时空数据治理白皮书(2024)

目录 前言...........................................................6 1.时空数据治理发展概述.........................................8 1.1内涵.....................................................8 1.1.1时空数据定义与特征.................................81.1.2数据治理的内涵.....................................81.1.3时空数据治理的定义................................101.1.4时空数据治理的重要意义............................11 1.2.1国家顶层规划......................................121.2.2地方省市政策......................................15 1.3市场....................................................17 1.3.1市场规模..........................................171.3.2产业图谱..........................................18 2.时空数据治理体系............................................20 2.1治理框架................................................20 2.2标准和指南..............................................20 2.2.1指南..............................................202.2.2标准..............................................27 2.3关键技术................................................28 2.3.1时空人工智能......................................282.3.2数据可视化........................................312.3.3数据库引擎........................................322.3.4知识图谱..........................................333.时空数据治理应用案例........................................363.1城市治理................................................363.1.1统筹与规划........................................363.1.2构建与运行........................................363.1.3监控和评价........................................383.2智慧交通................................................403.2.1出行云............................................403.2.2交通基础设施（路基路面）长期性能科学观测网........413.3自然资源................................................423.3.1统筹与规划........................................423.3.2建设与运行........................................433.3.3监控与评价........................................453.4其他（水利等）..........................................454.趋势与建议..................................................474.1未来发展趋势............................................474.1.1应用趋势..........................................47 4.1.2技术趋势..........................................484.2存在问题与建议..........................................50参考文献.......................................................53结束语.........................................................55 前言 数据是建设数字中国的基础资源和关键要素。2022年12月，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》明确，要充分实现数据要素价值，以数字化驱动生产生活方式和治理方式变革，为推进数字中国建设注入强大动力。时空数据治理作为数据要素的主要部分，超过80%的数据均直接或间接地具备时空属性，如何科学地设立规划与流程、有效地管理、发挥时空数据的价值将成为未来的重点研究方向。 通过近期梳理，泰伯研究院认为，提升时空大数据规模和质量，激活数据价值，建立数据制度、守护数据安全是测绘地理信息行业发展的新要求和下一站。因此，时空数据治理有望成为未来五到十年最重要的研究课题之一。 研究中发现，时空数据治理发展的主要落地并不在于攻克技术难题，而在于一些成熟技术基于新场景的落地应用。其中，交通时空数据治理或将成为重点关注领域。时空数据治理是数字孪生之基，实景三维中国的开展也为时空数据治理提升了新的高度，其成熟也将为数字孪生的大规模应用提供高质量的数据基底，有助于赋能更多场景高质量发展和不断创新。 当前国内时空数据治理领域还存在着一些突出问题，特别是“重管理、轻治理”，缺乏统一的时空数据治理认知，大多数企业和用户战略不够清晰，缺少完整的数据治理体系和治理框架。 本白皮书是泰伯智库白皮书系列的第六本，也是时空数据治理领域的第一本。本次编写旨在提出时空数据治理的定义、发展内涵、发展意义，并对 其发展现状进行描述，梳理其相关政策、市场参与者、技术体系和应用案例，研判其发展趋势，发现问题并提出建议，从而给时空数据治理产业侧和用户端提供参考。本次《白皮书》的编写，主要以泰伯智库的产业数据库为基础，同时结合对数据治理的主要服务商、行业专家的调研输出研究观点和行业分析。 白皮书能够顺利编写完成，离不开调研专家及文献资料贡献者的大力支持，特此致谢！由于编写仓促或调研不够全面所致，部分章节可能存在不足之处，欢迎反馈意见或批评指正。 1.时空数据治理发展概述 1.1内涵 1.1.1时空数据定义与特征 时空数据是指具有时间维度和空间维度的数据，即记录了某个事件在时间和空间上的发生和变化。时间维度就是记录了事件的时间信息，而空间维度则是记录了该事件的地理位置信息。 时空数据包括时空基准（时间和空间基准）数据、GNSS和位置轨迹数据、空间大地测量和物理大地测量数据、海洋测绘数据、地图（集）数据、遥感影像数据、与位置相关联的空间媒体数据、地名数据及时空数据与大数据融合产生的数据。 结合近年来各界对时空数据的研究，总结出时空数据具有以下特性： （1）时空数据包含对象、过程、事件在空间、时间、语义等方面的关联关系。 （2）时空数据具有时变、空变、动态、多维演化特点，时空数据的时空变化具有多类型、多尺度、多维、动态关联特点。 （3）时空数据具有尺度特性。 （4）时空数据具有多源异构性。 1.1.2数据治理的内涵 （1）发展历程 数据治理首次出现于1988年麻省理工学院的全面数据质量管理计划。同 年，国际数据管理组织协会(DAMA)成立。2002年，美国两位学者结合两家公司的实践结果提出数据治理研究方向。2003年国际数据治理研究所成立，主要研究数据治理理论框架，与国际标准化组织合作对数据治理进行定义。2009年，DAMA发布数据管理知识体系指南，基本确定数据治理的理论框架。随着数据仓库的建设，国内也开始发展数据治理。2015年提出了《数据治理白皮书》国际标准研究报告。2018年由国家标准化管理委员形成并发布了数据管理国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T36073-2018)，进一步明确并建立了数据管理相关的8个领域，5个等级的能力模型。指导企业开展自我评估和第三方独立评估。2022年发布了国家标准《数据管理能力成熟度评估方法》（GB/T42129-2022），并于2023年7月1日起正式实施。 在DAMA数据管理知识体系指南中，数据治理位于数据管理的正中间，是数据架构、数据建模、数据存储、数据安全、数据质量、元数据管理、主数据管理等10大数据管理领域的总纲，为各项数据管理活动提供总体指导策略。 DCMM数据管理能力成熟度评估模型定义了8个能力域:数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用和数据生命周期管理。 （2）数据治理与数据管理的关系 数据管理是一个更广泛的概念，涵盖了数据从采集、处理、存储到应用的整个生命周期的管理过程。数据治理的重点是监督数据流经组织时的操作 生命周期，对数据资产管理行使权力、控制和共享决策(规划、监测和执行)的系列活动。 数据管理的整体驱动力是确保组织可以从其数据中获得价值。数据治理聚焦于如何制定有关数据的决策，以及人员和流程在数据方面的行为方式，更多是细节执行层面。 1.1.3时空数据治理的定义 时空数据治理是时空数据管理的具体落地，包括制定和实施时空数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。其内容涵盖了数据管理的战略、组织、文化，同时涵盖了数据的收集、存储、处理、传输和使用。 时空数据治理相对于普通数据治理在数据类型、来源、处理技术和应用场景上存在区别： 时空数据治理涉及处理时空信息，即包含了地理位置和时间信息的数据，包含地图数据、遥感影像、传感器数据等，非结构化数据占比较重。 时空数据治理的数据来源涵盖各种传感器、遥感设备、移动应用等，更为广泛。普通数据治理更多地关注企业内部系统产生的数据。 时空数据的处理通常需要考虑地理空间关系和时间序列特征。因此，时空数据治理可能涉及到空间索引、空间分析、时空模型等专门的数据处理技术。 时空数据治理通常用于地理信息系统、环境监测、城市规划、交通管理等领域，涵盖了更多的地理和时间维度。 因此，时空数据治理需要针对时空数据的特点采取相应的数据管理策略和技术手段。 1.1.4时空数据治理的重要意义 时空数据治理主要针对城市规划建设、环境监测管理、自然资源管理、气象灾害管理、交通管理、医疗等领域，其应用领域涵盖了更多空间与时间维度，实现更为宏观的应用。 时空数据治理为智慧城市、智慧交通、数字孪生等实现提供管理数据的方法、路径、技术、工具，维护数据质量，确保数据的准确性、完整性与一致性，为实现更高空间、时间维度的管理提供高质量的数据基底。 时空数据治理结合政府与市场的数据，提供监测、规划、管理、预测、预警等功能。时空数据治理可以为政府部门、研究机构和企业提供准确的数据支持，帮助他们制