从政务数据治理实现政务数据资源利用

摘要：随着云计算、大数据、人工智能、区块链等新兴技术的引入和应用，“城市操作系统”在不断地迭代升级，朝着智能、绿色的方向不断演进。数据采集利用的广度与深度直接关系着“城市操作系统”的智能程度。大数据是推进新型智慧城市建设与城市治理能力现代化的必由之路。而政务数据资源，由于数据来源广泛，数据存储方式多样，面临数据接入、整合、应用等环节各种问题，没有全面的数据仓库体系做基础就无法支撑“城市操作系统”的应用运转。本文从政务大数据资源使用所面临的主要问题、解决办法，论证如何通过数据治理实现政务数据资源的有效利用。

关键词：数据壁垒；数据仓库；政务数据治理

1引言

习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习时指出，要实施国家大数据战略，加快数字中国建设。习近平强调，推动大数据技术产业创新发展，运用大数据提升国家治理现代化水平、促进保障和改善民生，并要切实保障国家数据安全。建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制，推进政府管理和社会治理模式创新，以数据集中和共享为途径，打通信息壁垒，实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。

党的十九大报告提出，“要提高社会治理社会化、法治化、智能化、专业化水平，打造共建共治共享的社会治理格局”。李克强总理在答复关于“放管服”改革问题时强调要深入推进“互联网+政务服务”，使更多事项在网上办理，必须到现场办的也要力争做到“只进一扇门”“最多跑一次”。

习近平总书记重要讲话、十九大报告以及两会的政府工作报告都为我国政务大数据建设指引了方向，明确了智能化、信息化在政府工作建设过程中的重要作用和意义。

高效政府注重用互联网、大数据等手段提升监管效能。目前我国各地政府根据党中央指导意见及建设方针，结合自身实际发展，积极探索政务大数据发展和城市建设路径和方法，緊跟市场潮流，取得了显著成绩，但是从建设现状来看，各地政务大数据建设在数据、技术等方面仍存在一些不足。政务数据的数据资源并没有得到有效的利用。文章通过对政务数据进行治理，搭建数据仓库进行阐述，实现政务数据的有效利用。

一、政务数据资源使用面临的主要问题

1、没有摸清政务信息资源底数。

在我国前期的政务信息化建设过程中，不少政府比较注重政务信息资源的价值，纷纷建立起数据汇集中心。对于这类政府，在进行数据资产盘点的过程中出现以下三种情况：一是单纯地将各个部门的信息汇集起来，不加整治地集中在一起，形成简单的数据汇集。二是从技术层面实现了对政务信息资源的整合，建立起数据仓库，但是缺少对业务层面的梳理，数据来源不清，由源端造成的错误数据无法识别出来。三是认识到汇集数据的质量问题，采取了一些数据治理的手段，但往往达不到预期效果。政府对汇集来的各个部门的数据往往不做数据处理或者只是浅层次的数据分类存储。为此，这类政府在数据应用的过程中，需要重新梳理各个数据表的基本信息、归属关系、来源系统、传输方式及路径、采集周期、更新粒度、生命周期等。明确这些数据被如何存储，明确数据被哪些人员、系统、部门使用以及数据被如何使用，在清楚了数据的存储分布的基础上，掌握数据被什么业务系统访问。对于没有建立起数据汇集中心的政府，需要建立起公共平台，让数据汇集得更有效。通过建设统一的政务数据平台，实现政务资源的横向、纵向整合，实现数据存储、清洗、加工、合成的一体化。在此基础上，明确数据采集、存储、处理和应用等各方面的标准，以便于后期政务信息资源目录的编制。

2.数据壁垒未打通，数据采集不全面，集约度有待优化

在政府信息化建设过程中，各职能部门通常从应用的角度出发，建立符合各自要求的信息或业务系统。这些应用的建设，通常是在不同时间，由不同厂商在不同开发平台上使用不同技术架构所开发，系统所使用的计算及存储方式也不尽相同，从而形成了众多的信息孤岛。政府管理、服务民众要求解决信息孤岛问题，利用当前领先的大数据存储与计算技术，实现这些大量的不同位置、不同格式数据资源的共享和相互访问，进而集成相关的应用，为政府内部、企业大众的政务大数据建设提供统一服务。

3.数据利用率和应用深度有待进一步提升

大数据时代的数据价值不言而喻，大数据相关技术和基于数据的应用形式正不断发展，各地政府越来越重视政务数据的价值，并尝试基于已有的政务数据进行应用开发。目前进行数据应用非常多，但取得的应用效果并不佳，究其原因是数据质量问题，其不但导致开发困难重重，更导致许多预期需求无法实现。数据治理是改善数据质量的重要手段，数据应用深度的拓展需要加强数据治理、提升数据质量。[1]

4.政务大数据，决策管理精与高效服务程度有待加强

目前政府管理，运行决策分析等应用目前主要集中于应用的数据统计，还没有按照大数据的内在要求结合政务数据的特点进行改造和创新。不论是在提升政府工作效率，还是从服务内外部政务需求来说，都需要进一步加强数据应用模型建设，充分利用政务大数据资源，通过建模分析等技术手段，提供更为智能化的深度应用服务，从而实现政府管理服务的升级。

二、通过政务数据治理，实现政务数据资源有效利用

政务大数据资源利用规划图

1.搭建政务大数据运营中台

实现多方数据（包括政务数据、运营商数据、电商数据以及其他互联网数据）接入政务大数据运营中台，中台兼容各种类型数据的接入，包括结构化/半结构化数据和非结构化数据，利用分布式文件存储系统、对象存储、冷存储等多种存储方式对各个渠道汇聚的数据进行存储，利用内存计算、GPU计算、流式计算和机器学习等在存储的基础上进行标准化的数据计算处理。政务大数据运营平台为数据治理、数据仓库的搭建及应用提供数据基础。

2.数据分级确权、开放共享与数据治理

数据治理体系建设可以帮助各级政府规范管理现有数据资产，总结归纳数据现状及问题，改善参差不齐的数据质量，为政府管理，服务民众各项应用打好坚实基础。通过梳理各类数据间的业务关系，可在政务大数据建设中快速准确定位数据需求，便于政府跨系统、跨部门之间多角度、多方位的数据交互、合作与展示，帮助实现数据价值最大化，提升政府工作效率。[2]

3、提升政务服务管理能力

对内提升工作效率。政府内部及各部门之间，通过分析平台收集到的各部门数据，一方面可提高行政服务质量，降低管理成本，提高工作效率；另一方面可提升部门内部管理能力，如对网格员的管理，通过分析网格员的终端信息可对网格员绩效进行有效评估；此外，通过政务大數据建设的辐射，可带动当地金融、旅游、地产、制造业、工业、汽车、互联网等产业进行经济发展。[3]

对外服务民众。通过政务大数据建设，拓展网上办事服务渠道，提高线上线下结合程度，减少办事人到现场次数，缩短办理时限，提升政务服务水平与服务效率。同时可以减少政府管理成本，提升市民感知，增强政府公共服务能力，推动行政管理机制创新。

4、提升智能决策支撑体系

在政府大数据建设基础之上，构建相关模型，客观、全面反映政府管理效率，使管理者了解社会民意，缩短政府决策周期，提高执政效率。

利用“民生需求洞察”、“语义分析”等技术，第一时间分析时事热点，洞察公众言论指向，并结合基础数据构建可以反应公众对执政满意度的模型，通过模型反应的结果，使管理者客观了解政府管理水平并检查存在问题。

结合人流热力图、“自然人、法人、物的画像”等能力，实现对社会资源分配的再优化。如通过对人流热力图的分析，优化公共交通资源的分配；通过对“自然人、法人、物的画像”的分析，结合适龄儿童的居住分布，实现教育资源的合理规划等。

总结：

本文分析了目前政务大数据建设现状及存在的问题，从搭建政务大数据平台，建设数据治理体系，构建数据仓库，生成数据标签，并在此基础上支撑政务大数据应用等方面进行论证，对政务数据治理及政务数据资源利用进行全方位的思考，以期为提升政务大数据存储、处理和分析能力，推进具有各地政府发展特色的大数据建设进程提供建议。

参考文献

[1]高亮.数据治理：让数据质量更好[J].《中国教育网络》2014年12期.

[2]宋懿 安小米 马广惠.美英澳政府大数据治理能力研究*——基于大数据政策的内容分析[J].情报资料工作 2018年第1期.

[3]彭知辉.论政府在大数据发展中的作用：以大数据政策为视角[J].广东行政学院学报，2017，29（1）：12-20.

作者简介：刘彬（1984-），女，本科，主要研究方向：数据仓库搭建，大数据分析。