1、大数据时代政府数据管理的机遇、挑战与对策 于浩 中共太原市委党校 摘 要： 大数据作为信息资本和数据资源将对国家治理、政府决策、公共服务、组织方式和业务流程等产生巨大影响。作为重要的国家公共信息资源,大数据应被提升到国家战略高度。在大数据时代探索政府数据管理之道具有重要意义,当前多个国家已进行了政府大数据管理先驱性探索,积累了经验。我国政府开展大数据管理既有数据资源相对完善、数据管理技术水平提升和管理体制机制改革等机遇,也面临政府数据管理模式转变和政府公信力下降等挑战。我国政府数据管理部门应树立大数据意识,加强自主开发与跨部门合作,建立公共大数据信息开放平台,保障大数据信息安全,以政府大数据管
2、理推进国家治理的现代化。关键词： 大数据; 政府; 数据管理; The opportunity,challenges and solutions of the management of government data in the Age of Big DataYu Hao Party School of the Taiyuan Committee of the C.P.C.; Abstract： As information capital and data resources,big data performs an enormous impact on state governance
3、,decision- making,public services,organizational forms and business procedures. Since big data is an important national public information resource,it should be promoted to a national strategic level. It is of great importance to explore government data management in the big- data age,and many count
4、ries have already conducted a pioneering exploration,accumulating some experience.For Chinese government,by launching big- data management,it can on the one hand catch the opportunities of data resources perfection,data management level promotion,and management system innovation,and on the other han
5、d face the challenges of data management mode change and government credibility decrease. Therefore,data management sector should set up big- data consciousness,enhance independent development and cross- department cooperation,establish public information platform,ensure data security,and finally pu
6、sh forward state management modernization.Keyword： big-data; government; data management; 大数据开启的时代转型在世界范围内方兴未艾, 它在商业领域发挥巨大作用的同时,正大步向政府部门进军,其产生的思维革命与方式转变正不断冲击着政府数据管理。讨论大数据背景下政府数据管理面临的机会与挑战,寻求政府数据管理的变革途径显得尤为必要。一、大数据与政府数据管理概述大数据是通过量化角度认识世界的有效途径,是改变市场格局、组织结构,以及政府与公众关系的独特方法。在寻求量化与认识世界的过程中,资源不断被数据化,对大数据的透
7、彻掌握能使其转化为信息资本和数据资源,进而成为经济价值的来源。大数据具有转化为国家重要公共信息资源的潜力,作为重要的信息资本和数据资源,俨然被各国政府提升到了战略高度。政府部门已然开始考虑向大数据管理迈进,在数据信息量飞速增长的当今,通过多元化渠道来搜集数据资本,挖掘决策信息,支持政策制定。大数据能否显著提高政府的数据管理水平,这主要取决于政府数据管理方式的转变、管理能力的提升和技术创新的速度。“大数据”时代的来临,为政府数据管理带来机遇,同时也构成挑战。政府应当怎样运用和应对大数据,通过组织和分析将大数据转化为有用的公共信息资源,主动跟随大数据的时代转型来变革政府数据管理模式, 使这一新兴公
8、共信息资源更好地服务于公众与组织, 是现阶段政府部门需要解决的重大课题。面向大数据管理的技术与模式研究首先兴起于西方国家,政府希望运用大数据来增强其解决诸如自然灾害和恐怖袭击等国家难题的能力,同时提升其服务公众的信息和咨询功能。1国际上已有一些国家推行了先驱性的政府大数据探索,并积累了管理经验。( 一) 着力开展国家数据管理项目部署面对大数据带来的挑战,各国政府给予空前重视, 以不同方式开展大数据管理,于宏观层面部署本国大数据战略。22004 年,英国政府建立水平扫描中心,以提高政府应对跨部门和多学科数据管理挑战的能力。2011 年,水平扫描中心通过对多渠道数据进行深入分析,预测了环境保护对缓
9、解资源紧张局势和维护国际安全的作用。2010 年,美国总统科学技术顾问委员会在报告设计一个数字化政府: 联邦政府的网络和信息技术研究开发中阐释了大数据发展策略,认为在数据向知识和行动的转换过程中网络信息技术将发挥重要作用。2012 年,欧盟委员会在“2012 欧盟数字化议程和挑战”中指出,大数据战略是数字化议程一部分。2011 年,韩国国家信息通信技术战略总统委员会提出大数据发展倡议,建立广泛的政府大数据网络分析系统,促进政府和私营部门之间的数据整合。( 二) 拓展公开信息数据资源服务平台更大程度地公开和整合政府数据资源,是提高政府信息公共服务能力,提高政府公信力的有效方法。32009 年,英
10、国政府建立公共数据资源网站 data. gov. uk, 向公众开放来自 7 个部门的官方数据。同年,美国政府整合 1279 个政府部门、236 个民间组织和 103 个移动网络媒介的数据资源,开放 Data. gov 网站。澳大利亚政府信息管理办公室通过政府 2. 0 计划使用自动化工具来支撑政府大数据的存储和搜索,运行 data. gov. au 网站提供政府数据的公众访问通道。韩国卫生福利部建立社会福利综合管理网络,分析来自 35 个机构的 385 种不同类型公共数据。新加坡政府建立门户网站 data. gov. sg,向公众开放从 50 个部门和机构搜集的包含超过 5000 个数据集的
11、政府公共数据访问通道。( 三) 自主探索跨部门、跨区域的数据管理合作结合国家层面大数据管理部署,进行部门间或国际间合作是一个较好途径,政府部门和区域根据自身数据管理特点,制定各自层面的特色数据管理策略。42002 年,美国政府与 IBM 公司共同合作,政府部门广泛应用了 IBM 公司的信息流与大数据技术,建立以流计算和数据仓库为基础的程序开发和管理系统,建立了大规模实时信息数据的探索和可视化平台。英国等 17 个国家与 IBM 公司共同发起了 DOME 大数据合作项目,开发能够处理每天来自平方公里列阵射电望远镜的超过 1EB 数据集的超级计算机系统,探讨新兴技术于日常积累的大数据的计算、存储和
12、分析的应用。当前,我国政府数据管理以做出一些探索。2010 年起,国家统计局采取措施,推进四大工程和信息化建设,为大数据应用奠定基础; 国家统计局自 2011 年着手研究政府大数据应对之策,提出打造政府数据采集的第二轨; 上海市政府运用大数据,对接 1 号店、上海钢联等企业,落实大数据在政府管理中的战略要求; 南通市以综合数据管理平台为突破口,依托政府支持,协调 48 家成员单位,探索出部门信息归集运用新模式。二、我国政府大数据管理的机遇与挑战与国际相比,我国政府大数据管理还处于起步阶段,跨部门和跨领域的合作亟待加强,信息平台构建的任务十分紧迫。2013 年,国家统计局局长马建堂于全国统计工作
13、会议提出,各级政府统计机构要树立大数据意识,加快研究大数据结构化方法,进而加速大数据应用进程。无论是政治环境导向还是实际应用需求, 大数据都为政府数据管理变革创造了机遇。( 一) 大数据丰富政府数据资源数量,改善政府数 据资源质量政府各部门结合部门职能创建海量数据库,借助数据管理解决实际问题和提供公共信息服务。历经多年并不断提升的政府数据信息化建设,使得政府领域积累的行政记录数据大规模增长。商业领域对数据信息的高度重视,使得大规模的交易记录数据得到了妥善保留和深度挖掘。社交网络媒介的普及,使得网络媒介能够方便获取大量足以描述用户特征的行为数据。这些数据极大丰富了以往以统计调查为主的政府数据来源
14、渠道。大数据所具有的规模性和多样性,从数据量的角度提升了数据分析质量。5当前政府统计调查方法由于时间和成本的制约,仅能获得宏观的基础数据,较少深入到企业和个人的微观层面,大数据资料来源广泛且灵活,利用全部数据进行分析,可以提升数据的针对性。与信息化和自动化相结合的大数据管理,采取自动联网记录,能够最大程度降低数据非系统误差,保证数据的准确性和真实性。大数据运用全部总体单位进行分析,能够验证调查样本数据代表性,可以运用多维度和多源头数据对同一社会管理问题的调查数据进行多角度检验,排除虚假数据。( 二) 大数据提升政府数据资源管理技术,节约政 府数据资源管理成本政府大数据不受时空限制,可重复使用,
15、处于持续更新中,不断发展的数据资源要求数据资源管理技术升级。国际范围的政府大数据技术正不断取得突破与发展,大数据技术日趋成熟。国际上各国政府部门的大数据管理实践,能够给我国政府数据管技术提升带来启示。我国商业领域大数据应用已取得一定进展, 其大数据技术可以批判性地应用于政府数据资源管理。政府大数据规模巨大,必要时可与商业交易数据和网络用户数据对接,要求政府具有与数据规模相适应的数据存储与处理能力,在硬件上提升政府数据库更新维护能力,在软件上推动相关技术创新与人才培养。大数据利用已有的行政记录、交易记录和网络信息,能够大大降低统计调查的成本,节省政府数据管理开支。同时,政府部门为掌握社会发展状况
16、和综合管理社会资源,势必进行一定规模和频率的统计调查活动。许多数据搜集活动仅存在调查口径与统计标准的微小差别,造成统计调查的相似与重复,从而增加了被调查者的统计负担。政府整合利用大数据能够大大降低被调查者的负担,使其免受重复调查影响。( 三) 大数据促进政府数据管理体制机制改革,增 加政府数据资源管理深度伴随日益明显的政府数据开放趋势,大数据将是政府数据透明管理的开端。大数据冲击着政府数据管理的固有体制模式6,为政府数据管理提供了新的思路,有利于建立信息共享机制,完善信息发布职能,强化政府服务功能,实现政府数据管理体制机制改革的新飞跃。大数据的多样性与复杂性,要求政府全面开展数据管理信息化与标
17、准化建设,以适应大数据给政府数据管理带来的冲击,促进各级政府数据管理部门全面提升其硬件与软件技术,改革统计调查方法,变革数据管理流程设计,制定数据管理标准推动大数据信息平台建设。7政府数据管理主要以逐级汇总的历史数据为主,数据周期长,无法即时反映经济现象的当前变化情况,政府信息咨询功能具有时滞性。利用大数据能改变这一现状,网络实时记录和上传的信息,通过云计算和物联网等技术进行快速分析和计算,使得数据的实时分析和实时报告成为可能。鉴于数据搜集成本的限制,政府数据收集与管理主要关注关系到国计民生的宏观层面。大数据由于其数据来源的广泛性与微观性,可以通过数据挖掘技术进行分析,大大拓宽政府统计指标的管
18、理范围,内容详尽到中微观层面。大数据增加公众对政府数据公共资源的需求,增大对政府数据管理能力的考验,提高对政府数据产品的质量要求。当前我国政府的数据管理意识和技术还不能够完全适应日益增长的社会公众数据信息需求, 仍然存在一些亟待解决的问题。第一,大数据冲击政府数据管理体制。政府大数据管理采取专业部门独立上报模式,管理相对分散。政府为适应大数据环境,必须改进原有的数据收集制度,新型调查制度的制定与实践比较困难。由于其复杂性与专业性需要安排专业人员进行管理,需要调整已形成满足传统调查体系要求的人力资源结构。新调整的人力资源结构,可能无法快速适应大数据要求,也可能由于人员变动影响传统调查开展。而且,
19、大数据概念相对新颖,涵盖的范围可能超出现有法律规章的规定与说明,保证大数据环境下的数据管理能够高效有序地进行,特别要保护国家秘密、企业秘密和个人信息不受侵犯,需要增加有关的数据管理法律规章。第二,大数据冲击政府数据管理的思维。大数据具备的自身特点使其区别于传统数据,需及时转换思维模式,调整数据管理的内容以适应大数据管理要求,对传统政府数据管理理念与模式形成挑战。树立大数据意识是政府部门有效管理大数据的基本前提,大数据意识的缺乏可能严重滞后我国政府大数据管理进程, 降低大数据管理创新速度。大数据概念引起政府部门重视相对滞后,政府管理部门缺乏大数据意识。我国社会公众对于政府数据管理的职能和具体工作
20、还不够了解,对于大数据理论与实践的认识还不够深刻,无法以社会公众监督形式成为推动政府大数据管理变革的坚强力量。第三,大数据冲击政府数据发布权威性。电子商务和社交网络飞速发展,政府已不再是数据唯一发布者。商业领域和社交媒体积累了海量数据,对数据进行开发与挖掘,发布分析结论提供咨询服务。虽然存在一定相似性,但由于数据渠道和计算方法不同,其数据结论往往与政府存在一定差异,影响政府权威性。8公众对政府数据的服务需求日益旺盛,但政府数据在顶层设计上的宏观性存在先天不足,没有以微观性的公众需求为导向,对数据解读不够个性化。关键性的数据资源存在壁垒,未能开放到公众个人。如何在保障必要机密的情况下,适当开放数
21、据资源,增加与公众需求相适应数据信息共享,是政府数据管理部门的又一难题。大数据具有噪声性和低密度性的特点,政府进行公共数据产品提供,就需要对大数据进行规范化处理,确保数据产品的质量。政府数据部门进行制定和更新数据标准同样存在困难。第四,大数据冲击政府数据管理技术。政府大数据管理需要深度挖掘更具价值的指标数据,更好地服务决策制定与社会管理,这需要更加专业化与高效化的数据处理技术,需要高水平与高素养的专业数据处理人员,但当前我国政府的数据处理技术还不能满足这些要求。传统的数据存储与处理设备无法满足与日俱增的数据量增长,即时交互的信息需要更加专业的硬件设备支撑响应,需要政府根据实际情况调整与更新硬件
22、设备,这可能增加政府数据管理成本。大数据收集技术区别于传统技术,目前的调查体系与方法不能完全适应大数据时代要求,调查方案的内容和对象发生较大变化,数据搜集与抽样方法需要做出调整。三、政府大数据管理的对策建议大数据时代已然到来,为更好地实现社会管理,满足公众需求,完善数据信息资源公共服务,政府部门可从以下方面探索其大数据管理之策。( 一) 加大宣传和培养力度,自上而下提高大数据意识和能力。这与国际上各国普遍开展的大数据管理部署相一致。以科普宣传为主要手段,在公众范围内普及大数据知识,着力宣传其在提供公共信息服务和监督政府管理方面的作用,增加公众大数据素养。提高政府数据管理人员大数据意识,发挥自上
23、而下宣传的作用,组织短期大数据管理培训,学习大数据前沿知识,转换大数据思维,接触大数据实践。专业大数据管理人才是最直接与政府大数据打交道的人员,直接影响部门数据处理效率。政府可以与高校联合培养的模式,完善培养教育体系,既要加强数据管理高端人才的培养,也要加大具备多方向知识结构的复合数据管理人才培养,必要时引进外部优秀数据管理人才。( 二) 不断优化政府职能机构配置,建立健全大数据管理体系。这属于完善政府自身数据管理能力的范畴。大数据时代数据管理流程与传统流程存在差别, 需在原有基础上调整机构设置,根据工作量与工作重要性,合理调配财力与人力。强化政府数据管理的服务职能有利提高其社会服务能力与公众
24、满意度,应着力考虑数据需求者的运用目的与环境,对用户需求展开调查,服务需求者的决策制定与行为选择。大数据时代的数据收集方法发生极大变革,需调整调查方法与制度设计。在调查方法上,丰富政府调查数据的类型,利用已有电子行政记录、商业交易记录和网络用户信息,降低调查成本。在指标设计上,应由宏观向微观转变,增设满足社会需求指标,减少重复或不必要指标。在数据标准上,明确数据含义、计算方法、数量单位和应用环境,使数据合理应用。( 三) 多角度深化领域间合作,着力引进和创新大数据技术。这与国际上探索的跨部门和跨领域合作相一致。大数据应提升到国家战略高度,结合实际从国家高度提出大数据计划,自上而下逐步渗透,制定
25、各部门大数据计划或部门联合大数据计划。我国政府既可借鉴国际经验,又可借鉴商业领域实践经验。政府大数据作为保密性质的重要公共资源,我国采取政府与商业联合开发的模式较为适宜,发挥政府在政策支持上的优越性,利用商业部门的技术经验,优化双方大数据管理。我国政府数据管理技术相对落后,唯有引进和创新大数据技术,方可拥有主动权。在初期着力引进外部大数据管理技术,力求掌握核心技术,在中期采取边引进边创新的策略,探索适合我国的政府大数据管理技术,在后期着力开发具有中国特色的大数据管理技术,掌握大数据技术主动权。( 四) 建立政府大数据服务平台,维护政府权威与公信度。这与国际上进行的数据信息平台建设相一致。建立官
26、方数据服务平台,促进政府公共数据查询服务公开透明。在保护国家秘密、商业秘密、个人信息基础上,以政府官方网站为依托,打造在线政府大数据信息平台,向社会公众免费公开非涉密数据。在公共服务场建设数据查询服务基础设施,切实增强数据可获得性。同时,管理大数据首先要进行判别与分类,政府数据管理部门应根据数据类型与用户需求构建统一的大数据管理平台系统,类间采取个性化的数据管理模式,类内采取统一的数据管理模式。实现信息源与数据平台的实时对接,减少人为干扰和时间滞后,节约人力成本。平台实施统一标准,做到科学规范,保证数据可比,实现数据共享。( 五) 完善相关法律规章保障,确保大数据环境信息安全。这属于大数据信息
27、安全保障的范畴。大数据时代数据的透明开放并不意味着数据无条件开放,国家、企业和个人数据的安全隐私仍受到法律保护。政府部门有必要建立健全大数据相关法律法规,重点制定与大数据新问题相关的法律法规,使新法规与旧法规有序衔接。明确管理者和使用者在数据收集、整理、分析和共享过程中的责任和权利。更积极的方法是提升大数据安全保障技术,政府需要通过技术手段监测数据安全程度,不断升级数据安全核心技术,加大对本国数据安全相关企业投入,共同开发新技术。在依靠技术手段和法规保障的同时,还应不断配套完善政府大数据管理组织体系,共同维护数据安全。大数据时代的政府数据管理任重而道远,需要我国政府结合当前实际情况,树立大数据意识,保持扬弃态度,加快数据挖掘技术创新,不断深化数据管理革新,进而加速大数据应用进程,提升政府数据服务能力,共同推进大数据背景下政府治理的现代化。
