政务系统中数据治理的运用

摘要：在政务系统中有效地运用数据治理策略，不仅能提高政府决策的透明度和精确度，而且还能增强政府服务的个性化和便捷性。基于此，该文对政务系统中数据治理的运用展开研究，分析数据治理在政务系统中的关键原则，阐述政务系统中数据治理的现状，并给出政务系统中数据治理的策略，旨在为构建更加智能、高效和透明的政府治理体系做出贡献。

关键词：政务系统；数据治理；运用

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.07.049

中图分类号：TP 311.13 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2024）07-0-03

The Application of Data Governance in Government Systems

LIU Peng1， KONG Weiyan1， LI Xinyu1， YANG Jinyu2

（1. Water Resources Management Service Center for the Haihe Huaihe Xiaoqing River Basin in Shandong Province， Ji’nan 250100， China; 2. Beijing Xinrui Ideal Software Co.， Ltd.， Beijing 100044， China）

Abstract： Effectively applying data governance strategies in government systems can not only improve the transparency and accuracy of government decision-making， but also enhance the personalization and convenience of government services. Based on this， the article conducts research on the application of data governance in government systems， analyzes the key principles of data governance in government systems， elaborates on the current situation of data governance in government systems， and provides strategies for data governance in government systems， aiming to contribute to building a more intelligent， efficient， and transparent government governance system.

Keywords： government system; data governance; apply

1 数据治理在政务系统中的关键原则

1.1 透明性原则

透明性原则在政务系统的数据治理中扮演着核心角色，它要求所有关于数据的收集、处理、存储及共享等活动对公众保持开放和透明。这种透明性的实施确保公众可以充分了解政府如何使用其数据，以及这些数据如何影响政策制定和公共服务。透明性原则要求政府明确公布数据收集的目的、范围和方法，以及数据如何被处理和使用。透明性原则的实施包括对外提供数据访问的机会，使得公众、研究机构和其他利益相关者能够利用这些数据进行研究和监督。这种开放性不仅提高数据的利用价值，还促进社会创新和知识的传播。

1.2 准确性原则

准确性原则要求在数据收集阶段就确保数据的真实和完整。政府在收集数据时需要采用科学、合理的方法，避免数据的误采和遗漏，确保所收集的数据能真实反映被研究的对象或现象。在数据处理和存储阶段，政府需要采用恰当的技术和方法来维护数据的准确性，防止数据在传输和存储过程中的误差和损坏。对于数据的更新和维护，政府需要定期对数据进行审核和更新，确保数据反映的信息是最新和准确的。在数据分析和应用阶段，准确性原则要求政府在利用数据进行决策支持时，必须确保数据分析的准确性和合理性。这不仅涉及到采用科学的分析方法，还包括对数据分析结果的严格验证，确保决策依据的可靠性。政府还需对外公开数据分析的方法和过程，增加政策制定的透明度，让公众能够理解并信任政府的决策[1]。

1.3 安全性原则

安全性原则在政务系统的数据治理中占据核心地位，它要求在数据的收集、处理、存储、传输和共享过程中始终保持数据的安全性和完整性。这一原则的遵守对于防止数据泄露、滥用和丢失，保护公民个人信息和国家安全具有决定性意义。安全性原则要求政府在数据收集阶段采取严格的安全措施，包括确保数据采集过程的合法性和安全性，避免未经授权的数据访问和收集[2]。在数据存储和处理阶段，政府需要采用高标准的安全技术，如数据加密和安全的数据库管理，确保数据在存储和处理过程中不被非法篡改、泄露或破坏。对于数据传输过程，政府也需确保数据传输渠道的安全性，采用安全的传输协议和加密技术，防止数据在传输过程中被截获或篡改[3]。在数据共享和发布环节，安全性原则要求政府在对外提供数据访问时，需要严格控制数据访问权限，实施有效的身份验证和授权机制，确保只有授权用户才能访问特定数据。同时，对于可能涉及个人隐私或敏感信息的数据，需要进行严格的脱敏处理，以防个人信息泄露。安全性原则还要求政府建立全面的数据安全管理体系和应急响应机制。这包括定期对数据治理的安全性进行评估和审计，及时发现和修补安全漏洞，以及在数据安全事件发生时能够迅速响应，有效控制损失[4]。

2 政务系统中数据治理的现状

2.1 数据质量监控不足

信息技术的迅速发展，新型数据如大数据、云计算等的应用日益广泛，对政务系统的数据质量监控提出了更高的要求。但是，当前许多政务系统在适应这些新技术时显得力不从心，无法有效利用这些技术来提升数据质量监控的效能[5]。政务系统缺乏对于大数据的处理和分析，不具备复杂的算法和强大的计算能力。政务系统数据质量的监控不足还涉及到管理和政策层面的挑战。政务系统在保障数据安全和个人隐私的前提下，实施有效的数据质量监控，是一个需要政策制定者、技术专家和管理者共同面对的问题。

2.2 隐私保护措施薄弱

政务系统中的数据涉及个人身份信息、财务信息等敏感数据，这些数据一旦泄露或滥用会对个人隐私安全造成严重威胁。伴随着技术的发展，新型数据收集和分析技术如大数据分析、人工智能在政务系统中的应用日益广泛，虽能提升政务服务的效率和质量，但同时也增加隐私侵犯的风险[6]。政务系统内部对于隐私保护重要性的认识不足也是导致隐私保护措施薄弱的一个重要原因。在一些政务部门中，对于个人数据的保护意识较为薄弱，缺乏有效的隐私保护培训和意识提升措施，导致在数据处理和使用过程中无法有效保障数据主体的隐私权益。政务系统中的数据加密和访问控制等基本的数据安全措施在某些政务系统中尚未得到充分实施，也使得数据容易受到未经授权的访问和使用[7]。

2.3 技术集成能力弱化

政务系统中存在的信息孤岛问题严重，不同部门、不同层级的政务系统之间缺乏有效的数据交换和共享机制，不仅导致数据重复收集和存储，浪费资源，也使得数据无法发挥最大效用。政务系统在采用新技术时也缺乏统一规划和标准化管理，各部门自行选择技术平台和工具，导致技术集成难度增加，系统间的兼容性和互操作性差，严重影响数据治理的效率和效果。伴随着信息技术的迅速发展，新的技术和工具不断涌现，但许多政务系统在技术更新上反应迟缓，仍在使用过时的技术和系统，这不仅限制了数据处理和分析的能力，也使得系统更加脆弱，容易受到安全威胁[8]。政务系统中技术集成不仅是技术问题，更是人才问题。缺乏专业的技术人才，使得政务系统难以充分利用现有技术，更别提进行有效的技术集成。

3 政务系统中数据治理的策略

3.1 强化数据质量监管

强化数据质量监管是提高政务系统效能的关键，也是构建现代政府治理体系的重要组成部分。强化数据质量监管要求建立全面、系统的数据质量管理框架，包括确立数据质量标准、制定严格的数据质量控制流程以及实施持续的数据质量评估机制。这些措施能够确保政务数据在采集、存储、处理、分析和共享等各个环节都能满足既定的质量标准。数据质量监管还需采用高效的数据管理和分析工具，如数据仓库、数据挖掘和大数据分析技术等，来提升数据处理的准确性和效率。同时，这也要求政务系统持续关注和引入新的数据技术，以应对日益增长的数据规模和复杂性[9]。强化数据质量监管还需要通过定期的培训和教育，提升政务人员的数据素养，确保其能够正确理解数据质量的重要性，并掌握相应的数据处理和管理技能。强化数据质量监管也需要政府制定和实施一系列关于数据质量管理的政策和规定，如数据保护法、信息公开条例等，以法律形式确保数据质量的严格监控和管理。政府还应鼓励和支持跨部门、跨层级的数据共享与合作，以便于从更广泛的角度监控和提升数据质量。

3.2 加强隐私保护策略

政府部门必须确立明确的隐私保护原则，包括确保数据收集的合法性、限制数据的使用范围、保障数据的安全性等。这些原则不仅要在政策层面得到明确，还需要在实际操作中得到严格执行。政府部门也需要制定一系列具体的隐私保护措施，如加强数据加密、实施访问控制、建立数据泄露应急机制等。政府部门还需要定期对现有的隐私保护法律法规进行审查和修订，以确保其能够有效应对新的挑战和风险。此外，政府部门需要加强对隐私保护法律法规执行情况的监督和检查，确保各个部门严格遵守法律规定，切实保护公民个人数据的安全。提升政务人员的隐私保护意识和能力也是加强隐私保护政策的重要环节，为此，政府部门应该定期组织隐私保护培训，提高政务人员对个人数据保护重要性的认识，同时教授其必要的数据处理和保护技能。

3.3 提升技术集成效能

政务系统的数据治理不仅依赖于有效的管理策略，还深受技术集成效能的影响。技术集成效能的提升意味着将不同的信息技术、数据库和应用程序有效地结合起来，以便更好地处理、分析和利用数据，从而提高政务服务的质量和效率。提升技术集成效能需要构建统一的数据平台和接口，要求不同政务部门之间的数据系统需要通过标准化的接口进行连接，确保数据的顺畅流通和整合。政务部门可以通过建立统一的数据交换标准和协议，有效地整合各部门的数据资源，避免数据孤岛的出现。这样的集成不仅可以提高数据的可用性，也方便跨部门之间的协作和数据共享。政务系统还可以利用大数据分析技术可以挖掘和分析海量的政务数据，发现数据之间的潜在关联，为政策制定和服务提供更准确的依据。提升技术集成效能还需要政府部门不断加强对新技术的研究和应用，持续关注信息技术领域的最新发展，及时引入新技术和工具，同时，加强与科研机构和企业的合作，共同开发适合政务系统的技术解决方案。

3.4 规范数据使用流程

在当前的政务系统中，伴随着数据量的日益增长和数据类型的不断丰富，规范数据使用流程已成为确保数据治理有效性的核心环节。规范化的数据使用流程旨在明确数据的采集、存储、处理、分析、共享和销毁等各个环节的操作规范，从而保障数据的质量、安全性和合规性。规范数据使用流程需要明确数据采集和存储的标准，包括确定数据采集的合法性、合理性和必要性，确保采集过程遵守相关法律法规和伦理标准。同时，对于存储的数据，要确保其在安全、稳定的环境中被合理管理，防止数据损坏或泄露。数据处理和分析的规范化要求政务系统在处理和分析数据时，应遵循既定的程序和方法，确保数据处理的透明性和可追溯性。政务系统还需严格把控数据分析结果的准确性和客观性，防止错误的数据分析导致错误的政策决策。政务系统中的数据共享也应建立在严格的权限管理和目的明确的基础上，避免数据被滥用或泄露。同时，数据的利用应符合公共利益，且在保障个人隐私的前提下进行。政务系统中的数据的销毁也需要规范化流程。当数据不再需要时，应按照既定程序安全、彻底地销毁，避免任何可能的信息泄露。规范数据使用流程是政务系统数据治理的重要策略。政务系统通过明确和规范化数据的各个处理环节，不仅可以提升数据的安全性和有效性，也可以增强政府决策的科学性和精准性。规范化的数据使用流程还能增强公众对政府数据处理能力的信任，提升政府的透明度和公信力。因此，在数字化时代背景下，建立和完善政务系统中的数据使用规范，对于提高政府治理效能、保障数据安全和增强公民权利保护具有重要意义。

4 结束语

综上所述，要实现高效和可持续的数据治理，政府需要在技术、管理和政策制定等多个方面进行全面的考虑和改进。这包括建立健全的数据治理框架、加强跨部门的协作和数据共享、提升数据安全性和隐私保护措施，以及增强政务人员的数据意识和技能。政府通过这些努力，可以有效地提升政务系统的数据治理能力，为构建智能化、高效率的政府治理体系奠定坚实的基础。

参考文献

[1] 宋向瑛．数据治理在政务系统中的应用研究[J]．网络安全和信息化，2023（6）：61-64．

[2] 王蔚萍，章学周．基于分布式系统的县区政务数据治理的思考与实践[J]．江苏科技信息，2021，38（26）：28-31．

[3] 仲亮．一种基于大数据的政务专业人员系统的数据治理研究[J]．新一代信息技术，2021，4（15）：29-34．

[4] 唐玉青．从碎片化到整体性：基层政务服务数据的治理[J]．行政论坛，2022，29（1）：87-93．

[5] 王丽丽，安小米．在线政务服务数据的协同治理——对8个发达国家的比较研究[J]．图书情报知识，2021，38（3）：130-143．

[6] 沈腾．数据治理在政务信息化领域的研究[J]．科学与信息化，2022（3）：190-192．

[7] 范逢春，王彪．政务大数据治理的内涵辨析与逻辑建构——基于"本体—工具—目标"的分析视角[J]．中共天津市委党校学报，2023，25（1）：75-85．

[8] 高亚楠．电子政务数据安全治理框架研究[J]．信息安全研究，2021，7（10）：962-968．

[9] 张小劲，陈波．以数据治理促进政府治理：政务热线数据驱动的“技术赋能”与“技术赋权”[J]．社会政策研究，2022（3）：47-60．