基于政府数据开放共享应用的数据质量治理

◎王珏

今年，中共中央、国务院出台《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》和《关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》，提出要加快培育数据要素市场，推进政府数据开放共享。从两个《意见》看出，数据已成为国家基础性战略资源。政府数据作为社会数据的重要组成部分，具有行业性、专业化、全覆盖、公信力强的显著优势，有着极大的挖掘利用和赋能潜力。加强政府数据质量治理，提升数据资源价值，已成为推进政府数据开放共享应用的核心工作之一。

一、我国政府数据开放共享应用中的数据质量状况

近年来，随着我国移动互联网、云计算、人工智能、物联网、区块链等新一代信息技术的快速发展，各行业数据量呈爆发式增长态势。其中，政府作为公共服务的主要提供者，掌握了海量的基础数据，占比达80%。

2017年，按照国办出台的《政务信息系统整合共享实施方案》，我国政府系统数据开放共享应用深入推进。通过这几年的政府数据开放共享工作，社会对政府数据的需求得到了一定程度的满足，但政府数据存在的质量问题也日益得到关注。这些应用中暴露出的“问题数据”我们也称其为“低质数据”，主要表现在以下几方面：一是数据不完整。在政府开放共享数据中，有些部门报送的数据缺失重要的数据项内容，或者出现较多的“空值”。二是数据不一致。同一个部门或不同部门提供的数据记录存在“日期格式不统一”、“英文字母大小写及数字字符全角半角混用”、“未知值表达不统一”等问题，有时同一数据集的不同格式文件的数据也存在不一致情况。三是数据无效或重复。数据在录入或修改过程中的操作错误导致无效数据产生，一些部门在数据抽取时未按增量要求进行抽取或重复报送数据文件导致数据记录大量重复。四是数据关联性不强。有些部门提供的信息缺少主体标识或主体标识有误，导致数据记录之间无法关联比对。五是数据滞后。政府数据开放共享后，部分数据得不到及时更新，导致有些数据具有滞后性，不利于公众的查询与应用。六是数据缺乏安全性。政府无法准确定位私密信息界线，用户个人也存在着对个人数据信息安全认识不够的问题，有时很难辨别公众个人数据在隐私和公共属性这两者间的归类。

二、政府数据质量治理的必要性

数据质量对于政务服务至关重要，在跨系统整合共享需求下，它是不同部门能否成功构建应用的前提。由政务系统数据质量需求、质量控制、质量验证与质量改进组成，涵盖政府数据的创建、采集、加工、转换、传输与发布等整个生命周期。

对于在政府数据开放共享中产生的低质数据，在一定程度上会造成诸多不良影响，如：系统资源无法共享交换、跨系统数据追溯与维护困难、政务服务公众体验不佳、高层决策依据的数据错误或缺失、政务系统运行效率下降、用户投诉增加及负面评论较多等等。而低质数据将在系统整合时传输到关联系统中，会引起更大范围的低质数据。因此，开展跨系统、跨部门政府数据质量治理是非常必要的。

政府数据质量治理就是通过开展跨部门、跨领域和跨边界的综合治理活动，使政务系统应用的全局数据资源质量得到整体提升的过程。无论单一部门的政务系统，还是跨部门整合的政务系统，都应开展内部数据质量治理。这样，既保证高质量的合规数据在内部运行，又能将其贡献给关联业务部门。

三、加强政府数据质量治理的措施

（一）建立统筹联动机制。政府数据质量治理是一项跨领域、跨部门的系统工程，为做到各司其职，协同发力，要建立健全“一盘棋”的政府数据管理机制，确定数据管理统筹协调机构，提高综合管理力度。理顺政务数据开发利用各个环节参与主体，以及各类主体的权责体系，按照“谁采集、谁负责”和“谁审核、谁负责”的原则，明确各环节数据质量要求。在此基础上，采取统分结合，调动各相关部门积极性，推动数据管理从碎片化、无序化向集约化、规范化转变。同时，建立数据考核、评估、奖惩机制，形成共建共治共享的数据治理格局。

（二）构建标准规范体系。在政府提供的政策框架性指导下，鼓励市场参与制定开发，认可多元技术，建立政府数据开放共享应用标准体系。例如，基于政府数据开放共享应用的总体、基础、采集、统计、分级分类、共享交换、开放、安全隐私保护等标准。同时要推进各类标准在政府重点民生部门、公共企事业单位中的应用，开展标准规范试点示范，培育一批优秀的基于数据应用标准的第三方数据资源提供商和应用服务提供商。

（三）加强数据质量监管。在科学编制数据目录、梳理数据的基础上，利用先进的管理和信息技术，充分保证数据的完整性、准确性、一致性和时效性。一是利用数据质量管理循环法。在计算机网络环境下，运用数据领域的PDMA（计划-Plan，实施 -Deploy，监控 -Monitor，行动 -Act）循环法，开展实时性系统监控。依托数据资源目录平台和数据资源应用平台，采集分散在各部门的业务数据，以政策文件为依据确定数据源单位，通过比对质量目标与现有水平，发现低质数据并退回数据源单位校核修复，反复循环直至达到数据质量目标。二是利用区块链技术。依托搭建政府数据开放共享的区块链底层平台，形成各部门的可信节点，共同组成可信的区块链网络，通过实现数据确权，保障数据的所有权、使用权、收益权。同时结合区块链的智能合约技术，将数据收集、存储、管理、共享、开放、分析、结算过程上链存证，实现数据全生命周期可信管控，形成数据使用事前审核、事中监控、事后溯源的数据监管机制。

（四）保障政府数据安全。安全是政府数据开放共享的前提保障。在政府数据使用中，通过加强身份认证、权限管理、数据加密等技术防护体系，防止数据丢失、毁损、泄露和篡改，保障数据资源在汇聚、共享、开放时的安全。建立健全数据安全管理制度，定期开展安全风险评估和应急演练。发生重大数据安全事故时，应当立即启动应急预案，及时采取补救措施，并按照规定向有关主管部门报告。

（五）强化数据质量意识。政府数据质量治理不仅涉及技术、体制与管理，更重要的是包括部门内外、业务合作者、用户、系统开发与运行者等等与数据质量相关的所有人员都应具备较强的数据质量责任意识。在实际工作中，更要树立“政府数据质量问题不能仅靠技术手段解决”、“每个人都是政府数据质量的关键环节”、“政府数据质量贯穿政务系统生命周期全过程，直接影响社会服务、公众体验”等理念，从理念上的源头治理，进而扩展至政府数据质量治理的方方面面，从根本上实现政府数据质量的全面提升。