弈聪软件卓建超：政务大数据平台建设警惕成为过去共享数据平台的翻版

随着大数据应用的不断推进，数据开始被视为重要的战略资源，在政治领域数据的所有权是一种新的权利源泉。围绕原始数据的占有权和发布权的斗争将成为一个持久性的政治议题。随着大数据在中国的不断发展，各个地方都开始兴建大数据中心，但对于大数据中心建设，更多地还停留在“建机房、上设备、堆数据”的阶段，忽视了大数据强调的是对数据的分析和应用。西安弈聪信息技术有限公司（简称：弈聪软件）创始人卓建超认为，当前一些地方政府建设的大数据平台很多是过去政府共享数据平台的“翻版”。由于目前尚无对“大数据”的标准界定，政府部门对大数据的认识存在混乱，有将开放数据等同于大数据，有将任何“大”的政府数据集的发布都当作是大数据。政府推动大数据平台建设的首要目的不是推动大数据应用，而是统一政府信息基础设施，实现各部门数据的互联互通。事实上很多开放数据只是离散的“小数据”，并不具备大规模、未经处理和非结构化等大数据的基本特征，且很多通过开放数据机构发布的在线数据集仅仅是一个可用的样本集。

大数据平台建设

林林总总的大数据实验室陆续落地，旨在利用大数据技术解决政府治理、行业发展、民生福祉等方面问题。对推进政务大数据应用而言，无论是对政府自身监管行为所产生的大数据，还是对公民在社交媒体或其他网络平台上所产生的行为数据进行采集和分析，都可能促进政府机构中跨层级的“智能中心”的建立。大数据应用建立在掌握数据的基础上，以海量数据为前提，政务大数据的发展往往离不开政府开放数据，这使得政府的透明度大大提高。数据的开放可以让政府公职人员和民众一起参与进来，解决政府无法完成的、棘手的问题，更广泛地发挥公众力量，借助大数据平台更好地进行社会管理。随着政府组织的行为及其与公众的交互越来越数据化，在政府自身内部系统中产生的各类大数据也为透明性政府建设提供了巨大潜力。卓建超表示，数据应用不是简单的聚合，只有碰撞融合，从而激发大数据预警、预测、决策、智能的四大功能，才能释放不可限量的价值。基于国内外政务对大数据应用发展的基础上，中国政务大数据发展需坚持整体性政府、透明化政府和服务型政府三个基本方向，需避免将将大数据等同于开放数据、共享数据和海量数据三大认识误区，需警惕数据权的恶意使用或过度滥用、大数据带来的信息歧视和互联网公司侵害国家数据主权三大潜在问题。在推进政务大数据应用中，政府的监管方式应不断创新，更加透明。大数据可以促进政府公共服务水平的提升，有利于服务型政府的建立。在大数据时代公众可以更好地参与到政府工作之中，与政府分享信息，形成政府和公众共同参与的政务决策机制。社会公众可以通过社交媒体、公开出版物、博客等渠道分享他们的意见，大数据分析技术可以处理这些非结构化数据，并将更好的服务和方案传递给所需的客户群体。

大数据平台建设

在大数据背景下任何政府都可以藉由政务大数据的采集、分析和利用，不断推动优化政府自身运作流程和服务效能。而政务大数据分析是政府理解公民行为、解释政策与公共服务优劣的良好手段，也是政府决策者理解公众需求与偏好的工具，以更好地理解人们对于公民参与的积极性，对立法变动的态度，以及对政府公共服务的需求。同时虽然开放数据对于促进政务大数据应用意义很大，但当开放数据仅仅是由于上级部门的指令要求，并对政府部门本身工作并没有任何回馈时，开放数据项目就会缺乏可持续性。为了便于开发者和分析者能够不受数据格式限制而处理数据，开放数据集都是以原始格式发布的，这将影响数据的获得和使用。由于编码缺乏一致性，这些数据在没有电脑归纳的情况下非常难以理解，从而难以得到真正有效应用。可见在推动政务大数据应用中，不能简单地将大数据等同于开放数据。在推动政务大数据应用中，应逐步整合政府外部数据资源，建设国家层面的全国性大数据中心，形成更加完善的治理决策支持体系，以在数据整合的基础上实现服务整合。卓建超认为,对于政务大数据的推进或大数据中心的建设，首先应有周密、严谨、细致的数据目录体系顶层规划，建立统一的数据资源目录体系、数据标准体系、数据质量审计体系和业务系统数据共享交换体系等；其次要有可对比、可回溯、可审计的数据质量管理体系，保障数据采集获取的可持续性，避免“数据陷阱”；再者，要有精通数据挖掘和业务建模的数据科学家队伍，从政务应用需求出发，做好潜在数据价值的挖掘与应用。

大数据平台建设

大数据技术为基于证据的未来趋势预测提供了一种可能，但同时有可能会带来公平和公正的问题。卓建超指出，在政务大数据应用中，数据挖掘阶段最有可能引发对公民隐私权的侵害。尽管作为一种提升公共服务传递的重要手段，数据挖掘本身的意图是好的，但由政府收集和分析个人数据，不可避免地会引发对公民自由问题的争论。很多民众正在失去对政府的信任，其中部分原因就是政府机构拥有太多对公民个人数据的获取手段，而相反对个人数据的保护手段却太少。另外一个政务大数据应用的障碍来自伦理上的挑战，数据“可被获取，并不代表使用它就是道德的”。大数据技术为基于证据的未来趋势预测提供了一种可能，使得社会科学的研究可以做到像自然科学研究一样的精准、量化、客观。大数据可以用于预测未来，人们可以基于大数据构建政策制定的概率模型，分析未来可能会发生什么，但这些模型会带来公平和公正的问题。