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期刊导读

“城市大脑”需求下政府数据“三化”运行机理研究

Research on the Government Data Operational Mechanism under
the Demand of "Urban Brain"

马健 MA Jian;张丽岩 ZHANG Li-yan;葛静 GE Jing
(苏州科技大学土木工程学院,苏州 215011)
(Department of Civil Engineering,Suzhou University of Science and Technology,Suzhou 215011,China)

摘要:在当今信息爆炸的时代,数据是政府掌握的极具价值的重要资产之一。如果政府封闭其拥有的海量数据,则这些战略资源无法转变为实际的经济效益,也无法实现其价值。政府数据资源化、共享化是目前政府的重要职能之一,为大数据发展和“互联网+”战略实施提供了数据基础和底层支撑。本文通过分析当前政府数据开放共享的模式,探讨在政府数据资源化和共享化过程中存在的安全风险,强调了在开放利用政府数据的同时,要着重考虑数据的安全化,致力于提高政府数据“三化”平台的可靠性,推动建设政府数据开放保障对策。关于政府数据安全化开放共享的研究较少,本课题的研究可以为政府部门进行数据开放共享建设提供参考价值,一定程度上填补该研究领域的空白。
Abstract: Data is one of the most valuable assets held by the government in the era of information explosion. If the government closes the massive data it has, then these strategic resources can neither be transformed into actual economic benefits nor realize their value. One of the important functions of the government is the government data resource. It provides data base and bottom support for the development of big data and the implementation of the "Internet+" strategy. By studying the open sharing mode of government data, this paper analyzes the security risks in the current government data resource and sharing. It emphasizes that the government should pay attention to data security, improve the reliability of data platform, and build a safeguard countermeasure system for open and shared government data while opening and using government data. There are few researches on the security scheme of government data open and sharing in China. The design and implementation of this topic fills in the blank of this research field to a certain extent, and also has certain reference value for the construction of data open strategy of government departments.
关键词:政府数据;资源整合;数据共享;安全机制
Key words: government data;resource integration;data sharing;security mechanism
  中图分类号:F299.27                                    文献标识码:A                                  文章编号:1006-4311(2020)15-0030-04

0  引言
政府是最大的数据生产者和拥有者,长期以来,数据已成为政府掌握的核心资产,是治理国家的重要工具。随着人工智能等先进技术的发展,“城市大脑”这一概念应运而生,其核心是利用城市数据资源全局优化城市公共资源。建立“城市大脑”是未来城市高速发展的必然趋势,但是“城市大脑”在提供便利的同时也面临着如何将所收集的数据资源进行有效整合和开放共享以及如何将这些信息安全保管等问题。随着政府数据爆炸式的增长,公众对于数据的意识以及使用数据的能力在迅速提升,同时当前社会各界对政府数据资源化、共享化以及安全化的需求越来越强烈。但是我国数据资源化、共享化的保障还远不到位,信息安全保障核心技术和设备均来自于西方国家,受制于人的同时还担心安全无法被保障[1],安全化政策和措施亟需完善。
1  相关理论
1.1 城市大脑
“城市大脑”即城市数据大脑,是在大数据、云计算、物联网、人工智能等信息化技术的基础上构建的城市开放式智能运营平台[2],将城市数据资源进行整合后广泛应用于各个行业,促进城市不断进行自动思考、调节和决策,提升数据价值,使城市治理更加高效科学。
1.2 政府数据
数据是通过感觉器官或观测仪器所获得的客观事物运动状态,进而所形成文本、图像等形式的一种反映,常用于计算机领域。信息是经过加工,具有关联关系和一定意义的、能够存储和处理,可以通过语言、文字和图表交流和展示的数据。部分学者认为政府数据是由政府行为产生的数据资源,其对政府、公众有实际价值[3]。通过对数据进行分析,不仅可以为政府部门提供辅助决策和公共服务,而且这些数据经加工后还可以产生巨大的商业价值。
1.3 政府数据“资源化”与“共享化”
对政府数据进行整合及开发利用,提升数据的价值,使政府数据发挥预警、智能预测及分析和辅助决策的作用,政府数据资源化表明其对促进国民经济发展的重要作用[4]。
政府数据共享是指政府不同部门之间出于职责所需相互传递数据资源的行为,主要涉及三种类型,分别是上下级各部门间的共享、同级不同部门间的共享、政府与公众的共享[5]。
1.4 政府数据开放与信息公开
德国将政府数据开放定义为公共行政机构所有的能被第三方重新利用的数据,英国政府则认为政府数据开放即为公共领域的信息中己经开放给公众使用的数据[3]。在研究政府数据开放时,有必要分析其与政府信息公开的区别,数据开放强调主动性,指政府利用信息平台主动提供原始数据,这些数据一般是机器可读、无需授权和可利用的。因此,数据开放核心是挖掘具有价值的信息,而信息公开通常是单向的,许多信息一经公开便再无下文,这使得政府信息未能发挥其巨大的经济社会价值。(表1)
2  政府数据开放共享的风险分析
2.1 数据开放共享的管理风险
目前我国关于政府数据开放制度还存在一定的不足,这也关系着政府数据开放的价值和效果。
2.1.1 没有行之有效的数据开放制度
明确关于数据开放和信息安全与隐私保护,我国并没有出台任何相关法规,同时在进行政府数据开放工作时并没有明确数据开放的标准、范围、边界以及责任主体和权限,尚有众多细节工作亟待完善。
2.1.2 缺乏政府数据资源管理标准
由于各地政府及部门没有统一的数据标准,容易导致“数据孤岛”现象,难以对数据进行有效的整合利用;政府没有监督及协调其掌握的数据资源,这是由于缺少统一常设的管理协调机构;没有统一规范数据收集、加工、存储、利用的过程,数据资源管理缺少一定的限制。
2.1.3 缺失数据开放共享的体制、政策和人才
缺乏一套行之有效的跨部门治理新体制,总体上易导致数据割据,出现信息孤岛的现象,这也会在体制上阻碍数据开放工作;缺乏数据开放的配套性政策支持,增加了数据开放的不确定性和安全风险;政府内部数据专业人才的缺乏,制约着数据开放工作的有效推进。
2.2 数据开放共享的技术风险
大数据导致的公共数据技术风险,主要是指伴随着大数据的开发及在公共数据的实践中的应用,由于大数据技术的不完善,而直接威胁公共数据的合理性和有效性的风险。
2.2.1 数据自身风险
在处理分析公共数据时,需要利用大数据技术,而这个过程是非常复杂的,解析数据意义及挖掘其背后的价值难度较大,而这主要也是因为大数据多维度的复杂性。
2.2.1.1 时间维度的复杂性
涉及时间方面的复杂问题,包括大数据的管控及其生命周期、在线与离线的时效性等,主要表现在大数据的时间状态和特征上,包括大数据的流化分析以及增量式的学习方法等。
2.2.1.2 空间维度的复杂性
首先在三元空间对大数据进行感知和采集的难度十分大,其次是对大数据中的数据进行传输、移动、储存和计算也是一桩难题,最后是由于数据范围及密度的不均衡增加了数据复杂化。
2.2.1.3 关系维度的复杂性
数据来源比较复杂,包括文本、图像、音视频等方面,而这多种类型的数据构成了多样化的结构模式,且其相互间的关系非常复杂。在开放公共数据时,复杂的大数据催化着新技术的产生,以应对大数据的获取、处理以及挖掘,这也导致了技术风险的增加。
2.2.2 数据获取风险
目前的大数据获取技术还不够成熟,存在诸多局限,而这也会增加公共数据信息开放的风险。
2.2.2.1 数据超载风险
面对巨量又复杂的数据源,在公共数据开放的过程中必须要提高数据的获取效率,通过有效选择,利用快速压缩和选择性感应的技术减小数据规模,但是当前还无法达到这样的技术,因此数据超载的风险将一直存在。
2.2.2.2 数据断裂风险
若政府没有统一数据开放的平台,将无法充分整合已有数据,导致数据资源不完整,呈现孤岛化和荒漠化的分布格局,数据之间无法有效衔接,造成数据割裂。
2.2.2.3 数据失真风险
在政府开放数据共享的过程中,数据的真实性和可靠性至关重要。在获取数据的过程中,由于数量的巨大,难免会有鱼龙混杂的现象产生,如果在数据失真的基础上进行信息开放共享,将存在巨大的风险。
2.2.3 数据处理风险
大数据的处理技术不够完备,存在诸多局限,可能会由于数据的收集和转换过程中的漏洞,造成数据的损失。
2.2.3.1 数据处理的片面性
大数据分析强调的是样本代表整体,采用的是全样本式,但是这也并不能代表总数据量,而在此基础上做出的数据分析也不具备客观性,存在一定的局限性。在进行数据共享时必须考虑这一点,否则将导致共享的信息以偏概全,产生不好的影响。
2.2.3.2 数据的认识模糊
对大数据进行分析不是为了更加精确地计算,而是发现各种类型数据之间的关系,面对复杂的数据模型,简单的运行计算可能会导致取得效果的不明确,一旦共享的信息出现模糊,公众将难以抉择。
2.2.3.3 主体的缺失
大数据分析是用数据进行分析,使得数据的实际主体变得虚无甚至消失,每一组数据的背后都有主体价值,一旦价值出现了缺失,所产生的结果所造成的损失将是巨大的。
2.3 数据开放共享的安全风险
数据是信息化,科技化时代重要的战略资源,国家之间,企业之间,个人之间都存在着竞争,数据在竞争中起着至关重要的作用,一旦数据开放共享,安全问题就是重中之重。
2.3.1 数据开放带来新的存储安全问题
海量异构开放数据的集中存储和频繁无序的访问使用,造成数据存储的极度混乱,难以保证存储安全。同时政府数据许多涉及个人隐私和国家敏感数据,其若被滥用,会给国家带来巨大危害。
2.3.2 数据开放带来新的管理安全问题
由于数据复杂性、业务的多样性和专业性,海量数据被集中存储后,依靠传统的信息平台难以满足各种应用的需求。应该挖掘公众的需求,建立满足需要的数据安全管理机制,既要满足数据共享需求,又能满足应用的专业性和多样性。
2.3.3 数据开放带来共享安全问题
数据共享存在一定的限制,即存在一定的共享范围。数据所有者在一定范围内共享数据,且这种共享范围不是无限制的。
2.3.4 数据开放使系统易受攻击
政府开放的数据蕴含巨大的价值,若被非法窃取和利用会对个人或国家造成巨大的伤害,而当数据共享后,数据共享系统非常容易受到攻击。
3  “城市大脑”需求下政府数据安全开放共享的保障措施
3.1 制度保障
3.1.1 建立健全相关法律法规
保障数据开放的前提和关键是建立健全相关法律法规。主要分别是现有信息公开相关法律的完善和网络安全相关法律的完善。我国政府需要尽快完善数据主权、数据安全和个人隐私保护等相关法律法规,创造健康的数据开放和利用环境,以适应和促进政府数据开放。
3.1.2 转变行政观念,制定顶层战略规划
首先,政府应转变观念,发现数据开放的重要性,结合我国的国情,制定顶层战略规划,严格按照计划行动。为政府数据开放的对象和形式进行严格的定义,明确数据开放的边界,致力于使数据开放更加标准化和制度化。与此同时,政府应在制度上加强规范数据公开者及使用者的行为,设立数据管理机构,专门负责整合开放数据以及执行监督,从而促进数据开放工作的高效进行。
3.1.3 明确开放范围,规划开放次序
在开展政府数据开放实践时,遵循先易后难的原则,先开放政府已有的易于整理的数据,然后通过调查将工作重心转移到公众开放需求较高的主体范围上,同时划定政府数据开放的范围和顺序。
3.2 管理保障
3.2.1 理顺数据管理体制,加强数据管理
建立数据主管部门,统一负责与管理,提高数据公开的数量与质量,减少安全风险。制定数据开放标准,完善元数据分类体系,方便公众应用数据,挖掘数据的最大价值。加快政府数据统一平台建设,实现政府数据资源整合,提升数据开放的数量与质量,提高数据服务的水平和针对性,满足公众个性化需求。
3.2.2 紧跟公众需求,强化公众参与
政府数据公开要让更多公众参与,促进数据的应用,解决更多社会现实问题,激发创业热情,提高就业率,优化社会治理。一方面,政府加强引导,加大宣传力度,使公众积极参与,挖掘开放数据的最大价值;另一方面,建立公众与政府之间的沟通渠道,促进互动交流,完善反馈机制,接受公众监督。
3.3 保障机制
3.3.1 建立政府数据开放平台
数据平台建设过程中,要防止重复建设以及各自为战的问题,遵循统一部署、统筹规范、一个标准、集中管理的原则,提高数据平台的整合、分析和优化能力,提高数据服务水平。
3.3.2 基于用户需求,提升数据的实用性
在数据开放初期,应当考虑公众的实际需求,开放与其相关度较高的数据,提高用户的参与度。随着平台的逐步发展,逐渐扩大数据覆盖的范围,最后实现完整的数据开放,保证公众可获得所有公共数据,除了涉及国家安全和个人隐私的数据。与此同时,应致力于提高开放数据的实用性,尽量以方便公众处理的格式出现。
3.3.3 完善元数据体系,增强数据获取的便捷性
开展数据资源的类型、格式及深层机理研究,并借鉴国外在元数据方面的先进成果,制定满足需求的元数据标准。为了保持元数据和对象数据之间的关联性,应当选取合理的封装策略,保证数据对所有用户免费开放,便于公众获取其所需的数据。
3.3.4 完善分类体系,提高数据检索的准确性
可使用多种数据分类维度,同时在不同维度下,依据海量数据的内在特点和分类模式,以更加科学的方式划分所有数据集。在管理数据检索功能时,可对搜索框进行优化,改进排序技术,引入词引导,减少信息噪声,确保用户在进行数据检索时更加准确。
3.4 安全保障
3.4.1 提升数据安全保障能力
在数据开放的同时加强监管,保障数据安全,建立数据开放安全管理规范。完善各级立法工作,主要包括数据主权及个人隐私等方面,实施数据开放的规范与标准。建立数据的存储、备份、防灾、迁移等制度和标准进行规范化管理,加强网络安全建设,推动建立各层面的数据监测预警和安全认证平台。通过利用大数据技术,提升保障数据安全的能力。
3.4.2 强化风险管理责任
在对开放数据做出风险评估以及管理时,管理部门负责人是首要责任人。为了提升安全性,在具体运作信息安全管理时,整个安全小组需进行全程指导,保证操作流程的正确性,给出恰当的评估方案,并及时梳理运行过程中存在的漏洞,给出相关的纠正技巧。
3.4.3 建立数据管理保护执行机制
政府的海量开放数据来源于不同部门、组织或机构,这些数据的语义、类型、属性等各不相同,只有其原始平台或者提供共享的平台才能精确的理解,所以在数据的开放过程中,一般遵循谁提供数据开放,谁负责解释和维护的原则。
3.4.4 加强数据安全和用户隐私保护
在互联网络环境下,开放数据往往被整理在一起,有些数据涉及国家、个人、企业的安全和隐私,而我国目前并没有制定完善的法律来保护数据安全和个人信息,若不恰当处理这些数据,将带来巨大的安全隐患,随着政府数据的有序开放,随之而来的安全问题亟需重视。
4  结语
在大数据和“开放政府”理念的推动下,政府应充分认识到数据开放的重要性,利用大数据技术,挖掘海量数据的价值,提高社会管理水平。在政府数据开放共享的同时,要结合国内信息化发展水平推进数据开放的安全化发展,提升政府公共服务水平,推动“智慧城市”建设。
参考文献:
[1]唐鸣谦.大数据时代下的信息安全问题研究[J].无线互联科技,2014(04):168.
[2]引领全国的浙江“城市大脑”.信息化建设,2019(07):22-25.
[3]陈骁.常州市政府数据开放对策研究[D].大连海事大学,2017.
[4]毕强,董海欣.政府信息资源共享模式研究[J].情报科学,2008(11):1630-1635.
[5]应天勇.J市政府部门信息资源共享研究[D].云南财经大学,2017.

 

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