“精准治理”在统计监测平台中的运用研究
□ 文 张芹娥 陈曙光 王鸿泉 马 薇
在大数据时代，数据治理已逐步成为政府进行智慧决策的重要基础，能够帮助政府在复杂的市场活动中，快速高效地处理分析海量的数据信息，针对各种情况制定切实有效的政策。基于此，本文以河北省工业和信息化厅统计监测和信息管理平台（以下简称“统计监测平台”）为探讨对象，阐述数据治理运用于其中的重要意义，集中分析如何通过数据治理，提高数据质量，并且为如何保障数据有效治理提供了一定的应对策略。
河北省工信厅统计监测和信息管理平台已经实现了省、市、县、乡、企业及机构数据一体化分平台管理，进行数据统一记录、归纳和整理，实现了数据快速、有效、高质量采集和汇总，解决了基层单位和企业多头报送、负担重的问题，为了解企业运行情况提供了有力的技术保障，进一步节约了人力和物力资源，提高了监测管理的总体效率。
伴随统计监测平台的广泛运用，对其中存在潜在的数据问题，如何正确理解这些数据？如何行之有效地对汇集的数据进行“精准治理”，提高数据质量，使数据可用、可信，提升对数据的管理和运用能力，成了日常工作中的要点、难点。
一、统计监测平台概述
（一）统计监测平台的涵义
统计监测平台是建立在互联网和云上的综合监测管理网络平台。具体来说，是以企业自行报送为基本需求的数据采集、处理、查询、汇总的平台软件。通过互联网信息采集和处理，实现报表的定义、发布、填报、审核、汇总和查询等管理的一体化业务处理，通过控制系统功能权限，实现不同级别用户的报表需求和数据管理。该系统将信息采集、处理、分析和内容整合等多种先进科学技术用于统计监测工作，为全面掌握企业发展情况、及时反映企业运行动态、科学研判发展趋势和领导决策提供数据支撑；为加快企业转型升级、破解社会经济发展难题提供科学依据；为全省政府主管部门的工作提供全面数据和信息支撑，从而提高工作效率，不断提升服务经济发展的水平和能力。
中国的工笔花鸟瓷画，将两种博大精深的艺术美感相结合，也成为古往今来许多瓷画家们借物抒情的重要方式，这也是使得工笔瓷画成为当时不可缺少的艺术表现方式之一。
（二）统计监测平台的特点
在当下数据已成为政务部门、企事业单位的宝贵资产，随着互联网技术的迅猛发展，数据的采集、传输、分析、展示等问题越来越重要，在企业和政府日常生产和工作过程中，会产生海量的数据，但这些数据往往没有统一的记录、归纳和整理，或者录入了系统却分散在不同部门而未持续归集，无法为后期的数据应用和分析挖掘提供服务。
为能处理复杂的报表格式及采集流程，满足当代社会数据来源多样化的特点，支持多种报送方式，统计监测平台主要解决以下问题：
数据来源的形式不统一，支撑人工填报、文件导入等多种数据采集方式，支持C/S、B/S多种应用架构体系；
对数据时效性高，管理人员应能快速编辑报表、发布报表、快速回收数据；
对数据的质量要求较高，应提供强大的运算和审核引擎、二次审批、数据锁定等多种质量控制措施；
对工作的效率要求较高，应能由系统自动完成大部分审核、汇总、退回、导入、催报、导出等数据管理工作；
业务的需求变化较快，采集的指标口径、流程应能随着业务需求变化快速适应和调整，并能自动完成系统和数据的动态升级；
然后依据质量规则制定数据质量检查方案，包括检查的范围、检查的时间、检查的规则、评分的规则、检查的责任人等，对统计监测平台汇集的数据按照制定的方案进行检查。
统计监测平台采用报表来归纳、整理和统计数据信息，它将面向技术的数据库表以业务的形式呈现给用户，并通过业务的方式进行数据查看、操作和管理。
二、数据治理的必要性
2016年4月19日，习近平总书记在网络安全和信息化工作座谈会上进一步指出：“信息是国家治理的重要依据，要发挥其在这个进程中的重要作用”；要“统筹发展电子政务，构建一体化在线服务平台，分级分类推进新型智慧城市建设，打通信息壁垒，构建全国信息资源共享体系，更好利用信息化手段感知社会态势、畅通沟通渠道、辅助科学决策”。在大数据时代，数据正在呈指数级增长，世界上的许多国家都把大数据上升到国家战略的高度，实施国家大数据战略，为政府治理的变革和创新开拓新局面。以“精准”为口号的数据治理为提升各政务部门的公共服务、市场监管、宏观调控、科学决策、资源配置等提供了契机。在这种现实的需求下，探寻统计监测平台数据治理具有十分重要的意义。
此次活动中，近九成初中生认为，本次书展可协助个人纾解压力，放松心情。多位学生表示，在阅读疗愈系书展的图书时，因书中内容与自己的状况相似，引发共鸣感，且在阅读时，情绪会随着素材中的故事起伏，得以释放内心的负面情绪，最终个人亦能从读物中获得启发。此外，参与此次系列活动的教师反应亦十分热烈。他们在疗愈系图书巡回展览期间，争相向图书馆预约参观，并认为通过发展性书目疗法这一情绪疗愈方式，较诸直接教导学生情绪调适的方法更为有效，其能让学生照见个人的情绪困扰问题，舒缓内心的负面情绪，发展同理心，开阔视野，此对提升学生的EQ和AQ，具有莫大的意义与价值。
三、数据治理的研究
IBM对于数据治理的定义是：“数据治理是一种质量控制规程，用于在管理、使用、改进和保护组织信息的过程中添加新的严谨性和纪律性。”。
(1)为观测桩-土界面土体位移,在模型桩内部装置红外微型摄像头,通过观察窗口记录土体位移.记录图像后通过改进型DIC方法可计算得到土体位移场,并可绘制位移矢量图和云图.位移云图表明桩体在沉桩过程中,桩-土界面土体竖向位移远大于水平位移,并呈现局部化特征.
数据治理的目标总体来说就是提高数据质量、在降低风险的同时实现数据资产价值的最大化。由此，数据治理从本质上看就是对一个机构（政府部门或企业）的数据从收集融合到分析管理和利用进行评估、指导和监督（EDM）的过程，通过提供不断创新的数据服务为企业创造价值。
由于建筑物的装饰装修工程牵涉面广，而且使用的工艺与技术都较为复杂，而且在进行装饰装修的过程中经常会对建筑物的内部构造产生影响。绝大多数的建筑装修工程都是在室内，那么就必须要通过科学、合理的方式来对装修施工的工序进行安排布置。除此之外，建筑装饰施工的现场管理工作相当复杂，而且在进行装饰装修的过程中会使用大量不同的装饰材料与施工人员，因此必须要投入一定的人力来对这几个环节进行严格管理。由于装饰工程当中主要以人工作业为主，并且工程施工周期短，因此在质量的要求上比其他的工程要高，所以也要采取一些有效的方式来对施工质量进行控制。
统计监测平台以建立数据标准规范为基础，运用数据处理、数据清洗、数据分析、数据可视化等技术建立数据综合治理体系，从前期数据调研规划、到中期建立数据标准、后期持续数据质量改进管理等工作，来逐步提高数据的真实性、完整性、规范性、一致性、逻辑性，来降低数据管理成本，减少因数据不可用导致的分析挖掘的偏差和损失，实现数据的“精准治理”，为深度挖掘数据的价值奠定坚实的基础。
（一）数据调研
元数据规划工作主要包括：元数据定义、元数据采集和查询、来源和影响分析等。
数据标准规划工作主要包括：标准设计定义、标准设计发布、标准查询等。
首先针对统计平台各业务系统的数据资源进行调研，了解数据情况，梳理数据调研报告。随后根据数据调研情况，从数据标准规划、元数据管理和数据质量管理等方面着手逐步开展数据治理工作。
数据质量规划工作主要包括：质量检查规则定义、质量检查方案定义、质量检查评估、质量问题分析及报告等。
通过上述工作，可以从整体上对平台中的数据概念、标准和质量进行全面梳理规划，并能够确保后续的数据治理清晰、有序。
（二）标准规划
统计监测平台涉及的业务面众多，比如电子信息、中小企业、民营经济、融资担保等企业运行数据，如果缺少统一的标准进行约束，容易导致在数据计算、处理和整合的差异，从而导致不可信数据的产生。
水资源是典型的公共资源，个人通常对水资源只有使用权。为了保护公共利益，政府通常对私人的用水行为进行控制以分配水资源，控制的方法大致包括规制、征用和市场机制。相对于规制和征用而言，用市场机制来分配水资源会使得用水人能够以比市场价格更高的价格转让水资源。从政治可行性的角度来看，采用自愿性的水权交易方法或许是最佳选择，因为政府通过规制用水人的用水行为来再分配水资源通常会引发争议较大的征收问题，这会导致水权存在较大的不确定性。［8］
小时候的我真傻，不过也傻得可爱，傻得有趣，傻得逗人……不过，正是因为这傻，才尽显儿童的天真无邪，单纯可爱。没有事业上的争权夺利，没有生活琐事的勾心斗角，童年时光真是美好。将来，有空闲时好好想想，让人再次感受童年的快乐和趣味。
数据标准工作就是对资源信息进行定义、评估、分析，实现信息的描述和格式化，达到对数据标准管理工作，为元数据管理提供相应的业务元数据信息，为数据治理提供相应的治理标准，大大降低数据治理人工成本。
（2）课题种类繁多，涉及的学科领域广阔，管理部门不能了解所有的科研项目，这就需要科研人员和科研管理部门加强沟通，协调好科研事项，完善预算评审机制。
先以元数据为基础，构建数据资源管理体系。从数据应用的角度说清楚统计监测平台数据有哪些，哪些数据能够使用。基于第一步形成的数据资源管理体系，梳理、整合各业务系统的数据资源，建立了数据资产目录树，对不同数据类型制定相应的规范约束，对相应的数据指标项行梳理和制定规范要求。
由于集装箱在运输过程中涉及地域较广，几乎覆盖了所有的运输方式，其中包括海运、公路运输、铁路运输，在这些地方大多具有通讯的条件，但有些地方由于网络覆盖不全面、地形屏蔽、天气恶劣等因素会出现没有通讯信号或信号差等问题，所以为了提高在运输过程中通信的可靠性和稳定性，采用多种通信模式融合进行数据传输的机制，多模通信机制的架构如图7所示。
（三）质量管理
在数据治理过程中，最重要的是要建立数据质量管理体系，来有效识别统计监测平台的各类数据质量问题、找出数据质量原因、监控问题发展趋势，并提供问题明细查询和质量改进建议，全面提升数据完整性、准确性、及时性，一致性以及合法性等方面的问题。
数据治理的处理对象是海量的分布在各个系统中的数据，这些不同系统的数据往往存在一定的差异：数据代码标准不一样、数据格式不一样、数据标识不一样，甚至可能存在错误的数据。这就需要建立一套标准化的体系，对这些存在差异的数据统一标准，符合行业的规范，使得在同样的指标下进行分析，保证数据分析结果的可靠性。
首先我们基于数据资产目录建立数据质量规则，定义关键数据项的质量检测规则，依据对业务的理解对不同数据项建立完整性评价、规范性评价、逻辑性评价、及时性评价、重复性评价、外建关联性、波动分析、平衡分析等不同的质量检查规则。
对数据的安全性要求高，能够严格控制数据的访问权限。
信息汇集是省工信厅重要的基础性工作。面向重点联系企业开展企业主要经济指标月度调查、年度调查、企业经济效益指标完成情况、企业产销存情况、企业出口情况的调查等，对掌握企业生产、节能、节水、环保、装备水平、研发水平等与企业生产经营、转型升级发展密切相关的指标，了解这些情况对掌握企业发展情况具有重要意义。但有许多因素会导致这些数据出现“真实性”问题，比如脏数据、错误数据、异常值数据、重复数据，数据精度不够、数据前后逻辑不对、数据标准没有统一，编码不统一、缺少相关规范、对数据理解的不充分等等。这导致我们对数据进行汇总分析和数据挖掘时，分析的结果有很大的偏差，为决策者带来了负面影响。
最后根据检查结果、数据质量管理和监控要求，对问题数据进行统计分析，并对检查产生的结果通过界面、邮件、短信等方式告警，找出问题数据出现的原因，采取手段持续改进，避免问题重复出现，周而复始，逐步提高数据质量。
四、确保数据“精准治理”的有效措施
（一）建立组织
想要开展数据治理工作，就必须先建立相应的组织机构，开展统一的治理工作，组建治理委员会，制定监管政策，明确如果数据出了问题是谁负责，在各部门、各应用系统中落实责任，保障组织间高效的沟通。
（二）制度建设
制定数据管理的办法、管理的流程、治理的规则、治理的要求、岗位要求、角色人员、奖惩措施、保密措施等，保证支撑治理工作正常、有序、有效、及时的开展。
任务驱动教学法是一种建立在建构教学理论基础上的教学法，要求在一定的情景模式下完成任务目标，体现全方位培养学生的人本主义学习理念。
（三）规范约束
加强数据的规范约束，能有效提高采集数据的质量，对核心业务数据项定义完整性、规范性、可度量等标准规范约束规则，主要针对元数据、主数据等制定相应的数据规范。
（四）系统保障
采购和开发相应的数据管理软件系统，解决数据治理过程中遇到的问题，通过系统，提高元数据管理、数据资产管理、数据标准管理、数据质量管理、数据问题分析等能力，来保障数据治理工作的顺利开展。
总之，在各类政府服务数字化转型过程中，越来越多的数据被汇集整合，统计监测平台有效的保障了各类数据信息汇集和处理，符合管理的实际需要，应长期推广。
数据治理的核心目标就是在降低风险的同时增加价值，合理的数据治理能够建立规范的数据应用标准，消除数据的不一致性，提高数据质量，推动数据广泛共享，充分发挥数据对政府及企业的业务、管理、以及战略决策的重要作用。
未来数据的“精准治理”将为各政务部门提供更及时更准确更全面的数据，在及时了解情况、惠企服务、科学研判等方面提供的数据支撑，更好支撑政务工作的开展。
在实验台右侧换上外圈剥离故障的滚动轴承，轮对转速为465 r/min时轴承座竖直方向的传感器(即图3中1通道)所采集的振动加速度信号如图4所示，图5为其谱图，由于系统噪声干扰，两幅图都看不出故障所在，需要做进一步处理。
参考文献：
[1] 人民论坛理论研究中心.政府数据治理的三个重要内涵.[J]前沿理论，2016.27(002)
[2] 张绍华,潘蓉,宗宇伟.大数据治理与服务.[M].第一版,上海:上海科学技术出版社,2016.1-224
[3] 吴信东,董丙冰,堵新政,杨威.数据治理技术.[J].软件学报,2019, 30(9):1-27
[4] 杜小勇,卢卫,张峰.大数据管理系统的历史、现状与未来.[J].软件学报,2019, 30(1):127-141
作者单位：河北省工业和信息化厅信息中心、机械工业信息中心
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