人社数据治理平台：规范体系与实施步骤详解

该文档是关于"人社数据治理平台建设方案"的详细规划和实施步骤，旨在提升人力资源和社会保障领域的数据管理水平。主要内容分为几个关键部分： 1. 数据治理实施前的准备： - 数据标准建设是核心，包括行业用工分析的标准化、农村劳动力转移就业监测等。标准建设不仅涉及基础分类标准，如元模型和命名规范，还涵盖了数据类型规范，如字符串、小数、整数等，以确保数据的一致性和准确性。 - 规范了表名称、字段名称，如业务域_+模块_+功能点的命名格式，以及数据类型规范，用于指导信息系统的设计，形成数据治理的标准化基础。 2. 数据接入与探查： - 数据治理实施过程中，利用数据探查工具对业务系统中的数据进行快速分析，识别现有数据的分布和质量问题，为后续的数据治理工作提供依据。平台支持多源数据接入，如Kafka、Oracle、MySQL、ES、FTP等，通过构建原始库打破不同系统间的孤立数据状态。 3. 数据处理与标准化： - 数据标准化是关键环节，通过统一字段和规则，确保数据一致性，比如将原始库中的数据转化为符合标准的“标准库”。示例成果展示了标准化后的数据资源目录，这有助于提高数据质量和可用性。 4. 数据治理规范： - 为了实现对数据资源的有效管理和控制，文档强调了数据治理的规范化，包括数据接入、处理、治理、组织过程的标准化，以及数据安全和共享方面的规定。这些规范旨在确保数据的合规使用，并形成大数据的全面管控能力。 5. 作用域与目标： - 数据治理的目的是确保数据资源的可控性，即通过一套完整的规范体系，实现数据“产生-接入-处理-治理-组织-服务”全过程的管理，形成数据的可靠性和价值。 这份方案详尽地规划了如何通过建立数据标准、规范数据接入、处理和治理流程，以及建立安全和共享规则，来打造高效的人社数据治理体系，以支持业务决策和数据分析。这对于优化人力资源管理，提升公共服务水平具有重要意义。