面向建设工程规划报批的精益数据治理研究与实践

吴 卫，黄 玲

（广州市规划和自然资源自动化中心，广州 510030）

0 引言

党的十九届四中全会提出要推进数字政府建设，加强数据的有序共享，而《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲》详细阐明了“提高数字政府建设水平”的五年规划和远景目标。数字政府的科学管理、智能决策、制度改革以及服务创新均离不开优质的海量数据为依托，而我国各级政府掌握了全社会80%以上的信息资源，显然是数据资源最重要的管理者[1]，因此政府部门开展数据治理工作刻不容缓。

本文借鉴美国简姆斯·沃麦克（James Womack）和丹尼尔·琼斯（Daniel T.Jones）[2]2 位大学教授在合著的《精益思想》中提出的精益管理思维，从定义数据价值、识别价值流、让数据价值持续流动、由需求拉动价值、加强安全管理和持续改进6个方面阐述精益数据治理方法。最后，针对某政府部门在建设工程规划报批业务领域开展的精益数据治理实践进行分析，验证该方法的可行性，并对未来的精益数据治理工作进行展望。

1 精益数据治理

精益思想意指一种有效组织人类活动的新管理思维，以提升价值为核心，通过采取一系列优化工作，在尽可能减少资源浪费的同时，实现交付成果的价值最大化[2]。这种思维经提炼成为普适方法论，已在各行各业大放光彩，出现了一系列诸如精益创业、精益企业、精益政务等理念[3]。

精益数据治理是基于“浪费最少，收益最多”的精益思想，组织机构对所管辖领域的数据在采集、分析、利用以及处置的数据全生命周期过程[4]中采取一系列措施减少浪费，促进数据流动，实现价值最大化活动。

2 精益数据治理方法

数据在流动中才越用越有价值，因此精益数据治理工作的重点在促进数据安全顺畅地流动[5]，治理方法分6 个步骤，如图1所示。

图1 精益数据治理方法

2.1 定义价值数据

精益数据治理的第一步是定义有价值的数据。建设工程规划属于专业性很强的业务，该业务产生的数据包含规划指标和经济指标，类型丰富，定义多重。在数字政府建设的背景下，应站在多场景应用的角度对这些数据重新梳理和分类，统一定义，为数据的流通和利用奠定基础。

2.2 识别价值流

参照生产领域的价值流定义“原材料转化为成品并被赋予价值的全过程”[6]，数据治理的价值流是指从数据用户的视角出发，审视原始信息，经过采集、校验、去重、勘误、入库等过程后，形成可共享可利用的成果数据的全过程。识别价值流之目的是为了找出该价值流中消耗了资源（如人力、时间等）却不会让数据增值的活动，即“浪费”，并想办法消除这些浪费。

2.3 数据持续流动

从最大化数据流通的目标出发，聚焦提升数据流动效率，针对常见的影响建设工程类数据流通的堵点和痛点问题，可采取以下措施进行疏通。

（1）减少重复录入，实现一数一源

通过梳理审批工程建设项目全流程涉及的数据需求，明确对同一个项目，不同审批环节的信息系统各自承担的数据采集任务，实现一数一源。实现同类型数据只需在一个环节被系统录入一次，就能共享给后面环节各系统使用。其他环节的系统只需录入该项目的编码，就可实现读取该项目已被采集到的数据。这种改变，不但可有效节约各环节人力成本，还降低了因人工输入而导致数据出错的几率，提升了数据质量。

（2）统一数据标准，实现一词一意

通过编制标准、规范文件来统一数据标准，指导数据采集、汇聚、存储和共享等工作。借鉴金字塔原理的MECE 原则，规范多个系统的数据表结构和字典表内容，对原有数据类型进行解耦或融合，实现一词一意，对同一类型数据设置多个主题标签，力争实现数据的分类“不重叠、不遗漏”[7]，可快速响应数据挖掘，趋势分析等复杂应用需求。

（3）加强预防检测，消除“无效”数据

增加系统的逻辑判断功能，对流入系统的数据进行完整性、唯一性、规范性、值域、字符特征等方面的分析和检测，包括校验真实数据与国标、行业标准规定的数据结构是否匹配，检验数据是否存在空值、乱码，检测数据符号表达是否符合国标、数据采用的坐标系是否符合规定等情况，并对检测不合格的情况及时提醒或流程控制，以避免问题数据进入后续环节最终被退回的现象，保障数据流动的效率。

2.4 由需求拉动价值

数据的价值由终端需求决定，因此应该跳出本单位的业务需求，考虑最终数据利用方的应用需求，对产生数据的内部系统进行适应性改造，完善库表结构，增加数据类型，建立数据共享目录，开发共享服务接口，实现内部统与外部系统按一定规则完成数据资源的无缝对接和流转，发挥数据的价值。

2.5 加强安全管理

安全是数据共享的前提，必须纳入数据治理的范畴。随着数字政府建设的深入开展，不同组织之间的数据共享、数据推送和提取的需求日益增加，不少原本只面向单位内部使用的系统暴露出的数据安全管控漏洞逐渐增多。主要表现为数据安全管控制度不健全，数据分类分级防护策略不精细，数据安全防护系统功能较薄弱。一个组织对外共享数据后，难以全面跟踪数据的分发利用情况，且无法完全实现对数据进行分类分级特定防护，最终影响数据的实时共享的积极性。因此，加强数据安全管理要从完善制度、细化数据防护策略和升级数据安防系统功能三方面进行，落实数据保密安全责任主体、制订数据提供利用的工作规程和完善数据脱敏工作程序，升级改造安防系统的日志审计和行为监控等功能，确保数据安全、高效地共享。

2.6 持续改进，精益求精

数据的价值跟响应终端需求的速度和匹配程度正相关，而应用需求始终处于动态变化，这也就导致阻碍数据流动的新问题会不断出现，因此数据治理工作只有不断重复前面5个治理步骤，持续改进，才能实现数据“越用越多”的价值闭环。

3 精益数据治理实践

以某政府部门在建设工程规划报批领域开展的数据治理工作为例，详细介绍精益数据治理。

（1）重构数据分类，识别浪费现象

针对建设工程规划报批业务，某政府部门开展专项研究，分析了包含建设工程项目审批、建管业务关键权责事项的基础性、统筹性数据需求以及专有性、部门性数据需求，修订了建筑功能指标的分类与定义，如图2所示。

图2 建筑功能指标要素

同时采取用户故事地图的方法识别建设工程规划业务的价值流[8]，绘出从建设方案设计、技术审查、行政审批、审批结果入库到数据对外共享全过程的业务价值流，找出各环节发生的资源浪费现象，如图3所示，制定有针对性的改进方案。

图3 发生在价值流上的浪费

（2）建立标准规范，提升数据质量

通过编制建设工程规划管理的电子数据标准和信息模型技术指引，明确规划设计应遵循的数据格式、空间坐标、命名规则、编码标准、模型格式、模型精细度等要求，从源头解决了各设计部门在规划方案设计时无章可循、数据各异的问题。

再通过改造一系列系统来实现对上述标准指引内容的落地。统一了面向规划设计人员、审批人员和数据建库人员的各专业系统的指标表结构和数据字典内容，对照数据标准增加必填数据项，对输入数据增加合规性检测功能，发现不合规的数据及时发出警示信息或锁定流程，从源头减少问题数据，为数据对外实时共享建立了可靠的数据源。

（3）运用智能技术，促进数据流动效率

针对政府改革举措之“机审＋告知承诺制”事项，开发了智能审查工具，设计算法实现成果数据逐层传导、自动检测机制，减少人工介入环节，实现了审批提速，促进数据流动。比如社会投资类中小型项目，该部门在审批过程中启动智能审查工具后，技术审查时间从5天降至0天，而该事项的审批时长从法定期限的20个工作日减至4个工作日，审批效率提升显著。

智能审批具体设计思路如下：针对用地规划许可事项，系统自动从空间资源系统的控规图层提取并计算用地红线面积、绿地面积、容积率、建筑密度等12项规划指标，按一定规则计算生成“规划条件”。所生成的“规划条件”各项指标，将成为后续建设工程规划许可阶段的智能审查比对标准和底线管控指标，如图4所示。

图4 底线管控指标生成

在建筑设计方案审查阶段，针对“机审＋告知承诺制”事项，智能审查工具对机审指标启动自动计算，并与前期出具的规划指标进行比对，对照底线管控规则得出“通过”或“不予通过”结论，最后自动生成智能审查报告，进入下一审批环节，如图5所示。

图5 智能审批流程

（4）考虑纵横需求，拉动数据价值

不再囿于本单位的数字改革需求，而是以省、市的“一网统管”等决策指挥中枢平台的数据需求为指引，开展顶层设计，改造本单位的业务审批系统，重点解决本单位与其他部门之间在数据共享、数据获取、交互交换中发生数据定义有分歧、数据项不匹配、数据延迟和偏差以及坐标系不一致等问题，纵向对接国家、省垂直专业系统，横向打通市级其他部门之间的数据壁垒，实现跨平台、跨业务、跨部门的数据协同，为政府决策提供实时、精确、全面的建设工程领域主题数据。

（5）完善安防措施，保障数据安全

通过制定或修订数据管理规定、网络安全和信息化项目管理办法等制度建立长效机制，明确单位内部信息化项目从立项、采购、实施、验收到资金支付各环节的数据归集流程，落实数据质量管理和安全责任部门，强化数据资源全生命周期安全保护。通过对每个新建信息化项目开展等保备案和测评工作，全面检测信息系统的安全防护能力，将安全漏洞堵在萌芽状态。采用技术手段完善日志管理和权限管理，实现差异化用户访问数据目录权限管控，实现对数据的分类分级保护；细化对跨层级跨部门数据共享行为的监管，及时阻止非授权的数据访问行为，定期开展数据安全应急预案演练，训练维护人员解决突发问题的技巧，实现了多年数据安全事故“零”记录。

4 结束语

在全域数字化改革的今天，只有准确、完整、及时的数据才能有效为政府赋能，数据治理工作方兴未艾。本文通过分析某政府部门在建设工程规划报批领域开展的精益数据治理实践活动和取得的成效，证明了精益数据治理是一种可行的数据治理方法，在节约部门资源，推动成果数据实现跨部门、跨层级汇聚融合和深度利用等方面都发挥了积极作用，希望能对各类组织机构开展数据治理工作提供思路和参考。未来，精益数据治理还可结合区块链技术，在数据利用的可溯源可监控等方面进行深入研究，开展构建城市建设知识图谱[9]和开发数据可视化工具工作，辅助实现城市建设管理态势感知和智慧管理。