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领导挂帅、管运分离 ...... 政务云建设成功的几个“小秘密”

亿欧网 09-20

本文转载自微信电子政务智库,原出处《中国工程咨询》,原作者周亚 / 李东 / 王翠,原标题:《对北京市政务大数据建设与发展的建议 》,亿欧智慧城市对文章进行二次编辑,供读者参考。

一、大数据发展背景

(一)对大数据的理解

大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合。当前,大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,并从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。

随着政务服务不断向数字化、智能化发展,各级政府积累了大量与公众生产生活息息相关的数据,并成为社会上最大的数据保有者。随着大数据技术的不断成熟和市场应用创新发展,政务大数据将成为政务服务的创新源泉。

(二)发展大数据已成为国家层面的战略意志

2015 年 8 月,为全面推进我国大数据的发展和应用,加快建设数据强国,国务院出台了《促进大数据发展行动纲要》(国发 [ 2015 ] 50 号),系统部署了我国大数据发展工作,至此,大数据成为国家级的发展战略。2016 年 12 月,工业与信息化部发布了《大数据产业发展规划(2016-2020)》,明确了我国发展大数据产业的迫切性、存在的问题以及发展目标。

近几年来,大数据相关政策逐步细化落地。国家发展和改革委员会(以下简称国家发改委)、生态环境部、工业和信息化部(以下简称工信部)、公安部、水利部、民政部、教育部、国家卫生健康委员会、林业局、中国银行业监督管理委员会等陆续出台了关于大数据发展的政策文件,大数据产业相关的政策内容已经从总体指导规划逐渐向公共安全、环保、教育、交通、卫生健康、金融等各大行业、细分领域延伸。

二、对贵州省、广东省大数据发展经验的研究

除了国家层面,我国各省市近年来也相继出台相关政策规划,积极促进当地大数据产业发展。本文选取贵州省和广东省作为研究对象,通过实地调研和资料研究,学习、了解两地区在大数据的汇聚、管理、应用、安全、标准等方面的成功经验和遇到的问题。

(一)基本情况

总体来看,贵州省、广东省在大数据应用方面走在全国前列,对信息化和大数据工作高度重视,敢于超前布局,通过数据汇聚共享、新技术应用、体制机制改革创新等手段,在利用大数据提升城市治理水平,推动数字经济发展等方面取得了突出成效。

2014 年 5 月,贵州省成立贵州省大数据产业发展领导小组。2016 年 1 月,颁布全国首个省级大数据地方法规《贵州省大数据产业发展应用条例》。2016 年 2 月,国家发改委、工信部、中央网信办发函批复,同意贵州省建设国家大数据(贵州)综合试验区,这也是首个国家级大数据综合试验区。贵州省将大数据综合试验区定位为全国数据汇聚应用新高地、综合治理示范区、产业发展聚集区、创业创新首选地、政策创新先行区。2017 年 2 月,贵州省公共服务管理办公室更名为贵州省大数据发展管理局,是省政府直属的正厅级大数据行业管理部门。

2014 年 3 月,广东在省经济和信息化委员会下设广东省大数据管理局。广东省按照 " 管运分离 " 的原则,打造统一安全的政务云平台、数据资源整合和大数据平台、一体化网上政务服务平台,构建大平台共享、大数据慧治、大系统共治的顶层架构和省级统筹、整体联动、部门协同、一网通办的 " 互联网 + 政务服务 " 体系,打造了 " 数字政府 " 建设管理新体制;深圳市以破解城市发展难题为目标,构建了集城市大数据运营、城市规划、综合管理、应急协同指挥等功能为一体的深圳城市运行管理中心。

(二)主要经验与启示

1. 机制体制保障是关键

一是领导挂帅。如:贵州省实行 " 三级云长制 ",由常务副省长任总云长,各副省长任分管领域云长,明确分工和责任;广东省由省长亲自部署大数据体制改革工作,解决大数据统筹协调力度不足的问题。

二是管运分离。即 " 政府管理、企业运营 " 模式,如:贵州省由省大数据局负责行政管理,云上贵州大数据产业发展有限公司(正厅级大型一类国企)负责建设运营;贵阳市由市大数据委负责行政管理,贵阳块数据城市建设有限公司负责云平台和管道服务的建设运营;广东省由省信息中心负责行政管理,数字广东网络建设有限公司(民营企业)负责建设运营。

三是大力督办。如:广东省 " 畅通工程 " 数据汇聚由省编办负责督办,整体大数据汇聚工作由省政府办公厅负责督办,全省信息系统整合工作由省政府办公厅每月督办,省审计厅进行补充检查。

2. 数据汇聚共享是基础

一是数据汇聚。如:贵州省和贵阳市 " 迁云即汇聚 ",通过组织迁云攻坚会战、现场观摩负面典型等方式,强力推动系统上云,目前贵州省上云系统超过 600 个;广东省通过 " 摸家底 ",开展各部门数据的普遍汇聚,建立负面清单制度," 不管是否有用,先行实现汇聚 "。

二是自行采集。如:深圳市将人口、法人、房屋的数据采集职能赋予市经济贸易和信息化委员会,所有自然人和法人均落到房屋上,并组织 2 万网格员每天在路面采集更新,确保数据的动态准确。

3. 加强数据应用是核心

一是以平台为基础支撑跨部门应用。如:贵州省以 " 云上贵州 "APP 为基础,接入 21 个政务部门、3800 个民生服务事项,实现 " 一次申请、即可办结 ";广东省以共享交换平台为基础,支撑了 30 多个跨部门协同应用。

二是以数据为基础支撑各主题分析。如:深圳市以人口、法人、房屋基础库为基础,支撑各部门开展主题分析,同时通过应用对数据不断进行更新和校核,使数据 " 越用越准 "。

三是组织各部门共同开展应用建设。如:贵州省组织全省 " 观云活动 "" 评云活动 ",鼓励引导各政务部门和社会企业参与大数据的应用建设和评价,并由贵州大学牵头研究制定了全省政务应用评价体系;贵阳市组织各部门提出了 100 个应用场景,涉及政用、民用、商用 3 类。

三、推动北京市政务大数据建设及应用的几点建议

北京市是全国数据资源最多、信息化基础最好、信息化人才最为集中的区域,理应在大数据创新应用方面起到示范引领作用。要深化 " 数据已经成为新的生产资料 " 认识的重要性,坚持首善标准,牢固树立敢闯敢试、争创一流、争当标杆的意识,利用大数据的理念和方法提升城市的精治、共治和法治水平,以信息化驱动引领首都高质量发展。

一是加强改革创新,形成具有北京特色的政务信息化统筹和大数据管理机制体制。

新型智慧城市建设中,大数据整合融通交通、环保、城管、安防等各个方面,涉及层面广,统筹难度大,触及各部门深层次利益,亟需建立健全机制体制保障,加大统筹力度,加强各部门合作。笔者建议充分吸收借鉴外省市在大数据创新应用方面的先进经验,立足北京实际情况,进一步研究、完善智慧城市建设的顶层设计,借助市级机关搬迁契机,在前期工作的基础上,加强对全市委办局存量政务信息系统和数据项以及信息化机构设置情况的全面摸底和梳理,借鉴学习外省市在强化省市区联动、先行试点、以点带面等方面的成功做法,按照 " 边统筹、边汇聚、边整合、边应用 " 的原则,强化统筹管理,充分发挥各区、各委办局的积极性,鼓励各区、各委办局因地制宜地开展大数据创新应用试点,着力推动各委办局数据资源集成共享,打破信息孤岛。同时,利用城市副中心建设契机,探索契合大数据时代的新型智慧城市管理机制和管理方式,进行体制改革,逐步完善符合北京特点的管理机制体制。

二是夯实基础平台,注重制定统一的技术标准和数据标准。

加快制定大数据平台建设和应用的技术方案,完善法人、人口、宏观经济和地理信息四大基础数据库和水、电、交通等公共专题数据库,为应用试点示范工作提供数据支持,加快建立统一的大数据平台。利用市级机关搬迁契机,有序地推动各单位信息系统统一迁移或备份到云平台,通过统一入云实现对各单位信息数据的汇聚。同时,在有条件的区域开展试点并逐步推广,打造区级大数据平台,联通市级大数据平台,积极整合简化业务流程,打通区级部门间应用系统,吸引全社会参与,推动各领域实现数据共享。在此基础上,发挥北京科研院所多、科技实力强的优势,加快制定统一技术标准、统一数据标准和统一数据接口工作,规范数据汇聚、管理和应用的过程和行为,为数据接入、清洗、融合和分析等提供统一标准,使数据真正落得下、管得住、用得好。

三是强化政企合作,形成共促发展的良好局面。

既强调政府在规划引导、业务协调、监督管理等方面的重要作用,又发挥互联网企业、基础电信运营商和咨询机构的技术优势,政企携手共促政务信息化统筹建设。借鉴贵州省和广东省的经验,积极发挥骨干信息技术企业在资金、技术、人才方面的优势,探索建立政企合作的运营模式,提高工程咨询、工程设计、项目建设、新技术利用、运维服务等工作的专业化水平,推动信息化的资产性建设转化为服务性购买,促进政务信息系统实现由分散建设向共建共享的模式转变。在大数据平台的建设方面,充分发挥好优势企业参与建设的积极性和运营主体作用,有效结合政府数据和企业自身掌握的数据,形成真正的大数据。

四是加快构建长效工作机制,为信息化和大数据工作提供长期保障。

城市信息化和大数据工作是一项长期性、复杂性工作,要积极研究建立长效工作机制,确保工作不间断,改革不反复。要明确大数据管理规则,明确相关主体的权利、责任和义务,明确政务信息数据的归属,加强大数据平台知识产权保护,加强对阻碍数据汇聚共享、滥用数据和泄露国家机密、商业秘密、个人隐私等行为的惩戒,为大数据工作提供有力的法治保障。建设大数据工作的考核评价体系,将大数据工作列入重点督查考核事项,加强考核结果运用,强化激励和问责。全面开展大数据工作业务培训,提升各级人员利用大数据的意识和能力。加强专业人才培养,建设一支既精通政府业务又善于运用互联网技术和信息化手段开展工作的复合型人才队伍。加大宣传推广力度,调动公众、企业、社会组织等多元力量参与大数据的建设工作,增强公众对信息化建设和大数据工作的认同感。

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