本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)治理與市場監(jiān)管信息化，具體涉及基于多級數(shù)據(jù)共享交換的智慧化市場監(jiān)管數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著信息化的快速發(fā)展，市場監(jiān)管數(shù)據(jù)的數(shù)量和復(fù)雜性不斷增加，涉及的部門、區(qū)域和層級多樣，數(shù)據(jù)的分散存儲和孤立管理使得跨部門、跨區(qū)域、跨層級的數(shù)據(jù)共享與協(xié)作變得困難。同時，由于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、質(zhì)量參差不齊以及缺乏高效的分析模型，市場監(jiān)管數(shù)據(jù)在使用過程中面臨以下主要問題：

2、數(shù)據(jù)共享過程中存在權(quán)限管理復(fù)雜、隱私保護(hù)不足以及數(shù)據(jù)訪問效率低等問題；

3、數(shù)據(jù)的多樣性和異構(gòu)性導(dǎo)致共享數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，無法滿足市場監(jiān)管的實際需求；

4、由于數(shù)據(jù)來源多樣且缺乏有效的治理機(jī)制，問題數(shù)據(jù)的識別、治理和跟蹤效率低，影響了后續(xù)分析的準(zhǔn)確性；

5、跨系統(tǒng)、跨業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性分析依賴于復(fù)雜的模型構(gòu)建，現(xiàn)有技術(shù)難以支持多維度、高頻次的數(shù)據(jù)整合與分析；

6、存儲策略與訪問效率未結(jié)合動態(tài)調(diào)整機(jī)制，數(shù)據(jù)鏈路的追蹤與變更管理缺乏有效手段，難以實現(xiàn)資產(chǎn)價值的充分挖掘。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對以上問題，本發(fā)明提出基于多級數(shù)據(jù)共享交換的智慧化市場監(jiān)管數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)及方法，提供從數(shù)據(jù)共享、標(biāo)準(zhǔn)化、質(zhì)量治理到模型分析和資產(chǎn)管理的全流程解決方案。

2、本發(fā)明通過如下的技術(shù)方案來實現(xiàn)上述目的：

3、基于多級數(shù)據(jù)共享交換的智慧化市場監(jiān)管數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

4、數(shù)據(jù)共享交換模塊，用于對市場監(jiān)管數(shù)據(jù)進(jìn)行跨部門、跨區(qū)域和跨層級的共享與交換，結(jié)合策略驅(qū)動實現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問控制和動態(tài)資源目錄管理，數(shù)據(jù)共享交換模塊生成的數(shù)據(jù)資源目錄和共享數(shù)據(jù)供其他模塊使用；

5、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理模塊，用于對市場監(jiān)管數(shù)據(jù)進(jìn)行全生命周期的標(biāo)準(zhǔn)化管理，并與數(shù)據(jù)共享交換模塊對接，確保共享數(shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)化要求，通過動態(tài)更新數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和版本差異分析優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)化流程，提供的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)供數(shù)據(jù)質(zhì)量管理模塊處理；

6、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理模塊，用于對市場監(jiān)管數(shù)據(jù)的全生命周期進(jìn)行質(zhì)量治理，接收經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)，通過問題數(shù)據(jù)的識別、分配、治理和再檢測形成閉環(huán)的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理流程，確保高質(zhì)量數(shù)據(jù)供數(shù)據(jù)模型管理模塊使用；

7、數(shù)據(jù)模型管理模塊，用于基于多星數(shù)據(jù)模型對多維數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化與分析，接收高質(zhì)量數(shù)據(jù)構(gòu)建跨業(yè)務(wù)系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)模型，實現(xiàn)數(shù)據(jù)整合分析，并將分析結(jié)果供數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理模塊使用，通過調(diào)度優(yōu)化提升數(shù)據(jù)加工效率；

8、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理模塊，用于對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行全方位管理，對數(shù)據(jù)模型管理模塊輸出的分析結(jié)果進(jìn)行存儲、優(yōu)化和展示，包括基于訪問熱度動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)存儲策略，并結(jié)合數(shù)據(jù)鏈路分析提升數(shù)據(jù)使用效率，提供數(shù)據(jù)變更影響分析功能。

9、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述數(shù)據(jù)共享交換模塊包括：

10、策略驅(qū)動單元，用于定義數(shù)據(jù)共享策略，具體包括：

11、數(shù)據(jù)訪問策略：通過拜占庭容錯共識協(xié)議維護(hù)獨立的私有區(qū)塊鏈賬本用于跨部門、跨區(qū)域和跨層級的數(shù)據(jù)操作記錄，通過輕量級的工作量證明機(jī)制維護(hù)跨域公共區(qū)塊鏈賬本，僅記錄跨域操作的檢查點信息，并在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中利用智能合約自動化定義數(shù)據(jù)訪問權(quán)限、隱私保護(hù)約束和數(shù)據(jù)完整性驗證規(guī)則，實現(xiàn)跨域數(shù)據(jù)共享的自動化權(quán)限控制；

12、數(shù)據(jù)處理策略：通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)模塊實現(xiàn)隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)建模，并在多個機(jī)構(gòu)間進(jìn)行協(xié)同建模；所述聯(lián)邦學(xué)習(xí)模塊根據(jù)參與方數(shù)據(jù)量及數(shù)據(jù)質(zhì)量評分調(diào)整模型更新權(quán)重，通過聚類算法對相似分布的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，提升模型對非獨立同分布數(shù)據(jù)的適應(yīng)性，結(jié)合差分隱私技術(shù)和壓縮參數(shù)傳輸機(jī)制，降低聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型更新的通信成本，并采用計算到數(shù)據(jù)模式，允許計算任務(wù)在數(shù)據(jù)源處執(zhí)行，僅輸出聚合統(tǒng)計結(jié)果以保障數(shù)據(jù)安全；

13、數(shù)據(jù)保留策略：用于限定市場監(jiān)管數(shù)據(jù)的保留時限，在超過時限后對數(shù)據(jù)進(jìn)行自動刪除或歸檔；

14、審批和驗證策略：用于定義數(shù)據(jù)共享前的審批流程和規(guī)則，通過規(guī)則引擎對共享請求進(jìn)行驗證后，生成審批流程；

15、優(yōu)化單元，用于基于圖數(shù)據(jù)庫和圖算法將數(shù)據(jù)資源目錄構(gòu)建為圖結(jié)構(gòu)，利用最短路徑算法優(yōu)化數(shù)據(jù)檢索路徑，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動態(tài)規(guī)則調(diào)整功能，利用dqn算法動態(tài)優(yōu)化數(shù)據(jù)交換規(guī)則，并實現(xiàn)實時負(fù)載平衡。

16、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述輕量級的工作量證明機(jī)制具體包括：

17、網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點將當(dāng)前交易記錄組織成merkle樹，計算根哈希值作為檢查點記錄的基礎(chǔ)；

18、每次工作量證明任務(wù)的難度根據(jù)以下公式動態(tài)調(diào)整：

19、

20、式中，d為當(dāng)前任務(wù)的難度；dmin和dmax分別是難度的下限和上限；dprev是上一次任務(wù)的難度；ttarget是目標(biāo)時間，默認(rèn)取值為1分鐘；tactual是完成上一任務(wù)的實際時間；

21、節(jié)點嘗試計算滿足難度要求的哈希值，第一個完成計算的節(jié)點廣播檢查點記錄和證明結(jié)果，其他節(jié)點通過批量驗證的方式檢查哈希值是否滿足難度要求，并采用多線程異步處理，若驗證通過，則將檢查點記錄存儲在公共區(qū)塊鏈上，僅記錄操作摘要信息；

22、在跨域操作中，局部域內(nèi)節(jié)點通過拜占庭容錯共識快速達(dá)成一致，再將跨域檢查點提交到公共區(qū)塊鏈，形成分級共識流程；

23、基于智能合約，僅保留高訪問頻率的檢查點記錄，其中高訪問頻率通過設(shè)置時間窗口統(tǒng)計訪問次數(shù)并設(shè)定閾值進(jìn)行判斷，統(tǒng)計結(jié)果每30分鐘更新一次，通過pagerank算法排序，并動態(tài)調(diào)整存儲策略，減少冗余數(shù)據(jù)。

24、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述計算到數(shù)據(jù)模式具體為：

25、請求方通過安全通道向數(shù)據(jù)源發(fā)送任務(wù)，包括計算邏輯、輸入?yún)?shù)和隱私保護(hù)需求；

26、數(shù)據(jù)源根據(jù)當(dāng)前資源負(fù)載情況采用動態(tài)調(diào)度算法對任務(wù)進(jìn)行分配，支持多任務(wù)并行執(zhí)行，優(yōu)先處理高優(yōu)先級任務(wù)，且任務(wù)在隔離環(huán)境中運(yùn)行；

27、使用dbscan或自適應(yīng)密度聚類算法，根據(jù)局部數(shù)據(jù)分布自動選擇聚類參數(shù)，包括樣本點之間的最大距離ε和最小樣本點數(shù)minpts，最小樣本點數(shù)minpts設(shè)置為數(shù)據(jù)集中樣本維度的兩倍，樣本點之間的最大距離ε通過以下公式估計：

28、ε＝mean(d)+k×std(d)；

29、式中，d為數(shù)據(jù)集中樣本點之間的距離集合，mean(d)表示數(shù)據(jù)集中所有樣本點之間距離的平均值，std(d)表示數(shù)據(jù)集中樣本點之間距離的標(biāo)準(zhǔn)差；k為調(diào)節(jié)系數(shù)；

30、任務(wù)中間輸出數(shù)據(jù)通過差分隱私技術(shù)進(jìn)行擾動，添加噪聲以防止泄露敏感信息，噪聲強(qiáng)度b的計算公式為：其中△f為函數(shù)靈敏度，δ為隱私預(yù)算；

31、對任務(wù)結(jié)果進(jìn)行剪枝或量化，并使用支持加法和乘法的同態(tài)加密技術(shù)對結(jié)果加密后傳輸；

32、請求方收到結(jié)果后，解密并驗證數(shù)據(jù)正確性，若驗證通過，則將結(jié)果存儲至數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫供后續(xù)分析使用；

33、數(shù)據(jù)源根據(jù)數(shù)據(jù)保留策略對臨時數(shù)據(jù)進(jìn)行清理或歸檔，優(yōu)化資源利用效率，并防止敏感數(shù)據(jù)長期存留。

34、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理模塊包括：

35、動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)維護(hù)單元，用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的實時優(yōu)化與動態(tài)維護(hù)，通過基于最小數(shù)據(jù)單元的流程化管理記錄每次更新的版本信息，結(jié)合版本差異分析生成標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化報告，自動識別并反饋數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與市場監(jiān)管需求的偏差；

36、非標(biāo)數(shù)據(jù)檢測單元，用于依據(jù)預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范對元數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)內(nèi)容執(zhí)行自動化檢測，結(jié)合檢測結(jié)果生成契合度分析報告，并通過與現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)的差異分析提供針對問題數(shù)據(jù)的改進(jìn)建議；

37、主數(shù)據(jù)管理單元，用于通過集中式編碼和動態(tài)管理策略對多部門協(xié)作的主數(shù)據(jù)進(jìn)行識別與跟蹤，自動評估主數(shù)據(jù)變更對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)流程的影響，輸出優(yōu)化方案以確?？绮块T數(shù)據(jù)的一致性和高效共享；

38、標(biāo)準(zhǔn)契合度分析單元，用于通過比對數(shù)據(jù)表實例與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的契合程度生成評分報告，結(jié)合評分結(jié)果與實際使用反饋動態(tài)調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容，并針對標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行的薄弱環(huán)節(jié)生成可操作的改進(jìn)建議。

39、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述數(shù)據(jù)質(zhì)量管理模塊包括：

40、問題數(shù)據(jù)識別單元，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則對系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)執(zhí)行自動化檢測，結(jié)合改進(jìn)的多層次規(guī)則引擎算法動態(tài)調(diào)整檢測規(guī)則權(quán)重，以數(shù)據(jù)特性為因子，構(gòu)建分層加權(quán)模型，表示為：

41、

42、式中，wi為檢測規(guī)則權(quán)重；αi為數(shù)據(jù)特性的優(yōu)先級值，n為數(shù)據(jù)特性總數(shù)；βi為規(guī)則適配度；

43、數(shù)據(jù)質(zhì)量閉環(huán)治理單元，用于對問題數(shù)據(jù)進(jìn)行全生命周期治理，引入動態(tài)進(jìn)度預(yù)測算法p＝f(q,t,r)，其中p為預(yù)計治理完成時間，q為數(shù)據(jù)質(zhì)量評分，t為數(shù)據(jù)量，r為資源分配效率，f表示函數(shù)映射關(guān)系，優(yōu)化治理任務(wù)分配流程，確保問題數(shù)據(jù)在最短時間內(nèi)完成治理，并在再檢測階段實時調(diào)整治理優(yōu)先級，形成閉環(huán)治理流程；

44、數(shù)據(jù)質(zhì)量評分單元，用于基于定義的數(shù)據(jù)檢測規(guī)則和治理結(jié)果，對數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行量化評分，采用動態(tài)模糊綜合評估算法，將數(shù)據(jù)特性與治理結(jié)果相結(jié)合，并生成質(zhì)量檢測報告，所述動態(tài)模糊綜合評估算法表示為：

45、

46、式中，s為數(shù)據(jù)質(zhì)量總評分；μi為數(shù)據(jù)特性i的權(quán)重；τij為規(guī)則j下數(shù)據(jù)特性i的評分結(jié)果；wij為規(guī)則j對數(shù)據(jù)特性i的權(quán)重；m為評估規(guī)則的總數(shù)量；

47、人工數(shù)據(jù)治理支持單元，用于根據(jù)數(shù)據(jù)歸屬地區(qū)、業(yè)務(wù)類型或自定義標(biāo)簽，將問題數(shù)據(jù)分配給特定人員進(jìn)行核實和處理，結(jié)合工作負(fù)載均衡算法其中l(wèi)為每人工作負(fù)載，w為總?cè)蝿?wù)量，n為人員數(shù)量，動態(tài)分配任務(wù)以避免資源浪費(fèi)，并支持問題數(shù)據(jù)的批量導(dǎo)出及治理進(jìn)度的監(jiān)控。

48、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述數(shù)據(jù)模型管理模塊包括：

49、多星數(shù)據(jù)模型設(shè)計單元，用于基于多個事實表和共享維度表構(gòu)建跨業(yè)務(wù)系統(tǒng)的統(tǒng)一模型，支持多維度數(shù)據(jù)分析和整合，通過知識圖譜技術(shù)擴(kuò)展模型語義關(guān)聯(lián)能力，結(jié)合關(guān)系推斷算法實現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效整合；

50、模型轉(zhuǎn)換與優(yōu)化單元，用于根據(jù)具體業(yè)務(wù)需求在星型模型和雪花模型之間動態(tài)切換，通過自適應(yīng)調(diào)度機(jī)制優(yōu)化數(shù)據(jù)查詢性能，結(jié)合動態(tài)分區(qū)策略提升數(shù)據(jù)處理效率；

51、場景驅(qū)動分析單元，用于基于惰性數(shù)據(jù)模型進(jìn)行風(fēng)險預(yù)測、趨勢分析和熱點檢測，其中惰性數(shù)據(jù)模型通過延遲加載機(jī)制實現(xiàn)，具體為：僅在接收到特定分析任務(wù)時，動態(tài)加載所需的數(shù)據(jù)片段，未被請求的數(shù)據(jù)保持在存儲中并不占用內(nèi)存資源，加載完成后結(jié)合緩存策略避免重復(fù)加載；并結(jié)合生成對抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)模擬業(yè)務(wù)邊界場景，評估模型在極端條件下的適應(yīng)性，通過分析結(jié)果為市場監(jiān)管提供決策支持；

52、數(shù)據(jù)血統(tǒng)分析與預(yù)警單元，用于在數(shù)據(jù)加工過程中實時追溯數(shù)據(jù)來源和變更鏈路，通過可視化手段展示數(shù)據(jù)加工路徑，結(jié)合動態(tài)規(guī)則監(jiān)控模型輸出質(zhì)量，并在異常發(fā)生時觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，通過系統(tǒng)公告、短信提醒和郵件通知方式進(jìn)行反饋；

53、數(shù)據(jù)加工配置與調(diào)度單元，用于提供基于瀏覽器的可視化界面，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動的自動調(diào)度機(jī)制，根據(jù)實時任務(wù)負(fù)載和優(yōu)先級動態(tài)調(diào)整任務(wù)順序與資源分配。

54、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述多星數(shù)據(jù)模型設(shè)計單元中，引入基于深度學(xué)習(xí)的動態(tài)語義擴(kuò)展技術(shù)，通過注意力機(jī)制實時優(yōu)化知識圖譜的語義關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，結(jié)合多跳路徑分析挖掘隱性關(guān)系，實現(xiàn)跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)的深度關(guān)聯(lián)；

55、采用知識圖譜嵌入技術(shù)，將節(jié)點和關(guān)系映射到低維向量空間，并通過分布式計算框架實現(xiàn)高效關(guān)系推斷，支持異構(gòu)數(shù)據(jù)源的語義整合；

56、利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對整合過程中產(chǎn)生的語義沖突進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，其中語義沖突調(diào)整基于dqn算法實現(xiàn)，通過構(gòu)建沖突判別函數(shù)識別沖突，強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型在每次調(diào)整中更新獎勵函數(shù)以最大化關(guān)聯(lián)關(guān)系的一致性，確保語義關(guān)聯(lián)結(jié)果的合理性和一致性，并生成優(yōu)化后的高階語義關(guān)系；

57、通過語義優(yōu)先級動態(tài)調(diào)整機(jī)制和實時擴(kuò)展功能，提升模型在復(fù)雜業(yè)務(wù)場景中的適應(yīng)性和整合效率。

58、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理模塊包括：

59、數(shù)據(jù)資源目錄單元，用于通過對數(shù)據(jù)資源的元數(shù)據(jù)描述形成分層次目錄，支持?jǐn)?shù)據(jù)資源的檢索與獲?。?/p>

60、數(shù)據(jù)資產(chǎn)熱度分析單元，用于基于數(shù)據(jù)的訪問頻率、引用次數(shù)和瀏覽次數(shù)動態(tài)統(tǒng)計數(shù)據(jù)熱度，并調(diào)整存儲與訪問策略以優(yōu)化系統(tǒng)性能；

61、數(shù)據(jù)鏈路分析單元，用于結(jié)合sql日志與存儲過程解析，自動生成元數(shù)據(jù)的鏈路關(guān)系圖譜，其中鏈路關(guān)系圖譜的更新周期根據(jù)系統(tǒng)日志流量動態(tài)調(diào)整，優(yōu)化解析過程通過分布式日志分析技術(shù)實現(xiàn)，并提供版本變更通知與差異分析功能。

62、基于多級數(shù)據(jù)共享交換的智慧化市場監(jiān)管數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理方法，所述方法包括：

63、對市場監(jiān)管數(shù)據(jù)進(jìn)行跨部門、跨區(qū)域和跨層級的共享與交換，結(jié)合策略驅(qū)動實現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問控制和動態(tài)資源目錄管理；

64、對市場監(jiān)管數(shù)據(jù)進(jìn)行全生命周期的標(biāo)準(zhǔn)化管理，確保共享數(shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)化要求，通過動態(tài)更新數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和版本差異分析優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)化流程；

65、對市場監(jiān)管數(shù)據(jù)的全生命周期進(jìn)行質(zhì)量治理，接收經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)，通過問題數(shù)據(jù)的識別、分配、治理和再檢測形成閉環(huán)的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理流程；

66、基于多星數(shù)據(jù)模型對多維數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化與分析，接收高質(zhì)量數(shù)據(jù)構(gòu)建跨業(yè)務(wù)系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)模型，實現(xiàn)數(shù)據(jù)整合分析；

67、對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行全方位管理，對數(shù)據(jù)模型的分析結(jié)果進(jìn)行存儲、優(yōu)化和展示，包括基于訪問熱度動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)存儲策略，并結(jié)合數(shù)據(jù)鏈路分析提升數(shù)據(jù)使用效率。

68、本發(fā)明的有益效果是：通過數(shù)據(jù)共享交換模塊，實現(xiàn)了市場監(jiān)管數(shù)據(jù)在跨部門、跨區(qū)域和跨層級的高效共享與交換，結(jié)合策略驅(qū)動的權(quán)限管理和動態(tài)資源目錄功能，確保數(shù)據(jù)共享過程的安全性和可控性，為其他模塊提供了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)調(diào)用基礎(chǔ)；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理模塊通過動態(tài)更新數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和版本差異分析，確保共享數(shù)據(jù)符合統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)要求，為數(shù)據(jù)質(zhì)量管理模塊提供了高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)輸入，針對標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)構(gòu)建了閉環(huán)質(zhì)量治理流程，包括問題數(shù)據(jù)的識別、治理和再檢測，提升了數(shù)據(jù)質(zhì)量的可靠性；數(shù)據(jù)模型管理模塊基于多星數(shù)據(jù)模型實現(xiàn)跨業(yè)務(wù)系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)分析，高效整合多維數(shù)據(jù)，并提供優(yōu)化的分析結(jié)果供數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理模塊使用；數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理模塊利用訪問熱度動態(tài)調(diào)整存儲策略，并結(jié)合數(shù)據(jù)鏈路分析功能，優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲和管理效率，充分挖掘數(shù)據(jù)價值。通過模塊間的協(xié)同工作，系統(tǒng)實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)共享到治理、分析再到管理的全流程覆蓋，提升了市場監(jiān)管數(shù)據(jù)的治理能力和智能化水平，為監(jiān)管提供了精準(zhǔn)可靠的決策支持。