基于主數據管理標準化的政府數據治理研究

關鍵詞：數據治理，主數據，政府

0 引言

數字時代，數據正逐漸演變為國家至關重要的戰略資源和革命性核心要素。黨的十九屆四中全會明確將數據歸入生產要素范疇，中共中央在“十四五”規劃及2035年愿景目標中提出要加強對政府、經濟、社會的數字化建設，通過相關制度和標準規范的建立，推動數據資源開發利用[1]。由此可見，數據在社會經濟中的價值逐步凸顯，政務數據的治理不僅是服務的基礎，更是利用數據的前提條件，是釋放數據新動能的必要前提，同時也是提升現代化政府治理體系和治理能力的重要因素。

如何通過相應的技術方法和標準規范高效推動政府數據治理，是本文重點要討論的內容。

1 政府數據治理發展現狀

1.1 數據治理概念

數據治理（dat a gover n a nce）這一概念最初是由Wat son等[ 2]學者在提出數據倉庫治理（dat awarehouse government）時所引申出來的，該概念著眼于企業內部數據使用的規范行為。隨后，數據治理的理念逐漸滲透到政府、教育等其他領域的治理實踐中，演變出與有效管理緊密相關的數據治理框架[3]。

數據治理基于不同的視角，定義也各不相同。其中，ISO 8000-2：2020認為數據治理是與數據管理相關的政策制定以及實施[4]；而ISO/ TR 14872：2019 定義則相對微觀一些，針對數據治理，提出了包括質量、一致性、易用性、安全性以及可用性在內的多項要求[5]。在我國標準中數據治理相應也有多種定義，本文聚焦于依據GB/T 36073-2018標準，對數據進行處理、格式化與規范化的過程[6]。

所謂政府數據治理[7]，指的是在政府數據從產生到消亡的整個生命周期內，通過合理的組織和制度安排，為實現保證數據質量、保障數據安全以及提升數據公共價值等目標，而采取的一系列綜合性措施。因此，我們必須構建科學且合理的政府數據治理體系，從而最大程度地發揮政府數據資源的價值，進而構建一個以數據為驅動的電子政府。

1.2 國外數據治理現狀

在數據治理方面，不同國家都采取了各自的方法來確保政府內部數據的有效管理和利用。

自20世紀90年代起，美國政府在數據相關議題上，如：信息透明度、個人隱私保護、信息安全以及數據開放性等方面，制定了眾多的法律規章和行政指令，這些措施使美國在全球數據研發與應用領域持續保持領先。2019年12月《聯邦數據戰略》發布，為了貫徹這一戰略，聯邦政府在接下來的兩年里陸續推出了相應的管理行動，這些舉措為美國構建全球性的數據收集、存儲、安全及流量管理體系打下了堅實的基礎[8]；德國聯邦政府在2021年7月制定了為期5年的《開放數據戰略》，將開放數據視為德國創新實踐的成功因素，德國在推進數據開放的過程中，不僅積極支持數據的公開，并致力于提升數據開放的層次，而且還努力加強政府與社會各界用戶之間的互動聯系，提高了數據開放的廣度，并且注重開放數據的質量，促進負責任的數據使用[9]。2018年加拿大發布的《聯邦公共服務數據戰略路線圖》，從治理、人和文化、環境和數字基礎設施、數據資產等多個方面提出了建議，旨在不斷提升加拿大在數據管理方面的表現[10]；2021年6月日本公布的《綜合數據戰略》明確提出了其數據戰略的遠景規劃和實施計劃，旨在發掘數據的潛在價值，將自身演變為一個現實世界與虛擬空間高度融合、平衡經濟增長與社會進步的超智能社會[11]。

1.3 國內數據治理現狀

2022年6月，國務院頒布了《關于加強數字政府建設的指導意見》[12]這一文件，強調了要加速推進全國一體化政務大數據體系的構建，同時加強數據治理，在符合法律法規的前提下，促進數據高效共享以及有序開放利用。同年12月，國務院發布了《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》[13]文件，進一步強調了建立安全可控、靈活包容的數據治理制度的重要性，這一制度對于實現數據的價值、激發數據潛能方面具有至關重要的作用。從這些政策可以看出，政府高度重視數據治理與管理，將數據作為驅動數字化轉型的核心要素。這些措施的目的在于釋放數據的新潛力，發揮數據對于市場的創新推動作用。通過提升國家數字治理能力，推動數字化轉型，加強數據價值的挖掘，以及保障數據的安全和合理利用，從而增強國際競爭能力。

“衡量國家治理體系和治理能力現代化的標志之一就是數據治理與數據利用的能力” [14]。陳娟[15]提出數字政府要依賴于現代信息技術的發展實現整體性治理，但針對這個整體性治理的目標卻缺乏實現的具體方法。黃靜等[16 ]提出政府數據治理概念體系的構建應結合數據管理實踐，要充分考慮數據全生命周期中各環節的流轉特征。劉芮等[17]認為，政府數據治理體系是由治理主體、基礎、保障和工具構成的內容集合，但在治理的方法層面沒有過多的深入。安小米[18]的研究涵蓋了政府數據的依法管理、根本性治理、精細化操作以及持久性機制這4個維度，并從宏觀、中觀及微觀3個不同視角進行了深入分析，在數據源頭治理和精準治理的微觀操作層面主要是提出了元數據設計和互操作等方法。蔡春久[19]針對企業提出了通過主數據標準化進行治理的觀點，認為實現大數據價值必然要進行數據的標準化管理。李廣乾[7]認為在國家電子政務規劃中，自然人、法人、空間地理和自然資源等3個基礎信息庫都是主數據庫，應該建立規范、完整的國家主數據管理體系，為數據質量和實施數據治理提供條件。本文在尊重既往研究成果和思路的前提下，提出基于主數據管理標準化的政府數據治理思路。

2 主數據及主數據管理標準化

2.1 主數據概念

在GB/T 36073-2018《數據管理能力成熟度評估模型》[6]中，主數據被定義為組織內需要實現跨系統、跨部門共享的核心業務數據，即指滿足跨部門業務協同需求而存在的關鍵主體對象信息，這些信息反映了業務實體的狀態屬性，比交易數據更穩定，準確度更高且唯一識別。具備5個方面的特征[20]：（1）超越了單一部門的范疇，主數據是滿足不同部門間業務協同需求的數據，是各職能部門在開展業務過程中共同需要的信息，也是適用于所有部門和業務流程的核心共通數據；（2）不受限于特定流程，但卻是關鍵流程所必需的信息，主數據穩定性的關鍵指標是狀態屬性，是其核心特征，它是構成整個流程的固定元素；（3）主數據并不局限于某一特定主題，而是為所有業務主題提供基礎的核心業務實體信息；（4）不受限于具體的系統，主數據管理是服務于且高于其他信息系統的基礎性系統，必須要規范化、系統化、集中化進行管理；（5）不受限于具體的技術，主數據需要采用能夠兼容各類異構系統的技術，適應不同業務系統使用的各種技術規范，從而實現部門間的業務協同。

因此，主數據是機構不可或缺的核心信息，集中存儲于數據庫中供各部門維護和利用，是各信息系統運行的基礎，是權威且準確的關鍵業務實體數據，能夠被用來構建交易數據的關聯環境，是“黃金”數據[20] 。

2.2 主數據管理概念

主數據管理（Master Data Management，MDM）涵蓋了一系列規則、技術及應用，旨在整合并管理企業核心業務實體的系統記錄數據[21]。其根本目的在于確保主數據的完整、一致和準確，以支持跨部門、跨系統的數據融合與應用。主數據管理不僅為各部門業務系統提供了標準、統一的數據服務，而且在確保數據質量和標準化的最高水平的前提下，推動了不同數據庫和應用系統間數據傳輸與同步的自動化進程，大大提升了數據處理的效率與準確性。

在政務服務領域，主數據管理的角色變得尤為關鍵。政務服務涉及眾多部門與復雜的業務系統，數據在這些部門與系統間的流通與共享至關重要。主數據管理通過實施一系列標準，對源數據進行細致的整合與清洗，規范了基礎數據的整個生命周期管理，確保數據的精準與統一，這些經過標準化的高質量數據會被高效地分發給需要的部門與業務系統，實現數據資源的最大化利用。主數據管理不僅優化了數據的流通與共享機制，更推動了數據管理和應用水平的提升，進而提升服務效率和公眾滿意度。

2.3 主數據管理標準化工作

主數據管理涵蓋機構業務所需的所有核心數據和標準的統一定義，是一項全面的戰略。政務主數據管理體系建立旨在提升數據質量，統一標準，確保主數據在政府部門和系統之間安全共享和使用。主數據管理標準化在整合共享層面能幫助政府對不同部門和系統的數據進行整合和標準化，形成政務信息統一視圖，并共享給政府相關部門；在開放層面通過分類、分級和權限控制后，可以在確保數據的安全性和隱私性的前提下，實現主數據對社會的開放，促進社會各組織對政府基礎數據的使用，提升信息利用效果。主數據管理標準體系大致可以分為管理標準、集成標準和應用標準三大類。

（1）主數據管理標準：是主數據管控體系建設的成果固化，明確行為規范和協調關系，這些規范旨在指導和規范在整個組織中如何定義、創建、維護和使用主數據。通過制定主數據管理標準，組織可以建立統一的數據管理流程，確保數據在不同業務流程和系統中保持一致，從而支持準確的業務決策和操作。通過遵循這些規范，能有效解決人治管理、無章可循、有章不循、缺乏協調、相互推諉等方面的問題，政府能夠更好地利用主數據來支持政務活動，并確保數據使用價值最大化。具體涵蓋了數據定義和命名、數據質量、數據訪問和權限、數據更新和維護、數據變更管理、數據報告和分析、數據安全和隱私、數據持久化和存儲等規范。

（2）主數據集成標準：為了確保在不同系統和應用中，主數據能夠在數據交換和整合的過程中保持一致性、準確性以及數據質量。這些標準旨在指導和規范主數據在不同系統之間的集成和共享方式，以確保數據在不同系統中的傳遞、映射和整合是正確和有效的，從而建立一個單一、準確、權威的統一信息視圖，為全面的信息集成和共享提供條件，有效支持業務流程的無縫協作。各部門可以利用主數據實現高效的數據交換和整合，從而推動業務的協調和發展。具體涵蓋了數據源接入、數據轉換和映射、數據同步和更新、集成接口和格式、數據一致性和沖突解決、數據傳輸、數據集成測試、數據集成監控和日志等規范。

（3）主數據應用標準：是指針對主數據在各個業務應用中的使用方式、限制條件、數據展示、數據錄入等方面所制定的一系列規則和準則。這些標準旨在確保在不同的業務場景下，主數據得到一致、準確、可靠的使用，以支持組織的各項業務活動。其目的是為了在多個業務流程和應用中保持數據的一致性、完整性和準確性，避免數據重復、錯誤和沖突，有助于促進政府各部門的溝通和協作，使不同部門和業務流程之間能夠高效地利用主數據。具體涵蓋了數據使用規則、數據展示、數據錄入和驗證、業務流程集成、數據處理和操作、錯誤處理和反饋、數據審批及使用等規范。

3 主數據管理標準化在政府數據治理中的工作及優勢

3.1 識別政務主數據實體

根據主數據的定義，主數據在政務領域中是核心且基礎的數據。我國自2002年起明確提出了建立基礎數據庫的目標，然而在此后的時間里并未確立相應的標準規范。由于基礎數據庫的內容經歷了多次變更，導致不同部門和地區對于基礎數據庫的理解存在一定的偏差，這種情況使得基礎數據庫的建設在實施過程中顯現出一定的隨意性。盡管如此，人口庫、法人庫以及空間地理庫這3個基礎數據庫始終保持存在。構建基礎數據庫其目標是為了解決政府內部不同職能部門間數據傳遞困難的問題，這也是主數據管理所必須應對的核心問題。

明確主數據實體，才能有效地建立主數據管理，才可以有效地界定電子政務中的數據資源層次及相互關系，政務服務和管理對象的明確是政務主數據確立的前提。按照國標《信用 基本術語》的規定，信用主體為個人或組織[2 2]，因此，政務服務和管理的對象有兩類，一類是組織機構即法人單位，一類是自然人。所以，從行政管理和服務層面，政務主數據實體分別為法人單位和自然人兩類。

3.2 數據治理工作框架

政務主數據管理系統構建在政務大數據平臺之上，涵蓋自然人和法人兩類主數據實體，基于主數據管理標準化對政府數據進行治理框架如圖1所示。

（1）主數據管理系統通過政務信息交換平臺將來自眾多相關源數據部門的主體基礎數據，依據主數據管理標準和集成標準進行比對、清整，形成完整一致、權威的主數據信息，并進行全生命周期的管理。

（2）清整完成的主數據依據主數據管理標準和應用標準通過政務信息交換平臺主動實時分發到各個部門、單位的相關政務系統或接收服務器上，以供各系統進行數據標準化工作。

（3）權威的主數據與政務大數據平臺中所歸集的各類信息依據主數據應用規范通過實時治理后進行有效關聯，確保大數據平臺各類信息能通過主數據進行高效組合，以形成政務統一視圖。

（4）政務大數據平臺在政務信息標準化的基礎上，根據不同的業務需求構建不同的主題數據·學術研討·庫，為各類政務應用提供規范、集中的信息服務。

3.3 數據治理的優勢

主數據管理標準化的建設既能實現信息的整合而便于共享，同時還能為決策提供知識上的依據與支持。在政務數據治理中的優勢主要體現為以下幾個方面。

（1）加強數據管控：通過統一規劃和設計數據管控的組織結構、流程安排、標準制定以及技術支持等方面，按照“一數一源”的原則，規范政務數據的權威來源，并集中管理關鍵共享數據，以確保其一致性，通過建立政務數據治理的長效機制，提高數據管控效率和持續優化。

（2）提高數據質量：通過搭建一個通用、便捷且集中的數據處理總線，實現政務信息統一視圖，從而簡化了數據互操作訪問。在數據集成方面，依據“誰產生，誰負責”的原則，對主數據清理實現數據的標準化，徹底改善數據不完整、冗余、錯誤等質量問題。在數據應用方面，對標準化的數據，借助主動分發服務，確保各部門相關業務目標系統的基礎數據能夠實時同步更新；輸入前端在數據標準模型的支持下，通過多重關聯校驗等手段，可以有效減少人為因素引發的數據質量問題，提升數據質量。

（3）提升協同效率：主數據的標準化使得電子政務中各部門的相關業務系統的信息共享、業務融合更加流暢，通過支持面向業務規則的數據總線技術，以確保數據的一致性和合規性，讓多部門業務協同時滿足對數據的實時性和準確性的需求，降低數據集成和共享的成本，從而提高工作效率。

（4）降低維護成本：基礎數據產生于不同部門、不同的業務系統中，數據比較分散，各自有各自的定義規則，想要保持數據的一致性，各部門都必須付出大量管理維護成本。主數據管理在將基礎數據統一進行標準化治理后，通過數據管控的相關規則，將一致的、權威的數據通過數據總線接口自動分發到各部門的相關業務系統，大大節約了運維成本，且保證了數據的質量。

（5）支撐精準決策：主數據管理標準的應用提高了政務信息溝通交互的效率，節約了成本，保證了信息的唯一來源和權威性，避免了因基礎數據的來源多樣而導致的信息差異，在政務系統中隨時呈現的都是一張無歧義的統一數據視圖，為政府決策提供準確、權威的數據源。

4 推進政府數據治理的工作建議

基于主數據管理實現政府數據治理是一個重要且復雜的任務，政府各個層面、各個部門對此理解存在差異，為此，要通過積極開展相關頂層設計活動，謀求一套高效的治理模式。在此背景下，建議首先要成立政府各部門協調機制，設立數據治理領導機構，確保高層領導的堅定支持和指導，由跨職能的專業人員組成專門的數據治理團隊，明確責任分工和流程，界定各環節的職責和權限，負責協調和推動數據治理工作；其次是要制定政府數據治理框架，將數據治理融入戰略規劃中，確立以主數據為核心的政府數據治理方式，引導政策的制定與調整，使政府數據治理在各層級之間形成更為緊密的融合；最后是要充分發揮標準化的引領和支撐作用，明確政府數據治理中標準化工作的目標，構建數據治理相應的標準體系，秉承定義、執行、監督檢查三者并重的原則，加快相關標準的制定和實施。綜上所述，可以有效地推動主數據管理在政府治理中的應用，確保政府數據治理工作的高效展開。