数字政府建设省级运营指挥中心、综合效能监管平台、驾驶舱移动版等数据分析应用，通过对全省数字政府汇聚数据分析，助力全省数字政府效能持续提升，优化营商环境。
随着数字政府项目汇聚数据量增多，数据分析涉及的数据量越来越大，计算越来越复杂，指标治理过程中链路过长，数据IO次数较多已无法满足数据分析处理需求，需要对数据治理链路进行优化调整。当前数字政府项目中，数据经由业务系统，入湖到大数据基座，再进行数据治理形成专题库宽表，然后数据同步到MPP前置库，MPP前置库又挂载到指标管理平台，经过指标模型生成指标数据，最后通过指标服务提供给省级运营指挥中心、综合效能监管平台、驾驶舱移动版等应用系统。数据链路臃肿漫长，原始数据经历多次IO操作，当面临数据复杂度高、数据量大（十亿级）、增量数据变化快等项目场景时，会引起以下问题：
1）数据治理时间漫长，无法满足应用系统指标数据T+1的展示需求。项目中面对十亿级别大数据量场景，现有MPP库进行数据写入时，写入时间高达4小时以上，在进行数据查询时，复杂查询数据需要10分钟以上才能返回查询结果，数据治理整个过程极为缓慢，无法在早上7点前提供指标数据给应用系统。
2）数据计算逻辑难核对，数据经由业务系统处理后入湖，专题库对数据进行融合形成宽表，指标库根据指标需求建模生成指标，专题库与指标库均存在数据转换计算逻辑，与业务系统沟通指标计算口径时，需三方一起分析推演，较难界定数据处理逻辑在哪个阶段存在问题。
3）治理过程涉及中间件多，由于数据链路较长，数据存储与计算中间件繁多，其中任何一个环节中间件出现异常，都会引起指标数据计算错误或数据丢失，较难保障数据准确性及系统稳定性。同时链路繁杂造成需要投入更多的运营维护人力资源，增加了项目整体数据运营成本。指标平台根据业务需求向专题库提供汇总表元数据标准，专题库依据标准将融合宽表按专题构建汇总表日表，汇总表日表对宽表数据按照批次时间颗粒度计算压缩汇总。
4. 指标计算
指标平台在专题库中汇总库日表基础上进行二次数据压缩，形成汇总表（日表/月表/年表）。再通过指标模型以汇总表（日表/月表/年表）为基础计算得到指标数据，数据计算频次依业务要求，按需配置。目前甘肃项目计算频次要求1天1次，龙江项目计算批次除部分业务为1小时1次，其他为1天1次。