在项目施工过程中，测绘数据结果是最基本的资料，其结果的质量是决定项目施工成败的关键。在当前测绘地理信息技术飞速发展的今天，其数据类型、结果数量日益增多，并表现出了大数据的特点。当前，我国大部分的测绘数据质量检测都依赖于当地的测绘数据管理部门，因此，我国的测绘质量监管机构存在着人员少、任务重等突出问题。
1.测绘地理信息数据现状
近几年，随着空间科技的飞速发展，测绘地理信息系统的数据量也在不断增加。目前，我国已在轨使用的6大类19种传感器，覆盖了近1亿平方公里的地表面积，每天可获得40TB以上的高分辨率光学、立体光学和SAR图像。从空间分辨率、时间分辨率、全要素、全天候和全天时“两高三全”的发展方向看，从单一的对静态要素的精准感知到对动态目标的实时综合感知等方面，呈现出精细化、实时、多维度的发展趋势。
然而，在对部分地区测绘地理信息的建设与使用情况进行了分析之后发现，它仍然存在着如下的问题：一是数据的来源有很多，很多的数据都是来自各个行业部门、各个业务单位，缺少一个统一的标准和规范，这不利于数据的共享交换和深度融合。二是由于海量数据的累积，传统的数据分析和处理手段整体上的处理效率普遍低下，造成了前端采集和融合利用的巨大差距，很难从数据中发掘出隐含的规律。三是没有一个统一的数据质量管理系统，数据审核手段还局限于各部门，各部门之间缺少信息交流，各部门之间的数据质量信息交流机制也不健全。
2.数据治理规划设计思路
2.1.管理基础
数据治理的管理基础主要是建立一个管理框架，标准化一个系统的过程。数据治理工作的有效开展有赖于组织结构、制度和流程的建设，以及数据治理计划的实施。在测绘地理信息数据治理体系建设过程中，对其现状进行调研，对其发展情况进行评价，并对其发展趋势做出评估，同时为数据治理计划和数据治理的管理体制提供意见，健全组织、制度和程序。在数据安全性上，按照国家及有关规范的要求，对测绘地理信息的数据进行分类，确定其所属的部门及安全级别，并根据存取权限建立存取控制矩阵，为数据的管理和应用提供支持。
2.2.技术基础
测绘地理信息数据的整理和管理，离不开技术支撑，要积极利用大数据、云计算、人工智能等技术，构建数据平台，开发管理手段，促进“数据清单”和“数据管理”在测绘地理信息大数据平台中的落地和价值，促进测绘地理信息数据的使用、分发和共享，实现数据管理工作的常态化和可持续发展。在数据治理方面，要为测绘地理信息数据治理提出大数据的技术方案，明确其实现途径，采用模块化的设计思路，将其从具体的数据治理功能分离出来，通过数据治理支撑平台来调度数据治理的工作，通过可扩展的数据治理插件，实现对各种数据的个性化处理。
2.3.治理方法
在测绘地理信息系统中，数据治理是一种“盘点”“规划”“治理”和“应用”的工作方式。具体实施工作如下：盘点：对所调查的资料进行一次彻底地清查，掌握该资料的基本情况，并制定出一套完整的资料来源管理体系。通过分析当前商业领域中的数据资源状况，从治理体系、标准、质量和应用四个层面为其提供相应的输入信息。规划：建立标准化的等级管控体系，建立标准化的数据标准，实施标准化的管理，提升系统的性能，为数据的质量管理奠定了一套标准化的依据。其次，从业务层面、技术层面和管理层面确定了相关业务部门的信息资源，并通过相应业务部门的认同，进而开展相关的数据规范建设与应用工作。治理：广泛运用大数据、云计算、人工智能等技术进行数据采集、清洗、整合、汇总等管理工作，持续推动数据规范的执行，改善数据的品质，为数据质量审核和数据责任制度的建立提供支持。应用：围绕着大数据的需要和应用，建立多元化的智能应用和数据分享业务，充分发掘数据的价值，为用户提供及时、准确、一致的测绘地理信息数据，推动行业发展。
3.数据治理体系框架
3.1.组织制度
数据治理是一项综合了组织、制度、流程等多个层面的复杂工作，是一项具有技术性和管理性的工作。测绘地理信息管理系统是测绘地理信息管理系统的重要组成部分。组织结构是开展数据治理工作的保证，制度是开展数据治理工作的基础，只有通过组织、制度和流程的建设，以及数据治理计划的实施，才能实现。可以说，在数据治理系统中，组织机构的构建是其工作的核心，而数据治理的实施效果则是其实施效果的体现。
3.2.专题工作
本项目以“大数据综合治理”为中心，围绕“大数据治理的复杂性”这一关键科学问题，以“数字CMM”为主线，构建大数据治理系统，开展“大数据治理”专题研究。项目以多源数据为基础，通过数据的交叉融合与聚类，建立面向GIS的数据资源，为GIS数据的智能化发展、应用服务等方面的支撑与保障，拓展了GIS数据的支撑范围。资料政策、资料治理、资料结构、资料运用、资料安全性、资料品质、资料规范、资料寿命等。
3.3.技术实现
3.3.1.数据治理理论研究
重点研究数据治理的方式，包括数据治理体系、数据治理标准、数据质量等，通过对各种类型的测绘地理信息数据的分类，研究其组成和特征等，根据不同类型的测绘地理信息数据的特征，研究相应的数据治理技术，建立统一的和特殊的数据治理工具，并根据不同类型的数据的并行访问情况，研究数据治理的任务调度、工作流程和资源配置技术，为构建集成的数据治理体系奠定基础。
3.3.2.数据治理技术研究
本项目以多维度空间数据治理为核心，围绕现有的空间信息综合治理框架、时空数据关联融合、数字地球实体建模等核心问题开展系统研究，为实现多源异构数据在时空一体化框架下的数据治理与管理奠定理论与实践基础。
3.3.3.数据治理框架研制
针对不同领域的测绘地理信息数据治理需求，研究基于GIS技术的GIS数据资源集成化管理系统，构建基于GIS的数据治理环境和物理模式，并在此基础上研发出一套具有普适性的数据治理工具和专门的数据治理工具。
实现对各种类型的数据的自动识别，对各种类型的数据进行自动识别，并对各种类型的数据进行自动地编码，通过清洗、治理、关联分析等过程，为其应用提供支持。
4.结束语
综上所述，近年来，随着大数据的快速发展，其在各个行业中的应用越来越多，对测绘地理信息工作来说，也不例外。大数据为测绘地理信息服务提供了全新的契机，因此必须保证大数据在相关工作中的高效运用。因此，在测绘地理信息工作中，有关的单位和企业都应该真正把握住大数据的运用，持续推进大数据技术与测绘地理信息工作的深入结合，开发出更多的实用场景。
参考文献
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