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第两百八十三章（第2页）

数据质量一定是和数据标准结合在一起的。首先我们要对业务进行梳理，定义和业务相关的各项数据标准，确定数据的质量维度和质量规则，然后再进行数据质量的检查，提供质量报告。然后看如何提升数据质量，实现数据质量管控整体的闭环。

这是相关的UI界面。包括标准设计、数据字典定义、质量规则设置，以及质量报告。

另一个非常重要的是空间数据的融合。

对于空间数据融合其实有很多的办法。如果不同业务系统中，对于同一个空间对象通过ID能关联上，那是最好。不过可惜的是原有业务系统都是独立建设的，往往承担的部门还不一样，一般都没有建立起类似于身份证的ID关联。

另一个办法是看是否有统一的空间小区，例如同一个基站定义的通讯小区，同一个路口定义的交通小区，院落构成的住在小区等等。这样空间对象也能联系到一起。这有点类似于新型测绘中地理实体的概念。

最后就是通过时空关系的判断，例如空间范围的包含关系，时空轨迹上的联系，例如公交路线涉及到哪些公交站，以及空间网络的通达性等等。

上述是空间数据融合的一些具体办法，也欢迎大家一起集思广益。

在数据开发上，除了SQL，还需要支持以拖拉拽方式提供的GP可视化编排的方法。这个gis引擎中也都具备。不过，我们提供了多gis引擎的算子混编，主要是集各家之所长。另外还支持字段级的数据血缘，这样在指标计算后若存在问题，能快速定位问题的根源所在。

我们再来看一下数据资产。

对于数据资产，必须从全流程、分不同角色来看待资产的利用和增值，并不是一个角色从头干到尾，大家的岗位不同、职责不同，分工合作才能促进资产的增值。

数据资产的供给方把原始的数据一步步开发建模，之后变成资产目录供后续使用；资产的运营方负责对资产进行良好的管理，促进资产的增值。这里就包括上架资产，宣传推广，收集反馈等；资产的使用方则负责使用数据资产，并做出评价。

这样三个角色相互关联，通过接力，构成了数据资产的全生命周期管理。

这是数据资产运营管理的几个截图。

这是资产的门户截图。

最后，我们来看看空间数据中台的整体架构图。

最下面是不同的数据来源，然后是基于飞天或者轻量化的数据底座，实现数据的存储和计算能力。再上面是依托于DataQ开发的空间数据中台，包括刚才提到的七个模块。再上面是依托于DataV的前端能力，包括gis前端和应用场景的开发，最后是对多种类型终端的支持，以及各类应用场景的实现。

基于之前的信息我们回顾一下，针对信息整合系统所面临的挑战，空间数据中台是如何应对的。

首先，空间数据中台是一个开放的系统，能汇聚各类数据，支持灵活的开放方式。

其实，提供web、BS的一站式数据治理；基于业务人员可掌控的数据标准和数据模型，来保证数据治理的成果质量可控。

最后，提供了全链路的数据资产管理，一方面通过空间数据的融合，促进数据增值；另一方面提供全生命周期的数据资产管理过程。

那么，我们怎么判断何时需要上空间数据中台呢？

一个是对原有信息整合系统的建设思路或者成果感到不满意，或者感觉这种方式做下去已经不适合、不合时宜时，不满足于完成特定任务，而是希望能建设一个开放的、具备持续生命力的体系；第二是做了很多业务系统，对以空间为主的业务对象有进一步做数据融合的需要时；第三个是我们之前已经有了和空间无关的数据中台，但后来需要增加空间数据和空间能力，这样也需要把空间数据中台引入进来。我们空间数据中台其实是整个数据资源平台的组成部分，对于非空间能力在这个平台中也是可以使用的。

在具体的应用场景上，空间数据正面临着大融合的要求——

自然资源单位所主导国土空间基础信息平台是汇聚和整合部门内的各类空间数据；空间治理是把空间数据与社会经济数据做融合；住建部的CIM平台是要结合二维数据和BIM数据；新城建是要整合空间数据和动态城市数据。

事实上，上升到更高维度，所有这些数据，都具备整合的价值。

再来看一个小的例子，就是农村宅基地。通过把和宅基地相关的数据汇聚在一起，用一个二维码关联起来。既能方便查询、办事，也能有效地杜绝宅基地的纠纷。

我们还在研究一个事情，就是把土地生命周期的各个环节都关联在一起，就是一码管地或者一码管空间了。

最后总结一下就是数字化转型不是将来时，而是现在就已经发生的事情。

数据就是生产力，我们要从数据融合中发掘更大的价值。

自然资源行业和空间领域的数字化转型也已经迫在眉睫。

我们在这方面开始探索的时间也不久，也是刚刚打开帷幕，需要和自然资源领域的各位同仁朋友，一起来推动这项工作，一起共同成长。

谢谢大家，同时也感谢新晨科技优秀团队的贡献。”

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