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试论数据开放环境下的政府数据治理:概念框架与主要问题

日期: 2018-03-29

  【摘要】厘清数据开放环境下政府数据治理的概念体系与内涵有助于把握当前政府数据开发利用的发展趋势与面临的主要问题。通过信息管理与数据治理概念演进轨迹追踪与内容比较,旨在明晰数据治理的概念框架,重在从作用对象、技术辐射与业务活动、参与主体、风险应对以及组织文化等角度全面阐述政府数据治理的内涵。同时,从数据治理环境的错综复杂、治理边界的扩张延伸以及治理主体调整改变和法规制度完善重构等角度详尽分析了数据开放环境下政府数据治理的内容体系与特殊性,并指出当前面临的主要问题与应对对策。

  政府和政治家们都希望更多的数据集披露可以驱动创新发展和增长,随着各国政府数据开放战略的深入实施,原有的政府信息生态发生了重大改变,既需要有相应的政府数据治理理念和数据管理技术与方法来引领其发展,也对政府数据治理能力提出了新的挑战。

  1 数据治理的概念框架 

  1.1 信息管理与数据治理的演进 

  从早期的文献记录管理-信息系统管理-信息资源管理乃至知识管理的演变,信息管理的内涵日益丰富,概念更为宽泛,泛指以网络信息技术为手段,对信息资源进行计划、组织、领导和控制的各种社会活动。具体到微观组织机构,则代表了基于政策目标的信息调控,以确保在评估、创建、存储、使用、归档和删除信息时有恰当的标准和行为来满足所有法律、监管和业务需求,进而高效利用信息。从内在结构看,信息管理涉及信息战略、信息内容、信息技术、信息资产与产业、信息人才队伍、信息政策法规和标准规范等各方面管理,核心是有效发现和利用信息。

  从数据-信息-知识的递进发展来看,数据治理是信息管理的重要组成部分。20世纪80年代以来随着企业IT治理的深化,数据成为企业业务活动的生命线,为充分利用信息,需要进一步区分数据和信息,以建立框架来解决有关数据质量、标准以及在此基础上的信息开发利用问题(见表1)。

  信息管理与数据治理要素比较 

  为此,IBM提出数据治理是传统信息管理的延续和扩展,是根据企业的数据管控政策,利用组织人员、流程和技术的相互协作,使企业能将数据作为核心资产来管理和应用。更具体地讲,数据治理更加微观,是从文件命名约定到创建元数据和长期文档政策和实践的统称,是对组织可用数据的完整性、安全性和可用性的全面管理。

  “包括过程、方法、工具和技术,以确保数据具有高质量、可靠和唯一性(不重复),从而使报表和数据库的下游使用更加可信和准确;也有人从价值开发的角度界定数据治理是“战略性业务计划,即确定和优先处理能够给组织带来经济效益的数据以及减轻因薄弱的数据质量和做法而带来的经营风险。


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试论数据开放环境下的政府数据治理:概念框架与主要问题

发布时间:2018-03-29