政府大数据治理体系下的实践研究——基于上海、北京、深圳的比较分析

发布时间：2024-02-03 22:04

　　[目的/意义]随着政府大数据体量增加,数据治理不足是其价值实现的突出问题,研究政府大数据治理体系和实践,对于提高大数据应用水平和效率,促进社会智能化发展至关重要。[方法/过程]基于国内外大数据治理研究成果,构建了由组织结构、规则标准、技术支持三个关键域组成的政府大数据治理体系;并借助Nvivo 11 Plus质性分析工具,对上海、北京、深圳三个城市的43份大数据治理相关政策文本进行编码,与治理体系构成要素进行映射分析。[结果/结论]编码结果支持和解释了政府大数据治理体系关键域及其构成要素,同时,尽管政府大数据治理体系关键域相同,但从政策层面看,政府大数据治理实践存在不同的侧重点和针对性特征,对指导我国政府大数据治理有一定的借鉴意义。

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【部分图文】：

图1政府大数据治理体系关键域及构成要素框架构建

政府大数据治理体系三个关键域描述了大数据治理重点关注的领域，构成要素展现了提升政府大数据治理能力的着手点，从顶层设计、过程管控、基础保障三个方面全面把握政府大数据治理的框架和内容，从而满足数据的完整性、一致性、合规性要求，保障数据安全和质量，为政府大数据价值实现提供支撑。各关键域....

图2上海、北京、深圳大数据治理各节点比较（按编码参考点所占比例）

目前，上海、北京、深圳的政府大数据治理体系已经初步形成有机整体，因而产生了良好的数据开放和应用成效，但是在治理过程中仍存在一些问题，需要从以下几个方面进行改进。打造“五权分置”的权利机制和“利益共享、责任追溯”的责任机制。政府在大数据治理中的主导地位和作用是不可替代的，它是治理工....

本文编号：3894763