时空数据治理发展趋势、存在问题与建议分析

对于时空数据治理认知不足，缺乏共通对话标准，还需统一时空数据治理认知。

1.未来发展趋势

1.1 应用趋势

1. 时空数据治理将形成共识，成为数据治理的重要建设部分国家提出《“数据要素×”三年行动计划》，构建以数据为关键要素的数字经济，数据治理也将成为重点关注的课题。目前，针对数据治理、时空数据治理并未有统一的定义、标准规范。时空数据治理作为数据要素的主要部分，超过 80%的数据均直接或间接地具备时空属性，如何科学地设立规划与流程、有效地管理、发挥时空数据的价值将成为未来的重点研究方向。

2. 传统的企业级数据治理工具将为时空数据治理增添动能数据治理作为一个实现数据资产价值最大化的综合管理体系，最初融于大数据的概念中使用，主要用于企业内部的数据管理，为企业降低业务成本，提升业务运行效率，为企业降本增效实现利润最大化。对于企业级数据治理，从元数据、数据分类到数据治理模型，从电子商务到制造业再到电子政务，都形成较为规范的标准以指导产业发展；从数据开发平台到数据标准模型服务再到集成的数据治理平台，企业级数据治理形成了较为完善的产业体系，解决方案更是层出不穷。

相对于较为成熟的企业级数据治理，时空数据治理的参与者、使用者相对来说较为单一，其标准规范仍在完善中，属于蓬勃发展的蓝海。未来，更多具备成熟的数据治理能力的企业级数据治理参与者将进入时空数据治理赛道，以其成熟的技术能力挑战相对复杂的数据类型、相对广泛的数据来源、相对宏观的应用场景的时空数据治理赛道，为时空数据治理赛道增添新动能。

3. 时空数据治理实现技术的场景化落地应用是未来发展的核心在 2023 年的时空数据治理的学术研究中，多为创新方法用于交通规划、时空数据模型的优化改良。可以看出，在有了企业数据治理大规模应用的基础后，时空数据治理发展的主要落地并不在于攻克技术难题，而在于一些成熟技术基于新场景的落地应用。时空数据治理应用较为宏观，在政府的驱动下，其数据收集的难度相对较小，但面临数据收集涉及基础设施的建设与优化，周期较长。同时，因涉及的城市、交通等宏观治理，在具有固定模式且较为成熟的情况下，新的技术模型、应用模式的应用需要建立试点、进行大范围的成果验证后才能大规模投入应用，将面临较长落地周期。

4. 交通时空数据治理或将成为重点关注领域在 2023 年的时空数据挖掘、时空数据学习相关论文中，对于交通、物流的路径规划与预测的课题研究较多。目前，针对交通的时空治理均停留于智慧城市数据治理中的模块，形成的解决方案也较为分散，如智慧交通监控平台、智慧交通管控平台等，落地的智慧交通时空数据治理解决方案较少。未来，在交通智慧化基础设施铺设较广、交通感知网络构建完善后，多源、非结构化数据较多的智慧交通领域将成为时空数据治理的重点关注领域。

1.2 技术趋势

1. 时空数据治理是数字孪生之基，其成熟将为数字孪生的大规模应用提供高质量的数据基底 通过有效的时空数据治理，可以确保数字孪生模型所依赖的时空数据的准确性、完整性和一致性，从而提高数字孪生模型的可信度和预测能力。时空数据治理可以帮助确保数字孪生模型与实际情况相符合，为实时监测、预测和决策提供可靠的数据支持。因此，时空数据治理的成熟将为数字孪生技术的广泛应用打下坚实的基础，推动数字孪生在智慧城市、工业生产、交通运输等领域的大规模应用，实现更高效、更智能的运行和管理。

2. 时空 AI-时空智能预测将成为重点应用随着人工智能技术的发展，现代社会的时空预测系统越来越智能化。智能时空预测系统应能够实时自动收集用于模型训练的各种数据集、知识和规则，可以自动从已知数据中学习，具有灵活的模型结构和即时训练能力，能够实时或接近实时地作出预测。智能时空预测系统可以为用户提供确定性、概率性、演绎性和结论性的信息，最终服务于决策支持。未来，时空智能预测模型将得到大规模的应用，提升时空智能预测模型的自学习、自进化、自适应、自生成的能力成为发展目标。

3. 大规模非结构化时空数据的处理与组织能力日益受到关注时空数据相对于普通数据的不同在于非结构化时空数据占据了相当大的比重，如卫星遥感影像、交通监控视频等。这些数据不仅数量庞大，而且具有复杂的时间和空间属性，使得传统的数据处理和分析方法难以应对。同时，城市各层级、各系统之间的数据融合、信息共享和业务协同,需要将各类数据 50 统一格式编码。未来，时空数据高效治理方案需要有效处理与组织大规模数据，分布式存储系统、云计算平台、大数据处理技术、时空索引技术等将得到重点关注。

4. 在时空数据治理得到重点关注后，对于时空数据安全相关概念的关注也将迎来峰值 时空数据涉及大量有关基础设施、城市运行、用户生产生活的隐私数据，且由于时空数据具有复杂的时间和空间属性，使得其安全保护相较于传统数据更具挑战性。时空数据治理中对数据安全问题的重视程度将比普通数据治理数据安全的重视程度更甚。未来，时空数据安全法律法规、技术应用将逐渐健全，成为时空数据治理中不可或缺的一部分。

2.存在问题与建议

1. 目前国内对于时空数据重管理、轻治理，应用时重平台、轻机制目前，提到时空数据，更多的解决方案是效仿企业数据管理形成时空大数据平台，收集数据、进行数据分析、挖掘数据价值。但多为独立版块的数据管理。数据治理更注重各个组织的协同。达成数据治理共识、建立统一的管理战略、管理规范、管理环境，融合“空天地”、人、车、城、自然等多源数据，从时间、空间及数据本身挖掘数据价值，为宏观治理提供预警、决策等辅助。 目前各地积极建设时空大数据平台，采集地方数据接入国家级平台。但对于已有时空数据从流通、使用再到交易并未形成成熟的机制，更难接入到市场中实现时空数据资产化。同时，除了平台建设外也并未为下游各场景端应用的机制建设、运作、安全保障等提供专项资金支持。如此看来，时空数据资源并未真正的盘活，平台只起到一个容器的作用。未来，区域内建设时空大数据应重视时空数据治理概念、重视时空数据管理机制，并对此进行资金投入。

2. 对于时空数据治理认知不足，缺乏共通对话标准，还需统一时空数据治理认知 目前，市场上对于数据治理有较为统一的定义，形成的指南、标准较多，数据治理的管理机制也较为成熟，对于数据治理已达成共识。但对于时空数据治理，将其归并入数据治理，并未形成独立的定义、规范、共识。但因时空数据治理与传统数据治理存在不同，且时空数据治理涉及宏观管理，涉及城市治理、自然资源管理等重大领域的决策，应设立时空数据治理相关框架、指南、标准等，统一产学研多方力量的共识，合作实现全国时空数据得到有效治理的成果。

3. 对于时空数据安全的重视程度不高，未来应针对时空数据安全形成标准规范 目前对时空数据安全的重视程度相对较低，这可能会导致数据泄露、滥用、篡改等风险，从而威胁到国家安全、社会稳定和个人隐私。因此，未来应针对时空数据安全制定严格的管理政策；建立一套完整的时空数据安全标准体系，包括数据格式、加密技术、访问控制等方面的标准； 52 建立专门的时空数据安全监管机构，负责对时空数据的收集、处理和使用进行监督和检查；针对时空数据的特点和安全需求，应加大安全技术研发力度，如开发有针对性的高效的数据加密算法、设计安全的数据存储和传输方案等。