信息密切相关，但又是面向主题，如市社会保险这个主题，实际上同保险工资税务和银行密切相关个人信用使用主题，它数据与银行税务个人消费个人收入密切相关。而数据仓库显然也有面向主题定义，但这些主题是较长时间，具有战略定义主题。因此，数据中心建设，首先要解决数据库异构信息类型分类存储和检索体系以及针对不同类型数据模型设计这基本问题。另方面，数据中心管理着大量结构化和非结构化信息。所谓非结构化信息，是相对于那些有清晰结构和类型定义以及有数据相关性明确描述信息类型而言。比如，在财税分析系统中，财政收支情况月度数据，可以理解为种有清晰结构信息而份综合性包含了文字报表分析图形财政收支分析报告则是种非结构化信息。网站上发布信息，如新闻动态政务公开等等，般也是非结构化信息。此外，非结构化信息中还包括了类对象数据信息。所谓对象数据信息，是指个包含了内敛结构专门数据块，这个数据块单独无法建立与别数据项关联关系，并且需要工作在特定工作模块下。比如空间定义信息数据多媒体声像数据等，均为对象类型数据。在政府决策应用中，非结构化信息将占到相当比例。所有政府文件均属于非结构化信息，政策法规属于非结构化信息，些决策分析综合性资料也是非结构化信息。与结构化信息相比，非结构化信息管理利用存在些难点，就是定义管理难度非结构化表明了没有种象关系数据库规范那样定义模型来对非结构化信息进行定义管理。虽然你可以强制对个非结构化信息块进行解构，将其分成类似头中尾这样半结构。但是这种解构只有在制定了具有普遍含义结构描述定义后才有真正意义。对非结构化信息进行定义管理另个难点在于数据元类型无法穷举。不象关系型数据系统中，对数据元类型有完整清晰定义。在非结构化信息中，包含了错综复杂数据元类型。比如，仅文档类型就包括等等，还有各种图片文件格式多媒体压缩信息格式等等。此外，在象网页这样非结构化信息中，所有信息都是文字类型，设定时间数字等类型信息元并不具有运算上意义。存储管理难度对信息进行存储管理前提是能够建立有效数据定义，然后才能进行非结构化信息组织存放。而前面已经提到了在非结构化信息数据定义方面存在难度，因此也就造成了在非结构化信息存储管理方面困难。当然，对非结构化信息最简单存储方式是直接存放在文件系统中。这样做避免了依据主题等分类因素对非结构化信息进行管理问题，但系，提供给业务部门参考使用。数据中心元数据包括基础数据元和共享数据元，由数据中心统管理。基础数据元由数据中心定义，共享数据元由业务部门定义并注册到数据中心。业务部门进入数据中心元数据管理中心好比进了个超市，可以方便地知道可以获取和使用哪些数据，并进行数据使用申请定制。公共代码管理对公共代码需要有统标准规范，数据中心必须提供公共代码管理。基于数据中心公共代码规范，各部门和区县数据中心可以通过数据转换将各种不同含义编码和标准规范编码之间进行双向转换。数据采集与各业务部门形成数据采集机制，通过数据共享交换平台从各业务部门汇总数据，对原始数据进行缓存存储。数据整理比对从各业务部门采集共享数据后，进行数据转换，对全市自然人和法人基本数据进行数据比对冲突检测处理并入库。数据交换实现业务部门与数据中心之间以及业务部门之间数据交换业务，形成高效安全可靠稳定数据交换网络。提供定时批量实指随着运行而增加修改数据并联审批中文件流转状态数据，反映企业个人所处状态数据，国民经济运行状态数据等。动态数据同各个局委办信息密切相关，但又是面向主题，如市社会保险这个主题，实际上同保险工资税务和银行密切相关个人信用使用主题，它数据与银行税务个人消费个人收入密切相关。而数据仓库显然也有面向主题定义，但这些主题是较长时间，具有战略定义主题。因此，数据中心建设，首先要解决数据库异构信息类型分类存储和检索体系以及针对不同类型数据模型设计这基本问题。另方面，数据中心管理着大量结构化和非结构化信息。所谓非结构化信息，是相对于那些有清晰结构和类型定义以及有数据相关性明确描述信息类型而言。比如，在财税分析系统中，财政收支情况月度数据，可以理解为种有清晰结构信息而份综合性包含了文字报表分析图形财政收支分析报告则是种非结构化信息。网站上发布信息，如新闻动态政务公开等等，般也是非结构化信息。此外，非结构化信息中还包括了类对象数据信息。所谓对象数据信息，是指个包含了内敛结构专门数据块，这个数据块单独无法建立与别数据项关联关系，并且需要工作在特定工作模块下。比如空间定义信息数据多媒体声像数据等，均为对象类型数据。在政府决策应用中，非结构化信息将占到相当比例。所有政府文件均属于非结构化信息，政策法规属于非结构化信息，些决策分析综合性资料也是非结构化信息。与结构化信息相比，非结构化信息管理利用存在些难点，就是定义管理难度非结构化表明了没有种象关系数据库规范那样定义模型来对非结构化信息进行定义管理。虽然你可以强制对个非结构化信息块进行解构，将其分成类似头中尾这样半结构。但是这种解构只有在制定了具有普遍含义结构描述定义后才有真正意义。对非结构化信息进行定义管理另个难点在于数据元类型无法穷举。不象关系型数据系统中，对数据元类型有完整清晰定义。在非结构化信息中，包含了错综复杂数据元类型。比如，仅文档类型就包括等等，还有各种图片文件格式多媒体压缩信息格式等等。此外，在象网页这样非结构化信息中，所有信息都是文字类型，设定时间数字等类型信息元并不具有运算上意义。存储管理难度对信息进行存储管理前提是能够建立有效数据定义，然后才能进行非结构化信息组织存放。而前面已经提到了在非结构化信息数据定义方面存在难度，因此也就造成了在非结构化信息存储管理方面困难。当然，对非结构化信息最简单存储方式是直接存放在文件系统中。这样做避免了依据主题等分类因素对非结构化信息进行管理问题，但也是最最低效种存储管理方式。在非结构化信息存储管理中还涉及到个问题，由于这些信息元如果对非结构化信息进行定半结构化处理后数据可能来自关系型数据系统比如对象数据系统多媒体数据或空间数据乃至文档数据系统比如，所以个非结构化信息存储管理系统将充当个数据汇整者，需要具备联合各个外部数据系统功能。缺乏对非结构化信息有效管理造成直接结果就是无法对非结构化信息进行有效检索。信息检索难度由于不能像关系数据库那样建立起清晰定义数据主题，非结构化信息检索依照只能是机械全文内容检索。这是对信息检索非常不利点。虽然对信息内容全文检索可以做到资料检索遍历，但其检索效率和命中率是很低。由于不象关系数据库那样有种象结构化查询语言那样强大关联检索工具，并且在定义数据时也没有建立数据项之间关联关系，要具有针对性地查询非结构化信息内容，必须要依靠应用程序中设置对特定非结构化信息类型进行专门处理功能内容，才可能提高信息检索强度和效率。但另方面讲，种专用于理解特定非结构化信息类型处理模块，无论在运行效率还是在可维护性上，都是非常不现实。非结构化信息检索另个难度也是与数据元类型多样性有关。比如，不同文档类型结构需要不同全文索引工作模块。这也无形中加大了对非结构化信息进行检索难度。因此，数据中心建设，还必须从技术体系上解决如何对非结构化信息进行有效定义有效管理和有效利用基本问题。系统及应用需求分析数据中心主要业务包括从基层或业务部门采集数据，包括基础数据和部分共享业务数据，支持基础和共享数据更新维护模式对采集到数据进行校验和比对，发现冲突时按照共同制订数据处理规范进行处理，保证数据致性和准确性受理业务部门或基层单位基础数据使用申请将整理后基础数据分发或按需提供给有关部门或单位使用以中介方式处理共享业务数据使用申请，并进行备案对共享业务数据在征得业务部门同意情况，通过数据中心进行存储转发将共享元数据信息发布给各业务部门，提供浏览与订阅申请，方便其共享必要信息提供数据交换平台和接口系统，使数据中心与各部门数据管理员可以对共享和交换过程进行管理通过数据交换平台存储和管理公共服务数据，并与外网同步，提供站式服务存储和管理统计数据，根据决策支持需要，整理相关数据，并提供统计分析功能，对数据进行统计和分析，方便领导及时掌握有关情况。定期对业务数据库进行容灾备份与此相对应，业务部门与数据中心发生相关业务包括提供数据或共享元数据给数据中心申请使用数据中心基础数据，校准本单位基础数据通过数据中心提供共享元数据信息获取其他单位数据审批其他单位业务数据使用申请，并将数据提供出去与数据中心交换公共服务数据提供监督部门直接访问业务数据库通道提供统计分析数据或原始个案给数据中心，方便主管领导查询定期将业务数据库备份到数据中心根据数据中心与各业务部门主要业务，数据中心应提供如下功能节点管理实现与数据中心相连各个节点信息管理配置管理，包括业务部门区县数据中心等。主题管理数据采集数据发布数据共享数据交换公共服务以及决策支持均以主题方式进行，