法院数据运维管理浅析

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1、法院数据运维管理浅析　　各类审判数据作为重要的信息载体，是法院进行审判执行和案件分析决策的重要依据，如何有效对辖区法院的审判业务数据进行数据集中、数据监控、数据质量、数据安全等运维管理，最大限度利用审判业务数据，已成为中级法院信息化运维的重要部分。本文通过对法院数据运维进行详细的分析，以加强和规范数据运维工作，推进以数据为中心的法院信息化建设，更好的服务法院审判工作。　　【关键词】数据运维管理　　近年来，最高人民法院以“大数据、大规格、大服务”理念为指导，通过云计算、大数据、互联网+等科技手段，以司法大数据的智能应用服务审判执行、服务审判管理进而服务人民群众。十三五以来，各级领导高

2、度重视数据信息化建设发展，要求加强统筹协调，利用数据治理技术、整合数据资源、提高数据质量、保障数据安全、提升数据利用率，进一步实现法院数据管理的科学化和规范化。　　1数据运维的内容　　审判数据是法院最重要的的信息化资产，更是法院数据中心的核心基石。数据运维工作与传统的信息化运维工作不同，随着审判业务系统的深入??用，数据中心的运维保障和数据管理将是数据运维工作的重心。数据中心是一个数据加工厂，数据处理环节较多，且各个环节紧密相关，运行保障的工作量非常大。　　1.1数据中心运维　　（1）保障辖区法院数据完整、及时、准确的上传至数据中心。　　（2）保障辖区法院数据的全面性、完整性、有效

3、性，辖区上下级法院之间、本地数据中心与省级平台之间数据的一致性。　　（3）对辖区法院数据的采集、导出、发送、传输、接收、管理及展现等全过程进行监控，保障数据处理全过程及时性、准确性。　　（4）根据需要进行数据的查询、统计、运算、处理、分析，形成数据分析报告并发布，满足辖区法院的数据应用业务需求。　　（5）对辖区法院数据的安全风险进行评估分析和预防，制定数据备份策略并实施，及时恢复因故障受损的数据，保障数据的安全可用。　　（6）对辖区法院数据库系统进行巡检监控、故障处理、性能调优等，保障系统的可用性、稳定性。　　1.2数据管理维护　　（1）对辖区法院数据汇聚和一致性运行保障和管理，确

4、保数据完整、及时、准确汇聚至高院审判案件库。　　（2）对审判库与数据中心法标库间的一致性、审判库与最高院数据集中管理平台库间的数据一致性进行管理和维护。　　（3）数据质量管理和保障，针对上级法院下发的最新数据质检规则进行不合格案件改进，进一步提高数据准确性。　　（4）按数据分析要求，针对文书数据质量做进一步的完善和提升。　　（5）对司法统计报表的准确性验证，进行数据质量的检查和改进工作。　　2数据运维流程　　2.1数据运维服务流程　　运维服务流程帮助审判人员迅速解决各类事件。运维流程始于用户请求、平台监控及工程师巡检，结束于经过用户满意度确认的解决。故数据运维服务流程应着重把握以下

5、四点：　　（1）数据工程师对接收到的问题进行初步分析，根据信息情况进行分类，标识事件的紧急度、影响度和优先级。判定服务事件为故障类事件，如果故障的紧急度、影响度和优先级高，则直接提升给高级数据工程师处置；判定服务事件为一般故障类事件，则查看知识库对事件解决方案进行匹配，无解决方案则展开对事件进行调查与分析，尝试解决，并根据实际情况决定是否要升级为问题。　　（2）超过时限无法解决则提升给高级数据工程师进行处理，高级数据工程师调查并诊断事件，并根据实际情况决定是否要升级为问题；若判定为数据中心问题，则提升给高级研发工程师对问题进行修复处理。　　（3）服务事件解决完成后，记录详细的分析、

6、诊断过程和解决方案，并通知用户问题解决，关闭事件并选择性更新知识库和提起新问题。　　（4）服务事件的全生命周期对整个事件处理过程进行监控。　　2.2数据运维业务流程　　数据运维业务流程帮助审判人员梳理整个数据运维流转过程，以业务为导向全流程监控数据运维过程。总共分成四大阶段：　　（1）数据汇聚，完成辖区法院数据汇聚、数据检查、数据导出、数据传输、数据接收、数据导入六大服务。　　（2）对采集到的辖区法院数据进行质检分析，数据质检过程包括数据质检、排查分析、数据矫正三大项服务，并遵循找出问题、分析问题、改进问题数据的闭环处理流程，不断提升数据质量，为审判业务分析提供高质量的数据基础。　

7、　（3）数据ETL加工过程，包括数据抽取、数据清洗、数据装载、数据转换四大项服务。ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。　　（4）数据报表展现过程，包括司法统计数据展现、数据准确性核查、问题排查、数据矫正四大项服务。　　3数据安全管理　　数据安全管理就是要保障辖区法院数据的保密性、安全性、完整性而进行的一系列管理和技术服务，其主要包括：应用安全服务、数据安全服务、安全管理