数据治理在政务云中的实践

21/26数据治理在政务云中的实践第一部分政务云数据治理必要性 2第二部分政务云数据治理框架构建 4第三部分政务云数据统一管理 7第四部分政务云数据质量管控 9第五部分政务云数据共享利用 12第六部分政务云数据安全保障 15第七部分政务云数据治理评价指标 19第八部分政务云数据治理实践案例 21

第一部分政务云数据治理必要性政务云数据治理必要性

在政务云环境中实施数据治理至关重要，原因如下：

1.确保数据质量和可靠性

*政务云存储和处理着大量公共部门数据，这些数据对于政府运营和决策至关重要。

*数据治理实践有助于确保数据的准确性、完整性和一致性，以支持可靠的分析和明智的决策。

2.促进数据共享和协作

*政务云平台促进了政府机构之间的协作和数据共享。

*数据治理框架建立一致的数据标准和元数据，使机构能够轻松地共享数据，以提高透明度和业务效率。

3.提高数据安全和隐私

*政务云数据包含敏感的公民和政府信息，需要受到严格保护。

*数据治理实践有助于识别和管理数据风险，实施访问控制和加密措施以保护数据免受未经授权的访问或泄露。

4.增强数据透明度和问责制

*数据治理框架定义了数据管理的责任和流程。

*这有助于提高数据使用和管理的透明度，促进问责制并建立公众对政府数据实践的信任。

5.优化数据利用

*政务云提供了海量的数据，但如果没有适当的数据治理，这些数据可能会变得难以管理和使用。

*数据治理实践有助于组织数据、建立数据字典和定义数据使用策略，以优化数据利用率并支持数据驱动的决策。

6.满足监管要求

*政府机构有义务符合数据保护和隐私法规。

*数据治理实践有助于确保合规性，并证明政府正在采取适当措施保护公民数据。

7.支持高效决策

*政务云数据为政府决策提供了宝贵的见解。

*数据治理实践确保有质量的数据可用，并通过数据分析和可视化工具支持高效的决策过程。

8.促进创新

*数据治理为数据挖掘、机器学习和人工智能等创新应用程序提供了基础。

*通过建立一致的数据标准和跨机构的数据共享，数据治理促进了创新，以改善政府服务和公民互动。

9.降低成本和提高效率

*数据治理实践有助于消除数据冗余和错误，从而降低存储和处理成本。

*它还可以提高数据访问和使用效率，减少运营开销。

10.增强公民信任

*数据治理向公民表明政府正在负责任和透明地管理他们的数据。

*这有助于建立信任，并使公民更加愿意参与政府服务和提供反馈。第二部分政务云数据治理框架构建关键词关键要点主题名称：数据基础管理

1.数据标准化：制定统一的数据标准和元数据管理体系，确保数据的一致性和完整性。

2.数据质量管理：建立数据质量评估和监控机制，保障数据的准确性、及时性和可用性。

3.数据生命周期管理：明确数据从采集、存储、使用到销毁的全生命周期流程，实现数据价值的最大化。

主题名称：数据安全管理

政务云数据治理框架构建

1.指导原则

*以用户为中心：关注政务部门和公众的数据需求，提供便捷高效的数据服务。

*统筹规划，分步实施：统筹政务各层级、各部门的数据治理工作，分阶段分步骤实施。

*标准统一，协同共享：建立统一的数据治理标准，促进不同政务系统间的数据交换和共享。

*安全可控，权责清晰：保障数据安全，明确数据责任主体，确保数据合法合规使用。

2.框架体系

政务云数据治理框架由以下核心要素组成：

*数据管理制度：制定政务数据的管理办法、规范，明确数据归集、存储、使用、处置等各环节的管理职责。

*数据管理机构：搭建政务云数据治理组织体系，明确各机构在数据治理中的职责和分工。

*数据标准体系：建立政务数据的元数据管理体系、数据交换标准、数据质量标准，实现数据的一致性。

*数据共享机制：建立安全可控的数据共享机制，实现政务部门间的数据互联互通。

*数据安全保障体系：构建完善的数据安全保障体系，保障政务数据的机密性、完整性和可用性。

*数据质量管理体系：建立数据质量管理体系，保障政务数据的准确性、完整性和一致性。

*数据应用评估体系：建立数据应用评估体系，评估政务数据应用的有效性、合规性和社会影响。

3.实施步骤

*制定数据治理总体规划：明确政务云数据治理的总体目标、原则、步骤和保障措施。

*建立数据治理组织体系：搭建政务云数据治理组织框架，明确各机构职责。

*制定数据管理制度：制定政务数据管理办法、规范，明确数据归集、存储、使用、处置等环节的管理职责。

*建立数据标准体系：建立政务数据的元数据管理体系、数据交换标准、数据质量标准。

*建立数据共享机制：建立安全可控的数据共享机制，实现政务部门间的数据互联互通。

*构建数据安全保障体系：构建完善的数据安全保障体系，保障政务数据的机密性、完整性和可用性。

*建立数据质量管理体系：建立数据质量管理体系，保障政务数据的准确性、完整性和一致性。

*建立数据应用评估体系：建立数据应用评估体系，评估政务数据应用的有效性、合规性和社会影响。

*开展数据治理持续改进：定期评估政务云数据治理框架的实施情况，并根据需要进行持续改进。

4.价值体现

政务云数据治理框架的构建能够带来以下价值：

*提高数据治理能力：提升政务部门的数据管理水平，提高数据质量和利用效率。

*促进数据共享：打破数据孤岛，实现政务部门间的数据互联互通，提升数据共享效率。

*保障数据安全：构建完善的数据安全保障体系，有效防范数据泄露和滥用风险。

*提升数据应用价值：通过数据治理，提升政务数据应用的有效性和合规性，为政务决策和公共服务创新提供坚实的数据基础。

*推动智慧政务建设：数据治理是智慧政务建设的基础，通过对政务数据的有效管理和利用，促进智慧政务服务创新和发展。第三部分政务云数据统一管理关键词关键要点政务云数据统一管理

主题名称：数据汇聚

1.通过数据接口、数据交换平台等技术手段，将政务系统中的分散数据统一汇聚到政务云平台。

2.建立完善的数据汇聚标准和流程，确保数据的准确性、完整性和一致性。

3.实施数据质量管理机制，定期对汇聚的数据进行清洗、转换和标准化处理，提升数据的可用性。

主题名称：数据分类与分级

政务云数据统一管理

政务云数据统一管理是数据治理在政务云环境中的核心实践，旨在建立统一的数据管理体系，实现政务数据资源的统一规划、集中管理和有效利用。其具体内容包括：

1.数据标准化和规范化管理

*制定数据标准和规范，明确数据结构、数据格式、数据编码、数据单位等方面的基本要求。

*对现有数据进行标准化改造，确保数据质量和互操作性。

*建立数据字典和元数据管理体系，实现对数据资产的统一管理和描述。

2.数据分类和分级管理

*根据数据敏感性、安全级别和使用场景等因素，对政务数据进行分类和分级。

*针对不同类别和等级的数据，制定相应的管理策略和安全措施。

*建立数据资产目录，实现数据资源的全面梳理和动态管理。

3.数据元数据管理

*建立统一的数据元数据管理平台，对政务数据的元数据信息进行集中存储和管理。

*元数据信息包括：数据名称、描述、创建者、更新时间、数据类型、数据格式、数据源等。

*通过元数据管理，实现数据资源的快速搜索、检索和利用。

4.数据质量管理

*制定数据质量标准，明确数据完整性、准确性、一致性和及时性等方面的要求。

*对政务数据进行质量评估和监控，发现并修复数据质量问题。

*建立数据清洗和数据集成机制，提高数据质量和可用性。

5.数据生命周期管理

*定义政务数据的生命周期阶段，包括：创建、使用、存储、归档和销毁。

*对不同生命周期阶段的数据制定相应的管理策略，确保数据安全和合规。

*建立数据归档和销毁机制，实现数据资产的合理保留和安全处置。

6.数据安全管理

*采用加密、脱敏、访问控制等安全技术，确保政务数据的安全性和保密性。

*建立数据安全审计机制，对数据操作进行记录和审计，追溯数据变更和使用情况。

*定期开展数据安全风险评估，并采取相应的安全措施。

7.数据共享和协作

*建立统一的数据共享平台，实现政务数据在授权范围内安全有序共享。

*制定数据共享协议和使用规范，确保数据共享的合法性和合规性。

*促进政务部门间的数据协作，提升政务服务效率和决策水平。

8.数据治理组织和流程

*建立政务云数据治理委员会，负责数据治理政策制定和监督。

*制定数据治理流程和制度，明确数据管理职责、权限和操作规范。

*定期开展数据治理评估和改进，确保数据治理体系的有效性和持续优化。

通过实施政务云数据统一管理，可以有效解决政务数据孤岛、数据质量差、数据安全风险高、数据共享困难等问题，为政务服务创新和决策科学化提供坚实的数据基础。第四部分政务云数据质量管控政务云数据质量管控

概述

数据质量是政务云运营中至关重要的因素，它直接影响数据使用的准确性和可信度。为了确保政务云中数据的质量，必须建立一套完善的数据质量管控体系。

数据质量管控流程

政务云数据质量管控流程一般包括以下步骤：

*数据收集和清洗：从各种来源收集数据并对其进行清洗，包括去重、纠错和转换等操作。

*数据标准化：制定统一的数据标准，确保数据格式、编码和定义的一致性，便于数据交换和整合。

*数据验证：对数据进行验证，检查其完整性、准确性和一致性，并及时发现并纠正数据异常。

*数据监控：持续监控数据质量指标，及时发现数据质量下降的情况，并采取相应措施。

*数据修复：针对发现的数据质量问题，进行数据修复，确保数据的准确性和一致性。

数据质量指标

衡量数据质量的指标主要包括：

*完整性：数据是否存在缺失或不完整的情况。

*准确性：数据是否与真实世界相符。

*一致性：数据在不同系统或来源间是否保持一致。

*实时性：数据是否在需要时得到及时更新。

*可访问性：数据是否易于访问和使用。

数据质量管理工具

政务云数据质量管控可以使用以下工具：

*数据集成工具：用于数据收集、清洗和转换。

*数据标准化工具：用于制定和实施数据标准。

*数据验证工具：用于对数据进行验证和发现异常。

*数据监控工具：用于持续监控数据质量指标。

*数据修复工具：用于纠正数据质量问题。

政务云数据质量管控的挑战

在政务云中实施数据质量管控面临以下挑战：

*数据来源多样：政务云数据来自多个政府部门和外部来源，数据质量参差不齐。

*数据量大：政务云数据量巨大，导致数据质量管控的难度增加。

*数据变化频繁：政务数据经常更新和变更，对数据质量管控提出更高的要求。

*实时性要求：政务决策需要基于实时数据，对数据质量管控的实时性提出了挑战。

*安全性和隐私性：政务数据涉及敏感信息，需要确保其安全性和隐私性。

政务云数据质量管控的策略

为了应对这些挑战，政务云数据质量管控需要采取以下策略：

*建立统一的数据治理体系：制定统一的数据治理政策、标准和流程，确保政务云数据质量管理的规范性。

*采用先进的质量管理技术：利用大数据和人工智能等技术，提高数据质量管控的自动化和智能化水平。

*加强数据协同治理：建立部门间的数据共享和协同机制，提高数据质量管理的协同性。

*加强数据安全和隐私管理：制定严格的数据安全和隐私管理政策，保障政务数据的安全和隐私。

通过采取这些策略，可以有效提升政务云数据质量，为政府决策提供准确可靠的数据支撑。第五部分政务云数据共享利用关键词关键要点统一数据授权管控

1.建立统一的数据授权体系，明确各部门、人员的数据访问权限和使用范围，实现数据共享中的精细化管理。

2.采用基于角色的访问控制（RBAC）或属性型访问控制（ABAC）等机制，动态授予不同角色和属性的用户相应的数据访问权限。

3.定期审计和评估数据授权情况，及时发现和纠正越权访问、数据泄露等风险。

高效数据交换共享

1.采用标准化的数据交换协议和接口，支持不同数据源之间的无缝互联互通，实现数据的便捷共享和交换。

2.利用数据虚拟化技术，为数据使用者提供统一的数据访问入口，屏蔽数据源差异，提高数据共享效率。

3.建立数据共享平台，提供数据查询、检索、下载等服务，方便用户获取和利用共享数据。政务云数据共享利用

数据共享原则

政务云中数据共享遵循以下原则：

*合法合规：共享的数据符合相关法律法规和政策要求。

*必要最小化：共享的数据仅限于业务所需，无需共享则不共享。

*权责明确：明确数据所有者、数据管理者和数据使用者的权责。

*安全可控：采取恰当的安全措施，保证数据在共享过程中的安全性。

数据共享模式

政务云中常见的数据共享模式包括：

*点对点共享：两个或多个政务部门之间直接共享数据。

*集中式共享：由统一的数据共享平台集中管理和共享数据。

*数据交换中心：建立数据交换中心，提供数据共享和转换服务。

数据共享机制

政务云数据共享涉及以下机制：

*数据查询和访问：政务部门通过数据共享平台查询和访问共享的数据。

*数据清洗和转换：对共享的数据进行清洗和转换，使其满足业务需求。

*数据同步：定期或实时同步共享的数据，确保数据的最新性。

*数据安全监控：对数据共享过程进行安全监控，防止数据泄露或恶意利用。

数据共享应用

政务云数据共享在政务领域有广泛的应用，包括：

*政务服务协同：不同政务部门共享数据，提升政务服务效率和便捷性。

*公共资源优化配置：共享公共资源数据，优化资源配置，避免重复建设。

*社会治理创新：共享社会治理数据，提升社会治理能力，促进社会和谐。

*经济发展促进：共享经济发展数据，促进产业发展和经济增长。

数据共享案例

1.政务服务协同

上海市建立了政务云数据共享平台，实现了政务部门间的数据共享，打造了“一网通办”的政务服务体系。

2.公共资源优化配置

广东省建立了公共资源共享平台，实现了省内公共资源数据的共享，优化了公共资源配置，提高了资源利用效率。

数据共享挑战

政务云数据共享也面临一些挑战：

*数据标准化问题：不同政务部门的数据标准不统一，影响数据共享。

*数据安全风险：数据共享过程中存在数据泄露、篡改和恶意利用风险。

*共享意愿不足：部分政务部门出于数据保密或利益考虑，不愿意共享数据。

应对策略

*建立数据标准化规范：制定统一的数据标准化规范，确保数据共享的准确性。

*加强数据安全保障：采用先进的数据安全技术和措施，防止数据泄露和恶意利用。

*提升共享意识：提高政务部门的数据共享意识，通过制度建设和激励机制促进数据共享。第六部分政务云数据安全保障关键词关键要点政务云数据加密

1.对政务数据进行全生命周期加密，包括数据在传输、存储、使用和销毁过程中的加密。

2.采用先进的加密算法，如AES-256、SM4，确保数据加密的强度和安全性。

3.严格控制加密密钥的管理和使用，防止密钥泄露或滥用。

政务云数据脱敏

1.对政务数据中包含的敏感信息进行脱敏处理，使其失去识别性或可用性。

2.采用多种脱敏技术，如数据掩码、匿名化、哈希等，满足不同场景的脱敏需求。

3.建立完善的脱敏管理机制，包括脱敏规则制定、脱敏操作审核和脱敏效果评估。

政务云数据审计

1.对政务云平台和数据进行全面的审计，包括安全配置审计、数据访问审计和操作审计。

2.利用审计技术和工具，实时监测和记录政务数据的访问、使用和变更情况。

3.通过审计结果分析，及时发现安全漏洞和异常行为，并采取相应的补救措施。

政务云应急响应

1.制定完善的政务云安全应急响应计划，明确应急响应流程、职责分工和处置措施。

2.建立应急响应团队，配备必要的技术和资源，快速响应和处理数据安全事件。

3.定期开展应急演练，检验应急响应计划的有效性，并持续改进应急响应能力。

政务云数据备份和恢复

1.对政务数据进行定期备份，并将其存储在安全可靠的异地备份中心。

2.制定数据恢复计划，明确数据恢复的步骤、责任和时间要求。

3.定期测试数据恢复计划的有效性，确保在数据丢失或损坏时能够及时恢复数据。

政务云安全意识培训

1.开展全员安全意识培训，提高政务工作人员的数据安全意识和技能。

2.定期组织安全教育活动，普及数据安全知识和最佳实践。

3.建立安全激励机制，鼓励政务工作人员主动参与数据安全工作。政务云数据安全保障

一、安全理念

政务云数据安全保障遵循以下核心安全理念：

*最小授权原则：用户仅获得执行其职责所需的访问权限。

*数据最小化原则：仅收集和存储与业务处理相关的必要数据。

*分离职责原则：不同角色拥有不同的权限和职责，防止单点故障。

*纵深防御策略：部署多层安全机制，提高攻击成本和难度。

*持续监视和响应：实时监测安全事件，及时响应和处置。

二、技术标准与规范

*国家标准：遵循《信息安全技术数据安全分级保护指南》（GB/T22239-2019）等国家标准，保障数据安全。

*行业标准：遵守《云计算数据安全技术要求》（T/TNCA55-2021）等行业标准，确保政务云数据安全。

*制度规范：制定完善的数据安全管理制度规范，明确数据安全管理职责、工作流程和安全要求。

三、安全机制

1.访问控制

*身份认证：采用多因素认证、生物识别验证等方式进行身份认证，防止未授权访问。

*权限管理：基于角色和属性的访问控制（RBAC），细粒度控制用户对数据的访问权限。

2.数据加密

*静态数据加密：使用加密算法对存储在数据库、文件系统等中的数据进行加密，防止数据泄露。

*动态数据加密：传输过程中数据加密，防止网络截获或窃听。

*密钥管理：采用密钥管理系统生成、存储和管理加密密钥，确保密钥安全。

3.数据备份和恢复

*数据备份：定期对政务云数据进行备份，确保在数据丢失或损坏时能够恢复。

*恢复计划：制定详尽的恢复计划，确保能在最短时间内恢复数据。

4.数据审计和监控

*数据审计：对数据访问、修改、删除等操作进行记录和审计，便于事后追溯和取证。

*安全事件监控：实时监测安全事件，及时发现并处置安全威胁。

5.安全防护手段

*防火墙：部署防火墙，限制对政务云的外部访问。

*入侵检测系统：识别并防御网络攻击。

*防病毒软件：预防和查杀病毒、恶意软件等威胁。

四、组织保障

1.安全管理体系

*建立信息安全管理体系：符合ISO27001或等效安全标准，系统化管理数据安全。

*制定数据安全管理制度：明确数据安全管理职责、流程、技术要求等。

2.安全教育和培训

*安全意识培训：提高人员数据安全意识，避免因人为因素导致的信息泄露。

*安全技能培训：培养数据安全管理和技术专业人员，增强安全保障能力。

五、合规性保障

政务云数据安全保障应符合相关法律法规和监管要求，主要包括：

*《中华人民共和国网络安全法》

*《信息安全等级保护管理办法》

*《个人信息保护法》

*《云计算服务安全评估规范》

通过满足这些要求，确保政务云数据安全符合国家法律法规和监管政策。

六、持续改进

政务云数据安全保障是一项持续的过程，需要不断完善和改进。通过定期评估、优化和更新安全机制，不断提高数据安全保障水平。第七部分政务云数据治理评价指标关键词关键要点【指标主题名称】：数据质量

*数据完整性：保证数据准确无缺失，确保业务流程的有效性。

*数据一致性：确保数据在不同系统和环境中保持一致，避免数据冲突。

*数据及时性：满足业务需要的数据更新频率，确保数据可用性和决策时效性。

【指标主题名称】：数据安全

政务云数据治理评价指标

1.数据质量：

-数据准确性：数据与真实情况的符合程度。

-数据完整性：数据记录是否完整，是否缺少必要信息。

-数据一致性：不同来源或系统的相同数据是否保持一致。

-数据及时性：数据是否能够及时提供，满足业务需求。

2.数据治理成熟度：

-数据管理框架：是否存在明确的数据管理框架，定义数据治理责任和流程。

-数据治理组织：是否有专门的组织负责数据治理，包括人员、职责和权限。

-数据治理文化：组织是否重视数据治理，并将其融入日常运作中。

-数据治理流程：是否有明确的数据治理流程，包括数据采集、存储、利用、共享和销毁。

3.数据安全：

-数据保密性：数据是否受到保护，防止未经授权的访问。

-数据完整性：数据是否免于篡改或破坏。

-数据可用性：用户是否能够在需要时访问和使用数据。

-数据追溯性：能够追踪数据的创建、修改和使用历史。

4.数据共享：

-数据共享政策：是否制定了数据共享政策，明确数据共享原则、范围和责任。

-数据共享平台：是否建立了统一的数据共享平台，促进跨部门、跨系统的协作。

-数据共享实践：是否制定了数据共享实践，包括数据共享流程、数据访问控制和数据质量保障。

5.数据利用：

-数据分析：是否利用数据进行分析，提取洞察和改善决策。

-数据可视化：是否采用数据可视化工具，展示数据中的模式和趋势。

-数据创新：是否鼓励和支持数据创新，探索新的数据利用方式。

6.数据法规遵从：

-数据隐私保护：是否遵守数据隐私法规，保护个人数据并防止滥用。

-数据安全保护：是否遵守数据安全法规，保障数据免受威胁和攻击。

-数据开放和共享：是否满足数据开放和共享的要求，促进数据利用和价值创造。

7.数据治理绩效：

-数据治理目标达成：数据治理是否实现了预期的目标和收益。

-业务效率提升：数据治理是否提高了业务效率和决策质量。

-数据价值提升：数据治理是否挖掘了数据的价值，促进了创新和改善服务。

-用户满意度：数据治理是否满足了用户的需求，提高了用户满意度。第八部分政务云数据治理实践案例关键词关键要点主题名称：数据标准化与元数据管理

1.建立统一的数据标准体系，规范数据格式、编码和命名规则，确保政务云数据的一致性和可用性。

2.构建完善的元数据管理平台，全面采集、管理和维护数据元的相关信息，实现数据资产的有效分类、描述和检索。

3.采用自动化工具和数据质量管理技术，提升数据标准化和元数据管理的效率和准确性。

主题名称：数据安全与隐私保护

政务云数据治理实践案例

案例1：数据标准化和规范化

某省政务云平台实施了统一的数据标准体系，对全省政务数据进行规范化和标准化处理。平台建立了数据元模型库，规范了数据元名称、定义、数据类型和取值范围等属性。同时，制定了数据交换规范，统一了不同业务系统之间的数据交换格式，实现了数据跨系统无缝流转。

案例2：元数据管理

某市政务云平台建立了元数据管理系统，采集和管理全平台数据资产的元数据，包括数据源、数据表、数据字段、数据质量、数据使用情况等信息。平台利用元数据管理系统实现数据资产的快速检索、查询和分析，为数据治理决策提供支持。

案例3：数据质量管理

某区政务云平台部署了数据质量管理工具，对平台数据进行自动化监测和评估。平台通过规则引擎对数据进行完整性、准确性、一致性和及时性等方面检查，并自动生成数据质量报告。同时，平台提供了数据清洗和修复功能，对数据错误进行自动改正。

案例4：数据安全管理

某省政务云平台建立了全面的数据安全管理体系，包括数据分类分级、访问控制、数据加密、审计日志等措施。平台通过数据分类分级，将数据资产按照敏感程度划分为不同等级，并制定相应的安全策略。同时，平台采用多因子认证、最小权限原则和数据加密技术，保障数据访问安全和隐私。

案例5：数据共享和开放

某市政务云平台搭建了数据共享和开放平台，面向全市各级政府部门和社会公众开放数据资源。平台通过数据目录和API接口，提供数据查询、下载和使用服务。同时，平台制定了数据共享和开放管理办法，规范数据共享和开放行为，保障数据安全和隐私。

案例分析

以上案例表明，政务云数据治理实践主要聚焦于以下几个方面：

*数据标准化和规范化，确保数据质量和跨系统互操作性。

*元数据管理，提供数据资产的全面信息，支持数据治理决策。

*数据质量管理，保障数据准确性和可靠性。

*数据安全管理，保护数据资产安全和隐私。

*数据共享和开放，促进数据资源共享和利用。

这些实践案例有效地提升了政务云平台的数据治理水平，为政务信息化建设和数据驱动决策提供了坚实的基础。关键词关键要点主题名称：数据质量保证

关键要点：

1.政务云汇集了大量多源异构数据，确保数据质量至关重要。

2.实施数据质量管理体系，包括数据标准化、数据清洗、数据一致性和完整性验证。

3.采用数据质量监控工具，实时监控数据质量指标，及时发现和解决数据质量问题。

主题名称：数据安全保护

关键要点：

1.政务云数据涉及敏感信息，必须采取严格的数据安全保护措施。

2.遵循数据安全法律法规，建立多层次的数据安全防护体系，包括访问控制、加密、审计和备份。

3.持续监测数据安全事件，及时响应和处置安全威胁，保障数据安全。

主题名称：数据共享与协作

关键要点：

1.政务云促进跨部门、跨地域的数据共享，打破数据孤岛。

2.建立数据共享平台，实现数据