京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代背景下,地方政府数据信息如何共享
大数据时代的到来,对于我国政府而言,既是挑战,也是机遇;既是解决问题的良策,也可能成为阻碍社会经济发展的障碍。政府职能部门通过对大数据的分析和应用,使得管理水平和精准施政能力得到了显著提高,进而在日常管理和决策过程中,对数据的依赖性也与日俱增。《关于印发政府信息资源共享管理暂行办法的通知》、《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》等文件的印发,也再次说明了数据信息资源共享对于政府施政的重要作用和意义。
1 三大问题阻碍数据共享
从国家层面来看,虽然国家官方数据网站具有共识性强、覆盖面广等优势,但其更新速度较慢,且未包含市、县级数据,导致应用范围有限,而非官方综合数据库也存在类似问题。为了加大对数据信息资源的开发和利用,进一步提高施政效率,地方政府在数据信息资源共享方面也做出了不少尝试和实践,但迄今为止,能够全面囊括市、县级数据,实现高效互联互通的数据信息资源共享系统尚未出现。
归根到底,主要原因有三个方面:
(一)缺乏统一平台,资源难以共享。数据信息并非实体,在进行交换和共享时,必须依托特定的渠道或平台,而我国绝大多数地区却不重视这类渠道或平台的建设。职能部门间常规化、制度化的数据共享行为普遍较少,偶尔的数据交换或共享,也仅仅因为某项业务的需要局限于几个部门之间,数据信息的传递渠道也多是通过社交工具或电子邮箱进行,安全性、保密性和可持续性难以保证。
同时,地方政府数据信息主要来源于各个职能部门,由于缺少共享平台的统一标准和规范,不同职能部门对数据信息的采集和记录标准千差万别,常常导致分属两个部门但又高度相关的数据,由于统计口径和时间不一致等原因无法应用。
(二)部门各自为政,缺乏统筹兼顾。职能部门作为数据共享的参与者,其态度往往是决定数据共享成功与否的关键因素。实践表明,多数职能部门对待跨部门数据共享合作的态度都是消极的、被动的,而导致这种现象的主要原因有两点:
一是政府职能部门间对数据的需求不对等。任何数据信息的获取,都需要付出一定的人力、物力或财力,这些付出可以看作数据信息获取的成本。在数据信息共享实践过程中,由于参与方对数据信息的需求程度不同,且缺乏必要的约束和制度,加之不同数据的成本往往很难衡量并有效地补偿,因此多数情况下,职能部门对于数据的共享都是消极的、被动的。
二是数据资源垄断的保守思想作祟。数据信息作为信息时代的重要资源,数据信息资源的垄断在一定程度上代表着权利,代表着话语权,因此,数据信息的重要性对每个职能部门而言都是不言而喻的。
数据信息的共享,则对每个职能部门来说,意味着放弃权利,而同时又得不到相应的回报,出于自身利益的考虑,职能部门间数据信息难以共享也就不足为奇了。由于以上种种原因,在没有部门强力推行、缺少制度约束的情况下,全面的数据信息资源共享只能成为空谈。
(三)制度保障欠缺,共享渠道不畅。我国数据信息管理方面的法律法规和相关制度大多是原则性、指导性的,对于数据信息的共享和发布没有强制要求,同时也缺乏统一的规划和标准,导致政府部门对数据信息的管理摸不着头脑,各自都有各自的理解。
现实中,基础数据采集部门受限于人力和时间等条件的限制,很难对其采集的全部数据做到有效的利用,而缺乏对数据信息统一的标准和明确的责任划分,又导致其不清楚哪些数据和信息可以跨部门共享,哪些可以向社会公众发布,哪些又需要绝对的保密。同时,数据和信息的共享伴随着一定的风险,而制度不明确,导致风险责任难以界定。一旦发生数据泄露等问题,多数情况下责任只能由该项数据的提供部门承担。
因此,对于非数据需求方来说,这项工作既要投入人力、物力和财力,又要承担一定的风险,而自身数据获取的成本又无法补偿。因此,对绝大多数地方职能部门来说,出于规避风险和责任的考虑,宁可数据安静地躺在电脑的硬盘当中,也不愿因数据共享而承担未知的责任。此外,这一问题也常常会导致多部门数据信息资源交换时,不同职能部门间相互推诿,协调和沟通困难,而最终预期目标不尽如人意。
2建议:建立平台 完善政策
(一)建立规范、全面的数据信息共享平台。数据信息资源的共享与统一、规范、全面的共享平台息息相关,也是在操作层面首先需要解决的问题。一方面,各项数据信息资源的统计和采集需要统一的标准,而共享平台则是标准的载体,不同职能部门间的数据和信息通过共享平台的整合,从而实现统一化和标准化。
另一方面,数据信息资源的共享需要畅通的渠道,而共享平台则可以很好地链接各个职能部门,作为各部门之间共享关系的载体,通过其实现数据信息的录入上传和查询应用。
此外,在搭建数据信息资源共享平台过程中,可以采取循序渐进的方式,依托于政府门户网站建立,降低共享平台初期搭建和后期维护成本,在运行一段时间并取得一定成效后,再根据业务需要,逐步搭建独立的数据信息共享平台。
(二)建立统一、高效的协作组织。目前,已建立共享关系的职能部门之间,大多采取一对一的方式进行数据信息的交换和共享,由于两个部门数据获取成本和需求程度不同,付出和回报不对等,且双方关系缺乏必要的约束,随着双方数据信息需求的变化,这种关系很难持久。因此,数据信息的共享必须建立在具有广泛性和约束力的组织之上,并且参与各方均能从中获取回报,以使得这种共享关系可以长期化。
这也就要求一个成功的数据信息共享组织必须具备三个要素:一是要具备一定的管理约束力。由于组织的成员单位都属于平级,相互之间没有隶属关系,甚至毫无业务网来,这就需要组织的牵头方对全体成员必须具有领导关系,从而确保组织目标——跨部门间数据信息资源共享能够顺利进行。在实践过程中,要借助行政管理约束力,可以将地方政府“一把手”作为该项工作的负责人,而牵头部门可以由当地政府办兼任,负责具体组织和协调工作。
二是必须具备较为健全的制度框架。数据信息的共享必须具有可操作性,而制度约束则正是成员单位间数据信息能够正常共享的保障。制度必须明确和规范数据交换的范围、流程及成员单位责任和义务等相关内容,使全体成员明晰需要做什么,怎么做。
三是必须具有广泛性,即组织成员单位必须能够囊括当地政府主要职能部门。数据信息的共享必须建立在组织成员单位互惠互利的基础之上,而只有这个组织成员单位具备一定的数量,才能提供足够多的数据信息,从而使得组织的每个成员都能够从中获取需要的数据信息,进而达到互惠互利的目的。
(三)建立完善的长效机制与考核机制。为了实现数据信息共享渠道畅通无阻,在建立跨部门数据信息共享协作组织的基础上,还需要建立完善的长效机制,增强各部门的责任意识,并辅以必要的激励措施,确保组织可以长期、高效运转。
一方面,地方政府需要实施带有强制力的措施,通过法律、制度等形式,对不同类别的数据信息进行明确的划分和界定,并将数据信息资源共享工作作为各职能部门的责任和义务,使其清楚地认识到,什么数据必须共享,什么数据需要严格保密,什么数据可以向社会发布。
另一方面,还应建立行之有效的考核评估体系,并将最终结果与各部门年终考核结果挂钩,并对数据信息资源共享工作考核评估结果较好的部门和一线操作人员,通过表彰和财政资金予以激励,提升各部门参与该项工作的积极性。通过完善的奖惩措施,从而有效调动参与部门积极性,确保跨部门数据信息共享工作能够顺利推进。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27