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張靖笙 2019年度中國(guó)50強(qiáng)講師
數(shù)字化轉(zhuǎn)型、大數(shù)據(jù)、工業(yè)4.0、人工智能、智能制造、區(qū)塊鏈
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張靖笙:如何有效開(kāi)展政務(wù)大數(shù)據(jù)治理
2019-06-21 3571

如何有效開(kāi)展政務(wù)大數(shù)據(jù)治理

張靖笙

     總書(shū)記去年(2018年)在視察廣東重要講話(huà)中指出,要全面推進(jìn)法治建設(shè),提高社會(huì)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(dòng)“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(huì)治理體系和治理能力現(xiàn)代化,不斷提高社會(huì)治理智能化水平。社會(huì)治理智能化是在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,以網(wǎng)絡(luò)化和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)為基礎(chǔ),運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù),實(shí)現(xiàn)社會(huì)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(guò)程。社會(huì)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(huì)治理智能化的基礎(chǔ),沒(méi)有高質(zhì)量的政務(wù)數(shù)據(jù)資源,沒(méi)有實(shí)現(xiàn)政府部門(mén)專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)、政府部門(mén)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(huì)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)共享,則無(wú)法有效實(shí)現(xiàn)數(shù)字政府的各項(xiàng)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(huì)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(huì)治理過(guò)程中發(fā)揮作用是打造數(shù)字政府面臨的一個(gè)最核心關(guān)鍵問(wèn)題。

盡管政府對(duì)政務(wù)大數(shù)據(jù)治理的動(dòng)機(jī)很強(qiáng), 但是當(dāng)前政府在數(shù)據(jù)治理的實(shí)踐中還面臨著嚴(yán)峻的能力挑戰(zhàn)和“成長(zhǎng)的煩惱”,主要集中在政府?dāng)?shù)據(jù)治理的建設(shè)模式和實(shí)施路徑還存在著思維認(rèn)識(shí)碎片化與應(yīng)用水平不高等問(wèn)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(mén)各自為政獨(dú)立開(kāi)展本單位信息化建設(shè)的,政務(wù)大數(shù)據(jù)無(wú)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(mén)都被重復(fù)采集和存儲(chǔ),但格式各異,內(nèi)容不一,所以在政府?dāng)?shù)據(jù)匯集過(guò)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(mén)積累的數(shù)據(jù)資源已經(jīng)很多了,實(shí)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(shí)際開(kāi)展政務(wù)大數(shù)據(jù)治理工作中會(huì)遇到很多兩難局面,各種難點(diǎn)也會(huì)很多;

    二是政府各項(xiàng)決策的數(shù)據(jù)分析過(guò)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(huì)治理所需要的簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)指標(biāo)可能都難以完全靠計(jì)算機(jī)自動(dòng)化生成,仍然需要大量的人工上報(bào)和匯總工作,客觀存在政務(wù)數(shù)據(jù)分析過(guò)程中內(nèi)外融合難、上下對(duì)接難等問(wèn)題,這是對(duì)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)據(jù)化、智能化的全天候在線(xiàn)的數(shù)字政府發(fā)展方向的巨大堵點(diǎn);

    三是政府?dāng)?shù)據(jù)管理和應(yīng)用過(guò)程中,數(shù)據(jù)管理工作無(wú)序化現(xiàn)象嚴(yán)重,各政府部門(mén)重本單位需要輕跨部門(mén)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(jí)、跨部門(mén)的數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)在實(shí)施數(shù)字政府過(guò)程中,必然會(huì)對(duì)各部門(mén)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(mén)上下的全力配合才能有效落地,治理則不可避免會(huì)讓各部門(mén)感受巨大的陣痛,而不治理則讓社會(huì)治理智能化和數(shù)字政府無(wú)法落地而長(zhǎng)痛,長(zhǎng)痛短痛都是切切實(shí)實(shí)存在的痛點(diǎn)。

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

     各地政府在實(shí)施數(shù)字政府戰(zhàn)略過(guò)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(jí)領(lǐng)導(dǎo)干部對(duì)數(shù)據(jù)治理工作的思想認(rèn)識(shí)問(wèn)題,對(duì)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(pán)棋的角度周密部署、統(tǒng)籌考慮、長(zhǎng)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(shí)到數(shù)據(jù)治理工作的長(zhǎng)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(diǎn)、痛點(diǎn)、難點(diǎn)的同時(shí),形成長(zhǎng)效機(jī)制久久為功,實(shí)現(xiàn)標(biāo)本兼治的良好發(fā)展態(tài)勢(shì),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(lái)就是“數(shù)據(jù)治理,法器并進(jìn)”,從方法路徑和技術(shù)路線(xiàn)上,需要研究具體如何部署實(shí)施的問(wèn)題。目前數(shù)據(jù)治理工作和成熟度評(píng)價(jià)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(shí)踐經(jīng)驗(yàn)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(jì)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(kāi)展數(shù)據(jù)治理工作經(jīng)驗(yàn)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(shū),IBM這本出版物雖然已經(jīng)有些年頭了,不過(guò)里面很多內(nèi)容仍然非常適合當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)治理指導(dǎo)工作。在我國(guó),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(shū)》國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)研究報(bào)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(shū)》。2018年3月15日,中國(guó)國(guó)家發(fā)布了國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《數(shù)據(jù)管理能力成熟度評(píng)估模型GB/T 36073-2018》。IBM 數(shù)據(jù)治理成熟度模型和我國(guó)的《數(shù)據(jù)管理能力成熟度評(píng)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(gè)等級(jí)的成熟度發(fā)展路徑:

  • 在成熟度級(jí)別 1(初始),流程通常是臨時(shí)的,環(huán)境也不穩(wěn)定。成功反映組織內(nèi)個(gè)人的能力,而不是成熟流程的使用。盡管處于級(jí)別 1 的組織常常會(huì)生成有效的產(chǎn)品和服務(wù),但他們常常會(huì)超出預(yù)算和項(xiàng)目時(shí)間表。 
  • 在成熟度級(jí)別 2(管理),成功是可重復(fù)的,但流程可能無(wú)法為組織 內(nèi)所有的項(xiàng)目而重復(fù)?;镜捻?xiàng)目管理有助于跟蹤成本和時(shí)間表,而流程學(xué)科有助于確保保留了現(xiàn)有的實(shí)踐。當(dāng)這些實(shí)踐就緒之后,項(xiàng)目就會(huì)依據(jù)它們所備案的計(jì)劃執(zhí)行和管理。但是,仍然存在超出成本和預(yù)計(jì)時(shí)間的風(fēng)險(xiǎn)。
  • 在成熟度級(jí)別 3(定義),組織的標(biāo)準(zhǔn)流程集用于在整個(gè)組織中建立一致性。對(duì)組織的標(biāo)準(zhǔn)流程集中的項(xiàng)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(xiàng)目或組織部門(mén)。
  • 在成熟度級(jí)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(duì)整體流程性能具有重大貢獻(xiàn),使用統(tǒng)計(jì)技術(shù)和其他量化技術(shù)來(lái)控制。
  • 最后,在成熟度級(jí)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(duì)組織級(jí)數(shù)據(jù)治理規(guī)程開(kāi)展成熟度評(píng)估和管理,進(jìn)而通過(guò)管理實(shí)現(xiàn)有效的協(xié)同一致性。IBM 數(shù)據(jù)治理委員會(huì)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(gè)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(gè)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(xiǎn)管理(Data Risk Management & Compliance),數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)管理涉及的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、量化、規(guī)避、接受和減輕等;

u  價(jià)值創(chuàng)造(Value Creation),對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行的評(píng)估和量化過(guò)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(jià)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(duì)組織不同層級(jí)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(kāi)展行之有效的數(shù)據(jù)管理,以降低風(fēng)險(xiǎn)和提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)利用價(jià)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(shū)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(cè)量和評(píng)估,進(jìn)行改進(jìn)和驗(yàn)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(xiǎn)防范和保護(hù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的策略、實(shí)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(lèi)、存儲(chǔ)、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(kāi)發(fā);

u  分類(lèi)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(yǔ)、定義、分類(lèi)和元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)類(lèi)型和存儲(chǔ)庫(kù)方法和工具。

u  信息審計(jì)、日志記錄與報(bào)告(Audit Information Logging & Reporting),用語(yǔ)度量和評(píng)估數(shù)據(jù)價(jià)值、風(fēng)險(xiǎn)和治理的有效性的過(guò)程。

       企業(yè)組織需要針對(duì)上面四個(gè)層面數(shù)據(jù)治理能力所具體包括的數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)管理(Data Risk Management & Compliance)、價(jià)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(lèi)與元數(shù)據(jù)(Classification & Metadata)、信息審計(jì)-日志記錄與報(bào)告(Audit Information Logging & Reporting)等11個(gè)方面工作水平按照SEI的五個(gè)等級(jí)成熟度定義進(jìn)行客觀評(píng)估,確認(rèn)當(dāng)前存在數(shù)據(jù)問(wèn)題,明確下一個(gè)發(fā)展階段性目標(biāo),才能開(kāi)展有效的數(shù)據(jù)解決措施,從而對(duì)數(shù)據(jù)管理能力提升演進(jìn)路線(xiàn)和行動(dòng)計(jì)劃建立整個(gè)企業(yè)的共識(shí):

ü  當(dāng)前狀態(tài):我們目前處于什么位置?

ü  未來(lái)狀態(tài):我們希望在未來(lái)什么位置?

ü  演進(jìn)路線(xiàn)和行動(dòng)計(jì)劃:我們需要哪些人員、流程、技術(shù)和策略來(lái)填補(bǔ)當(dāng)前和未來(lái)狀態(tài)的差距呢?

下面給出某個(gè)企業(yè)組織的數(shù)據(jù)治理工作三年行動(dòng)計(jì)劃路線(xiàn)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(shí)踐經(jīng)驗(yàn),工作方法和技術(shù)也比較成熟了,而單個(gè)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(duì)于一個(gè)地區(qū)政府或者城市整體的政務(wù)大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)怎么說(shuō)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(huì)影響全社會(huì)的宏觀層面問(wèn)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(kāi)數(shù)字政府的能力建設(shè)和效率提升,因此,針對(duì)政府如何開(kāi)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(jí)的數(shù)據(jù)治理成熟度模型和行動(dòng)計(jì)劃。

     因此,我們提出“數(shù)據(jù)治理、以評(píng)促行”的政務(wù)大數(shù)據(jù)治理實(shí)施策略,針對(duì)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(jí)數(shù)據(jù)治理成熟度實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和研究成果的基礎(chǔ)上,結(jié)合國(guó)家2015年頒布的《促進(jìn)國(guó)家大數(shù)據(jù)行動(dòng)綱要》的政策要求和相關(guān)政府大數(shù)據(jù)治理實(shí)踐需求,建立政務(wù)大數(shù)據(jù)治理行動(dòng)計(jì)劃和成熟度評(píng)價(jià)模型,可在政務(wù)大數(shù)據(jù)治理工作中,作為各級(jí)政府部門(mén)自我測(cè)評(píng)和改進(jìn)的工具,以客觀了解和評(píng)價(jià)當(dāng)前政務(wù)活動(dòng)中涉及的數(shù)據(jù)應(yīng)用和治理工作開(kāi)展現(xiàn)狀以及所處的發(fā)展階段、存在問(wèn)題,根據(jù)當(dāng)前成熟度評(píng)估狀態(tài)和未來(lái)預(yù)期要求之間差距,制定改進(jìn)計(jì)劃和策略,并根據(jù)計(jì)劃優(yōu)先級(jí)制定治理路線(xiàn)圖和行動(dòng)計(jì)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(gè)方面11個(gè)工作領(lǐng)域逐一細(xì)化政府開(kāi)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(duì)于這三個(gè)方面11項(xiàng)的政府?dāng)?shù)據(jù)治理能力評(píng)價(jià)要素,具體的事情情況評(píng)價(jià)內(nèi)容解釋如下:

 

     在工作成熟度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)方面,可以在參考和拓展SEI五個(gè)等級(jí)成熟度定義方法的基礎(chǔ)上,借鑒國(guó)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(píng)估比較復(fù)雜,體現(xiàn)在城市生活運(yùn)用數(shù)據(jù)智能的不同領(lǐng)域,且每個(gè)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(shí)現(xiàn)路徑、技術(shù)手段等方面均有相同之處,鑒于此,對(duì)于整體評(píng)價(jià)一個(gè)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(gè)階段:

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

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

3.   有文件: 政府部門(mén)已出臺(tái)大數(shù)據(jù)行動(dòng)計(jì)劃或相關(guān)戰(zhàn)略性指導(dǎo)文件;

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

5.   有部署: 政府部門(mén)已制定實(shí)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(mén)制定的大數(shù)據(jù)治理方案產(chǎn)生了一定的影響和價(jià)值;

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

     我們可以針對(duì)上面細(xì)分的政府?dāng)?shù)據(jù)治理各項(xiàng)工作均從這七個(gè)階段加以評(píng)價(jià),確認(rèn)當(dāng)前各政府機(jī)構(gòu)組織在開(kāi)展政務(wù)活動(dòng)中存在數(shù)據(jù)問(wèn)題,明確各項(xiàng)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(gè)發(fā)展階段性目標(biāo),并且因地制宜地根據(jù)各地方社會(huì)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(duì)本地區(qū)政務(wù)大數(shù)據(jù)管理能力提升演進(jìn)路線(xiàn)和行動(dòng)計(jì)劃建立政府乃至全社會(huì)的普遍共識(shí)。

     這些階段劃分是從宏觀層面的總體評(píng)價(jià),而在微觀層面,可以針對(duì)5-有部署、6-有影響、7-有重大影響這三個(gè)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(gè)專(zhuān)項(xiàng)工作的政府部門(mén)內(nèi)部,采用企業(yè)數(shù)據(jù)成熟度SEI五級(jí)模型進(jìn)一步細(xì)化評(píng)價(jià)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(píng)價(jià)方法,既能客觀反映政府?dāng)?shù)據(jù)治理的實(shí)際現(xiàn)狀,揭示經(jīng)驗(yàn)做法,發(fā)現(xiàn)亟須改進(jìn)的地方,也能及時(shí)對(duì)標(biāo)數(shù)字政府和智慧城市建設(shè)進(jìn)程中全球最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和適宜做法;又能很好地和局部單位、部門(mén)內(nèi)部的組織級(jí)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(qǐng)注明出處)


參考文獻(xiàn)

[1]國(guó)務(wù)院.關(guān)于促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展的行動(dòng)綱要[EB/OL].[2015-0831].http://www.gov.cn/zhengce/content/2015-09/05/content

_10137.htm.

[2] 張宇杰,安小米,張國(guó)慶. 政府大數(shù)據(jù)治理的成熟度評(píng)測(cè)指標(biāo)體系構(gòu)建. 情報(bào)資料工作.2018年第1期.

[3]IBM公司出版. IBM 數(shù)據(jù)治理統(tǒng)一流程. 2010年9月

[4]中華人民共和國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB/T36073—2018數(shù)據(jù)管理能力成熟度評(píng)估模型.2018年3月15日發(fā)布


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