数据治理：一项有始无终的工作

政府数字化转型不是一蹴而就的，如同经济改革，先是做试点，验证后再推广，它也是将自身职能一项一项拿出来推进。

先是公共安全，主要措施是安装视频监控。

然后是政务服务，主要措施是搭建政务中台，归集数据优化业务办理流程。

现在是城市治理，主要措施是强化政务中台，进一步归集数据优化问题处理流程。

城市治理后，再接着做什么？

比较明确的方向至少有两个。

一是双网融合，这个以前说过，这里不细述。

二是产业发展，但现实情况让民营企业自身动力不足，毕竟钱都不是大风吹来的，所以这事还得落在政府身上，尤其是双循环的当下，国企义无反顾担此重任。

国企也是企业，企业数字化转型的必经之路是供应链，而供应链转型的基本思路依然是通过数据归集优化业务流程，从而带来新的商业模式，比如永远在线。

如此看来，政府数字化转型的过程，就是数据不断归集的过程。

一、政府从2015年开始搞政务服务，现在又开始搞城市治理，数据治理的当下取得了哪些成绩？

至少有这些成就。

首先是将政务数据与城市数据进行了初步整合。

政务数据包括人口、法人等这些公共基础库，城市数据包括视频监控、物联感知等这些公共安全库。

其次是静动融合的数据治理初步优化业务流程。

政务服务的成效是看得到的，城市治理现在正在搞，相信也是有成效的。

然后是政府职能数字化改革初步理清思路和框架。

先是政务服务，再是城市治理，都是顶级的政府软件类项目，经验归纳下的建设框架和实施步骤，有利于后续改革少走弯路。

二、有了这些成绩自然可喜，这是政府初心和厂家决心共同努力的结果，但是不是就不存在问题了呢？

至少有这些问题。

首先是数据资源的合理存储问题。

静态的结构化的档案类数据与动态的非结构化的视频类数据在技术上完全不同。

不少城市建设中，档案类数据做了部分归集，但远远不够，视频类数据也广泛分布在公安，政法委，城管、应急等部门。

如此分散的数据对于存储成本和开发效率构成了显而易见的障碍。

其次是数据资源的有效共享问题。

在建设初期的可能原因，比如资金有限，比如建设思路，数据统一归集到了市级。

区级有需求要向市级申请使用，这造成了不用数据的拥有数据，使用数据的没有数据的现象，这显然是不合理的。

然后是数据资源的安全管理问题。

这个好理解，数据分散时，就算被攻击，带来的影响也不大，现在集中了，一旦数据不安全，损失也就大了。

三、这些问题我们首先定性为是发展过程中的障碍，但障碍既然存在，发展中如何解决这些问题呢？

至少有这些思路。

首先是数据资源的进一步归集和整合。

既然通过数据归集优化业务流程是基本思路，那么数据归集就不应该停止。

有别于建设初期的为了归集而归集的行政手段，现在更应该以场景为牵引进行集成，让归集的数据立刻展现效果。

另外，数据资源需要合理存储，有些地方专门建设时空数据库，统一存储非结构化数据，也有些地方将先将视频数据结构化，结构化后的数据引入政府中台，与人口法人库进行融合，这大大提高了数据融合的效用。

其次是数据机制的进一步优化和完善。

建设初期的思路是业务与数据分离，既然发现了诸多弊端，应该考虑再逐步将业务与数据结合，现在一些地方政府已经走在这条路上了。

另外，要想更好地推进数据共享，需要进一步完善数据共享过程中各方的责、权、利，确保长效机制得以建立，比如你想要数据就得先开放数据等。

然后是数据安全的进一步重视和建设。

现在GPT引起这么强烈的社会反响，是因为它已经属于通用型人工智能领域，大模型快速进化，使它更像一个人。

至于对我们的实质性影响，不会太快，但终将到来。

乐观看法是我们都将受益于它，悲观看法是我们也将面临更严重的安全问题。

既然如此，就应该从现在开始重视，上海在城市治理一网统管的三年建设规划上就明确提出了“安全中台”的建设，这是超前的布局。

政府数字化转型的脚步不会停止，我们会看到更多的顶级数字政府项目。

在这些项目上，通过数据治理优化业务流程的思路也会进一步得到强化。

而上面提到的数据资源的归集、数据机制的优化以及数据安全的建设，一旦开始，将永远没有结束的一天。