政府迈向“大”数据之路-关于政府数据服务中心的整合共享、开发

政府迈向“大”数据之路

——关于政府数据服务中心的整合共享、开发利用、开放运营之思考

方正国际软件 胡康勇

关键词：政府数据服务中心，大数据，智慧城市，共享服务总线，城市运行监测平台

摘要：本文主要论述如何构建政府数据服务中心，在政务网内外实现信息的汇聚和共享服务，支撑政府协同业务和辅助决策，服务社会商业和公众。

随着经济形态、城市规模、社会结构与形势等日益复杂化，社会运行和政府管治面临严重的挑战，已进入需要精细化和智慧化的管理服务的时代。精细化的管理服务，需要精确的信息来辅助管理决策，只有精确的信息能为我们提供解决复杂问题的可能，随着IT技术的发展，当下信息化的发展已经进入“大数据”时代，现在是向数据要执政力、向数据要生产力的时候，只有依托“大数据”，才能促进民生幸福、促进社会和谐、促进节能减排、促进社会良性发展。

由于社会体制和历史的原因，估计社会大约80%的有用信息分散掌握在各级政府部门手中，因此形成精确的“大数据中心”，首先需要从政府来入手，构建政府的“数据服务中心”。政府数据服务中心既是服务于政府政务协同和辅助决策的关键基础，也是将来服务于公众和社会的主要手段，是支撑城区“智慧”运行管理的不可或缺的手段。

认识到“数据”的重要价值，不仅要体现在口号上，而且要落实到

信息化建设思路上，改变传统的重“硬”轻“软”、重“部门应用”轻“互联共享”、重“建设”轻“管理”的建设模式，真正让“数据”在应用建设的思路中占到重要的位置，真正体现数据的“大”！一切应用建设要以数据为核心，而不仅仅是买一堆硬软件、开发一些华而不实（用不上）的“功能”和“模型”。

以下就“政府数据服务中心”的整合共享、服务应用和开展社会商业运营展开思考交流，请批评辅正！ 一、 关于政府数据资源整合共享

面对政府各部门的信息分散、互不联通的局面，首先要进行数据整合，当然，我们还要改变传统简单的建一个数据交换中心的思路，下从“智慧城市”的框架下来看待数据资源的整合思路。

(一) 数据资源的整合汇集范围

在“智慧城市”的图景下，任何一个人（公务员、市民或企业员工）可以在需要的时候，可以看到（查到）与他能看到的所有相关信息。从这个视角出发，数据资源整合的范围是整个城市（区县）相关的信息资源。

具体实施来看，政府数据服务中心首先要实现政府所管理的相关数据的整合，包括基础要素数据、城市感知数据和部门业务数据，基础要素数据指人口数据库、企业数据库、地理数据库和宏观经济数据库；城市感知信息是指事关城市运行的物联传感数据，包括定位信号数据、RFID感知数据、交通流量感知数据、人口流量感知数据、空

气水质感知等海量数据；部门业务数据指各部门的业务专题数据，如社保、教育、卫生、税务、财政等。

(二) 数据资源的整合汇集方式

当前政府数据现状是：一是分散在各个部门、各级部门，有统一数据的需求；二是政府各部门专网繁多，有数据保密的需求；三是每项基础数据往往有多个部门都在管，但没有一个部门有管好；四是一些上级部门统建应用系统，造成了高高耸立的信息烟囱；五是已有的数据交换手段仅解决了部分数据的部分共享问题，远不能支撑政府综合数据需求。

应对上述问题，除了机制体制方面的改革，在技术实现上，数据资源整合汇集方式要从如下方面考虑：

1.

数据整合要从基层、从源头入手。

目前政务数据的来源主要在社区、乡镇街道和窗口部门，“上边千条线，下边一根针”，基层部门往往需要向上级各部门多个不相关的系统进行采集输入数据，每一项数据（比如人口数据），都可能要应对上级各部门一轮又一轮“运动式”的数据采集任务，重复劳动和疲劳作业，根本不可能保证采集数据的完整性和时效性等要求，而数据的采集输入问题必然影响数据整合输出成果的质量。在现有上级烟囱信息系统不可能完全推翻的情况下，保证基础源头数据采集的质量，需要创新基层采集数据的技术，给基层用户以简便的数据采集手段应对上级部门的多头采集需求，比如建设基层的数据采集作业平台，使用二维码标识和移动终端提

高采集的效率和便利性，通过页面数据容器对接各个上级系统，实现一采多用多存等。 2.

不追求政府数据全面集中，而是实现物理分布、逻辑集中。 提到政府数据中心，很多地方政府通常的思路就是建一个规模足够大的云计算数据中心，把所有应用和数据库集中到一起，实现了网络和存储的物理集中，但实质的数据信息还是各不相干，主要区别是存储位置靠近了，这种物理形式的集中，不是数据整合的主要目标。另外有些地方政府希望通过数据抽取交换平台，把各部门所有数据汇集到一起，由于数据量、工作量过于巨大，基本上无法实施，实施也无法保证数据的安全性、时效性和可靠性。

比较可行的解决方法是，要疏理全部的信息资源，形成信息资源目录，同时抽取出有共性的基础要素，进行物理集中建库，各部门业务数据还是分布式存储，但可以通过在线信息服务进行共享，从而实现逻辑集中。 3.

建设数据服务总线，打通数据“流动”的脉络。 传统的数据整合主要依靠数据交换平台，通过对不同数据源进行数据抽取实现数据的交换，或者通过文件传递交换数据，此种数据交换方式应用到如今，但没能成功解决数据共享的需求，原因有几个方面：一、数据交换意味着把数据 “交出去”，数据原有部门无法对此数据进行控制和管理，安全性风险巨大，很多部门因此不愿意交换；二是交换的方式无法应对海量数据的更新频

率，今天交换的数据，明天就更新了，无法实时掌握最新的数据；三是此类数据交换工作对各方来说工作量大，成效却不高。种种原因的结合，使政府间的数据共享形成了一个恶性循环，一直没能很好的解决这个问题。

数据服务总线，就是建立一个类似于水管、电网的“数据流动网”，它可挂接所有政府数据库，各部门将自身可共享数据按需注册进来，其它部门就可连上“数据网”，就可供各需求部门使用，就像“水龙头”，打开就能获得其它部门的数据。它着眼点和解决的问题包括：一、首先它把各部门即看作“供方”，与看作“需方”，不仅索取各部门信息，同时也为各部门提供信息服务，促成了一个双向的、良性的共享机制；二、开放数据共享的部门可以配置管理其要开放的数据内容、访问权限，能掌握着主动权，同时可以看到谁访问过哪块数据等，事后完全可追踪追查，保障了信息的安全性；三、因为是直连数据源，提供实时的在线数据服务，可以即需即用，可以保证是访问到最新的数据（而不是1个月前）；三、在各部门专网林立、网络隔离的情况下，它可以在配合安全审计策略的前提下跨网络流转数据服务；四、它不仅应该可以连接横向部门进行共享，也可以连接上下单位实现级联，为跨行政区辖的数据共享提供支撑；五、丰富的服务方式，可以返回原数据，也可以返回统计计算结果值，还可以混合一系列数据服务进行综合利用，支撑政务协同业务。 (三) 数据资源不但要“整”而且要“合”

承上述，数据服务中心要建设基础要素数据集中，业务数据分布的数据中心，但不仅仅是建设“四大库”或“五大库”（各地定义的基础库范畴不完全相同）就收官了，这样对于数据应用价值的发挥只能起到有限的作用，就像在金山上种树，皮毛之用而已。要挖掘这座“数据金矿”，关键一步是要打通“数据链”。举例来说，四大库：人口库、法人库、宏观经济库、地理库，如果把人口库与地理库关联整合在一起，那么就可以在空间上分析不同结构人口的空间分布，可为政府在教育、卫生的配套建设上是否均衡提供决策依据；把法人库与空间关联，可以做不同结构产业经济分布分析、产值分布分析；把人口就业与法人关联，可以做就业分布分析，把人口居住地与工作地、商业地结合，可以为交通路网规划提供决策依据……等等。

把不同数据关联融合起来，形成一个整体，是数据整合最关键的一步，能为深化利用数据发挥价值打下良好的基础。 二、 关于数据资源的服务利用

数据整合与深化应用是密切相关的方面，可以说数据是“从应用来，到应用去”。应用是数据服务中心价值体现，数据状态的丰富性直接决定和影响应用的价值，可以说数据是“根”，只要“根”扎得深，迟早能长出苍天大树。当然，我们也需要积极思考和实践数据的深化应用，尽早促成大树的长成。以下从三个方面论述一下数据深化应用的价值。 (一)

支撑协同政务

“智慧”的城市一定需要高效的政务，而国内目前的电子政务还远没有达到深度协同的阶段，虽然政府建成了集中办事的政务大厅，但行政审批的每个环节的流转还是传统纸质作业方式，效率依然有很大的提升空间，最重要原因就是各部门间的数据彼此不共享，或共享水平低。

有了深化的数据整合共享服务，可以开展深底的政务协同业务，能提升行政水平和行政效率：比如能结合各部门要求和具有的信息提前对申报人报审的材料进行资格预审，那么将大大减少申报人的麻烦，也减少窗口部门的重复工作；跨部门协同审批的时候，不需要申报人来回跑窗口递材料，不只是相应的流程能自动流转，申报所需的信息能通过数据共享服务总线上获得，大大减少审批等待周期。 (二)

支撑监测和辅助决策

城市高层管理者需要时常做出影响城市的重要决策，而这些决策的科学性、正确性将直接影响民生、影响经济生产、影响社会稳定，传统的决策主要是依赖数据+经验来决策，往往经验的方面居多，意味着决策的风险也是偏大的，有了政府数据服务中心支撑，政府可以基于精确的数据来监测城市的方方面面：比如人流、交通流量、空气水质污染、治安情况、水电煤气运态势等，让领导直观掌握城市的现状，同时亦为决策提供精确的数据支持：比如掌握人口的静态（居住）空间分布数据，可以指导政府更科学的规划教育资源、卫生资源、养老设施与区域人口均衡性，掌

握交通流和人流的实时数据，可以更科学的诱导交通流量，更合理的规划交通路网建设、设计公交路线等。

事实上，基于一个完善的政府数据服务中心的支撑，我们可以打造一个“城市运行监测平台”，实现对城市的实时动态监测，实现对城市的综合管理、指挥、决策、调度。 (三)

服务社会公众和企业

政府是提供公共服务的主体，政府是很多公共数据的所有者，数据服务中心为政府服务社会提供了创新的手段。比如：交通流量数据可以用于车辆智能化导航；人口分布数据可用于商业选址分析；空气绿化数据可用于市民选址买房；人口数据可用于社会的身份识别与认证；企业征信数据可用于评估商业交易对像等等。

在传统意义上，人们往往只把公共信息公开和提高政府透明度联系起来。但实际上，开放公共数据的意义远不止此。如果埋藏在数据库中，数据永远只能是一堆数据；而如果开放给社会，就有可能被深度挖掘，变成有用的信息，更多有效信息的传播通常能使城市运行更加高效。 三、 关于数据资源的社会化商业运营

承上述，数据资源的开发利用不应仅限于政府，服务于社会更能产生巨大的价值，能让社会更良性的运转。国外的纽约、新加坡等，率先开放了数据服务，取得了良好的社会反响，国内的北京等地政府也正在积极探索，于2012年发布了bjdata.gov.cn。

有了政府开放数据的支撑，就可以探索对社会的诸多应用价值：对于市民来说，政府不在是一个黑盒子，市民可以查询任何公共数据，比如查询空气绿化治安等环境情况，楼盘成交价等数据，选择定居点；对于企业来说，它不仅可以查询商业伙伴的信用等数据，还可以基于政府发布的动态交流量数据，做一个智能导航产品，卖给有车的市民；对于政府来说，在安全机制的保障下，可以指定企事业单位，结合人口分布数据，给企业有偿提供商业选址分析；个体工商业者和企业可以在其上发布自己的商铺和服务，旅游和消费者可以对服务场所进行评价打分和投诉，工商管理部门可以根据投诉进行查处并反馈给消费者……在这个图景下，政府既可提供基础的公共信息服务，还可以给企业提供定制化的信息分析服务；既有市民个人应用，也有企业利用政府数据进行商业化开发，我们可对此进行分析归类：

政府为个人提供信息服务：信息流量不大，其使用成本不高，个人不直接获利，应无偿提供；

政府为企业提供定制化分析服务：专项服务，需要投专人进行技术开发，使用成本高，企业能间接获利（降低风险和成本），应有偿提供；

企业基于政府的数据进行商业化开发：信息流量大，使用成本高，企业能直接获利，应有偿提供。

基于以上的分析，政府数据服务是一个既有公共属性也具有商业属性，建议政府在首先考虑公共服务的基础上，开展增值的数据运营服务，建设一个Data-Gov.cn（数据政府）平台，当然这个平台需要

政府搭台、企业化运营。

1）政府搭台

“数据政府”是一个重大事项，其获得政府的政策性指引是其具有权威性的保证，建议推动人大立法，就重要议项并通过形成决议，以统一政府的认识，形成法律性规定和保障。

“数据政府”是如此庞大和复杂，无任何可参照经验，也存在很大风险，前期为吸引有实力的技术和业务运营厂商，建议政府成立职能部门，具体主管数据事务，提供公共数据服务，管理政府数据安全。

2）企业运营

基于数据服务的商业服务属性与政府公共服务角色的冲突，决定了政府的机制不适合作为承担运营的主体，只有市场化商业化的运作，不断创新运营机制，才能保证“数据政府”的活力和持续发展。

建议由国资部门出资控股，选择一、二家即有IT技术能力又有运营经验的有实力的厂商合作，成立专门的运营商业实体，承担商业数据服务。

结论：在信息技术如此发达的今天，城市早已进入了信息化的高级阶段，而如何获取、发掘、利用信息数据已经成了提高城市管理能力、决策能力和服务能力的关键，这些能力构成了城市的核心竞争力，支撑着城市的可持续发展，“大”数据之路任重道远、正当其时。

胡康勇，现任方正国际软件有限公司智慧城市公共事业部 智能城市业务总监， 11年软件从业经验，智慧城市应用顾问。 地址：北京市海淀区北四环西路52号方正国际大厦18层。100080 Email: hu_kangyong@founder.com

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