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以政府數據治理體系建設為抓手推進國家治理現代化

日期: 2018-12-04
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自黨的十八屆三中全會以來,推進國家治理體系和治理能力現代化建設,作為黨和國家全面深化改革總目標的一部分,是我國特色社會主義進入新的發展階段的一個重要標志,由封閉管理向開放治理轉變,是當代中國社會建設理念的升華。由單向管理向協同治理轉變,由被動響應向主動服務轉變,由粗放管理向精準化管理轉變,是以數字化、網絡化、智能化為特征的信息化和大數據時代經濟社會發展的新要求。

大數據作為國家基礎性戰略資源,能有效地集成國家經濟、政治、文化、社會、生態等領域的數據信息,為國家治理體系和治理能力現代化建設提供重要數據基礎和決策支撐,是促進政務服務改革和提升政府治理能力的新途徑,是實現黨、國家、社會各項事務治理制度化、規范化、程序化,提高黨科學執政、民主執政、依法執政水平的重要抓手。

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深藏閨中的政府大數據現狀

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作為提高政府治理水平的重要技術支撐,大數據技術被廣泛運用到政府決策、公共服務、社會監管以及社會民生保障等領域,推動著社會治理模式的創新,不斷提升政府科學決策、精準服務、精細管理等水平。隨著大數據的深入應用,政府數據資源日益受到重視,但是政府數據的現狀卻不容樂觀。克強總理在2016年5月全國推進簡政放權電視電話會議上指出“目前我國信息數據資源80%以上掌握在各級政府部門手里,但卻‘深藏閨中’造成了極大浪費。”

政府部門受其自身業務特點和管理職責所限,信息化建設管理方式和業務數據生命周期各異自身的規律,業務碎片化與技術碎片化造就的數據碎片化問題,是政府數據“深藏閨中”的主要原因。加強政府數據資源管理,構建政府數據治理體系,成為實現政府部門數據資源的高效應用的迫切需求,政府數據治理成為了政府治理方式變革的必然趨勢。但是由于缺乏系統思維和系統治理的方法,加上相關制度法規和標準規范的缺失,嚴重制約了政府數據發揮其應有的效用。

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政府數據治理體系的內涵

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數據治理(Data Governance)是組織對數據管理和利用進行評估、指導和監督的體系框架。它通過制定戰略方針、建立組織架構、明確職責分工等,實現數據的風險可控、安全合規、績效提升和價值創造,并提供不斷創新的數據服務。

而具體到政府數據的治理,其目標可以概括為“科學規范管理和利用大數據”,其核心任務是推進技術融合、業務融合、數據融合,實現跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務的協同管理和服務,即解決政府數據“三融五跨“難題,解決數據的“質量問題”和“安全問題”。

政府數據治理的系統性決定了其需要考慮多元性、協同性、開放性、復雜性、安全性等特點,大數據治理體系技術支撐需要涵蓋大數據質量、存儲、管理、共享與開放、安全與隱私保護等多個方面。才能根本上解決政府數據匯聚交換不暢、開放共享不足、應用落地不易、安全監管不到位等問題。

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政府數據治理的實現路徑

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作為數據治理體系建設的兩個主要內容,數據質量管理和數據監管分別解決了數據價值開發與安全保護的兩個問題。在華傲數據(微信:bigaudaque)看來這里既要通過大數據平臺建設解決技術和業務層面的問題,同時也要加強法律法規和標準規范的建設,為數據治理體系的運轉提供有力的制度保障。


(一)破解信息孤島的數據大航海之術

傳統業務驅動方式建立的信息化系統不僅造成系統煙囪林立、數據割裂的問題,而且使得不同系統之間缺乏統一的數據標準導致數據碎片難以關聯融合,業務沉淀的數據質量問題突出,難以形成有效數據資源支撐應用。

如果把政府中的“五跨”數據源看成是一個一個已經被發現、有待被發現和正在建設、將要建設的小島和大陸(這些小島相當一部分是“信息孤島”),“三融五跨”的時代可類比于15世紀那個將小島、大陸用航路連接起來,建立全球貿易的地理大發現時代,現在是一個“數據大發現”時代。在地理大發現時代,早期航海者,如哥倫布,常常是“走的時候,不知道去哪兒;到的時候,不知道在哪兒;回的時候,不知道去過哪兒”。數據治理體系就是賦予數據大發現時代一個現代“數據航海術”,避免出現“哥倫布窘境”:在“五跨”數據治理體系建設中,開始的時候不知道能做啥;進行的時候不知道該做啥;完成的時候不知道做了啥。

華傲數據CEO賈西貝博士認為,政府數據資源從無到有的關鍵,是解決政府數據質量問題,需要有從業務驅動向數據驅動統一數據模型設計,構建全生命周期管理實現數據可循環更新的質量提升。在這一體系下建設的大數據平臺,應當實現分層融合、分層治理、分層監管,以數據目錄體系為海圖,數據標準與數據監管體系為指南,在數據融合與數據治理平臺這艘巨輪之上,構成數據大發現時代的數據治理方法指引,實現數據質量問題的自動發現和不同粒度的自主查改,輔以任務工單系統實現數據質量大循環,能夠清晰定義數據清洗目標,和實現路徑拒絕盲目無效的數據處理,最終形成高質量的城市級數據資源庫,從而解決數據的開發利用問題。

具體而言,政務信息資源目錄梳理就像地理大發現時代構建海圖的過程,讓我們知道哪里有大陸(數據大戶)、哪里有小島(數據資源)、哪里有暗礁(敏感數據)、哪里有冰川(難協調數據)。“五跨”特征是政務數據區別于企業數據的本質特征,由于政府是科層制的,各級別的信息化建設無法像企業那樣,由一個全國統一的IT部門統籌建設運營,只能是各級別、各部門、各業務分頭建設、自主演化、獨立運營,這使得政務信息資源目錄梳理成為一項最先需要開展的必不可少的工作,它是一項混合了數據普查和業務普查的調研工作,調研的重點是現狀調研和需求調研,包括各委辦局有哪些職責、哪些業務,各業務有哪些流程、哪些系統,各業務、各系統中產生和用到哪些數據,各委辦局有哪些數據庫,各委辦局在建和計劃建設哪些系統,將會需要什么樣的數據。梳理過程中收集這些數據和數據庫的產生系統、產生流程、數據來源單位、數據存儲地、數據庫類型、數據格式、數據模型、數據標準、數據更新頻率、數據接口等元信息。哪里有業務暗礁、哪里有信息孤島,在這項普查中都會被記錄、刻畫,最終會形成一幅城市/區域政務數據的全景圖。政務信息資源目錄梳理的結果會錄入一個元數據管理系統中,在政務數據治理體系中,這個元數據管理系統的基礎功能組成了信息資源目錄。

數據標準化平臺和數據監管平臺就像指南針,讓我們的數據治理體系不要走錯方向,別走彎路、錯路和邪路。數據治理體系的搭建,就像建設一個數據工廠,工廠的輸入是現狀數據(源數據),輸出是數據資源(基礎庫、主題庫等)和對現狀數據的質量反饋、安全監管。在數據大航海中,雖然我們有了海圖,但海圖只讓我們了解了現狀數據和數據需求,我們還不知道數據加工的目標在哪里,我們的目標數據是什么樣的,我們仍然有陷入“哥倫布窘境”的危險。我們更為擔心的是數據加工的過程不可預見、不可控, 數據加工結果因人而異、因時而異、因事而異。所以,我們要為我們的目標數據(數據資源庫)制定標準,這些標準越精細,我們的數據加工過程越可控。現狀數據往往是業務導向、應用需求驅動建模的,意味著現狀數據中我們看到的是一份一份社保繳納記錄、賠付記錄,一個一個檢驗報告、病例、一項一項出生證明、居住登記、租房合同、戶籍記錄……而目標數據則是資源導向、通用數據驅動建模的,實質上是在數據空間里建立起對客觀世界的映射,手段是在數據空間里整合對城市管理服務實體的數據描述。在目標數據中我們應該看到的是城市中的每一個人、每一家企業、每一個社會組織、每一套房、每一個城市部件、每一輛車……數據標準平臺首先要解決目標數據的建模問題,包括數據編碼標準、數據元標準、數據模型標準、數據存儲標準、數據交換格式標準、數據共享接口標準等。其次,數據標準化平臺還要解決現狀數據(源數據)的逐漸標準化問題,雖然存量現狀數據的模型、編碼、類型、字典、格式、接口等由于系統和數據庫早已建設完成,推倒重來代價巨大,但目前的智慧城市建設中正在建設、將要建設一大批新的業務系統,這些新系統將會產生大量增量數據,這些新系統在如果系統建設過程中就采用和目標數據兼容的業務數據標準,后期將會大大減少數據浪費、并節省大量數據清洗代價。所以數據標準平臺需要建立通用業務數據標準、關鍵專用業務數據標準,并在信息化項目立項和驗收過程中確保這些標準的采用。第三,數據標準平臺還要解決數據加工過程的標準化問題,由于現狀數據和目標數據這兩頭都已經標準化,由現狀數據到目標數據的加工過程也可以標準化了,使得我們可以在數據工廠中推行標準化施工,構建一個系統化、標準化、智能化的“數據煉油廠”。數據加工的過程標準包括數據清洗規則標準、數據融合流程標準、數據質量評估標準等。通過目標、源、過程的標準化,我們可以確保政務大數據的征程不走彎路、不踩前人踩過的坑、不南轅北轍、不走錯路。數據標準化平臺不僅輔助制定標準(歸納標準、發現標準、分析標準),管理已有標準,還能夠進行標準復合型測試——利用標準發現數據中的問題、查錯,以及進行智能標準化——解決發現的問題、改錯(主要是修正形式錯誤)。

數據標準平臺可以解決數據治理體系中最艱巨的質量問題,數據治理體系中還有另一類重要問題,是安全問題。在信息資源目錄梳理過程中,我們無死角地發現了數據在各委辦局、各業務系統中的存在,作為數據治理、數據安全主管部門,如果確保確保源數據、目標數據、數據加工過程、數據應用過程不出安全問題,堵住所有的數據漏點,確保數據不大意丟失、不違法泄露、不被惡意篡改、不被違規商用,就是一個重要課題,這個是靠數據監管平臺完成的。事實上,數據交易、數據運營、數據開放、數據共享都應在有效的數據監管下,才能健康有序進行,否則會在交易、運營、開放、共享中積累大量風險,在將來隨著數據立法和數據政策的明晰,隨時有可能爆發。就像證券交易所需要證監會監管一樣,數據交易所和數據運營公司需要數據安全主管部門的監管,避免發展成互聯網金融亂象一樣的數據亂象。數據監管平臺的職責包括數據系統的訪問控制,數據操作的留痕、日志管理與定期審計,數據隱私條款的備案、審查,數據系統的評測,數據接觸人員的清單管理、保密協議備案、準入準出和背景調查等,數據安全責任劃分和數據保護官(DPO,Data Protection Officer)、數據治理官(DGO,Data Governance Officer)及首席數據官(CDO,Chief Data Officer)的選擇與設立等。數據監管平臺可以確保數據治理體系不走錯路、邪路。

數據治理平臺和數據融合平臺是數據工廠的關鍵設備,它們就像輪船,數據大航海中真正的航行是由這兩個平臺完成的。數據治理平臺就像輪船的“舵手”,掌控著輪船的行進,數據融合平臺就像輪船的“發動機”,推動輪船前進。在由源數據到目標數據的加工過程中,不僅實體會重復、格式會混亂,數據也會沖突,會錯誤。這些錯誤有兩種,一種是形式錯誤,一種是實質錯誤。對于形式錯誤,以目前的技術手段,可以進行全自動化的數據清洗,但是,對于實質錯誤,還不能、很多時候部門職責也不允許進行自動化的數據清洗,必須在源頭業務系統或數據責任部門進行有人工干預的法定數據修改。但是,數據資源庫的建設沒法等待千千萬萬這樣的人工干預,所以,除了自動發現錯誤、引入人工干預手工修正實質錯誤(系統會給出建議值)、管控源數據質量的數據治理平臺之外,還需要一個不等待人工干預,在盡可能保障、提升數據質量、確保統計意義正確的條件下,后臺連續不間斷處理所有數據問題,在最短時間內構建數據資源庫的數據融合平臺。如果說數據治理平臺是綜合運用技術手段和管理機制治理源數據質量、對各委辦局數據共享績效進行科學考核的平臺,數據融合平臺則像一刻不停的數據流水線工廠,源源不斷地把現狀源數據提煉成目標數據資源。在整個數據治理體系中,數據治理平臺是三層治理網結構的數據天網體系,數據融合平臺是六層流水線結構的數據工廠體系。


(二)數據應用邊界的自律與監管之道

切實保障國家數據安全。加強關鍵信息基礎設施安全保護,強化國家關鍵數據資源保護能力,增強數據安全預警和溯源能力。要加強政策、監管、法律的統籌協調,加快法規制度建設。制定數據資源確權、開放、流通、交易相關制度,完善數據產權保護制度。加大對技術專利、數字版權、數字內容產品及個人隱私等的保護力度,維護廣大人民群眾利益、社會穩定、國家安全,儼然已成為我國建設網絡強國,數字中國的迫切需要。

目前,世界主要國家和地區也加強大數據安全保障,德國的《聯邦數據保護法》,加拿大的《個人信息保護法》,法國的《數字共和國法案》,美國2017年制定的《數據保護法案(草案)和歐盟的《通用數據保護條例》(GDPR)等,都先于我國做出了探索。其中歐盟出臺的GDPR是要求最高,如數據被遺忘權、可攜帶權等,全面提升個人數據保護力度。而我國去年出臺的《網絡安全法》,以及刑法二百五十三條釋義,都對相關情況做了約束。

當政府數據通過質量管理形成數據資源,支撐數據應用的開展的同時,就需要考慮數據的有效監管問題,沒有數據監管,數據就像脫韁野馬,會造成系列的安全問題。近年來,頻發的信息泄露事件,特別是以Facebook的個人數據作用于競爭助選、國內互聯網企業利益大數據“殺熟”等現象,越發引起國人的關注。那么作為以隱私數據為主的政務數據如何進行數據監管,特別是在探索進行中的數據運營于數據交易,更是對此提出了尖銳的挑戰。如何對數據不同方向的應用提出具體的自律和監管要求,推動數據保護法的制定和落地執行,是迫在眉睫的首要問題。

華傲數據在其數據監管保護平臺的設計中提出,為了實現對數據的有效監管,需要在數據治理體系中加入有關數據普查和數據登記的內容,讓數據管理者實現數據情況清,數據底數明,并結合數據質量管理過程中的分層監管功能,最終實現數據安全分級、用途分類,對數據來源數量、頻率作出統計,同時讓所有數據操作留痕管理。在此基礎上,結合數據的加工體系,輸出高質量的數據粗加工成品實現交易和數據深加工形成的數據產品實現數據的運營。


結語

總而言之,政府數據治理體系的建設是涉及到國家實施大數據戰略的重要基礎和保障,積極引導和發展大數據產業是加強大數據核心技術開發與利用的基礎,是運用大數據提升政府治理能力的動力源泉。實現數據治理體系化運轉,是用好政府數據這一數據金礦的前提條件和有力保障。應該得到政府、行業組織、科研院所和從業單位的重視,形成全面的、完整的、一體化協同推進合力,讓大數據為實現政府治理能力現代化提供強大的支撐。

在此背景下,由中國政法大學主辦,合肥市數據資源局和中國政法大學互聯網金融法律研究院(大數據與法制研究中心)共同承辦,華傲數據協辦的“2018(第二屆)新時代大數據法治峰會暨政務數據治理會議(特邀)”將于2018年12月14-15日在合肥舉辦,會議以“數據治理護航數字中國”為主題,以大數據應用的法治研究為核心,以推進數據治理為宗旨,促進大數據產業和數字經濟實現規范與有序發展并舉、創新與風險防范并重。屆時峰會將邀請對數據法治感興趣的來自學界、研究機構、政府、企業的嘉賓、觀眾、媒體出席。

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