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十八届五中全会明确提出，“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享。”党的十九大提出“创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑”，吹响了建设创新型国家的号角。 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。 2006年3月19日，《国家电子政务总体框架》发布，其中明确了政务信息资源的定义，以及对信息采集和更新、信息公开与共享、基础信息资源建设等关键任务的清晰阐述。2015年7月1日，国务院办公厅印发《关于利用大数据加强对市场主体服务和监督的若干意见》，意见提出要建立大数据标准体系,加强和改进质量监管，这是运用现代信息技术加强政府公共服务和市场监管,推动简政放权和政府职能转变的重要政策文件。意见要求有关部门和地方各级人民政府要结合工作实际，在公共服务和市场监管中积极稳妥、充分有效、安全可靠地运用大数据等现代信息技术，不断提升政府治理能力。2015年9月5日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》将“加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力”作为主要任务之一。这是国家层面首次提出利用大数据技术支撑政务数据治理的发展与体系完善。在此之前，为实现对政务数据资源的有效管理和应用，党和国家的政策文件中已经陆续对政务数据治理工作提出了一系列相关要求。2017年10月18日，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”。从国家层面对大数据时代的政府数据治理提出了更多的要求和展望，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、公共服务高效化变得日益急迫和重要。2017年12月8日，中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习，再次强调要实施国家大数据战略，加快建设数字中国，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。同年底开始贵州、浙江、重庆等地开始进行机构改革，成立专门的政府数据管理机构，标志对政务数据管理和大数据应用的推进提升到了新的高度。2020年3月30日，中共中央、国务院发布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》（以下简称“《意见》”），对推进要素市场化配置改革作出总体部署，《意见》对于激发各类要素潜能和活力具有重要意义。《意见》要求“加快培育数据要素市场”，提出推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护等举措。 2020年10月29日，中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议中，在加快数字化发展的规划建议部分重点强调了建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度和标准规范，推动数据资源开发利用。以及扩大基础公共信息数据有序开放，建设国家数据统一共享开放平台。同时强调了数据安全的重要性，强调保障国家数据安全，加强个人信息保护。当前，在中央和各级政府相关政策指导下，在政府数字化转型发展过程中，各地结合自身实际发展，积极探索政务大数据发展和城市建设路径和方法，紧跟市场潮流，在大数据建设和政务数据治理体系建设方面已经取得一定进展，主要体现在以下几点:1.数据共享开放正在加快推进。在《政务信息资源共享管理暂行办法》、《政务信息资源目录编制指南（试行）》等国家政策的指导下，通过国家与地方数据共享开放平台建设作为基础支撑，政府部门之间的数据共享与公开数据对公众开放的力度得到很大提升。2.数据标准规范体系的逐步完善。随着政务数据基础平台具备服务能力，政务数据有序汇聚共享和开放，并初步实现与社会数据的融合。目前国内在数据分类标准、大数据标准体系框架和政务数据共享开放等方面均形成了较完整的标准规范体系。随着标准规范体系的建立，地方政府也在积极跟进地方数据规范的建立完善，如北京市在2018年4月实施大数据行动计划的进展基础上，提出用五年时间建设国际一流、国内领先的城市大数据标准体系。标准体系梳理了相关国家标准、行业标准、地方标准共261项，并结合实际需求提出了建议制定修订的标准35项，分五年、三个阶段推动标准制定修订的工作。3.数据质量管理工作开始得到关注。随着政务数据的不断整合汇聚，以及政务信息基础资源库的建设深化，政务数据的质量提升要求日益凸显，国内政府部门开始关注数据质量管理工作，一些行业主管部门开始探索制定数据质量管理相关要求。从地方上看浙江等地在政府数据公开相关标准规范中也提出了对数据进行清洗和治理的相关要求，以保障数据的准确性、完整性、及时性与有效性。 4.数据安全保障与安全法规体系进行探索。数据安全保障是数据价值释放的前提。我国数据安全工作受关注程度日益提高，2020年7月，《数据安全法（草案）》发布，对数据分级分类、重要数据管理、数据安全审查等进行了相关制度设计。但总体上看，目前数据相关立法仍相对滞后，实际工作缺乏具体指导。 从国内政务数据治理的现状来看，政务数据治理经过近几年的发展虽然取得了一定成绩，但总体上仍处于起步上升阶段，也暴露出一些问题，例如政务数据治理仍然存在标准不统一、质量不高、关联性不强、内容不完整、供需不一致等系列问题。 政务数据治理体系是围绕政府大数据治理工作而构建的包含多项关键域及构成要素的有机整体。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。 政务数据治理体系的发展从顶层规划、机构设置、系统建设和数据质量等角度看主要经历了三个发展阶段。 1.初步建设阶段。21世纪前10年，政务数据管理与数据治理基本上伴随我国电子政务建设同步进行。电子政务发展主要以业务功能实现为主，缺乏专门的数据治理建设，对数据质量的重视程度也不够，数据质量较差。对于政务数据的管理和存储，缺乏统筹规划与顶层设计，没有专门的数据管理牵头部门，数据存储相对分散无序，采集的数据也主要用于展示，很少进行分析和挖掘，数据使用频率和应用效率较低。这个时期的政务数据存而未治现象比较普遍。 2.成长丰富阶段。2012年开始，《“十二五”国家政务信息化工程建设规划》对加快基础信息库建设提出明确要求，同时伴随着互联网信息化技术和大数据技术的迅速发展，社会对数据的认识不断加深，政府部门也开始重视数据的应用、数据质量和数据价值，开始对数据的采集、加工和使用进行有目的的顶层规划和管理。各级政府将数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力作为数据建设主要任务，通过数据治理加强对政府部门的辅助决策参考。 该阶段数据治理的主要工作内容是数据采集维护、数据清洗、基础信息资源库建设与数据的初步统计分析，数据质量工作还不是很深入，没有形成完善的体系，数据挖掘能力偏低，数据还未实现真正的价值挖掘，相关的顶层设计和政策支持较少。 3.发展落地阶段。2018年开始，国家发布《公共信息资源开放试点工作方案》进一步促进了政府数据资源开放程度，对于数据开放范围做了更明确的规定，推动数据的二次利用并提供法律保护依据。地方出台的数据治理与数据开放相关政策的数量也在显著增加。 数据治理发展的其中一个明显特征是政府内部开始建立起专门的数据管理机构，加强顶层设计与统筹规划，加强大数据基础平台与数据治理平台的建设，结合数据标准规范体系的完善提升数据治理的效率和效果。截至2019年年底，我国31个省（自治区、直辖市）中，已设立专门数据管理机构的省份为22个。 数据的治理与数据应用场景贯穿政府管理各个领域、各个环节和各个过程之中，通过数据治理成果辅助决策、辅助监督已成为常态，对于数据质量的提升和数据安全保障成为新的关注点和数据治理重点投入的新领域。 2020年12月国家发改委发布《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》，进一步强调数据作为国家基础战略性资源和重要生产要素的地位，同时首次提出加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系，强化数据中心、数据资源的顶层统筹和要素流通，引领我国数字经济高质量发展提升到新的高度。通过“数网”、“数链”、“数脑”、“数盾”体系的打造，进一步增强数据资源流通活力，进一步凸显大数据协同应用效果。 未来，随着全国范围内形成一批行业数据大脑、城市数据大脑，全社会算力资源、数据资源向智力资源高效转化的态势将基本形成，数据安全保障能力稳步提升，全国一体化大数据中心协同创新体系将成为全面支撑各行业数字化升级和产业数字化转型，以及深化大数据协同创新的关键驱动引擎。 从大数据的角度来看，政务数据的治理是围绕政府大数据治理活动而形成的一系列要素及其相互关系构成的有机整体。主要包括治理的主客体、数据共享管理、元数据和主数据管理、数据质量、数据标准规范体系、数据资产管理等。 1.数据治理的主客体 政务数据治理以政府为主导，市场组织与社会组织以及公众参与协商筹划。主体通常是指大数据管理部门、大数据技术专家委员会、数据治理工作专班及参与治理工作的单位和组织。数据治理的主体负责研究数据治理的总体规划和目标，制定治理工作方案、工作机制、工作流程。数据治理客体通常指各行政机关单位、企事业单位业务系统运行过程中采集、加工、交换、使用的信息资源。 2.数据共享管理 政务数据共享管理包括数据资源目录体系和数据交换平台建设两个部分。数据资源目录体系是通过对政务信息资源依据规范的元数据描述，按照一定的分类方法进行排序和编码的一组信息,用以描述各个政务信息资源的特征，以便于对政务信息资源的检索、定位与获取。政务信息资源目录是实现政务信息资源共享、业务协同和数据开放的基础，是各政务部门之间信息共享及政务数据向社会开放的依据。数据交换主要实现各部门系统间无缝共享数据，实现跨部门、跨层级、跨区域的数据交换。 3.元数据和主数据管理 政务数据治理过程中，按照元数据的用途，可分为技术元数据、业务元数据和管理元数据。技术元数据是治理过程的基础保障，业务元数据是表述映射业务的实质内容，管理元数据是整套体系运作的规范保障。元数据体系的建立是政务数据治理过程关键环节如数据标准、数据质量等的运行基础，决定了政务数据治理体系的规范程度和治理效能。 主数据是描述政府或组织内核心业务实体的数据，如企业或社会组织基础信息等。主数据管理通过规范体系建立和技术组件功能，保障核心数据的完整性、一致性和准确性，支撑政务数据治理体系的管理基础，使得治理体系可以更快更好地适应治理需求的迭代升级。 4.数据质量管理 数据质量管理是数据治理的重要过程。数据质量可从完整性、规范性、一致性、及时性、准确性、唯一性、关联性等质量指标体系角度进行跟踪评估。数据质量保障的主要工作还包括制定数据缺失检查、波动性检查、完整性检测、重复率检查、一致性检查等算法规则，并基于规则对数据进行检查稽核，按照统一的转换规则进行加工处理，形成标准统一、有机关联、归属清晰的数据资产。政务数据质量评估和处理结果需要定期形成数据质量分析报告，便于数据治理成果持续改进提升。 5.数据标准规范体系 数据标准是保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。数据标准规范是数据治理的重要依据，数据标准从通用性角度通常分为通用标准和行业标准，用于统一描述对象的属性，统一元数据和数据元的名称、类型、长度、内容、范围等。通用标准主要包括人、企业信息等核心信息的描述。行业标准特指某个领域的数据内容，专业性、业务性比较强，如医疗、交通、公安、应急等数据。数据规范通常指数据清洗、加工、存储、分析、共享过程中的操作准则或指南。 6.数据资产管理 数据资产的公认定义是指由政府或企业拥有或者控制的，能够带来价值体现的，以物理或电子的方式记录的数据资源。在政府或企业等组织中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为组织产生价值的数据资源。数据资产管理通过数据资产定义、数据资源管理、数据资产生命周期管理、资产地图、资产标签、数据资产分析与评估、数据资产应用管理等方面的实施，实现和保障数据资产的全生命周期闭环管理，提升数据价值利用效率。 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的迭代优化，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。 |
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