如果您需要帮助,请点击这里

【政府大数据白话系列评论③】逃不掉的历史欠账

rendongmin

任东民

2019-11-27 601
感情男声
  • 感情男声
  • 感情女声
  • 标准男声
  • 标准女声
倍速1.0X
  • 倍速0.5X
  • 倍速1.0X
  • 倍速1.5X

大数据对政府而言,既不是新概念,也不是新领域。只不过以前不叫政府大数据,叫政务信息资源。

早在2002年,《国家信息化领导小组关于我国电子政务建设指导意见》就提出“规划和开发重要政务信息资源”,要求建设政务信息资源目录体系与交换体系,建设人口、法人单位、自然资源和空间地理、宏观经济库等四个基础信息资源库。

因此,政府大数据发展既要向后看,也要向前看。致知力行、继往开来,必须要从两个体系和四个基础库说起。

到了2017年,国家发改委牵头开展政务信息资源目录编制试点。我不禁慨叹:过了十年了,这件事终于等到天时地利人和,可以做了。

2009年,工信部组织编写《政务信息资源目录体系和交换体系实施指南》,我有幸参与。往事如此艰难,两个体系和四个基础库建设到现在,在很多地方还是历史欠账。

2009年,工信部组织编写《政务信息资源目录体系和交换体系实施指南》,我有幸参与。往事如此艰难,两个体系和四个基础库建设到现在,在很多地方还是历史欠账。

地方政府的认识和行动也很到位,发达地区从产业促进和GDP拉动的角度看待信息资源开发利用,带头推进信息资源开发利用,一般提法是“政务信息资源共享和业务协同”。2007年,政务信息资源目录体系和交换体系国家标准下发。大家对两个国标寄予厚望,希望政务信息资源共享交换从此走上正轨。

虽然开局好看,但是结局并不好看。

政务信息资源交换平台逐渐摸索出了门道,大家不觉得有多难。但是,政务信息资源目录编制成了公认的老大难问题,只有东部发达地区的北上广深等推进了政务信息资源目录编制工作,出台了政务信息资源共享管理办法,成立政务信息资源管理机构,尝试政府数据开放;而中西部地区还在摸索,甚至完全没有任何动作。

大家最多的抱怨是,两个国标的可操作性很差,只讲应该做成什么样,不讲应该怎么做。于是乎,领导看不懂,业务和技术部门也不知道怎么干,上上下下只能大眼瞪小眼。而且,目录和交换是什么关系,与四个基础库是什么关系,如何衔接和联动,也没人能讲清楚,成为困扰多年的问题。

为此,2009年工信部做了一项很有意义的工作,那就是组织编写《政务信息资源目录体系和交换体系实施指南》,却无疾而终。电子四所、神码、太极、建达、中智等业内知名公司济济一堂,我对香山饭店和应物会议中心等的几场重要会议记忆犹新。

那时候我对企业架构十分热衷,以为外来和尚会念经。研究学习了Zachman(5W1H)和FEAF(联邦政府企业架构框架),照猫画虎制定了《政务信息资源目录体系和交换体系实施指南大纲》。但或许中西方思维差异,这份指南没有引发预期的反响。

基于Zachman的两个体系实施指南基本框架

两个体系实施指南大纲的核心内容

没有办法,我们与西方的思维方式完全不同,我们习惯了要点归纳,而不是框架思考。政府文件惯例是通篇文字,没有一张图。2006年国信办提出"国家电子政务总体框架图",也是在很多年以后才被普遍接受。

领导超级喜欢诸如“12345工程”的标语式要点,几乎没有免疫力。记得一次汇报结束,领导说:你那个“12345工程”总结的很好!再见面时,热切地握着手问:你的那个“12345工程”都是什么来着?

究其原因,一是工信部影响力有限,文件发下去也没人当回事,二是条件不成熟,政府信息资源集中度低且数量级小,跨部门点对点交换占据主导地位(有没有目录体系都照样建),基础信息资源库建设困难重重(并没有把目录体系和交换体系作为核心机制),还没有达到不使用两个体系就无法维系的地步。

政务信息资源目录体系建设重新启动,并且作为核心机制与交换体系和四个基础信息资源进行衔接和协同,说明历史欠债必须偿还,政府大数据发展无法绕过这一步。

政务信息资源目录体系是政务数据共享和业务协同的重要基础设施,也是政府大数据发展的关键技术前提。必须解决历史遗留问题,才能消除政府元数据管理缺位问题,克服制约政务信息资源共享深入持续发展的障碍。随着大数据时代到来,政务信息资源目录体系还要适应大数据时代的发展新要求,应对数据质量、数据安全等新的挑战。

简而言之,政务信息资源目录体系已经时过境迁,十年前和现在已经大不相同。既要解决历史遗留问题,还要适应大数据时代要求,只有升级换代才能解决问题。

1、解决历史遗留问题

(1)解决政务信息资源目录体系与政务信息资源共享脱节的问题,理清目录体系与交换体系、基础数据资源库、数据资源API接口之间的衔接关系,建立政务信息资源共享的一体化技术架构,实现技术平台、数据资源、接口服务之间松耦合的互操作;

(2)打通数据资源编目到数据资源获取的最后一公里,提供数据资源从检索、申请、批准到获取的一站式服务,优先满足高频次、共性化的数据资源需求,提升共性基础数据资源服务水平;

(3)数据资源编目工作向前向后延伸并固化为电子流程,向前延伸到数据资源梳理,向后延伸到数据资源市场,建立标准作业流程和可信质量控制方法,降低编目工作的技术复杂程度和跨部门协调难度,提高编目效率和质量,并适应部门职责调整和元数据变化等动态情况。

2、适应大数据时代要求

(1)数据编目类型多样化,从结构化数据库扩展到非结构化的文书型、多媒体型电子文件,从静态的基准数据扩展到流式的动态数据;

(2)工作重心从部门端转移到大数据中心,从数据通道为中心转型为数据内容为中心,数据采集、存储、计算、管理和服务日益集中化,过去的部门数据源接入和点对点数据交换,让位于公用数据集建设和数据服务API开发;

(3)数据治理逐渐成为政府的专业职能,大数据管理机构开始设立,数据资源开发利用从局部热点领域转向数据资产全生命周期,数据资源价值的更大范围开发和更深层次利用成为政府大数据的发展方向。

政务信息资源共享交换和以Hadoop为代表的大数据技术体系的融合,形成政府大数据中心的一体化技术架构,承载城市级的办业务和做决策的业务场景,是政府大数据发展的核心议题。

免责声明:文章内容和观点仅代表作者本人观点,供读者思想碰撞与技术交流参考,不作为华为公司产品与技术的官方依据。如需了解华为公司产品与技术详情,请访问产品与技术介绍页面或咨询华为公司人员。

0/500

请输入评论内容
提交评论

最新评论0

    查看更多评论

      评分成功!

      提交成功!

      评分失败!

      提交失败!

      请先填写评论!