摘要@@：针对目前@@大数据@@@@治理@@研究仍局限于从@@单一学科视角和@@单一层面进行讨论@@，缺少对大数据@@@@治理@@体系@@构建的体系化研究的现状@@，采用多学科综合集成方法@@，通过@@系统文献调研及案例研究的方法@@，将宏观@@@@、中@@观@@与微观@@@@3个层次@@的体系构成要素进行了有机融合@@@@，提出了宏观@@层面的多元主体@@合作联盟共治@@@@、中@@观@@层面的多层次@@活动@@流程联通共生@@@@、微观@@层面的多维度要素联结共赢@@的大数据@@@@治理@@体系@@框架及其实现的有效路径@@，对促进大数据@@@@治理@@体系@@构成要素的互联@@@@、互通@@、互动@@，产生整体性@@、成套性和@@针对性效用@@，具有理论意义和@@实践价值@@。
1 引言@@
政府@@大数据@@@@@@是政府@@在@@履职过程中@@产生或获得的海量数据@@集@@、数据@@流@@、融合@@数据@@和@@链接数据@@@@。随着信息技术@@的突飞猛进和@@政府@@部门信息化工作的持续推进@@，政府@@部门积累的数据@@呈爆发式增长@@。在@@我国@@，超过@@80%的数据@@资源掌握在@@各级政府@@部门手里@@，但并未得到有效利用@@，故而难以实现数据@@驱动的政府@@治理创新@@。解决数据@@有效利用的问题涉及@@利益相关方的多种@@需求及多样化的实现路径@@@@，需要从@@多学科视角建立一套科学的大数据@@@@治理@@体系@@@@。本文基于对@@135个政府@@数据@@资源形成@@机构@@、保管机构@@、利用服务机构和@@技术@@服务支持机构的调查@@，提出了政府@@大数据@@@@@@治理面临的挑战和@@构建大数据@@@@治理@@体系@@的必要性@@；基于对大数据@@@@治理@@体系@@构建的代表性文献内容的文本分析@@@@，提出了政府@@大数据@@@@@@治理体系@@构建必备要素的基本构想@@；基于贵州省大数据@@@@实践的案例分析@@@@，探索了政府@@大数据@@@@@@治理体系@@及构成要素实现的有效路径@@。
2 政府@@大数据@@@@@@治理面临的机遇与挑战@@
在@@大数据@@@@时代@@，数据@@的影响已经渗透到经济@@、社会@@、生活的方方面面@@，数据@@对经济发展方式@@、社会@@治理模式@@、民众行为方式产生了深刻影响@@，使人们对政府@@治理规则产生了新的认识@@。当前@@，世界各国都在@@尝试打造适应信息化新阶段和@@新要求的数字政府@@@@@@，而我国政府@@具备率先在@@世界上建设数字政府@@@@的基础和@@条件@@。通过@@探索@@，形成@@“数据@@上浮@@、共享汇聚@@、服务下沉@@、按需高效@@”的数字政府@@@@新模式@@，不仅可以提高政府@@的办事效率@@，也能通过@@数据@@分析@@实现政府@@决策的最优化和@@精准化@@，推动服务型政府@@建设@@。目前@@，随着政府@@数据@@量的指数级增长@@，非结构化数据@@类型日益增多@@，数据@@权属日益复杂和@@难以界定@@，潜在@@的安全和@@隐私风险威胁日益严重@@，政府@@大数据@@@@@@治理面临以下新的机遇和@@挑战@@。
● 就数据@@本身而言@@，政府@@数据@@资源的形态从@@以结构化为主转向以非结构化为主@@，从@@以离线静态数据@@为主转向以在@@线动态@@、实时数据@@为主@@，从@@线下转向线上线下融合@@@@，从@@单一转向多样@@。数据@@的价值从@@对政府@@专用转向对企业@@、社会@@和@@个人多样化用户需求满足@@，从@@信息单向传递转向多向增值再用@@，从@@单一价值实现转向多元价值实现@@。数据@@资源的战略地位从@@电子政务@@转向@@“智慧城市@@+”“互联@@网@@+”“区块链@@+”“大数据@@@@+”等新兴技术@@和@@数据@@驱动的应用场景@@，从@@对组织@@层的价值转向行业层@@、地域层@@、国家层@@、国际层竞争优势@@，从@@国家转向@@“一带一路@@”等国际性竞争优势@@。数据@@权由简变繁@@，并具有不确定性@@，涉及@@信息主体@@的所有权@@、删除或留存处置权@@、利用权@@、授权他人利用的许可和@@审批权@@、隐私保护权等@@，甚至涉及@@国家数据@@主权议题等@@。
● 就数据@@管理主体@@而言@@，管理主体@@要从@@数据@@的控制者和@@监管者转变为数据@@权利的协调者和@@社会@@协同治理的服务者@@，成为未来@@发展方向的引领者和@@奉献者@@，要具有强烈的使命感与责@@任感@@，从@@追求部门局部利益转向追求政府@@整体效益及社会@@利益最大化@@，从@@关注@@部门内外利益转向多利益相关方共同体利益最大化@@，从@@“信息孤岛@@”转向跨领域@@、跨地域@@、跨层级@@、跨系统@@、跨部门@@、跨业务的信息资源协同管理与创新服务@@。多元主体@@整合@@、融合@@、协同互动@@@@，需多利益相关方合作联盟与跨学科复合型人才支持@@。
● 就数据@@管理活动@@过程而言@@，政府@@数据@@资源的采集从@@单一来源@@转向多源异构@@，从@@基于目标@@的局部采集转向基于场景的全面采集@@、全域和@@全网覆盖@@、全程和@@全景监管@@，从@@行业条条与地域块块各自为政转向打破条块分割@@，走向国家统一大数据@@@@资源体系建设@@。数据@@存储从@@分布式@@、冷备份存储转向热备份@@、云端存储@@，从@@可信数字存储转向可信区块链@@平台@@存储@@。数据@@利用从@@部门内转向跨地域@@@@、跨层级@@、跨系统@@、跨部门@@、跨业务共享@@，从@@个别部门的数据@@公开转向政府@@数据@@集和@@数据@@流@@的整体开放@@@@，从@@互联@@@@、互通@@转向互信@@、互认@@、互动@@。数据@@维护从@@生命周期分段维护转向全生命周期@@、全流程@@、全要素@@、全数据@@综合集成管理@@，数字生态环境维护@@，互联@@网@@+数字治理@@。
● 就数据@@管理风险而言@@，政府@@数据@@质量@@、个人隐私保护和@@信息安全从@@静态可控转向动态复杂且难以控制@@。一方面@@，政府@@社会@@管理更加精细化和@@公共服务更加精准化对政府@@数据@@治理@@能力提出了更高的要求@@；另一方面@@@@，由于与数据@@开放@@与个人信息保护相关的国家法律法规不健全@@，大数据@@@@和@@人工智能技术@@算法缺少人文关怀和@@个人信息利用合法性管控规则@@，碎片化信息再次@@利用可能造成个人信息泄露和@@国家安全泄密@@，对社会@@发展构成威胁@@。
3 政府@@大数据@@@@@@治理体系@@的构成框架@@
近年@@来@@，国内外对大数据@@@@治理@@的研究不断增多@@，但对大数据@@@@治理@@是什么@@、为什么进行大数据@@@@治理@@和@@如何开展大数据@@@@治理@@存在@@不同认识@@，多为单一学科视角研究@@，宏观@@、中@@观@@、微观@@3个层面@@相互割裂@@，并各自为政@@。在@@宏观@@层@@面@@，主要从@@多维度考虑大数据@@@@治理@@活动@@的要素及其关系@@，构建概念体系@@和@@体系框架@@@@；在@@中@@观@@层@@面@@，主要从@@某一维度考虑大数据@@@@治理@@的整体解决方案@@@@；在@@微观@@层@@面@@，主要从@@某一要素角度考虑应对策略@@@@、程序和@@行动@@。从@@整体来看@@，关于大数据@@@@治理@@体系@@的研究多局限于大数据@@@@治理@@的某个层面@@和@@某几个议题@@，从@@多学科视角覆盖宏观@@@@、中@@观@@、微观@@3个层次@@的大数据@@@@治理@@体系@@研究较@@少@@，尚缺少面向@@“三融五跨@@”（技术@@融合@@@@、业务融合@@@@、数据@@融合@@@@，实现跨层级@@@@、跨地域@@、跨系统@@、跨部门@@和@@跨业务的协同管理和@@服务@@）国家战略需求的针对性研究@@，亟待开展跨组织@@边界多个层面@@和@@多个议题间关系及其关联的多学科视角融合@@研究和@@体系化研究@@。正如梅宏院士明确指出的一样@@，现在@@的大数据@@@@治理@@体系@@还有很多不足@@，大数据@@@@治理@@概念的使用@@相对还是比较@@狭义的@@。
安小米@@等人基于协同创新理论@@，研究了构建跨部门@@@@、跨行业@@、跨领域的协同创新生态治理体系@@，并从@@宏观@@@@@@、中@@观@@、微观@@3个层面@@提出了主体@@联盟@@、过程联通@@、要素联接的政府@@大数据@@@@@@治理规则体系@@。随后@@，安小米@@等人通过@@对大数据@@@@治理@@体系@@构建的相关文献进行系统性研究@@，从@@客体@@、活动@@、目标@@3个维度@@，对大数据@@@@治理@@的核心概念@@@@、动议@@、策略@@和@@实现路径@@进行了梳理@@，构建出基于@@“核心概念@@-动议@@-实现路径@@”三位一体的大数据@@@@治理@@体系@@概念框架@@，为分析@@政府@@大数据@@@@@@治理体系@@构成要素提供了分析@@工具@@，明确了大数据@@@@治理@@体系@@框架的构成要素和@@基本要求@@，为促进利益相关方达成共识和@@有效交流提供了支撑@@。
针对目前@@对大数据@@@@治理@@的理解有多种@@认识的现状@@，基于前期研究成果@@，笔者提出融合@@宏观@@@@、中@@观@@、微观@@3个层次@@的一体化大数据@@@@综合治理体系框架@@构想@@。该框架构想覆盖宏观@@层顶层设计要素@@@@、中@@观@@层实施方案@@@@和@@微观@@层落地操作规范@@三方面要素@@，为案例研究提供了分析@@框架@@。
3.1 宏观@@层顶层设计要素@@
概念体系@@和@@体系框架@@是构成大数据@@@@治理@@宏观@@层顶层设计的两个基本要素@@。
（1）概念体系@@
概念体系@@主要由明确目标@@@@、权力层次@@@@、治理对象@@和@@解决问题@@4个部分组成@@ 。
● 大数据@@@@治理@@的目标@@是实现大数据@@@@价值的最大化以及风险的最小化@@。这是因为通过@@建立可持续的治理体系@@，可以达到@@“实现价值@@”和@@“管控风险@@”的大数据@@@@治理@@目标@@@@。
● 大数据@@@@的权属主要包括拥有@@、使用@@、收益和@@处置@@4种@@，因此@@，大数据@@@@治理@@是一个识别大数据@@@@资产所有权层次@@的过程@@ 。
● 大数据@@@@治理@@对象是为了保证权@@、责@@、利相关方而引入的广义上的数据@@治理@@决策机制@@，同时考虑激励与约束机制以及监督机制@@。
● 通过@@建立可持续的具有反馈和@@控制责@@任链的治理体系@@，在@@实际应用过程中@@解决相关决策问题@@。
（2）体系框架@@
体系框架@@涉及@@制定战略方针@@、建立组织@@架构和@@明确职责@@分工等要素@@，为实现大数据@@@@治理@@和@@大数据@@@@全程管理提供了一整套解决方案@@@@。其关键问题是识别关键性领域和@@数据@@利益相关方@@。关键性领域包括战略@@、组织@@、大数据@@@@质量@@、大数据@@@@生命周期@@、大数据@@@@安全隐私与合规@@、大数据@@@@架构@@；数据@@利益相关方涉及@@大数据@@@@利益相关者@@、大数据@@@@治理@@委员会@@、大数据@@@@管理者@@、数据@@专家@@。基于对关键性领域和@@数据@@利益相关方的识别@@，构建出一系列包括战略方针@@、制度规范@@、组织@@构架@@、标准体系@@、执行流程等在@@内的大数据@@@@治理@@决策保障体系@@，有助于实现提供创新性大数据@@@@服务和@@商业与社会@@可持续价值最大化的大数据@@@@治理@@目标@@@@@@。
3.2 中@@观@@层实施方案@@@@
安小米@@等人指出@@，中@@观@@层大数据@@@@治理@@的实施方案@@表现在@@@@3个层面@@：第一个层面@@为管理机制@@，包括业务驱动和@@数据@@驱动两种@@视角@@；第二个层面@@为信息治理计划@@@@@@；第三个层面@@为数据@@全面质量管理的部署@@@@。
（1）大数据@@@@管理机制@@
大数据@@@@治理@@通过@@业务驱动对元数据@@和@@主数据@@进行管理@@，保证数据@@的完整性@@@@、一致性@@以及准确性@@，实现大数据@@@@治理@@的策略@@@@。这一视角为机构层有效管理元数据@@和@@主数据@@@@，并实现数据@@业务价值提供了一套规范化管理的路径@@。潘永花根据@@《促进大数据@@@@发展行动纲要@@》提出了数据@@驱动的大数据@@@@管理机制@@@@。作为数据@@治理@@的行动依据和@@基本指导方针@@，这一视角为实现法治@@、廉洁@@、创新和@@服务的新型政府@@提供了可持续的管理治理模式@@，为政府@@部门提升治理能力提供了有效路径@@。
（2）信息治理计划@@@@
Malik P把大数据@@@@治理@@定义为快速发现大量的结构化和@@非结构化数据@@@@，对其进行收集@@、运行@@、分析@@、存储和@@处置@@，并且保证这些数据@@的安全@@、隐私以及成本效益的过程@@，这个过程包括新兴的管理方法@@、技术@@、流程和@@实践@@。Soares S认为大数据@@@@治理@@应该采用广义的信息治理框架@@，协调多个政府@@职能部门的目标@@及其与大数据@@@@优化@@、隐私和@@货币商业化相关的策略@@@@。程广明则认为在@@制定信息治理框架时@@，大数据@@@@治理@@可以被模型化为人和@@组织@@@@、策略@@、能力的三维构架@@。
（3）数据@@全面质量管理的部署@@
大数据@@@@治理@@全面质量管理包括对数据@@的可获得性@@、可用性@@、完整性@@和@@安全性@@的全生命周期和@@全面质量管理@@，尤其关注@@数据@@形成@@时的真实性@@、可靠性@@、完整性@@和@@可用性@@@@，使用@@数据@@时的可信性@@、安全性@@、可追溯性@@、可关联性@@、可发现性和@@可再用性@@。
3.3 微观@@层落地操作规范@@
微观@@层面落地操作规范包括三方面要求@@：治理主体@@要求@@、治理客体要求@@、治理工具要求@@。
在@@微观@@层@@，大数据@@@@治理@@的落地操作规范及实现工具包括@@3个层面@@。第一个层面@@为具体的数据@@生命期的经济有效管理策略@@和@@程序@@，包括组织@@结构上的实践@@、操作上的实践和@@相关的实践@@。组织@@结构上的实践主要是识别出数据@@归属权@@、拥有者及其角色和@@责@@任@@；操作上的实践主要是组织@@执行数据@@治理@@的手段@@；相关的实践涉及@@改善政策有效性和@@用户需求之间的联系@@。第二个层面@@为数据@@质量的测评和@@管护@@，包括可用性@@@@、精确性@@、完整性@@、一致性@@、实效性@@、单值性@@。第三个层面@@为技术@@工具的应用及大数据@@@@治理@@的行动@@，涉及@@5个重要因素@@，包括以关注@@人为基础的治理理念@@、以政府@@为主体@@的治理主体@@@@、以多种@@数据@@为客体的治理客体@@、以法律和@@计算机等软硬件为主的治理工具@@、以对大数据@@@@价值为主要发掘对象的治理目标@@@@@@。
4 贵州省大数据@@@@治理@@体系@@@@
选择贵州省大数据@@@@治理@@体系@@@@开展案例分析@@是具有地方典型示范意义的@@，其大数据@@@@治理@@的多个@@“全国率先@@”为其赢得了发展先机@@，大数据@@@@治理@@成效显著@@。贵州省是全国首个国家级大数据@@@@综合试验区@@、大数据@@@@产业发展集聚区@@、大数据@@@@产业技术@@创新实验区@@，率先探索地方大数据@@@@立法@@，出台了@@《贵州省大数据@@@@发展应用促进条例@@》，建成了首个全国数据@@集聚@@、共享和@@开放@@的系统平台@@@@——“云上贵州@@”。经过近几年@@的探索创新@@，贵州省在@@政府@@大数据@@@@@@治理方面@@，以实现政务@@信息资源@@“聚通用@@”为目标@@@@，逐步形成@@了@@“以国家综合试验区为中@@心@@，以提升政府@@在@@经济及公共服务等领域的综合治理能力为目标@@@@@@，以大数据@@@@基础设施及技术@@布局为抓手@@”的综合治理格局@@。“谈大数据@@@@必谈贵州@@，谈贵州必谈大数据@@@@@@”已成为社会@@共识@@。2018年@@，在@@省级政府@@中@@国开放@@数林指数与排名中@@@@@@，贵州省位居@@全国第二@@，仅次@@于上海市@@；在@@地市级政府@@@@（含副省级@@）开放@@数林指数与排名中@@@@，贵阳市名列第一@@。在@@2018年@@《政府@@网络透明度指数评估报告@@》中@@，贵州省位居@@31个参评省@@（直辖市@@、自治区@@）的首位@@。
4.1 贵州省大数据@@@@建设现状@@
（1）贵州省大数据@@@@综合治理体系初步形成@@@@
通过@@采用文本内容聚类分析@@的方法@@，笔者从@@治理层级@@、治理领域@@、治理对象@@、治理目标@@@@、治理效用和@@治理特点@@6个维度@@，对收集汇总的@@63份省@@、市级政策标准文件进行了分析@@@@，发现贵州省大数据@@@@综合治理体系建设已初具规模@@。在@@宏观@@层@@体系框架@@上@@，贵州省采用规划@@、计划@@、方案@@、意见@@等治理工具引导共治@@和@@善治@@，具有多维度特点@@；在@@中@@观@@层@@体系框架@@上@@，贵州省采用条例和@@办法@@等治理工具提供法治管控依据@@，具有成套性特点@@；在@@微观@@层@@，贵州省采用技术@@标准和@@指南治理工具指导互联@@@@、互通@@、互动@@精治目标@@的实现@@，具有针对性特点@@。整体而言@@，贵州省大数据@@@@综合治理体系建设初具规模@@，在@@宏观@@层@@体系框架@@上@@有善治和@@共治@@规划@@、计划@@、方案@@引导@@，在@@中@@观@@层@@体系框架@@上@@有法治条例@@、办法@@、意见@@、通知运行@@管控@@，在@@微观@@层@@技术@@实现上有精治标准和@@指南指导@@。贵州省与大数据@@@@治理@@相关的文件情况见表@@1。
（2）涵盖宏观@@@@、中@@观@@、微观@@层面的治理机制基本成为共识@@
通过@@对贵阳市大数据@@@@发展管理委员会@@、贵州省大数据@@@@发展管理局@@、云上贵州@@大数据@@@@产业发展有限公司@@、贵阳块数据@@城市建设有限公司等@@7家主要大数据@@@@单位进行实地调研@@，笔者发现@@7家单位在@@治理机制方面具有一定的共识@@。从@@宏观@@@@层来看@@，创新机制为动力机制@@，资源配置机制@@、服务机制@@、信息安全保障机制@@、应急机制为协同创新机制@@；从@@微观@@层来看@@，信息共享机制和@@信息技术@@工具机制为约束机制@@。但从@@中@@观@@层来看@@，各单位在@@运行@@机制和@@保障机制方面还未完全达成共识@@，治理机制有待进一步建立健全@@。
4.2 贵州政府@@大数据@@@@@@综合治理体系建设的经验借鉴@@
贵州省通过@@几年@@的政府@@大数据@@@@@@治理探索创新@@，初步形成@@了集宏观@@@@、中@@观@@、微观@@于一体的大数据@@@@治理@@模式@@。在@@宏观@@层@@，通过@@多元主体@@的协同形成@@了共治@@模式@@@@；在@@中@@观@@层@@，通过@@多维活动@@的联通形成@@了法治模式@@@@；在@@微观@@层@@，通过@@多级要素融合@@@@，形成@@了精治模式@@@@。
（1）共治@@模式@@——共治@@
通过@@全省动员的@@“云长制@@”成套性配套方案@@@@，解决多元主体@@共治@@互联@@的难点问题@@。贵州省通过@@建立@@“云长制@@”多元主体@@互联@@原则@@，发布@@《全面深化推进@@“云长制@@”工作方案@@@@》《省人民政府@@办公厅关于全面推行@@“云长制@@”的通知@@》《“云工程@@”成效考核工作方案@@@@@@》等有效治理工具@@，为解决@@“数据@@资源谁来建@@”的治理体系构建的主体@@互联@@难点问题提供了有地方贡献的方案@@@@。
（2）法治模式@@——共生@@
通过@@数据@@资产化@@管理条例@@、信息跨部门@@@@/跨业务共享@@办法@@@@、调度契约合同机制等成套的法规依据@@，解决多样信息服务互通@@的痛点问题@@。贵州省通过@@建立@@多元数据@@价值实现互通@@规则@@，发布@@《贵州省政府@@数据@@资产管理登记暂行办法@@@@》《贵州省政务@@信息数据@@采集应用暂行办法@@@@》，通过@@贵阳市先行示范@@《贵阳市政府@@数据@@资源管理办法@@@@》《贵阳市政府@@数据@@共享开放@@条例@@》《贵阳市政府@@数据@@共享开放@@实施办法@@@@》《贵阳市大数据@@@@安全管理条例@@》《贵阳市政府@@数据@@共享开放@@考核暂行办法@@@@》等有效治理依据@@，为解决@@“数据@@资源从@@何来@@”的大数据@@@@治理@@体系@@构建的数据@@互通@@痛点问题提供了有地方特色的方案@@和@@法律支持@@。
（3）精治模式@@——共赢@@
通过@@“聚汇通@@”管道的针对性的标准规范@@，解决条块分割问题@@，实现信息块的融合@@@@、互联@@、互通@@、互操作@@。贵州省通过@@建立@@“聚通用@@”多维度要素互动@@方案@@和@@标准规范@@，发布@@《贵州政府@@数据@@@@“聚通用@@”攻坚会战实施方案@@@@》《贵州省发展农业大数据@@@@助推脱贫攻击三年@@方案@@@@（2017—2019年@@）》《“云上贵州@@”平台@@应用规范指南@@》《云上贵州@@数据@@共享交换平台@@接口规范@@》《云上贵州@@系统平台@@使用@@管理规范@@》《贵州省政府@@数据@@共享交换与应用管理规范@@》《贵州省大数据@@@@清洗加工规范@@》《电子证照批文库共享应用规范@@》《政务@@信息资源目录编制指南@@》等有效治理规范@@，为解决@@“数据@@资源如何用@@”的大数据@@@@治理@@体系@@构建要素互动@@问题提供了有地方亮点的可操作性方案@@@@。
一系列大数据@@@@领域的政策实施@@，从@@宏观@@@@、中@@观@@、微观@@3个层面@@为贵州省大数据@@@@发展提供了有力保障@@，解决了不发达地区发展大数据@@@@普遍遇到的机制不畅@@、人才匮乏@@、资金短缺@@、产业基础薄弱等问题@@，促进了数据@@的共享开放@@@@、确权流通及开发利用@@。数据@@显示@@，贵州省大数据@@@@企业从@@@@2013年@@的不足@@1 000家增长至@@8 000余家@@，大数据@@@@产业规模总量超过@@@@1 100亿元@@，2017年@@贵州省数字经济增速@@37.2%，位列中@@国第一@@。2018年@@，贵阳市大数据@@@@企业主营业务收入突破@@1 000亿元@@，较@@2017年@@增长@@22%，大数据@@@@与实体经济融合@@指数达到@@45.3，全市政务@@应用系统全部接入@@“云上贵州@@”贵阳市分平台@@@@，政府@@数据@@全部实现共享交换@@，全市政府@@数据@@开放@@平台@@累计面向社会@@免费开放@@@@618万余条数据@@@@，为企业和@@个人开展政府@@数据@@资源社会@@化开发利用提供了数据@@支撑@@。
4.3 贵州省大数据@@@@治理@@存在@@的问题及突破口@@
尽管贵州省已构建了一套较@@为有效的政府@@大数据@@@@@@治理体系@@@@，但仍存在@@一些问题亟待改进@@，比如@@：数据@@资源数字连续性管理的战略意识亟待纳入顶层设计@@；覆盖数据@@资源全生命周期信息活动@@的全程性管理规划有待进一步健全@@；数据@@资源跨领域@@、跨地域@@、跨层级@@、跨系统@@、跨部门@@、跨业务的统筹规划@@、协同管理和@@创新服务有待进一步完善@@；对可信数据@@资源长期保存和@@管理维护及可持续再用的准则亟待制定@@；在@@政府@@数据@@资源共享@@、开放@@及利用中@@的个人数据@@保护分级分类规则亟待建立健全@@。
未来@@，贵州省在@@深入实施大数据@@@@战略行动@@、加快建设国家大数据@@@@综合试验区时@@，需持续建立健全其宏观@@@@、中@@观@@、微观@@一体化融合@@的治理体系@@，着力突破@@5个瓶颈@@：一是不断提高数据@@管理程度@@；二是努力破解数据@@流@@通不畅@@、融合@@共享难的问题@@；三是整体提升政府@@大数据@@@@@@的应用水平@@；四是加快补齐人才匮乏@@短板@@；五是进一步建立健全共享规则及管理机制@@。
5 结束@@语@@
政府@@大数据@@@@@@治理体系@@建构存在@@于宏观@@@@、中@@观@@与微观@@@@不同视角@@。本文采用综合集成方法@@，融合@@多学科视角和@@多个层面@@@@、多利益相关方需求@@，充分利用文献研究成果@@、实地调研访谈等多种@@信息@@，把宏观@@@@、中@@观@@与微观@@@@3个层次@@的体系构成要素进行有机融合@@@@，构建出政府@@大数据@@@@@@治理体系@@的框架@@。该框架在@@宏观@@层@@上@@，有利于以制度安排体现多元主体@@的合作联盟共治@@@@，在@@大数据@@@@治理@@的核心概念@@和@@体系框架@@上达成一致@@；在@@中@@观@@层@@上@@，以业务规则促进多层次@@@@、多向度的活动@@流程联通共生@@@@，形成@@统一共享@@、开放@@、利用等的全生命期治理的机制和@@规则@@；在@@微观@@层@@上@@，有利于技术@@标准规范促进多维度的要素联结共赢@@@@，提供联动的治理程序和@@实现工具@@。该框架与贵州省大数据@@@@治理@@实践相映射@@，得到了实践验证@@，可以作为梳理地方政府@@大数据@@@@@@治理成功经验和@@有效实现路径@@的分析@@框架@@，同时还可以作为发现其治理实践中@@存在@@的不足的一种@@评测基准@@。
作者简介@@
安小米@@（1965- ），女@@，博士@@，中@@国人民大学信息资源管理学院教授@@，主要研究方向为政府@@信息资源管理与知识管理@@、智慧城市@@及其数据@@治理@@@@、大数据@@@@与人工智能应用场景下的数据@@治理@@@@。
郭明军@@（1978- ），男@@，中@@国人民大学信息资源管理学院博士@@生@@，主要研究方向为政府@@信息资源管理与大数据@@@@治理@@协同创新@@。
洪学海@@（1967- ），男@@，博士@@，中@@国科学院计算技术@@研究所研究员@@，主要研究方向为智慧城市@@@@、大数据@@@@、信息服务计算@@、云计算@@、高性能计算@@。
魏玮@@（1988- ），男@@，中@@国人民大学信息资源管理学院博士@@生@@，主要研究方向为智慧城市@@@@大数据@@@@治理@@与知识管理@@。
