為了讓全國各地的人民群眾，都可以無障礙地享受到祖國繁榮發展與社會全面進步帶來的生活水平提升，我國已經在多個地區的一些職能機構中滲透和運行了智慧城市的底層架構。

對于政務服務，社會角色的多樣性決定了多樣的事務辦理類別，不論是公司還是個人，申請、申報、繳納、登記、審核……這些看似瑣事，確與生產生活息息相關。全面推進智慧政務建設就是為了讓人們在辦每一件事的時候都如人意；在時間、空間、效率方面讓人民與政府部門都舒心。

完整、全面的智慧城市是政務大數據化的終極目標，小億在以往工作中積累了諸多政務數據化領域的專業經驗，對于如何幫助職能部門治理并完善政務大數據、政務大數據建設應該包含哪些內涵等，今天就從其歷史講起，分享給大家。

一、政務大數據也有3個歷史關鍵期
1.第一階段：無紙化辦公與政務公開
該階段的標志年是2000年，以辦公自動化、專項業務應用和雙門戶（互聯網門戶、政務網統一信息/應用平臺）作為建設內容的重點。本階段以政務電子化、政府上網和政務服務一體化為主要特征。在政務工作電子化之后，出現了兩個突出問題：內部辦公打印紙“貴”（該打印的一樣也沒少）、網站年年考核評比、內容更新“老大難”。

之后電子政務的進一步發展逐漸聚焦于區域電子政務/行業電子政務，其標志年是2004年，三網、四庫、十二金，在G2G的基礎上，由內而外開始有了G2C和G2B，實現了初步的“聯接”。

2.第二階段：應急指揮、數字城市與智慧城市
該階段的標志年是2008年，跨機構、跨部門協同（含指揮、調度），城市公共資源、基礎設施數字化，實現綜合治理。關鍵詞是“整合”、“云化”、“協同”、“智慧”、“互聯”。

在政務領域提的是“智慧政務”，以數字城市、市民一卡通、應急指揮、一站式行政服務大廳、全程網上政務服務、網格化治理、數據中心為主要建設內容，以城市整體、全局的視角，綜合運用物聯網、虛擬化、云計算等信息技術，提供協同、高效、綜合的政務服務能力，智慧城市具體到智慧政府上，本質上是以“政務互聯網+”為重要展現形式的，政務網絡化是其主要特征。

3.第三階段：政務共享融合，實現智能化
以大數據、機器智能、區塊鏈等技術應用為特征的新階段，即現階段。該階段的標志年最早可以追溯為2012年。以數據視角來看，本階段已經基本完成了政務大數據的數據積累、匯聚和數據加工、治理階段（標志年為2016年）。在政務信息化和智慧城市建設的基礎上，政府越來越重視政務數據的綜合治理、價值創造以及基于政務數據的模式創新。

從宏觀面來看，當前發展階段仍處于更好的提供“響應式”服務層面，如便民惠民的“一站式”。但至少還有兩個階段要走，一是常規政務服務的精準化，二是主動政務服務的常態化。當然，這兩個階段也可以合而為一，精準服務和主動服務將是重點。

二、政務大數據的本質：為人民服務
政務廣義來講，可以涵蓋政府主導或參與開展的所有事務和社會活動。我們政府所倡導的政務是以社會服務為導向的，公民、法人、外國人和社會組織是重要的服務對象。

而政務大數據的本質是圍繞政務本身，所以政務大數據的運營是一種政務工作模式，其價值是要從根本上解決問題，而非為了智慧化而制造問題。政務大數據運營的根本宗旨不是運營數據、不是迭代算法、更不是打造應用場景，而是有益于民，是收獲相關各方認可的綜合收益。整個進程從政務服務觸手可及，到政務服務協同、高新和創新，最終讓政務大數據“會說話”。

三、政務大數據建設助力落實民生建設的3個幫助
1.實現政府業務智能化，助推民生服務更貼心
從現實工作來看，政府單位會掌握各種各樣的數據，但對數據還是淺層次的應用，出現了機械填報、重復填報的問題。數據和業務的有效融合有助于避免重復報送、反復審核，各系統過多分設標準，統計口徑不一致從而形成封閉數據島等情況。同時通過聚焦在數據互聯互通、數據治理、主題庫/專題庫重要設施等建設，優化數據資產管理的數據運營能力能實現政府業務更加智能化，解決民眾辦事難的問題。

2.助力規劃決策更科學化
在建設政務大數據的過程中，從密切聯系的、宏觀的角度構建城市基礎數據庫，并對數據進行多維度分析與挖掘，有助于我們加深對城市的認識和了解，進而更深入的認識隱藏在背后的規律，實現重點突破，為科學配備公共資源，避免輿論風險點，走出管理盲區提供有力的數據和事實支撐，最終避免“拍腦袋”政策。

3.助力城市經濟發展與營商環境更優化
數據的價值不僅僅是政務服務、智慧城市的價值，還包括對于產業發展、宏觀經濟分析，產業結構調整，數據惠民等等應用都發揮了巨大的作用。數據資源管理成為政府工作的一個重點。比如招商引資，通過大數據、人工智能等手段，招商大數據平臺通過挖掘超過1億國內外市場主體全景動態數據庫，并篩選出戰略性新興產業、文化產業、智能制造、生物醫藥等幾百個多個招商專題庫，針對每一個產業專題庫，梳理出準確的產業招商圖譜、產業投資地區和重點企業名單及畫像信息。通過當地經濟發展云圖和需求分析，可以形成供給側改革的路線圖和具體的產業調整的戰略性方向。

四、政務大數據建設包含哪些內容？
政府服務的本質是如何高效處理審批業務，核心圍繞政務服務五大環節，申請、受理、審核、辦結、反饋。

應用模型中，各環節高效穩定地運行，依托以下各應用平臺：
1.在線服務門戶
將跨地區、跨部門的政務服務條目以資源目錄的形式統一展示、發布，對申請人提交的政務服務申請進行預審核，包括與政務服務數據共享平臺進行數據驗證、身份比對等，發送至政務服務管理平臺進行處理，最后再將受理結果等信息通過共享交換平臺反饋申請人。

2.政務服務管理平臺
實現將申請人提交的政務服務材料通過共享交換平臺提交給業務系統，以便工作人員后續處理，同時還實現將業務辦理系統辦理過程狀態和辦結結果及時推送反饋給在線服務門戶，并實現全流程高效監管。

3.業務辦理系統
打通跨地區跨層級業務部門信息化壁壘，形成統一標準、邏輯統一的業務辦理流程，通過共享交換平臺獲取相關審核信息后進行業務辦理，將辦理過程和結果信息推送至政務服務數據共享平臺，并通知政務服務管理平臺及門戶公開。

4.共享交換平臺
實現數據獲取及匯聚，包括政務服務事項、電子證照等數據，以及來自互聯網政務服務門戶的信息、政務服務管理平臺受理信息、業務辦理系統辦理過程和結果，實現與人口、法人、電子證照等基礎信息資源庫的共享利用。

5.統一大數據處理平臺
實現數據的清洗、加工、處理，進行數據治理，實現政務信息資源及數據的全生命周期管理，并支撐國家基礎信息資源庫的建設、管理和運營維護等作用。

6.大數據決策分析系統
針對基礎類信息資源，包括公民的基本身份信息各維度信息等用戶畫像分析，以及結合社會、經濟、環境等各領域數據深度融合，幫助政府部門更好的監管和決策；針對政務業務過程中產生的業務類信息資源數據，大數據實施分析業務開展情況報告及時更新業務質量，反饋績效，更好地改進提供優質服務。

五、現階段，政務大數據建設常見的5點困難
近幾年我國各級、各地方政務信息化的建設主要圍繞“互聯網+政務服務”主題如火如荼地開展，經過幾年的建設，碩果累累，但同時也要看到與早期規劃相距甚遠等現實問題的發生，表現在：

1.煙囪孤島
各級各地政府部門在歷史信息化建設過程中積累了大量成果，這些成果在政府部門內部縱向拉通和橫向共用方面十分不暢，存在嚴重的部門壁壘，導致各自業務系統信息成為孤島，無法打通業務數據，發揮最大效能。

2.重復建設
伴隨著新興技術大數據、云計算等集約化理念的落地，一定程度緩解了部門間的重復建設現象，減輕了投入的成本，但重復建設大數據平臺、云平臺等現象又作為次生現象發生，某種程度又催生了重復建設的情況。

3.管理困難
由于各業務系統承建部門的建設標準不統一、數據口徑不一致，數據類型、數據標準差異過大，導致數據無法融合，無法發揮它的最大價值，使業務及伴隨業務產生數據的管理難度增大。

4.安全隱患
現如今政府在倡導數據開放的同時，數據安全問題變得越來越迫切。政府掌握大量個人、法人、政府部門甚至國家核心機密等信息，但政府部門在信息化建設和運營過程中，往往沒有合理、合法、合規的規范確保數據的安全，導致數據泄露事件頻繁發生。

5.低價值密度
局部或小范圍的數據融合產生價值有限，最大化提升數據可利用價值，需要更好地規劃如何打通匯聚和融合，打通大范圍數據，以系統性思維解決局部問題，提高資源利用率，輔助支撐分析監管部門的管理和決策。

六、億信華辰助力政務大數據實現精細化治理
數字化時代，政府部門在面向百姓提供政務服務過程中會產生高價值密度的數據，而如何開發這些數據，讓信息互聯互通、整合共享、高效利用，是政府服務能力現代化的重要支撐，也是國家競爭力的體現。而億信華辰旗下的數據治理產品睿治能更好的幫助政府實現精細化治理、提升行政辦事效率。

1.數據共享管理
政務數據共享管理包括數據資源目錄體系和數據交換平臺建設兩個部分。數據資源目錄體系是通過對政務信息資源依據規范的元數據描述，按照一定的分類方法進行排序和編碼的一組信息,用以描述各個政務信息資源的特征，以便于對政務信息資源的檢索、定位與獲取。政務信息資源目錄是實現政務信息資源共享、業務協同和數據開放的基礎，是各政務部門之間信息共享及政務數據向社會開放的依據。數據交換主要實現各部門系統間無縫共享數據，實現跨部門、跨層級、跨區域的數據交換。

睿治平臺中的數據交換

2.元數據和主數據管理
政務數據治理過程中，按照元數據的用途，可分為技術元數據、業務元數據和管理元數據。技術元數據是治理過程的基礎保障，業務元數據是表述映射業務的實質內容，管理元數據是整套體系運作的規范保障。元數據體系的建立是政務數據治理過程關鍵環節如數據標準、數據質量等的運行基礎，決定了政務數據治理體系的規范程度和治理效能。

睿治平臺中的元數據管理

主數據是描述政府或組織內核心業務實體的數據，如企業或社會組織基礎信息等。主數據管理通過規范體系建立和技術組件功能，保障核心數據的完整性、一致性和準確性，支撐政務數據治理體系的管理基礎，使得治理體系可以更快更好地適應治理需求的迭代升級。

3.數據質量管理
數據質量管理是數據治理的重要過程。數據質量可從完整性、規范性、一致性、及時性、準確性、唯一性、關聯性等質量指標體系角度進行跟蹤評估。數據質量保障的主要工作還包括制定數據缺失檢查、波動性檢查、完整性檢測、重復率檢查、一致性檢查等算法規則，并基于規則對數據進行檢查稽核，按照統一的轉換規則進行加工處理，形成標準統一、有機關聯、歸屬清晰的數據資產。政務數據質量評估和處理結果需要定期形成數據質量分析報告，便于數據治理成果持續改進提升。

睿治平臺中的數據質量管理

4.數據標準規范體系
數據標準是保障數據的內外部使用和交換的一致性和準確性的規范性約束。數據標準規范是數據治理的重要依據，數據標準從通用性角度通常分為通用標準和行業標準，用于統一描述對象的屬性，統一元數據和數據元的名稱、類型、長度、內容、范圍等。通用標準主要包括人、企業信息等核心信息的描述。行業標準特指某個領域的數據內容，專業性、業務性比較強，如醫療、交通、公安、應急等數據。數據規范通常指數據清洗、加工、存儲、分析、共享過程中的操作準則或指南。

睿治平臺中的數據標準管理

5.數據資產管理
數據資產的公認定義是指由政府或企業擁有或者控制的，能夠帶來價值體現的，以物理或電子的方式記錄的數據資源。在政府或企業等組織中，并非所有的數據都構成數據資產，數據資產是能夠為組織產生價值的數據資源。數據資產管理通過數據資產定義、數據資源管理、數據資產生命周期管理、資產地圖、資產標簽、數據資產分析與評估、數據資產應用管理等方面的實施，實現和保障數據資產的全生命周期閉環管理，提升數據價值利用效率。

睿治平臺中的數據資產管理