如何有效開展政務(wù)大數(shù)據(jù)治理

張靖笙

     總書記去年（2018年）在視察廣東重要講話中指出，要全面推進(jìn)法治建設(shè)，提高社會治理智能化、科學(xué)化、精準(zhǔn)化水平。新一輪《廣東省機(jī)構(gòu)改革方案》提出，新組建省政務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)管理局，統(tǒng)籌推動“數(shù)字政府”建設(shè)，促進(jìn)政務(wù)信息資源共享協(xié)同應(yīng)用，廣東要以“數(shù)字政府”建設(shè)為契機(jī)，促進(jìn)社會治理體系和治理能力現(xiàn)代化，不斷提高社會治理智能化水平。社會治理智能化是在大數(shù)據(jù)時代背景下，以網(wǎng)絡(luò)化和網(wǎng)絡(luò)平臺為基礎(chǔ)，運用大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)，實現(xiàn)社會治理精準(zhǔn)分析、精準(zhǔn)服務(wù)、精準(zhǔn)治理、精準(zhǔn)監(jiān)督、精準(zhǔn)反饋的機(jī)制和過程。社會治理智能化的關(guān)鍵要素在于數(shù)據(jù)信息。

     數(shù)據(jù)是“數(shù)字政府”建設(shè)的基礎(chǔ)，也是社會治理智能化的基礎(chǔ)，沒有高質(zhì)量的政務(wù)數(shù)據(jù)資源，沒有實現(xiàn)政府部門專業(yè)數(shù)據(jù)、政府部門管理數(shù)據(jù)、公共服務(wù)機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)社會數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)共享,則無法有效實現(xiàn)數(shù)字政府的各項建設(shè)目標(biāo)。政府政務(wù)數(shù)據(jù)是海量的，政府也是社會最大的公共數(shù)據(jù)源，充分利用政務(wù)大數(shù)據(jù)，使大數(shù)據(jù)在社會治理過程中發(fā)揮作用是打造數(shù)字政府面臨的一個最核心關(guān)鍵問題。

盡管政府對政務(wù)大數(shù)據(jù)治理的動機(jī)很強(qiáng), 但是當(dāng)前政府在數(shù)據(jù)治理的實踐中還面臨著嚴(yán)峻的能力挑戰(zhàn)和“成長的煩惱”，主要集中在政府?dāng)?shù)據(jù)治理的建設(shè)模式和實施路徑還存在著思維認(rèn)識碎片化與應(yīng)用水平不高等問題。具體表現(xiàn)為：

     一是由于歷史原因，龐大的政府機(jī)構(gòu)都是各部門各自為政獨立開展本單位信息化建設(shè)的，政務(wù)大數(shù)據(jù)無論是邏輯上還是物理上都是非常分散的，大量相同的信息還在不同的部門都被重復(fù)采集和存儲，但格式各異，內(nèi)容不一，所以在政府?dāng)?shù)據(jù)匯集過程中, 存在“數(shù)據(jù)煙囪”林立,“數(shù)據(jù)孤島”叢生等現(xiàn)象，雖然當(dāng)前政府各部門積累的數(shù)據(jù)資源已經(jīng)很多了，實現(xiàn)統(tǒng)一和完整的數(shù)據(jù)匯聚也是必須的，而聚哪些、怎么聚、去哪些、留哪些，在實際開展政務(wù)大數(shù)據(jù)治理工作中會遇到很多兩難局面，各種難點也會很多；

    二是政府各項決策的數(shù)據(jù)分析過程中，由于需要綜合匯總的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)混雜，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，所以難以用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型或者數(shù)據(jù)算法完成，在目前的政務(wù)數(shù)據(jù)資源分散局面上，社會治理所需要的簡單統(tǒng)計指標(biāo)可能都難以完全靠計算機(jī)自動化生成，仍然需要大量的人工上報和匯總工作，客觀存在政務(wù)數(shù)據(jù)分析過程中內(nèi)外融合難、上下對接難等問題，這是對構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)據(jù)化、智能化的全天候在線的數(shù)字政府發(fā)展方向的巨大堵點；

    三是政府?dāng)?shù)據(jù)管理和應(yīng)用過程中,數(shù)據(jù)管理工作無序化現(xiàn)象嚴(yán)重,各政府部門重本單位需要輕跨部門統(tǒng)籌要求，這困擾著政府?dāng)?shù)據(jù)治理的可持續(xù)發(fā)展,要打破利益固化的體制壁壘，推進(jìn)跨區(qū)域、跨層級、跨部門的數(shù)據(jù)平臺建設(shè)在實施數(shù)字政府過程中，必然會對各部門的思維習(xí)慣和工作習(xí)慣造成巨大沖擊，統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的數(shù)據(jù)管理也必需得到各部門上下的全力配合才能有效落地，治理則不可避免會讓各部門感受巨大的陣痛，而不治理則讓社會治理智能化和數(shù)字政府無法落地而長痛，長痛短痛都是切切實實存在的痛點。

     政務(wù)大數(shù)據(jù)規(guī)模龐大、數(shù)據(jù)關(guān)系錯綜復(fù)雜、數(shù)據(jù)利益牽一發(fā)而動全身，有效治理的難度是很大的，政府如何有效開展政務(wù)大數(shù)據(jù)治理工作?

     各地政府在實施數(shù)字政府戰(zhàn)略過程中，我們認(rèn)為首當(dāng)其沖要“數(shù)據(jù)治理、思想先行”，首先要解決的是政府各級領(lǐng)導(dǎo)干部對數(shù)據(jù)治理工作的思想認(rèn)識問題，對于政府?dāng)?shù)據(jù)治理工作，等不得，也急不得，更馬虎不得，必須從一盤棋的角度周密部署、統(tǒng)籌考慮、長遠(yuǎn)謀劃，雖然當(dāng)前政務(wù)數(shù)據(jù)治理的要求非常迫切，但我們必須認(rèn)識到數(shù)據(jù)治理工作的長期性和復(fù)雜性，在盡快解決當(dāng)前政務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用所亟待處理的堵點、痛點、難點的同時，形成長效機(jī)制久久為功，實現(xiàn)標(biāo)本兼治的良好發(fā)展態(tài)勢，才是政府?dāng)?shù)據(jù)治理工作合適的指導(dǎo)思想和發(fā)展思路。

     接下來就是“數(shù)據(jù)治理，法器并進(jìn)”，從方法路徑和技術(shù)路線上，需要研究具體如何部署實施的問題。目前數(shù)據(jù)治理工作和成熟度評價研究多局限于企業(yè)，我們可以在回顧與參考企業(yè)產(chǎn)業(yè)界多年的數(shù)據(jù)治理工作最佳實踐經(jīng)驗做法的基礎(chǔ)上，再融合政府?dāng)?shù)據(jù)治理的特殊要求提出具體的路徑和計劃。

    作為信息技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者，IBM公司在總結(jié)自身多年開展數(shù)據(jù)治理工作經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，在2010年發(fā)布了《IBM數(shù)據(jù)治理統(tǒng)一流程》的藍(lán)皮書，IBM這本出版物雖然已經(jīng)有些年頭了，不過里面很多內(nèi)容仍然非常適合當(dāng)前大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)治理指導(dǎo)工作。在我國，2015年，工信部電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院制定《數(shù)據(jù)治理白皮書》國際標(biāo)準(zhǔn)研究報告。2017年，工信部信息通信研究院發(fā)布《數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理白皮書》。2018年3月15日，中國國家發(fā)布了國家標(biāo)準(zhǔn)《數(shù)據(jù)管理能力成熟度評估模型GB/T 36073-2018》。IBM 數(shù)據(jù)治理成熟度模型和我國的《數(shù)據(jù)管理能力成熟度評估模型GB/T 36073-2018》內(nèi)容上一脈相承，也均采用了由Software

Engineering Institute（SEI）所描述的五個等級的成熟度發(fā)展路徑：

• 在成熟度級別 1（初始），流程通常是臨時的，環(huán)境也不穩(wěn)定。成功反映組織內(nèi)個人的能力，而不是成熟流程的使用。盡管處于級別 1 的組織常常會生成有效的產(chǎn)品和服務(wù)，但他們常常會超出預(yù)算和項目時間表。 
• 在成熟度級別 2（管理），成功是可重復(fù)的，但流程可能無法為組織 內(nèi)所有的項目而重復(fù)?；镜捻椖抗芾碛兄诟櫝杀竞蜁r間表，而流程學(xué)科有助于確保保留了現(xiàn)有的實踐。當(dāng)這些實踐就緒之后，項目就會依據(jù)它們所備案的計劃執(zhí)行和管理。但是，仍然存在超出成本和預(yù)計時間的風(fēng)險。
• 在成熟度級別 3（定義），組織的標(biāo)準(zhǔn)流程集用于在整個組織中建立一致性。對組織的標(biāo)準(zhǔn)流程集中的項目標(biāo)準(zhǔn)、流程描述和規(guī)程進(jìn)行調(diào)整，以適合特定的項目或組織部門。
• 在成熟度級別 4（定量管理），組織設(shè)置流程和維護(hù)的數(shù)量質(zhì)量目標(biāo)。 所選的子流程對整體流程性能具有重大貢獻(xiàn)，使用統(tǒng)計技術(shù)和其他量化技術(shù)來控制。
• 最后，在成熟度級別 5（優(yōu)化），量化的流程改進(jìn)目標(biāo)被明確地建立并繼續(xù)修訂以反映不斷變化的業(yè)務(wù)目標(biāo)，以及用作管理流程改進(jìn)的條件。

     企業(yè)組織和機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)治理成熟度工作的推進(jìn)者通常為組織的信息管理者，他們關(guān)注需要跨職能、跨流程、跨功能邊界的標(biāo)準(zhǔn)化，考慮信息生命周期中數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全的需求，針對組織級數(shù)據(jù)治理規(guī)程開展成熟度評估和管理，進(jìn)而通過管理實現(xiàn)有效的協(xié)同一致性。IBM 數(shù)據(jù)治理委員會提出數(shù)據(jù)治理能力成熟度模型，高階能力體現(xiàn)在四個方面：

l  成效(Outcomes)

l  支持要素(Enablers)

l  核心準(zhǔn)則(Core Disciplines)

l  支撐準(zhǔn)則(Supporting Disciplines)

這四個方面的能力分別體現(xiàn)了自上而下的需求和提升，以及自下而上的支撐關(guān)系。

u  數(shù)據(jù)風(fēng)險管理（Data Risk Management & Compliance），數(shù)據(jù)風(fēng)險管理涉及的風(fēng)險識別、量化、規(guī)避、接受和減輕等；

u  價值創(chuàng)造（Value Creation），對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行的評估和量化過程，使得企業(yè)能夠最大化利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)所創(chuàng)造的價值；

u  組織結(jié)構(gòu)與文化(Organizational Structures & Awareness)，描述業(yè)務(wù)、IT、數(shù)據(jù)之間的相互責(zé)任和組織結(jié)構(gòu)，針對組織不同層級上的管理提出受托責(zé)任且做出承諾；

u  數(shù)據(jù)管理(Stewardship)，旨在確保組織獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù)資產(chǎn)，開展行之有效的數(shù)據(jù)管理，以降低風(fēng)險和提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)利用價值；

u  政策(Policy)，政策是組織期望獲得數(shù)據(jù)治理方面的行為、規(guī)范的書面化；

u  數(shù)據(jù)質(zhì)量管理(Data Quality Management)，提供數(shù)據(jù)質(zhì)量完整性、一致性、規(guī)范性等方法、測量和評估，進(jìn)行改進(jìn)和驗證；

u  信息生命周期管理（Information Life-cycle Management），基于生命周期的信息收集、加工、使用、保留和退役等；

u  數(shù)據(jù)安全與隱私(Information Security & Privacy)，描述組織風(fēng)險防范和保護(hù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的策略、實踐和控制等；

u  數(shù)據(jù)架構(gòu)(Data Architecture)，企業(yè)及數(shù)據(jù)模型管理，提供完整的數(shù)據(jù)源接入、分類、存儲、流轉(zhuǎn)管理，提供可用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)共享開發(fā)；

u  分類與元數(shù)據(jù)(Classification & Metadata)，用于業(yè)務(wù)和IT構(gòu)建一致的可理解的術(shù)語、定義、分類和元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)類型和存儲庫方法和工具。

u  信息審計、日志記錄與報告（Audit Information Logging & Reporting），用語度量和評估數(shù)據(jù)價值、風(fēng)險和治理的有效性的過程。

       企業(yè)組織需要針對上面四個層面數(shù)據(jù)治理能力所具體包括的數(shù)據(jù)風(fēng)險管理（Data Risk Management & Compliance）、價值創(chuàng)造（Value

Creation）、組織結(jié)構(gòu)與文化(Organizational Structures &

Awareness)、數(shù)據(jù)管理(Stewardship)、政策(Policy)、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理(Data Quality Management)、信息生命周期管理（Information

Life-cycle Management）、數(shù)據(jù)安全與隱私(Information Security

& Privacy)、數(shù)據(jù)架構(gòu)(Data Architecture)、分類與元數(shù)據(jù)(Classification & Metadata)、信息審計-日志記錄與報告（Audit Information Logging & Reporting）等11個方面工作水平按照SEI的五個等級成熟度定義進(jìn)行客觀評估，確認(rèn)當(dāng)前存在數(shù)據(jù)問題，明確下一個發(fā)展階段性目標(biāo)，才能開展有效的數(shù)據(jù)解決措施，從而對數(shù)據(jù)管理能力提升演進(jìn)路線和行動計劃建立整個企業(yè)的共識：

ü  當(dāng)前狀態(tài)：我們目前處于什么位置？

ü  未來狀態(tài)：我們希望在未來什么位置？

ü  演進(jìn)路線和行動計劃：我們需要哪些人員、流程、技術(shù)和策略來填補當(dāng)前和未來狀態(tài)的差距呢？

下面給出某個企業(yè)組織的數(shù)據(jù)治理工作三年行動計劃路線定義示例：

     雖然企業(yè)組織和機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)治理工作已經(jīng)擁有比較豐富的實踐經(jīng)驗，工作方法和技術(shù)也比較成熟了，而單個企業(yè)組織和機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)環(huán)境、數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)多樣性和復(fù)雜度、數(shù)據(jù)分布和應(yīng)用的集中度相對于一個地區(qū)政府或者城市整體的政務(wù)大數(shù)據(jù)來說怎么說都是小池塘和大海洋的區(qū)別，企業(yè)組織和機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)治理是微觀層面的工作，其影響范圍也很有限，而政府的數(shù)據(jù)治理則是會影響全社會的宏觀層面問題。今天我們要發(fā)展數(shù)字和智能經(jīng)濟(jì)，建設(shè)智慧城市，改善人民群眾的生活，都離不開數(shù)字政府的能力建設(shè)和效率提升，因此，針對政府如何開展全方位的數(shù)據(jù)治理工作，肯定不能直接生搬硬套企業(yè)組織和機(jī)構(gòu)級的數(shù)據(jù)治理成熟度模型和行動計劃。

     因此，我們提出“數(shù)據(jù)治理、以評促行”的政務(wù)大數(shù)據(jù)治理實施策略，針對數(shù)字政府的發(fā)展要求，在吸收企業(yè)組織和機(jī)構(gòu)級數(shù)據(jù)治理成熟度實踐經(jīng)驗和研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合國家2015年頒布的《促進(jìn)國家大數(shù)據(jù)行動綱要》的政策要求和相關(guān)政府大數(shù)據(jù)治理實踐需求，建立政務(wù)大數(shù)據(jù)治理行動計劃和成熟度評價模型，可在政務(wù)大數(shù)據(jù)治理工作中，作為各級政府部門自我測評和改進(jìn)的工具，以客觀了解和評價當(dāng)前政務(wù)活動中涉及的數(shù)據(jù)應(yīng)用和治理工作開展現(xiàn)狀以及所處的發(fā)展階段、存在問題，根據(jù)當(dāng)前成熟度評估狀態(tài)和未來預(yù)期要求之間差距，制定改進(jìn)計劃和策略，并根據(jù)計劃優(yōu)先級制定治理路線圖和行動計劃。

     我們提出的政務(wù)數(shù)據(jù)治理成熟度模型參考企業(yè)數(shù)據(jù)治理成熟度模型，從三個方面11個工作領(lǐng)域逐一細(xì)化政府開展數(shù)據(jù)治理工作所需要涉及的工作內(nèi)容和工作要求。

  對于這三個方面11項的政府?dāng)?shù)據(jù)治理能力評價要素，具體的事情情況評價內(nèi)容解釋如下：

     在工作成熟度評價標(biāo)準(zhǔn)方面，可以在參考和拓展SEI五個等級成熟度定義方法的基礎(chǔ)上，借鑒國際領(lǐng)域適用最為廣泛的智慧城市成熟度及基準(zhǔn)模型的階段劃分準(zhǔn)則，該準(zhǔn)則 認(rèn)為智慧城市的智慧維度評估比較復(fù)雜，體現(xiàn)在城市生活運用數(shù)據(jù)智能的不同領(lǐng)域，且每個城市達(dá)到智慧的路徑不同，其成熟度涵蓋領(lǐng)導(dǎo)力和治理、利益相關(guān)方參與度和市民關(guān)注度、數(shù)據(jù)有效利用、集成的信息通信技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施等等，智慧城市和數(shù)據(jù)治理從成熟度領(lǐng)域、實現(xiàn)路徑、技術(shù)手段等方面均有相同之處，鑒于此，對于整體評價一個城市或者地區(qū)的數(shù)據(jù)治理成熟度，我們可以將政府?dāng)?shù)據(jù)治理成熟度分成下面7個階段：

1.   未啟動: 政府部門尚未進(jìn)行大數(shù)據(jù)治理有關(guān)的會議討論;

2.   非正式: 政府部門進(jìn)行數(shù)據(jù)治理的相關(guān)探索性實踐;

3.   有文件: 政府部門已出臺大數(shù)據(jù)行動計劃或相關(guān)戰(zhàn)略性指導(dǎo)文件;

4.   有計劃: 政府部門已制定相應(yīng)的政府大數(shù)據(jù)治理計劃；

5.   有部署: 政府部門已制定實現(xiàn)大數(shù)據(jù)治理目標(biāo)的解決方案；

6.   有影響: 政府部門制定的大數(shù)據(jù)治理方案產(chǎn)生了一定的影響和價值；

7.   有重大影響：政府部門制定的大數(shù)據(jù)治理方案產(chǎn)生了重大的影響和價值。

     我們可以針對上面細(xì)分的政府?dāng)?shù)據(jù)治理各項工作均從這七個階段加以評價，確認(rèn)當(dāng)前各政府機(jī)構(gòu)組織在開展政務(wù)活動中存在數(shù)據(jù)問題，明確各項數(shù)據(jù)治理工作根據(jù)數(shù)據(jù)政府建設(shè)要求所要達(dá)到的下一個發(fā)展階段性目標(biāo)，并且因地制宜地根據(jù)各地方社會發(fā)展水平和治理要求研究出有效的數(shù)據(jù)解決措施，從而對本地區(qū)政務(wù)大數(shù)據(jù)管理能力提升演進(jìn)路線和行動計劃建立政府乃至全社會的普遍共識。

     這些階段劃分是從宏觀層面的總體評價，而在微觀層面，可以針對5-有部署、6-有影響、7-有重大影響這三個階段所提出的解決方案和影響效果，再在具體負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)治理某個專項工作的政府部門內(nèi)部，采用企業(yè)數(shù)據(jù)成熟度SEI五級模型進(jìn)一步細(xì)化評價解決方案成熟度要求。

     這種從整體衡量政府?dāng)?shù)據(jù)治理工作成熟度的評價方法，既能客觀反映政府?dāng)?shù)據(jù)治理的實際現(xiàn)狀，揭示經(jīng)驗做法，發(fā)現(xiàn)亟須改進(jìn)的地方，也能及時對標(biāo)數(shù)字政府和智慧城市建設(shè)進(jìn)程中全球最佳實踐經(jīng)驗和適宜做法；又能很好地和局部單位、部門內(nèi)部的組織級數(shù)據(jù)治理工作部署和工作要求有效銜接，從而讓數(shù)字政府的整體戰(zhàn)略能清晰分解到最基層執(zhí)行單位的日常工作部署和考核要求之中。

(本稿完成于2019年6月21日，如需引用請注明出處)

參考文獻(xiàn)

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