政府大数据平台数据治理是为打破条块分割的管理体系，实现跨系统跨部门数据共享而提供的探索性解决路径。政府大数据平台数据治理的关键是业务驱动，其实质是保持平台上数据与业务的关联性，尊重业务需求实现数据集成，遵循业务活动规范保障数据一致性，遵守业务场景开展数据处理，遵照业务应用要求确保数据存储，遵从业务部门规章制度要求决定数据共享。
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为推动经济转型，提升政府治理能力及国家竞争力，国务院印发《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》及《促进大数据发展行动纲要》，文件提出通过布局大数据基础设施平台实现数据共享、数据交换和数据开放。实践层面，为深化互联网与社会经济领域的融合并推进大数据发展和应用，各省市相继开展政府大数据平台的建设实践。理论层面，政府大数据平台带来的联接力与创新力促进了政务数据的共享、开放和交换，有利于推进简政放权、创新政府治理方式、优化市场服务并加强市场监管。但信息治理环境下政府信息化建设遗留的信息治理、信息安全等问题未完全解决。进入大数据时代，建设政府大数据平台同样面临大数据4V（Variety, Volume, Velocity, Value）特征的挑战，这些因素成为阻碍数据共享、数据安全、数据主权、数据治理实现的障碍，大数据治理正是为应对这些挑战提出的解决路径。
鉴于数据资源作为政府核心资产的重要属性，北大软件主要围绕“大数据治理、大数据标准及大数据质量”，按照数据治理输入、过程和输出三个阶段对已建设系统及自身案例积累的数据进行分析，得出跨系统和跨部门的政府大数据平台的数据治理问题涌现为数据集成、数据一致性、数据处理、数据存储和数据共享五项具体内容。图1描述了经过总结后，常见的政府大数据平台的数据治理路径。
图 1政府大数据平台的数据治理路径
政府大数据平台的数据集成的主要内容是政府各部门将异构、分布、相互关联的多源数据集成到统一的政府大数据平台，实现数据资源的有效组织和部门间数据共享。
经研究显示政府大数据平台的数据集成起源于职能部门的业务需求，集成方法的选择依赖于业务应用系统的需求。其内在逻辑为在政府各职能部门履行职责的过程中，因业务办理产生对其他政府部门的数据需求，为实现各部门数据交换和共享的需求，政府大数据平台集成了不同部门的数据资源。职能部门的业务需求直接决定其数据集成的内容和范围，对于与各部门业务需求无关的数据，并不属于大数据平台数据集成的对象，即数据集成取决于业务需求。
现有的大数据平台主要采用云计算服务模式，由于数据存储于不同节点，同时由于分布式数据处理造成数据不一致现象，数据一致性保障正是用于解决数据不一致问题。北大软件经过多年的实践得出政府大数据平台中的数据一致性主要关注不同业务部门关于同一主体的数据一致性问题。平台数据来源于同一业务活动，且数据依业务活动的变更而更新。此外，为保障不同部门关于同一主体的数据一致性，大数据平台提供的辅助措施包括：不同部门间数据的比对，通过数据普查进行核验，以及在实际工作中进行验证。
数据处理是政府大数据平台的核心功能，是实现数据利用、数据共享的关键环节。大数据处理是对数据的鉴别、积累和分析。经过北大软件今年来的不断积累、研究显示，元数据是实现数据从无序到有序的重要依据，并与市场普遍达成在政府大数据平台开展科学、合理分类是进行数据处理的共识。
在探寻数据处理的核心驱动力中，我们发现最为明显的差异在于数据处理与业务场景的分离性。对于与业务并无直接关联的政府大数据平台，其元数据参照标准呈现多样化特点；但对于专业性更强、与业务直接关联的政府大数据平台，则以具有专业属性的行业标准为主要依据。
业务场景直接决定政府大数据平台数据处理的依据、权限和结果，其中元数据用于保障平台数据输入与原始业务的相关性，业务场景决定数据处理的权限，平台的数据输出同样提供根据业务场景组合数据的功能。
大数据存储是为满足应用需求获取数据的方式，与数据存储和数据管理相关，现有的主流大数据存储技术包括：分布式文件系统、NoSQL数据库和NewSQL数据库等。经过北大软件近些年来的实践总结，政府大数据平台的数据依然大量存储在各业务部门。由于业务部门直接面向业务应用，同时大数据平台尤其是横向职能型大数据平台与业务的分离性，直接决定业务数据的存储依然在各业务部门。由此区分出两种数据存储类型：一类直接面向应用，由承担具体业务的业务部门存储；另一类面向共享，为大数据平台的技术存储与备份，平台仅提供共享的渠道，即业务部门提供的数据仅用于共享，技术存储与业务应用无关。后者在存储时间、存储技术等方面具有一定的灵活性，但不同平台技术存储的差异仍有待整体规划。
如前所述，政府大数据平台起源于业务部门对其他业务部门的数据需求，并以最终实现跨部门信息共享为目的，因而数据共享是业务部门的共识。换言之，政府大数据平台的关注问题不是数据愿不愿共享，而是数据如何有效共享。
关于由业务部门而非大数据平台决定数据共享的原因，首先是体制问题，各平台的建设者之于平台的使用者并无直接的领导与隶属关系，并不具备决策的权利；其次是能力问题，各业务部门直接与业务活动相关，而平台的建设者只发挥协调、沟通作用，并无决策的人力和物力支持；最后是平台定位，政府大数据平台建设的初衷是为了促进数据流通，核心在于调动各方积极性，而非削弱业务部门的权利。
我们的咨询团队在多年的实践中总结出，在政府跨部门信息共享中信息共享影响因素是重要的突破方向。目前对信息共享影响因素框架体系中我们正在实践的研究主要包括：基于政府跨部门信息共享的情境，形成政策、组织、社会和技术四类因素；对于地方政府跨部门信息共享的研究形成资源、动力、认识和信任四大因素；此外还包括技术、组织管理、法律政策框架。
通过以上，我们对政府大数据平台的治理路径从核心驱动力的层面上有了本质上的理解。但同样，诚如本文所讲，我们在进行政府大数据平台的数据治理过程中，单单把握好核心驱动力、控制好范围和框架，并不能完善的进行政府大数据平台的数据治理，仍需要专业的咨询人员对例如：政府大数据平台集成数据资源的来源与数据权属、构建统一的元数据标准、构建信息共享影响因素框架体系等等各个相关方面进行专业的梳理及分析。
北大软件战略研究室编制
祁琦、韩立娟、张萌
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