新型智慧社区综合治理 解决方案 C o n t e n t s 目录 解决方案 02 建设成效 03 必要性 01 01 必要性 新时代新使命 • 基层是社会治理的基石和重要支撑，要加强和创新基层社会治理； 要将党的领导落实到基层治理中去。完善群众参与治理的制度化渠 道，健全城乡基层治理体系。 十九大四中全会新要求 • 推动信息技术与社区治理深度融合，构建设施智能、服务便捷、管 便捷、管 理精细、环境宜居的智慧社区。 市域社会治理新指向 • 社区内居住人员管理数据需要更加详实与鲜活、需加强对社区出入 口的管控、必须发挥网格员、党员力量投身于基层治理中…… 新冠疫情下的新思考 现阶段社区痛 点 02 01 03 04 1 、社区任务繁重，管理压力大 • 底数不清、情况不明：社区人员难于管控， 经常按照上级指示登记流动人口、老人、孕 妇、儿童等，大多是纸质管理，很难清除辖 底数不清。党 建工作不到位：活动单一、基层工作不规范，做了多少、做的怎样没有留存。 02 解决方案 智慧社区 未来 社区 党建 引领 物联 网 + 社区 活力 智慧 治理 辅助 决策 智能 调度 运行 监测 党委核心 引领 党员先锋 示范 全息 感知 立体 防控 公众 参与 社区工作 减负 居民 自治 未来发展趋势 智慧社区 服务场景需求

全域治理物业城市一网统管数据平 台项目 全域治理物业城市一网统管数字平台项目 目录 第一章 总论................................................................................................1 一、项目概况 .1 二、编制依据 .2 三、项目内容 .6 四、项目经费 .6 五、项目工期 .................27 一、总体建设方案 .27 二、应用系统建设方案 .42 三、应用支撑建设方案 .57 四、项目亮点分析 .59 五、数据采购建设方案 .60 全域治理物业城市一网统管数字平台项目 1 六、信息系统安全保障 .61 七、信创及国密方案 .68 八、公共舆情的预防及处置 .83 第七章 时间步骤....................... .......89 一、评估内容 .89 二、评估方法 .90 全域治理物业城市一网统管数字平台项目 20 第一章 总论 为了更好贯彻《XX 区重大行政决策程序规定》（XX 规 〔2021〕2 号），列入 XX 区重大行政决策事项需编制决策方 案，报请区委或上级机关批准，方可开展下一步具体工作。全 域治理物业城市一网统管数字平台项目属于 XX 区确定的城市 综合管理方面重大决策事项。本着坚持科学、民主、合法、高

城市安全风险综合监测预警平台数据融合实施治理方案 城市安全风险综合监测预警平台 -数据融合管理系统 （大数据平台） 数据实施治理方案 I 城市安全风险综合监测预警平台数据融合实施治理方案 目 录 1. 数据融合需求分析.................................................................................. ......................................................................................... 10 1.5. 治理流程................................................................................................. .......................................................................13 II 城市安全风险综合监测预警平台数据融合实施治理方案 2.2.2. 需求调研....................................................................................

主动破题，狠抓政务大数据“聚通用”三个环节，认真分析政务大数据共享壁垒 , 通过机制创新、业务创新、技术创新 , 积极探索全省数据共享交换体系的建设。 2. 抓实各地各部门信息系统整合共享、场景应用，提升政府治理服务能力，服务社会民生，增加老百姓“获得感”。 3. 进一步统筹推动全省政务信息系统整合共享 ，以贵州省数据共享交换平台为基础，以核心应用场景为抓手，构筑政府数据“聚通用”发展新格局，显著提升政 数据中台面向的客户“六大特征” 第 5 页 3 场景 4 方案优 螃 5 以数据湖为底座，利用元数据智能驱动技术，深化数据全流程治理，提供异构数据汇聚、海量数据处理以及全域数据 运营等服务。解决企业数据领域多源异构数据融合、数据资产集中治理以及数据共享安全可控等难点。面向各行业领 域提供数据中台建设、管理及数据服务能力，赋能数字化转型与运营。 资源标签化 数据价值变现流程 数据中台定位 第 7 页 数据 3.0 时 代 数据 2.0 时 代 数据 1.0 时 代 数据资源化 业务数据化 数据 治理 平台 存储 计算 基于底座 IaaS 能力，实现多源异构数据汇聚、治理融合、数据模型可视化构建、离线 / 实时开发、多维分析和可视化、数据 服务可视化构建 ，解决数据中台建设过程中数据互通难、数据融合难、数据运营难等问题，实现数据资产价值化。

01 02 03 04 数据服务 数据中台 中台 数据平台 初期痛点 基础建设 数据治理 服务建设 总有一款美的产品你感兴趣 土耳其 01 02 03 04 数据服务 数据中台 中台 数据平台 初期痛点 基础建设 数据治理 服务建设 从无到有 - 快速上线 01 02 03 04 数据服务 数据中台 中台 数据平台 初期痛点 基础建设 数据治理 服务建设 采集 质量 数据采集痛点

165.9 亿元，年复合增长率 41.4% 。初步估算数据管理市场约 43 亿， 核心发展方向：数据资产管理、 数据可视化以及机器学习 企业越来越重视数字化运营 ，核心重点是数据管理、可视以及数据治理 大数据能力框架，数字资产管理作用将被关注 基础大数据产品逐步成 熟，数据安全、数据开 放以及主数据管理需求 旺盛。 From 中国信通院《中国大数据发展调查报告 2018 》 n 井喷增长的数字化业务需求 大中台、小前台，前台特种兵敏捷作战单元 + 中台航母舰群 精确制导炮火 挑战 ： 1 、独：烟囱系统，数据孤岛严重。重复开发、成 本浪费； 2 、断：数据理解与数据价值链条的断层； 3 、缺：缺标准、缺治理、缺数据； 4 、难：知数据难、要数据难、懂数据难； 数字化运营，需要由传统的烟囱式 IT 系统向数据中台转 型 统一数据服务 统一数据建模、分析与挖掘 数据中台 构建数据消费快速响应机制 • 数据业务化，数据反哺业务，促进数字化 运营 业务对象、规则、过程数字 化 • 对准需求，驱动业务数字化 • 数据采集 / 处理自动化 • 持续数据治理，提升数据质量 内部数据 cloudscope 人员 Esee … 机房建设 CMDB 资产配置 存货主题 事务数据 云服务发布 记录 故障信息 客服投诉 营销活动

经过数据的分享增加了预判及还原现实的可能性。所 以成本效应成为了企业及政府机构数据化的绊脚石。 如今企业都意识到数据是重要的资产，也意识到 有效数据治理是数据资产化的前提，近年本人在国内 做市政府和一些互联网企业的咨询专家及顾问，都涉 及到如何建立横向的数据治理系统。这个经验最早来 自阿里巴巴，当时在企业飞速的发展过程中，我们发 现数据使用面临着如下挑战： —各部门低水平重复开发数据集，浪费大量的 管用”过程中伴随着三个现象特点： 数字业务变化速度非常快、数据处理技 术及方法都很类似、数据及算法中间层能 产生巨大效能。因此，做好数据治理工作成 为当时笔者在阿里巴巴的主要任务，也随之 诞生了阿里数据中台。 无独有偶，企业内的一些数据治理问题，在 各地的政府机构内部也在重复发生。在缺乏顶层 设计之下，数字化步伐都在追随各个职能部门的 发展，数据体系也是基于业务单元垂直积累，从 在认同大数据是未来创新核心的前提下，需 要把数据战略的先进性、前瞻性放到优先考虑位 置。否则大数据的能力会随着粗放式运营而变得 停滞不前，沦为有名无实；数据愈乱，建立大数 据的能力门槛愈高，从信息化到数据化的时间节 点都会影响治理难度。管理层必须理解，从信息 化到数据化再到应用，必须有强大的技术支持、 灵活的政策保障以及开放的生态支撑，方可马到 功成。 数据共享是数据生态的核心 为了促进企业内部对于数据挖掘、更新、

烟囱式的数据应用导致 数据多源 数据应用来源多数据采集 困难，数据治理难度高 重复开发 缺少规范和共享机制，导致 数据重复开发，浪费严重 技术门槛 大数据技术需要众多大数据 基础技术支撑，数据门槛高 工具复杂多样 搭建数据中台需要众多平 台支撑，搭建成本高 缺少治理经验 数据治理难度大，没有整 体统一的数据治理流程 方案概述 整合数据、产品技术能力、提供统一的数据对外服务 对外提供统一的数据 服务 打破数据壁垒，构建 统一数据实体， 实现组织内数据标准 的统一 9 1 ：搭建数据中台 2 ：完成“新基建 ”大数据基建 3 ：需要大数据分析 、 大数据研判 4 ：数据治理 、 数据处理 、 数据标准 化 5 ：数据汇聚 、 采集 、 接入 6 ：急需提升部门信息化水平 7 ：提供有价值的数据服务 …… 1 ：科技信息 （局 \ 处） 2 ：网络安全 （总队 …… 应用场景 适用警种 场 景 警 种 适用场景 <<<< >>>> 平。提高业务研判能力 大 数 据 基 建 帮助客户完成大数据新基建： 数据治理： 帮助客户“杂乱 ” 、“不可用 ”的数据 快速完成数据治理，搭建符合客户 要求的数据仓库、包括主题库、业 务库、资源库、知识库等。 大数据分析，提升数据价值： 通过汇聚全部的数据到数据中心，消除数 据孤岛，提升数据价值，研判分析数据，

利知识为驱动，建立可测、 可感、可控、可用的数字水利业务场景。 水利感知网 水利信息网 水利云 江河湖泊 水利工程 治理管理活动对象 影响区域 水利部智慧水利总体架构 物理到孪生、感知到决策 孪底 板生 水 利 智 能 中 枢 基础数据 监测数据 业务管理数据 跨行业共享数据 地理空间数据 业 高度仿真 动态模拟 真实场景 实时同步 动态反馈 水利全要素 数字化映射 受自然规律和社会 经济活动影响的 真实地理实体 孪生转化能力： 采集、治理、建模、可视化、仿真、交互 … 三维数据底座 统一汇聚 多源融合 系统治理 数据服务 基础数据 监测数据 地理空间 数据 业务数据 共享数据 GISTC P9 空间智能赋能数字孪生水利 P10 数字孪生演化过程 医疗、建筑、城市 等领域探索应用 规划、水利、交通、 能源等探索应用 文旅、水利、交通、 应急等深度应用， 开始面向个人的 场景应用 全领域、全场景应 用，实现元宇宙 孪生转化能力：采集、治理、建模、可视化、仿真、交互、控制… GISTC 2024 年 6 月 22 日，华为云和中国信通院联合发布《数字孪生发展研究报 告》 数字孪生五阶段演进路线 数据加工 SuperMap context

不能复用，导致需要进行数据重复加工，不仅 提高了工作量，也增加了出错的可 能性。 03. 高昂的系统集成成本 由于各个系统间的数据定义和存储方式不同， 使得系统间的集成、交互和协作成本高，同时 也带来了巨大的数据治理成本。 04. 缺乏统一的开发和数据标准 由于缺乏统一的开发标准和数据标准，导致在 研发过程中需投入大量的时间和精力，造成了 资源浪费。 保险企业级数据中台解决方案 业务痛点 中电金信软件有限公司 存）、更好的点 更新和点查询（行存）性能。 一站式数据治理与管控平台 提供贯穿数据全流程一站式治理、开发、运营 平 台，全方位的数据探索稽查和分析， 实现多 源数 据清洗、标准化和主题联接， 生成标准、 清洁的 数据。 【业务挑战】 1. 构建统一的数据平台和完善数据治理体系 项目的首要目标是打造一个集团统一的数据平台， 并完善集团数据治理体系，打通数据壁垒，统一 数据标准，以及提升数据质量，