政务单位开展数据管理能力成熟度评估的必要性

谢钰宁

随着大数据时代的到来，全球数据规模呈现爆发式增长，而这些数据蕴含着巨大价值，世界各国政府和组织纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，积极推动实施大数据技术的研发和应用落实。我国政府也高度重视发展大数据技术，将大数据上升为国家战略之一。2015年，国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50号），将政务大数据放在主要任务的第一位，明确提出要着力推动政府数据开放共享利用，提升政府治理能力。党的十九届四中全会审议通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》指出：“建立健全运用互联网、大数据、人工智能等技术手段进行行政管理的制度规则。推进数字政府建设，加强数据有序共享，依法保护个人信息。”这些政策文件的出台均对政府部门的数据管理能力提出了更高的要求。

一、政务数据管理的需求分析

（一）政务大数据的定义与特点

狭义上，政务大数据是指政府所拥有和管理的数据，包含自然信息、社会主体信息、城市建设信息、社会管理信息、以及服务与民生消费类信息等。广义上，政务大数据是政府掌握的数据在公共服务领域的应用实践，即政府将自身的业务数据和收集的外部数据进行汇集、管理，开展数据共享交换、开放、交易以及业务协同等。

政务大数据具有以下三方面特点：

第一，数据规模大，价值高。数据规模大是大数据的典型特征，政务大数据也不例外。我国是个大国，既是人口大国，又是陆地大国、海洋大国，还是贸易大国、能源消耗等大国。无论从哪个纬度看，我国都具有庞大的基数，由此决定了我国政务大数据的规模庞大。以省级数据共享为例，保守评估可共享的政务数据规模达PB级。另外，政务大数据汇聚各级政府部门的业务数据和相关公共数据，记录着社会主体活动的方方面面，具有巨大的价值。

第二，数据类别多，来源广。政务大数据记录了社会活动的全部，形成了种类繁多的信息类和数据项，例如《江苏省省级政务信息资源目录（2017版）》统计显示，全省72家省级政务部门产生6000多类数据，约13万个数据项。除类别多外，政务数据的来源范围也广，既有数量众多的各级政府部门，还有水、电、气等公共企事业单位，以及互联网。

第三，数据格式杂，质量不高。由于区域和行业信息化发展水平的差异，各数据源头单位记录数据的格式种类多样，有各种数据库类型和电子文档格式，还有纸质文档。因此，政务大数据中存在各种格式的数据。同时，因为缺乏统一的数据标准，政务数据普遍存在质量问题，常见的有数据重复、数据错误、数据缺失等。

以上这些特点，使得政务大数据的数据管理要求高、难度大，须从技术和管理两方面建立跨层级、跨地域、全方位的数据管理体系。

（二）政务大数据管理存在的问题

随着国家大数据战略的深入落实，特别是国家政务信息系统整合共享和政务服务一网通办等工作的实施，各级政务大数据平台建设加速，政务大数据共享交换取得积极成效。但总体而言，政务大数据的建设和应用还存在许多不足，具体到数据管理方面，主要问题如下：

第一，缺乏统一数据标准。长期以来，我国政务信息化建设普遍存在“各自为政、条块分割、烟囱林立、信息孤岛”等问题，由此导致数据标准管理分散，数据标准执行力度差。这给跨层级、跨平台的政务数据整合共享造成较大的困难，是政务大数据管理中数据重复、数据不一致、数据难以聚合等难题的根源。例如，因数据定义缺乏统一，工商注册登记的企业类型有22类，而税务登记中的企业登记注册类型有60类。

第二，数据质量问题突出。数据质量管理是政务大数据管理的核心内容，也是难点之一。政务大数据来源于各级政务信息系统，是各类政务信息资源的聚合。实践中发现，因为在各政务信息系统建设和运行中，对于数据质量的重视程度不高，数据质量把控不严，导致数据错、重、漏现象频现。特别是对同一数据作多源整合关联时，出现大量的不一致问题，这给数据处理和应用带来难题。

第三，数据管控程度不高。政务大数据建设的最终目标是促进政务数据应用，最大程度发挥数据价值。因此，在当前政务大数据的管理中，人们普遍重视数据应用，围绕应用中出现的数据关联、质量管理、业务协同等进行数据管理，而忽视数据管理体系中的管理机制、控制能力以及安全与隐私保护等。

第四，管理机制流程不健全。在政务大数据环境下，数据管理的主体趋于多元化，即一个数据管理流程往往需要多方参与。例如，在数据质量管理中，问题数据的发现、反馈、修正是一个多方参与的闭环流程，参与方包括：政务数据中心（数据管理方）、数据源头单位（数据提供方）、数据用户（数据使用方）等。这种多方协同管理的业务模式，对政务大数据管理制度和流程机制提出了更高要求。

第五，技术支撑不足。政务大数据管理理体系的技术支撑需要涵盖大数据管理、存储、质量、共享与开放、安全与隐私保护等多个方面，当前相应的技术研究关联性和系统性还存在欠缺，都是侧重于点，而在整体上将技术关联起来还有问题。具体来说，以金融或电信运营商行业为典型代表的传统数据管理技术，是以基于主数据、元数据、数据规范的数据仓库管理系统，可实现特定领域和类型的应用级数据质量管理。但无法满足政务大数据环境下的海量、异构、多源、全格式（结构化、半结构化和非结构化）数据的管理需求。

（三）政务数据管理的必要性

政务数据涉及政府的管理与服务等众多分支机构的职能，数据量大，信息复杂，政务数据的深度挖掘能够在以下方面起到极大的推动作用。

第一，政务数据管理可以让政府的治理与决策更加精细化、科学化。政务数据管理可以帮助政府与民众的沟通建立在科学的数据分析之上，优化公共服务流程、简化公共服务步骤、提升公共服务质量。国务院明确指出，要利用数据加强对市场主体服务和监管的重要性，数据切实可以根据其数据的预测、预警、舆论分析等，发挥其精细治理作用。

第二，政务数据管理可以促进公共服务能力与水平的全面提升。我们都在谈智慧地球，实际上，智慧地球中的智慧交通、智慧医疗等政府服务职能就是要依托互联网，依托数据管理平台，有了这些，通过对数据进行深度挖掘和关联信息分析展现，才能真正的实现智慧的服务。

第三，政务数据开放将会引发民生数据开发应用的新高潮。随着政务数据的开放，大量的政务数据将带来整个社会的应用，利用全民力量催动数据在各行各业开花结果，政务数据将在个体和企业的服务中发挥巨大的作用，价值不可估量。

二、地市相关工作开展情况

当前，数据无疑已经成为一种新的生产要素。但如何更好地管理和应用数据、充分释放数据中蕴含的巨大价值，成为一个需要持续关注和解决的问题。目前，许多地方存在数据“家底”摸不清、数据能力较模糊等问题，数据管理水平亟待提升。

在此背景下，安吉大数据管理局依据国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》展开了标准符合性评估工作，并在2020年7月10日至11日的“两山”数字论坛上发布浙江首个区县级国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》应用成果。副局长张建勇表示，下一步，该局将基于《数据管理能力成熟度评估模型》的方法论，不断优化数据管理能力体系建设，提升数据管理水平，助力安吉政府数字化转型、绿色智慧城市建设、新时代“两山”试验区建设，成为全国领先的“两山转化”数字样板。

郑州大数据管理局则期望通过对组织内部进行数据管理能力成熟度评估工作，全面了解该组织在数据战略、数据治理、数据架构、数据质量、数据安全、数据标准、数据生存周期八个域的成熟度定级。同时，在评估的过程中，深入认识自身在数据管理方面的优势和不足，定位数据管理痛点并根据评估机构给予科学有效的指导方案在组织内部进行整改提升。参与评估工作能协助郑州大数据管理局优化数据管理机制，提升数据数据管理水平，最终实现全面、统一、安全的数据管理体系建设目标。