政务数据治理很难？详解体系建设与落地路径

2014年3月，“大数据”一词首次写入政府工作报告，数据要素进入政府治理的视野。

2017年10月，党的十九大报告中提出推动大数据和实体经济深度融合，为政府数据治理的经济领域指明方向。

2020年4月9日，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，提出“加快培育数据要素市场”，推动政府数据治理发展。

作为数字经济的核心生产要素，以数据为驱动的数字化已经从公共服务领域延伸到数字城市治理的方方面面，数据在提升政府现代化治理能力，推动经济转型升级，具有十分重要的作用。 

与此同时，伴随着信息化、数字化建设浪潮，政务数据治理逐步演变成数字政府和新型智慧城市建设的重要基础，为城市治理、公共服务等领域提供数据能力支撑。那到底什么是政务数据治理？做好政务数据治理有什么价值与意义？以及我们该如何做好政务数据治理？今天小亿就来为大家分享下。

 

一、什么是政务数据治理？

政务数据治理是通过注重发挥政府部门、企业组织、社会组织、公民群众等多元参与主体力量，应用技术、制度、人员、法律等多种方式，实现提升数据质量与应用价值、促进数据资源整合与流通共享、保障数据安全等目标的一整套政务治理行为体系。

主要包括针对政务大数据制定标准规范和安全保障体系，实现跨部门跨层级数据汇聚和共享，加强数据管理，提高数据质量，充分发挥数据资源价值，辅助政务决策、业务分析和监督预警。

综合而言，政务数据治理可以从狭义和广义层面来理解。狭义的政务数据治理主要是指政务内部有关数据采集、管理、运行以及保障的一整套政策机制；而广义的政务数据治理是通过多样化的政务治理手段激活和释放数据要素价值的过程。

 

二、政务数据治理的作用与意义

1.赋能数字政府建设 

政务数据作为国家的重要数据，不但体量巨大，而且数据具有权威性和可靠性，具备开发利用价值。通过建立从过程可信到结果可信的数据协同生态，在安全管理的基础上实现外部大数据资源、人工智能算法与政务数据的碰撞，能够充分激发政务数据应用场景，提升政务智能决策水平，同时为更大范围、更深层次部门协调应用的产生提供坚实的基础保障。 

在公共服务方面，随着“放管服”改革的持续发展，“让信息多跑路，让群众少跑腿”的创新服务理念逐步落到实处，“最多跑一次”、“一网通办”、“一门式服务”等应用层出不穷。通过开发利用政务数据，政务公共服务能够为公众提供更丰富贴心的的服务选择，带来更便捷舒适的服务体验。通过结合智慧管理、精细管理和理念对政务数据进行开发，建立智慧社区、智慧电网、智慧交通、能够有效提高公共管理的安全水平和效率，降低管理成本和失误率。

在行业监管方面，结合创新的监管方法，汇聚交通出行、餐饮就医、购物服务等多源数据与政务数据碰撞，加强监管数据共享和业务协同，建立“事前事中事后”全流程监管体系，能够为政府应用大数据实现精准的事中事后评估提供保障，并通过监管数据的持续积累，能够进一步通过机器学习和人工智能方法展开负面问题的预测预警，有效防范社会治理中的风险。

 

2.支撑数字经济创新

从发展趋势看，数字经济是全球未来的发展方向。“十四五”时期，科技革命和产业革命将持续深化，新一代信息技术同实体经济加速融合，数据作为新生产要素的创新引擎作用日益凸显，将不断为经济高质量发展注入新动能。 

我国数字经济发展尚处于初级阶段，数据资源要素的高效配置，是推动数字经济成长的关键所在。为贯彻落实十九届五中全会精神，坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，把握数字经济战略机遇，政务数据开发利用在健全数据开发的制度规则体系，推进政务数据开放共享和开发利用，鼓励各类主体参与政务数据的采集、开发和应用，构建完善数据要素基础性制度等方面起着重要作用，对推动实现我国经济社会高质量发展以及增强提升国际塑造力影响力引导力都具有重大现实意义。

 

3.推进智慧城市建设

在大数据发展的背景下，基于对数据挖掘和运用基础上的智慧城市建设是城市发展的必然趋势，是新时期实现城市科学发展、高效管理与公共服务更优化的重要抓手。智慧城市建设可以提升城市的运营管理水平、经济发展水平和市民服务水平，而政府掌握的数据正是实现城市智慧化的关键支撑，另外，公众积极主动参与数据创新应用开发也将有助于发挥城市运行相关数据的社会和经济价值。研究政务数据开发利用的机制，将为智慧城市建设提供充足的数据保障，形成数据驱动城市发展的良好态势，促进城市治理现代化水平的提高，助力政府数字化转型与服务质量的优化，推动城市治理体系与治理能力的现代化进程。

作为智慧城市建设的主要责任主体，政府拥有日常办公、城市运行中产生的大量数据，对这些数据的开放、利用是充分融合与调动城市各构成要素的关键一环，有利于智慧城市建设进程的高效推进。因此，政务数据的有效共享与开发，能够让其在不同主体之间进行科学流转，进而有效提取并整合相关领域的关联数据，使之产生新的价值数据，以此提高政务数据利用率与增值空间，促进以数据为驱动的城市科学决策体系的形成。

三、政务数据治理面临的挑战

1.数据资源全貌不清，找数难 

政府数据资源来源广泛、类型多样、数据量大且数据分布情况不清晰，没有对数据资源进行统一识别与管理，导致数据全貌不明确，不仅使得数据使用者面临数据“在哪里”的问题，同时也降低了数据获取效率和政府服务效率，无法持续推动数据释放价值。

 

2.数据“烟囱”仍然普遍存在，共享难

由于政府部门间的信息隔离与壁垒，再加上部门间协作不够深入，缺乏统一数据标准，数据产生与共享、共治的关系不健全等原因，导致数据缺乏相互之间的互联互通，难以通过数据关联释放数据活力。

 

3.数据质量问题有待改进，应用难

在政府开发数据应用的过程中，往往因为数据真实性、准确性、完整性等数据质量问题阻碍数据释放价值。究其原因既有“重系统而轻数据”的错误认知问题，也有数据规则的定义不清晰，规范落实不到位等管理缺位问题。

 

4.数据使用权责边界模糊，保护难

数据使用权责边界模糊，是在数字政府建设过程中数据治理面临的一个主要问题，这也导致在数据共享应用等环节容易出现数据应用合规、数据问题难溯源等多种困难。

 

四、政务数据治理体系建设思路

数据治理与应用是一项复杂、长期的系统性任务，政府机关需要“转变思路”，以“业务数据化，数据资产化、资产要素化、要素价值化”为目标，秉持“长期规划、统筹管理、渐进实施、短期速赢、持续优化”五项原则，以实际发展诉求为驱动力，同时结合自身的禀赋和优势，建立合理可行的数据治理方案规划。

1.推进数据资源识别与分类，摸清数据现状

数据资源盘点，是政府数据管理与运营工作的起点，通过梳理数据来源、理清数据资产分布、明确数据资产基础情况，为数据资产目录构建夯实信息基础；建立“面向用户、结合场景、服务导向”的层次化数据资产分类体系；通过梳理数据勾稽关系，依托统一平台建立数据资产知识图谱，最终打造一条“政务数据高速轨道”，统一解决用户“有什么、在哪里、是什么”三大痛点问题。

 

2.建立“以用带管、以管促用”的数据治理体系，夯实数据基础

数据治理体系应以实现业务价值为驱动，围绕满足政府内部和社会发展数据需求为迭代目标，充分发挥已有治理体系的优势，建立健全数据标准规范，完善数据规范执行流程，强化数据规范执行的数据源头管控，有效提升数据质量；

同时，配套开展数据治理组织、制度和工具建设，以短期速赢方案，快速释放应用能力；此外，政府机构还应持续完善数据分类分级管控体系，实现数据安全可控、合法合规，切实保障企业和个人的数据权益。

 

3.构筑政务数据共享开放的内外双循环，释放数据要素价值

一方面，政府机构应针对内部数据提升、数据集成与共享程度，为各部门的业务办理和决策管理提供支撑，协助各部门单位从“能看数”到“会用数”再到“用好数”的用数能力提升，逐步构建数字政府的核心能力，最终实现政府各部门 “躬身入局、长期耕耘、自主用数、共创数据价值”的目标；

另一方面，政府机构应持续向社会开放政府数据，提供数据服务，以用户为中心，紧贴社会服务日常用数的痛点和难点，打磨数据资产服务场景，持续加强数据服务应用，为不同层面用户提供数据价值，促进数据服务价值的实现和转化穿透数据本身，延伸到个人、行业和社会。

五、政务数据治理的落地路径

政务数据治理在系统建设层面主要包含数据标准、元数据、数据质量、生命周期管理、数据模型、数据资产管理等六大核心模块。在管理层面需要通过数据治理规范、数据治理流程进行支撑保障。 

政务数据治理的落地路径建议分为以下阶段：

1.整体筹划

政务数据治理关系到政府、市场、社会的多方主体，必须做好顶层设计。站在城市治理、社会治理的视角，做好政务数据治理的整体规划和配套方案，实现有政府牵头、社会公众参与、安全有保障、技术有支撑的数据治理体系。

 

2.组织建立 

明确牵头政府部门，打破部门壁垒，细化相关部门职责，构建多部门共同参与的数据治理组织。在数据主管部门的领导下成立数据治理专班，可包括技术管理委员会、数据治理团队、业务专家团队等组织，形成权责清晰的统筹协调体系。

 

3.标准制定

建立规划全面、切实可行的数据标准规范体系，并随着数据治理工作的不断开展持续完善，逐步迭代升级。标准规范体系包括总体规范、技术框架、数据资源目录规范、数据分类规范、元数据规范、数据资产管理规范、数据安全规范、数据运营规范和数据运维规范等，通过标准规范体系的牵引和指导提升数据治理工作的效率。

 

4.技术保障

搭建大数据基础支撑平台与政务数据治理中台，有效支撑数据治理的规范、流程、标准落地，做好数据资产化的技术保障。数据治理平台应具备租户管理能力、数据模型管理能力、数据标准管理能力、元数据驱动的数据血缘管理能力、任务调度管理能力、数据分级分类管理能力以及数据质量管理能力等基础能力，确保数据治理流程落地与数据资产成果质量。

 

5.持续运营

数据治理是长期持续的工作，并且与数据运营工作密不可分。数据治理规范与流程需要不断地迭代优化，数据质量与数据安全管控需要持续进行，从而逐步完善政务数据治理体系的全面能力。

 

六、案例展示

1.项目背景

佛山某大区政务服务数据管理局，大数据池已沉淀了3亿多条数据，其中包括127万自然人数据、18万法人数据、5万城市部件数据以及275类地理空间相关的数据。

随着各部门对数据共享交换及应用需求的增加，对于数据的管理和数据质量上也带来了新的挑战，信息资源分散、人工处理工作量大、工作效率不高、数据质量低、清洗难度大、数据标准不统一、数据交换不顺畅和数据资产价值不明等多个方面，尤其在信息资源分散人工耗时耗力上，极大影响了政务服务效率。

 

2.建设内容

为解决以上问题，佛山市某大区政务服务数据管理局在亿信华辰的帮助下全面计划搭建数据治理平台，解决存在的数据痛点。主要建设内容如下：

（1）优化数据架构，替换交换平台

原有数据交换平台用于交换和共享各部门数据，部门前置机、共享库和中心库存在数据冗余备份，且中心库只起到数据存储作用，没有对数据做分析。此外，原有数据交换平台存在交换速度慢、加载策略单一、加载方式单一、共享方式单一等问题。

本项目中重点治理卫计、工商、流管三个部门的数据，提供多种数据交换方式，参考数仓建模思想建设原始库、治理库和融合库，解决原有数据架构存在的各类问题；新增数据治理平台对原始数据进行治理，支撑教育无纸化入学和自助报表填报两大应用；新增数据资产管理功能，使数据资产价值得以体现。 

重新规划的数据架构遵循可扩展原则，满足未来数据扩展需求，在后续系统建设中可接入其他部门数据源，支撑其他应用。

 

（2）建设数据治理平台，提升数据质量

为解决现有数据质量低，各部门数据标准和格式不一致，相似情况重复发生的问题，佛山市某大区政务服务数据管理局通过建设数据治理平台，定义数据质量检核规则，制定数据质量检查方案，对各部门数据进行绩效评分，并对问题数据进行整改，使进入治理库的数据质量得以提升。

 

（3）助力无纸化改革，优化无纸化入学方案

无纸化改革以前，给孩子报名的家长，需根据孩子的入学条件，将孩子的出生证明、户口本，家长的身份证、房产证、社保证明等证件证明全部带齐交到学校。在老师人工核对后，再集中汇总到教育局复核，整个过程耗时长，而且容易出现差错。

随着信息化建设的完善，佛山市某大区政务服务数据管理局将“大数据”应用到了入学报名中，带来了一场中小学无纸化入学报名改革，繁琐的入学审批流程发生了彻底改变。改革后，家长只需要在家中的电脑上，登录招生系统，按照网站要求填写相关资料，即可在线完成孩子的入学报名。

本项目中优化了教育无纸化入学方案，取得了非常显著的成效：

①由政务服务数据管理局大数据中心对接教育局报名数据和各部门数据，减少教育局对接工作；

②建设数据治理平台，将所对接的问题数据进行治理，提升数据质量；

③优化数据比对算法，将教育局报名数据和各部门数据进行智能匹配，提升数据比对率；

④政务服务数据管理局将比对结果反馈到教育局，完成核实与录取过程，将对接和比对的工作量完全交给系统，彻底解放人工工作量。

 

（4）数据可视化管理 

本项目提供数据共享情况综合展现、数据资产情况综合展现、数据交换情况综合展现等可视化展现页面，展现效果如下图所示：

*以上均为演示数据

 

3.项目价值 

（1）协助梳理业务数据：通过元数据采集业务数据元数据信息，协助数统局梳理政务系统，了解数据含义；

（2）统一数据标准，从源头保证数据质量：通过数据标准，定义政务数据技术规范，进行落地映射及评估，详细了解各政务系统物理模型建设是否正确；

（3）发现数据质量问题：定义数据质检规则，执行质检方案，发现质量问题，出具质量报告；

（4）实现数据采集交换共享：利用数据交换平台将政务各部门数据进行集中式管理，提供共享服务。

七、小结

政府是数字经济的参与者、推动者，同时也是监督者。数字政府建设对于落实网络强国、数字中国、智慧社会战略具有重要意义，有效的数据治理工作不仅能让具有权威性、公共性、多源性的政府数据释放其他数据无法比拟的价值，也可以通过进一步提升政务服务的效率和质量强化政府服务能力。