公共数据管理体系升级（数据标准化及质量改进）

项目背景

政府正从开放数据进一步推进基于可信、高质量数据的 AI 行政。为支持政策决策及公共服务升级，建立一致、协调的数据管理体系愈加重要。

公共数据是 AI 行政创新的核心基础设施，需通过结构标准化和系统质量管理支持内外部系统对接。数据应用扩大带来更高管理复杂度，需要转向更精细、集成的管理体系。

随着公共数据质量管理水平评估常态化和完善，需要超越一次性检查，建立持续改进的质量管理机制，系统整合标准、结构、质量及运营流程。

项目范围

• 对环境部信息系统数据库应用元数据标准
• 综合审查并更新环境部及下属机构的数据标准词典
• 审查信息系统数据管理交付物
• 支持数据质量诊断及改进，包括应对公共数据质量管理水平评估

实施内容

项目顺应公共数据应用扩大和 AI 行政升级，围绕标准整顿、提升环境部数据管理基础。更新词典及指南，确保与共同标准一致，系统建立支撑未来数据对接和应用的管理原则。

为提高下属机构之间的一致性及运营效率，综合审查各机构独立标准，通过实务协商协调统一。以协作为基础建立共同管理标准，使各类系统的数据能够按统一规范管理。

检查各系统交付物及元数据管理，强化标准、元数据和质量管理之间的联动。以持续管理方式应对外部评估，并制定扩大标准应用的中长期改进方向，支持可持续质量管理。

成果及预期效益

整合标准与管理体系，强化数据定义、结构及代码体系的一致性，明确数据解释规则，为跨系统对接和应用奠定系统基础。

连接标准词典、元数据及质量管理，将管理从单个系统扩展为组织级综合体系。推动标准落地、提高效率，并为新系统建设和升级持续应用统一标准提供基础。

建立可持续应对外部评估的机制，推动管理从短期应对转向可持续质量管理，有望成为数据驱动政策升级及扩大 AI 应用的稳定基础。