大数据时代下的数据治理策略与实施路径研究

首先，数据治理有助于提升城市管理的决策效率和准确性。城市管理涉及大量的数据收集、分析和应用，大数据技术可以高效处理各种格式和来源的数据，为城市管理提供全面的信息支持。大数据技术的应用使得城市管理者能够获取更为丰富、全面的数据资源，通过对这些数据的分析和挖掘，可以更加精准地识别城市管理中存在的问题和需求，进而制定更加有针对性的政策和措施，提高城市管理的精准度和效率。

其次，数据治理有助于加强公共数据资源的整合和共享。通过统一的数据治理策略和规范，可以打破部门之间的数据壁垒，实现数据资源的互联互通和共享利用。这不仅可以提高公共数据的利用效率，还可以促进城市各部门之间的协同合作，形成城市管理合力。

再次，数据治理还有助于提升城市管理的服务水平和公众满意度。通过对数据的深度挖掘和分析，城市管理者可以更加精准地把握市民的需求和痛点，从而提供更加个性化、智能化的服务。例如，在公共服务领域，数据治理可以帮助政府部门优化资源配置，提高服务效率和质量，满足市民日益增长的需求。此外，通过高效采集和整合政府数据与社会数据，可以实现对城市管理的全方位监管，提高监管的针对性和有效性。

最后，数据治理有助于促进城市可持续发展。数据治理有助于实现城市资源的优化配置和高效利用，减少资源浪费和环境污染，推动城市的可持续发展。同时，通过对城市历史数据的分析，可以提取出城市发展的规律和趋势，帮助城市管理者更好地了解城市居民的需求和关注点，从而制定更符合民意的政策和措施，为城市的长期规划和发展提供科学依据。

一是构建完善的数据治理法规体系。出台城市数据治理相关的法律法规，作为数据治理的纲领性文件，明确数据治理的基本原则、目标和任务。制定数据权属与保护条例，明确数据的所有权、使用权、经营权等权益归属，以及数据主体的权利与义务。制定数据交易管理办法，规范数据交易市场的秩序，促进数据资源的有效流通。针对不同领域和行业，制定相应的数据治理细则或规范，确保数据治理的针对性和有效性。

二是强化数据治理的监管和执法力度。设立专门的数据治理监管机构，负责监督数据治理法规的执行情况，并对违规行为进行查处。加强与其他部门的协作，形成联合监管机制，共同打击数据违法行为。建立数据违规行为的举报和奖励机制，鼓励社会各界积极参与数据治理的监督工作。

三是加强数据治理的国际合作与交流。借鉴其他国家和地区的先进经验，共同推动全球数据治理的发展。参与国际数据治理规则的制定和谈判，维护国家的数据安全和利益。

四是建设先进的数据治理平台。采用云计算、大数据、人工智能等先进技术，构建高效、智能的数据治理平台。平台应具备数据采集、存储、处理、分析、可视化等全链条功能，满足城市管理的多样化需求。加强平台的安全性和稳定性建设，确保数据的保密性、完整性和可用性。

五是加强数据安全管理和保护。在数据治理流程中，必须充分考虑数据安全管理和保护。制定严格的数据安全管理制度和操作规程，确保数据在采集、传输、存储和使用过程中的安全性。要明确哪些用户或部门有权访问数据共享目录。通过角色和权限管理，可以限制对数据的访问和操作，确保只有经过授权的人员才能访问特定的数据。引入加密技术，对敏感数据进行加密存储和传输，确保数据在共享过程中的安全性，防止数据泄露。利用访问控制技术，限制不同用户对数据的访问权限，确保数据的安全使用。建立数据安全审计机制，对数据的操作行为进行记录和监控，及时发现和处理安全问题。利用区块链、智能合约等技术，记录数据的共享轨迹和使用情况，便于对数据共享过程的追溯和审计。为了防止数据丢失或损坏，应定期备份数据共享目录中的数据。建立数据恢复机制，确保在发生意外情况时能够迅速恢复数据。加强数据安全培训和意识提升，提高人员对数据安全的重视程度和防范能力。

六是加强数据质量管理。制定数据质量标准，明确数据应满足的质量标准。这包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面的要求。这些标准应基于数据使用场景来制定。对数据进行统一的格式和单位处理，以确保不同来源的数据在结构和表示上具有一致性。这有助于消除数据差异，提高数据的可比性和可用性。建立数据质量检查机制，定期对数据进行质量评估和检查，使用合适的指标和度量标准来衡量数据的准确性、完整性、一致性和时效性。评估结果可以为数据质量改进提供方向。实施数据清洗过程，以纠正、删除或填充数据中的错误、缺失或不一致之处。此外，通过数据验证机制，使用规则和模型对数据进行检查，确保数据符合预设的标准和格式。采用先进的数据分析工具和技术，如数据挖掘、机器学习等，对数据进行自动化处理和质量监控。

七是建立跨部门数据共享与协作机制。对当前的数据管理和使用流程进行全面梳理，了解各部门在数据方面的职责、权限和协作关系。这有助于发现现有流程中存在的问题和不足，为制定新的数据治理流程提供依据。制定跨部门数据共享目录和共享规则，梳理政务数据资源，将其划分为基础数据、业务数据和主题数据等类别。基础数据包括人口基础信息、法人基础信息等；业务数据则是各部门在履职过程中产生的数据；主题数据则是跨部门共建的数据，如信用体系、城市应急等。确定可共享的数据范围，基于数据的敏感性、重要性以及共享的必要性进行筛选。根据数据的性质和使用需求，设定不同的共享权限，如公开共享、有条件共享、不共享等。制定数据共享的方式和流程，如数据接口调用、数据拷贝、数据推送等，并明确各种方式下的操作规范和安全要求。建立数据共享平台或数据交换中心，加强跨部门协作，打破数据壁垒，实现各部门之间的数据快速流通和交换。明确各部门在数据共享中的责任和义务，包括数据的提供、更新、维护等。制定数据共享的考核和奖惩机制，以确保各部门积极参与数据共享工作。加强部门间的沟通与协作，共同制定数据治理的策略和方案，形成合力推动数据治理工作的发展。

八是提升公众对数据治理的认知度和参与度。加强数据治理的宣传教育，提高公众对数据治理的重要性和必要性的认识。通过公开数据查询、数据可视化等方式，让公众更好地了解和使用城市数据。建立公众参与渠道，鼓励公众对城市数据治理工作提出意见和建议，形成共建共治共享的良好氛围。为了方便人员在实际操作中参考和执行数据治理流程，需要制定相关的文档和模板。这包括数据治理流程说明书、操作指南、数据质量标准、数据安全管理制度等。这些文档和模板应简洁明了、易于理解，并定期进行更新和维护。

九是加强人才培养与队伍建设。首先，加强数据治理专业人才的培养。在高校开设数据治理相关专业或课程，培养具备数据治理知识和技能的专业人才；加强与企业的合作，开展数据治理实习和实践项目，提升学生的实践能力；举办数据治理培训班或研讨会，为在职人员提供学习和交流的机会，提升他们的数据治理水平。其次，建设高素质的数据治理队伍。成立专门的数据治理机构或团队，选拔具备专业知识和实践经验的人才担任关键岗位；加强数据治理队伍的培训和考核工作，提高他们的专业素养和工作能力；建立激励机制和晋升机制，鼓励数据治理人才积极投入工作并取得优异成绩。

十是建立数据治理流程的持续优化机制。数据治理是一个持续的过程，需要不断适应和应对新的挑战与问题。因此，建立数据治理流程的持续优化机制是必要的。通过定期评估流程的有效性、收集反馈意见、分析问题和改进点，对流程进行持续优化和调整，以确保其能够适应企业的发展需求和数据治理的变化。

数据治理可以有效推动城市管理的现代化和智能化进程，同时，也需要关注并解决数据治理过程中面临的挑战和问题，确保数据治理工作的顺利进行和取得实效。只有不断加强数据治理工作，才能更好地利用大数据资源，推动城市管理的现代化和智能化进程。

来源：《网络安全和信息化》杂志

作者：郓城县社会治安综合治理服务中心  刘洋