大数据共享平台的建设与运作策略

　　第 5 章 大数据共享平台的建设与运作策略

　　从上一章的内容中我们可以看出，政府大数据共享平台的建设是一项工作量巨大的工程。虽然其收集的原则并不复杂，但涉及到具体的建设、运作乃至如何规避风险等方面，却是极其系统的，需要各部门的整体性配合才能达成。在本章中，笔者将从数据安全、运作过程、建设策略等三个维度进行论述，详细展示大政府大数据平台的建设与运作策略。

　　5.1 政府大数据平台的建设

　　平台建设的工作涉及到人事、技术、资金等方方面面。要完成数据平台建设，有两种方式。第一种方式是由上而下、从中央至地方政府进行全盘建设；另一种方式时由下而上、从地方政府开始最后集结成一个统一的数据平台。不论是哪一条路径，以下四类建设工作必不可少，包括组织建设、数据应用平台建设、资源投入建设、基础设施建设。下面我们逐一进行论述与讨论。

　　5.1.1 数据应用平台建设

　　为实现政府部门间的信息资源共享，需要建设省部级乃至国家级的大数据应用平台，该平台承载政府部门的信息资源，并对信息资源进行加工、分析，服务于政府业务和社会公众。第一，发展互联网数据中心，尤其是政府网络的建设要放在更为重要的位置上。齐头推进中国互联网建设与政府网络建设是十分必要。各政府门户网站、内部信息网站的建设仍然有所欠缺，在整体网络建设的同时，要改进政府信息门户的建设。随着 4G 时代与云计算的发展，政府数据平台也应该进一步更新。已有的政府门户网站很多已经过时，跟不上时代潮流。

　　第二，国家级信息化主管部门需要牵头，以中央一级为核心开始（中央与地方数据不分主次），建设一个系统一致的大数据平台。中央级的国家数据平台一旦建立，这样一来就会改变传统的信息共享模式。如前所述，传统信息共享是基于政府单位间的、或科层上下级之间的。但是一旦存在一个核心的大数据平台，一些政府单位行动时可以直接依据数据进行科学判断，规避部门间的时间交易成本。这意味着信息资源共享模式上发生了变革，实现了从传统的部门间协商信息资源共享模式，改为"部门-大数据平台-部门"模式，这样可以保证数据的一致性、权威性。同时，搭建大数据平台时可以设置为公共数据部分和部门特需部分，为有需要的部门和单位提供大数据分析、预测报告，为政府决策和评估提供科学的依据。大数据平台信息采集上可以充分利用云计算技术，整合现有的网络、硬件设备和数据资源，初期对分散在各部门的数据进行抽取和索引，数据存储仍在政府部门，随后逐渐将数据存储箱大数据平台集中，最终建立一个为各部门保存、查询数据、分析数据提供强大的云端平台。

　　5.1.2 组织机构建设

　　国家信息化领导小组应对全国信息化组织建设的现状进行改革，设置有力的组织队伍。这只队伍应将常规性与非常规性结合。单纯用常规组织维持信息平台的成本太高，但一旦完全不设常规人员又无法应对突发性事件。组织队伍中必须要有中央力量，辅助以地方力量。在国家层面需要建立一个与其他国家部委平级的国家信息化部门，类似于国家网信办的一个半正式组织（但又不完全等同于国家网信办）。在省级政府设立政府大数据分管机构，主要负责落实国家规划和标准，组织建设管理本级政府大数据项目，协调其他部门开展信息资源共享工作，对下级部门进行指导，对数据进行审核监督。在市、县级政府设立大数据基层管理机构。

　　5.1.3 资源投入建设

　　资源投入建设是平台总体建设的一大难点。但是我们也应该看到，如何国家级的信息平台建立了，也就能规避以往数据信息重复建设的浪费，长期节省下来的经费肯定要大于总体平台建设的经费。在财政资金使用方面，统一由国家级信息化主管部门分配，由信息化主管部门制定项目建设计划，并组织建设。

　　各地方信息化主管部门根据上级要求和本级建设需要，向本级政府申请建设资金，组织项目建设，系统建设统一由本级行业部门向政府信息化主管部门申请，经审批后进行建设。在财务监督方面，建立完善的资金使用监督机制，可以由人大为主的第三方定期对资金使用进行监督，并且定期向社会公布。确保财政资金用到实处，不能造成浪费或寻租。

　　5.1.4 基础设施建设

　　以江西省为例，省市县各级政府部门的工作人员人均拥有电脑一台以上，加上乡镇、街道一级，基本的电脑设施是可以满足的。而实际上更为关键的，是服务器、连接系统以及存储系统的建设。这方面的财务支出并不是太大，可以通过全省甚至全国范围内的整合完成。同时，将分散在各部门的信息化基础设施，在管理上逐步整合入本级大数据平台，在物理层面一些基础设施仍可以由部门保管，利用云计算技术实现服务器和存储资源的统一调配，实现基础设施的充分利用。

　　5.2 大数据平台的运作策略

　　组织建设、数据应用平台建设、资源投入建设、基础设施建设等工作展开后，还需要对大数据平台进行运作管理，其中涉及的细节更加繁琐。数据收集与整理，技术安全与维护，效果反馈与评估，都是重中之重的工作。

　　5.2.1 数据收集与整理

　　数据收集与整理是数据共享平台建设的基础。数据要求规模性、覆盖性以及及时性，否则有碍决策效果。为了保证数据的有效，建立有效决策基础，应建立制度性的、常规性的数据资料整理规范，有效维护，保证长效机制的运作。

　　共有四点基本策略如下：

　　第一，要注意有效和及时的更新和废弃数据。虽然"大数据"并不完全排斥废弃数据，但如果无效数据过多、比例过大，必然会引起数据结论产生偏颇。尤其是数据时代发展极快 GB 时代即将过去，TB\PB 的数据时代即将到来，应该及时清理无效、废弃的数据。

　　第二，每一类数据要进行清晰分类，并注明来源。如前所说，我们已经对政府数据做了分类描述。如果在存储数据的时候，能够清楚的将数据定位，那么政府部门在使用数据并作出决策的时候，就更容易找出问题症结，对症下药。

　　第三，对政府数据平台中的共享资料要有逐级审核系统。中央、省、市、县各级部门要建立一些数据录入原则，过期数据、违反国家安全原则的数据不予录入。各部门要有常规人员对数据进行统一管理、筛选。

　　第四，清晰化数据使用权限，分清内部使用与外部使用的权限。外部使用的数据可以公开，供大众公平公开使用，一些涉及国家机密的数据应该归纳如内部系统。注意数据安全是大数据共享平台建设过程中必须贯彻的原则。

　　5.2.2 技术安全与维护

　　数据安全与数据维护是平台运营过程中的关键工作。在上述"数据收集与整理"的策略叙述中，已经提及了安全原则。而保证安全的关键在于技术的高端程度。在笔者看来，要注意三点策略：一是内外结合。即核心数据、涉密数据必须由政府内部人员掌控；而普通的大数据管理可以外包给社会、市场进行管理。

　　二是软硬兼施。即在软件力量的建设与投入上要至少保持与硬件设施投入的水准持平。三是上下协同。上级政府部门与下级政府部门之间要注意数据保管、使用权力的分配，不要让行政权力过多的渗透进数据平台中。因为数据平台本身的建设需要开放的态度。权力干涉过多，一些数据可能就无法进入到平台中来。

　　此外，在维护数据、管理数据的过程中，要注意应对中国政府电子政务中本身就存在的那些问题。例如，政府部门职能分割严重、重复建设导致的浪费过多。那么，在平台建设过程中，就应该注意打破以往的职能割据困境。一方面通过上下级政府协同，完成数据汇总的工作；另一方面通过技术处理，排除重复建设的数据。

　　5.2.3 效果反馈与评估

　　数据平台建立之后，并不是一劳永逸的。如果数据共享不成功，或者大数据没有起到预想的效果，那么平台建设就是失败的。因此，应该及时展开数据反馈与评估的工作。这种评估工作主要包括四种评估活动，如下：

　　第一种是数据收集评估。对于数据来源，数据规模，数据重复输入的可能性等等方面，均需要做出评估。如果收集的数据是异质且具有高度可信性的时候，那么相应的决策也更为科学。因此，决策的科学性取决于数据本身，数据收集评估工作也就显得十分重要。

　　第二种是数据开放与闭合程度的评估。大数据共享平台建设中的主题之一是"共享",如果共享的主体太少，那么这一工程的建设初衷就没有达到。必须在平台建设之后，对参与主体的多少、性质、规模进行评估。但是，同时也要注意保密性数据是无法充分共享的，不同性质的政府单位能够使用涉密数据的权利有所不同。因此，还必须对数据可开放性或保密程度进行评估，定位好保密级别之后，再去决定数据应该开放还是有限的闭合。

　　第三种是日常管理评估。大数据共享平台的运转需要一些常规力量来维持。常规性的工作人员应该是一种比较辛苦的工作。如果他们工作努力，应该能保证数据扩展、力图使数据安全并维持平台运转。所以，应该也对平台日常管理的工作进行评估。

　　最后，要对平台的运转绩效进行评估。应该统计各政府部门使用大数据的频次，并对使用效果进行跟踪访谈，随时发现大数据的优势与劣势，并对不足之处进行补救。评估大数据共享平台的绩效，目的是维持平台的长效机制，使政府部门能在新的时代中不断利用大数据这一利器。

　　5.3 数据大平台安全建设策略

　　政府数据大平台的安全建设问题必须用专门的篇幅来予以论述。由于政府数据本身的敏感性、网络时代各种潜伏的危机、国际力量的干预（如美国的"棱镜门"事件）等等因素，都导致政府数据平台的运营存在的危险。因此，在大数据平台建设阶段、运行维护阶段都需要关注信息资源的安全问题。

　　5.3.1 数据信息存储安全策略

　　数据安全贯穿数据收集、保管、传送、恢复、对比、分析等一系列过程的始终。在笔者看来，必须从以下三方面来保证数据存储的安全。第一，建立信息资料的分级保存制度。一方面要在数据评估的基础上，建立数据安全涉密、重要程度的金字塔，越加重要的数据，越要加以重点看护。另一方面，完善数据使用制度，同时隔绝国外、境外不法力量对数据的渗透、偷窃和破坏。第二，在技术上进一步突破，例如数据恢复能力、信息访问加密、数据使用监控、数据安全管理等等方面。第三，及时展开数据备份。建立两个以上的数据存储点，以备不时之需。

　　5.3.2 信息应用安全建设

　　平台建设之后，有些政府单位在使用数据的过程中或使用之后，可能会由于疏忽，导致数据泄露。此外，由于平台自身技术还需要发展、投入资源有限等等，还会衍生出一些安全问题。因此，必须更加全面的注意信息应用的俄安全建设。首先是注意管理制度上的完善。对数据使用、收集的标准、机制等方方面面，需要展开统一界定和规划，进行明确设计。制度越完善、平台越牢靠。

　　其次，提高数据监测、信息督导能力。加强对大数据平台运行情况的检测，对内存中的数据、传输中的数据、正在运行的进程进行实时监测，硬盘中的数据要进行定期安全扫描，确保运行状态安全。最后，在意识与思维层面，要强调安全大数据思维。以往政府中出现的那种"一时兴起发热"、"拍脑袋"的做法，绝对要在数据平台建设或使用的过程中杜绝。

　　5.3.3 大数据平台安全战略的投入建设

　　基本的资金投入是数据信息安全战略的首要保证。首先，要保证核心技术与基本的硬件设施。例如，各种基础设备、人员、数据存储设备的物理空间、与网络连接的便捷程度、与政府部门沟通的方便性都是需要首先考虑的。此外，在技术研发、方法开拓、工具精细化等等方面，都不可忽略。其次，要鼓励社会性资源进入数据平台，在优先筛选的前提下，让一些社会性资本投入到数据平台建设中来。本文前面已经论述了数据可以分为内外两种，外部数据可供公众使用，对于社会团体、企业组织来说，大数据也是对其十分有利的建设工程，而大数据之中那些属于公众使用的领域，可以召唤社会资本进入。

　　从总体上看来，安全战略是大数据平台建设过程中的重中之重。我们既要达到数据的有效利用、避免浪费与重复，此外还同时还需要规避像美国棱镜门那样的事件。因此，在平台建设的过程中，数据搜集、管理、运行、安全等方面都需要完善的制度和较为充足的资源。为了达到大数据最为有效的使用程度，就必须将平台建设与制度建设、保障建设同时结合。