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中国电子技术标准化研究院：政务数据开发利用研究报告（2021版）（108页）.pdf

编号：55048

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中国电子技术标准化研究院：政务数据开发利用研究报告（2021版）（108页）.pdf

1、公共数据开发利用是深入实施大数据战略，推动落实创新驱动发展战略的重要举措之一。国家促进大数据发展行动纲要发布以来，各部委及国内多地都积极开展了公共数据开发利用的探索。比如在行业探索方面，环境保护部编制了生态环境大数据建设总体方案，以改善环境质量为核心，“通过生态环境大数据发展和应用，推进环境管理转型，提升生态环境治理能力，为实现生态环境质量总体改善目标提供有力支撑”交通运输部印发推进综合交通运输大数据发展行动纲要(2020-2025年)，“以数据资源赋能交通发展为切入点”，聚焦基础支撑、共享开放、创新应用、安全保障、管理改革等重点环节，实施综合交通运输大数据发展“五大行动”，推动大数据与综合交

2、通运输深度融合。在地方探索中，各地从不同的侧重点,从不同的思路,积极探索公共数据开发利用新路径。比如，北京市在北京市公共数据管理办法中明确了市经济信息化部门负责组织、协调、指导和监督全市公共数据管理工作，提出了开放竞赛、补助奖励、应用培训等形式，以推动社会主体对开放数据的创新应用和价值挖掘。重庆市通过重庆市政务数据资源管理暂行办法，要求各政务部门依托共享系统和开放系统，开展一体化在线政务服务，“提高政府决策能力、管理能力和服务能力，推进治理体系和治理能力现代化”，并“鼓励公民、法人和其他组织利用政务数据资源创新产品、技术和服务，发挥政务数据资源的经济价值和社会效益，推动全社会创新创业和经济发展

3、方式转变”。成都市在2018年通过成都市公共数据管理应用规定，对公共数据采集、共享、开放等方面做出了具体规定，有效推动全市公共数据共享和开放。2020年，根据新形势、新要求，成都市又创新性出台成都市公共数据运营服务管理办法，明确了开展公共数据“需求驱动”的“市场化运营”原则，对政务数据运营的内容、责任单位部门及其职责分工、服务方式、监管和安全管理等都均做了具体规定，并提出了建立数据运营平台各环节“透明化、可记录、可审计、可追溯的全过程管理机制”，极大地提升了成都市公共数据增值利用效率。为进一步拓展公共数据应用场景，上海市自2015年起，每年开展一次开放数据应用创新大赛( SODA)，大赛通过参

4、赛团队提供大规模、多维度的公共数据和行业数据开放样本，“以赛促用”，激发全社会对开放数据开发利用的热情，打造开放数据价值实现的示范案例。扬州市也于2021年开始，举办扬州公共数据开发应用创新大赛，进一步加强数字政府建设，提升公共服务、社会治理等数字化智能化水平，促进公共数据开发利用，优化提升营商环境。北京市和福州市通过建设公共数据创新基地，通过为特定对象，开放某些特定类别的公共数据等方式，探索公共数据开发利用新模式。成都市通过数据核验、数据补全、可信应用云、分析报告等服务方式,积极探索在公共数据权属不清环境下的公共数据应用新模式。在多方安全计算、隐私计算、联邦学习等技术支撑下，我国公共数据开发

5、利用在交通、金融、旅游、医疗、招商、工商、税务、综合治理等多个领域的创新性应用案例层出不穷，数据产品与服务形式包括了人工智能数据服务、API定制服务、可视算法、模型组件、行业解决方案等各个方面。随着政企数据融合不断推进，公共数据的开发利用在提升政府服务能力、提高社会生产力、建立数据驱动型增长新模式、培育创新经济、建设创新型国家，推动经济高质量发展等过程中，起着越来越重要的作用，并将助力实体经济突破发展边界，实现质的飞跃。高质量的数据才能创造业务价值，数据质量管理是贯穿数据开发利用全生命周期的一项基础核心的数据管理活动。当前政务数据资源普遍存在不准确、不完整、缺少上下文信息等质量问题，造成数据共

6、享后难以理解、开发和应用，无法达到辅助政府重大事项决策的作用。数据质量管理是当前各地政务资源统筹管理单位面临的难题之。在数据质量管理领域，可参考的标准和框架主要是ISO 8000国际标准和2018年发布的GB/T 36073-2018数据管理能力成熟度评估模型( DCMM)和GB/T 36344-2018信息技术数据质量评价指标国家标准。ISO 8000包含了一般原则、主数据质量、交易数据质量和产品数据质量的标准。通过ISO 8000可以保证组织在满足决策需求和数据治理的基础上，在产品或服务的全生命周期内高质量的存储、共享、交换和利用数据。DCMM标准中给出了数据管理能力成熟度评估模型及相应的成熟度等级，定义了数据质量能力域中的数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析及数据质量提升等4个能力项。GB/T36344-2018从规范性、完整性、准确性、一致性、时效性和可访问性等6个维度规定了数据质量评价指标的框架。参考以上国际和国家标准，实践中结合PDCA(计划、执行、检查和处理)质量持续改进和闭环方法，将数据质量管理过程分为原始数据剖析、数据标准建设、数据质量评估和问题数据清洗4个阶段的工作。其中:数据标准建设是核心，为数据质量评估和问题数据清洗提供依据，原始数据剖析为数据标准建设提供良好实践，数据质量评估发现问题数据，为问题数据清洗提供改进的方向。

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