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高婴劢:政府大数据建设需把握三大要点

发布时间:2020-05-06作者:阅读次数: 分享到:

更好地掌握和运用政府大数据,以大数据手段驱动政府管理高效化、业务精细化、决策精准化,是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要途径。从实践看,政府大数据也只是“看上去很美”,数据资源积累、管理成熟度、合法治理和决策应用水平均处于发展的初级阶段,仍有较大的扩容提质空间。未来政府大数据还需更多在夯实数据决策基础、提升数据决策能力、构筑数据决策应用生态等方面加以修炼,实现政府治理从“被动管理”向“主动服务”的全方位升级。

政府治理正迈入数据驱动阶段

经历了“十二五”政务信息化的全面建设、“十三五”政务信息系统整合共享和信息资源共享的深入推进,越来越多的政府部门开始重视大数据的建设和发展,积极搭建大数据平台,在数据资源的“聚”、“通”、“用”等方面不断创新。


在数据资源汇聚方面,大多以政务信息资源整合共享为契机,统筹现有和新建业务系统的共建共享,在云化集中基础上,推动数据资源向统一平台汇聚和集中存储。


在数据共享融通方面,有的地方探索建立了“职责-数据-库表”三级目录体系,强调数据与业务的统一,为业务数据的整合、共享、交换提供制度依据和技术规范。


在数据服务决策方面,有的地方通过沉淀历史数据,抓取公安、舆情、稽查等关联数据,运用大数据手段建立规律、研判动态,配合专业咨询团队分析,为行业监管提供最佳解决方案。

发展政府大数据仍“举步维艰”

虽然政府大数据发展的基础不断夯实,但由于政府各部门职责条块分工、系统分散建设等原因,导致政府大数据应用于治理决策上“浅尝辄止”,大数据服务于政府治理的深层价值难以体现。

01- 数据资源不均衡

从数据来源看,大部分政府掌握的数据是通过业务开展积累形成的,以自身政务信息系统产生为主,通过国家数据共享交换平台获取数据的能力不足,与大型平台企业、互联网及其他社会外部数据的共享和利用极度缺乏。从数据内容看,多类数据均以手工单次填报获取,更多表现为文本表格化数据,而动态更新、多元异构类的数据偏少;并且多数政务信息系统建设以满足政务服务、行业监管需求为要,使得服务于产业、城市等各类经济对象运行监测的数据缺乏,而这类数据价值往往更值得关注。

02- 数据质量不过关

到目前为止,尚未形成统一普适的数据质量标准,各政务信息系统所属部门在采集、使用、维护数据的过程中“以我为主”,数据真实性、可靠性、完整性、可用性、实时性等难以得到保障。同时,在大平台、大系统统建过程中,数据清洗挖掘、交换传递、共享开放等工作主要通过技术方案解决,并未建立数据全生命周期管理的意识和制度体系,难以对数据使用时的可信性、安全性、可关联性、可追溯性、可再用性实施全过程管理。

03- 数据治理机制不完善

我国当前法律法规体系对于数据权属、利用、安全等方面的规定尚未细化、可操作性不强。特别是关于政务数据的所有权、控制权、使用权、解释权等,以及政务数据在使用、共享过程中,涉及的数据基础设施保护、追溯监控技术干预规则、信息安全防护和保密建制等内容均缺乏具体标准,如何建立一个开放共赢的数据应用环境,填补数据泄露、对隐私侵犯的追踪、合法合规制裁等治理内容,是亟待解决的难题。

04- 数据应用不深入

一方面,多数政府业务部门对本部门的数据资源基底和核心关切并不明确,在数据查询和应用时,存在需求描述不具体,重复作业、难以一次到位等情况,导致数据应用效果差。另一方面,数据应用普遍局限在业务部门内部,跨部门协同的关联业务应用分析较少,面向重点产业、重点领域、重大应用场景的数据决策分析极度缺乏,政府大数据的深层价值难以体现。

发展政府大数据需从三方面入手

推动“大数据+小治理”融合,夯实数据驱动政府治理的坚实基础。小治理即面向数据全生命周期的精细治理,核心目的是从时效性、完整性、准确性、(业务)耦合性、标准化等角度保障数据质量,避免数据决策偏离或失灵。

具体措施如下:


一是:加强云计算、大数据、区块链等新技术在数据编目管理、交换传递、共享开放等方面的技术支撑能力,解决数据权责不清、难以实时更新、传统纸质证照不安全等问题。


二是:强调数据与业务的紧耦合,数据目录由技术部门、业务处室共同参与制定并与“三定”职责逐一明确,从数据业务属性(名称、业务定义、统计规则和逻辑,由业务部门定义)、技术属性(数据格式、编码规则、代码取值、库表字段名称等数据元的技术规范,由IT部门定义)、管理属性(数据元的管理过程属性,由业务部门和IT部门共同确定)定义数据,做到“应采必采”。


三是:采用物理集中、逻辑管控的方式,即数据资源集中存储,而对敏感数据的调用与应用通过开放数据应用接口方式,实现数据可用不可见,有效调动政府各部门数据共享的积极性。


四是:研究明确政务数据的归属权,界定数据产生部门、数据使用部门、数据共享管理部门等各方面的具体权利和职责,解决各部门的后顾之忧,避免政务数据产权归属“部门私有化”行为。在数据权属界定的基础上,通过合同机制、IT审计等方式对数据使用者进行监督,保障数据使用的有序和可控。


创新“大中台+小前端”服务,提升数据驱动政府治理的支撑能力。大多数政府主体均采用搭建统一的大数据平台方式,汇聚数据资源、推动共享融通、挖掘数据应用,其关键是平台如何赋予用户数据决策能力。建议是采用数据中台服务方式,对数据资源进行集中清洗、整合、按主题入库、算法模型沉淀,面向平台用户提供数据订阅分发、查询/申请、调用API、算法模型工具、公共数据资源池开放、按需响应等服务,发展基于应用导向或业务导向的数据个性化服务。


坚持“大规划+小落地”导向,构建数据驱动政府治理的应用生态。在数据决策过程中,大多数决策需求和场景具有较大不确定性,决策主体不知道有什么数据、能产生什么应用价值。多数实践表明,应当从规划大方向入手,分解梳理落地应用的小场景,快速试错,交替迭代,使应用需求和实现路径、落地形式不断清晰化。同时,要积极构建数据决策应用生态,推动各部门共同参与大数据建设,在数据采集分析、管理运维、服务决策等方面探索有效的激励机制,充分调动业务部门积极性。此外,还需配套组建由业务部门骨干、行业研究专家及IT服务部门组成的专职化数据决策中心,负责采集业务部门决策需求,开发应用算法模型和应用系统,开展决策研判分析,形成与业务需求紧密结合的数据决策,真正实现政府治理能力现代化。



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