仝姗　陈大海　王骏骥

[摘 要]江苏省市场监管部门体制“三合一”改革后，监管工作在面临巨大挑战的同时，也迎来了难得的机遇。高质量、可信赖的数据资产在精准监管中的作用日渐凸显，已成为智慧市场监管的核心驱动力。本文从数据标准、元数据、基础数据、数据模型、数据质量五要素展开分析，以优化数据治理流程，构建完善的数据治理体系，提升数据质量。

[关键词]市场监管;数据治理体系;数据质量

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2021.04.088

[中图分类号]D63;TP391[文献标识码]A[文章编号]1673-0194（2021）04-0-04

0     引 言

江苏省市场监管部门体制“三合一”改革后，在整合信息化系统、促进业务融合方面进行了有益尝试，并取得初步成效。机构改革后的市场监管工作面临监管主体众多、监管事项增多、监管责任加重、监管压力增大的挑战，急需以数据驱动业务协同创新，通过大数据分析等技术手段实现科学决策和精准监管。

江苏省市场监管原业务部门已自建规模不等的数据仓库或数据中心，实现了一定程度的数据服务。但是由于缺少数据标准和相应处理流程，导致数据描述不全、数据结构各异等问题，从而限制了部门间业务协同，联合监管效能无法发挥，数据价值很难做到深层挖掘。

1     数据治理体系构建

数据治理是市场监管数据管理的重要组成部分。数据治理体系通过数据标准录入使数据治理有据可依，采集元数据构建数据模型，其基础数据则可以确保数据治理的一致性，避免出现歧义及理解偏差。……