【提 要】“政府数据”是一个不断演进的概念，与技术变革紧密联系在一起。在这个过程中，“政府数据”先后与如下几个问题联系在一起：信息公开、政府专题数据库建设、业务系统整合、大数据产业发展、数据管理体系建设、政府数据资产管理。与此同时，实现政府数据的内部共享与对外开放一直是电子政务与政府数据发展所追求的目标。根据当前数据管理知识体系的发展趋势、借鉴国内外政府数据发展实践，要实现这两个目标，我们必须对政府数据的相关方面进行整合;政府数据整合是实现其共享、开放的技术基础;只有解决了整合问题，共享、开放才能得以有效进行和展开。政府数据整合包含四个方面的内容：架构整合、业务整合、数据整合、系统整合。
【关键词】 政府數数据;共享;开放;整合
目前，人们对于“政府数据”尚无权威统一的定义。一般来说，政府数据是指各级人民政府及其职能部门以及依法行使行政职权的组织在其管理或提供公共服务过程中制作、获得或拥有的数据。不过，在政府文件与学术文献中，与“政府数据”相近的概念有“政府信息资源”“政务信息资源”“政府信息”“政务信息”“政务数据”等，因此有人甚至认为，“政府数据”与“政府信息资
源”或“政务信息资源”含义基本一致，可以等同使用。
麦肯锡发布的报告预测“数据是一种资产，是一种在全球化的时代中制胜的战略资源”。从传统的资产管理概念出发，结合政府大数据独有的特征，政府数据资产是指由政府部门自身管理工作生产得到，由政府部门拥有并且控制的，经过处理后能够产生一定价值的数据集合。政府数据资产具有以下特性，一是政府部门产生并且所有;二是数据具有一定的生命周期;三是数据形成资产前必须要进行归集、清洗、整理、查验等基础加工程序;四是经过分析，对社会运行或企业运转具有一定价值。
虽然数据资产的商业化不适用于我国政府，但这并不妨碍利用开放的数据资产为社会运行提供不竭创新动力，如服务企业运行监测、辅助城市规划设计、改善教学体验、提供医疗规划服务、加强对农业生产的预测和管理等各方面。同时，企业也可以利用这些数据辅助决策，将数据产生的价值融入自身的产品和服务中，如出行咨询服务、教育教学引导、经济发展预测等。
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2我国政府数据资产管理的现状
2.1现有系统集成度不高，信息孤岛仍然存在。由于我国政府信息化的发展尚处于较低级的阶段，行政管理部门业务系统在建设初期没有统一规划、业务流程没有互相衔接，系统数据都存放在部门自身的数据库中，出现了相同的信息在不同系统中存储格式不同，甚至因为人为原因连数值都不尽相同。
2.2 数据未形成全面汇聚，发挥效应不够。由于不同系统中的数据没有统一的管理，无法提供一个完整、准确的高质量数据集，在分析和使用数据的过程中，也就无法确保分析结果的准确性。同时，政府部门在业务数据的生产、使用、维护等全周期管理的规范和流程方面不够完善，无法挖掘和发挥大数据资产的价值。
2.3资产管理思维逐步形成，挖潜空间较大。近年来，政府部门的改革逐步深入，思想逐渐开放，为数据资产的使用奠定了一定基础。贵州、杭州等均制定出台了大数据管理、开放的试行办法;重庆，广州也就数据的清洗、治理出台了明确办法。通过制定完善配套管理制度，由相关职能部门或企业深挖资产的潜力，做出更好的分析判断和决策。
2.4少数领域着手探讨数据资产管理，做出有益尝试。如李玉杰提出在省级电力企业中通过优化组织模式、拓展应用场景、加强运行监测，实施数据资产管理与数据化运营;王洋提
出电信运营商从数据生产能力提升入手、变革创新运营模式，推动电信大数据在各领域应用推广，建立全程全网的数据安全管控机制，推动数据资产化管理。
3政府数据资产管理的具体措施
数据资产管理包括资产系统的规划设计、业务数据的采集、清洗审核整理、数据脱敏后适度发布、挖掘分析实现价值等内容。和商业数据资产比较，政府数据资产管理在业务系统的整合、后台的汇集，数据的清洗、比对整理等方面有一定的相似，但是在系统规划设计、数据泄密风险、资产变现等方面具有一定特殊性。
3.1构建统一的数据视图。数据的聚合需要首先从顶层设计着手，打破信息壁垒，消除信息孤岛，制定数据接口规则，并严格要求各部门在工作过程中逐步实施到位。但是这一过程必须考虑部门的特殊性，如公安系统的数据具有一定敏感性，检察院、法院等执法部门的数据在一定阶段内属于工作秘密等。
3.2实施元数据的标准化管理。元数据的产生和采集是整个资产管理实现的基础。同一数据在多个部门中流通使用的，必须制定权责清晰的数据生产和管理制度，按照一定标准规
则明确有关业务术语、统一的数据格式，可以确保数据在跨平台、跨部门中流通时的一致性。
3.3资产分配与使用按权限层级管理。不同数据的所属、应用权限不同，在资产的分配、使用过程中必须进行严格控制。借鉴传统资产管理中的盘点分类技术，对数据资产定期进行统计盘点，按照数据密集、生产领域、应用对象等类别，对数据进行分类和标签管理。数据目录通过一定方式向用户予以公开，以便从中发现更大的价值。
3.4完善配套制度和组织保障。政府数据资产管理，在制度层面包括数据资产管理的主体、资产清单、获取方式、有关工作的规范等;在法律层面，包括数据开发使用的法律程序、有关数据保密的协议、违法行为的处理等。从组织保障上讲，需要明确牵头负责机构，做好人员技术培训、考核评估，为数据资产管理提供坚实的组织保障。
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3.5数据资产的价值应用。资产评估是传统资产管理的重要内容之一，然而政府管理公益性的特殊属性，使得政府数据资产的估值并非所有者和使用者关注的重点。政府部门在数据的综合利方面往往存在短板，为了发现数据中隐藏的规律，促进行政管理和服务水平，有必要引进第三方机构对数据的价值进行萃取，也鼓励利益相关方利用数据资产创新服务
内容，满足人民众日益增强的服务期望。
3.6研究并创新用户需求，推进数据资产高效利用。和传统的资产特性有所不同，数据资产的价值体现在发掘和使用，价值发掘得越多，数据资产的利用率才越高。政府的行业主管部门和第三方机构对于市场主体提出的数据需求，在满足使用原则的情况下，通过开放接口的方式提供数据共享，丰富企业的数据维度，全面掌握数据的规律，将此前抽样数据分析方法拓展为全局大数据分析，利用长尾理论等发现潜在价值，最终通过创新方式和手段重构产品服务，获取利润的同时也实现了数据资产的增值。
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将数据作为政府的一项资产进行管理，既能够有效的收集、整理业务数据提升原数据的质量，又能组织第三方机构对现有数据进行挖潜，提升政府服务水平。这一过程最重要的是顶层设计，包括构建统一的数据视图，数据之间实现可交换;对影响数据质量的元数据进行标准化的要求和管理;按层级分类实施严格管理;从制度规章、法律风险等方面对机制运行予以保障。
8510农场 下一步工作一是要规范完善数据的采集工作，数据是数据资产产生价值的核心和依托，要不断完善数据目录，检视数据标准，更好地发挥数据资产的价值;二是强化数据挖掘成果的应用，综合运用各种数据资源，研究采用复杂的计算模型，对数据进行多层次、多维度的分析，为行政管理提供最佳解决方案或者决策辅助，真正实现资产的价值。
参考文献
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