范靈俊¹，洪學海¹，黃晁²，華崗³，李國杰¹

1.中國科學院計算技術研究所信息技術戰略研究中心，北京 100190；2.寧波中國科學院信息技術應用研究院，浙江寧波 315048；3.寧波市智慧城市規劃標準發展研究院，浙江寧波 315048

摘要：大數據是城市智慧的“來源”，利用好大數據可以有效緩解或解決城市發展中的諸多問題。政府部門掌握的大數據關系國計民生，與公眾生活息息相關，是高價值密度的數據，如何治理和利用政府大數據，是智慧城市建設的核心問題之一。以寧波市政府大數據為例，闡述了政府大數據治理面臨的挑戰，包括政府數據內部共享的需求和障礙、政府數據對外開放和利用的問題等，同時給出了相應的對策及建議。

關鍵詞：政府大數據；治理機制；內部共享；對外開放

中圖分類號：C931.2????????????? 文獻標識碼：A

doi: 10.11959/j.issn.2096-0271.2016028

Challenge and countermeasure of governing government big data

FAN Lingjun¹, HONG Xuehai¹, HUANG Chao², HUA Gang³, LI Guojie¹

1. Information Technology Strategy Research Center, ICT, CAS, Beijing 100190, China 2. Ningbo Institute of Information Technology Application, CAS, Ningbo 315048, China 3. Ningbo Academy of Smart City Development, Ningbo 315048, China

Abstract: Big data is the source of the city’s wisdom, making good use of big data could solve or relieve the problems caused by the city’s development. The big data managed by the government are of high value because they are closely related to people’s life and public service. How to govern the government big data and explore its value is one of the key challenges during the construction of smart city. Taking Ningbo as a case study, the challenges of governing government big data were described, which include the needs and obstacle of sharing big data by internal government, and the problems of opening government big data and helping to bring it about market utilization, solutions and policies were also proposed.

Key words: government big data, governing policy, internal sharing, opening

1? 引言

智慧城市的建設和健康發展離不開數據的采集、整合、分析和利用，城市“智慧化”建立在數據的充分開發利用的基礎之上。政府大數據是智慧城市建設中一筆寶貴的“資產”。隨著信息技術的發展和政府部門信息化工作的推進，近年來，政府部門積累了越來越多的數據。與互聯網大數據和行業大數據相對應，這些數據被稱為“政府大數據”。眾所周知，政府大數據關系到國計民生，與百姓的生活密切相關，被認為是高價值密度的數據，利用好政府大數據，對政府決策、經濟發展和公共服務水平的提升等都大有裨益。政府大數據在智慧城市建設中具有不可替代的關鍵作用。

政府各部門是政府大數據的實際掌握者，是政府大數據價值鏈的“源頭”。由于管理體制的限制以及政府部門信息化系統建設的歷史原因，政府大數據分散在各個部門，甚至各個系統當中，被稱為“信息煙囪”或“數據孤島”。這種碎片化的數據現狀不利于政府大數據的開發利用，因為大數據的奇妙就在于，不同來源、不同類型的數據融合之后，可能挖掘出原來發現不了的結果或結論。因此，政府大數據的融合是政府大數據治理的首要問題。然而，政府的各個部門到底掌握了多少數據、數據的類型有幾種、哪些是“死”數據、哪些是“活”數據、動態更新的頻率如何、數據質量如何等，都是政府各個部門需要首先搞清楚的問題，即摸清自己的“數據家底”，也是實現政府大數據融合的前提。

政府大數據融合的目的是對其進行利用，發揮政府大數據的價值。政府大數據的利用分為內部利用和外部利用。所謂內部利用，是指政府部門內部之間對政府大數據的利用，而外部利用是指政府大數據對外開放，取得社會化利用。內部利用需要解決好政府大數據的共享問題，外部利用需要解決好政府大數據的對外開放問題。開放數據后，眾多第三方創新企業可以對開放的原始數據進行加工和傳播利用，創造前所未有的新價值，形成過去沒有的數據生態鏈。例如，空間地理信息可用于采礦、林業、農業、漁業、能源、航海、交通運輸等行業，氣象信息可用于農業、旅游業、災難管理、環境評估等業務。美國紐約市政府數據公開后的2年時間內，就有500多家企業做數據相關服務。美國于2000年取消了對民用GPS精度的限制，國內就有約300萬個就業崗位依賴于GPS。

綜上所述，從政府大數據的“源頭”——政府部門出發，政府大數據治理的流程包括：摸清各個部門的數據家底、梳理各個部門的數據需求、實現各個部門數據的融合、建立政府部門內部的數據共享機制、建立政府大數據對外開放的模型，最終實現政府大數據的市場化利用，釋放政府大數據蘊含的巨大價值。

?

2? 政府大數據治理的內涵及意義

政府大數據是指政府部門掌握的大數據，如人力資源和社會保障部門掌握的社保數據、衛生部門掌握的醫療數據、交通部門掌握的交通數據等。與此對應的有企業大數據——企業掌握的大數據，如阿里巴巴公司掌握的消費者數據、騰訊公司掌握的用戶數據等，這是根據數據掌握者的不同來進行劃分的。從這個意義上講，政府大數據只是眾多大數據中的一種，特指政府部門多年來，在信息搜集、信息系統建設及業務辦理過程中累積的大數據。本文討論的“政府大數據治理”的對象是政府大數據。對全社會各種大數據的治理同樣需要政府制定戰略、出臺政策、制定法規、實施項目等，這是更高層面的問題，不在本文探討的范圍內。

研究表明，政府掌握的數據占到國家掌握的數據的70%~80%，如果將這部分數據利用起來，數據開發者能利用政府大數據開發創新性應用，提供更好的服務，創造更多價值，能推動經濟增長乃至整個經濟增長方式的轉型，提高整個國家在大數據時代的競爭力。

政府是提供公共管理和公共服務的部門，政府大數據與民生和經濟都密切相關，利用好政府大數據，不僅可以提高政府的決策水平，如公共交通的配備和供給；而且可以服務于社會經濟發展，如修建商場的最優選址；同時還可以提升政府公共服務能力，如突發事件的預測、預防等。由此可見，政府大數據是政府部門的一筆重要的資產，不能讓這筆資產“沉睡”。盤活政府大數據資產，發揮政府大數據的價值是一項重大的系統工程，需要全方位、多層次、多角度的共同發力。政府部門作為數據的掌握者，處在政府大數據價值鏈的源頭，起著決定作用。本文從政府大數據治理的源頭出發，探討政府大數據治理的內涵、遇到的問題及對策。

政府大數據治理的根本目的是發揮政府大數據的價值。除了加強政府部門內部對政府大數據的利用，還要將政府大數據對外開放，取得政府大數據的市場化利用，從而形成政府大數據的產業鏈和價值鏈。數據是互聯網創新的重要基礎，政府大數據提供給社會進行增值開發和創新應用，可以激發大眾創業、萬眾創新。

普遍認為，大數據具有4V（volume、variety、velocity、value）特征，其中之一便是大數據的類型多樣、來源廣泛。由于政府部門的條塊分割及業務類型的不同，政府大數據恰好具備了這個特點。要發揮政府大數據的價值，首先要對政府部門的數據進行整合，實現不同部門數據的融合。

多個部門的數據整合并不是最終目的，整合的目的首先是實現政府內部數據的互聯互通和共享，滿足最優的政府職能的行使，依靠大數據分析提高管理能力和決策水平；其次是實現政府大數據的對外開放，供給社會進行市場化利用。這兩者都有一個共同的問題是找到核心應用，滿足政府管理和公眾的實際應用需求。

目前比較普遍的現象是，即使公開的信息也沒有及時地推送到公眾的眼前，即信息是公開了，但沒有形成穩定的信息推送服務系統，只在網站上“一掛了之”，沒有實現“最后一公里”。目前政府部門的數據開放平臺（網站）大多是從政府部門自身出發給出的。其列出的可開放數據清單只是政府數據的一部分，甚至是很小的一部分。大多數公眾對一些公開的數據并不感興趣，或者根本就不知道政府數據開放平臺的存在。然而并不能就此認為公眾對政府數據漠不關心。因為數據清單是政府從自身出發列出的，在政府看來可開放的，而不是全部數據。公眾可能對“單采血漿站許可證審核信息”不感興趣，但不表示他對“醫院醫護人員專家信息”不感興趣。

此外，政府大數據的開放和利用不能理解成將原始數據裸露給公眾。舉例來說，對于培訓機構的基本信息，市民興趣可能不大，但如果將培訓機構做成一個大眾點評模式，公眾能看到附近有哪些培訓機構、各個機構的優勢在哪里、大家對它的評價如何等，那樣會大大增加公眾的興趣。因此，政府大數據開放和利用不能將原始數據裸露給市民，而必須加以應用，找到應用場景。裸露原始數據給公眾，既有安全和隱私問題，公眾也不一定感興趣。對政府數據應用而言，企業是政府和公眾的橋梁，特別是“微、小、中”企業。這些企業將政府大數據匯集的資源與公眾的各種各樣的需求進行對接，并開發出各類應用，這比政府將大數據直接裸露給公眾更有效。

?

3? 國內外政府大數據治理實踐與研究現狀

政府大數據作為戰略資產已經得到越來越多國家的重視。截至2014年，全球已有63個國家和地區推動政府大數據的開放，并開放了超過700 000個政府數據集。通過開放政府數據促進社會轉型，帶動大數據產業的發展，已經成為各國的普遍共識^[1]。

以美國為例，通過數據開放，美國2013年在政府管理、醫療服務、零售業、制造業、位置服務、社交網絡、電子商務7個重點領域產生的直接和間接價值已經達到了2萬億美元。截至2014年2月10日，美國數據門戶網站開放了88 137個數據集、349個應用程序、140個移動應用；美國新版的數據開放門戶網站將原來的金融、企業和安全等六大類數據集拓展至農業、消費、教育、能源等20大類，與經濟和民生需求相關的數據集大幅增加。

英國政府通過高效地使用公共大數據的技術，一方面優化政府部門的日常運行和刺激公共機構的生產，另一方面在福利系統中減少詐騙行為和錯誤的數量，包括更有力度地追收逃稅漏稅的稅款，從而節省了大量開支。以醫療領域為例，2009年英國公開數據研究所在英國醫療領域發起了開放數據運動，將全國醫生所開的處方信息連接在一起，放在網上分享。病人在接受治療時可以自主判斷采用不同的處方，從而一年為英國減少了2億英鎊的藥費浪費。

西班牙政府為了發展大數據、建設智慧城市，把古老的港口城市桑坦德作為試點。目前，桑坦德市中心已經安裝了近1萬個傳感器，覆蓋面積約為6 km²。有些傳感器安裝在路燈、電線桿和建筑物墻壁上，隱藏在灰色小盒子里，還有的傳感器甚至被埋在停車場的瀝青地皮下。這些傳感器每隔幾分鐘就會把城市的交通、天氣、行人動作等數據傳輸到坎塔布里亞大學的實驗室——整個城市的數據收集中心。市民只要在智能手機上下載安裝“城市脈搏”程序，就可以獲得整個城市的相關詳細信息。此外，傳感器還將具備幫助公園優化花草灌溉用水量的功能，避免水資源浪費。傳感器會事先通知清潔工哪個垃圾箱需要清空，他們就不必每天沿著街道查看每個垃圾箱是否需要清空了。

同時，西班牙政府將推動更多政府信息公開化，公眾可以獲取很多以前比較機密或難以得到的信息，包括人口結構變化和房地產價格變動的統計數據。這些海量數據可以激勵程序員們創造出更多的應用程序，讓桑坦德變得更加智能化。

與西班牙類似，韓國也首先從大數據基礎設施上發力，韓國政府宣布將建設一個開放大數據中心，該中心面向中小型企業、風險企業、大學和普通公民，他們都可以通過該中心對大數據進行提煉和分析，利用大數據技術解決業務或者研究方面的問題。

同時在對外開放和利用政府數據方面，韓國政府努力打造“首爾開放數據廣場”。“首爾開放數據廣場”目前包含33個數據庫、880個數據集，為用戶提供十大類的公共數據信息，包括育兒服務、公共交通路線、巴士到站時間、停車位、各地區天氣預報及餐廳推薦等涵蓋生活方方面面的信息，并配有圖表、數據、地圖和網絡鏈接等。首爾市還計劃根據開放應用程序接口的利用情況和數據的再利用情況，向市民和企業進一步開放有用數據。

總結起來，國外政府大數據的治理主要關注3個方面。第一是重視和完善基礎設施的建設，包括布局和設置各類傳感器、提高寬帶和網絡水平、建設大數據中心、開放平臺等；第二是推動和加大政府大數據的開放，包括公共機構的各種數據集，通過共享平臺、訪問接口等方式呈現給企業和個人，以機器可讀方式優先發布高價值數據；第三是吸引和鼓勵企業和公眾對政府大數據進行開發利用。開放政府大數據的最終目的是取得市場化利用，釋放政府大數據的價值。因此采取激勵措施鼓勵企業和創新者利用開放數據開發應用，發展數據產業是發達國家的普遍做法。

國內學者對政府大數據的治理及共享也做了大量的研究。有參考文獻探討了我國政府大數據共享的3種模式：日常共享、重要共享和專項共享。孫艷艷等^[2]分析了我國開放政府數據當前取得的成果和存在的問題，從頂層設計、政府責任主體、信息化建設、民間參與、意識形態等5個方面對我國開放政府數據的發展策略進行了探討。鄭磊等^[3]通過樣本對目前國內各地的政府數據開放融合共享實踐進行了評估，指出了我國政府數據開放實踐當前存在的6個方面的主要問題：數據量少、單一價值低、可機讀比例低，開放的多為靜態數據，數據授權協議條款含糊，缺乏便捷的數據獲取渠道，缺乏高質量的數據應用，缺乏便捷、及時、有效、公開的互動交流。蔣定福等^[4]總結了我國政府信息資源共享發展歷程，并從政府信息資源管理機制、安全存儲機制、監督機制、評價考核機制、法律保障機制5個方面論述了大數據的政府信息資源共享保障機制。李宇^[5]分析了當前制約信息整合與共享的主要因素，包括技術標準和業務標準各異、體制不順與部門利益分割等。陳真勇等^[6]提出了一種新的智慧城市數據共享和融合框架——智慧城市數據互聯框（smart city linked data framework），該框架將大數據處理分為數據存儲層、數據轉換層、數據互聯層和數據共享層，可廣泛應用于交通數據、地理信息數據、天氣數據等。于鵑^[7]針對傳統對非結構化數據缺乏有效利用的問題，提出了基于數據倉庫與大數據融合的解決方案。李衛東^[8]將政府信息資源共享分為4個層次：政府各職能部門之間的資源共享、不同層級政府之間的資源共享、國家權力機關與政府之間的資源共享、政府與企業之間和政府與公民之間的資源共享以及提出公共數據中心法、虛擬數據中心法、開放式的Web服務法3種共享方法。

?

4? 政府大數據治理的需求及挑戰

政府大數據的治理是一項系統工程，不僅涉及技術，還涉及政策、環境、法律法規、公共管理等多個方面。政府大數據治理的目標就是發揮出政府部門掌握的大數據的價值，服務經濟發展、提升公共服務、提高管理水平，形成政府大數據的價值鏈。作為政府大數據價值鏈的源頭，政府部門在政府大數據的開發利用上起著不可替代的作用。“源頭”的問題首先要解決好，才能把政府大數據價值鏈的上下游打通。本節以寧波市政府大數據為例，選取10個與民生相關的部門，對其掌握的數據進行走訪調查、總結和對比，重點分析和梳理了政府大數據在融合、共享、開放及利用方面面臨的需求和挑戰。

表1對寧波市10個政府部門掌握的數據情況（包括數據的更新情況）進行了摸底和總結。各部門的數據情況截止到2015年8月，根據各部門的業務特點，表1中只列出了可以公開并且可以摸清的數據，應當指出，各部門實際的數據擁有量要大于表1中列出的數據量。

^{表 1?? 寧波市 10 個政府部門掌握的數據概況}

從表1可以看出，政府部門掌握著大量高價值密度的數據，然而尚未發揮出真正意義上的大數據價值。不同于一般互聯網的數據量大、價值密度低的特征，政府大數據與公眾生產、生活的方方面面都密切相關，是具有高價值密度的數據。每個政府部門都有不同的數據存量，涉及不同的價值方面和業務類型。

同時，調查發現，大多數政府部門對政府大數據的價值都有充分的認識，不同部門根據對數據應用的設想和規劃對其他部門的數據需求也很強烈。以寧波市公安局和81890求助服務中心為例，表2和表3分別選取了這兩個部門對其他部門的部分數據需求。

^{表 2?? 寧波市公安局當前對其他部門的數據需求清單（部分）}

^{表 3?? 81890 求助服務中心對其他政府部門數據需求清單（部分）}

從表2、表3可以看出，公安局和81890求助服務中心對政府大數據的應用都有很好的設想，對其他部門的數據有巨大且比較明確的需求。由此可見，僅從政府部門內部的需求來看，加大對政府大數據的治理，推動政府大數據的融合、共享和利用勢在必行。

然而，我國政府大數據的共享和利用，當前最大的挑戰在于缺乏政府數據共享的統一標準和規范，缺乏治理機制設計。比如，大多數政府部門，只要是掌握了一部分核心數據的，都希望把其他一些部門的數據整合過來，形成一個大一統的數據資源平臺，對開發各種應用都有一個藍圖和規劃。存在的問題是，各部門都不愿意把自己的核心數據交出去。因為有些數據就是某些部門的命脈，一旦交出去，這個部門可能就沒有存在的必要了。因此一些政府部門將政府大數據和信息資源產權部門化，設置信息利用的壁壘。這也是“數據孤島”、“信息煙囪”存在的主要原因之一。

?

5? 政府大數據治理的對策及建議

5.1? 政府大數據治理流程與框架

政府大數據治理是一項系統工程，需要多方的共同努力。政府部門作為數據的實際掌握者，是政府大數據價值鏈和產業鏈的源頭，在政府大數據開發利用過程中起著決定作用。圖1從政府部門出發，提出了政府大數據的治理流程。首先各個部門要摸清本部門的數據家底，有多少數據存量、是什么類型的數據、更新頻率如何、是否涉密等，這是實現政府大數據融合的前提。然后建立統一的數據資源平臺，實現政府大數據的融合。數據融合之后，一方面可以實現部門內部共享，另一方面，可以對外開放，實現市場化利用，從而發揮政府大數據的價值。

^{圖 1?? 政府大數據治理流程}

對于大數據而言，每種數據來源都有一定的局限性。只有融合集成各方面的原始數據，才能反映事物的全貌。事物的本質和規律隱藏在原始數據的相互關聯之中。不同的數據角度不同，但可以描述同一件事情。政府的數據可能更客觀、更全面，網絡上的數據可能更反映民意。對同一個問題，不同的數據可以反映互補信息，增加了解的廣度和深度。要實現各方面信息的集成，首先要做的就是數據的共享和融合。如圖2所示，數據融合是實現部門之間數據共享的前提。

^{圖 2?? 建立統一數據資源平臺}

政府各部門除了摸清和建立自己的數據清單，還要結合自己的業務需要及大數據應用需求，提出對其他部門的數據需求清單，有了以上兩份清單，政府可以成立更頂層的大數據應用協調部門，進行數據的對接和協調，甚至是數據的交易。解決挖掘核心應用、確定主導部門、避免重復建設等問題。如圖3所示。

圖 3?? 建立內部共享的需求對接機制

需要成立頂層協調部門統一協調本市的大數據發展。通過出臺統一的大數據建設標準體系，包括數據標準、接口標準，規范各單位大數據項目的開展，便于市、各單位數據資源共享、應用、挖掘、關聯、分析和決策，為各單位在大數據項目規劃、設計、建設過程中提供專業指導。

各個部門還要對數據進行分級分類，哪些數據可以開放、哪些數據不能開放、哪些數據可以逐步開放、哪些數據絕對不能開放等。因為業務性質的不同，不同的部門需要不同的劃分標準和依據。比如統計局，目前已經有自己的數據開放模型和標準，哪些數據可開放、哪些數據整理完才能開放、以什么樣的形式公開、多長時間公開一次，都有依據。統計局有依據，其他掌握了數據的核心部門也可以有依據，并且應該有依據。

為了制定全國統一的政府數據開放標準和規范，中央有關部門（如中央網絡安全和信息化領導小組辦公室）應盡快組織有關專家和管理干部提出指導性意見。對數據的分級管理，政府各部門不能坐等開放標準和依據的出臺。在國家層面的數據分級管理標準出臺之前，各部門可以先行先試，不斷總結經驗。如圖4所示，各部門可以根據現有的法律法規和依據，對本部門掌握的數據進行分級分類，從而建立起政府大數據分級逐步開放的模型，然后在實踐中不斷完善。

圖 4?? 建立政府大數據分級逐步開放模型

企業是對政府大數據進行市場化利用的主體，完成政府大數據開發利用的“最后一公里”。政府首先要對企業開放數據使用的行政許可，包括原始數據的使用；其次要保證數據的穩定性，包括數據更新的及時性和正確性。在數據應用模式上，政府建大數據的融合平臺和基本庫，然后向企業開放接口，企業可以根據實際需求設計算法和模型，并通過接口的方式對數據進行處理和利用。

5.2? 技術要點

5.2.1? 數據融合技術

如前文所述，對于政府大數據而言，實現政府大數據的融合是內部共享和對外開放利用的前提。大數據的本質特征是，整體集成的價值大于各部分價值的總和。數據融合是對各種異構數據提供統一的表示、存儲和管理，以實現邏輯或物理上有機地集中。也就是要以一種統一的數據模式描述各數據源中的數據，屏蔽它們的平臺、數據結構等異構性，實現數據的無縫集成。常用的數據融合方法包括數據轉換方法（聯邦數據庫系統）、數據聚合方法（中間件模式）、析取/轉換和裝載方法（數據倉庫模式，簡稱ETL）。

在大數據興起之前，數據倉庫（data warehouse）是流行的數據融合技術。數據倉庫是一個面向主題的、集成的、相對穩定的、反映歷史變化的數據集合，用于支持管理決策。只有建立統一的數據倉庫，才便于對不同地區、不同部門的治理能力進行橫向比較以及沿時間軸進行縱向深入研究，讓連續檢測、分析、計劃、決策成為可能，使得數據的潛在價值得到最大限度發揮。

大數據興起以后，深度機器學習（deep learning）成為對融合的數據進行分析的熱門技術。通過機器學習、統計分析、社交網絡分析、圖像/視頻分析、情感與輿情分析等技術手段，對多源異構融合的海量城市數據進行過濾、提取、匯聚、挖掘和展現，并通過參考歷史數據和領域知識、考慮事件間的相關性和上下文感知，對事件發生成因和發展規律進行分析推理，最終給出決策支持信息。

5.2.2? 防泄密與隱私保護技術

對開放政府大數據進行市場化利用，可能挖掘出國家機密或個人隱私是一個比較普遍的問題和障礙，因此需要發展大數據環境下應對數據挖掘的防泄密與隱私保護技術。開放數據需要經過對數據的脫敏保護隱私。經常采用的方式是匿名化或去標識化。能唯一標識個人的屬性稱為標識符，通過組合能夠以較大概率標識個人的屬性稱為準標識符。去標識化不一定能夠做得徹底，有研究表明，只要有性別、出生年月以及郵編這3個數據（準標識符），就很有可能把個人的信息還原出來。美國麻省理工學院的研究人員發現，如果獲悉一天之中個人在4個不同的時間點所處的不同地點，把這個人找出來的可能高達95%。

為了測試隱私保護技術的有效性，學術界開始研究“去匿名技術”，即通過多數據源的相互匹配實現重新標識。如同加密與解密是一對孿生技術一樣，隱私保護和“去匿名”也是一對孿生技術，通過技術的博弈可增強開放數據的安全性。現在已經出現不少隱私保護技術來滿足不同的隱私需求，如避免被確認某人是否在某個數據集中，或某人是否有某個特殊屬性，或某記錄是否對應某人。

為了提高隱私保護的水平，先后提出了k-anonymity、L-diversity、T-Closeness匿名技術。在敏感屬性不夠多樣化時，上述方法仍然有被攻擊的可能。另一種匿名化技術是差分隱私，即把噪聲加入數據集中，但仍保持它的一些統計屬性，使之支持典型的機器學習方法。所有隱私保護方法都是以犧牲原始數據的質量來獲得高匿名性。因此，在隱私安全性和數據可用性之間要做好平衡，當噪聲大到一定程度時，數據可用性會變差。從效益考慮，隱私保護的成本一定要低于數據本身的價值。

5.2.3? 數據定價技術

政府大數據是一種戰略資產，是一種財富。資產與財富都有定價問題。為了促進數據開放和利用，應制定合理的數據價格政策。數據和信息的一個重要區別就是，信息是具有特定意義的數據，因為特定意義的存在，所以信息價格比較好估計。但數據在還沒使用的時候其價值是不確定的，就像玉石，不把它剖開誰也不知道它的價值。更重要的是，數據可以反復使用，當將其應用于不同領域時可能產生超出其采集時預期的價值。因此，一般不為買斷式的數據產權定價，而是為一次使用形成的價值定價，先使用后定價，使用次數越多的數據估值越高。

數據作為一種商品，還需要考慮其稀缺性。數據的稀缺性在某種程度上反映了數據的價值密度。當一類數據很稀缺時，高估值會激勵公司和個人收集和產生類似的替代數據，從而由市場進行價格調節。數據共享和交易中的一個重要挑戰是防止劣質數據。多方數據相遇時，如果一方混入了劣質數據，將影響最終結果的價值。

?

6? 結束語

政府大數據治理是智慧城市建設的核心問題之一，政府大數據是高價值密度的數據，開放和利用好政府大數據對于政府決策、經濟發展、公共服務等多個方面都大有裨益。本文以寧波市政府大數據為例，探討了政府大數據在價值鏈“源頭”的治理機制和路徑，包括通過摸清各個政府部門的數據家底和數據需求清單建立數據內部共享機制，促進數據的融合和內部利用；在中央有關部門的指導下，根據已有法律法規對部門數據分級分類逐步建立對外開放模型，促進政府大數據開放和市場化利用。此外，數據融合技術、數據防泄密與隱私保護技術、數據定價技術等都是政府大數據進行開放和市場化利用的基礎并且核心的技術，需要給予足夠的重視。

?

參考文獻：

[1]? 閆建, 高華麗. 發達國家大數據發展戰略的啟 示[J]. 理論探索, 2015(1): 91-94.

?YAN J, GAO H L. Revelation of the development strategy of big data in developed countries[J]. Theoretical Exploration, 2015(1): 91-94.

[2]? 孫艷艷, 呂志堅. 中國開放政府數據發展策略 淺析[J]. 電子政務, 2015(5): 18-24.

?SUN Y Y, LV Z J. Brief analysis on the development strategy of China's open government data[J]. E-Government, 2015(5): 18-24.

[3]? 鄭磊, 高豐. 中國開放政府數據平臺研究：框 架、現狀與建議[J]. 電子政務, 2015(7): 8-16.

?ZHENG L, GAO F. Research on China's open government data platform: framework, current situation and suggestions[J]. E-Government, 2015(7): 8-16.

[4]? 蔣定福, 岳焱. 基于大數據的政府信息資源共 享模式探討[J]. 合作經濟與科技, 2015(14): 184-185.

?JIANG D F, YUE Y. Discussion on the model of government information resources sharing based on big data[J]. Co-Operative Economy & Science, 2015(14): 184-185.

[5]? 李宇. 網絡時代政府信息資源共享瓶頸因素分 析[J]. 北京行政學院學報, 2014(3): 65-68.

?LI Y. Analysis on the bottleneck factors of government information resources sharing in the network age[J]. Journal of Beijing Administrative College, 2014(3): 65-68.

[6]? 陳真勇, 徐州川, 李清廣, 等.一種新的智慧城 市數據共享和融合框架-SCLDF[J]. 計算機 研究與發展, 2014(2): 290-301.

?CHEN Z Y, XU Z C, LI Q G, et al. A novel framework of data sharing and fusion in smart city-SCLDF[J]. Journal of Computer Research and Development, 2014(2): 290301.

[7]? 于鵑. 數據倉庫與大數據融合的探討[J]. 電信 科學, 2015, 31(3): 159-163.

?YU J. Discussion on integration of data warehouse and big data[J]. Telecommunications Science, 2015, 31(3): 159-163.

[8]? 李衛東. 政府信息資源共享的原理和方法[J]. 電子政務, 2008(1): 65-67.

?LI W D. The principle and method of government information resources sharing[J]. Chinese Public Administration, 2008(1): 65-67.

范靈俊（1983-），男，博士，中國科學院計算技術研究所工程師，信息技術戰略研究中心戰略研究主管，美國韋恩州立大學訪問學者，主要從事計算機體系結構、處理器設計、信息技術發展戰略、智慧城市、大數據等方面的研究工作，發表論文20余篇，合作出版專著一部，申請發明專利2項。

洪學海（1967-），男，博士，中國科學院計算技術研究所研究員，信息技術戰略研究中心常務副主任，主要從事高性能計算、信息服務計算以及信息技術與信息化發展戰略等方面的研究工作。發表文章40余篇，合著中文專著5本。

黃晁（1972-），男，博士，中國科學院計算技術研究所副研究員，寧波中國科學院信息技術應用研究院院長，主要研究方向為視頻處理技術、智慧城市系統、大數據等。在國際國內學術會議及期刊發表論文數十篇，申請國家發明專利十余項，其中4項被國家標準采納為標準技術。

華崗（1977-），男，博士，寧波市智慧城市規劃標準發展研究院副研究員，主要研究方向為智慧城市、大數據、智能可視化管理。

李國杰（1943-），男，博士，中國工程院院士，現任中國科學院計算技術所首席科學家、信息技術戰略研究中心院士研究員，曙光信息產業股份有限公司董事長，中國計算機學會名譽理事長，國家信息化專家咨詢委員會信息技術與新興產業專委會副主任，中國科學院學位委員會副主席，中國科學院大學計算機與控制學院院長，中國科學技術大學計算機科學與技術學院院長等，主要從事計算機體系結構、并行算法、人工智能、計算機網絡等方面的研究工作，發表論文100多篇，合著英文專著4本，出版了報告論文集《創新求索錄》。先后獲得國家科學技術進步獎一等獎、二等獎，首屆何梁何利基金科學與技術進步獎等獎項。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的政府大数据治理的挑战及对策的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。