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艾德思:政府大数据共享交换情境下的大数据治理路径研究

论文润色 | 2019/07/02 13:53:16  | 252 次浏览

 

摘要:摘要:论文采用双案例研究,选取云上贵州机构及块数据机构展开贵州省及贵阳市的大数据治理实践分析,通过访谈/文件/资料收集多源数据.案例分析基于大数据汇聚/融合/应用三个阶段展开,围绕治理主体/治理客体/治理工具展开分析.研究发现:省级和市级

 

  摘要:论文采用双案例研究,选取云上贵州机构及块数据机构展开贵州省及贵阳市的大数据治理实践分析,通过访谈/文件/资料收集多源数据.案例分析基于大数据汇聚/融合/应用三个阶段展开,围绕治理主体/治理客体/治理工具展开分析.研究发现:省级和市级治理实践形成重构式及探索式两类大数据治理路径,统筹规划及实践应用构成两类路径的根本区别.这一研究拓展并深化了大数据治理的理论研究,对我国开展大数据治理实践具有参考借鉴意义.

  关键词:政府大数据,共享交换,大数据治理

 

  1引言

 

  在大数据发展背景下,怎样应对大数据带来的各项风险,怎样有效发挥大数据的潜在价值,这是学界和业界当前关注的热点话题.对此,大数据治理的相关研究进行了有益探索,大数据治理理论逐步兴起,大数据治理的概念及理论框架逐渐明晰.然而,这些研究仅回答了大数据治理的基本问题,对于怎样有效实施大数据治理的支持仍然有限.就大数据治理的实践而言,我国地方政府开展的大数据治理探索取得了初步效果,尤以共享交换情境下的大数据治理为代表.

 

  一方面,传统电子政务发展过程中的信息孤岛/数据壁垒等问题延续至今,成为阻碍政务大数据共享交换实现的障碍,大数据治理成为应对这些挑战的解决方案;另一方面,当前我国的政务信息化建设以实现"三融五跨'的整体联动/协同管理和精准服务为指导思想[1],政务信息系统整合共享成为电子政务发展的最新实践[2],而大数据治理成为促进这些目标实现的有效保障.

 

  在此背景下,探讨跨主体/特定情境/实施细节方面的大数据治理路径具有理论和实践意义.综合而言,本研究旨在通过云上贵州机构及块数据机构大数据治理实践探索的双案例研究,在共享交换情境下对大数据治理路径问题展开探讨,通过分析性归纳揭示大数据治理的实施路径,以期为大数据治理理论研究提供实证支持,并促进大数据治理实践发展.

 

  2文献综述与研究框架

 

  关于大数据治理,最早起源于2013年对企业大数据治理的探讨.随着学者对大数据治理的关注,对大数据治理的理论研究已扩展至社会治理/国家治理领域,因而对大数据治理的定义与具体研究领域密切相关,但发掘大数据价值/规避大数据风险是大数据治理研究的共同目标和方向.以下主要从治理主体/治理客体/治理工具三个方面论述当前大数据治理理论研究的三个趋势.

 

  治理主体:由企业扩展至政府领域

 

  企业和政府是大数据治理领域两类重要的治理主体,有关大数据治理的研究最早是在企业内兴起.关于企业大数据治理,最具代表性的是Soares的研究,在该项研究中大数据治理被视为是数据治理的延续,其目的在于通过功能集成实现大数据优化/隐私/变现[3].具体至企业管理领域,大数据治理主要用于评估/指导和监督大数据的管理和利用.

 

  更进一步,从企业风险和收益视角出发,大数据治理主要用于平衡风险和收益.这些研究表明:企业大数据治理主要关注点和目的在于实现企业的管理/效率和服务.最近的研究则表现出对政府大数据治理的关注,具体而言,在国家治理视角下,大数据治理被视为国家治理的组成部分,由人/物/技术/数据构成.尤其在动机——能力框架下,现有研究认为,我国地方政府在借助大数据治理实现政府管理方面仍然存在管理体制机制方面的困境[4].区别于企业大数据治理,政府大数据治理侧重于通过技术工具应对大数据带来的风险/威胁与不确定性,并且相较于目的导向的企业大数据治理,政府主导的大数据治理更为突出对整体框架的关注.

 

  治理客体:由数据提升至主体层面

 

  大数据治理客体是其所针对的目标事务,是治理活动展开的依据和中心.在现有研究中,早期主要是在数据序列层面界定大数据治理客体,包含围绕大数据处理形成的过程和方式,大数据治理的具体路径主要表现为数据集成/数据挖掘/数据整合/数据分析/数据共享/数据推送等[5].虽然这些研究中提及业务集成/信息生命周期管理等举措,但数据尤其是数据处理过程仍是这些方案的出发点和中心对象,大数据治理的技术功能得以充分发挥.

 

  基于上述研究,随着大数据技术及实践发展对社会活动的影响日益增强,大数据治理的对象逐渐提升到主体层面,说明大数据治理的社会功能开始被关注.具体而言,大数据权责划分成为治理客体,即在所有权层面对治理主体权责关系的安排和变革.更进一步,在科学—技术—社会视角下,大数据社会治理成为新的关注点,主要强调多主体间的协同和协作[6].虽然此部分研究将治理客体提升至主体层面,但对怎样实现跨主体联动和协调的具体路径探讨不足.

 

  治理工具:由技术转变至管理维度

 

  实现大数据治理的手段被视为治理工具,治理工具对治理主体/治理客体具有一定的依附性,并且现有对大数据治理工具的研究历经从技术到管理的转型.在综合集成视角下的大数据治理研究中,治理工具处于大数据治理的微观层面,包括管理策略/过程/法律/计算机等[7].由于早期研究主要关注数据资源层面的治理问题,据此形成的治理工具同样是在技术维度展开.

 

  如来源于企业最佳实践的治理工具包括信息资产评估/理解成本/数据组织策略/促进和抑制因素识别/治理方案及治理创新[8],除此以外,治理工具同样包括围绕大数据处理形成的规则[9]和政策框架,但由于缺乏对具体细节的探讨,这些治理工具对于实际操作层面的指导仍然有限.近期对于治理工具的研究则转至管理工具维度,换言之,大数据治理在技术工具支持的基础上,同样有待管理层面的变革.具体而言,制定战略方针/建立组织架构/实施监督/提供服务等成为重要的管理环节[10];决策机制/激励与约束机制/协同机制等[11]成为大数据治理关键的运行方法;生命周期/利益相关者/流通方法[12]构成治理工具实施应用的三个重要维度.

 

  这些战略/组织/机制等要点成为重要的管理工具,该趋势同样契合了治理客体角度对主体/对组织架构等的关注.综合而言,现有对大数据治理的研究已取得初步成果,但仍存在以下几方面的局限.具体来说,第一,就治理主体而言,虽然企业及政府是开展大数据治理的重要主体,但已有研究主要局限于组织内/单一主体的大数据治理研究,尚未扩展至跨组织/跨部门层面的研究,对于主体间的协作方法更是无从谈起,而此类问题不仅涉及单一主体的治理能力/治理措施,更注重多主体间的协同合作.第二,就治理客体而言,大数据处理过程及治理主体协调仅为一般化/通用化的治理客体,数据和主体是大数据治理必然涉及的客体和主体,虽然具有一定的普适性,但缺乏对特定情境下治理客体的探析,而大数据治理的具体细节主要依存于具体情境.

 

  第三,就治理工具而言,从技术工具到管理工具,现有研究倾向于提供治理工具的整体框架,但尚未探讨治理工具的细节内容及运用方法,同时技术与管理工具的结合与交叉是现有研究尚未明确的问题.第四,就研究方式而言,现有研究主要基于文献研究/政策文本分析/文本内容分析方式,尚且缺乏实证支持,虽然企业大数据治理的已有研究采用了企业最佳实践分析方式,但多为原则性论述,对大数据治理实施细节的证据支持较为缺乏,对大数据治理具体操作层面的支持有限.

 

  研究框架

 

  现有研究针对大数据治理的理论探讨是本研究的重要基础,基于此,本文提出以下研究问题:在政府大数据共享交换情境下怎样实现大数据治理,具体的实施路径是怎样的,主要是在微观层面探讨政府大数据治理问题.借鉴现有基于不同研究视角的研究,这些文献为本研究提供了重要的理论框架.根据大数据生命周期理论,该过程被划分为数据获取和数据存储/数据标准化/数据分析三个阶段,贯穿整个过程的是数据治理活动[13].由于不同阶段的关注重点有所不同,本文根据基本的阶段划分探讨政府大数据治理问题,包括大数据汇聚/融合/应用三个阶段.此外,综合现有大数据治理要点理论的核心论述,本研究按照治理主体/治理客体/治理工具的基本逻辑展开对大数据治理实施路径的探讨.

  3研究方式

  针对上述研究问题,鉴于本文为对大数据治理实施路径的探索性研究,文章选用案例研究方式,其选择依据如下:第一,尽管现有研究探讨了大数据治理的概念和框架,但对大数据治理路径的研究仍较少见;第二,对于大数据治理的理论研究尚且缺乏实证支持,而案例研究方式适宜回答"怎么样'"为什么'类的研究问题[14];第三,大数据治理是一个动态过程,本研究将其置于政府大数据共享交换的情境下,跨越了单一主体开展的大数据治理活动,而案例研究有助于研究单一情境下的动态过程,可在不脱离具体情境的情况下研究当前正在进行的现象[15].

 

  4研究发现

 

  由于大数据治理是一个动态过程,不同阶段具有不同特征.在政府大数据共享交换情境下,根据大数据生命周期理论,本研究主要从大数据汇聚/大数据融合/大数据应用三个阶段探讨大数据治理路径,分别分析每个阶段的治理主体/治理客体及治理工具.

 

  5讨论

 

  参照大数据生命周期及大数据治理要点理论,本研究据此从两个维度展开分析以识别大数据治理路径,分析表明:在政府大数据共享交换情境下,贵州省及贵阳市的大数据治理实践呈现分级治理特征,形成重构式及基于重构的探索式两种大数据治理路径.两类大数据治理路径的相同之处在于:

 

  第一,在大数据汇聚阶段,治理主体间相互独立,其中企业负责基础设施搭建,大数据领导及管理部门负责治理政策及标准制定,政府各业务部门主导数据梳理及登记,主体间的互动协同趋势并不明显,对数据资源集成与组织的治理相对处于静止状态.

 

  第二,在大数据融合阶段,治理主体间开始产生关联,基于机构建立的共享交换平台,大数据领导管理部门/数据需求方/数据提供方/平台建设机构开始共同介入大数据治理过程,表现为对数据处理过程及对主体共享交换协调关系的关注,技术手段的革新同样引发治理机制的创新,此阶段同级间的横向跨部门数据流通构成数据治理的动态过程.

 

  第三,在大数据应用阶段,治理主体以业务部门为主,包括开发特定应用的单一业务部门及具体业务领域的跨层级多业务部门群体,横向跨部门及纵向跨层级的数据分析挖掘及业务过程集成形成此阶段的动态治理过程.两类治理路径的差别在于,重构式治理路径以统筹规划为指导.此类治理路径的特点在于:在治理主体层面,覆盖范围广泛,包括全省与政府大数据共享交换相关的政府和企业,尤以大数据领导管理部门/业务主管部门/全省系统平台建设企业为代表,由这些管理层的治理主体主导的治理路径具有明显的战略规划的特点,表现为云平台建设/数据资产管理等先进的治理理念由管理层向全省范围内辐射.

 

  在治理客体层面,省级重构式的治理路径突破了传统环境下分散治理的局限,在集中统一环境下形成了大数据处理的基本框架与关键节点,对各级政府及参与大数据治理企业间关系的协调构成对治理主体关系的探讨,并且以省级跨主体间的合作与协同为治理重点;在治理工具层面,重构式的治理路径形成较为完善的治理工具,包含政策/标准/规范/指南/平台等,这些工具呈现明显的总体设计属性,包含了大数据治理的基础性规定与宏观性指导,未来更多治理工具的探索仍是一个漫长过程.

 

  6研究结论

 

  由于现有针对大数据治理的理论研究局限于单一主体/脱离情境及整体框架的探讨,本研究将其置于政府大数据共享交换情境下,通过贵州省级贵阳市开展的大数据治理实践探讨跨主体/特定情境及技术管理结合的治理路径.通过对省市两级大数据治理路径的分析,得出重构式及探索式两类大数据治理路径,揭示了大数据治理的动态过程,并从治理主体/治理客体及治理工具三个方面分析两类路径的差异,指明以统筹规划为指导及以实践应用为驱动是两类路径的根本区别.

 

  参考文献

  [1]翟云".互联网+政务服务'推动政府治理现代化的内在逻辑和演化路径[J].电子政务,2017(12):2-11.

  [2]张勇进,章美林.政务信息系统整合共享:历程/经验与方向[J].中国行政管理,2018(3):22-26.

  [3][M].MCPress,2013.

  [4]马亮.大数据治理:地方政府准备好了吗?[J].电子政务,2017(1):77-86.

  [5]梁芷铭.大数据治理:国家治理能力现代化的应有之义[J].吉首大学学报(社会科学版),2015,36(2):34-41.

  [6]董铠军,杨茂喜.科学/技术/社会视域下大数据治理的动因和趋向[J].科技管理研究,2017,37(22):26-31.

  [7]安小米,郭明军,魏玮,等.大数据治理体系:核心概念/动议及其实现路径分析[J].情报资料工作,2018(1):6-11.

 

 

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