在政务大数据治理中，如何综合运用数据归集、清洗、融合等技术手段，实现数据的安全管控与质量提升？

参考资源链接：[政务大数据治理与运营策略](https://wenku.csdn.net/doc/1zuw3m4htn?utm_source=wenku_answer2doc_content)

政务大数据治理的目标在于确保数据的准确性和安全性，以便更好地服务于公共政策和城市治理。为了实现这一目标，必须采取一系列综合的技术手段，包括但不限于数据归集、清洗、融合等。具体操作步骤如下：

1. 数据归集：从各个来源收集数据，建立统一的数据仓库。在这个阶段，需要确保数据的来源是合法和可靠的，且符合国家和地方的数据政策法规。

2. 数据清洗：识别并纠正数据中的错误、不一致性，删除重复项和无关数据，以提高数据质量。例如，可以通过数据去重、格式规范化、异常值处理等方法来清洗数据。

3. 数据融合：将清洗后的数据与现有数据进行整合，建立数据之间的关联性。这一步骤需要运用数据模型和算法，以确保数据之间的一致性和准确性。

4. 安全管控：在数据治理的每一个环节都需要考虑安全问题，如数据加密、访问控制、审计日志等，以防止数据泄露和非法访问。

5. 质量提升：定期对数据进行质量检查，包括准确性、完整性、一致性和及时性的评估，并根据检查结果进行必要的整改。质量检查可以通过建立质量监控指标和自动化检查工具来实现。

6. 质量报告：基于质量检查结果，定期发布数据质量报告，向决策者和相关利益方反馈数据治理的效果，以及存在的问题和改进措施。

在整个流程中，政策法规的遵循是基础，而技术工具和专业人员的支持则是核心。通过这样一套系统化的治理流程，可以有效地提升政务大数据的安全性和质量，为智慧城市建设提供有力的数据支撑。

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