深化图数治理

㈠ 数字治理包括哪几个方面

我国数字政府治理网络建设现状

(一)物质层面网络建设

经过近十余年的努力，我国数字政府治理的物质网络系统已经基本构建完成。这一系统从政府与社会的角度可划分为政务内网和政务外网，从行政级别角度可划分为国家电子政务传输骨干网和地方电子政务传输网;从专业领域角度可划分为党委、人大、政府、政协、法院、检察院等系统的业务网络。

1.政务内网和政务外网。政务内网也可称为专业领域数字政府治理网络，由党委、人大、政府、政协、法院、检察院的业务网络组成，其主要功能是:为各级政务部门的内部办公、管理、监督、决策及部门内部或之间的协调提供平台，并为副省级以上政务部门的特殊办公需要提供平台。新世纪以来，我国政务内网的构建步伐得到进一步加快，各层级的党委、人大、政府、政协、法院、检察院均在中央的领导下构建了较为完备的业务网络。政务外网的主要功能是:为各级政务部门展开社会管理、公众服务提供平台。我国电子政务外网目前已连接中央政务部门53个，连接31个省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团。随着我国数字政府治理网络建设的进一步展开，这一网络将覆盖更多的地方政务部门及各级政府，继续保持在我国数字政府治理发展中的主导地位。

2.数字政府治理的传输网。这一传输网由国家传输网、地方传输网和专业领域业务网络(党委、人大、政府、政协、法院、检察院的业务网络)共同组成。这三大组成部分相互交织，呈现网状形态，并在一定程度上实现某些领域信息资源的较好整合。

(二)组织任务层面网络建设

党委、人大、政府、政协、法院、检察院均可通过政务内网和政务外网提供诸多公共服务，下文以地方政府公共服务网络建设的情况为例展示这一领域的现状。

1.认识不断深化，构建进程稳步推进。近年来，北京、上海、浙江、江苏、山东和广东等一些发达省市持续加大构建公共服务网络方面的投入。这些省市以数字政府治理物质层面网络为依托，以及时、有效地为公众提供其所需的公共服务为目的，通过一系列措施加快构建公共服务网络的步伐。总体而言，这些省市在深化对构建公共服务网络的认识的基础上，依靠充足的人力、物力和财力，在构建公共服务网络方面领先于中西部经济欠发达省份。

与此同时，云南、陕西、新疆等西部省份也加快了构建公共服务网络的步伐。与东部的经济发达省市相比，西部省份在构建公共服务网络的过程中面临地广人稀等现实困难，且没有充足的人力、物力和财力作为支撑，但具有一定的“后发优势”，可以借鉴东部省份构建公共服务网络的经验，避免其走过的弯路。此外，我国西部省份拥有大量的自然资源和旅游资源，可利用这些资源获取构建公共服务网络所需的资金。获得资金后，通过引进或自主培养的方式创造构建公共服务网络所需的人力资源和技术，以图在构建公共服务网络的进程中尽量缩小与东部经济发达省市的差距。

㈡ 如何实现成功的数据治理

1.建立统一的数据标准。目前存在各业务部门标准不统一，部门之间数据标准矛盾或者相互混淆的情况，导致部门间数据交换，数据共享比较困难。建立统一的数据标准有助于对数据进行统一规范的管理，消除各部门间的数据壁垒，方便数据的共享，另外数据标准同样对业务流程的规范化有帮助作用。
2.提高数据质量。电力数据的采集和传输受到采集传感器的精度、稳定性，通讯设备和环境因素的影响较大，导致存在大量的空值和垃圾数据。可通过数据质量管理对电力数据进行质量检查，找出有问题的数据，通过数据清洗，问题整改，例外排查等一系列手段提高数据质量；另外还可以通过出具数据质检报告，数据质量绩效考核来督促各业务部门重视数据质量从而加强人员和业务的管理来提高数据质量。
3.数据资产管理。将经过处理的高质量数据资产统一管理，提供全生命周期的管理和数据安全保障。并可将数据资产进行分类和编目，方便数据的展示和数据共享，同时也为数据分析和数据挖掘（电力需求预测、电力系统优化等）打好基础。
亿信睿治是从元数据、主数据、数据标准、数据质量再到数据处理、数据资产、数据交换和数据安全，能够为企业提供一站式解决方案，从而打通数据治理全流程。从而完成企业对于数据治理的要求

㈢ 如何有效的进行数据治理和数据管控

数据治理和数据管控这几年确实越来越受到各方的重视，它们其实有一定相似性和侧重点。数据治理往往需包含整个数据生命周期，从创建到消亡的全过程。因此进行有效的数据治理，主要步骤有：建立数据治理委员会、制定数据治理的框架、数据治理方案确定、数据治理工具选定、数据治理实施、数据治理维护增强等。目前，市面上对于数据治理已经有了相对成熟的产品和服务商可以去咨询一下，做的比较好的如IBM、亿信华辰等，可以从多个方面进行治理，元数据、主数据、数据质量、数据标准、数据资产、数据处理、数据交换、数据安全、数据生命周期等。数据管控可能会根据企业实际情况，进行数据质量管控、元数据管控等某些方面的管控。而亿信华辰的数据治理产品，可以自定义根据企业实际情况对数据进行管控。它智能纠错减少数据异常，让数据清澈如水，可靠的企业级元数据管家 理清企业数据资产，洞见数据背后的业务含义。

㈣ 数据治理包括哪些方面

数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。
数据治理的全过程
数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管，这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合

㈤ 彼得斯提出的四种治理模式是什么

市场式、参与式、弹性化、解制型。

市场式管理：按劳取酬；运用其他私域部门的管理回技术。利用答市场经济的价值规律，将企业内部上下工序之间的关系和服务与被服务之间的关系由行政关系变为等价交换的经济往来关系。

参与式管理：全面质量管理；团队。在不同程度上让员工和下属参加组织的决策过程及各级管理工作，让下级和员工与企业的高层管理者处于平等的地位研究。

弹性化管理：管理临时雇员。使组织系统整体能随外界环境的改变而在一定余地内自我调整以具有适应性。

解制型管理：更多管理自由。其基本内涵是放松政府规制，使政府的活动更具有创造力､效率和效能。

(5)深化图数治理扩展阅读

治理的任务目标：

1、治理的任务是设计和维持一种环境，使在这一环境中工作的人们能够用尽可能少的支出实现既定的目标，或者以现有的资源实现最大的目标。

2、细分为四种情况：产出不变，支出减少；支出不变，产出增多；支出减少，产出增多；支出增多，产出增加更多。

3、这里的支出包括资金、人力、时间、物料、能源等的消耗。总之，管理基本的原则是“用力少，见功多”，以越少的资源投入、耗费，取得越大的功业、效果。

参考资料

网络-城市管理

㈥ 数据治理包含哪些内容数据治理有标准吗

数据治理主要抄包含顶层设计、数据治袭理环境、数据治理域和数据治理过程。
1) 顶层设计是数据治理实施的基础，是根据据组织当前的业务现状、信息化现状和数据现状，设定组织机构的职权利，并定义符合组织战略目标的数据治理目标和可行的行动路径。
2) 数据治理环境是数据治理成功实施的保障，指的是分析领导层、管理层、执行层等等利益相关方的需求，识别项目支持力量和阻力，制定相关制度以确保项目的顺利推进。
3) 数据治理域是数据治理的相关管理制度，是指制定数据质量、数据安全、数据管理体系等相关标准制度，并基于数据价值目标构建数据共享体系、数据服务体系和数据分析体系。
4) 数据治理过程就是一个 PDCA（plan-do-check-act）的过程，是数据治理的实际落地过程，包含确定数据治理目标，制定数据治理计划，执行业务梳理、设计数据架构、数据采集清洗、存储核心数据、实施元数据管理和血缘追踪，并检查治理结果与治理目标的匹配程度。
IBM的数据治理相对更加成熟，在各个方面的表现都很不错，国内如果要使用IBM的平台，可以找IBM一些大的代理商，服务会比较有保障，例如北京神码、上海德慧。