政务大数据融合框架是指将政务大数据进行整合，形成一个统一的数据平台，实现政务数据的共享和融合。目前，国内已经有一些政务大数据融合框架的研究和实践，例如基于知识图谱的政务大数据融合框架、FEA-DRM模型等。
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014年10月，国内政务大数据行业主要厂商浪潮在Inspur Word 2014浪潮技术与应用峰会上首次提出政府数据开放五级技术成熟度模型(一级：信息公开；二级：数据网站；三级：数据门户；四级：数据平台；五级：数据生态)。政务大数据是政府在治理社会时积累和沉淀的各类数据。政府大数据工程是大数据技术在政府业务领域的实例化。政务大数据的核心是“政务”，大数据是其表现形式和载体。要想实现常规政务服务的精准化和主动政务服务的常态化，信息获取的全面性与准确性是基础条件，大数据是信息的载体，大数据相关技术是政务数据全面性和准确性的保障条件。其次，政务大数据的重点是让政务数据“会说话”。最后，政务大数据的未来是数据自治。政务大数据的建立依赖于自上而下的数据规划和自下而上的数据治理。政务大数据的未来一定是能够实现自我治理的，并能够实现对业务变化的自适应性。
关于政务大数据的设计模型，目前没有找到相关信息。不过，我可以为您提供一些关于政务大模型的信息。据澎湃新闻报道，当前，北京、上海、杭州、深圳等地都出台政策推动政务领域大模型应用落地，政务热线、智能客服、城市治理、医疗、教育等都是重点落地方向。未来政务大模型在市场上最终会呈现出多元化、“百花齐放”的状态 。
政务大数据的融合需要参照FEA-DRM模型。FEA-DRM模型是一种基于数据驱动的城市管理模型，它是在城市大数据的基础上，通过对城市数据的挖掘和分析，实现城市管理的科学化、规范化和精细化。政务大数据融合是指将不同部门、不同层级、不同领域的政务大数据进行整合，以实现数据的共享和协同应用。而FEA-DRM模型则是一种基于数据驱动的城市管理模型，它是在城市大数据的基础上，通过对城市数据的挖掘和分析，实现城市管理的科学化、规范化和精细化。因此，政务大数据融合可以借鉴FEA-DRM模型的思想和技术手段，以提高政务大数据融合的质量和效率 。
数据参考模型(DRM)是联邦企业架构模型(FEA)中的一个参考模型，用于解决信息化过程中面临的“信息孤岛”问题，实现数据的共享融合。DRM的思路是以整个数据元为基础，通过梳理业务关系、数据分类，实现数据的交换共享。DRM标准领域包括数据描述、数据上下文和数据上下文关系三个方面 。
其中，数据描述提供对于数据的统一描述方法，从而支持数据的发现和共享；数据上下文采用某种分类法对数据进行归类，从而便于数据的发现；此外，数据上下文还使得定义一个利益共同体的权威数据资产成为可能 。
数据共享是指在不同地方、使用不同计算机和软件的个体能够读取、操作、分析和共享数据的过程。 数据共享可以使更多的人更充分地使用已有数据资源，减少资料收集、数据采集等重复劳动和相应费用，而把精力重点放在开发新业务上。
数据共享主要分为四个场景：【公开披露】和【内部共享】主要关注的是共享的合规性与共享数据的安全措施，【委托处理】和【外部共享】主要关注的是对第三方的安全尽调和数据出去后的安全管控。
您好，根据您提供的信息，数据上下文用于为数据添加与其被使用和创建的目标相关的意义，从而便于具有不同视角的数据消费者对于数据的发现和使用。数据共享是指在信息生产者和信息消费者之间所存在的相对固定且时常发生的信息交互过程。基于知识图谱的政务大数据融合，是指借鉴当下人工智能(AI)的知识图谱算法，可按主题实现更高效的数据整合，为数据价值的进一步挖掘奠定基础。
你好，你想问什么呢？
政务大数据共享与融合的建议包括：建立大数据需求管理机制，让大数据在实际政务工作应用上真正地发挥作用；建立大数据信息共享融合机制，搭建大数据共享平台、促进大数据信息共享融合；建立大数据信息安全防范机制，有效地防止内部敏感数据泄露。
