公共数据治理

公共数据治理是对公共部门所拥有和产生的各类数据进行有效管理和优化利用的一系列活动，旨在提升公共数据的质量、安全性和价值。

治理目标

提升数据质量：确保公共数据的准确性、完整性、一致性和时效性，为公共决策、公共服务和社会治理提供可靠的数据支持。

促进数据共享与开放：打破部门之间的数据孤岛，实现公共数据在不同部门、不同层级政府以及社会公众之间的安全共享和有序开放，提高数据的利用效率。

保障数据安全：建立健全的数据安全管理体系，保护公共数据免受非法访问、泄露、篡改等安全威胁，维护国家和公民的信息安全。

强化数据价值挖掘：通过对公共数据的深度分析和挖掘，发现数据背后的规律和趋势，为政府制定政策、优化服务、创新治理提供有价值的参考依据。

治理主体与对象

治理主体：主要包括政府部门、公共机构以及相关的行业协会等。政府部门在公共数据治理中起主导作用，负责制定政策、法规和标准，统筹协调数据治理工作；公共机构如医院、学校、图书馆等负责本单位数据的管理和共享；行业协会则在促进本行业数据治理规范发展方面发挥作用。

治理对象：涵盖了政府在履行职责过程中产生的各类数据，如人口数据、经济数据、地理信息数据、社会保障数据、医疗卫生数据等，以及公共机构在提供服务过程中积累的相关数据。

治理关键环节

数据资源梳理：对公共部门所拥有的各类数据进行全面清查和盘点，包括数据的来源、格式、内容、存储位置等，建立数据资源目录，为后续的数据治理工作奠定基础。

数据标准制定：统一公共数据的标准和规范，包括数据格式、编码规则、数据字典等，确保不同部门、不同系统之间的数据能够相互兼容和共享。

数据质量管理：建立数据质量评估指标体系，对公共数据的质量进行定期评估和监测，及时发现并解决数据质量问题，如数据缺失、错误、重复等。

数据安全管理：制定数据安全管理制度和技术措施，加强对公共数据的访问控制、加密传输、备份恢复等安全防护，防止数据泄露和滥用。

数据共享与开放：建立数据共享平台和开放接口，明确数据共享的范围、方式和流程，推动公共数据在政府内部以及与社会公众之间的共享和开放。

治理技术与工具

数据集成技术：通过 ETL工具、数据中间件等技术，将不同来源、不同格式的数据进行抽取、转换和加载，实现数据的集成和整合。

数据质量管理工具：利用数据质量评估工具、数据清洗工具等，对公共数据的质量进行检测和修复，提高数据的准确性和完整性。

数据安全防护技术：采用防火墙、入侵检测系统、加密技术、访问控制技术等，保障公共数据的安全。

数据共享平台：搭建数据共享交换平台，实现部门之间的数据共享和交换，同时提供数据开放接口，方便社会公众获取和使用公共数据。