大数据提升政府治理：原理与实践

大数据的核心任务是数据资源化和数据资产化，做大数据首先必须得有数据，有数据就得有数据资源，称为数据资源化。有了数据，如果数据没加以利用，将会迎来数据“寒冬”。就是数据资产化和数据应用的问题，我国80%的数据资源在政府手里，没有得到充分应用。国家对解决数据资源问题提炼出“四个任务”，数据共享、数据融合、数据集中、数据开创。

目前国家有八个大数据融合实验区，三个新型智慧城市标杆市，近十年的时间，全国都在持续努力研究数据的发展方向。特别是数据融合、数据集中，在学术上称之为数据集成和数据质量。现在数据加工基地、数据加工清洗等行业在过去十年中是数据库界主要研究方向。

我们以“两化”来解决“两化”，以数据模块化来解决数据资源化的问题，以数据活化来解决数据资产化的问题。数据块化的发展模式，对于提升政务服务，是数据为民服务的思想，“让数据多跑路，让群众少跑腿。”而数据块化总结为，采集、共享、应用、推送、碰撞、嵌入。数据块化是从网格采集来数据，我们将碎片化的数据形成非常好的数据资源，把条数据变成块数据，或者把碎片化数据变成数据资产的过程。

我们把块数据定义成二元组，第一是块与实体的结合，第二个结合是块与关系的结合。这两个结合，最后它在底层数据模型所表现的是实体属性之间的关系，实际上本质是一个关系的结合。它让我们看到数据之间的二元组是一个集合与集合之间的关系，而块数据的大小属于一个篇序关系。……