政务大数据成熟度模型研究与应用

吴志刚 廖 昕 朱 胜 刘宇峰 蒲冬琴

（勤智数码科技股份有限公司，四川成都 610041)

政务大数据成熟度模型研究与应用

吴志刚 廖 昕 朱 胜 刘宇峰 蒲冬琴

（勤智数码科技股份有限公司，四川成都 610041)

我国将大数据作为国家战略以来，政务大数据的发展和应用已取得初步成果。但如何评价业已实施的政府数据活动，通过客观分析推动政务大数据建设走向深入还处于起步阶段。本文提出了一种政务大数据成熟度模型，在对模型的体系架构进行分析的基础上，使用层次分析模型构建评价指标体系，帮助大数据战略制定者从政府层面评估政务大数据建设的成熟度水平，促进政务大数据建设。

政务大数据；数据价值实现；成熟度模型

1 引言

大数据时代，“数据驱动”成为全球大势。大数据的发展对经济社会发展和人类的思维观念带来了革命性的影响，已成为美国、英国、欧盟等许多发达国家和地区的重要发展战略。

我国经过改革开放三十多年的高速发展，信息化建设已经取得举世瞩目的成就，积累了丰富的数据资源。我国政府则拥有全社会70%以上的高质量数据，应用前景十分广阔。目前，大数据正对我国的经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生着重要影响。

但是，现阶段的政府在政务数据应用方面仍然面临各种挑战。许多地方政府启动了政府数据门户网站建设，制定了实施开放政府数据的战略，全面推进政务数据的开放与再利用工作。但如何评价业已实施的开放政府数据活动，如何有效推动政府数据开放走向深入还处于起步阶段。

2 政务大数据发展评估现状

数据资源开放共享是数据价值发现的重要基础和必要条件，政务数据开放成为重中之重。目前已有多个省市开始规划并实施政务大数据开放战略，主要以政务数据开放平台的建设为主，如上海市政府数据服务网、云上贵州大数据平台等。但是由于各个地方的经济发展、组织能力、基础水平存在差异，特别是不同政府对于政务大数据的梳理能力和认知能力方面相差很大，因而很难弄清楚当前本地区或本部门的政务大数据的发展现状，以及与其他地区存在的差异。主要存在以下问题：

（1）没有关于政务大数据发展路径及阶段目标的准确定义。大家对政务大数据的发展理解各异，各地的发展思路和方向大相径庭，导致人们对政务大数据发展路径理解出现多样化，难以提出有效的规划及解决方案。

（2）没有对政务大数据发展水平进行评估的理论模型。虽然有一些评估模型的研究，但都是针对单一的问题进行研究，或者只是提出了建模的观点，没有构建出评估模型的体系结构。

（3）没有对政务大数据应用能力进行评价的模型及方法。地区政府对政务大数据的持续开发能力、价值挖掘能力、应用拓展能力水平参差不齐，只有通过对能力的量化，才能够让政府认识到不足之处，进而制定有效的提升方案。

本文提出一种政务大数据成熟度模型，通过对政务大数据的发展阶段进行划分和定义，建立政务大数据发展水平和大数据应用能力评价体系和方法，期望能够引导政务大数据的发展方向，少走弯路，使地方政府对政务大数据的应用能力从低级向高级发展，不断提高政府服务[1]能力和可持续发展能力。

3 政务大数据成熟度模型（GBD-CMM）构建

3.1 GBD-CMM架构

政务大数据价值实现的过程，是GBD-CMM关注的过程。政府在技术的推动下，越来越多的数据被开放和共享，经过平台化、关联化、聚合化完成政务大数据体系的建设，同时完善法律法规以保障政务数据的的安全[2]。这样一个从“技术推动政务数据共享开放需求”到“政务数据共享开放实现数据价值”到“数据价值应用满足需求[3]”的过程，形成了政务大数据建设发展的完整流程，

基于成熟度模型的一般架构[4]，GBD-CMM评估体系由现有能力、目标能力、成熟度、能力提升报告构成，如图1所示。

图1 政务大数据建设成熟度架构

现有能力 现有能力的测评通过数据质量、组织建设、制度流程、技术支撑、实施能力等关键指标展开。围绕政府实际情况，摸清当前开展大数据建设的已有基础和条件。

目标能力 目标能力是某一成熟度应该具备的最低能力。目标能力的设置要根据政府大数据共享开放建设的整体情况而定，即考虑国家政策。前人研究、专家学者经验等。因此GBD-CMM不但要给出每个成熟度等级的能力要求，还提倡组织能够根据自身建设的规划来自主设定目标能力。这样的意义在于，灵活处理不同业务部门不同级别之间的差异，也使得组织之间有了相对的可比性。

成熟度等级 政务数据发展成熟度可以反映政府开放政务数据的实际进展、好的经验做法以及存在的问题，成熟度等级的详细描述见表1。

表1 政务大数据成熟度模型描述

能力提升报告 帮助政府了解自己当前状态与目标能力之间的对比，以及与其他地方的政府大数据建设的差距。先对比差异，然后再深入各领域、各指标层层剖析，直至定位到某一个具体的环节，最后讨论未达到目标的原因，提高方法或者途径。

为进一步提高自己的政治理论和专业技术水平，王世君在繁忙的工作之余，坚持深入学习业务知识；为了提高单位的工作效率和质量，积极学习、推广和探索计算机在统计、计量、预算、决算、CAD出图及Visual Basic语言在工程和公路养护各方面的应用，对提升工作规范化和标准化管理水平、提高工作效率起到了积极的推动作用。2003年，他撰写的《碎石村桩在公路软土地基路堤中的施工工艺》论文，在鸡西市第十次自然科学优秀学术成果评审中获一等奖。通过发奋工作、努力专研业务，王世君真正践行了国家的号召：“发扬工匠精神，敬业报国，匠心圆梦”。

3.2 GBD-CMM指标

模型测量指标分成三个层次：作用域、关键域、关键变量，沿用了联合国电子政务成熟度模型对多级指标的定义[5]，具体见下表2。

表2 GBD-CMM指标体系

作用域： 政务大数据成熟度提升需要关注的重要领域。按照大数据价值实现过程，将作用域分为数据质量、组织建设、制度流程、技术支撑、实施能力5个领域。作用域的目的在于，从政府层面评估政务大数据建设的成熟度的核心要素，划分时考虑政务数据在开放共享过程中不同维度。

关键域：政务大数据发展成熟度在提升过程中需要关注的关键方面。这一层结构从多个方面对作用域进行描述，如组织建设包括机构建设和人员建设，实施能力包括实施规划、实施过程、实施关键指标。进一步的细化是为了更准确的定位关键环节，也为测评指标的设定提供了基础。

关键变量：用于测评政府对于政务大数据发展的各项能力指标，参考高德纳（Gartner）的数字政府成熟度模型[6]，结合我国政务大数据开展的实际情况，在内容上进行了补充和拓展。

4 GBD-CMM能力提升应用实例

通过GBD-CMM对某县级市的政务大数据发展能力进行分析，全面系统地展现并分析政务大数据发展的测评结果，根据GBD-CMM的评估指标而得到的各对应项描述，通过层次分析法计算得出的每项得分情况，可以看出哪个领域能力强，那个领域能力弱，目标能力与现状之间的差异，包括目标能力摘要，能力对比分析表，如表3所示。

表3 能力对比分析表

另外，在已达到的2级基础上，完成度大于100%的能力被定义为优势能力，因为这些关键域超出了平均水平。识别优势能力的意义在于，对现有工作的肯定，在政府内部积极分享成功地方法和经验。

5 结束语

大数据成为了国家战略，得到了高度重视和大力建设。改变政务大数据高投资、低效率、发展路径模糊的普遍现状，提高政务大数据的发展能力和水平是政府在发展大数据过程中关注的重要问题。利用构建的政务大数据成熟度模型，可以了解地区政府的政务大数据发展状况，作为政府部门自我评估与自我提高的手段。最主要的是可以提供改进的层次与框架，了解建设过程中应该开展哪些活动，每项活动处于哪一个层次，存在什么问题，进而确定改进策略与计划。同时，该模型还可以作为不同地区政府之间的数据开放共享能力比较与衡量的基准，有利于帮助政府寻找差距，推进政务大数据的建设向好的区域学习。未来还需要进一步探索模型的应用与实施，从政务大数据扩大到整个地区内包括商用、民用和政用的大数据发展成熟度评估。

[1]吴云. 电子政务服务能力成熟度模型研究及其应用[D].南京大学,2014.

[2]夏义堃. 国际组织开放政府数据评估方法的比较与分析[J]. 图书情报工作,2015,19:75-83.

[3]王沁,张旭. 企业数据中心成熟度模型初探[J]. 科技资讯,2008,25:97-98+101.

[4] 卡耐基梅隆大学软件工程研究所. 能力成熟度模（CMM）：软件过程改进指南[M]. 刘孟仁，译. 北京：电子工业出版社，2001.

[5] Daniel Gmach, Jerry Rolia and Ludmila Cherkasova, Alfons Kemper; Capac- ity Management and Demand Prediction for Next Generation Data Centers; 2007 IEEE International Conference on Web Services,2007.

[6] Gartner, Andrea Di Maio, Rick Howard, Glenn Archer, Introducing the Gartner Digital Government Maturity Model, 2015

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The research and application of government big data maturity model

Wu Zhigang, Liao Xin, Zhu Sheng, Liu Yufeng, Pu Dongqin
(WiSERV Technologies stockholding limited company, Chengdu 610041)

Since the big data become a national strategy, how to evaluate government data on the activities of implementation, and through the objective analysis to the deepening of promote the construction of the big data is still in its infancy. This paper discusses the big data maturity model, on the basis of architecture model to construct evaluation index system. The use of hierarchical analysis model helps government strategy makers assess e-government maturity level of the construction of the big data, and promotes the development of the big data.

the big data; Data value realization; maturity model