政务大数据之数据治理

政务大数据之数据治理

随着数字化的发展和普及，政务大数据逐渐成为政府及社会各界关注的重要话题。政务大数据不仅包含政府机构收集的各类数据，还包括社会各种数据。为了更好地运用政务大数据，必须进行数据治理。

数据治理是指在整个数据生命周期中实施规划、监督和控制活动的一系列过程。数据治理包括数据管理、数据安全、数据分析和数据共享等方面。为了实现数据治理，需要建立相关的制度和管理体系，该体系要确保数据的可信度、可用性和可操作性，从而提高政务大数据在决策和应对社会问题中的效果。

首先，政务大数据的数据管理是数据治理中非常重要的一环，指对数据的标准化、分类、整合、清洗、存储、备份和归档等环节进行有效的管控。通过数据管理，可以使政府机构在决策过程中迅速得到准确、全面的数据支持，提高政府决策的准确性、针对性和精准度。

其次，政务大数据的数据安全也是数据治理中极为重要的环节。政府机构要通过数据治理提高政务大数据的信息保密性和数据安全性，防止数据被非法窃取、篡改或泄露。此外，政府机构还需要规范数据分享的权限、方式和流程，以确保数据的安全性和正确性，避免因数据被恶意利用而产生的多种社会问题。

第三，政务大数据的数据分析也是数据治理不可或缺的一部分。数据分析是指对政务大数据进行挖掘和分析，以发现数据所蕴含的价值和信息，并得出结论、提出建议。政府机构通过数据分析，可以了解各种政策的效果、听取民意声音、掌握社会发展趋势，为政策的制定、执行和评估提供科学依据。

最后，政务大数据的数据共享也是数据治理不可缺少的一部分。在政务大数据的共享中，政府机构可以将政务大数据进行广泛的共享和交流，以实现数据资源的共享和互补，进一步提高数据的使用效率和外部影响力，促进社会发展和民生福祉。

总之，政务大数据需要进行数据治理，建立相关的制度和管理体系，以提高数据的可信度、可用性和可操作性，从而实现政府决策的准确性、针对性和精准度，为政府的决策、乃至推动全局公共服务事业发展奠定坚实的基础。

大数据时代的数据治理

随着数字化时代的到来，数据的重要性越来越凸显出来。在各个行业中，处理数据和运用数据的能力都成为了企业竞争力的重要标志。面对海量的数据，如何有效地管理和运用，成为了各行各业面临的共同难题。在这个背景下，数据治理逐渐成为了被广泛关注和研究的话题。

一、 数据治理的定义

数据治理是指企业或机构在管理、处理、存储数据时的一系列决策、流程、规范和管控措施。其目的是确保数据准确性、可靠性、安全性和可用性，同时提高数据的价值，在企业发展中实现战略性价值的创造。

二、数据治理的重要性

数据治理是数字化时代必不可少的重要手段之一。随着各行各业的数字化进程加快，大量数据涌现跃升，人们对数据质量、数据安全和数据价值的要求也越来越高。正确地实施数据治理，可以有效保证数据的高质量和高效使用，提高企业决策效率、客户满意度和市场竞争力。

三、数据治理的组成部分

数据治理包括策略制定、规划编制、流程规定、标准化制定、数据架构设计、数据分类和存储、数据质量监控、数据共享、数据安全、法规合规等一系列环节。在其中，数据质量控制和数据的可用性提升是重要部分。通过有效的数据分类、标准化制定、数据质量监控和数据共享等方式，可以有效提高数据质量和可用性。

四、数据治理面临的问题和挑战

在数据治理过程中，企业和机构常常面临着诸如数据安全、数据隐私、数据质量不佳等问题。这些问题的存在，通常意味着数据治理方案需要更新甚至需要重新设计和实施。同时，数据治理过程也可能涉及到跨部门、跨区域甚至跨国的合作，相关法律、法规和政策的变更也会对数据治理带来挑战。

五、数据治理需要注意的事项

在进行数据治理时，需要特别注意以下几点:

① 制定明确的治理目标和策略，确保相应的措施和流程得到正确实施。

② 针对不同的数据类型和业务场景，建立分类系统，确保数据能够被正确地存储、分类、标准化和共享。

③ 完善数据质量监控机制，及时发现和解决数据质量问题。

政务大数据之数据治理

一、引言

政务大数据的快速发展和广泛应用，给政府决策、社会治理和公共服务带来了巨大的机遇和挑战。然而，政务大数据的规模庞大、多样性和复杂性，也给数据治理带来了一系列问题。数据治理是指对政务大数据进行规范化、标准化、安全化和有效化的管理和运营。本文将详细介绍政务大数据的数据治理标准。

二、政务大数据的数据治理标准

1. 数据采集标准

政务部门应制定统一的数据采集标准，包括数据采集的目的、范围、频率、方式等。数据采集应遵循合法、正当、必要的原则，确保数据的准确性、完整性和及时性。

2. 数据分类与命名标准

政务部门应建立统一的数据分类与命名标准，将政务大数据按照不同的类别和主题进行分类，并为每个数据集合制定唯一的命名规则，以便数据的查找、管理和共享。

3. 数据质量标准

政务部门应制定数据质量标准，包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性、可靠性等方面的要求。同时，应建立数据质量评估机制，定期对政务大数据进行评估和监测，确保数据质量达到要求。

4. 数据存储与安全标准 政务部门应建立安全可靠的数据存储体系，包括数据的备份、灾备、恢复等措施，确保数据的安全性和可用性。同时，应制定数据安全管理制度，对政务大数据的访问、使用和传输进行严格的权限控制和加密保护。

5. 数据共享与开放标准

政务部门应积极推动政务大数据的共享与开放，制定数据共享与开放的标准和机制。数据共享应遵循“以需共享、可控共享、互利共享”的原则，确保数据的安全和隐私保护。政务部门还应制定数据开放的政策和规定，鼓励社会各界利用政务大数据进行创新和应用。

6. 数据使用与分析标准

政务部门应建立统一的数据使用与分析标准，包括数据的访问、查询、分析、挖掘等方面的要求。数据使用应遵循合法、正当、必要的原则，确保数据的安全和隐私保护。政务部门还应加强对政务大数据的分析和挖掘能力的培养和提升，为政府决策提供科学依据。

7. 数据治理组织与责任标准

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大数据时代更需要数据治理

作者：许继楠 郭涛

来源：《中国计算机报》2011年第43期

数据治理在“大数据”成为热词后，更加被业界关注。大数据带来的一个显著变化是，大量数据来自于数据中心之外，包括笔记本电脑、平板电脑、智能手机以及传感器、社交网站等。数据量激增，数据类型也变得多样。数据散落在不同的系统中，哪些数据是可信的？数据是否面临更大的风险？如何从海量数据中获得洞察？大数据时代，企业更加需要数据治理。

“数据治理是目前一个比较新兴的、正在发展的学科，目前业界对它的定义还不完全一样。”IBM全球企业咨询服务部业务分析与优化团队副合伙人谢国忠说，数据治理（Data

Governance）是围绕将数据作为企业资产而展开的一系列的具体化工作。数据是企业最大的价值来源，同时也是最大的风险来源，数据管理不佳通常意味着业务决策效果不佳以及更可能面临违规和失窃。而利用规则的可信数据有助于组织的业务创新——提供更好的服务，提升客户忠诚度，减少合规及报表要求所需工作，并提升创新能力。

国内企业数据治理成熟度不高

“在过去几年中，数据治理的目标也在发生转变。”曾经帮助金融、航空、海关、电信、电网等行业客户做过数据治理项目的谢国忠表示，“除满足监管和风险管理要求外，现在很多企业在说怎么通过数据治理来创造业务价值。如信息披露、行业领先以及精细化管理的需求。”

“目前国内大部分企业在数据治理方面还处于基本管理阶段。”谢国忠评价说，“有些公司说做了很多数据质量检查，做了数据归档、数据安全，但他们的问题是没有一个完整的体系。其次，怎么把这些领域串起来，他们没有方法论。第三，他们在观念上还达不到把数据当做核心资产来运作。”因此，谢国忠认为国内企业首先需要一套完整的数据治理体系。

他认为国内企业数据治理方面存在误区：觉得数据治理是很短期的行为，认为数据治理只是IT部门的责任，只把数据治理当成软件。实际上，数据治理不光是软件，还要有相应的流程、方法。