中国电子技术标准化研究院-政务数据开发利用研究报告（2021版）-112页_4mb

政务数据开发利用研究报告总结

核心内容

本报告围绕政务数据开发利用的背景、意义、现状、问题及治理机制展开，旨在推动政务数据的高效利用，助力数字政府建设、数字经济创新及智慧城市建设。

主要观点

• 重大意义：政务数据开发利用对数字政府建设、数字经济创新和智慧城市建设具有重要意义，能够提升政府治理能力、激发创新活力、释放数据红利。
• 数据治理与开发：通过构建数据治理机制，实现数据的全生命周期管理，提升数据质量，确保数据在安全合规的前提下实现跨部门、跨系统的流通与利用。
• 标准与规范：标准化是政务数据开发利用的重要基础，涉及数据范围、格式、技术、管理等多个方面，对数据的采集、汇聚、共享、开放及应用具有指导意义。
• 平台建设：政务数据开放平台和数据共享交换平台的建设日趋完善，为数据流通和应用提供了基础设施支持。
• 问题与挑战：政务数据开发利用面临权责不清、机制不健全、数据质量参差不齐、供需衔接不畅、标准不统一等多重问题。

关键信息

一、政务数据开发利用的重大意义

1. 赋能数字政府建设：政务数据作为国家重要资源，结合新技术，可提升政府治理效率与智能化水平。
2. 支撑数字经济创新：数据作为新生产要素，推动数据资源高效配置，促进数字经济高质量发展。
3. 推进智慧城市建设：政务数据是智慧城市建设的重要支撑，可实现城市精细化管理与服务优化。

二、政务数据开发利用基本概念

1. 政务数据：各级政府及技术支撑单位在履行职责过程中依法采集、生成、存储、管理的数据资源。
2. 公共数据开放：在安全保密、公共利益导向前提下，面向社会提供非排他性数据服务。
3. 政务数据共享：政务部门间因履职需要而交换数据的行为。
4. 政务信息资源目录：对政务信息资源进行分类、元数据描述、代码规划等的集合。
5. 数据共享交换平台：用于管理共享交换需求、数据汇聚、安全监控的关键基础设施。
6. 公共数据开放平台：提供可机读、可下载数据服务的平台。
7. 政务数据提供者与使用者：提供和使用政务数据的实体。

三、政务数据开发利用现状和问题

3.1 各国大数据发展战略

• 美国：强调数据处理能力、研发投入、数据共享、隐私安全、教育培训和创新生态系统建设。
• 欧盟：推动数据市场建设，构建数据空间，促进数据流动和使用。
• 英国：注重人工智能发展，推动数据开放与保护并行。
• 日本：强调数据整合与创新，推动智慧城市发展。
• 国际组织：倡导数据安全与隐私保护，推动跨境数据流通。

3.2 国内政务数据开发利用现状

1. 政策环境完善：30个省份出台56份政务数据开放政策文件。
2. 机构设立：各省市设立大数据局等机构，统一管理政务数据。
3. 平台建设：全国已有142个省级、副省级和地级政府上线数据开放平台，数据集数量增长超10倍。
4. 数据开放形式多样：包括服务应用、数据可视化、研究成果、创新方案等。

3.3 政务大数据相关政策和标准现状

• 国家层面：出台了多项政策和国家标准，涵盖数据元、信息资源目录、开放共享、安全管理和数据治理等方面。
• 地方层面：各省市设立大数据标准化技术委员会，发布地方标准，推动本地数据治理与应用。

3.4 存在的问题

1. 权责问题：数据权属不清，权责不均衡，影响数据流通与开发。
2. 机制体制问题：缺乏统一的考核机制，纵向共享回流机制不畅，管理责任体系不健全。
3. 数据质量问题：存在数据碎片化、重复、不完整、不一致、冲突和时效性等问题。
4. 供需衔接问题：数据供需双方缺乏高效沟通渠道，导致数据使用效率低下。
5. 标准规范问题：数据范围、格式、技术、管理标准不统一，影响数据共享与利用。

四、政务数据治理

1. 数据采集汇聚：

   • 分为数据调研、规划设计、采集汇聚实施三个阶段。
   • 采用人工填报、系统采集等方式。
   • 包括物理汇聚和逻辑汇聚两种方式，依据数据共享条件选择。

2. 数据共享交换：

   • 流程包括明确数据责任和需求、目录注册发布及资源挂载、数据使用申请。
   • 治理要点包括建立高质量信息资源目录，采用区块链等技术实现分布式管理。
   • 交换方式包括库表交换、文件交换、服务接口、日志同步和消息队列。

3. 公共数据开放：

   • 开放分为无条件、有条件和不予开放三类。
   • 数据开放生命周期包括数据生成、传输、清洗、存储、服务和销毁。
   • 数据开放平台数量增长迅速，地方规章与标准逐步完善。

4. 数据开发利用：

   • 通过数据标准建设、数据质量管理、数据服务提供等方式实现。
   • 政府部门通过数据核验、补全、可信应用云等服务方式推动数据应用。
   • 多个领域如交通、金融、医疗等出现创新应用案例。

5. 数据质量管理：

   • 依据ISO 8000和GB/T36073-2018等标准进行管理。
   • 数据质量管理分为原始数据剖析、数据标准建设、数据质量评估和问题数据清洗四个阶段。
   • 通过PDCA循环方法持续改进数据质量。

总结

政务数据开发利用是推动国家治理现代化、数字经济创新和智慧城市建设的重要支撑。当前，我国政务数据开放平台建设日趋完善，数据共享机制逐步健全，数据标准体系逐步形成。然而，数据权责不清、机制不完善、质量参差不齐等问题依然突出，制约了数据的高效利用。未来，需进一步明确数据权责，完善治理机制，推动数据标准统一，提升数据质量，以实现政务数据的全面开发利用。