政务大数据白皮书

共享、开放、融合政务大数据平台最佳实践------普元政务领域大数据平台解决方案为什么要建大数据平台大数据（Big Data）概念提出时间虽不长，但已日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。

根据2014年的Gartner新兴技术曲线显示，大数据已经从炒作高峰，进入5到10年的稳步发展期，2015年大数据已经成为主流技术。

在业务条件和技术条件基本具备的前提下，国务院发布了《关于促进大数据发展的行动纲要》（以下简称《行动纲要》），标志着大数据在我国的发展与应用上升到国家战略层面。

各级政府单位作为大数据战略最重要的参与者，不仅承担着政策研究、标准制定、宏观调控等传统职能，同时肩负着深入挖掘政府大数据价值的使命。

《行动纲要》政策解读许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略。

（如美国政府于2012年3月29日发布《大数据研究与发展倡议》，同时组建“大数据高级指导小组”）。

如今，中国已将大数据视为国家战略，并且在实施上，也已经进入到企业战略层面，这种认识已经远远超出当年的信息化战略。

此次《行动纲要》，究竟对政府数据有何影响呢？根据国家发改委的回应，《行动纲要》的核心内容可以概括为“三个着力、五大目标、三方面任务、十项工程及七项措施”。

其中与政府数据密切相关的内容，是要着力推动政府数据开放共享利用，提升政府治理能力。

重点是大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。

与此同时，国家标准委正着手制定首批共十项大数据标准，随着政策顶层设计的越发清晰和行业标准的逐渐形成，有关政府数据共享、开放和应用的计划也越发清晰。

按照《行动纲要》，计划到2017年底基本形成跨部门的数据资源共享共用格局，2018年构建国家层面的统一数据开放平台，2020年大数据产业初具规模，形成大中小企业相互支撑、协同合作的大数据产业生态体系。

海量、混沌、潜力大政府数据特点与现状作为世界人口大国，理论上我国数据资源储量极为丰富，但大部分政府数据（例如：交通、社保、税收等），属于结构化数据，距离海量(volume)、速度(velocity)和多样性(variety)的3V属性还有一定距离，但从战略角度而言差距并不大。

从数据规模来说，政府拥有国内最为庞大的数据储量。

政府数据广泛存储于各地、各级政府机关院所等不同单位、不同部门、不同系统甚至不同网络环境中，海量超脱于地理空间的政府数据亟待存储与处理。

从数据来源来说，由于各行业、各地采用的法律法规和标准并不统一。

传统的电子政务信息系统，仅为满足特定功能而生，数据结构差异性大，大量数据存放于历史遗留应用中，委办局间碎片化、零散化、低效率的数据交互和分析普遍存在，导致政府数据来源极为复杂。

从数据质量和价值来说，企业的数据种类单一化程度较高，而政府数据涉及工商、税务、交通、医疗、教育等领域，数据种类繁多，事关百姓生活的方方面面，数据质量较高，数据的潜在价值十分可观。

如上所述，政府数据的特点可以概括为：数据规模大、数据来源和结构复杂、数据价值高但利用率低。

政府收集了大量有价值的数据，通过这些数据，可以更好地了解国家资源使用情况，政府开支情况，土地交易和管理情况，这些将不仅强化政府责任，提升治理能力，还能提高资金支出效率，为人民提供更多更好的服务选择。

政府大数据环境正悄然变化！《行动纲要》的提出，代表了国家战略层面对大数据的重视，在实际履行政府职能过程中，政府的大数据格局正悄然发生变化。

政府数据体量越来越大截至2014年，中国共有664个城市，2852个行政县，40446个行政乡。

当前，中国中央和省级政务部门主要业务电子政务覆盖率已经达到70%。

据粗略估算，全国政府大数据加起来相当于数百个阿里巴巴的体量。

而随着硬件技术的进步，对于数据采集精度、采集频率、数据存储等能力在增强，使得数据规模仍有提升空间，近几年数据中心的新建和扩容呈现井喷式的发展，这是以硬件基础设施带动的变革，促使软件技术也得到了快速发展。

随着数据体量的增长，大数据处理、大数据应用分析的门槛将会逐渐提高。

多部门协作成为常态化复杂的城市治理问题，对跨部门的协作提出了更高的要求，过去个别部门间存在的职责交叉分散、协调运行不畅等问题。

随着“大部制”完善，建立健全了部门间协同运行机制，逐步实现“多个部门、一个政府”目标。

随着部门与部门的边界越来越模糊，政府数据跨部门共享共用已不再是亮点和创新，建立常态化共享机制成为政府大数据建设的入门。

国家治理不能仅仅依靠政府由于时间和技术的局限性，以往国家治理基本是政府下达指令、向下逐层执行的“开环过程”。

如今随着互联网发展，人民对于政府的期望越来越高，国家不仅要在政策出台前广泛征求、准确把握民意；出台后还需要获得执行反馈，并适时调整，政府治理变为下达指令—执行—反馈的“闭环过程”，需要借助社会各方面力量参与到国家治理过程之中。

无论是社会自治还是合作共建，政府数据共享开放都是大前提。

社会普遍开始重视数据安全和隐私数据如同一把双刃剑，在带来便利的同时也带来了很多安全隐患，随着全球各地用户信息安全事件频出，让人们开始感受到“数据”与生活接触如此紧密，数据泄露可以对个人的生活质量造成极大的威胁。

数据安全和隐私保护不仅是公民个人的责任，对采集数据和共享数据的政府单位，也有义务保障数据的安全和隐私，此过程中，政策、技术、意识缺一不可。

需严格依照相关规范文件，将安全运营意识渗透到政府数据开放中。

政府大数据，我们准备好了么？面对变化中的政府数据格局，需要提前进行准备。

政府管理的数据分成三类。

第一类，政府办理业务和服务过程中产生的数据；第二类，政府统计调查的社情名义数据；第三类，通过物理采集获取的环境数据。

以往建设电子政务时主要集中在前两类，随着政府业务在互联网、移动互联网、物联网的广泛应用，第三类数据的数量和价值不断增加，把这三类数据加在一起，可以称作政府的政务大数据。

而政务大数据按开放程度，可以分为完全公开、有偿公开和不公开的实际情况，分别采用合适的平台进行开放。

各部委及各地政府在信息化建设过程中，围绕这三类数据建设了对应的信息共享平台。

如：按照国家政府信息公开条例，普遍政府已的信息公开平台（门户网站），实现了基础政务数据公开;北京、上海、青岛、武汉等地政府牵头建设专门的数据资源服务平台，提供部分政府数据公开;部分地区政府建设信息资源目录管理平台，实现了基于政务外网的委办局信息资源共享;部分单位内部建设有数据共享交换平台负责内外部数据交换。

虽然各级政府部门，在政府数据的共享和开放方面付出了诸多努力，但实际获得的效果却未达到预期。

复旦大学国际关系与公共事务学院副教授郑磊在《中国开放政府数据平台研究：框架、现状与建议》一文中提出，经过样本的数据采集分析，截至2015年5月，各地开放政府数据实践共计公开了1963个数据集。

其中公开数据最多的是武汉（635个），最少的则是贵州（17个）。

而对比美国政府，截止2013年12月，Data. Gov共开放88411个数据集、349个市民开发的应用、137个移动应用、409个政府APT、地理数据386429项、还汇集了1570个数据可视化应用。

数量差距十分明显，但随着国家层面对政府大数据的重视，此差距必将缩小，普元从多地政府单位的调研反馈了解到，目前政府在数据管理和技术上主要存在以下瓶颈：政府要贯彻和落实大数据战略需要在技术和制度上实现更大的突破和创新，针对管理和技术上面临的不同瓶颈，在实际建设过程中选择合适的技术、产品和解决方案进行应对。

并根据各部门实际信息化建设情况，制定各自的大数据规划与建设策略，最终实现政府数据的共享共用、开放运营和融合应用。

“三级规划、五层能力”助力大数据落地三级业务规划国家大数据战略要落实，除了提供政策支持外，还要拿出切实可行的方案推动政策的落地，按照政府大数据现状及发展趋势，可以划分为共享共用、开放服务、融合应用三个发展阶段，各阶段按照达成目标，可以分为初建期、推广期和成熟期，具体如下：（表：阶段业务目标）共享共用阶段在政府部门内部强调的是共享共用，清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜认为：“政府数据开放要在实践中摸索前进。

先把政府部门内部及部门之间数据共享的工作做起来。

各级政府都以数据应用为导向，需要什么数据就共享什么数据”。

因此在大数据的开放应用之前，首先要在各级政府部门间，形成共享共用的机制。

部门间的信息共享，综合考虑管理难度和技术难度建议分为三个阶段：“条线内部门共享”、“平级跨部门共享”、“跨层级和跨区域的共享”，通过统一规划，逐步推进的策略，打造部门间信息资源共享共用的新格局。

开放服务阶段一些发达国家政府在数据开放方面走在了前面，甚至把数据开放当做执政自信的标志，值得我们借鉴。

对社会的数据开放，先从方便百姓生活又不是很敏感的数据开始。

特别是涉及公共安全、公共利益的数据，提供公共服务的机构或企业有义务在一定前提条件下开放，这样一些可以预警、预防的群体性事件就能够避免。

按照社会关注程度、数据量大小和具体实施难度，数据开放建议分为三个阶段：“业务统计数据”、“少量高频数据”、“重点业务数据”。

通过以安全为前提，重点关注优先试点，逐步扩大范围为原则，稳步推行数据服务开放。

融合应用阶段政务大数据归根结底，还是要面向行业应用的，需要基于不同的业务部门开展，并和现有平台建立联系。

政府建设的大数据平台，数据不但要交换，还要融合，还要使用，这和以往建设的信息资源平台、数据服务平台、应急采集平台等数据类平台有所不同。

融合应用可以分为“数据融合”、“业务融合”、“产业融合”三个层次：其中，数据融合是把本单位数据、从其他单位共享的数据，以及互联网等社会相关的数据，相互融合，相互比对，建立融合数据资源中心，统一数据标准和口径。

业务融合主要围绕各行业的特定业务场景，比如交通出行、医疗保障、民生服务等领域，建设智慧应用，形成行业业务的决策分析体系，支撑城市运行和城市治理的方方面面。

产业融合，随着一大批大数据处理、大数据分析、大数据运营企业的兴起，政府数据将不单单是自建自用，通过建设数据运营平台，数据交易平台等形式，引入社会资本共同参与城市建设和社会治理，实现向集约型、服务型、智慧型政府的转变。

要推进政府大数据平台的建设，不仅仅是开发一套系统，还需要制定着实可行的标准规范和管理制度提供保障，结合业务应用目标，保障大数据战略的可靠落地。

政府的大数据平台从三个阶段、三个维度入手，分别制定建设策略，具体内容如下：五层关键能力为达成上述三个阶段发展目标，围绕业务、技术和管理策略，政府大数据的落地需要五层实施能力提供支撑：存储处理是根基随着视频监控、北斗定位、智能终端、传感设备等物联网设备的海量涌入，政府数据当量产生爆发式增长，而量变导致的质变，无法对传统的数据库通过增加服务器硬件配置来解决。