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重大意义、基本概念、现状与问题以及治理机制展开，旨在为推进政务数据的高效利用提供指导和参考。

主要观点

• 政务数据开发利用对数字政府建设、数字经济创新、智慧城市建设具有重要意义，是释放数据红利、激发创新活力、创造公共价值的重要手段。
• 数据治理是保障政务数据安全、提升数据质量、实现高效共享和开发利用的关键。
• 数据标准化和数据质量管理是数据治理的核心环节，有助于提升数据的可用性和互操作性。
• 数据共享与开放是推动数据流通与创新应用的重要机制，需要建立完善的制度和平台支持。
• 数据采集与汇聚是数据治理的基础，涉及多源异构数据的整合与统一管理。
• 数据供需衔接与机制体制问题影响数据的高效利用，需进一步优化。

关键信息

1. 政务数据开发利用的重大意义

• 赋能数字政府建设：通过大数据技术提升政府治理能力，推动“一网通办”“最多跑一次”等智慧服务落地。
• 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，助力经济高质量发展。
• 推进智慧城市建设：政务数据是智慧城市建设的重要支撑，有助于实现城市精细化管理和公共服务优化。

2. 政务数据开发利用基本概念

• 政务数据：由各级政务部门依法采集、生成、存储和管理的数据资源。
• 公共数据开放：在安全和保密前提下，向公众提供非排他性数据服务。
• 政务数据共享：为履行职责而与其他部门进行数据交换的行为。
• 政务信息资源目录：对政务信息资源进行分类和编码，便于检索和管理。
• 数据共享交换平台：用于数据汇聚、管理、共享和监控的关键基础设施。
• 政务数据提供者与使用者：分别为数据的提供方和使用方。

3. 政务数据开发利用现状与问题

3.1 各国大数据发展战略

• 美国：强调数据处理能力、隐私保护、教育培训等，推动大数据创新生态系统。
• 欧盟：致力于数据流动和使用，构建数据市场，提升数据敏捷性。
• 英国：推动人工智能发展，注重政策的可实施性和数据安全。
• 日本：强调数据整合和智慧城市，推动数据创新。

3.2 国内政务数据开发利用现状

• 政策环境：自2015年起，各地出台多项政策，推动政务数据开放共享。
• 机构设立：各省市陆续设立大数据局，统一管理数据开发和利用。
• 平台建设：东部沿海地区和部分中部城市率先建设政务数据开放平台，中西部地区正在加快平台建设。
• 数据集增长：2017-2020年，数据集数量年均增长率高达92.2%，达到98558个。

3.3 政务大数据相关政策与标准

• 国家层面：出台了《政务信息资源共享管理暂行办法》《政务信息资源目录编制指南》等政策。
• 地方层面：各省市制定相关政策和标准，如《北京市政务数据开放服务指南》《重庆市政务数据资源管理暂行办法》等。
• 标准现状：已发布多项国家标准和地方标准，涵盖数据元、信息资源目录、数据质量、数据安全等。

3.4 政务数据开发利用存在的问题

• 权责不清：数据权属和责任划分不明确，制约数据流通和开发利用。
• 机制体制不完善：缺乏统一的考核机制和管理责任体系。
• 数据质量不高：存在碎片化、重复性、完整性、一致性、冲突性、时效性等问题。
• 供需衔接不畅：数据供需双方缺乏高效沟通渠道，导致数据利用不充分。
• 标准规范不统一：数据范围、格式、技术标准等存在差异，影响数据共享和使用。

4. 政务数据治理

• 数据治理目标：构建全生命周期管理体系，实现数据的高质量流通和应用。
• 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。
  • 数据采集方式包括人工填报和系统采集。
  • 数据汇聚分为物理汇聚和逻辑汇聚两种方式。
• 数据共享交换：
  • 共享交换流程包括明确责任和需求、目录注册发布、数据使用申请。
  • 共享交换方式包括库表交换、文件交换、服务接口、日志同步、消息队列。
• 公共数据开放：
  • 政务数据开放分为无条件、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、清洗加工、存储、服务和销毁。
  • 上海、浙江、北京等地已建立数据开放平台和相关机制。
• 数据开发利用：
  • 覆盖交通、金融、医疗等多个领域，形式包括API服务、数据产品、行业解决方案等。
  • 成都、重庆等地已开展创新性实践，如数据运营平台、数据创新基地等。
• 数据质量管理：
  • 采用ISO 8000、GB/T36073-2018等标准，形成PDCA循环机制。
  • 数据质量管理包括原始数据剖析、数据标准建设、数据质量评估和问题数据清洗。

总结

政务数据开发利用是推动数字政府、数字经济和智慧城市建设的重要支撑，但目前仍面临权责不清、机制不完善、数据质量问题和供需衔接不畅等挑战。通过完善数据治理机制、加强数据标准化建设、提升数据质量以及优化数据共享开放流程，可以有效释放政务数据价值，促进数据要素的流通与应用。