數據治理系統

Ⅰ 數據治理的何時開始主動數據治理

一些情況要求立即開始主動數據治理，例如當您獲得多個 CRM 系統和 ERP 系統，它們要求與多領域 MDM 系統集成，以便讓它們繼續充當錄入系統，或當您的當前源系統非常脆弱或很難維護或修改。
在這些情況下，要忍受困難並從一開始便為主動數據治理作出計劃。一些組織擁有成千上萬個直接在 MDM 系統中授權主數據的最終用戶，並且有一個數據管理員團隊支持他們、發現異常、解決低質量匹配、在需要時手動合並重復記錄等等。另一種應用情況是當您發現自己最終會選擇主動數據治理方法 — 何必再為建立源系統到多領域 MDM 系統的雙向集成而爭論？您或許不妨直接授權最終用戶來編寫主數據。

Ⅱ 國內有哪些公司在做企業數據治理系統的路過的了朋友可以介紹一下

億信華辰、 普元、石竹、Informatica、華為、IBM、SAS、中翰軟體、石化盈科都有做企業數據治理系統。
其中億信華辰的數據治理產品做的最完善，最成熟，並且功能最為強大。北京億信華辰軟體有限責任公司自主研發的睿治數據治理包含元數據、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、數據生命周期九大功能模塊，是目前市面上最完整的數據治理解決方案，已經應用於財政、稅務、衛健委、農業、食品安全、安監、法檢及政法、金融、企業等各行各業。

Ⅲ 如何構建數據治理模式中的職責體系

1 、隨著大數據熱潮的不斷興起，數據資產概念已經被越來越多的企業所接受，大部分企業開始重新審視自身所擁有的數據，對內加強數據對於公司業務模式創新、流程優化、精細化營銷等場景下的應用，對外探索各種數據價值變現的途徑，為公司在市場化競爭的環境下提升競爭力提供支撐和助力。在這個背景下，數據治理的概念也引起了越來越多單位的重視，特別是金融、通信和能源等國內信息化相對領先的行業，這些行業中的大部分單位已經把數據當做一項重要資產來進行管理，從組織、制度、流程和技術等多個方面入手展開數據的匯總、管理和應用的工作。
2、相關數據治理理論以及職責體系的定義
2.1 DAMA數據治理體系
國際數據管理協會DMBOK一書中對數據治理的定義如下：「數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合（規劃、監控和執行）。數據治理指導其他數據管理職能如何執行，是在數據管理之上的更高一層的規劃和控制」，從中可以看到DMBOK把數據相關的活動劃分為數據治理和數據管理兩部分，其中數據治理重點關注於整體制度的規劃、監控和執行，用於指導和規范數據管理工作的開展。而數據管理工作是針對數據運營和操作所展開的日常活動，例如：數據架構設計，數據標准和數據質量管理等等。
數據治理處於數據管理的核心位置，包括了數據戰略、組織和角色、政策和標准等等，在組織和角色方面，DMBOK提出了數據治理的「三權分立」模式。數據治理包括立法職能（策略和標准）、司法職能（問題管理）和行政職能（管理、服務與合規）：數據治理機構的職責包括設置策略、標准、架構和規程，以及解決數據相關問題。數據管理組織的職責包括：管理、監控和執行數據政策、標准和程序，協調、維護和實施數據架構。如圖1所示。
在這個模式中，DMBOK強調數據治理的立法司法和執行之間的獨立和相互制衡，這是數據治理模式三權分立中的關鍵點。DMBOK明確提出了首席數據官、數據治理委員會、數據治理辦公室、數據管理管理專員等概念，對企業數據治理工作的開展起到了很大的推動作用。但是DMBOK對於三權分立模式如何在企業中落地實施著墨不多，這也需要根據企業規模、管理模式方面的特徵來進行具體的落地實施。
2.2 DGI數據治理體系
數據治理研究所（DGI）提出了數據治理的簡單定義和復雜定義。簡單定義為，數據治理是對數據相關事務行使權力並進行決策的一系列活動。復雜定義為，數據治理是關於數據信息的決策權和責任制的體系，並按照共同約定的體系模型落地實施。該模型對數據信息的相關環境、人員、時間和方法、行動都進行嚴格、明確的定義，實現正確的人員在適當時間對合適環境中的相關數據，按照定義的方法採取必要的行動，確保數據滿足規范要求。
在數據治理組織方面，DGI認為一個公司的數據治理組織主要有以下三部分組成：
（1）數據利益相關人：有可能影響數據或者被數據所影響的任何個人和團體，例如：數據架構團隊、業務團隊，DBA等等。
（2）數據治理辦公室：數據治理日常運行的溝通、協調機構，需要推動相關制度的落實、監控日常工作開展情況，推動問題的解決等。
（3）數據管家團隊：負責各自領域數據的管理工作，制定數據的業務規則，採集數據和應用數據來支持工作，並負責自身數據相關質量問題的解決。
2.3 非侵入式數據治理體系
Robert S.Seiner是國際數據治理領域的知名專家，根據對數據治理領域常見痛點的總結，結合自身數據治理經驗的總結，提出了非侵入式數據治理模式《Non-invasive Data governance》，這種模式強調一種自下而上的數據治理方式，和DMBOK、DGI等方面的模式有顯著區別，並在國際上有很大的影響力。
非侵入式數據治理模式的主要特點如下：
（1）數據管理專員是根據當前的工作職責而識別出來的，並對其工作職責進行規范化，而不是讓他感覺到給他增加了新的工作任務。
（2）在現有的策略、流程和方法之上增加數據治理控制的功能，而不是引入新的流程或者方法。
（3）數據治理是統一支持企業范圍內所有的數據集成、風險管理、商業智能和主數據管理等活動，而不是在各自的領域施加不同的控制。
（4）需要讓高層領導者了解這是一種實用的、對現在沒有改變的，高效的數據治理模式，可以協調數據所有者之間的關系，強調把數據當做企業資產進行管理的方式，而不是構建一套獨立的數據治理機制。
（5）非侵入式數據治理模式的關鍵點是高效的溝通，並且能夠充分利用已有的優勢。
在這種模式下，整個數據相關的角色包括操作層的數據管理專員、戰術層的主題域數據管理員、戰術層的數據管理協調員、戰略層的數據治理委員會、戰略層的指導委員會、數據治理團隊、數據治理合作夥伴等七類角色。
這些組織角色的設置和DMBOK中的設置有相似之處，但是在非侵入式數據治理體系中更加強調這些角色的建立是根據其當前工作職責的識別來制定的，不是新增或者重新招聘，這些角色中除了數據治理團隊之外，其他角色都是兼職人員。
3 實踐中的數據治理模式以及職責體系
數據治理相關理論對數據治理相關的職責體系進行了描述，但是企業應該如何構建職責體系沒有涉及，在實際的應用場景中，特別是國內的企事業單位，大部分都是自上而下的方式來構建各自的數據治理職責體系，更多的是參考DAMA數據治理體系中的結構設計，對於非侵入式數據治理體系這種模式國內的實踐案例不多。
數據治理職責體系在國內企業中主要存在兩種類型四種模式：
（1）實體組織類型：獨立數據管理組織模式，IT部門下屬數據管理組織模式。
（2）虛擬組織類型：IT部門牽頭的虛擬數據治理組織，業務部門牽頭的虛擬數據治理組織。
3.1 獨立的實體組織
獨立的數據管理組織模式是把數據業務化的一種方式，針對數據這一企業資產設立獨立的部門來集中進行數據資產的運營和管理。這種模式是完全脫離IT部門再重新建立一個獨立的數據管理部門，統一負責數據架構、數據標准、數據質量和安全等方面的管理，並且對IT部門建設項目中的數據需求、設計和變更進行管理，確保新建項目中能夠滿足公司數據管理方面的要求。同時，有的公司也會把數據分析、數據運營變現的工作放在數據管理部，從而可以把數據管理部門從成本中心轉變為利潤中心，實現從數據到利潤的變現。
這種模式強調數據管理部和技術部之間的平衡，有利於制定獨立的數據管理政策和保證相關政策的落地實施，同時明確了公司數據管理運營許可權的歸屬部門，有利於打破數據的部門壁壘，可以促進數據價值的發揮。同時，由於數據管理部門不僅僅是進行數據管理，同時也可以進行數據分析和變現的工作，業務價值比較容易體現，對於提升自身數據團隊人員的積極也有很大幫助。
3.2 IT下屬的實體組織
由於數據是信息系統的附屬物，隨著信息系統建設的逐漸成熟和穩定，很多公司為把信息化的重點逐漸轉移到數據的管理和分析應用等方面，而信息科技部門往往被認為是最了解數據的部門，因此很多公司會在信息科技部門下面成立獨立的團隊來開展數據管理的工作。這種模式很多的是問題驅動式的，由於數據分析應用過程中面臨的數據問題越來越多，迫切需要進行管理，而數據在公司內部的戰略位置還沒有非常高，所以會選擇在IT部門下設獨立的數據管理部門，在制定數據管理政策和標準的同時，推動數據質量問題的處理，可能還會承擔數據維護的工作。
這種模式下數據管理部的人員出自於信息科技部門，對信息系統就非常熟悉，了解存在的數據問題，和項目人員的溝通交流很方便，相互之間也很容易協作。但是，經常會出現以技術的視角來考慮數據管理的問題，很多數據政策、標準的落地實施常常會妥協於項目實施時間、成本等方面的約束。
3.3 IT牽頭的虛擬組織
由於成立實體的數據管理團隊對組織架構的沖擊比較大，特別是國內的央企和行政事業單位，因此成立虛擬的數據管理組織就成為很多企業採取的模式。信息技術部門往往會極力推動數據治理組織的建設，希望通過公司高層領導的支持，加強公司業務部門在數據管理工作過程中的參與度。而由於IT部門更了解信息系統，更了解技術，理所當然的就成立了由IT部門牽頭的、各業務部門參與的、虛擬的數據治理組織。這種模式會參考DAMA數據治理組織的模式，設置數據治理委員會、數據治理辦公室，業務數據管理員等架構模式，其中數據治理政策的制定、推動實施、監控和協調等主要工作會落實在數據治理辦公室，數據治理辦公室由IT部門負責落實和管理，在IT部門中有可能會指定全職的人員來進行協調和管理的工作，其他的大部分人員都是兼職的。
這種模式的優點就是對組織架構的沖擊比較小，建立成本較小。虛擬組織很容易建立，但是推動數據治理相關制度具體落地執行的難度非常大，業務部門的參與度不高，數據治理的業務價值也不容易體現，因此針對這種模式，建議數據管理部能設置專職的數據管理角色，業務部門的工作職責要能夠落實到崗位描述中。
3.4 業務牽頭的虛擬組織
這種模式是對第三種模式的演進，由於國內很多企業IT部門都是相對弱勢的部門，話語權不強，導致數據治理的制度、標准很難落實，為此，很多企業建立數據治理組織的時候會選擇一個強勢的業務部門牽頭，IT部門配合的模式，例如銀行的風險管理部門、財務部門等等。
這種模式下由於業務部門對於數據的需求和痛點很了解，比較容易體現數據治理的業務價值，同時，由於部門話語權比較強，相關的政策、標准和措施比較容易落地執行。缺點就是牽頭業務部門需要平衡本職業務工作和數據治理工作的投入，同時，由於對信息技術和數據沒有那麼了解，往往需要增加專職的數據管理員。
4 雲南電網數據治理職責體系實踐
雲南電網數據治理組織採用IT牽頭的虛擬組織形式。數據治理委員會職責由網路與信息安全領導小組履行，數據治理管理辦公室職責由網路與信息安全領導小組辦公室履行。在信息部下設置數據治理業務專員，在信息中心下設置數據治理技術專員，其他各業務部門設置數據聯絡員。
4.1 數據治理委員會工作職責
在數據戰略層面：主要負責監督數據戰略和數據政策的實施和執行情況，監控數據風險。
在數據管理層面：主要負責公司數據戰略的目標和策略、數據體系規劃、數據政策制度、數據質量、數據標准、數據需求等數據領域的重大事項審批以及監督評價。
具體職責包括：
（1）對重大數據治理相關事項進行決策，監督數據治理相關工作的開展；
（2）審批公司數據治理工作考評方案，並監督考評結果；
（3）定期向董事會報告公司數據治理相關工作情況。
4.2 數據治理管理辦公室工作職責
數據治理管理辦公室是公司數據治理工作的直接領導與組織部門，負責數據治理相關各領域、各環節的決策支持、監督執行和組織落實。其主要職責包括落實數據治理決策層分配的工作，制定並審議數據治理相關工作流程和各項制度，組織推進公司各部門及基層單位開展數據治理工作。具體職責包括：
（1）審議數據治理工作相關的制度和細則及工作流程；
（2）指導數據標準的編制、執行、變更、復審的協調、決策等管理工作，審查數據標准相關方案，審議數據標准相關的重大事項等；
（3）定期向數據治理決策層匯報公司數據治理工作情況；
（4）負責審議並指導數據治理執行層工作並聽取匯報；
（5）指導數據治理工作考評方案制定，並檢查數據治理工作評結果。

Ⅳ 數據治理的主動數據治理優勢、應當避免的問題

主動數據治理的優勢
主動數據治理的第一個優勢是可在源頭獲得主數據。具有嚴格的「搜索後再創建」功能和強大的業務規則，確保關鍵欄位填充經過批準的值列表或依據第三方數據驗證過，新記錄的初始質量級別將非常高。
主數據管理工作通常著重於數據質量的「使它干凈」或「保持它干凈」方面。
如果 MDM 系統中的數據質量初始級別非常高，並且如果您不會通過從 CRM 或 ERP 源系統中傳入不精確、不完整或不一致的數據來連續污染系統，則主數據管理的「保持它干凈」方面非常容易。
主動數據治理還可有效消除新主記錄的初始錄入和其認證以及通過中間件發布到企業其餘領域之間的所有時間延遲。由用戶友好的前端支持的主動數據治理可將數據直接錄入到多領域 MDM 系統中，可應用所有典型的業務規則，以整理、匹配和合並數據。當初始數據錄入經過整理、匹配和合並流程後，此方法還允許數據管理員通過企業匯流排將更新發布到組織的其它領域。
主動數據治理方法消除了「數據治理官僚化」這一認識，因為主數據的授權已推給上游的業務用戶，使數據管理員處於很少被打擾的角色，他們將不會成為諸如訂單管理或出具發票等關鍵業務流程的瓶頸。
銷售和營銷均受益，因為可更迅速且經濟有效地完成營銷活動，在啟動活動之前無需前期數據糾正。財務上也受益，因為將一次性捕獲新客戶需要的所有數據元素，添加新客戶的流程包括提取第三方內容並計算信貸限額，然後將該信息傳回 ERP 系統。
沒有直接訪問 MDM 系統許可權的客戶服務代表通常必須搜索幾個系統，找到他們需要的信息，從而採取措施。當通話中的客戶沒有耐心時，很難提供高級別的服務。當所有信息存儲在 MDM 系統中並可通過有效、用戶友好的前端進行訪問時，客戶服務代表將能夠訪問每個客戶交互需要的所有數據，並能夠在需要時授權新數據。
通過使 MDM 成為錄入系統及記錄系統，您能從本質上將數據維持在「零延遲」狀態，它在這種狀態下適合企業中的任何預期使用場景，同步到 CRM 和 ERP 系統的數據的清潔性、精確性、時效性以及一致性應當處於最高級別。
主動數據治理避免出現的問題
已發展到主動數據治理的組織報告了關於關系管理、歷史記錄、工作流程以及安全性的一些常見教訓。
關系管理
MDM 應當成為不僅是主數據而且是主數據間的關系的記錄系統。它成為全方位了解不同系統的數據如何互相關聯的中心位置。例如，多領域 MDM 系統將來自訂單管理系統的銷售訂單和應收帳款中的發票關聯在一起。這些關系或層次結構顯示在與 MDM 系統數據直接交互的用戶界面中。用戶界面還可用於查看主數據間的關系並在 MDM 系統中直接編輯它們。因此，MDM 還成為關系的錄入系統。
歷史記錄
當您從諸如 CRM 系統等外部系統中接受新記錄或更新後的記錄時，可能會限制您跟蹤該記錄的歷史記錄，因為外部應用程序作出了一些限制。當 MDM 為錄入系統和記錄系統時，審計歷史記錄的復雜跟蹤和數據的沿襲成為可能。隨著時間的推移，它甚至可顯示核心主記錄的更改，按照各種用戶和流程在動態時間視圖中顯示插入和更新，可跟蹤和顯示每個屬性中的每個更改。工作流使用可配置的前端可設計和執行基本工作流功能，因此最終用戶可輸入新主記錄。但是，這些新記錄可能需要數據管理員的批准步驟，然後才能將它們完全接受到多領域 MDM 系統中並發布到企業的其它領域。另外一個工作流應用程序在數據管理員的任務隊列中。匹配或自動合並重復記錄遇到的例外傳送到相應的數據管理員。高級功能允許將問題提交給相應的人員，當用戶在休假時可自動重新傳送給後備人員。通過直接查看特定工作流步驟和這些流程的經過時間，減少了花費在查詢新記錄或更改後的記錄狀態的時間。
安全性
用戶界面應當是可配置的，並且不同的工作角色具有不同的訪問和許可級別。幫助數據管理員解決差異的一些數據元素可能不適合企業中的每個人查看。此外，即使在一個工作角色內，例如數據管理員，您可能需要不同的安全性級別，同時更高級別的人員能夠對更廣泛的記錄集執行更多操作。而且，您可能需要分離訪問許可權，例如德國的數據管理員不能查看法國客戶記錄。
使用 MDM 外部的 CRM 或 ERP 系統作為錄入系統時，該應用程序的安全模型可能會在誰有權對哪些記錄進行哪些操作方面強加一些限制。將主記錄的錄入和維護直接移到 多領域 MDM 系統之後，您可更加詳細地控制數據的安全性，可具體到每個屬性或欄位級別。

Ⅳ 各級安監管理部門及數百家相關單位隱患排查的數據需要上報到隱患排查治理系統，自動上報工具有哪些

數據上報可以找 博 為的小幫軟體機器人，可以提升數倍效率。

各級安監管理部門及數百家相回關單位隱答患排查的數據上報到隱患排查治理系統，這個數據上報的量有點大，涉及到的單位比較多，軟體系統也很多，人工上報費時費力，很多時候還容易出錯，用小幫則可以解決這個問題。
小幫可以自動上報數據，簡單配置即可，全程自動化操作，比人工操作效率提升數倍。
目前很多數據上報都在用小幫，比如醫院的傳染病上報，一些政務平台的數據上報等

Ⅵ 企業怎樣建立完整的數據治理體系

大數據智能時代，管理不再是傳統的做法，一套完善的數據管理體系是企業長遠要生存的必須擇決。我們的生活已經離不開大數據，企業的數據管理不僅能提高員工的工作效率，提高員工的積極性，管理成本也是大大的減少，又能實現管理輕松，解放老闆！

那怎麼樣才能建立和制定完善的大數據制度標准化？其實很簡單，在原來的企業架構上導入數據積分管理即可，不必大刀闊斧的改革，方便省時。怎樣做？首先根據每個不同部門、崗位、職責等制定標準的積分規則，如下圖

在積分管理系統上根據分類，設置企業文化、工作職責、規章制度、能力等積分規則。例如企業文化規則的制定：

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導入規則後，就可根據每個的員工的所作所為點擊加入積分，自動錄入自動匯總排名，每個員工有自己的賬號，實時了解積分狀況，起到相互攀比，相互激勵的作用，積分跟升職、獎金、漲工資、福利待遇、評獎評優，甚至可以跟一切獎勵機制掛勾。更可配合薪酬制度一起使用

A.將工資細分模塊，根據目標完成度，發放相應工資，充分激勵能者多勞，減少企業閑耗。

B.根據不同職位，設置不同比重的薪酬架構，最大程度激勵員工積極性。

C.每個職位的績效考核，必須有明確的數據指標作為標准，以結果為導向，員工的激勵與壓力並行。

當然薪酬設計要掌握平衡點，這個很重要。

積分有多樣的換算方法，有按產值、按天數、按事件等換算方法，符合多樣的企業使用。

員工的行動有數據指引，做的好的獎勵積分，鼓勵員工再接再厲，是認可員工的最有效做法，員工做錯了實行扣分提醒教育，比扣錢更容易接受，畢竟積分可以再掙回來，積分越高，員工的成就感越強，地位越高，歸屬感越強，這是金錢無法做到的另一優點。數據化積分管理公示平台可對公司的運營狀況了如指掌，支持移動端，實現輕松管理，解決了傳統的人盯人管理的困境，解放老闆卻又業績提升。時代變遷，各行各業的企業轉變傳統管理，引入數據化積分管理，利用積分激勵員工爭著做事、多做事，幫助公司有效管理！

Ⅶ 新型智慧城市是以為民服務全程全時、城市治理高效有序、數據開放共融共享、經濟發展綠色開源、網路空間安

新型智慧城市是以為民服務全程全時、城市治理高效有序、數據開放共融共享、經濟發展綠色開源、網路空間安全清朗為主要目標，通過體系規劃、信息主導、改革創新，推進新一代信息技術與城市現代化深度融合、迭代演進，實現國家與城市協調發展的新生態。其本質是全心全意為人民服務的具體措施與體現。城市治理和管理不僅是國家治理體系的重要組成部分，同時也是全球互聯網治理體系的重要載體和構建網路空間命運共同體的重要基礎。過去的幾年間，我國近三百個城市開展了智慧城市，建設試點，有效改善了公共服務水平，提升了管理能力，促進了城市經濟發展。

一圖全面感知、一號走遍鄭州、一鍵可知全局、一體運行聯動、一站創新創業、一屏智享生活……讓城市更智慧，生活更便利，鄭州要對標世界一流，走在全國前列。鄭州市經貿信息委有關負責人透露，鄭州正在制定新型智慧城市建設總體方案、「數字政府」建設總體方案，瞄準2018年建成全國一流、2020年建成世界一流的總體目標，以提升民生服務和城市治理能力為重點，通過建設十大工程，努力在2020年實現「六個一」發展目標，建成國家新型智慧城市標桿市，達到世界一流水平。

一、提出「六個一」發展目標

根據正在制定並徵求意見的方案，鄭州提出了到2020年智慧城市建設要實現的「六個一」發展目標：

「一圖全面感知」——建成全面感知城市安全、交通、環境、網路空間的感知網路體系，更好地用信息化手段感知物理空間和虛擬空間的社會運行態勢;

「一號走遍鄭州」——建成電子公共服務體系，個人通過身份證號+生物識別、企業通過社會信用代碼+數字證書可以辦理各類公共服務事項;

「一鍵可知全局」——建成基於大數據、信息共享和人工智慧的決策輔助體系，在一個地方滑鼠一點即可獲取所需的來自全市各部門、各系統的所有數據，並能提供各類定製化決策支撐報告;

「一體運行聯動」——在公共安全、城市運行管理的各領域通過信息化手段建成反應快速、預測預判、綜合協調的一體化城市運行管理體系，實現市區聯動、部門聯動、軍地聯動;

「一站創新創業」——通過數據開放平台和大數據交易平台，釋放數據紅利，打造成基於開源數據的創新創業服務平台，提升數字化產業經濟活力;

「一屏智享生活」——融合政府、企業和社會組織提供的與市民生活相關的各類服務，建設一體化市民服務平台，市民通過手機等移動終端可方便快捷獲得高品質生活服務。

二、重點推出「十大工程」

據悉，圍繞「六個一」目標，鄭州將重點推進高速寬頻網路工程、全面感知體系工程、城市大數據工程、智慧城市運行管理工程、智慧公共服務提升工程、智慧公共安全體系工程、智慧城市治理優化工程、智慧產業發展工程、網路安全保障工程、標准規范保障工程等十大工程。

其中，智慧公共服務提升工程將以貫穿服務市民和企業的全生命周期需求為主線，優化整合各級各部門服務內容，建成國內領先的「互聯網+政務服務」體系和基於移動互聯網的民生服務體系，包括構建新型衛生管理和醫療服務模式、建設面向社會需求的教育智慧服務體系、建立智慧社區公共服務平台、打造智慧氣象服務新模式、構建口岸智能化便捷化通關體系等等，市民和企業服務體驗和便利程度將極大提升。

三、創新推動「數字政府」建設

作為河南省「數字政府」綜合改革試點城市之一，鄭州將通過改革和創新推動「數字政府」建設工作，建立以大數據驅動政務創新的政府信息化建設新模式，依託「數字政府」建設深化「放管服」改革，大力推進簡政放權，優化政務服務流程，實現審批更簡、監管更強、服務更優。

實現政務服務事項可100%網上申報，行政審批事項平均審批時限在法定時限基礎上壓縮50%以上，推進至少500個事項實現全城通辦，切實提升老百姓的獲得感。

鄭州將實現100項高頻服務眨眼辦，申請人刷臉眨眼後即完成申請;自助終端機提供超過100項政府服務;100項服務主動推送辦理;每一項便民舉措，全年必須完成100萬次的業務量，才算得到人民群眾的認可。同時，鄭州將建設全市統一政府移動應用APP，實現政務服務貼身隨行，整合超過500項服務內容，下載量超過100萬次。

隨著國家治理體系和治理能力現代化的不斷推進，隨著「創新、協調、綠色、開放、共享」發展理念的不斷深入，隨著網路強國戰略、國家大數據戰略、「互聯網+」行動計劃的實施和「數字中國」建設的不斷發展，城市被賦予了新的內涵和新的要求，這不僅推動了傳統意義上的智慧城市向新型智慧城市演進，更為新型智慧城市建設帶來了前所未有的發展機遇。

金鵬信息智慧城市解決方案

Ⅷ 數據治理系統哪款好用

常規的系統功能比較少，使用上也有點弊端，我們今年開始用的億信華辰的不錯。靈活、功能和安全性方面做的也好。