泰伯智库：时空数据治理白皮书（2024）-55页_1mb

时空数据治理发展概述

1 时空数据治理内涵

时空数据治理是针对具有时空属性数据的管理和治理，涵盖其收集、存储、处理、传输和使用等环节。时空数据治理相对于普通数据治理更具复杂性，其特点包括：

• 数据类型多为非结构化数据，占比较大。
• 数据来源广泛，包括地图数据、遥感影像、传感器数据等。
• 数据处理常需考虑地理空间关系和时间序列特征。
• 应用场景多为地理信息系统、环境监测、城市规划和交通管理等领域。

2 政策背景

国家层面近年来密集出台多项政策支持时空数据治理和数据要素市场：

• 2019年：自然资源部发布《智慧城市时空大数据平台建设技术大纲》。
• 2020年：中共中央明确数据要素作为生产要素，加快培育数据要素市场。
• 2021年：国家发布《"十四五"大数据产业发展规划》。
• 2022年：中共中央、国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》。
• 2023年：多地积极响应国家政策，出台本地数据治理实施方案。

除了国家级政策外，多个省市也发布了相关行动计划，支持地方数据要素市场建设。

3 市场规模与产业图谱

3.1 市场规模

根据泰伯研究院预测，中国时空数据治理市场规模将在2023至2030年保持高速增长，复合年增长率约19%，2028年有望突破千亿元。

3.2 产业图谱

时空数据治理产业链包含三个主要环节：

• 上游：基础设施和数据源，包括算力基础设施、物联网数据、遥感数据等。
• 中游：时空数据治理技术服务，主要包含主数据管理、数据标准管理、数据模型管理等。
• 下游：应用层面，主要包括城市治理平台、智慧交通平台、自然资源平台等。

4 体系框架与技术标准

4.1 治理框架

时空数据治理将数据生命周期划分为时间和空间两个维度，构建一套完整的治理路径，涵盖数据质量、标准、安全及架构管理等内容。

4.2 标准和指南

目前国内针对时空数据治理的专门标准体系仍在建设过程中，更多是引用通用数据治理框架，如DAMA、DCMM等。同时，一些地方性标准和行业标准如GB/T42528-2023、DB1310/T279-2022等为标准化提供支撑。

4.3关键技术

1. 时空人工智能：包括时空计算、挖掘和推理等方向。
2. 数据可视化：包含描述型、挖掘型和交互型三种类型。
3. 数据库引擎：包括处理、分析、地理信息系统等自定义引擎。
4. 知识图谱：用于整合多源时空数据，实现多模态知识的融合和分析。

5 应用案例分析

5.1 城市治理

多个城市开展了时空大数据平台建设，如徐州时空信息云平台和海淀"时空一张图"，在城市治理中发挥重要作用，包括提升城市治理能力、数据分析等。

5.2 智慧交通

"出行云"综合交通大数据开放平台作为全国首个交通运输领域数据开放平台，在交通管理、服务等领域发挥关键作用。

5.3自然资源管理

自然资源部推动三维立体时空数据库建设，构建国家级自然资源时空数据库体系，用于国土空间规划。

6 未来发展趋势

6.1 应用趋势

• 时空数据治理将形成共识，成为数据治理重要领域。
• 传统数据治理工具将为时空治理增添动能。
• 技术的场景化落地应用成为核心。
• 交通数据治理将获得重点关注。

6.2 技术趋势

• 时空数据治理是数字孪生的基础。
• 时空AI和智能预测将实现大规模应用。
• 非结构化数据处理能力得到强化。
• 数据安全将在数据治理中获得更多关注。

7 存在的问题与建议

目前，时空数据治理存在以下问题：

• 重管理、轻治理，缺乏对治理机制的重视。
• 对时空数据治理认知不足，缺乏共通对话标准。
• 数据安全重视程度不够。

建议如下：

• 强化数据治理共识，将治理机制与数据价值紧密结合。
• 制定统一的时空数据治理框架与标准。
• 加强时空数据安全立法，建立专门监管机构。