【摘 要】
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智慧规划背景下,监测、评估、预警都离不开数据,但是数据建设的重点已经从获取数据转为用好数据,从"量"的建设转为"质"的建设,数据管理开始提升为数据治理。武汉规划院在智慧
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智慧规划背景下,监测、评估、预警都离不开数据,但是数据建设的重点已经从获取数据转为用好数据,从"量"的建设转为"质"的建设,数据管理开始提升为数据治理。武汉规划院在智慧规划应用研究中,通过大量实践和规划人员的需求反馈,不断调整对数据治理的认知,从标准化、空间化、可视化和可计算化等方面持续开展数据质量提升工作,通过数据资源梳理、数据标准化处理、指标库建设和数据深化细化等数据治理路径,努力实现多源数据的融合和时空关联,深度挖掘数据的价值,支撑规划分析工具和算法模型的应用。本文从具体实践的角度对数据治理的原则、标准和实施路径进行了总结。
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