ICS 35.080 CCS L 76 34 安徽省地方 标准 DB34/T 4631.3—2025 政务数据 第3部分：采集规范 Government data —Part 3: Specification for acquisition 2025 - 01 - 24发布 2025 - 02 - 24实施 安徽省市场监督管理局 发布 DB34/T 4631.3 —2025 I 前言 本文件按照GB/T 1.1—2020 《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 本文件是 DB34/T 4631 《政务数据》的第3部分。 DB34/T 4 631 已经发布了以下部分： —— 第 1 部分：安全分级与分类指南； ——第 2 部分：脱敏技术规范 ； ——第 3 部分：采集规范； ——第 4 部分：存储规范。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由安徽省经济信息中心提出。 本文件由安徽省数据资源管理局归口。 本文件起草单位：安徽省经济信息中心、安徽省大数据中心、讯飞智元信息科技有限公司。 本文件主要起草人： 江南、徐航、张齐、刘翔羽、金智功、汪晓胜、龚炜、 王慧敏、唐政府、 简善 明、陈智科、庄颂 、李娜、杨芳文 、王小川 。 DB34/T 4631.3 —2025 II 引言 数据是数字安徽建设的核心要素，是数据资产化、要素化的重要支撑。 2023年中共中央、国务院发 布《数字中国建设整体布局规划》，提出构建国家数据管理体制机制，健全各级数据统筹管理机构。推 动公共数据汇聚利用。 2023年12月31日，国家数据局等17 部门联合印发《“ 数据要素 ×”三年行动计划 （2024 —2026年）》中强调提升数据供给水平，完善数据资源体系，开展行业共性数据资源库建设，健 全标准体系，加强数据采集、管理、安全等通用标准建设，协同推进行业标准制定，修订完善数据管理能力评估标准， 《关于印发全省一体化数据基础平台迭代工程等四大工程工作方案的通知》 (皖 数 资〔2023〕 11号)文件提出， 2023年印发全省数据工程实施指南、数据管理规范和首席数据官制度相关文件，建立 数据工程项目评估评价体系。 为响应国家、省相关文件要求，规范落实数据 采集、存储、质量检查、数 据服务、安全工作，编制政务数据系列标准， 初步由四个部分构成。 ——第 1 部分：安全分级与分类指南。目的在于提供政务数据的分类与安全分级指南。 ——第 2 部分：脱敏技术规范 。目的在于确立政务数据脱敏技术的基本要求， 规定数据脱敏流程 。 ——第 3 部分： 采集规范。目的在于确立 政务数据 采集的基本原则和 基本要求 ，规定政务 数据采 集内容以及采集 方式。 ——第 4 部分： 存储规范。 目的在于 规定政务数据存储的内容、 存储的方式和存储的要求等内容。 DB34/T 4631.3 —2025 1 政务数据 第3部分：采集规范 1 范围 本文件确立了政务数据 采集的基本原则和 基本要求，并规定了政务 数据采集内容以及采集 方式。 本文件适用于政务 数据的采集。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。 其中， 注日期的引用文件， 仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本 文件。 GB/T 22239 信息安全技术 网络安全等级保护基本要求 GB/T 35274 信息安全技术 大数据服务安全能力要求 GB/T 36625.3 智慧城市 数据融合 第3部分：数据采集规范 GB/T 43697 数据安全技术 数据分类分级规则 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3.1 政务数据 government data 政府部门及法律、法规授权具有行政职能的组织在履行职责过程中制作或者获取的，以电子或者非 电子形式记录、保存的文字、数字、图表、图像、音频、视频等，包括政务部门直接或者通过第三方依 法采集的、依法授权管理的和因履行职责需要依托政务信息系统形成的数据等。 4 基本原则 完整性：应对非涉密类业务系统数据 开展数据采集，采集 过程中应确保数据的完整性。 4.1 准确性：应如实准确处理并记录数据，确保数据的准确性。 4.2 可追溯性：应参照 GB/T 36625.3 记录并保留采集过程中历史数据的变化和移动情况，确保数据 4.3 采集的可追溯性。 安全性：应符合 GB/T 35274 和 GB/T 22239 的规定，对数据进行分级分类管理，并根据数据安 4.4 全措施和技术手段，对数据 采集过程进行有针对性的保护，个人信息、敏感数据和重要数据应加强安全 管控措施。 5 基本要求 明确业务部门和业务负责人 5.1 DB34/T 4631.3 —2025 2 对采集的数据应明确所属的业务部门和人员 ，负责对本业务领域的术语定义、业务流程解释，确定 相应的数据标准及数据源、进行数据分级以及承接数据质量问题。 明确数据源 5.2 应对需要采集 的数据开展数据源认证， 当业务系统出现合并、分拆、下线情况导致数据失效时， 需 及时启动新数据源认证工作。 明确数据标准 5.3 应参考各类成熟的外部标准（国家标准、行业标准、地方标准），对采集 数据的数据元和数据字典 开展标准定义。 定义数据分类分级 5.4 应参照 GB/T 43697 的规则对 采集的数据进行分类分级工作， 当数据所属领域、 群体、 区域、 精度、 规模、深度、覆盖度、重要性、安全风险等发生变化时，需重新开展分类分级工作。 6 采集内容 数据范围 6.1 数据采集 范围包括但不限于： —— 基础数据： 包括人口、法人单位、自然资源、地理空间等 ； —— 业务数据： 包括公安、卫生健康、教育、民政、交通、水利、人力资源和社会保障、市场监 管、应急管理、司法、住房和城乡建设、交通运输、数据资源管理等； —— 专题数据： 包括房屋、城市部件、网格等与数字政府、数字社会、数字经济、数字文化、数 字生态相关的数据； —— 其他数据： 包括与政务数据相关的互联网、工业、商业等。 数据类型 6.2 6.2.1 结构化数据 结构化数据 包括： —— 主数据，用来描述核心业务实体的数据，是核心业务对象、交易业务的执行主体，为应用软 件提供一个统一、一致的参考数据映像，如人口、法人、车辆、房屋、事项等数据 ； —— 基础数据，描述核心业务对象、交易业务的基础信息数据，通常是静态的（如事项类型、证件类型），一般在业务事件发生之前就已经预先定义，其变化很少或者变化很慢，可选值数量有限的，如行政区划、组织划分、经济分类等数据； —— 事务数据，在业务和流程中产生并记录 业务事件的数据，具有较强时效性的一次性业务事件， 通常在事件结束后不再更新，事务数据会调用主数据和基础数据，如执法监管、行政审批等数据； —— 观测数据，对人、事、 物、环境等观测对象，通过观测工具获取的数据，一般数据量较大且 是过程性的，主要用作监控分析，如气象观测、水文监测、环境监测等数据 ； —— 规则数据，结构化描述业务规则变量的数据，一般为决策表、关联关系表等形式，是实现业 务规则的核心，如事项审批规则、执法规则等数据 ； DB34/T 4631.3 —2025 3 —— 统计数据，对数据按照统计学方法进行处理加工后，用作业务决策依据的次级数据，一般用 于支持报告和报表的生成，如 GDP指标、财政收入指标等数据。 6.2.2 半结构化数据 半结构化数据包括： —— XML文档， —— JSON文档， —— HTML文档， —— CSV， —— EXCEL， —— 其他。 6.2.3 非结构化数据 非结构化数据包括： —— 多媒体数据 ， —— 空间数据， —— 其他。 7 数据采集 结构化数据 7.1 7.1.1 当数据采集工具可通过 政务云与源数据库进行连通，且网络链路符合安全要求时，通过 采集工 具配置采集任务，实现数据 采集； 7.1.2 当数据采集工具无法通过 政务云与源数据库进行连通，可 通过前置库 方式实现数据 采集。先将 需要采集 的数据通过网闸、边界系统等安全设备同步到政务网前置 服务库，再通过采集工具配置采集任 务访问前置库，实现数据 采集。 半结构化数据 7.2 半结构化数据可选择通过文件交换的方式实现数据采集。 将需要采集的数据打包为特定的文件格式， 依托采集工具、FTP 等方式获取到文件，并对文件进行结构化处理，直接存储于关系型数据库，实现数 据采集。 非结构化数据 7.3 非结构化数据可选择通过文件交换的方式实现数据采集，包括 以下两个部分的工作。 —— 将需要采集的数据打包为特定的文件格式，依托采集工具 、FTP等方式传输数据文件，实现文 件数据的采集； —— 对获取的文件根据业务需求进行处理，包括要素处理和特征抽取等，将提取的要素和特征进 行结构化存储。