大数据应用如何爬坡过坎（大数据助力国家治理⑥）

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近年来，大数据在协助政府决策和社会治理方面发挥了许多作用。大数据日新月异。为了推动国家大数据战略的实施，使大数据更好地服务于中国的经济社会发展和人民生活水平的提高，还有哪些问题亟待解决？在使用大数据提高国家治理能力时，需要警惕哪些误解？北京理工大学副校长、中国科学院院士梅红，清华大学国家治理研究所执行院长、教授孟庆国接受本报专访。

大数据是提高治理能力的“富矿”，它仍处于初级应用阶段

记者:当今世界，信息技术创新日新月异，数字化、网络化、智能化正在深入发展。大数据应用目前处于什么发展阶段？如何理解大数据驱动的国家治理能力现代化？

梅红:大数据本质上是由多个信息系统生成的数据的汇聚、碰撞和融合。随着信息化进入以大数据为特征的新阶段，即以深度数据挖掘和融合应用为特征的智能化阶段，大数据的价值和意义日益凸显，尤其是在提高国家治理能力方面。但从全球来看，大数据的应用仍处于初级阶段。大数据在国家治理中的应用还存在很多实际问题，政府管理和服务民生方面也取得了很大进展，如信息系统的互联互通和数据共享、面向应用的数据融合分析和深度挖掘、信息系统的数据处理能力等。

孟庆国:大数据驱动的国家治理能力现代化可以从三个方面来理解:第一，大数据可以提升政府的决策能力和治理水平，推动分权和分权化改革，实现科学决策、精确管理和智能服务。其次，大数据可以促进安全和改善民生。将大数据应用于教育、医疗、就业、住房、交通等领域，可以进一步增强民生服务的均等化、通用化、便捷化和个性化。第三，大数据可以促进社会治理模式的创新。利用大数据可以全面分析社会风险因素，提高对风险因素的感知和防范能力，有助于完善党委领导、政府责任、社会协调、公众参与和法律保障的社会治理体系。

大数据是促进国家治理体系和能力现代化的“富矿”。这主要体现在“横向”和“纵向”两个方面。“横向”方面体现在内容上:作为国家治理的基础资源，大数据的“富矿”功能体现在国民经济、政治、文化、社会和生态的海量数据(603138、诊断单元)的信息资源上。有效整合和整合这些“丰富的矿产资源”，可以为国家治理现代化提供基础数据和决策支持。“纵向”方面体现在这个过程中:要推进国家治理的现代化，就必须对国家治理的现代化做出总体规划。大数据可以有效地集成和整合这些过程和要素的数据信息，并通过处理海量数据帮助找到国家治理现代化的最佳路径和战略选择。

信息孤岛的形成有很多原因，如技术、利益、法律法规等

记者:鉴于国家治理能力的提高，大数据的应用存在哪些障碍？这些问题的原因是什么？

梅红:信息孤岛是中国政府数据共享开放和应用的主要障碍。信息孤岛的出现有很多原因。从技术角度看，信息系统的构建是一种自下而上的开发模式，很容易形成多个独立的模块或独立的系统。此外，由于技术的迅速升级，新旧系统无法相互连接；从业务角度来看，在许多情况下，数据意味着力量。对于一些掌握数据的部门来说，移交数据可能会失去业务管辖权，导致许多部门缺乏共享数据的内生动力；从监管层面来看，现有的法律法规没有明确规定哪些数据可以共享，哪些不能共享，导致一些部门不敢共享，不知道共享哪些数据。部门利益、法律法规的缺失和技术因素导致许多业务部门不愿意、害怕和无法共享数据。

记者:如何突破信息壁垒，促进数据的开放、共享和流通？

梅红:解决信息孤岛问题有两种方式，类似于“新区”建设和“旧城”改造。首先，从零开始重新规划和建设，针对新的需求，采用新的技术，建设新的系统，绕过或推倒原有的信息孤岛，自然就不存在原有系统的互联问题。然而，这种施工方法周期长、成本高，需要很高的计划能力和前瞻性。此外，随着需求和技术的变化，“新区”最终将成为“老城”，新的互联需求将会出现。

改革和整合旧体制是解决信息孤岛问题的第二条途径。我们探索了一种技术方案，试图以软件定义的方式打开和共享数据，以“黑箱”方式智能地了解一个孤岛系统的内部状态和内部行为，重构其运行时架构，并构建了一个数据访问接口。不需要直接打开后端系统和数据，也不需要二次开发工作，甚至不需要原始开发者的参与，来实现对现有数据资源的读取。

此前，我们在贵阳花了一个月的时间开放贵阳的数据共享，整理出全市50多个单位300多个系统的2000多个功能项，形成了1000多个数据访问接口和相应的数据目录，这些都是可以访问和激活的数据资源。

数据中心建设应进行顶层规划，应面向当地条件和应用需求

记者:使用好大数据应该避免哪些误解？

梅红:政府数据共享系统不应该盲目追求物理集中。它可以先在逻辑上相互连接，然后是物理集中，并设置应用程序场景。例如，数据应用部门提出需求，数据拥有部门响应，而交换平台管理部门保证流通。为实现该场景的有效运行，上级应建立统一的数据共享和交换管理组织，下级应由原来的数据提交模式转变为上级基于接口的数据提取模式。

在开发过程中，许多领域过于注重数据中心等基础设施的投资，没有面向当地条件和应用需求，可能导致重复建设和资源浪费。数据中心建设应以顶层示范为导向，精心规划，审慎推进。此外，在使用大数据的过程中，应该防止“仅数据理论”。数据共享应旨在支持政府业务的整合和流程再造，而数据背后的管理部门需要进一步改善其服务。

孟庆国:目前大数据的应用存在三个误区:一是以“发展”为名盲目跟风。要在各地区、各部门开展大数据，必须结合实际，考虑现实的基础和条件。第二，打着“创新”的旗号，什么都不能一步到位，要实事求是地发展。第三，“旧瓶装新酒”打着“改革”的旗号。例如，打着开发大数据的旗号，对信息工程进行重复建设和“升级”，实际上是换汤不换药。

《人民日报》(2018年5月21日，第11版)