浅谈政务大数据的本质
宇尘埃，2018年1月3日晨
政务大数据，字面意思即政务相关的大数据，大数据技术在政府业务领域的实例化。和诸多曾经的新兴技术（SOA、智慧ALL等）一样，大数据似乎也在逐渐成为过往，被AI、机器学习等旧事重提的“新”技术所替代。从业务层面来说，电子政务已经被逐渐淡化，政府的信息化、数字化进程已经初步完成，从城市治理层面的智慧城市、从国家治理层面以政务服务导向的政务互联网+是当前的主旋律。在这个大背景之下，政务大数据已经通过政务信息资源目录、政务信息资源共享融合、政务数据资产化以及社会信用体系建设等业务专题逐渐形成燎原之势。中央政府也多次提出国家大数据战略......。因此，我们努力去探求一下政务大数据的本质就显得尤为重要。
首先，政务大数据的核心是“政务”，大数据是其表现形式和载体。“政务”广义来讲，可以涵盖政府主导或参与开展的所有事务和社会活动。我们政府所倡导的政务是以社会服务为导向的，公民、法人、外国人和社会组织是重要的服务对象。当前发展阶段仍处于更好的提供“响应式”服务层面，如便民惠民的“一站式”。我们至少还有两个阶段要走，一是常规政务服务的精准化，二是主动政务服务的常态化。当然，这两个阶段也可以合而为一，精准服务和主动服务将是重点。要想精准、想主动，基础是信息获取的全面性与准确性的平衡，化繁为简、去伪存真是重要抓手。大数据相关技术对保障政务数据的全面性和准确性很有帮
助。套用一句“不结合业务的架构都是不靠谱的”。同样，不与业务深度相融合的大数据技术都是缺乏实质意义的。
其次，政务大数据的基础是信息化。在大数据风生水起的过程中，政府信息化似乎成了一个相对比较低级的词汇，甚至电子政务行业好像也变成了夕阳产业。事实上，从技术本身的视角来看两者并不是非A即B，两者有区别、更有紧密联系。没有了大数据技术支撑的政府信息化只是电子政务的初级阶段，没有了信息化基础的政务大数据就成了无源之水、无本之木。为了大数据而大数据，不仅不利于政务信息化程度的提升，还有可能成为新一代的形象工程，中看不中用的样子货。记得之前和一位基层政府官员朋友沟通智慧城市技术有多领先、多超前的时候，他在认认真真听完之后讲道：技术上的先进性毋庸置疑，但更重要的是真真切切能给老百姓带来的好处而不仅仅是改变。你们如果做好这一点，这个智慧城市的建设工作就一定会有成效，会得到社会的真正认可。政务大数据的价值、资产化以及所谓背后的价值，归根到底是要创造经济和社会收益，要有利于政务工作的开展。从某种程度上讲，政务大数据是政府信息化（电子政务）的新阶段、新发展。
再有，政务大数据的重点是让政务数据“会说话”。政务加上了大数据，工作重点是要让政务数据成为“智慧”的政务数据，其重要表现就是“会说话”。比如公安大数据就要形成经侦、刑侦、技侦等公共安全的综合智库并且能够自全景展示及业务参照。农业大数据或食品药品监督就要形成生产、加工、检验、流通及销售全过程全生命周期的立体监管。公共资源交易大数据就要从前期立项、招投标、签约、履约、验收后评价等过程中，形成资金流、业务流和价值转换的自优化模型。
还有，政务大数据的价值是政务服务的集约化。政务服务的门类比较多，不同的服务对象、不同的服务主体、不同的服务内容。其集约化一是数据聚合后使需要链接多个业务系统的政务服务被简化，可以直接从数据层面从源头来实现业务的整合；二是数据聚合的机制建立后，政务大数据的全面性、覆盖度和综合性得到显著改善，从而反作用于政务服务并有效提升其质量。与此同时，政务大数据使主动的政务服务成为可能，对改善公民、企业等主要服务对象的客户体验将有显著成效。
最后，政务大数据的未来是数据自治。政务大数据的建立依赖于自顶向下的
数据规划和自底向上的数据治理。数据规划是面向业务主题的，主题数据的规划对整体的数据治理有重要的指导意义。数据治理是面向元数据的，政务元数据及政务数据元的标准化、规范化是重要基础。就当前而言，数据规划与数据治理相结合，是政务大数据质量和价值的重要保障。然而，政务大数据的未来一定是能够实现自我治理的，并能够实现对业务变化的自适应性。
综上，政务大数据的核心和本质就是“政务”本身，无他。
政务大数据的全景图
宇尘埃2018-1-15于京
在大数据和云计算技术社区的鼓励下，制定计划写关于政务大数据的系列文章，拟定的主题如下：
2018年初，给这系列文章写了一个序：“浅谈政务大数据的本质”。至今也有近半个月了，第一篇才出来了一个雏形，于是有了今天这篇陋文。
要想深入研究政务大数据，分析清楚其全景图十分重要。然而，政务大数据
涵盖的范围很广，其全景图并不容易刻画。因此，我们先单纯地以数据的ABC 视角（A.价值主客体 B.生命周期 C.过程与流程）来分析它。
A.服务主客体
政务大数据的主客体，在类型上可以分为管理者、运营者、提供者、所有者和使用者。其中，管理者、运营者和提供者是广义的服务提供者，是主体；所有者和使用者是广义的服务使用者（被服务对象），是客体。主体和客体都是政务大数据服务的参与者，它们之间是服务与被服务的关系。在实际环境下，同一个主体或客体，往往具有管理者、运营者、提供者、所有者和使用者中两个或两个以上的多重角色。在本文中，重点从政务大数据服务的参与者来分析其主客体及相互关系。
政务大数据服务的参与者主要包括政府、公民、企业、外国人和社会组织。政务大数据服务提供的过程，同时也是政府为主导、各方参与共同对政务大数据治理的过程。其中，政府是名义主体，其他四类参与者是名义客体。然而，这个主客体关系不是绝对的，在很多情况下这些参与者既是主体也是客体，既是政务大数据的提供者也是使用者。以公民政务数据为例，相关政府部门既是提供者也是使用者。一方面政府相关部门为公民提供相关政务数据服务，同时政府相关部门也需要在社会治理和政务服务过程中使用这些政务数据。
作为政务大数据服务的名义主体，各级政府部门起着至关重要的作用。按照权责清单，以中央政府为例，其政务大数据相关业务指导部门包括：发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、国家民委、公安部、安全部、民政部、司法部、财政部、人力资源社会保障部、国土资源部、环境保护部、住房城乡建设部、交通运输部、水利部、农业部、商务部、文化部、卫生计生委、人民银行、国资
委、海关总署、税务总局、工商总局、质检总局、新闻出版广电总局、体育总局、安全监管总局、食品药品监管总局、统计局、林业局、知识产权局、旅游局、宗教局、国管局、侨办、港澳办、台办、新闻办、地震局、气象局、银监会、证监会、保监会、粮食局、能源局、国防科工局、烟草局、外专局、海洋局、测绘地信局、铁路局、民航局、邮政局、文物局、外汇局、档案局、密码局、保密局和人防办等。政务大数据服务的提供是伴随着政务服务的提供来展开的，政府治理的过程也就是政府权责行使的过程。
作为政务大数据服务的名义客体，公民、企业、外国人和社会组织也是政务服务的重要对象。
可以看出，各级政府部门的权责清单与提供的政务服务是相互对应的，政务服务相关的数据也是构成政务大数据的主要内容。
B.生命周期
从生命周期来看，政务大数据也有产生、成长变化和消亡的过程，即从创建和初始存储，到它过时被删除的全过程。本文从通用信息科学的角度来说明政务大数据的生命周期。
分析规划：该阶段重点对数据服务主题进行规划。有两种情况，一是新产生的政务数据，二是已有的政务数据。其中，已有的政务数据又分为有相应业务信息系统支撑的和没有相应业务信息系统支撑的。对于新产生的政务数据重在合理规划数据服务主题；对于没有系统支撑的已有政务数据，重在有效分析数据现状并规划服务主题；对于有相应系统支撑的已有政务数据，有效分析并结合相应系统及数据现状。该阶段的输出结果是主题数据的概念模型。
标准化：该阶段的工作重点是通过上一阶段的工作成果——主题数据的概念模型，来规范化相应的政务数据元，并制定相应的元数据标准，将政务数据的结构、规格做出统一规定。该阶段的输出结果是政务资源目录、政务数据元规范、政务元数据标准。
数据采集：该阶段的工作重点是实现数据的自动/半自动/手动等多种方式，结构化/半结构化/非结构化等多种类型的采集。其中，非结构化数据的采集，如音视频、图形图像等多媒体信息，电子化的文本文档数据等将是政务大数据的重要组成部分。图像识别、文本分析以及多媒体数据分析将逐渐会成为主要内容。此外，数据采集的渠道合规性也将成为一个新的趋势，各种爬虫技术的合法性将会遇到严峻挑战。该阶段的输出结果是符合政务元数据标准的政务数据。
数据治理：该阶段以分析规划和标准化阶段的工作成果为指导，以数据采集阶段的输出成果为对象，以提供不断优化的政务服务为目标进行综合治理。该阶段的输出结果是有效的政务大数据服务内容。
服务提供：该阶段对数据治理阶段输出的政务大数据进行整合、加工、处理，建立提供面向最终客户的政务大数据综合服务体系。
服务获取：该阶段在服务提供阶段基础上，使政务大数据服务的客体能够便捷、高效、准确的提供政务大数据服务。
持续优化：在完成服务提供和服务获取阶段的工作内容后，政务大数据服务将进入持续优化的自循环阶段，不断改进和完善政务大数据的服务内容、服务形式以及流动方式。
价值转换：在业务事项受理、办理或监管机制等发生重大变化时，或者数据时效性失效时，一类或几类政务数据可能会不再具备实质意义，该阶段的工作重点是完成其价值转换，形成新的有意义的数据。
C.过程与流程
政务大数据的服务过程和服务流程是与其生命周期紧密联系的。政务大数据的服务过程管理和政务大数据的服务流程规范化，都是保障政务大数据服务质量和价值的重要手段。
综上，政务大数据的ABC（A.价值主客体 B.生命周期 C.过程与流程）就构成了政务大数据的全景图。
政务大数据的上下文范围
宇尘埃2018-1-16于京
“上下文”是软件工程里的常用词，是“context”的直接翻译，在java 等编程语言中经常出现，通常指一组环境信息、容器信息或者状态信息，类似于中文里的“语境”。而“上下文范围”这个词，最早还是在徐锋老师的需求分析师课程见到，用以描述需求的范围边界。故此，政务大数据的上下文范围即政务大数据的运行环境和执行范围。在漫谈政务大数据系列文章的序“浅谈政务大数据的本质”一文中，提到政务大数据的本质就是政务。因此，讨论政务大数据的上下文边界，就是要明确政务的上下文边界。
自20世纪80年代中期至今（近30年以来），电子政务的发展可以粗放式地分为以下三个主要的阶段：
第一阶段：政务信息化阶段，以办公自动化、专项业务应用和双门户（互联网门户、政务网统一信息/应用平台）作为建设内容的重点，以政务电子化、政府上网和政务服务一体化为主要特征。
传统的电子政务规划，可以归纳为“三网、四库、十二金”。政务的“三网”从逻辑域划分来讲，是指政务互联网（也成政府公众信息网，与互联网直接连通）、政务外网（也称政务专网，与互联网逻辑隔离[单向连通]，服务于信息交换，各个部门协同的办公业务资源网）和政务内网（与互联网物理隔离、物理上不连通，一般用于机关内部办公业务）。政务的“四库”一般指人口、法人单位、空间地理和自然资源、宏观经济等四个基础数据库，后来泛称为政务信息资源库这一个库。政务的“十二金”曾经是电子政务的重要建设内容，也曾是国家电子政务应用的顶层规划，但目前几乎不怎么提了。本着捋清发展轨迹的精神，在这里还是简单回顾一下。首先，“十二金”是泛指政府行政、监管和服务工作中涉及的“十二个”重要业务信息系统，事实上数量是超过十二个的（如：金宏、金财、金农、金盾、金保、金税、金关、金水、金质、金审、金卡、金贸、金企、金信[红盾]等等）。其次，“十二金”虽然广受诟病，但其在电子政务发展过程中的作用是里程碑式的、非常重要的。
第二阶段：智慧城市阶段，以数字城市、市民一卡通、应急指挥、一站式行政服务大厅、全程网上政务服务、网格化治理、数据中心为主要建设内容，以城市整体、全局的视角，综合运用物联网、虚拟化、云计算等信息技术，提供协同、高效、综合的政务服务能力，智慧城市具体到智慧政府上，本质上是以“政务互联网+”为重要展现形式的，政务网络化是其主要特征。
2014年3月，《国家新型城镇化规划（2014－2020年）》发布，8月，《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》（以下简称“意见”）发布，把在全国全面开花的智慧城市建设继续推向了一个新的高潮。在“意见”中明确指出，智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。建设智慧城市，对加快工业化、信息化、城镇化、农业现代化融合，提升城市可持续发展能力具有重要意义。相较于政务信息化阶段，本阶段是政务网络化，“整合”、“协同”、“互联”、“云化”、“智慧”是其关键词。2016年12月，在《国务院办公厅关于印发“互联网+政务服务”技术体系建设指南的通知》中，“政务互联网+”成为电子政务发展的新契机。
第三阶段：以大数据、机器智能、区块链等技术应用为特征的新阶段，即现阶段。在政务信息化和智慧城市建设的基础上，政府越来越重视政务数据的综合治理、价值创造以及基于政务数据的模式创新。政务作业一体化、模型驱动的治理监管和智慧决策是其新的发展重点，政务数据化是其主要特征，未来必然实现数据的自治。
自2015年至今，在国家中央政府层面，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》、《国务院关于印发“十三五”国家信息化规划的通知》、《工业和信息化部关于印发大数据产业发展规划（2016－2020年）的通知》、《新一代人工智能发展规划》等关于大数据、人工智能的整体战略规划陆续浮出水面。其中，在《新一代人工智能发展规划》中，已经把“智慧城市”、“大数据”、“物联网”等技术集大成于人工智能的基础设施。可以预见，未来政务的发展方向也是会以“政务AI+”为主要方向的。与此同时，政务大数据将成为“政务AI+”的重要基石。
综合上述的电子政务发展轨迹，每个阶段都对政务大数据的蓬勃发展起到了重要的推进作用。以政务大数据的数据视角来看已经基本完成了数据积累、汇聚
和数据加工、治理阶段，下一步的工作重点是政务大数据的价值创造和模式创新。纵观电子政务的整个发展脉络、历程，政务的上下文边界是围绕着政府职能的变革、行使社会治理、监管及服务的业务模式发展而不断发展和衍化的。政务大数据的上下文边界伴随着政务的上下文边界的变化而变化。政务的上下文范围可以概括为围绕政府职能所开展的“作业”、“监管”、“治理”、“决策”、“服务”。相应地，政务大数据的上下文范围可以概括为在政府职能行使过程中所产生和利用的“业务数据”、“监管数据”、“治理数据”、“决策数据”和“服务数据”五类数据。
业务作业数据：指政府机关或其他业务主体在进行业务活动开展过程中所产出或利用的数据。如在政务办公中，产出的工作文件、业务信息等。
行政监管数据：指政府机关行使监督、管理的基准数据。如合规性检查标准、业务监管控制标准等。
规范治理数据：指对政务大数据的标准化、规范化的约定，如业务数据元规范、元数据标准等，该部分数据同时服务于自上而下的“规划”、“治理”、“一致性保持”，以及自下而上的“汇聚”、“共享”、“交换”。
决策分析数据：指基于政府监管职能的决策分析规则库、决策模型、决策引擎数据，用于支撑政务大数据的决策分析能力和自学习、自优化、自提升。
综合服务数据：指给予政务大数据而组合以及创造出来的、具备新附加价值的服务数据，可以在政务活动中被再利用，也可以直接服务于使用者。
上述政务大数据上下文范围的描述并未过于照搬已有的一些用词、用语，并不具有权威性，仅仅是结合新技术的发展以及在新阶段政务本身的发展，而进行
的相关思考和探索。因此，也非常欢迎更好的意见或建议以及业务交流。
政务大数据的概念模型
宇尘埃2018-1-30于京
本文是漫谈政务大数据系列文章序（《政务大数据的本质》）之外的第三篇，以数据的视角对政务大数据进行概念模型分析。政务大数据的本质是政务，从数据建模的视角来看，它同样存在广义上的概念模型（Who）、逻辑模型（What）和物理模型（How）。以软件工程来做对应说明，数据的概念模型对应于软件系统之需求、逻辑模型对应于软件系统之设计、物理模型对应于软件系统之实现。要梳理清楚政务大数据的脉络，需要先刻画好其概念模型。
在《政务大数据的全景图》一文中，从三方面(A.价值主客体 B.生命周期 C.过程与流程)阐述了政务大数据。其中，政务大数据的价值主客体通过其提供和使用过程有机地联系起来。在《政务大数据的上下文范围》一文中指出：政务大数据可以概括为在政府职能行使过程中所产生和利用的“业务作业数据”、“行政监管数据”、“规范治理数据”、“决策分析数据”和“综合服务数据”五大类数据。由此可见，政务大数据的概念模型一方面要对政务大数据提供和使用全过程、全周期的业务实体关系进行刻画，另一方面要对政府职能行使过程中所产生和利用的五大类数据进行基于业务主题的数据建模。
政务大数据提供和使用全过程、全周期的业务实体关系，可以从其五个主客体：管理者、运营者、提供者、所有者和使用者来展开。