2022年10月28日,国务院办公厅发布《全国一体化政务大数据体系建设指南》(以下简称《指南》)。
《指南》明确了全国一体化政务大数据体系的分阶段建设目标,有利于在全国构建标准统一、布局合理、管理协同、安全可靠的政务大数据体系,并不断发挥政务数据在提升政府履职能力、支撑数字政府建设以及推进国家治理体系和治理能力现代化中的重要作用。
第一阶段目标是在全面摸清政务数据资源底数的基础上,初步建立政务大数据管理机制、标准规范、安全保障体系,立足于解决政务大数据体系的基本能力问题。第二阶段进一步完善这些能力:一是覆盖范围扩大,政务数据资源全部纳入目录管理,政务数据共享需求普遍满足;二是数据质量提升,一数一源、多源校核等数据治理机制基本形成,政务数据标准规范更加健全;三是管理安全高效,数据资源实现有序流通、高效配置,数据安全保障体系进一步完善;四是应用赋能显著,政务数据与社会数据融合应用水平大幅提升,大数据分析应用能力显著增强,有效支撑数字政府建设,推动经济社会可持续高质量发展。
《指南》通过全局谋划、整体布局,提出了全国一体化政务大数据体系的总体架构,在继承现有的平台与系统的基础上,充分整合利用各地区各部门现有数据资源,推进政务数据共建共享共治。
全国一体化政务大数据体系建设注重国家平台与地方和部门平台关系,以及与相关系统的关系。其中,国家政务大数据平台是全国一体化政务大数据体系的核心节点,与国务院部门政务数据平台互联互通,与地方平台对接,同步数据目录,支撑按需调用。同时,充分利用全国一体化政务服务平台、国家数据共享交换平台和国家“互联网+监管”系统现有资源和能力,建设政务数据服务总门户;依托国家电子政务内外网开展数据共享;与全国一体化大数据中心协同创新体系融合对接,充分利用云、网等基础资源;对接党委、人大、政协、纪委监委、法院、检察院和军队等机构数据,按需接入供水、供电、供气、公共交通等公共数据和社会数据。
在数据安全方面,《指南》指出,政务数据安全保障能力亟需强化。
《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》、《关键信息基础设施安全保护条例》等法律法规出台后,亟需建立完善与政务数据安全配套的制度。数据全生命周期的安全管理机制不健全,数据安全技术防护能力亟待加强。缺乏专业化的数据安全运营团队,数据安全管理的规范化水平有待提升,在制度规范、技术防护、运行管理三个层面尚未形成数据安全保障的有机整体。
在第二章第二节“基本原则”中,《指南》提出,坚持系统观念、统筹推进。加强全局性谋划、一体化布局、整体性推进,更好发挥中央、地方和各方面积极性,聚焦政务数据归集、加工、共享、开放、应用、安全、存储、归档各环节全过程,切实破解阻碍政务数据共享开放的制度性瓶颈,整体推进数据共建共治共享,促进数据有序流通和开发利用,提升数据资源配置效率。
坚持整体协同、安全可控。坚持总体国家安全观,树立网络安全底线思维,围绕数据全生命周期安全管理,落实安全主体责任,促进安全协同共治,运用安全可靠技术和产品,推进政务数据安全体系规范化建设,推动安全与利用协调发展。
满足安全保障一体化的要求。以“数据”为安全保障的核心要素,强化安全主体责任,健全保障机制,完善数据安全防护和监测手段,加强数据流转全流程管理,形成制度规范、技术防护和运行管理三位一体的全国一体化政务大数据安全保障体系。
《指南》还提出了全国一体化政务大数据体系包括三类平台和三大支撑。三类平台为“1+32+N”框架结构。“1”是指国家政务大数据平台,是我国政务数据管理的总枢纽、政务数据流转的总通道、政务数据服务的总门户;“32”是指31个省(自治区、直辖市)和新疆生产建设兵团统筹建设的省级政务数据平台,负责本地区政务数据的目录编制、供需对接、汇聚整合、共享开放,与国家平台实现级联对接;“N”是指国务院有关部门的政务数据平台,负责本部门本行业数据汇聚整合与供需对接,与国家平台实现互联互通,尚未建设政务数据平台的部门,可由国家平台提供服务支撑。三大支撑包括管理机制、标准规范、安全保障三个方面。
《指南》从加强组织实施、推进数据运营、强化督促落实和鼓励探索创新等四个方面保障全国一体化政务大数据体系建设全面快速推进。
《指南》在运营层面注重专业数据人才队伍建设,提升关键少数领导干部群体的数字素养,培养数字思维,夯实数字技能,补齐数据运营过程中“木桶效应”的短板,结合数据应用场景,明确政务数据运营规则和主体责任,建立专业化、规范化的数据运营管理队伍。
在落实层面要求各地区各部门以全国一体化政务大数据管理和应用评价评估体系为标准,加强政务数据管理与应用,将数据的使用、流通、效能情况与政府绩效关联,激发各地区各部门主观能动性,加强监督管理责任,保证数据完整性、安全性。在创新层面鼓励各地区各部门开展制度创新、模式创新、应用创新,实现业务流程再造和优化升级,通过试点先行的方式,深度探索政务数据在重点领域的应用,结合新技术深度挖掘数据价值,避免数据违规使用、伦理和隐私泄露等问题。
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