第两百八十三章(第 2/4 页)

    现在已经是从it时代发展到了dt时代。it时代是以系统建设为中心，完成了业务的数据化，也就是能把业务产生的数据存储下来，方便检查检索。而dt时代的要求是以数据为中心来促进业务，实现数字化的转型，这两者是思维方式上的转变。

    我们可以把数字化转型总结为四大要素。

    首先是要全量数据的汇总，既包括原有业务系统的数据，也包括新增加的iot设备的数据。

    其次需要基于统一的数据标准和数据模型来治理数据，这样才能把控好数据质量，同时实现数据血缘的追溯。

    再就是要面向业务来做数据开发，业务人员要能参与进来，要支持拖拉拽这样可视化、低代码的开发方式。

    最后是要促进数据发挥更大的作用，把数据转变为资产，实现数字资产的不断增值。

    面对数字化转型的要求，原有基于信息化思路建设的系统是明显不能满足需要的。空间数据中台就应运而生了。空间数据中台横向拉通不同业务系统中的数据，通过数据融合来发挥更大的价值，实现空间领域的数字化转型。

    空间数据中台到底是什么呢？首先它是空间能力和数据中台两者的有机结合。阿里的数据中台是非常成功的，有非常丰富的经验，这几年也开始投入到空间能力的建设中。

    把这两者结合在一起，就能够实现对于空间数据的接入、标准、质量、建模、开发、服务、资产等全链路、一站式的web开发平台，也是空间领域数字化转型的技术平台。

    这么说还是有点抽象，我们从另一个角度来看看空间数据中台不是什么——

    首先空间数据中台不是gis基础软件（gis引擎），但会用到gis引擎；另外也不是空间数据库，但肯定会用到空间数据库；还不是空间大数据平台，不是hadoop、spark，但可以基于空间大数据平台来做分布式的存储和计算；空间数据中台不是，也不会取代各类空间相关的业务系统，但能汇聚业务系统的数据，并使之增值，再提供给业务系统使用。

    我们用一张完整的大图来看看空间数据中台的位置，各位请看一下大屏幕。

    各业务系统产生了多种多样的数据，这些数据通过空间数据同步模块汇聚到空间数据库和空间大数据平台中。再在gis引擎支撑下，实现空间数据标准、质量、建模、开发、融合等功能，再通过服务api把融合后的数据提供给更多业务系统使用，形成一个完整的闭环。这中间的这一大块，我们称之为空间数据中台。

    空间数据中台的核心模块包括：空间数据同步、空间数据探查、空间数据标准与质量、空间数据开发、空间数据建模与融合、空间数据服务和空间数据资产七大模块。限于时间，这里只选择几个重要的介绍。

    我们先来看看空间数据标准和质量。

    谷轭

    数据质量一定是和数据标准结合在一起的。首先我们要对业务进行梳理，定义和业务相关的各项数据标准，确定数据的质量维度和质量规则，然后再进行数据质量的检查，提供质量报告。然后看如何提升数据质量，实现数据质量管控整体的闭环。

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