随着互联网、大数据、人工智能等先进技术的发展，信息数据呈现几何增长。这些数据已经渗透到当今社会的各行各业，为政府和企业进行科学决策、开展各类研究、规划未来发展方向等方面提供了充分的科学依据，成为政府和企业发展中不可或缺的战略资源。

随着政府和企业智能化、信息化的转型升级，存量数据形成规模，数据质量和可用性均不高等问题逐渐暴露出来，数据资源的利用率长期处于低位，导致政府和企业在进行决策过程中缺乏有效数据进行支撑的窘境，这也是数据资源没有发挥出其真正效应的根本原因。数据资源体系则成为解决此类问题的一剂良药。

数据资源体系构建方式

为确保数据资源体系建设工作的顺利推进，依托数据资源建立便于任务推进、促进协调沟通、符合实际需要的数据治理工作组织，包括成立数据采集席位、数据治理席位、数据分析席位、数据运维席位、数据管理席位，共同构成数据资源体系建设的组织架构，并根据组织架构层级确定角色和职责，建立多层次、相互衔接的运行机制，如图1所示（见下页）。

图1 数据治理工作组织

数据管理席位

数据管理席位由数据架构工程师组成。负责数据资源体系的架构设计、关键数据治理技术突破和技术咨询、数据实施开展的指导培训以及数据资源共享交换的权限审批。

数据分析席位

数据分析席位由数据挖掘工程师组成。负责业务场景的数据分析、算法建模和模型部署以及数据共享交换服务的注册发布，解决数据价值挖掘和数据决策支撑的痛点需求。……