政务数据治理包括：数据清洗、数据集成、资源规划、元数据采集以及标准编制等技术流程。首先我们需要盘点政府组织都有哪些数据资源，建立组织级数据模型，进而将分散在各部门的数据整合到集中存储数据中心，并对数据做规范化处理，同时，对历史数据进行数据清洗，定义数据结构和代码值的说明；最后在建设过程中形成规范化+文档，经过总结梳理建设成标准，为后续数据治理项目建设提供理论依据。
第一，促进数据标准化治理，提升政府管理水平。数据标准化治理是在遵循国家和相关部门数据标准化规范的基础上，依据科学客观的标准化规范指导，从而实现数据的高效运行和有效治理。
第二，完善数据协同化治理，赋予全新知识能力。政府数据治理的重要环节之一是要实现跨层级、跨部门、跨业务之间的数据协同，从而赋予完整的数据以全新的知识能力，最终解决社会治理中的突出问题。
第三，增强数据融合化治理，推动跨界流通共享。数据融合化治理的核心要义是通过数据要素嵌入管理职能，从而重塑数据治理价值。
第四，健全数据体系化治理，实现应用价值创新。数据的体系化治理是相对于碎片化治理而言的，由于各单位数据长期处于碎片化的状态，无法通过系统的整体性思维来推进数据治理能力，因而体系化治理才日益受到各部门和社会公众的重视。注重数据治理的产学研体系全发展，最终促进数据治理现代化。
| 交付方式 | License | 版本 | V1.0 |
| 操作系统 | windows桌面端/linux桌面应用 | 适配语言 | 中文 |
| 上架日期 | 2023-11-08 12:15:24 |
