基于规划和自然资源的空间数据治理研究

李 静,崔 蓓,毛燕翎,杜佳琪

(南京市国土资源信息中心,江苏 南京 210005)

0 引言

大数据的优势在于提升政府各部门间数据资源的关联度、开放度、共享度。新时代背景下自然资源管理部门职能的整合,使得管理视野越来越投向城市综合管理、社会精细治理,导致过去分散的数据逐渐汇集在一起,具备了形成大数据的基础。部门合并后物理意义上的融合速度,很大程度上依赖于数据融合治理的速度。随着数字中国、大数据战略的推进,推进数据融合、业务融合、技术融合,实现跨地域、跨层级、跨系统、跨部门、跨业务的精细化协同管理与服务已经成为当前我国政府信息化的指导思想。国家大数据战略的制定、政府“五跨”数据治理融合建设正快速推进。规划和自然资源数据治理是推进自然资源信息化建设、推进国土空间治理能力现代化的基础与前提[1]。

1 数据治理工作的必要性

1.1 推动国家治理体系和治理能力现代化的关键组成

“十四五”规划纲要提出聚焦于数字化发展,把握战略优势,深入探索数字化应用与服务新图景,加快数字化发展,建设数字中国。规划和自然资源数据涵括了土地、矿产、海洋、森林、草原、湿地、水等各门类及空间规划等相关数据资源,数据种类繁多、来源多样,标准不一、结构复杂,难以直接运用于政务服务和公共服务。推动规划和自然资源数据治理是全面推动我国国家治理体系及治理能力现代化的有力保障,以数字化改革推进空间治理现代化水平再上新的台阶。

1.2 加快数字中国和智慧城市建设的重要措施

党的二十大报告提出,要“加强城市基础设施建设,打造宜居、韧性、智慧城市”。国务院发布《加强数字政府建设的指导意见》,提到“五大体系”,其中包括“构建开放共享的数据资源体系”。随着大数据、云计算、人工智能、区块链等现代科技的更新发展,新一代信息技术的发展渗透在政务治理、社会民生等领域,也为自然资源信息化提供了重要机遇。规划和自然资源管理视野越来越投向城市综合管理、社会精细治理,通过数据治理构建智慧城市的空间基础底板,让发展成果更多更公平地惠及人民,不断增强老百姓的获得感、幸福感、安全感。

1.3 落实自然资源“两统一”管理目标的有力抓手

为全面支撑自然资源部门行使的“两统一”职责,实现山水林田湖草整体保护、系统修复、综合治理,需要构建以基础地理、各类自然资源以及生态保护红线、永久基本农田、城镇开发边界等管控性数据为底板的一体化自然资源数据体系。同时在自然资源业务融合的基础上,对自然资源业务数据进行融合治理,打通纵向、横向部门协同联动,实现数据资源在各组织机构部门的共享、服务和应用。在大数据中发掘更多的数据价值,形成“用数据审查、用数据监管、用数据决策”的国土空间管控新机制,支持业务数字化创新和治理能力提升。

2 数据治理工作存在的主要问题

2.1 数据治理缺乏完整工作体系

没有建立完善的数据治理工作体系,无法从全局的视角来有效统筹各类数据的利用。一是系统内数据集中统一归集仍缺乏有力制度支撑。全局系统部门间数据的“信息孤岛”“数据烟囱”现象仍然存在,实际工作中仍然存在一些业务数据归集难、共享难等突出问题。二是系统内统一的数据标准仍有待完善。不同业务部门对同一指标的理解存在差异,部门之间、系统之间数据层次不一致、格式不一致、统计口径和加工方法不一致而导致数据准确度大幅降低的问题,归根结底就是缺乏统一有效的数据标准。治理不仅仅是技术层面的问题,更需要业务层面的发力。当前数据治理侧重于治理的技术,在实际工作中由于缺少工作方案,业务部门在数据治理过程中发挥的作用有限,仅处理数据治理技术层面的问题,难以发掘数据治理更大的价值。三是系统内各部门数据质量仍需提升。规划和自然资源业务数据是一切管理工作的基础,系统内数据在准确性、唯一性、完整性、一致性、关联性、现势性上或多或少与客观实际相比仍有改进空间,数据质量的提升是数据发挥作用的基础保障。

2.2 数据治理缺乏业务关联整合

数据治理往往只针对数据本身而忽略了数据与业务流程之间的关联性,从而使数据治理的数据无法为业务决策提供准确及时的数据支持。例如,解决土地全生命周期关联问题的关键是要将土地业务各环节成果数据进行关联,当前规划和自然资源数据内容较分散、关联度较低。缺乏数据全生命周期、全空间演化与全要素关联,难以适应“两统一”职能共同体的使用要求。另外,纳入“规划和自然资源一张图”的部分关联业务数据存在缺乏数据字典、坐标系统不一致等问题。以数据应用为导向,对多源异构数据进行集成,实现数据的充分融合。在不同系统之间还存在同一业务数据不同年份及不同区域的版本数据,各个应用系统产生的数据量、表、字段等都大小不一,数据之间的关联关系很难建立。不能一数一源的数据现状导致自然资源部门内部和对外与有关部门信息难以实现高效共享以及业务协同联动。

2.3 平台功能建设方面有待加强

自然资源部门大部分业务应用系统由各部门在不同阶段建设,致使各类数据管理口径和模式不一致、数据标准差异大,同词不同义、同义不同词等问题普遍存在,导致很多业务应用系统难以同步使用,给业务办理带来诸多不便与困扰。一是支撑规划资源数据中心建设能力有待加强。《国土空间调查、规划、用途管制用地用海分类指南(试行)》等文件的发布对三调等数据服务提出了新的要求,平台在生产库、成果库、发布库的良性生态建设,数据资源目录建设与数据共享支撑方面需进一步加强。二是平台的数据资源目录功能有待完善。针对一数一源、数据共享、数据更新三大数据管理核心要求,目前缺乏数据资源目录标签化管理和更新功能,难以实现多维度以及不同应用维度和管理视角的数据资源目录分类、组合和扩展以及数据资源目录管理、数据版本管理、数据查询统计等实际需要。三是数据更新功能有待完善。为实现数据更新工作统筹管理,有效维护成果数据的时效性、准确性、一致性,需进一步强化数据分层、分时管理机制,优化数据更新流程、方式、模型、策略,持续构建统一规范一数一源的数据更新机制。四是数据治理工具不够丰富。需研发专题数据监控规则定义、数据流程管控、数据质量追溯等数据质量管控工具,通过可视化组装方式,智能装配业务场景,提升数据从成果库到发布库的过程构建和管理能力。

3 数据治理工作的总体思路

3.1 总体目标

运用大数据技术提升国家数据治理水平,实现政府治理与决策的科学化和精准化,推进治理体系与治理能力现代化是深化改革总目标,国土空间数据治理是推进的关键环节。规划自然资源数据治理的总体目标是提高业务数据质量、加强部门协作和业务数据共享,在降低部门风险的同时实现数据资源资产价值的最大化[2],具体包括提高数据质量、促进数据融合、挖掘数据价值、规范数据流程四方面。围绕业务工作中的难点、痛点,按照“先研究、再试点、后推开”原则,聚焦耕地保护规范化、城市管理精细化、优化国土空间开发利用格局、提高土地资源使用效率等需求,为规划资源数据治理体系和治理能力现代化提供支撑。开展规划和自然资源数据治理,提高归集、分析、应用数据的能力,加速数据在政务服务、民生保障、政府治理、公共支撑等领域的创新应用,建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的工作机制,加速数字化转型,打造智能化政府。

3.2 基本原则

通过组织机构建立,明确各业务部门职责要求,制定和实施系统化制度、流程与方法,确保数据资源统一管理、高效运行,并在机构管理与服务中充分发挥价值的动态过程。应遵循如下原则:(1)合规性。数据治理可以确保数据符合法规和政策要求。数据治理能够满足合规性要求,包括保密性、完整性和可用性等方面的规定。(2)可用性。数据治理可以确保数据在各部门和应用程序之间流通,并保证数据的可用性。这有助于推动内部信息共享和协作,提高工作效率。(3)安全性。数据治理可以确保数据的安全性,包括从外部攻击和内部滥用等方面保护数据。数据治理通过制定安全策略和流程,管理数据访问权限、监控数据使用情况和加密敏感数据等方式,确保数据的安全性。(4)覆盖性。数据治理应覆盖数据资源的全生命周期,覆盖业务管理、运行流程中的全部数据,覆盖内部数据与外部数据,覆盖监管数据以及所有分支附属机构。(5)有效性。数据治理应当真实准确客观反映管理机构的实际情况,并有效应用于管理与服务。应当持续开展,建立长效机制。

3.3 总体设计

数据治理框架由数据治理、平台治理、业务治理、应用场景构成,伴随着制度治理和标准治理。数据治理包括生产库、成果库和治理库的治理。生产库在保持原有业务工作和业务系统连续性的情况下,通过汇交、推送、在线采集等方式构建成果库。通过数据清洗、处理、关联、挖掘不断发布专题治理库。

平台治理包括数据运营和共性能力支撑,其中数据运营包括专题服务、定制服务、知识服务、数据治理、数据管理、数据共享等,提高平台的数据运营能力。共性能力支撑包括归集工作、治理工具、统一赋码、智能分析、运行维护、数据安全等,为平台提供丰富的治理工具。业务治理包括要素治理、流程治理、管控治理,其中:要素治理包括业务信息、业务体系、业务架构;流程治理包括组织协同、处室协同、智能协同、活动协同;管控治理包括管控依据、管控行为、管控要素、管控指标,通过业务治理形成业务链,促进数据与业务融合治理。应用场景包括资源调查、多规协同、用地审批、不动产登记、耕地保护、动态监测、生态修复、智慧城市等一系列重点应用领域。

3.4 治理思路

规:规范建设。依据测绘、土地、矿产、森林、草原、湿地、海洋等各类数据的国家标准和行业标准,结合各类数据资源实际图层结构、属性结构等,建立一套可扩展、可操作的自然资源数据标准规范,明确数据分类与编码、数据内容、图层结构、属性结构、文件命名规则、数据共享交换标准和元数据标准,保障数据的真实性、准确性和实用性(见图1)。

汇:数据汇集。有计划、有组织、持续汇集各类自然资源和国土空间数据,包括空间数据与非空间数据、结构与非结构数据、二三维数据等。全盘梳理自然资源业务数据资源,厘清数据家底,梳理自然资源的数据资源目录。建立数据汇总、处理机制,研发数据汇交工具,汇聚自然资源多源多类数据,通过保留自然资源业务系统接口接入等技术抽取数据聚合至核心数据库。

管:数据管控。围绕自然资源业务现状和需求,对数据现状进行全盘分析,明确数据问题,构建数据治理路线,制定贯穿自然资源数据全流程的标准化、体系化管控手段。通过建立数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据全生命周期管理等规则,实现数据的清洗、分类、转换、关联、质检、入库、管理等治理措施的一体化管理,实现对数据多源融合的有效组织和管控。

融:数据融合。按照自然资源数据体系框架,基于自然资源数据标准体系,在空间、时序、比例尺上对各类数据进行分类转换、数据规整、血缘分析、多源校核、融合集成,并添加数据标签,形成统一的数据视图,建立统一的数据模型。以空间位置和业务关联关系为纽带,分析各类自然资源数据关联关系,剥离无效数据,形成元数据关联关系分析图,实现多源自然资源数据融合。

用:数据应用。数据治理的最终目标是提升数据价值,数据如何用才是核心问题。基于“规、汇、管、融”形成的标准化海量自然资源数据,经过深度挖掘与智能分析,可应用于多样化决策场景中。基于自然资源大数据,勾勒数据画像,建立统计分析模型、构建指标监测模型,进行数据挖掘,形成可扩展、可集成、可复用的数据成果,构建数据更新机制,保障数据动态鲜活。

4 推动数据治理工作的建议

4.1 编制数据治理通用规则,建立标准化体系

数据治理标准化工作是破除管理困境、提高数据质量、释放数据价值的关键所在。构建规划和自然资源数据的标准化体系,开展数据治理标准化体系,为后续的数据挖掘与分析利用提供便利,实现规划和自然资源数据的真正价值。结合现有自然资源领域的国家、行业或地方的标准规范,建立一套完整的数据治理标准体系,包括基础通用、数据基础设施、数据资产管理、数据共享应用和数据安全管理五类。支撑规划和自然资源数据日常运行、数据更新及对外提供数据服务等。为后续的数据分析、挖掘与应用提供便利,实现规划和自然资源数据的真正价值。

围绕国土空间数据采集、管理、交换、共享等数据应用与服务,建立自然资源数据汇集管理和共享服务相关数据应用规范制度,推动国土空间数据跨部门协同、业务衔接和资源共享,逐步消除信息孤岛,推进自然资源管理决策和社会化服务综合应用[2]。构建“一码一谱”数据治理体系。通过“宁资码”动态继承业务数据串接,实现覆盖“山水林田湖草”的自然资源全对象赋码关联与管理,将土地“批、供、用、补、查、测、登”土地全生命周期成果进行串联,真实反映资源对象的动态演变过程。实现自然资源部门信息共享、数据融合、业务联动。

4.2 打通数据关联治理,实现空间图形信息融合

在所有数据摸查分析结果中,最重要的是数据实体关系图和数据流图。前者可全面展现整个自然资源部门的所有业务涉及的数据实体及其关系,后者则体现各类数据的逻辑流向和逻辑变换过程。数据关联治理包括横向的不同业务之间前后的关联,也包括纵向业务中信息的前后关联。在业务模型构建的基础上,先试点建设开发利用条线和保护修复条线的数据关联治理,再逐步铺开,最终通过统一技术标准、统一数据管理、统一数据关联,以“一码”为核心实现地块的全生命周期关联和演变过程管理。基于业务治理,围绕数据和应用展开治理,最终达到整个“山水林田湖草”全过程一体化数字化治理,进而形成全流程贯通、全信息集成、全环节监督和内外互联互通的协同治理工作模式。

4.3 促进业务数据融合关联,串联业务全流程

以基础地理数据、土地现状数据和权属数据为基础,开展数据融合,在试点区域重点针对基础地理数据中的居民地、植被和交通面状要素及土地现状数据,通过空间信息和业务信息比对,实现空间图形信息和业务信息的融合,同时对暂时无法融合的数据提出融合建议[3]。一是空间信息融合。通过地物表达方式、数据空间位置、数据精度、数据时效和业务信息等几个方面进行分析对比,根据比对分析结果和实际业务需要按照一定的规则进行融合,不对现有数据进行修改,保留融合之前的历史数据信息,以保证数据的完整性。二是业务信息融合。根据需要将属性标准中的字段信息进行合并、融合等。主要包括三类:一是字段唯一值信息,通过地理实体编号进行统一编号;二是意义相同的字段需要进行融合,如行政区划代码等;三是需要合并的属性,将统一合并到自然资源实体的属性信息中。

采用汇聚分析、标准优化方式,以核心业务数据为基础,自然资源业务应用为导向,汇聚叠加各类专项调查、管理要素、规划要素、产权要素等各类自然资源数据,通过“数字化”“空间化”“结构化”等数据集成处理技术,对数据进行标准化处理,提升数据质量。以空间位置和业务关联关系为纽带,分析各类自然资源数据的关联关系,剥离无效数据,形成各类自然资源数据的元数据关联关系分析图,基于元数据关联分析图实现指标的透明化监控,实现多源自然资源数据融合,打通业务流。在业务子系统内,做到内部信息共享、数据融合、业务联动,横向部门间打通与相关部门的信息共享和业务协同。

4.4 构建应用支撑模型,动态监测集成数据服务

一是构建应用支撑评估模型。开展国土空间基础信息平台常态化运行评估工作,收集平台运行过程中的数据归集、数据提供、服务应用和功能支撑方面的运行数据,建立平台运行评估模型,开发数据归集、数据分析提供、服务应用和应用支撑等方面的专题运行评估工具。二是完善应用支撑与整合集成。完善数据模型构建工具,基于大数据分析技术,针对历年国土调查、时空演变数据等自然资源大数据,配合数据治理工作,建立相关分析模型,从数据和业务层面辅助业务系统开展数据统计、分析、浏览等需求。

4.5 加强数据应用场景建设,挖掘数据价值

将规划和自然资源数据成果与最新技术融合,提供数据治理和管理工具,深入挖掘数据治理的应用价值。将大数据分析、数据融合等技术运用在资源调查、多规协同、用地审批、不动产登记、耕地保护、动态监测、违法监管、生态修复、智慧城市等一系列重点应用领域。针对业务协同、闭环管理不到位等问题,充分利用数据治理后形成的“数据流”,打通自然资源“业务流”,建立数字图谱应用场景,实现数据融合和知识沉淀,为业务融合提供基础。一是宁资码应用场景。进一步梳理国土空间业务数据,开展应用场景建设,形成“一码管地”“一谱管事”的用途管制全周期数据管理方案,为业务数据价值挖掘、开放共享奠定基础。实现覆盖“山水林田湖草”自然资源要素的用途管制动态演变过程。探索用途管制业务的多种串联方式,深化政务服务改革创新。二是宁资谱应用场景。引入知识图谱技术,探索用途管制业务中不同管理维度的子谱构成,用于反映项目中审批、上会、发文关系的项目图谱;用于审批过程中管控规则关系的管控图谱等,实现业务和数据的谱系化展示、管理。应用场景的建设需统筹考虑与国土空间基础信息平台、一体化审批系统等的无缝集成,实现数据与业务的有效融合,为决策提供有力保障[4]。

5 结语

构建统一的自然资源和规划数据治理体系,有助于摸清数据家底,厘清数据脉络,为自然资源和规划业务融合及国土空间用途管制提供有效的数据支撑。数据治理本质是业务数字化。本文有针对性地引入以挖掘应用数据价值为导向,根据复杂系统理论从“规”“汇”“管”“融”“用”5个维度的数据治理工作的总体思路,并通过总结打通数据关联治理,实现空间图形和业务信息融合;促进业务数据融合关联、串联业务全流程等适用于推动智慧城市的数据治理方面的工作建议,为研究数据治理框架提供了新的视角和思路,为支撑规划实施全过程管理、推动自然资源规划编制智能化、实施决策精准化研究提供了参考。