数据化集成解决方案规划

一、解决方案核心框架

基于济南城市可信数据空间建设实践及行业最佳实践，构建“1+3+N”数据集成体系：

• 1个基础底座：可信数据空间基础设施（含信创改造、隐私计算、区块链存证）

• 3大核心能力：多源数据汇聚、智能数据治理、可信数据流通

• N个应用场景：覆盖产业协同、社会治理、公共服务等领域

二、技术实施路径

1. 数据采集层

• 部署确定性网络节点，实现市直部门/企业数据直连

• 集成山东区块链研究院隐私计算技术，保障数据隐私

• 对接中国电子云"数据港"等17类社会数据资源

• 工具选型：Apache NiFi（实时流处理）+ Talend（批量处理）

• 关键动作：

2. 数据治理层

• 构建数据标准规范体系（参考GB/T 38644-2020）

• 实施数据血缘追踪（利用NiFi流实体元数据）

• 建立数据质量评估模型（含完整性、一致性、及时性维度）

• 工具选型：Informatica Data Quality + 自定义Python脚本

• 关键动作：

3. 数据流通层

• 搭建数据互通平台，支持API/区块链两种流通模式

• 开发数据沙箱环境，实现"数据可用不可见"

• 构建数据价值评估模型（基于AHP-熵权法）

• 工具选型：浪潮分布式智能云 + 山大地纬"泉城链"

• 关键动作：

三、行业场景化方案

四、实施保障措施

1. 组织保障：成立数据治理委员会，建立"业务部门+IT部门+第三方"协同机制

2. 安全保障：

• 通过等保2.0三级认证

• 部署国密算法加密系统

• 建立数据分类分级保护制度

3. 运维保障：

• 构建智能监控中心（集成Prometheus+Grafana）

• 制定SLA服务协议（数据更新时效<5分钟）

• 建立灾备体系（同城双活+异地容灾）

五、典型案例参考

1. 济南城市可信数据空间：

• 接入50+市直部门数据，日均处理数据量1.2PB

• 通过数据要素流通平台实现17类社会数据融合

• 支撑"泉城链"应用，累计发放数字凭证2300万次

2. 某股份制银行反欺诈系统：

• 采用SAS+Kafka架构，实时处理交易数据

• 欺诈识别准确率达99.7%，年挽回损失超8亿元

六、工具调用建议

1. 数据采集：优先使用NiFi的FlowFile流式处理能力，配置如下参数：

   python
   
   # NiFi处理器配置示例
   
   processors = [
   
   {"name": "ConsumeKafka_2_6", "properties": {"bootstrap.servers": "kafka1:9092,kafka2:9092"}},
   
   {"name": "UpdateAttribute", "properties": {"flowfile.priority": "High"}}
   
   ]

2. 数据质量校验：执行以下SQL脚本：

   sql
   
   -- 数据完整性检查
   
   SELECT
   
   COUNT(*) AS total_records,
   
   SUM(CASE WHEN column1 IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS missing_col1,
   
   SUM(CASE WHEN column2 = '' THEN 1 ELSE 0 END) AS empty_col2
   
   FROM source_table;

3. 数据价值评估：调用Python代码生成评估报告：

   python
   
   # 数据价值评估模型
   
   from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
   
   model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
   
   model.fit(X_train, y_train)
   
   importance = model.feature_importances_

该方案已在济南城市数据空间项目中验证，可实现数据集成效率提升40%，数据治理成本降低35%，建议优先在制造业供应链、金融风控等场景试点推广。