理解这个标题有两个重要假设:一是数据要用体系来观察思考;二是数据体系是智慧政府的核心框架,建不好数据体系,智慧政府就做不起来的。

  一、数据及其认知框架

  有关数据的基本哲学问题:是什么?从哪里来?到哪里去?为什么来?要做什么?目前看来数据既是生产力,也是改造力。数据正呈现几何级增长(就像宇宙大爆炸一样,还在不断膨胀扩张),正在形成一个新世界--即"数据世界";数据会对人类社会正在产生非常深刻的影响,冲击巨大、影响全面、改造深刻、且作用持久。

  当前人类社会对数据的认知还非常有限,关键是需要通过认知来驱动新世界的构建。这是一个本原问题--世界是物质的?还是精神的还是信息的?数据世界构成是基于我们的理念?就像软件产品,是先有物质还是精神?是先有产品理念(概念),才能做出产品来。因此我们对数据的认知要防止盲人摸象,更不要一叶障目,既要用有望远镜,也要有显微镜,要登高望远、洞若观火。

  要用数据思维才能更好认知数据的价值与挑战。数据是石油,血液和金矿等等物理世界的比喻都有助于我们的认识,但也有很大的局限性。现在来看数据是社会发展新变量,是时代进步新动能,是快速崛起的新世界。我们要用数据的眼光来反观现实世界,利用数据不断解构、重构、创新、优化,通过数据和现实世界联系在一起。

  这里需要专门讲述理解数据的三个关键主题词:

  一是数据体系。这是我们对世界的系统认识的关键,首先保证数据内在一致性。例如:当前政府数据存在各种问题,一个最重要的原因是数据的内在不一致,因为没有标准、规范,每个业务系统数据的含义、制定、标准、应用范围都不太一样。要提升数据整体能力,就要理解数据的关联醒,比如网络、系统、数据本身、业务、数据库、数据表、信息项、数据元、目录、标准等都是关联在一起的。现在不少地方是"东做一块,西做一块",尚未建立起有机的内在联系。所以,在我看来,自发建设形成的数据体系1.0在我看来已经明显落伍了。

  二是数据治理。关键保证数据的流动性。很多人没注意到"数据流动性"这个词的重要性,数据的价值在于数据流动(数据只有流动才能产生价值),共享开放是数据流动的一种,共享是内部的开放,开放是外部的共享,共享开发的目的也是促进数据流动性。这里我们要进行数据治理,治理的核心是解决角色与责任、流程与规则、质量与效果(效能、效率、效益)问题,有些人讲数据治理就只关注质量,而没有看到角色、责任、效果及规则等重要性。

  三是数据服务。数据不是来看的,必须要用,要带来价值,为数据服务赋能。要强调数据的利益与价值,数据的对象及其需求,通过什么样的方法和工具赋能,把这些问题解决好后,我们就能清晰地理解数据的意义。

  二、数据体系:升级对数据认知的方法论

  数据体系,是升级我们对数据认知的方法论。我们现在看数据还是基于常规思维,或基于工业时代,或基于一个人局部对这个世界的认知,那肯定是片面的,所以我提出了"数据体系"的概念:数据体系是数据以及相关要素的关系集合,是描述和分析数据及其相关关系的框架,是数据世界的架构基础。

  数据体系的价值。数据为何要上升到体系?因为数据不是一个简单、孤立、静止的事物,要反映出数据内部的复杂性、多样性,也要反映出数据的不同层次、类别。认知好数据,要升级认知方法,从局部到整体、从自身到外部、从静止到动态、从孤立到关联,不能光站在自己部门看数据,要跳出自己的部门,站高一点看数据才能知道它更多的价值和意义。

  在思维方式上,要求数据体系优先于其它体系来分析。现在很多人还在关注技术体系、管理体系、业务体系、服务体系登,却忽略了数据体系。其实这些东西都需要先把数据体系抓牢,这样技术体系、管理体系、业务体系、服务体系等就抓到了本质。而且数据是融合剂、催化剂和黏合剂,能有效促进各个体系之间融合、优化与升级。

  数据体系的意义深化了我们对数据世界的认知,使数据世界从无序走向有序、从孤立走向协同、从传统走向现代。这句话很重要,我们过去看待数据多是传统思维方式,现在要以现代化的思维方式来看待,学会跳出数据看数据,才能把数据看清楚。

  以数据体系视角来看当前数据要素与体系的关系,以数据体系为核心来构建技术体系、服务体系、业务体系、组织体系、文化价值体系,这样才能使数字化转型真正做好。目前数据体系1.0的特点是静止、片面、表层、单向、技术导向、业务导向,而2.0的特点是动态、全面、深度、多维、数据导向。

  数据体系大概有三个阶段:①机械运动体系阶段,是单系统、单应用,这是我们现在大部分的情况;②数据生命体系阶段,是复杂关联体系,各要素关联起来就发现数据标准不统一、技术架构不统一、数据融合较困难、数据支撑业务难等问题;③数据生态体系阶段,是动态融合演进体系。

  当前大部分政府的数据体系大多发展到1.5阶段,有的还停留在1.0阶段,从1.0到1.5再到2.0是一个巨大的跨跃。如果没有一个好的数据体系概念来引导,就会在1.0或1.5左右徘徊,类似猿猴到人类的进化,有一批还停留在猴子阶段,因为它没有上升到人类直立行走的方式。两条腿还是四条腿走路,是决定一个物种的问题,其实四条腿走路还快一点,但我们在现代生态里不只是快的问题,而是你对世界的认知和创造力的问题。

  这里有一个很时髦的概念--"数据中台",在我看来就是基于数据体系架构,在数据治理基础上,更好地体现数据的应用和服务。没有好的数据体系、数据治理、数据架构,就做不好数据中台。数据中台要求组织内在变革,没有好的组织形态改造,就应用不好数据中台,因为数据中台要基于数据流来跨部门、跨环境、跨业务等。

  三、从数字政府到智慧政府:问题与挑战

  现在是建设"数字政府",将来还要建设"智慧政府"。当前数据政府和智慧政府建设有很多问题:①体系完备性。条块分割、信息孤岛、数据应用面临各种困难与挑战,管理杂乱、统筹低、联动性差;②数据质量,散(碎片化)、少(量)、乱(标准)、差(质)、死(流动);③政务服务中标准不统一、平台不联通、数据不共享、业务不协同等;④数据治理能力涵盖采、存、管、用、评,但整个政务数据生命周期是断续的,还没有形成体系化的东西。因此亟待建立规范统一、运营高效、服务有力、业务高融合、保障到位的一体化数据体系。

  当前多数政务数据体系处于1.0阶段。1.0阶段的特征:①有而少用、联而难通、通而不用、用而低效;②各个系统尚未融合,大数据、大系统、大平台还处于初级阶段;③政府数据1.0碎片、低质、分散、局部应用问题还没有解决。

  当然我们不能否认数据体系1.0成绩。政务服务上半场应该取得了很多成绩,包括数据生产能力明显增加、依赖数据的程度明显提高、社会需求不断激发等。但问题也不少,如数据质量低、标准化程度差,数据生产、加工、应用和治理等未形成一条龙;各种(业务、服务、技术、管理)体系相互交织与矛盾,任务、目标、角色、组织、制度相互冲突与混乱。

  经验我们有了,要随需而变、不断迭代;教训我们要注意吸取,如1.0是围绕业务开展,忽略了数据核心问题,数据到底是为适应现状还是改革,就是系统之间的数据跟外部怎么联动的问题;又比如出现各自为政开发的情况,是因为出发点、动机不一样,是为业务还是为转型?我认为过去的模式已经过时,很难实现新的目标。

  四、智慧政府构建的数据逻辑:要点、方法和目标

  当前政务信息化的主要任务是构建数据体系,用数据思维来建好数据体系。光想建数据体系还不行,要思路到位,要有数据思维。

  方法与步骤是要以"数据体系建设"中心;抓好"数据与业务融合、治理与服务结合"这两个基本点;着力于最小颗粒度、标准化、供需认责体系这三个标准建设,这三项光靠自己部门、某个地区还很难建好,但它是硬骨头,是数据体系升级的拦路虎,必须解决。

  智慧政府建设的目标:①数据中心角色升级,就是从仓库、车间到超市,我们现在不少的数据中心还不是合格的仓库保管员,虽有很多仓库,但仓库存什么东西、质量好坏不够清晰,要变成车间,然后再变成超市,提供合适的个性化服务,现在绝大部分数据中心还处于不太规范、标准、服务功能较弱的状态。②数据融合要从物理、化学、生物到生态反应,当前数据大都是归集在一起,但数据之间没有发生关系,化学反应还未做到,生物反应、产生新服务更没有做到,数据是要把软件和规则融合在一起,才能有高质量数据。

  关于数据体系和数据政府建设的好坏,我这里提出一个标准,即"一网通办"是检验当前数字政府的唯一标准。"一网"是载体,要做好"一网"就要做好大数据、大系统、大平台;"通办"是目标,要跨地区、跨部门、跨层级、跨系统;结果是数字政府,"一网通办"就是要让政务服务像网购一样便捷。

  "一网通办"作为抓手,可带动政府整体数据能力建设;作为目标,聚焦聚气聚神,也有助于解决数据与业务两张皮问题。浙江和上海在这块做得比较好,浙江省的口号是"最多跑一次",是以办事来带动数据体系建设的典型,上海的"一网通办"被国家层面高度认可。

  "一网通办"的本质是建立起数字化服务体系。数字化是前提,要把数据用对用活用足,通过"一网通办"赋能政府、企业和公众。"一网通办"要实现数字化,首先要有数据,数据与业务是一体两面,做好"一网通办"核心在数字化方面发力。"一网通办"需要我们有长跑的耐心,更需要有多重要素有机集成的能力。

  国脉集团推出的各种数据系统(如政府数据体系,国脉数据母体等),就是从数据思维出发,构建数据体系,不断促进数据应用,欢迎各地政府应用和相关机构合作,共同促进我国数字政府更好更快建设。

  (作者系国脉集团董事长和首席研究员,本文源于演讲材料的整理而成。)


       附1:国脉“一网通办”核心支撑系统(GDBOS),助力数字政府建设

  数字政府2.0操作系统、政务数据体系2.0基础标配、政务服务一体化升级方案。又名“政府数据业务操作系统”(GDBOS), 是基于国家有关政策要求、各地实践经验、数据体系理论、微服务技术架构,围绕“大数据、大系统、大平台”融合一体思路,为各地数字政府升级而量身打造的一套作业平台。运用数据体系、标准治理、业务再造、组织进化等工具和方式,可从结构、标准、模块架构上对当前政务服务平台体系进行优化、重组和升级。有效适配部委、省、市、县(区)不同层次需求,支撑数据整合共享、政务流程再造和服务模式升级,全面提升政务服务能力,夯实数字政府基础,为国家治理能力现代化提供重要支撑。

  依托"产品+数据+标准"框架,构建"标准支撑、数据体系、业务再造、数据治理、管理赋能"五大体系,无缝衔接既有业务系统,有效驱动政务服务整体运作:①落脚在“办成”,把政务数据归集到一个功能性平台,企业和群众只进一扇门就能办成不同领域事项;②综合提升政府政务服务、数据整合与治理能力,并最终实现数字化转型升级与智慧组织进化。

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  附2:国脉政策通(又名“国脉一体化惠企政策服务平台”),是对标中央关于“各项惠企政策落实到位、易于知晓、一站办理”要求,打通政策服务、优化营商环境的帮手级产品。以“惠企政策精准送、补贴申报一次办”为核心,提供政策“发布、汇聚、查看、送达、办理、督查、评价”全套解决方案。基于市场主体、民生服务和营商环境优化,从最小颗粒化、数源标准化、数据共享化、组织协同化、业务融合化五个方面着手打造,实现群众与企业真正“知政策、懂政策、享政策”,依托政策红利更好发展。截至目前,该系统已于深圳市、杭州市、佛山市、浦东新区、南山区等地应用,获企业群众普遍好评。

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