消除各部門間的數據壁壘，方便數據的共享，另外數據標准同樣對業務流程的規范化有幫助作用。
2.提高數據質量。電力數據的採集和傳輸受到採集感測器的精度、穩定性，通訊設備和環境因素的影響較大，導致存在大量的空值和垃圾數據。可通過數據質量管理對電力數據進行質量檢查，找出有問題的數據，通過數據清洗，問題整改，例外排查等一系列手段提高數據質量；另外還可以通過出具數據質檢報告，數據質量績效考核來督促各業務部門重視數據質量從而加強人員和業務的管理來提高數據質量。
3.數據資產管理。將經過處理的高質量數據資產統一管理，提供全生命周期的管理和數據安全保障。並可將數據資產進行分類和編目，方便數據的展示和數據共享，同時也為數據分析和數據挖掘（電力需求預測、電力系統優化等）打好基礎。
億信睿治是從元數據、主數據、數據標准、數據質量再到數據處理、數據資產、數據交換和數據安全，能夠為企業提供一站式解決方案，從而打通數據治理全流程。從而完成企業對於數據治理的要求

㈢ 如何有效的進行數據治理和數據管控

數據治理和數據管控這幾年確實越來越受到各方的重視，它們其實有一定相似性和側重點。數據治理往往需包含整個數據生命周期，從創建到消亡的全過程。因此進行有效的數據治理，主要步驟有：建立數據治理委員會、制定數據治理的框架、數據治理方案確定、數據治理工具選定、數據治理實施、數據治理維護增強等。目前，市面上對於數據治理已經有了相對成熟的產品和服務商可以去咨詢一下，做的比較好的如IBM、億信華辰等，可以從多個方面進行治理，元數據、主數據、數據質量、數據標准、數據資產、數據處理、數據交換、數據安全、數據生命周期等。數據管控可能會根據企業實際情況，進行數據質量管控、元數據管控等某些方面的管控。而億信華辰的數據治理產品，可以自定義根據企業實際情況對數據進行管控。它智能糾錯減少數據異常，讓數據清澈如水，可靠的企業級元數據管家 理清企業數據資產，洞見數據背後的業務含義。

㈣ 數據治理包括哪些方面

數據治理是指從使用零散數據變為使用統一主數據、從具有很少或沒有組織和流程治理到企業范圍內的綜合數據治理、從嘗試處理主數據混亂狀況到主數據井井有條的一個過程。
數據治理的全過程
數據治理其實是一種體系，是一個關注於信息系統執行層面的體系，這一體系的目的是整合IT與業務部門的知識和意見，通過一個類似於監督委員會或項目小組的虛擬組織對企業的信息化建設進行全方位的監管，這一組織的基礎是企業高層的授權和業務部門與IT部門的建設性合作。從范圍來講，數據治理涵蓋了從前端事務處理系統、後端業務資料庫到終端的數據分析，從源頭到終端再回到源頭形成一個閉環負反饋系統（控制理論中趨穩的系統）。從目的來講，數據治理就是要對數據的獲取、處理、使用進行監管（監管就是我們在執行層面對信息系統的負反饋），而監管的職能主要通過以下五個方面的執行力來保證——發現、監督、控制、溝通、整合

㈤ 彼得斯提出的四種治理模式是什麼

市場式、參與式、彈性化、解制型。

市場式管理：按勞取酬；運用其他私域部門的管理回技術。利用答市場經濟的價值規律，將企業內部上下工序之間的關系和服務與被服務之間的關系由行政關系變為等價交換的經濟往來關系。

參與式管理：全面質量管理；團隊。在不同程度上讓員工和下屬參加組織的決策過程及各級管理工作，讓下級和員工與企業的高層管理者處於平等的地位研究。

彈性化管理：管理臨時雇員。使組織系統整體能隨外界環境的改變而在一定餘地內自我調整以具有適應性。

解制型管理：更多管理自由。其基本內涵是放鬆政府規制，使政府的活動更具有創造力､效率和效能。

(5)深化圖數治理擴展閱讀

治理的任務目標：

1、治理的任務是設計和維持一種環境，使在這一環境中工作的人們能夠用盡可能少的支出實現既定的目標，或者以現有的資源實現最大的目標。

2、細分為四種情況：產出不變，支出減少；支出不變，產出增多；支出減少，產出增多；支出增多，產出增加更多。

3、這里的支出包括資金、人力、時間、物料、能源等的消耗。總之，管理基本的原則是「用力少，見功多」，以越少的資源投入、耗費，取得越大的功業、效果。

參考資料

網路-城市管理

㈥ 數據治理包含哪些內容數據治理有標准嗎

數據治理主要抄包含頂層設計、數據治襲理環境、數據治理域和數據治理過程。
1) 頂層設計是數據治理實施的基礎，是根據據組織當前的業務現狀、信息化現狀和數據現狀，設定組織機構的職權利，並定義符合組織戰略目標的數據治理目標和可行的行動路徑。
2) 數據治理環境是數據治理成功實施的保障，指的是分析領導層、管理層、執行層等等利益相關方的需求，識別項目支持力量和阻力，制定相關制度以確保項目的順利推進。
3) 數據治理域是數據治理的相關管理制度，是指制定數據質量、數據安全、數據管理體系等相關標准制度，並基於數據價值目標構建數據共享體系、數據服務體系和數據分析體系。
4) 數據治理過程就是一個 PDCA（plan-do-check-act）的過程，是數據治理的實際落地過程，包含確定數據治理目標，制定數據治理計劃，執行業務梳理、設計數據架構、數據採集清洗、存儲核心數據、實施元數據管理和血緣追蹤，並檢查治理結果與治理目標的匹配程度。
IBM的數據治理相對更加成熟，在各個方面的表現都很不錯，國內如果要使用IBM的平台，可以找IBM一些大的代理商，服務會比較有保障，例如北京神碼、上海德慧。