政务数据中心公共数据管理体系研究.pdf
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1、政务数据中心公共数据管理体系研究史进(云赛智联股份有限公司,上海 201108)摘要:数据作为一种新型生产要素,其重要性正日益凸显。在中国,80%可利用、可开发、有价值的数据掌握在政府手中,为了更好地发挥公共数据的价值,各地均建立统一的政务数据中心解决公共数据的归集、治理、运营、共享和开放,但目前仍缺乏系统、流程化的针对公共数据的资产管理体系。本文构建了针对政务数据中心的公共数据资产管理体系、流程及内容,包括公共数据资源盘点、公共数据资产化和公共数据资产评估,最后对公共数据资产化管理体系进行了总结,为各政务数据中心的公共数据资产管理工作提供了参考依据。关键词:政务数据中心;公共数据;公共数据资
2、源盘点,公共数据资产化;公共数据资产评估中图分类号:TP319 文献标志码:AResearch on Public Data Management System for Government Data CenterShi Jin(INESA Intelligent Tech Inc.Shanghai,201108,China)Abstract:As a new factor of production,data is becoming more and more important.In China,80 percent of the available,exploitable,and val
3、uable data is in the hands of the government.To better leverage the value of public data,a unified government data center has been set up to deal with the collection,management,operation,sharing,and opening of public data.This paper constructs the public data asset management system,process,and cont
4、ent,including the inventory of public data resources,the capitalization of public data,and the evaluation of public data assets,finally,the paper summarizes the management system of public data assets,and provides reference for the management of public data assets in government data centers.Keywords
5、:Public Big Data Centers;Public Data;Public Data Resource Management;Public Data Capitalization;Public Data asset Evaluation一、引言公共数据是指国家机关、事业单位经依法授权具有管理公共事务职能的组织以及供水、供电、供气、公共交通等提供公共服务的组织(以下统称公共管理和服务机构),在履行公共管理和服务职责过程中收集和产生的数据。如何统筹规划、合理管理公共数据资源,让公共数据通过合法合规的途径释放价值成为发展大数据产业、驱动数字经济增长的关键所在。随着大数据平台、“城市大脑”
6、等大平台的建设在各地开展,国内大多省市均建立了政务数据中心统一管理公共数据的归集、治理、共享和开放,如上海市大数据中心、山东省大数据局。但由于公共数据资产管理体系的理论研究起步较晚,政务数据中心在管理公共数据方面仍存在诸多问题,目前尚缺乏针对政务数据中心的公共数据资产管理体系的相关研究。应用实践 Application Practice2024 年第 04 期 第 14 卷70二、政务数据中心公共数据资产管理及资产化研究现状(一)政务数据中心建设研究现状在政务数据中心建设研究方面,学者多聚焦于建设政务数据中心的技术平台,如政务云平台、数据共享交换平台等,对归集、共享等管理制度、流程的研究相对较
7、少。如桑菁华1提出,政务数据中心主要建设内容包含云计算系统建设、云存储系统建设以及云管理平台建设。赵睿2提出,政务大数据中心作为集中统一的政务数据存储、管理、分析、应用的综合性平台,主要分为基础数据仓库、基础数据管控平台和大数据分析应用平台 3 个层次。徐海明3提出,政务大数据中心总体架构主要包括系统架构、应用架构、管理架构和安全架构 4个主要方面,并且使用数据融合关键技术、业务融合关键技术等解决数据处理和归集的问题。喻健4提出构建数据中心需要预备足够备份冗余和升级空间,采用关系型数据库结合大规模并行架构 MPP 的计算集群,提供共享域内交换节点之间的数据和文件自动交换服务的数据交换引擎。关春
8、5提出,为提升电子政务数据中心数据管理能力,需要提高数据交换管理能力,建立数据入库错误反馈机制,明确落实数据责任,实现数据共享使用审核流程化、项目运维流程规范化。(二)公共数据资产管理研究现状在公共数据资产的研究方面,学者主要聚焦于通过场景应用发挥公共数据资产的价值,对基础性数据资产的归集及治理工作缺乏相应研究。刘辰昀6提出自然人公共数据资源体系建设,基于场景驱动,建成婚姻、死亡等系列专题库,最后进行多样化共享服务,实现数据属地返还。李爱军7提出大数据存在的现有资源利用率低、经费来源单一、数据安全体系不完善等难点,提出了建立政府专属机构,统一规划、重点建设,充分挖掘现有的数据资源的价值,建立健
9、全相关安全保障体系。郭仲勇8提出基于区块链政府数据供应链的设计思路,给出联盟链服务平台、金融服务平台、电子签约服务平台的建设方案。陆莉9提出以我国地方政府开放平台的“公共安全”主题版块数据集为研究对象,运用内容分析法描述政府开放公共安全数据的现状,对公共安全数据开放现状进行了梳理,提出提升我国政府公共安全数据规范管理与开放共享的对策建议。在公共数据资产化方面,学者主要聚焦于利用区块链或其他技术进行数据资产评级、数据资产评估的方向。潘泽铎10探究了数据资产管理系统业务流程和管理框架,从传统数据资产管理系统框架出发,引入了联机分析处理技术来搭建了数据资产去中心化的管理模式,并梳理了数据质量评估的流
10、程,利用区块链和智能合约技术实现数据资产的溯源性和可确权的性质。刘辰昀11提出构建公共数据资产评级模型,可实现资产盘点、资产识别、资产探查、资产标签、资产称重的功能。南方电网借助大数据、区块链等技术,实现电网数据可信、安全传输,并制成了全国首张公共数据资产凭证(企业用电数据)12。平庆忠13提出利用 GPT模型解释公共资源交易数据,并形成公共投资项目决策模型、公共服务优化模型和公共服务创新模型。三、存在的问题政务数据中心尚未形成公共数据资产管理体系,导致存在数据资源情况不明、数据质量无法达标、数据价值有待挖掘等问题。(一)数据资源情况不明由于缺乏顶层规划设计,各部门应用系统并未按照统一标准进行
11、建设,导致政府对下属部门的公共数据资源情况不了解,各部门出于自身考量,仅将部分数据上报至数据中心,为后续的数据应用以及数据共享交换带来极大困难。2024 年第 04 期 第 14 卷71应用实践 Application Practice(二)管理质量无法达标缺乏规范化的数据编目、数据质量管理标准及流程,导致公共数据质量较低,存在大量数据遗漏、数据错误的情况,为数据应用带来极大的局限性。而且数据并未进行有效的分级分类管理,导致存在巨大的数据安全风险隐患。(三)数据价值有待挖掘由于现阶段政务数据中心的主要任务是数据归集,缺乏对数据资产价值的挖掘,也无法利用数据分析降低政府部门整体的运营成本,提升数
12、字政府的管理水平。四、公共数据资产管理体系构建针对以上 3 个问题,设计了公共数据资产管理体系,包含公共数据资源盘点、公共数据资产化及公共数据资产评估三方面,如图1所示。公共数据资源盘点包括数据模板管理和数据归集管理。通过数据资源盘点,政府对下属部门的数据资源的数量、种类可做到“心中有数”。公共数据资产化的流程为数据资源编目、数据资产分级分类、数据资产标签管理和数据质量管理。数据资产化使数据资产便于被查找、共享及融合开发。公共数据资产评估通过构建评估指标,通过数据资产价值评估,可使数据资产的价值被量化,以便于授权运营或数据交易,挖掘数据要素价值。五、公共数据资产管理流程(一)公共数据资源盘点公
13、共数据资源盘点的核心在于管理数据模板及归集的数据。通过数据模板管理确定公共数据的类型及不同类型数据的关联结构,通过数据归集管理进行数据的一数一源管理和同类归并。1.数据模板管理数据可分为结构化数据和非结构化数据,数据模板管理也应针对这两种类型,结构化数据包括以各类数据库表形式保存的数据,非结构化数据指 PDF/WORD 文档、图片、CAD 图等非结构化形式的数据。(1)结构化数据管理:针对结构化数据,管理流程为梳理业务部门的需求、建立数据表的命名规则、梳理业务系统表、绘制关联 ER 图、确定表中字段含义。如图 2 所示。图 1 公共数据资产管理体系图 2 结构化数据管理流程应用实践 Appli
14、cation Practice2024 年第 04 期 第 14 卷72图 3 资源目录管理流程(2)非结构化数据管理:针对非结构化数据,如文档、图片数据,需要梳理非结构化数据存储的关键信息,指定存放位置、文件编写人、文件编写部门、文件摘要等命名规范。2.数据归集管理数据归集管理的核心在于进行“一数一源”管理和同义项归并,应遵循一套数据仅有一个来源的原则,如身份证号数据应来自公安部门的户籍处室。同义项归并须对多个部门针对同一对象而名称不同的数据做归并处理。如在不同系统中,民族的填写可能有“苗族”“苗”“miao”等多种数据,可通过代码映射的方式进行同一项归并。(二)公共数据资产化1.数据资源编
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