第两百八十三章(第 3/4 页)

    这是相关的ui界面。包括标准设计、数据字典定义、质量规则设置，以及质量报告。

    另一个非常重要的是空间数据的融合。

    对于空间数据融合其实有很多的办法。如果不同业务系统中，对于同一个空间对象通过id能关联上，那是最好。不过可惜的是原有业务系统都是独立建设的，往往承担的部门还不一样，一般都没有建立起类似于身份证的id关联。

    另一个办法是看是否有统一的空间小区，例如同一个基站定义的通讯小区，同一个路口定义的交通小区，院落构成的住在小区等等。这样空间对象也能联系到一起。这有点类似于新型测绘中地理实体的概念。

    最后就是通过时空关系的判断，例如空间范围的包含关系，时空轨迹上的联系，例如公交路线涉及到哪些公交站，以及空间网络的通达性等等。

    上述是空间数据融合的一些具体办法，也欢迎大家一起集思广益。

    在数据开发上，除了sql，还需要支持以拖拉拽方式提供的gp可视化编排的方法。这个gis引擎中也都具备。不过，我们提供了多gis引擎的算子混编，主要是集各家之所长。另外还支持字段级的数据血缘，这样在指标计算后若存在问题，能快速定位问题的根源所在。

    我们再来看一下数据资产。

    对于数据资产，必须从全流程、分不同角色来看待资产的利用和增值，并不是一个角色从头干到尾，大家的岗位不同、职责不同，分工合作才能促进资产的增值。

    数据资产的供给方把原始的数据一步步开发建模，之后变成资产目录供后续使用；资产的运营方负责对资产进行良好的管理，促进资产的增值。这里就包括上架资产，宣传推广，收集反馈等；资产的使用方则负责使用数据资产，并做出评价。

    这样三个角色相互关联，通过接力，构成了数据资产的全生命周期管理。

    这是数据资产运营管理的几个截图。

    这是资产的门户截图。

    最后，我们来看看空间数据中台的整体架构图。

    最下面是不同的数据来源，然后是基于飞天或者轻量化的数据底座，实现数据的存储和计算能力。再上面是依托于dataq开发的空间数据中台，包括刚才提到的七个模块。再上面是依托于datav的前端能力，包括gis前端和应用场景的开发，最后是对多种类型终端的支持，以及各类应用场景的实现。

    基于之前的信息我们回顾一下，针对信息整合系统所面临的挑战，空间数据中台是如何应对的。

    首先，空间数据中台是一个开放的系统，能汇聚各类数据，支持灵活的开放方式。

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