論黨校數據治理能力的提升

劉奇峰 李鷹 王蓉

摘要：黨校作為干部教育培訓的主要陣地，是國家治理體系的重要組成部分。伴隨著信息時代的到來，要破除數據壁壘，提高黨校數據治理能力，一是要認識黨校數據治理的必要性;二是要正確面對黨校數據治理的挑戰;三是要加強數據治理，構建黨校數據生態圈。

關鍵詞：數據;治理;黨校治理;數據治理能力

中圖分類號：C93 ? ?文獻標志碼：A ? ? 文章編號：1009-3605（2021）03-0042-06

伴隨著信息時代的到來，加強數據治理能力建設，提供及時、全面、規范、準確的數據服務，夯實大數據應用基礎，從數據中把握辦學規律和發展趨勢，培養創新型人才，為教學、科研提供底層驅動，這有利于解放教職員工和學員的“生產力”，實現精準服務和高效管理，提高決策的科學化水平，提升黨校治理能力。

一、加強黨校數據治理的必要性

隨著近年來作風建設和“放管服”改革深入，以及信息化建設效益的逐步顯現，各級黨校的管理服務效能有很大提升，但是仍然存在不少問題。一個重要原因就是信息不對稱，信息共享、部門協同工作不到位。雖然黨校積累了大量的數據資源，但因為管理體制和思想觀念等限制，大部分都靜靜地躺在各類文件和數據庫中，數據沒有跑起來，辦事就要多跑路，管理效能和服務質量就得不到提高;同時，數據的不準確、不一致，以及實時性和全面性不夠，導致數據質量和規模、結構達不到大數據應用的要求。為發掘數據資源的巨大潛力，提高黨校治理能力，急需喚醒數據，加強數據治理。

（一）數據治理是提升黨校治理能力的必然要求

數據治理是以數據生產要素為對象，以釋放數據價值為目標，以守住數據安全為底線，以建立健全數據全生命周期秩序規則為核心，以推動數據有序管理和流轉為主要活動，以強化數據管理技術手段為支撐的一系列活動，具有綜合性、復雜性、長期性等特征[1]。黨校數據治理的過程，是遵循這個規范建立并實施的一系列制度和措施，在此過程中，黨校數據資源的價值得到發揮，并實現持續增值，數據成為黨校各項工作高質量發展的助推劑，從而推進黨校治理能力現代化。經過治理后形成的高質量的數據服務，推動黨校工作由人力運作轉向人機協作、由經驗判斷轉向數據分析、由被動響應轉向主動推進，賦予黨校治理更多的“自我感知”“自我判斷”“自我調整”能力。提升黨校數據治理，一是有利于創新黨校服務方式。以數據治理優化業務流程，用數據流串聯業務流，實現便捷、高效的“一網通辦”融合服務，提升教職員工和學員的“獲得感”。二是有利于提升黨校行政效能。通過數據治理有效整合各類信息系統中的數據資源，構建標準、規范、準確、高效的數據中臺，為黨校各項工作提供高質量的數據支撐服務，使數據取之于業務，用之于業務，持續提升行政效能，賦予黨校治理體系更多的數據驅動因素。三是有利于支撐黨校科學決策。以數據治理為基礎，充分運用物聯網、大數據等技術，實現黨建、教學、科研、管理、服務等領域要素的時空關聯，實現各領域動態信息的感知、測量、判斷、預警和響應，為科學決策提供更加全面、及時、充分的數據支撐。四是有利于健全黨校監督機制。在明確權責清單、加強制度建設的基礎上，通過數據治理，加強數據保護和信息公開，規范工作流程，推行陽光政務，實現“大數據+監督”，科學合理編織“數據鐵籠”，構建更加有效的權力監督和制約機制。

（二）數據治理是黨校干部教育培訓與信息化深度融合的必然要求

2019年新頒布的《中國共產黨黨校（行政學院）工作條例》第六十三條中明確把現代信息技術與干部教育培訓深度融合作為主要任務之一，目的在于用信息化手段為黨校人才培養、黨建、科研、教學、管理服務等核心工作提供支持。[2]

數據治理無法憑借信息部門一己之力獨立完成，需要黨校各個方面通力合作，融合推進。當前，各級黨校的信息化建設已經展開，但對中心工作的支持力度還遠遠不夠，其根本原因在于校園數據煙囪林立，部門與部門之間、系統與系統之間的協同合作還不到位，數據不能有效打通和整合，信息化建設效益的發揮還不充分，無法對核心工作進行多維度全方位的分析。因此，黨校信息化建設不僅僅是教學的工具和手段等物理環境的改變，而是要運用大數據、云計算等現代信息技術更深地改變黨校的生態環境，以數據趨動為核心加強黨校核心工作與信息化的深度融合。

（三）數據治理是堅持“以人為本”教育理念貫徹實現的必然要求

創新理念、打破技術屏障，建設“智慧黨校”，就在于堅持以人民為中心，以需求為導向，讓廣大教職員工和學員融入校區的治理網絡，從而創造一個開放、緊密、和諧的校區環境。

數據治理對業務管理人員的價值主要體現在“規范”：數據管理后臺一是對填報上來的數據的管理，包括增刪改查、分享、授權維護。二是可以靈活配置餅狀圖等圖表，以大數據可視化分析方式對數據進行展現，從管理視角來查看數據、作出決策。

數據治理對信息技術部門的價值主要體現在“數據標準”：服務平臺中內置了完整的數據標準體系、提供基于數據標準的完整建模工具，更是將數據標準與在線表單構建過程深度融合，保證數據標準真實有效地被執行，從源頭上保證數據不被污染，拒絕新的數據孤島。

數據治理對普通教職員工和學員的價值主要體現在“便利”：通過自動關聯業務系統、數據中心中已經存在的數據，或者在服務平臺曾經填寫過的數據，經審核后匯總到本人的個人數據中心。

二、黨校數據治理面臨的挑戰

數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。[3]黨校數據匯集了大量業務系統的基礎數據：人（學員、教職員工）、地點（教室、寢室、餐廳）、事（課程、黨建、教學活動、科研課題）、物（一卡通、刷卡機）、組織（學校機構、班級）以及各種業務處理結果數據，例如學員上課記錄、學員打卡記錄、學員就餐記錄、課題經費支出、科研成果等大量基礎數據。而未通過治理的數據質量不高、流向混亂、共享不足，不能形成有效的數據資產。

黨校數據治理面臨八個方面的挑戰。一是如何形成數據“共識”。數據治理表面上是技術問題，實際涉及到理念、制度、管理等的更新。在當今大數據時代，各級領導、業務部門、管理隊伍以及教職員工還未真正意識到數據是全局、流通、有價值的。二是如何形成數據資產的管理制度和機制。數據治理未明確專責機構;數據資產的采集、管理與使用缺乏明確的界定;數據治理未做整體規劃和部署。三是如何完善數據共享協同機制。數據治理的核心是要協同業務部門，圍繞核心業務工作，確認權威數據來源，開展數據日常維護。 但在開展數據治理的時候，存在不同職能部門協作問題。一方面，一些部門認為擁有某些數據是特權，或擔心數據安全，不愿意分享所管理的數據，造成復用性不強及重復填寫;另一方面，各業務系統之間的數據互通存在著技術障礙，比如，有些業務系統的供應商不太愿意做數據開放或數據導出接口。四是如何構建數據標準內容框架體系。雖然黨校后臺積累了大量數據，但內部缺乏統一的數據標準，數據難以共享，數據完整性、準確性、規范性和一致性都無從保障。校務數據標準研制是黨校智慧校園建設的必要步驟和關鍵環節，是支撐黨校治理體系與治理能力現代化的重要起點，也是黨校數據治理成功的有力保障。五是如何提高基礎數據質量。IBM認為，高質量的數據具有完整性、準確性、可用性、時效性。但黨校所收集的數據可能不完全，或者更新不及時，而且所收集的數據來源多樣，種類豐富，也很容易出現同一個數據從不同的部門得到的數值不一樣的情況。六是如何保證數據安全。數據安全是黨校信息化建設的“生命線”，黨校所掌握的學員信息和數據，已經成為黨校的核心無形資產，它們具有真正的、可衡量的價值。如何將安全貫穿于數據治理的每個環節？在進行信息公開、數據分析時，如何保護個人數據尤其是隱私數據？是保證數據安全面臨的挑戰。七是如何選擇適合黨校自身發展的數據支撐平臺。選擇合適的產品兼具技術實力和行業經驗的服務商可以從很大程度上控制負面影響、降低實施難度。八是如何支撐數據分析和決策支撐能力。如何將“重量級”的后臺業務系統功能和流程進行梳理，對共享池中的數據進行管理、審核、修正、反饋轉變成“輕量級”的前臺應用。

三、加強數據治理，構建黨校數據生態圈

黨校的數據治理是一項系統工程，是以滿足教職員工、學員需求為驅動，服務教學、科研、管理為導向，以信息技術為支撐，持續提升數據質量、營造良性數據生態的一系列制度和措施，其根本目標是全面發揮數據價值，為黨校事業發展賦能。從技術而言，數據融合貫通是實現跨部門業務重構的基礎，數據體系建立涉及到基礎數據的集中、數據準確的保證、數據管理的統一、過程數據的獲取、結果數據的回寫、數據的同步共享以及數據的應用審計等眾多復雜環節和過程，也是數據生態環境形成的過程;從管理而言，要協同黨校各相關業務部門共同合作才能使數據的良性循環機制得到有效保證，才能建設數據開放、應用創新、融合服務的智慧黨校。黨校數據生態圈主要包括：

（一）培養數據素養和數據分析思維

要實現數據治理，首先要從培養數據素養和數據分析思維開始。數據思維是使用數據提出問題和解決問題的想法。黨校需要業務部門提出需求，并參與數據分析工具的開發設計，構建全流程的管理服務體系，而并不僅僅是數據的消費者和等待技術團隊提供可用的直觀工具;信息技術部門要善于溝通，積極爭取校領導、各業務部門的支持，善于用非技術語言讓領導及業務部門理解數據治理工作為校園治理帶來的變化;教職員工和學員也要增強信息化素養，理解數據驅動的思維，學會用數據說話。只有這樣才能打通校園、教職員工、學員以及社會力量之間的界限，才能夠支持終身學習。

（二）建立黨校數據管理組織架構

在網絡安全與信息化工作領導小組領導下建立重大決策和協調推進、技術開發支持、承擔配合的數據治理體系，保障數據治理工程的快速推進;所有的數據從生產到數據歸倉，其流向一定是業務流程的輸入或輸出，所有數據項要實現“一數一源”，比如學員數據以學員部為主責單位，人事數據以人事處為主責單位，教學工作數據以教務處為主責單位，科研工作數據以科研處為主責單位等。只有明確決策流程、權責關系、配合合適方式的組織架構，數據治理工作才會取得進展。

（三）建立部門協作機制

數據治理最重要的是要協同業務部門，圍繞核心業務工作，找出關鍵數據或者關鍵指標。數據治理不是“單打獨斗”，需要協調各部門將業務轉換成數據，梳理數據的規范性、準確性、完整性，以及數據的來龍去脈;同時，提高業務部門認識，使其達成“數據共享是必須，不共享是例外”的共識。只有確立了該價值目標，再從各個方面去發現、挖掘支撐的數據，治理工作才會行之有效。

（四）制定校園數據標準體系

數據標準體系建設是一項基礎性工作，通過部門調研、比對迭代，形成權威信息標準。基于統一的編碼規則為數據的全面打通、信息共享和業務系統實時同步更新數據、安全可靠運行奠定了基礎。數據標準的制定需參考已有國家標準、行業標準，同時客觀考慮校園已有的信息化及數據基礎，結合各業務部門對數據在生產、存儲、使用等全生命周期各個環節的要求和潛在需求，切實將標準應用到實際的數據交換共享、數據分析應用等工作中，在實踐中實現對標準的檢驗和持續優化完善。校園數據標準的編制應從梳理校園已有的、核心的數據做起，通過調研、普查等方式，確定數據資產范圍與數據責任部門。數據責任部門是數據標準編制的基本單位，應在信息技術部門的統一規劃與指導下，梳理各自生產的數據資產，參與數據標準子集編制，逐步形成各部門數據標準，通過統一術語、統一標準框架等過程形成校園元數據標準和代碼標準。代碼標準按照適用范圍的不同可劃分為四類，分別是：通用代碼，如國家地區碼、性別碼;校園代碼，如單位編碼、工號、學號等基礎信息代碼;校內多部門使用的代碼，如人員類型碼;以及本部門內部專用代碼。不同適用范圍的代碼需要遵循不同的建立和維護機制。

隨著各部門業務逐步調整和完善，新的校務數據將不斷納入到生產中來。如業務部門的信息系統升級或業務邏輯調整，將導致數據表或代碼表發生變化，業務部門應及時提出標準更新的申請。常態化的元數據標準建立和維護機制可通過標準編制、標準發布、標準執行和標準更新四個步驟實現。標準編制包含溝通，確定責任數據表、設計，采集數據項、規范，數據類型與取值等;標準發布包含獲取，通過中心或系統隨時獲取、發布，階段性發布正式版;標準執行包含對接，開發系統數據接口、導入，整理數據文檔;標準更新包含申請，申請元數據及代碼變更、審批，論證及審批、變更，標準維護及數據庫變更。

（五）讓數據標準在數據生產、交換、使用、消亡的整個生命周期中發揮作用

一是制定數據質量體系。對黨建、教務、學員、人事、科研等涉及數據來源部門系統的數據通過標準文檔中對數據項的定義約束、業務部門邏輯需求、數據應用對數據邏輯關系的要求等進行完備性、完整性、有效性、及時性、一致性數據質量五大維度實時監測數據質量，并形成數據質量報告，促進業務系統整改提升。例如從人事系統把人員基本信息采集到數據中心后，能夠通過檢測結果發現證件號碼、姓名等數據的空置率，以及長度是否非18位數值、在職狀態是否更新、同一個證件號是否有多條記錄等等典型問題，并提出改進意見。

二是制定數據安全體系。數據安全是信息化建設發展到一定階段的產物，一方面要建立完善的數據使用審核制度和個人隱私保護辦法。對涉及到學員、教職員工隱私數據和個人敏感數據的來源記錄、使用流程、監督管理辦法等進行規定，確保數據安全可控使用;另一方面，對黨校建立的統一數據庫在運行維護過程中要遵守的規則和保密要求等進行規定。

三是構建數據中臺。數據中臺是數據的“公共服務平臺”，是各個業務系統的數據的匯集，強化了數據治理的深度和廣度，真正實現了數據的閉環。黨校在發展過程中往往會部署很多管理和業務系統，這些系統來自于不同的廠商，包括各業務數據庫結構化數據、Json格式及XML格式數據流等半結構化數據以及黨校的安防監控視頻、人臉識別、基于黨校傳感器感知的一卡通數據、記錄行為的日志數據、網絡流量數據等非結構化數據。這些數據無法共享和跨業務調用，特別是非結構化數據體量、結構、處理方式與業務數據完全不同，存在很大的使用難度。數據中臺在分散的底層數據庫和上層應用中間建立起一套數據架構，用于對多維數據源采集、清洗、加工，并按照業務類別、服務對象、數據屬性、時間跨度等多個維度對數據進行整理、整合和存儲，屏蔽掉底層的差異化，將處理后封裝成公共產品和應用服務，支持眾多前臺應用的研發，推動數據自由流動，最終實現數據智能。

四是構建面向業務場景落地大數據分析決策系統。利用大數據技術和分析挖掘等技術，將決定黨校運行方向的關鍵數據集成在“領導駕駛艙”系統中展示，并對業務數據和流程數據全面分析，挖掘數據內在價值，輔助領導決策、校務管理及流程優化，把數據治理與黨校的科學決策和資源分配結合起來，最終為黨校治理水平提升提供信息化支撐。例如通過教師獲獎、論文、專利和著作等分析教師群體科研成果;針對業務產生的海量數據進行伴隨式分析研判，發現問題或問題的征兆時自動生成決策建議，甚至直接干預業務進程，例如網絡安全態勢感知、學員心理健康的監測預警等。

在黨校信息化建設中，所有業務和功能的輸入和輸出都是數據，教職員工和學員的填報和申請內容、管理員的審核和業務辦理結果都是以數據的形式展現，有了數據，才能驅動業務流程各個節點。在業務重構過程中，數據是業務得以簡化和融合的核心。數據治理對于黨校而言，是一個投入高、顯示度低的工作，但是，數據治理完成之后，對未來的工作支撐度很強。黨校信息化建設要逐步實現一切業務數字化，一切數字業務化，促進黨校數據治理能力的提升，從而提高管理水平，提高公共服務能力。

參考文獻：

[1]賽迪.電信和互聯網行業數據安全治理白皮書（2020年）[EB/OL].（2020-07-03）[2020-08-10]https：//www.secrss.com/articles/ 2359.

[2]中共中央辦公廳.中國共產黨黨校（行政學院）工作條例[EB/OL].（2019-11-03）[2020-10-10]http：//www.gov.cn/zhengce/2019-11/03/content_5448149.htm.

[3]國際數據管理協會（DAMA）.DAMA數據管理知識體系指南[EB/OL].（2019-05-19）[2020-10-10]https：//max.book118.com/html/2019/0519/5111324100002040.shtm.

責任編輯：譚桔華

收稿日期：2020-12-10

作者簡介：劉奇峰，男，湖南邵東人，中共湖南省委黨校（湖南行政學院）信息技術部主任、高級工程師，主要研究方向：信息化;李鷹，女，湖南臨湘人，中共湖南省委黨校（湖南行政學院）信息技術部副教授，主要研究方向：信息化;王蓉，女，湖南益陽人，中共湖南省委黨校（湖南行政學院）信息技術部工程師，主要研究方向：信息化。