百分点-生态环境数据治理白皮书-59页_3mb

生态环境数据治理白皮书总结

核心内容概述

《生态环境数据治理白皮书》系统阐述了生态环境行业数据治理的必要性、流程及实践成果。白皮书旨在解决数据资源分散、质量不高、共享不足及综合开发利用程度低等问题，通过构建统一、标准、高可用性的数据资产，支撑生态环境管理与决策。白皮书从业务梳理、数据标准、主题域模型、数据质量、数据指标及赋能中心六大方面展开，为数据治理提供全面指导。

主要观点

1. 数据治理的重要性

   • 数据治理是提升数据应用水平与信息化管理水平的关键手段。
   • 它有助于减少管理成本、降低风险、增加数据资产价值。
   • 是一项长期系统工程，贯穿数据生命周期，需结合技术与管理机制。

2. 数据治理流程

   • 包括业务调研、数据标准制定、主题域模型构建、数据质量规则设定、数据指标体系建立及赋能中心建设。
   • 通过流程梳理，可全面掌握数据治理价值点，实现“全”“统”“通”的数据资产构建。

3. 数据治理目标

   • 实现数据质量提升、数据资产标准化、数据共享流通、支持智能决策。
   • 满足“精准治污、科学治污、依法治污”的需求，提升环境治理水平。

关键信息

1. 业务梳理

• 排污许可证管理系统

  • 数据类包括企业信息、许可证表、审核信息、排放信息等。
  • 业务流程涉及申请、审核、公示、审批、获取编码等环节。

• 建设项目审批系统

  • 数据类包括审批项目列表、建设地点、建设规模、污染物排放情况等。
  • 业务流程包括申报、受理、修改、报批、签发、领取批复等步骤。

• 危险废物管理系统

  • 数据类包括固废许可证、申请表单、处置信息、危废总量等。
  • 业务流程涉及制定管理计划、审批备案、分类称重、登记台账、集中处理等。

2. 数据标准

• 数据标准的作用

  • 保障数据内外部使用和交换的一致性与准确性。
  • 是数据标准化的主要依据，有助于打通数据孤岛，释放数据价值。

• 数据标准产出

  • 包括标准词库、数据元标准、代码标准。
  • 标准词库：整理标准化字段命名14276个，词根6306个。
  • 数据元标准：分为10大类、27类别、55小类，共计实体348个。
  • 代码标准：分为6大类、14小类，共计代码表49张。

3. 主题域模型

• 主题域分类

  • 环境质量数据主题域：包括大气、水、土壤环境质量数据及监测站点信息。
  • 生态环境信息主题域：涵盖自然生态、农村生态、生物多样性等。
  • 污染源信息主题域：包括工业、农业、生活、移动及施工工地污染源。
  • 视频监控信息主题域：涉及污染源和监测站点的视频监控数据。
  • 环境科技及产业主题域：包括科技成果、科技产业及认证信息。
  • 政策法规标准主题域：涵盖政策法规及行业标准。
  • 政务管理信息主题域：涉及机构人事、规划、资产管理等。
  • 社会经济资源主题域：包括人口、工商、经济、基础设施等。
  • 地理信息主题域：记录基础地理信息和环境空间数据。
  • 自然资源主题域：包括气象、水文、水利枢纽等自然环境数据。

• 概念模型

  • 建立实体与业务对象、业务活动之间的关系。
  • 包括引用关系（一对一、一对多、多对多）和继承关系。

• 逻辑模型

  • 通过二维表结构展示数据之间的联系。
  • 包括数据类型、约束及说明，如水质自动站基本信息、大气监测数据、地表水功能区划等。

4. 数据质量规则

• 数据质量是数据价值的重要保障。
• 通过设定检查项，可高效发现并解决数据质量问题，为数据清洗提供基础。

5. 数据指标

• 数据指标体系是生态环境数据治理的重要成果。
• 结合管理部门常用的考核指标，梳理出数据逻辑与指标体系，支持精细化管控。

6. 赋能中心

• 固定污染源中心：聚焦污染源管理，提升数据治理的针对性。
• 数据服务中心：负责数据的存储、管理与服务。
• 数据可视化中心：提供数据可视化支持，辅助决策分析。

总结

本白皮书通过系统梳理生态环境业务流程与数据治理流程，构建了完整的数据治理框架，涵盖数据标准、主题域模型、数据质量规则、数据指标及赋能中心等内容。它为生态环境数据治理提供了清晰的路径与方法，推动数据资产的统一、标准化与高效利用，从而支持国家生态环境管理的智能化与精细化发展。