楊冰之:數據體系--構建智慧政府的核心框架

2020-09-09 來源/作者:國脈集團
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  理解這個標題有兩個重要假設:一是數據要用體系來觀察思考;二是數據體系是智慧政府的核心框架,建不好數據體系,智慧政府就做不起來的。

  一、數據及其認知框架

  有關數據的基本哲學問題:是什么?從哪里來?到哪里去?為什么來?要做什么?目前看來數據既是生產力,也是改造力。數據正呈現幾何級增長(就像宇宙大爆炸一樣,還在不斷膨脹擴張),正在形成一個新世界--即"數據世界";數據會對人類社會正在產生非常深刻的影響,沖擊巨大、影響全面、改造深刻、且作用持久。

  當前人類社會對數據的認知還非常有限,關鍵是需要通過認知來驅動新世界的構建。這是一個本原問題--世界是物質的?還是精神的還是信息的?數據世界構成是基于我們的理念?就像軟件產品,是先有物質還是精神?是先有產品理念(概念),才能做出產品來。因此我們對數據的認知要防止盲人摸象,更不要一葉障目,既要用有望遠鏡,也要有顯微鏡,要登高望遠、洞若觀火。

  要用數據思維才能更好認知數據的價值與挑戰。數據是石油,血液和金礦等等物理世界的比喻都有助于我們的認識,但也有很大的局限性?,F在來看數據是社會發展新變量,是時代進步新動能,是快速崛起的新世界。我們要用數據的眼光來反觀現實世界,利用數據不斷解構、重構、創新、優化,通過數據和現實世界聯系在一起。

  這里需要專門講述理解數據的三個關鍵主題詞:

  一是數據體系。這是我們對世界的系統認識的關鍵,首先保證數據內在一致性。例如:當前政府數據存在各種問題,一個最重要的原因是數據的內在不一致,因為沒有標準、規范,每個業務系統數據的含義、制定、標準、應用范圍都不太一樣。要提升數據整體能力,就要理解數據的關聯醒,比如網絡、系統、數據本身、業務、數據庫、數據表、信息項、數據元、目錄、標準等都是關聯在一起的?,F在不少地方是"東做一塊,西做一塊",尚未建立起有機的內在聯系。所以,在我看來,自發建設形成的數據體系1。0在我看來已經明顯落伍了。

  二是數據治理。關鍵保證數據的流動性。很多人沒注意到"數據流動性"這個詞的重要性,數據的價值在于數據流動(數據只有流動才能產生價值),共享開放是數據流動的一種,共享是內部的開放,開放是外部的共享,共享開發的目的也是促進數據流動性。這里我們要進行數據治理,治理的核心是解決角色與責任、流程與規則、質量與效果(效能、效率、效益)問題,有些人講數據治理就只關注質量,而沒有看到角色、責任、效果及規則等重要性。

  三是數據服務。數據不是來看的,必須要用,要帶來價值,為數據服務賦能。要強調數據的利益與價值,數據的對象及其需求,通過什么樣的方法和工具賦能,把這些問題解決好后,我們就能清晰地理解數據的意義。

  二、數據體系:升級對數據認知的方法論

  數據體系,是升級我們對數據認知的方法論。我們現在看數據還是基于常規思維,或基于工業時代,或基于一個人局部對這個世界的認知,那肯定是片面的,所以我提出了"數據體系"的概念:數據體系是數據以及相關要素的關系集合,是描述和分析數據及其相關關系的框架,是數據世界的架構基礎。

  數據體系的價值。數據為何要上升到體系?因為數據不是一個簡單、孤立、靜止的事物,要反映出數據內部的復雜性、多樣性,也要反映出數據的不同層次、類別。認知好數據,要升級認知方法,從局部到整體、從自身到外部、從靜止到動態、從孤立到關聯,不能光站在自己部門看數據,要跳出自己的部門,站高一點看數據才能知道它更多的價值和意義。

  在思維方式上,要求數據體系優先于其它體系來分析?,F在很多人還在關注技術體系、管理體系、業務體系、服務體系登,卻忽略了數據體系。其實這些東西都需要先把數據體系抓牢,這樣技術體系、管理體系、業務體系、服務體系等就抓到了本質。而且數據是融合劑、催化劑和黏合劑,能有效促進各個體系之間融合、優化與升級。

  數據體系的意義深化了我們對數據世界的認知,使數據世界從無序走向有序、從孤立走向協同、從傳統走向現代。這句話很重要,我們過去看待數據多是傳統思維方式,現在要以現代化的思維方式來看待,學會跳出數據看數據,才能把數據看清楚。

  以數據體系視角來看當前數據要素與體系的關系,以數據體系為核心來構建技術體系、服務體系、業務體系、組織體系、文化價值體系,這樣才能使數字化轉型真正做好。目前數據體系1。0的特點是靜止、片面、表層、單向、技術導向、業務導向,而2。0的特點是動態、全面、深度、多維、數據導向。

  數據體系大概有三個階段:①機械運動體系階段,是單系統、單應用,這是我們現在大部分的情況;②數據生命體系階段,是復雜關聯體系,各要素關聯起來就發現數據標準不統一、技術架構不統一、數據融合較困難、數據支撐業務難等問題;③數據生態體系階段,是動態融合演進體系。

  當前大部分政府的數據體系大多發展到1。5階段,有的還停留在1。0階段,從1。0到1。5再到2。0是一個巨大的跨躍。如果沒有一個好的數據體系概念來引導,就會在1。0或1。5左右徘徊,類似猿猴到人類的進化,有一批還停留在猴子階段,因為它沒有上升到人類直立行走的方式。兩條腿還是四條腿走路,是決定一個物種的問題,其實四條腿走路還快一點,但我們在現代生態里不只是快的問題,而是你對世界的認知和創造力的問題。

  這里有一個很時髦的概念--"數據中臺",在我看來就是基于數據體系架構,在數據治理基礎上,更好地體現數據的應用和服務。沒有好的數據體系、數據治理、數據架構,就做不好數據中臺。數據中臺要求組織內在變革,沒有好的組織形態改造,就應用不好數據中臺,因為數據中臺要基于數據流來跨部門、跨環境、跨業務等。

  三、從數字政府到智慧政府:問題與挑戰

  現在是建設"數字政府",將來還要建設"智慧政府"。當前數據政府和智慧政府建設有很多問題:①體系完備性。條塊分割、信息孤島、數據應用面臨各種困難與挑戰,管理雜亂、統籌低、聯動性差;②數據質量,散(碎片化)、少(量)、亂(標準)、差(質)、死(流動);③政務服務中標準不統一、平臺不聯通、數據不共享、業務不協同等;④數據治理能力涵蓋采、存、管、用、評,但整個政務數據生命周期是斷續的,還沒有形成體系化的東西。因此亟待建立規范統一、運營高效、服務有力、業務高融合、保障到位的一體化數據體系。

  當前多數政務數據體系處于1。0階段。1。0階段的特征:①有而少用、聯而難通、通而不用、用而低效;②各個系統尚未融合,大數據、大系統、大平臺還處于初級階段;③政府數據1。0碎片、低質、分散、局部應用問題還沒有解決。

  當然我們不能否認數據體系1。0成績。政務服務上半場應該取得了很多成績,包括數據生產能力明顯增加、依賴數據的程度明顯提高、社會需求不斷激發等。但問題也不少,如數據質量低、標準化程度差,數據生產、加工、應用和治理等未形成一條龍;各種(業務、服務、技術、管理)體系相互交織與矛盾,任務、目標、角色、組織、制度相互沖突與混亂。

  經驗我們有了,要隨需而變、不斷迭代;教訓我們要注意吸取,如1。0是圍繞業務開展,忽略了數據核心問題,數據到底是為適應現狀還是改革,就是系統之間的數據跟外部怎么聯動的問題;又比如出現各自為政開發的情況,是因為出發點、動機不一樣,是為業務還是為轉型?我認為過去的模式已經過時,很難實現新的目標。

  四、智慧政府構建的數據邏輯:要點、方法和目標

  當前政務信息化的主要任務是構建數據體系,用數據思維來建好數據體系。光想建數據體系還不行,要思路到位,要有數據思維。

  方法與步驟是要以"數據體系建設"中心;抓好"數據與業務融合、治理與服務結合"這兩個基本點;著力于最小顆粒度、標準化、供需認責體系這三個標準建設,這三項光靠自己部門、某個地區還很難建好,但它是硬骨頭,是數據體系升級的攔路虎,必須解決。

  智慧政府建設的目標:①數據中心角色升級,就是從倉庫、車間到超市,我們現在不少的數據中心還不是合格的倉庫保管員,雖有很多倉庫,但倉庫存什么東西、質量好壞不夠清晰,要變成車間,然后再變成超市,提供合適的個性化服務,現在絕大部分數據中心還處于不太規范、標準、服務功能較弱的狀態。②數據融合要從物理、化學、生物到生態反應,當前數據大都是歸集在一起,但數據之間沒有發生關系,化學反應還未做到,生物反應、產生新服務更沒有做到,數據是要把軟件和規則融合在一起,才能有高質量數據。

  關于數據體系和數據政府建設的好壞,我這里提出一個標準,即"一網通辦"是檢驗當前數字政府的唯一標準。"一網"是載體,要做好"一網"就要做好大數據、大系統、大平臺;"通辦"是目標,要跨地區、跨部門、跨層級、跨系統;結果是數字政府,"一網通辦"就是要讓政務服務像網購一樣便捷。

  "一網通辦"作為抓手,可帶動政府整體數據能力建設;作為目標,聚焦聚氣聚神,也有助于解決數據與業務兩張皮問題。浙江和上海在這塊做得比較好,浙江省的口號是"最多跑一次",是以辦事來帶動數據體系建設的典型,上海的"一網通辦"被國家層面高度認可。

  "一網通辦"的本質是建立起數字化服務體系。數字化是前提,要把數據用對用活用足,通過"一網通辦"賦能政府、企業和公眾。"一網通辦"要實現數字化,首先要有數據,數據與業務是一體兩面,做好"一網通辦"核心在數字化方面發力。"一網通辦"需要我們有長跑的耐心,更需要有多重要素有機集成的能力。

  國脈集團推出的各種數據系統(如政府數據體系,國脈數據母體等),就是從數據思維出發,構建數據體系,不斷促進數據應用,歡迎各地政府應用和相關機構合作,共同促進我國數字政府更好更快建設。

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責任編輯:hongqiong
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