11月28-29日，由中國社會科學院信息化研究中心、北京國脈互聯信息顧問有限公司、清華大學國家治理研究院聯合主辦的“2019智慧中國年會”在北京隆重召開，以“數字化轉型——共識與策略”為主題，來自全國部委、省、市、區縣電子政務、智慧城市、大數據主管領導、行業專家、企業代表、主流媒體等齊聚一堂。其中，28日主論壇有近800名嘉賓到場，更有近6000人同步收看直播；兩天會議到場參與人次達千余名。
本文系國脈集團董事長、首席架構師楊冰之先生于11月29日下午在“2019智慧中國年會”分論壇——“數據體系與數據資產研討會”上的演講，內容通過現場速記整理，未經本人審核。
「國脈集團董事長、首席架構師 楊冰之」
大家下午好！今天我們在這個小會場討論一個大事情，關于數據體系。主題是“數據體系——構建智慧政府的核心框架”。有兩個重要假設，一是數據要用體系來觀察思考；二是數據體系是智慧政府的核心框架系統，做不好數據體系，智慧政府是做不起來的。
一、數據及其認知框架
數據的基本哲學問題：是什么？從哪里來？到哪里去？為什么來？要做什么？數據是生產力，也是改造力。數據正呈現幾何級增長（像宇宙大爆炸，不斷膨脹擴張），形成一個新世界——“數據世界”； 數據會對人類社會產生非常深刻的影響，沖擊巨大、影響全面、改造深刻、作用持久。
人類社會對數據的認知非常有限，而關鍵是認知驅動新世界的構建。這是一個本原問題，世界是物質的、精神的還是信息的？數據世界構成是基于我們的理念，就像軟件產品，是先有物質還是精神？是先有產品理念（概念），才能做出產品來。我們對數據的認知要防止盲人摸象，更不要一葉障目，既要有望遠鏡，也要有顯微鏡，要登高望遠、洞若觀火。
要用數據思維來認識數據的價值與挑戰。數據是社會發展新變量，是時代進步新動能，是快速崛起的新世界。我們要用數據的眼光來看待現實世界，不斷解構、重構、創新、優化，通過數據和現實世界聯系在一起。
二、理解數據的三個關鍵主題詞
一是數據體系。保證數據內在一致性。當前政府數據存在各種問題，一個最重要的原因是數據的內在不一致，因為沒有標準、規范，每個系統數據的含義、制定、標準、應用范圍都不太一樣。要提升數據整體能力，理解數據的關聯，比如網絡、系統、數據本身、業務、數據庫、數據表、信息項、數據元、目錄、標準等都是關聯在一起的?，F在我們是“東做一塊，西做一塊”，沒有建立起有機的內在聯系。所以，數據體系1.0在我看來已經out。
二是數據治理。保證數據的流動性。很多人沒注意到“數據流動性”這個詞，數據的價值在于數據流動（數據只有流動才能產生價值），共享開放是數據流動的一種，共享是內部的開放，開放是外部的共享。這里我們要進行數據治理，治理的核心是解決角色與責任、流程與規則、質量與效果（效能、效率、效益）問題，很多人講數據只講質量，而沒有看到角色、責任、效果及規則等。
三是數據服務。數據不是來看的，必須要用，要帶來價值，為數據服務賦能。要強調數據的利益與價值，數據的對象及其需求，通過什么樣的方法和工具賦能，把這些問題解決好后，我們就能清晰地理解數據。
三、數據體系：升級對數據認知的方法論
數據體系，是升級我們對數據認知的方法論。我們現在看數據還是基于常規思維，或基于工業時代，或基于一個人局部對這個世界的認知，那肯定是片面的，所以我提出了“數據體系”的概念：數據體系是數據以及相關要素的關系集合，是描述和分析數據及其相關關系的框架，是數據世界的架構基礎。
數據體系的價值。數據為何要上升到體系？反映數據不是一個簡單、孤立、靜止的事物，反映出數據內部的復雜性、多樣性，反映數據的不同層次、類別。認知好數據，要升級認知方法，從局部到整體、從自身到外部、從靜止到動態、從孤立到關聯，不能光站在自己部門看數據，要跳出自己的部門，站高一點看數據才能知道它更多的價值和意義。
在思維方式上，要求數據體系優先于其它體系來分析。現在很多人還在關注技術體系、管理體系、業務體系、服務體系，卻忽略了數據體系。其實這些東西都需要先把數據體系抓牢，這樣技術體系、管理體系、業務體系、服務體系等就抓到了本質。而且數據是融合劑、催化劑、黏合劑，能促進各個體系之間融合、優化與升級。
數據體系的意義，是深化了我們對數據世界的認知，使數據世界從無序走向有序，從孤立走向協同，從傳統走向現代。這句話很重要，我們過去看待數據多是傳統思維方式，現在要以現代化的思維方式來看待，學會跳出數據看數據，才能把數據看清楚。
四、數據體系：全局認知和構建數據世界的新框架
以數據體系視角來看當前數據要素與體系的關系，以數據體系為核心來構建技術體系、服務體系、業務體系、組織體系、文化價值體系，這樣才能使數字化轉型真正做好。數據體系1.0的特點是靜止、片面、表層、單向、技術導向、業務導向，2.0的特點是動態、全面、深度、多維、數據導向）。
數據體系有三個階段：①機械運動體系階段，是單系統、單應用，這是我們現在大部分的情況；②數據生命體系階段，是復雜關聯體系，各要素關聯起來就發現數據標準不統一、技術架構不統一、數據融合較困難、數據支撐業務難等問題；③數據生態體系階段，是動態融合演進體系。
當前大部分政府的數據體系最多發展到1.5階段，有的還停留在1.0階段，從1.0到1.5到2.0是一個巨大的跨躍。如果沒有一個好的數據體系概念來引導，就會在1.0或1.5左右徘徊，類似猿猴到人類的進化，有一批還停留在猴子階段，因為它沒有上升到人類直立行走的方式。兩條腿還是四條腿走路，是決定一個物種的問題，其實四條腿走路還快一點，但我們在現代生態里不只是快的問題，而是你對世界的認知和創造力的問題。
現在有一個很時髦的概念——“數據中臺”，在我看來就是基于數據體系架構，在數據治理基礎上，更好地體現數據的應用和服務。沒有好的數據體系、數據治理、數據架構，就做不好數據中臺。數據中臺要求組織內在變革，沒有好的組織形態改造，應用不好數據中臺，因為數據中臺要基于數據流來跨部門、跨環境、跨業務等。
五、從數字政府到智慧政府：問題與挑戰
現在是建設“數字政府”，將來要建設“智慧政府”。當前數據政府和智慧政府建設有很多問題：①體系完備性。條塊分割、信息孤島、數據應用面臨各種困難與挑戰，管理雜亂、統籌低、聯動性差；②數據質量，散（碎片化）、少（量）、亂（標準）、差（質）、死（流動）；③政務服務中標準不統一、平臺不聯通、數據不共享、業務不協同等；④數據治理能力涵蓋采、存、管、用、評，但整個政務數據生命周期是斷續的，還沒有形成體系化的東西。亟待建立規范統一、運營高效、服務有力、業務高融合、保障到位的一體化數據體系。
六、政務數據體系1.0：成績、問題與經驗、教訓
當前多數政務數據體系處于1.0階段。1.0階段的特征：①有而少用、聯而難通、通而不用、用而低效；②各個系統尚未融合，大數據、大系統、大平臺還處于初級階段；③政府數據1.0碎片、低質、分散、局部應用問題還沒有解決。
當然我們不能否認數據體系1.0。政務服務上半場應該取得了很多成績，包括數據生產能力明顯增加、依賴數據的程度明顯提高、社會需求不斷激發等。但問題也不少，如數據質量低、標準化程度差，數據生產、加工、應用和治理等未形成一條龍；各種（業務、服務、技術、管理）體系相互交織與矛盾，任務、目標、角色、組織、制度相互沖突與混亂。
經驗我們有了，要隨需而變、不斷迭代；教訓我們要注意吸取，如1.0是圍繞業務開展，忽略了數據核心問題，數據到底是為適應現狀還是改革，就是系統之間的數據跟外部怎么聯動的問題；又比如出現各自為政開發的情況，是因為出發點、動機不一樣，是為業務還是為轉型？我認為過去的模式已經過時，很難實現新的目標。
七、智慧政府構建的數據邏輯：要點、方法和目標
當前政務信息化的主要任務是構建數據體系，用數據思維來建好數據體系。光想建數據體系還不行，要思路到位，要有數據思維。
方法與步驟是要以“數據體系建設”中心；抓好“數據與業務融合、治理與服務結合”這兩個基本點；著力于最小顆粒度、標準化、供需認責體系這三個標準建設，這三項光靠自己部門、某個地區還很難建好，但它是硬骨頭，是數據體系升級的攔路虎，必須解決。
智慧政府建設的目標：①數據中心角色升級，從倉庫、車間到超市，我們現在還不是合格的倉庫保管員，雖有很多倉庫，但倉庫存什么東西、質量好壞不夠清晰，要變成車間，然后再變成超市，提供合適的個性化服務，現在絕大部分數據中心還處于不太規范、標準、服務功能較弱的狀態。②數據融合要從物理、化學、生物到生態反應，當前數據大都是歸集在一起，但數據之間沒有發生關系，化學反應還未做到，生物反應、產生新服務更沒有做到，數據是要把軟件和規則融合在一起，才能有高質量數據。
八、數據體系2.0構建：系統（軟件與數據）標配
數據體系1.0已過時，我們要構建2.0，就是把系統用“軟件+數據”進行標配，關鍵是技術支撐能力，包括云化、微服務架構、、統一基礎模塊等；當然也要有公共服務能力，包括計算能力等。
數據體系2.0基礎標配：①基礎數據，包括基礎數據庫、主題數據庫、行業數據倉；②數據層核心系統，包括資產普查、目錄體系、供需對接、共享交換；③業務層核心系統，包括事項管理、業務優化、主題服務、事項辦理；④管理與治理類系統，包括權限體系、清洗比對（數據治理）、考核評估、項目管理、安全保障；⑤其他，包括外部服務系統、內部作業與管控體系等。
九、一網通辦是檢驗當前數字政府的唯一標準
數據體系和數據政府建設的好壞，我這里提出一個標準，即“一網通辦”是檢驗當前數字政府的唯一標準。“一網”是載體，要做好“一網”就要做好大數據、大系統、大平臺；“通辦”是目標，要跨地區、跨部門、跨層級、跨系統；結果是數字政府，“一網通辦”就是要讓政務服務像網購一樣便捷。
“一網通辦”作為抓手，可帶動政府整體數據能力建設；作為目標，聚焦聚氣聚神，也有助于解決數據與業務兩張皮問題。浙江和上海在這塊做得比較好，浙江省的口號是“最多跑一次”，是以辦事來帶動數據體系建設的典型，上海的“一網通辦”被國家層面高度認可。
“一網通辦”的本質是建立起數字化服務體系。數字化是前提，要把數據用對用活用足，通過“一網通辦”賦能政府、企業和公眾?！耙痪W通辦“要實現數字化，首先要有數據，數據與業務是一體兩面，做好“一網通辦”核心在數字化方面發力?！耙痪W通辦”需要我們有長跑的耐心，更需要有多重要素有機集成的能力。
十、GDBOS——智慧政府核心架構
最后，我想講下國脈又一智慧結晶——GDBOS（一網通辦核心支撐系統），是國脈技術與產品集合。GDBOS通用名是“政府數據業務操作系統”，是根據數據體系理論架構，基于微服務技術架構，按“大數據、大系統、大平臺”思路融合一體發展，遵照國家相關政策要求，融合各地實踐經驗，為數字政府升級而量身訂制的一套作業平臺。
GDBOS可一體化解決數據的基本問題。現在數據層面有很多問題，將來可能更多，我們不能“頭疼醫頭、腳疼醫腳”，而是要從體系去解決問題；GDBOS有多個場景說明，可多方位賦能業務和數據；最重要的是有實效，任何好東西都要用實效來說話。
為什么GDBOS能解決數據體系問題？宛如城市復雜的水資源運行系統，源頭治水、過程管水、龍頭放水，GDBOS是按照數據體系的生命周期和數據體系框架來優化盤活數據，與業務進行充分地結合。
用好GDBOS來構建數據體系，深挖數據價值，激活政府服務！在未來，數據體系與數據資產都會得到明顯提升。我的演講到此結束，不對之處請大家多批評指正！
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附：國脈“一網通辦”核心支撐系統（GDBOS），助力數字政府建設
數字政府2.0操作系統、政務數據體系2.0基礎標配、政務服務一體化升級方案。又名“政府數據業務操作系統”（GDBOS）, 是基于國家有關政策要求、各地實踐經驗、數據體系理論、微服務技術架構，圍繞“大數據、大系統、大平臺”融合一體思路，為各地數字政府升級而量身打造的一套作業平臺。運用數據體系、標準治理、業務再造、組織進化等工具和方式，可從結構、標準、模塊架構上對當前政務服務平臺體系進行優化、重組和升級。有效適配部委、省、市、縣（區）不同層次需求，支撐數據整合共享、政務流程再造和服務模式升級，全面提升政務服務能力，夯實數字政府基礎，為國家治理能力現代化提供重要支撐。
依托"產品+數據+標準"框架，構建"標準支撐、數據體系、業務再造、數據治理、管理賦能"五大體系，無縫銜接既有業務系統，有效驅動政務服務整體運作：①落腳在“辦成”，把政務數據歸集到一個功能性平臺，企業和群眾只進一扇門就能辦成不同領域事項；②綜合提升政府政務服務、數據整合與治理能力，并最終實現數字化轉型升級與智慧組織進化。
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