政府应用数据治理：理论契合、现实境遇与有效融入
薛倩雯
信息时代最突出的特征是数据的多样化样态，对数据的合理使用与规范传递，是政府治理能力的重要体现。数据治理是一种重要的科技型治理技术，是运用更精准的数据管理以实现政府治理目标的重要工具。世界各国普遍对大数据予以高度关注，中国则将大数据治理提升到国家战略高度。2015年8月，《促进大数据发展的行动纲要》（国发[2015]50号）指出，大数据已成为国家基础性战略资源。2017年12月9日，中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习，习近平总书记在主持学习时强调，要运用大数据提升国家治理现代化水平。这一论断证实了数据治理在国家治理体系中的重要性。从国家治理现代化的视角来看，政府应用数据治理是推动大数据在政府治理过程中的有效融入，推动政府从内容、平台和服务上积极变革，提升政府服务能力与数据治理水平，以适应碎片化和高度流動的网络社会。
一、政府应用数据治理的理论契合
大数据是数理科学和信息技术的融合，对人类政治经济生活产生了网络化、多维度的影响。通过与国家治理现代化建设不断契合，从治理理念、治理结构与治理过程等方面，促进了政府治理在治理理念、治理主体和决策上的革命性转变，为政府应用数据治理提供了理论基石。
（一）契合开放透明与共享合作的治理理念
大数据给人类社会带来的是一套全新的数据思维模式，它提倡“用数据辨识、用数据处理、用数据治理、用数据创新”的模式来改进政府治理，这为政府形成开放透明和合作共享的数据治理理念提供了支撑。大数据革新了政府治理的理念，促使政府公职人员尊重数据、尊重事实，形成大数据战略眼光。以往政府的信息公开是为了保障公民的知情权，而在大数据的驱动下，我国许多地方政府已经开始推行开放政府数据，供社会公众免费使用，这是政府开放共享、互惠包容的治理理念的体现。通过建立更完善的信息共享机制，保障社会公众利用数据的权利，改善公民政治参与的质量，促进政府与公众走向实质性的合作。
（二）契合决策科学与信息完备的治理机制
大数据有巨量、快速、多样、低密度的优点，政府部门正确运用数据治理契合政府决策科学化和决策信息完备的要求。传统决策主要以经验和直觉为主，而运用大数据治理的决策主体更加注重数据的价值以及对有价值数据的挖掘和分析，旨在用科学规范的数据指导决策制定、检验决策成效、促进决策改进，形成以数据分析为导向的逻辑决策，以弥补传统经验决策的不足。在决策主体参与方式上，传统的政府决策多为政府为主的直接参与和公众为辅的间接参与，而大数据时代有着完备的信息系统，能满足政府信息化建设的需要，教育、电信、气象、医疗各个领域的行政记录数据、商业领域的交易记录数据以及用户特征行为数据等来源渠道丰富的数据，给多元主体直接参与政府决策创造了机会。
（三）契合主体协同与合作共治的治理模式
大数据最明显的特点就是通过对数据之间的协同性进行分析，找出其中的相关之道。政府的数据治理也是政府部门之间、政府与其他要素主体协同运用大数据处理社会公共事务的过程，这种模式推动了各个治理主体之间的协同合作。在政府部门之间，传统官僚制政府是在纵向层级和横向分工的结构下封闭运行，而政府数据治理打破了传统僵化的部门合作方式，由于大数据不同于以往的单向数据，呈现出多样化、复杂化的特点，经常会有同一个数据与多个部门相关的情况，这就要求政府各部门之间分享数据、协同合作。政府与企业、公众之间，在企业和社会公众积极参与政府治理的基础上，一方面，政府通过开放数据方便其根据个性化需求利用所开放的相关数据进行协同性分析，另一方面，通过门户网站，如各栏目浏览量、在线客服或其他途径采集不同群体的数据，以关联目标群体的数据和政府治理的数据，通过这样的合作方式实现了不同渠道数据的协同，优化了政府的数据治理模式。
二、政府应用数据治理的现实境遇
大数据嵌入政府治理为解决当今的治理困境提供了方向，我国许多地方政府已经开始探索数据治理模式，并展现出数据治理的巨大潜力，但在实际应用过程中，面临着数据管理体系整合性差、数据治理人才缺乏以及数据隐私风险等一系列现实境遇。
（一）数据管理体系整合性差
大数据时代的数据是以指数级形式产生的，海量的数据在丰富国家治理信息资源的同时也增加了国家治理主体尤其是政府管理数据的难度，导致目前我国数据管理体系整合性较差。在数据的准确性上，新的数据集是由各个群体的数据组成，但现今没有关于数据质量标准的规定，引发了各数据不兼容和数据之间存在误差的问题；在数据的开放上，由于大数据是整合各政府部门和公众的数据集，数据的内容既不完全公有，也不完全私有，这就产生了政府机关开放数据的类型不确定、开放数据时效性差等问题；在数据的再利用上，当政府不断整合来自不同部门、组织以及公众的大数据集时，公众如何再利用数据，再利用这些数据的条件是什么，政府部门没有出台相关细则；在数据平台的建构上，数据技术的基础设施还不完善，许多政府部门还未建立像data.gov这样能够面向公众的国家开放的数据平台。
（二）数据治理专业人才匮乏
尽管我国有海量的数据资源库，政府部门也越来越依赖大数据治理，但人力资源却无法适应时代需求。政府的数据治理需要具备强大数据分析处理能力的人才，包括数据获取能力、数据挖掘能力、数据处理能力、数据分析能力和数据整合技术，但我国这方面的人才严重欠缺。一方面人才紧缺，政府公职人员中少有同时具备国家治理能力和专业数据判断、分析能力的人才，行政人员大多数只熟悉电子政务、办公自动化、静态网站的技能，同时也急需计算机科学、人工智能、医学、心理学等学科领域会大数据技术的专家人员。另一方面不管是在政府机关还是在社会各行业，还没有形成培养大数据人才的意识，没有系统化、规模化的组织培训，导致目前仅有的大数据人才的能力水平也是零散的、碎片化的。
（三）数据公开风险增大
大数据时代个人的生活高度数字化，各政府政务平台、社交网络、微博微信、电子商务、手机等传播终端，每天都会产生海量数据，政府将这些大体量的数据统一提供给企业、公众，他们以不同的形式采集和处理数据，这一过程如何保障数据的安全？在数据的获取上，别有用心者可利用法律漏洞和政策疏忽，如采用网络病毒侵入等不正当手段来获取非法数据，或者更精准地进行恶意攻击，对个人的安全和隐私造成了极大威胁。在数据的利用上，只要用户上网或者使用手机，各网络运营公司便可利用后台技术捕捉大量用户特征数据，如果企业将用户个人行为特征数据在未经允许的情况下商业化，极有可能侵犯公民隐私权，对公民财产安全甚至人身安全造成伤害。
三、政府应用数据治理的有效融入
为实施国家大数据战略，加快建设数字中国，政府要审时度势，充分分析政府数据治理的双面境遇。要意识到大数据治理不是简单的数据问题，也不完全是技术问题，而是涉及政府管理和公共治理的多角度多层次问题，因此需要依托经过治理的数据去做智慧决策，以真正实现数据在政府治理的有效融入。
（一）整合數据开放治理系统
大数据背景下政府的数据治理不应继续采用传统的简单一刀切的数据库管理模式，而应该在基于数据共享、开放、安全的前提下，综合运用各种手段推进数据管理的系统化。
第一，保障政府数据的开放。开放政府数据是指任何人都可以自由、免费地访问、获取、利用和分享政府数据，开放政府工作组认为“开放”的政府数据应满足完整的、一手的、及时的、可获得的、可机器处理的、非歧视性的、无需授权这八项原则。开放是政府数据治理的前提，政府的数据是行政机关在处理公共事务中所产生或者获取的，属于公共资源，在不违反相关政策法规和不损害公共利益的前提下，政府数据应该免费向社会开放，以供公众获取和利用。一方面政府要对开放数据的格式予以规定、明确开放授权的主体、保障开放数据的免费获取、开放数据的增值利用等；另一方面通过实时监控开放数据，对数据开放的源头、采集的过程和数据的可用性进行监控，对保证对所开放的数据进行及时维护和更新。
第二，维护政府数据的安全。虽然各国都主张政府要开放数据，但无论是从国家数据的安全角度还是公民的隐私角度，政府都应该为社会公众提供一个安全的信息保障机制。从顶层设计角度来看，政府部门要制定与大数据相关的法律法规，明确设立大数据管理者和使用者的权责体系，包括大数据挖掘、整理、分析和共享的各个过程；从技术角度看，政府管理者需加大对数据技术开发的资金投入，不断升级数据安全核心技术，在源头上做好防止数据泄露的保障，对涉及人身隐私的重要数据严加监管，在依靠技术手段和法规保障的同时，还应不断配套完善政府大数据管理组织体系，设立专门的数据管理部门与社会公众共同维护数据安全。
（二）夯实数据治理基础要件
为保证政府数据治理的顺利进行，政府要培育在基础建设、信息化规划、设施管理、网络管理、运维管理和安全保障等方面的数据专业人才，建立政府数据治理的基础平台。
第一，培养政府数据治理专业人才。大数据不是简单的数据堆集，需要有专业的数据分析的多层次、多类型人才，人才培养是大数据运用的前提。因此，要培养从数据分析、数据开发到数据挖掘，甚至是计算机深度算法各个环节的人力资源，包括大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师、数据可视化工程师。为培养这类人才，首先政府应该加大教育力度，使政府公职人员树立大数据意识，形成大数据战略眼光，同时也可安排政府公职人员参加大数据培训课程；其次是各地高校可以通过在高校设置与大数据相应的计算机统计专业，或者采用校企合作的方式培养大数据人才。只有如此建立上下联动、协同工作机制，建立常态化人才培养制度，才能为政府数据治理提供人才保障和智力支持。
第二，搭建政府数据治理基础平台。共建共商、统一共享的服务平台是政府数据治理的技术基础，是保证各个政府部门行政高效运转所必须的信息化基础设施。政府需要加大财政支持和政策投入，一方面构建数据资源充沛的政府服务数据平台，完善网民访问行为数据、网页前台页面数据和网站后台内容数据三大主要资源数据，以实现政府的信息发布、办事服务和舆情引导功能。另一方面要建立业务数据管理部门，统一规划建设业务数据平台，业务数据的数据信息比较敏感且与各个部门业务密不可分，加上不同部门、不同行业、不同地区之间的业务系统的数据规范不一致，所以政府各部门必须协同合作，加快建设规范统一的业务数据平台以解决上述问题。
（三）运维数据治理安全机制
随着大数据在政府治理的广泛运用，政府部门存储和收集了大量与公民有关的数据，这些数据在运用中可能存在着侵犯隐私和泄露私密信息的问题，为此应建立数据治理的安全机制来避免这种情况。
第一，建设大数据使用的道德引导机制。大数据带来的是前所未有的海量数据冲击，在当前法律法规还不完善的情况下，数据使用者可轻松利用法律漏洞侵犯个人隐私，为此，政府部门应该对大数据的开发者和利用者进行德治教育，形成正确的大数据价值观。首先政府公职人员要进行自我约束，自觉维护好公众的数据隐私，避免数据泄露；其次政府要重视网络文化内容建设，向公众传播积极向上的网络文化，抵制低俗网络文化，营造干净的网络空间；最后要带动全社会群众自觉维护大数据安全，共同建立安全的大数据信息平台。
第二，完善大数据安全监管机制。大数据背景下的政治经济生活既需要开放共享信息，也要保障个人隐私和安全。一方面，因为有些数据平台涉及多个行业领域或多个政府部门，政府部门可以建立协同执法机制将各部门的职能进行整合，以消除目前监管中的分散低效，各自为政，多头执法的弊端，另一方面，现有的个人信息保护法不能完全从立法上保障公民的正当权益，面对各行各业大数据的差异性，政府要规范大数据的监督管理，需要有针对地制定包括公共部门和私营部门数据使用的规章制度，设立大数据监管的机构，负责对政府机关内部和私营部门、社会公众的数据使用行为进行监控，对破坏大数据网络秩序的情况进行惩处。
（四）创新数据治理协同机制
大数据时代下，各国都把推进数字化建设作为国家创新发展的重要动能，为加快建设数字化中国，政府部门应积极促进各种治理手段和方式的协同创新，以应对复杂多变的治理环境。
第一，线上线下网络协同。传统的政府治理方式在大数据背景下不能完全适用，政府要主动推进政府管理和社会治理方式的创新。实现线上线下的网络协同是适用于大数据时代的可行性方法，在线上政府可利用互联网技术构建信息互动平台，以促进数据和信息的互联互通，建立社会治理数据库，捕捉社会焦点，以准确把握社会问题并及时有效处理社会公共事务，在线下政府可利用已经建立的网络系统，调动社会公众的积极性，推动多元主体的参与合作，及时获得公众的反馈，实现大数据下的协同治理新方式。
第二，治理手段动态协同。大数据治理不同于传统管理方式最明显的区别在于应对各种潜在危机时，可以事前对数据进行监测和分析，增强防范预警能力，通过对小概率事件发生的监控，有效降低危机事件发生的概率。这需要加强政策、监管、法律的统筹协调，以往的行政、法律、经济手段已不能满足大数据时代政府治理的需求，应该在结合上述手段的基础上运用云计算或大数据技术以实时全面感知动态社会的事务变化，在各种手段的动态协调下应对政府数据治理的难题。
责任编辑：张波
信息时代最突出的特征是数据的多样化样态，对数据的合理使用与规范传递，是政府治理能力的重要体现。数据治理是一种重要的科技型治理技术，是运用更精准的数据管理以实现政府治理目标的重要工具。世界各国普遍对大数据予以高度关注，中国则将大数据治理提升到国家战略高度。2015年8月，《促进大数据发展的行动纲要》（国发[2015]50号）指出，大数据已成为国家基础性战略资源。2017年12月9日，中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习，习近平总书记在主持学习时强调，要运用大数据提升国家治理现代化水平。这一论断证实了数据治理在国家治理体系中的重要性。从国家治理现代化的视角来看，政府应用数据治理是推动大数据在政府治理过程中的有效融入，推动政府从内容、平台和服务上积极变革，提升政府服务能力与数据治理水平，以适应碎片化和高度流動的网络社会。
一、政府应用数据治理的理论契合
大数据是数理科学和信息技术的融合，对人类政治经济生活产生了网络化、多维度的影响。通过与国家治理现代化建设不断契合，从治理理念、治理结构与治理过程等方面，促进了政府治理在治理理念、治理主体和决策上的革命性转变，为政府应用数据治理提供了理论基石。
（一）契合开放透明与共享合作的治理理念
大数据给人类社会带来的是一套全新的数据思维模式，它提倡“用数据辨识、用数据处理、用数据治理、用数据创新”的模式来改进政府治理，这为政府形成开放透明和合作共享的数据治理理念提供了支撑。大数据革新了政府治理的理念，促使政府公职人员尊重数据、尊重事实，形成大数据战略眼光。以往政府的信息公开是为了保障公民的知情权，而在大数据的驱动下，我国许多地方政府已经开始推行开放政府数据，供社会公众免费使用，这是政府开放共享、互惠包容的治理理念的体现。通过建立更完善的信息共享机制，保障社会公众利用数据的权利，改善公民政治参与的质量，促进政府与公众走向实质性的合作。
（二）契合决策科学与信息完备的治理机制
大数据有巨量、快速、多样、低密度的优点，政府部门正确运用数据治理契合政府决策科学化和决策信息完备的要求。传统决策主要以经验和直觉为主，而运用大数据治理的决策主体更加注重数据的价值以及对有价值数据的挖掘和分析，旨在用科学规范的数据指导决策制定、检验决策成效、促进决策改进，形成以数据分析为导向的逻辑决策，以弥补传统经验决策的不足。在决策主体参与方式上，传统的政府决策多为政府为主的直接参与和公众为辅的间接参与，而大数据时代有着完备的信息系统，能满足政府信息化建设的需要，教育、电信、气象、医疗各个领域的行政记录数据、商业领域的交易记录数据以及用户特征行为数据等来源渠道丰富的数据，给多元主体直接参与政府决策创造了机会。
（三）契合主体协同与合作共治的治理模式
大数据最明显的特点就是通过对数据之间的协同性进行分析，找出其中的相关之道。政府的数据治理也是政府部门之间、政府与其他要素主体协同运用大数据处理社会公共事务的过程，这种模式推动了各个治理主体之间的协同合作。在政府部门之间，传统官僚制政府是在纵向层级和横向分工的结构下封闭运行，而政府数据治理打破了传统僵化的部门合作方式，由于大数据不同于以往的单向数据，呈现出多样化、复杂化的特点，经常会有同一个数据与多个部门相关的情况，这就要求政府各部门之间分享数据、协同合作。政府与企业、公众之间，在企业和社会公众积极参与政府治理的基础上，一方面，政府通过开放数据方便其根据个性化需求利用所开放的相关数据进行协同性分析，另一方面，通过门户网站，如各栏目浏览量、在线客服或其他途径采集不同群体的数据，以关联目标群体的数据和政府治理的数据，通过这样的合作方式实现了不同渠道数据的协同，优化了政府的数据治理模式。
二、政府应用数据治理的现实境遇
大数据嵌入政府治理为解决当今的治理困境提供了方向，我国许多地方政府已经开始探索数据治理模式，并展现出数据治理的巨大潜力，但在实际应用过程中，面临着数据管理体系整合性差、数据治理人才缺乏以及数据隐私风险等一系列现实境遇。
（一）数据管理体系整合性差
大数据时代的数据是以指数级形式产生的，海量的数据在丰富国家治理信息资源的同时也增加了国家治理主体尤其是政府管理数据的难度，导致目前我国数据管理体系整合性较差。在数据的准确性上，新的数据集是由各个群体的数据组成，但现今没有关于数据质量标准的规定，引发了各数据不兼容和数据之间存在误差的问题；在数据的开放上，由于大数据是整合各政府部门和公众的数据集，数据的内容既不完全公有，也不完全私有，这就产生了政府机关开放数据的类型不确定、开放数据时效性差等问题；在数据的再利用上，当政府不断整合来自不同部门、组织以及公众的大数据集时，公众如何再利用数据，再利用这些数据的条件是什么，政府部门没有出台相关细则；在数据平台的建构上，数据技术的基础设施还不完善，许多政府部门还未建立像data.gov这样能够面向公众的国家开放的数据平台。
（二）数据治理专业人才匮乏
尽管我国有海量的数据资源库，政府部门也越来越依赖大数据治理，但人力资源却无法适应时代需求。政府的数据治理需要具备强大数据分析处理能力的人才，包括数据获取能力、数据挖掘能力、数据处理能力、数据分析能力和数据整合技术，但我国这方面的人才严重欠缺。一方面人才紧缺，政府公职人员中少有同时具备国家治理能力和专业数据判断、分析能力的人才，行政人员大多数只熟悉电子政务、办公自动化、静态网站的技能，同时也急需计算机科学、人工智能、医学、心理学等学科领域会大数据技术的专家人员。另一方面不管是在政府机关还是在社会各行业，还没有形成培养大数据人才的意识，没有系统化、规模化的组织培训，导致目前仅有的大数据人才的能力水平也是零散的、碎片化的。
（三）数据公开风险增大
大数据时代个人的生活高度数字化，各政府政务平台、社交网络、微博微信、电子商务、手机等传播终端，每天都会产生海量数据，政府将这些大体量的数据统一提供给企业、公众，他们以不同的形式采集和处理数据，这一过程如何保障数据的安全？在数据的获取上，别有用心者可利用法律漏洞和政策疏忽，如采用网络病毒侵入等不正当手段来获取非法数据，或者更精准地进行恶意攻击，对个人的安全和隐私造成了极大威胁。在数据的利用上，只要用户上网或者使用手机，各网络运营公司便可利用后台技术捕捉大量用户特征数据，如果企业将用户个人行为特征数据在未经允许的情况下商业化，极有可能侵犯公民隐私权，对公民财产安全甚至人身安全造成伤害。
三、政府应用数据治理的有效融入
为实施国家大数据战略，加快建设数字中国，政府要审时度势，充分分析政府数据治理的双面境遇。要意识到大数据治理不是简单的数据问题，也不完全是技术问题，而是涉及政府管理和公共治理的多角度多层次问题，因此需要依托经过治理的数据去做智慧决策，以真正实现数据在政府治理的有效融入。
（一）整合數据开放治理系统
大数据背景下政府的数据治理不应继续采用传统的简单一刀切的数据库管理模式，而应该在基于数据共享、开放、安全的前提下，综合运用各种手段推进数据管理的系统化。
第一，保障政府数据的开放。开放政府数据是指任何人都可以自由、免费地访问、获取、利用和分享政府数据，开放政府工作组认为“开放”的政府数据应满足完整的、一手的、及时的、可获得的、可机器处理的、非歧视性的、无需授权这八项原则。开放是政府数据治理的前提，政府的数据是行政机关在处理公共事务中所产生或者获取的，属于公共资源，在不违反相关政策法规和不损害公共利益的前提下，政府数据应该免费向社会开放，以供公众获取和利用。一方面政府要对开放数据的格式予以规定、明确开放授权的主体、保障开放数据的免费获取、开放数据的增值利用等；另一方面通过实时监控开放数据，对数据开放的源头、采集的过程和数据的可用性进行监控，对保证对所开放的数据进行及时维护和更新。
第二，维护政府数据的安全。虽然各国都主张政府要开放数据，但无论是从国家数据的安全角度还是公民的隐私角度，政府都应该为社会公众提供一个安全的信息保障机制。从顶层设计角度来看，政府部门要制定与大数据相关的法律法规，明确设立大数据管理者和使用者的权责体系，包括大数据挖掘、整理、分析和共享的各个过程；从技术角度看，政府管理者需加大对数据技术开发的资金投入，不断升级数据安全核心技术，在源头上做好防止数据泄露的保障，对涉及人身隐私的重要数据严加监管，在依靠技术手段和法规保障的同时，还应不断配套完善政府大数据管理组织体系，设立专门的数据管理部门与社会公众共同维护数据安全。
（二）夯实数据治理基础要件
为保证政府数据治理的顺利进行，政府要培育在基础建设、信息化规划、设施管理、网络管理、运维管理和安全保障等方面的数据专业人才，建立政府数据治理的基础平台。
第一，培养政府数据治理专业人才。大数据不是简单的数据堆集，需要有专业的数据分析的多层次、多类型人才，人才培养是大数据运用的前提。因此，要培养从数据分析、数据开发到数据挖掘，甚至是计算机深度算法各个环节的人力资源，包括大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师、数据可视化工程师。为培养这类人才，首先政府应该加大教育力度，使政府公职人员树立大数据意识，形成大数据战略眼光，同时也可安排政府公职人员参加大数据培训课程；其次是各地高校可以通过在高校设置与大数据相应的计算机统计专业，或者采用校企合作的方式培养大数据人才。只有如此建立上下联动、协同工作机制，建立常态化人才培养制度，才能为政府数据治理提供人才保障和智力支持。
第二，搭建政府数据治理基础平台。共建共商、统一共享的服务平台是政府数据治理的技术基础，是保证各个政府部门行政高效运转所必须的信息化基础设施。政府需要加大财政支持和政策投入，一方面构建数据资源充沛的政府服务数据平台，完善网民访问行为数据、网页前台页面数据和网站后台内容数据三大主要资源数据，以实现政府的信息发布、办事服务和舆情引导功能。另一方面要建立业务数据管理部门，统一规划建设业务数据平台，业务数据的数据信息比较敏感且与各个部门业务密不可分，加上不同部门、不同行业、不同地区之间的业务系统的数据规范不一致，所以政府各部门必须协同合作，加快建设规范统一的业务数据平台以解决上述问题。
（三）运维数据治理安全机制
随着大数据在政府治理的广泛运用，政府部门存储和收集了大量与公民有关的数据，这些数据在运用中可能存在着侵犯隐私和泄露私密信息的问题，为此应建立数据治理的安全机制来避免这种情况。
第一，建设大数据使用的道德引导机制。大数据带来的是前所未有的海量数据冲击，在当前法律法规还不完善的情况下，数据使用者可轻松利用法律漏洞侵犯个人隐私，为此，政府部门应该对大数据的开发者和利用者进行德治教育，形成正确的大数据价值观。首先政府公职人员要进行自我约束，自觉维护好公众的数据隐私，避免数据泄露；其次政府要重视网络文化内容建设，向公众传播积极向上的网络文化，抵制低俗网络文化，营造干净的网络空间；最后要带动全社会群众自觉维护大数据安全，共同建立安全的大数据信息平台。
第二，完善大数据安全监管机制。大数据背景下的政治经济生活既需要开放共享信息，也要保障个人隐私和安全。一方面，因为有些数据平台涉及多个行业领域或多个政府部门，政府部门可以建立协同执法机制将各部门的职能进行整合，以消除目前监管中的分散低效，各自为政，多头执法的弊端，另一方面，现有的个人信息保护法不能完全从立法上保障公民的正当权益，面对各行各业大数据的差异性，政府要规范大数据的监督管理，需要有针对地制定包括公共部门和私营部门数据使用的规章制度，设立大数据监管的机构，负责对政府机关内部和私营部门、社会公众的数据使用行为进行监控，对破坏大数据网络秩序的情况进行惩处。
（四）创新数据治理协同机制
大数据时代下，各国都把推进数字化建设作为国家创新发展的重要动能，为加快建设数字化中国，政府部门应积极促进各种治理手段和方式的协同创新，以应对复杂多变的治理环境。
第一，线上线下网络协同。传统的政府治理方式在大数据背景下不能完全适用，政府要主动推进政府管理和社会治理方式的创新。实现线上线下的网络协同是适用于大数据时代的可行性方法，在线上政府可利用互联网技术构建信息互动平台，以促进数据和信息的互联互通，建立社会治理数据库，捕捉社会焦点，以准确把握社会问题并及时有效处理社会公共事务，在线下政府可利用已经建立的网络系统，调动社会公众的积极性，推动多元主体的参与合作，及时获得公众的反馈，实现大数据下的协同治理新方式。
第二，治理手段动态协同。大数据治理不同于传统管理方式最明显的区别在于应对各种潜在危机时，可以事前对数据进行监测和分析，增强防范预警能力，通过对小概率事件发生的监控，有效降低危机事件发生的概率。这需要加强政策、监管、法律的统筹协调，以往的行政、法律、经济手段已不能满足大数据时代政府治理的需求，应该在结合上述手段的基础上运用云计算或大数据技术以实时全面感知动态社会的事务变化，在各种手段的动态协调下应对政府数据治理的难题。
责任编辑：张波
