三步走、五阶段，教你落地政务数据治理

过去的城市竞争，往往是土地、资源等传统要素的比拼；进入到数字化时代，数据要素在城市发展与竞争中扮演了越来越重要的角色，一座城市的兴政、善业、发展愈发离不开数据的支撑。也正因如此，“数据治理”在城市发展中的作用与价值日渐突出，逐步演变成数字政府和新型智慧城市建设的必要和必需的手段，“政务数据治理”建设的高峰期已正式开启。

政务数据治理涉及哪些内容

政务数据治理是从根本上建立数据标准和规范，统一数据资产管理，统一数据调度，保证数据可控、可用、可信的工程。就目前大部分省级政务数据管理办法的规定来看，政务数据治理包括数据归集、数据共享、数据应用和安全监管等方面。主要涉及数据生产应用部门、数据资源主管部门、技术服务部门、各政务部门以及其他社会组织等。

在数据归集环节，数据生产部门（一般也是数据应用部门）按照政务数据目录和相关标准规范归集本部门数据，并向大数据中心完整归集。数据主管部门牵头建立人口、法人、电子证照、空间地理等基础数据资源库。

在数据共享环节，数据生产部门梳理本部门可共享数据资源，在数据共享交换平台注册、发布和及时更新。数据应用部门根据履行职责需求申请数据共享，通过数据共享交换平台提出共享申请，数据生产部门对共享申请予以授权或拒绝。数据主管部门负责数据共享交换平台建设。

在数据应用环节，各政务部门开展政务数据智能化应用，鼓励公民、法人和其他组织在经济和社会活动领域中开发应用已开放的政务数据。

在安全监管环节，数据主管部门和各政务部门保障数据资源安全。数据主管部门对本行政区域内各政务部门和各县市区数据管理工作进行评价。

政务数据治理体系建设“三步走”

数据治理与应用是一项复杂、长期的系统性任务，政府机构需要“转变思路”，以“业务数据化，数据资产化、资产要素化、要素价值化”为目标，秉持“长期规划、统筹管理、渐进实施、短期速赢、持续优化”五项原则，以实际发展诉求为驱动力，同时结合自身的禀赋和优势，建立合理可行的数据治理方案规划。

1、摸现状：推进数据资源识别与分类，摸清数据现状

数据资源盘点，是政府数据管理与运营工作的起点，通过梳理数据来源、理清数据资产分布、明确数据资产基础情况，为数据资产目录构建夯实信息基础；建立“面向用户、结合场景、服务导向”的层次化数据资产分类体系；通过梳理数据勾稽关系，依托统一平台建立数据资产知识图谱，最终打造一条“政务数据高速轨道”，统一解决用户“有什么、在哪里、是什么”三大痛点问题。

2、夯基础：建立“以用带管、以管促用”的数据治理体系，夯实数据基础

数据治理体系应以实现业务价值为驱动，围绕满足政府内部和社会发展数据需求为迭代目标，充分发挥已有治理体系的优势，建立健全数据标准规范，完善数据规范执行流程，强化数据规范执行的数据源头管控，有效提升数据质量；

同时，配套开展数据治理组织、制度和工具建设，以短期速赢方案，快速释放应用能力；此外，政务部门还应持续完善数据分类分级管控体系，实现数据安全可控、合法合规，切实保障企业和个人的数据权益。

3、促共享：构筑政务数据共享开放的内外双循环，释放数据要素价值

一方面，政府机构应针对内部数据提升、数据集成与共享程度，为各部门的业务办理和决策管理提供支撑，协助各部门单位从“能看数”到“会用数”再到“用好数”的用数能力提升，逐步构建数字政府的核心能力，最终实现政府各部门 “躬身入局、长期耕耘、自主用数、共创数据价值”的目标；

另一方面，政府机构应持续向社会开放政府数据，提供数据服务，以用户为中心，紧贴社会服务日常用数的痛点和难点，打磨数据资产服务场景，持续加强数据服务应用，为不同层面用户提供数据价值，促进数据服务价值的实现和转化穿透数据本身，延伸到个人、行业和社会。

政务数据治理落地的“五阶段”

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地迭代优化，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。

中翰软件：专注数据治理17年（http://www.jobhand.cn）