数据共享视角下跨部门政府数据治理框架构建

发布时间：2021-09-30 23:57

　　[目的/意义]跨部门的政府数据共享面临着巨大挑战,部门之间数据隔离,数据共享进展缓慢。引入跨部门的政府数据治理有助于促进政府的信息资源共享,提升政府服务水平和服务对象的满意度。针对跨部门政府数据治理的相关实践亟需科学理论的指导。[方法/过程]首先对政府数据治理的含义进行分析和界定,对已有的数据治理框架进行总结论述,然后分析政府数据治理的特殊性所在。[结果/结论]在国内外认可度较高的数据治理框架基础上,结合政府数据治理的特殊性,提出我国跨部门政府数据治理框架——CGCS数据治理框架,由战略目标、规范与标准、关注范围、治理主体、过程、方法与技术6方面内容组成,并对框架每一部分结合我国实际情况进行阐述。最后,对CGCS数据治理框架在跨部门政府数据治理实践中的应用进行示例分析,阐明CGCS数据治理框架的可用性。 

【文章来源】：图书情报工作. 2020,64(02)北大核心CSSCI

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

CGCS数据治理框架

政府数据治理首先需要明确治理主体及其职权与责任。政府数据治理主体包含数据治理委员会、数据治理办公室、数据治理需求调研组、数据治理平台建设组和数据治理其他相关利益部门,推动跨部门政府主体的协同治理和深度融合。政府数据治理主体间的关系见图2。(1)数据治理委员会。

针对数据需求而言,上级部门在提需求时需要考虑下级部门的数据需求。在实践中,跨部门政府的数据需求明确可以由下级部门层层上报数据需求,由数据治理需求调研组在高层级完成数据需求单汇总工作,保障数据需求单的完整性和丰富性。在调查过程中,可采用问卷调查或访谈的方法。政府明确数据需求的具体过程如图3所示:(2)数据分类编码和识别。数据分类编码的好坏,将直接影响数据共享交换的质量和效率。在进行数据分类时应考虑系统性、可扩展性、稳定性、兼容性和实用性等原则[24]。数据识别指的是对数据来源部门和使用部门的识别,明确数据的产生和使用部门能够帮助政府更好地划分数据的决策权与责任。但由于政府数据的“一数多源”性,对政府数据来源部门的识别是一个挑战。


本文编号：3416873