政府大數據建設需把握三大要點

高嬰壢

更好地掌握和運用政府大數據，以大數據手段驅動政府管理高效化、業務精細化、決策精準化，是推進國家治理體系和治理能力現代化的重要途徑。從實踐看，政府大數據也只是“看上去很美”，數據資源積累、管理成熟度、合法治理和決策應用水平均處于發展的初級階段，仍有較大的擴容提質空間。未來政府大數據還需更多在夯實數據決策基礎、提升數據決策能力、構筑數據決策應用生態等方面加以修煉，實現政府治理從“被動管理”向“主動服務”的全方位升級。

政府治理正邁入數據驅動階段

經歷了“十二五”政務信息化的全面建設、“十三五”政務信息系統整合共享和信息資源共享的深入推進，越來越多的政府部門開始重視大數據的建設和發展，積極搭建大數據平臺，在數據資源的“聚”“通”“用”等方面不斷創新。在數據資源匯聚方面，大多以政務信息資源整合共享為契機，統籌現有和新建業務系統的共建共享，在云化集中基礎上，推動數據資源向統一平臺匯聚和集中存儲。在數據共享融通方面，有的地方探索建立了“職責—數—庫表”三級目錄體系，強調數據與業務的統一，為業務數據的整合、共享、交換提供制度依據和技術規范。在數據服務決策方面，有的地方通過沉淀歷史數據，抓取公安、輿情、稽查等關聯數據，運用大數據手段建立規律、研判動態，配合專業咨詢團隊分析，為行業監管提供最佳解決方案。

發展政府大數據仍“舉步維艱”

雖然政府大數據發展的基礎不斷夯實，但政府各部門職責條塊分工、系統分散建設等原因，導致政府大數據應用于治理決策上“淺嘗輒止”，大數據服務于政府治理的深層價值難以體現。

數據資源不均衡。從數據來源看，大部分政府掌握的數據是通過業務開展積累形成的，以自身政務信息系統產生為主，通過國家數據共享交換平臺獲取數據的能力不足，與大型平臺企業、互聯網及其他社會外部數據的共享和利用極度缺乏。從數據內容看，多類數據均以手工單次填報獲取，更多表現為文本表格化數據，而動態更新、多元異構類的數據偏少;并且多數政務信息系統建設以滿足政務服務、行業監管需求為要，使得服務于產業、城市等各類經濟對象運行監測的數據缺乏，而這類數據價值往往更值得關注。

數據質量不過關。到目前為止，尚未形成統一普適的數據質量標準，各政務信息系統所屬部門在采集、使用、維護數據的過程中“以我為主”，數據真實性、可靠性、完整性、可用性、實時性等難以得到保障。同時，在大平臺、大系統統建過程中，數據清洗挖掘、交換傳遞、共享開放等工作主要通過技術方案解決，并未建立數據全生命周期管理的意識和制度體系，難以對數據使用時的可信性、安全性、可關聯性、可追溯性、可再用性實施全過程管理。

數據治理機制不完善。我國當前法律法規體系對于數據權屬、利用、安全等方面的規定尚未細化、可操作性不強。特別是關于政務數據的所有權、控制權、使用權、解釋權等，以及政務數據在使用、共享過程中，涉及的數據基礎設施保護、追溯監控技術干預規則、信息安全防護和保密建制等內容均缺乏具體標準。

數據應用不深入。一方面，多數政府業務部門對本部門的數據資源基底和核心關切并不明確，在數據查詢和應用時，存在需求描述不具體，重復作業、難以一次到位等情況，導致數據應用效果差。另一方面，數據應用普遍局限在業務部門內部，跨部門協同的關聯業務應用分析較少，面向重點產業、重點領域、重大應用場景的數據決策分析極度缺乏，政府大數據的深層價值難以體現。

發展政府大數據需從三方面入手

推動“大數據+小治理”融合，夯實數據驅動政府治理的堅實基礎。小治理即面向數據全生命周期的精細治理，核心目的是從時效性、完整性、準確性、（業務）耦合性、標準化等角度保障數據質量，避免數據決策偏離或失靈。

具體措施如下：

一是加強云計算、大數據、區塊鏈等新技術在數據編目管理、交換傳遞、共享開放等方面的技術支撐能力，解決數據權責不清、難以實時更新、傳統紙質證照不安全等問題。

二是強調數據與業務的緊耦合，數據目錄由技術部門、業務處室共同參與制定并與“三定”職責逐一明確，從數據業務屬性（名稱、業務定義、統計規則和邏輯，由業務部門定義）、技術屬性（數據格式、編碼規則、代碼取值、庫表字段名稱等數據元的技術規范，由IT部門定義）、管理屬性（數據元的管理過程屬性，由業務部門和IT部門共同確定）定義數據，做到“應采必采”。

三是采用物理集中、邏輯管控的方式，即數據資源集中存儲，而對敏感數據的調用與應用通過開放數據應用接口方式，實現數據可用不可見，有效調動政府各部門數據共享的積極性。

四是研究明確政務數據的歸屬權，界定數據產生部門、數據使用部門、數據共享管理部門等各方面的具體權利和職責，解決各部門的后顧之憂，避免政務數據產權歸屬“部門私有化”行為。在數據權屬界定的基礎上，通過合同機制、IT審計等方式對數據使用者進行監督，保障數據使用的有序和可控。創新“大中臺+小前端”服務，提升數據驅動政府治理的支撐能力。大多數政府主體均采用搭建統一的大數據平臺方式，匯聚數據資源、推動共享融通、挖掘數據應用，其關鍵是平臺如何賦予用戶數據決策能力。建議是采用數據中臺服務方式，對數據資源進行集中清洗、整合、按主題入庫、算法模型沉淀，面向平臺用戶提供數據訂閱分發、查詢/申請、調用API、算法模型工具、公共數據資源池開放、按需響應等服務，發展基于應用導向或業務導向的數據個性化服務。

堅持“大規劃+小落地”導向，構建數據驅動政府治理的應用生態。在數據決策過程中，大多數決策需求和場景具有較大不確定性，決策主體不知道有什么數據、能產生什么應用價值。多數實踐表明，應當從規劃大方向入手，分解梳理落地應用的小場景，快速試錯，交替迭代，使應用需求和實現路徑、落地形式不斷清晰化。同時，要積極構建數據決策應用生態，推動各部門共同參與大數據建設，在數據采集分析、管理運維、服務決策等方面探索有效的激勵機制，充分調動業務部門積極性。此外，還需配套組建由業務部門骨干、行業研究專家及IT服務部門組成的專職化數據決策中心，負責采集業務部門決策需求，開發應用算法模型和應用系統，開展決策研判分析，形成與業務需求緊密結合的數據決策，真正實現政府治理能力現代化。