站在新的历史起点和数字化发展创新风口，秉持“智慧报国”的一贯初心，不负连续17年坚持累积的良好社会影响与业界口碑，一年一度的改革研讨盛会“智慧中国年会”，以“聚焦数字化觉醒和数字中国再提速”为主题，于11月24日-25日通过网络直播渠道盛大开启。2021智慧中国年会由智慧中国年会组委会、北京国脉互联信息顾问有限公司主办，设置主论坛和专项分论坛，分别以“加快数字化转型 建设美好数字中国”和“数据治理体系构建与城市运行体征管理”为主题，邀请界内决策者、管理者、建设者、观察者、思考者开展深入探讨、交流与合作。

本文系DAMA-C数据模板与架构学组组长、国脉研究院副院长、数据治理研究中心主任田景熙先生于11月25日上午在“2021智慧中国年会”专项分论坛上的演讲。内容通过速记整理，未经本人审核。

---以下为演讲内容---

各位业界同仁大家好，我今天交流的题目是《政府数字化改革对数据治理的挑战》，这是国脉基于V字型模型的一个数据治理的解决方案的思路。

什么是政府数字化改革？浙江省深改办发布了[2021]2号文件《浙江省数字化改革总体方案》，提出“…统筹运用数字化技术、数字化思维、数字化认知，把数字化、一体化、现代化贯穿到党的领导和政治、经济、文化、社会、生态文明建设全过程的各个方面，对省域治理的体制机制、组织架构、方式流程、手段工具进行全方位、系统性重塑的过程，从整体上推动省域经济社会发展和治理能力的质变、效率变革、动力变革，在根本上实现全省域整体智治、高效协同，努力成为‘重要窗口’的重大标志性成果”。

同时，2号文提出了“V字模型”作为其实施方法路径。“V字模型”提出了两翼、15模块，一翼是“业务协同模型”，有8个模块组成，分别是“定准核心业务、确定业务模块、拆解业务单元、梳理业务事项、确定业务流程、明确协同关系、建立指标体系、汇总数据需求”。我们将“业务协同模型”画成V字型模型的左边一支。另一翼是“数据共享模型”，有7个模块，主要为“形成数据共享清单、完成数据服务对接、实现业务指标协同、完成业务事项集成、完成业务单元集成、完成业务模块集成、形成业务系统”。两翼合并就提出了可以持续迭代升级的政府数字化改革V字型模型。

当前，数字化改革在全国方兴未艾，而V字模型及其15个模块给所有的传统数据治理体系带来了巨大的挑战。具体如下：

1. 规模宏大：覆盖全省（市）、各地级市、县级市/区直至基层；

2. 领域复杂：党的领导和经济、政治、文化、社会、生态文明建设全过程；

3. 深入内部：对省域治理的体制机制、组织架构、方式流程、手段工具进行全方位、系统性重塑；

4. 影响深刻：不仅在具体场景应用上，更在于推动生产方式、生活方式、治理方式发生基础性、全局性和根本性的改变，是质变而非量变的过程；

5. 要求极高：一体化、全方位、制度重塑、数字赋能、现代化；

6. 五个聚焦： 聚焦党政机关、聚焦数字政府、聚焦数字经济、聚焦数字社会、聚焦数字法治           

传统的一般性数据治理体系以国际数据管理协会提出的数据治理的通用“O”字模型，左边的圆有10个对象单元，构成数据治理体系；中间形式的“O”字模型涉及数据治理、数据分类、数据成熟度评估、数据价值评估，还有原则、伦理、战略、文化变革、数据管理及所有权、政策等，里面是一个传统的金字塔模型。右侧“O”字模型是数据管理成熟度DCMM模型。

国脉研究院提出将3位一体的传统数据治理体系架构嵌入“V字模型”，构成3个多轮驱动的治理模型，形成3个“V+O”体系架构。 从3个视角，描述政府数字化改革中的数据治理的体系。左侧为治理架构模型，中部为治理流程模型，右侧是数据管理能力成熟度的模型。 

通过3种“V+O”模型可给出面向业务协同与面向数据共享的V字15模块与数据治理架构、治理流程与治理能力构建的系统性描述，由此将支撑政府数字化改革面向具体业务与应用场景的构建，其特点是场景特征化，所谓场景特征化，就是所有的应用均在数字化环境下的应用，必须用特征来表示；特征又必须用数字化形式描述，因为不是所有的特征都能够用数字化方式来表达的。然后是数字指标化，指标再变成模型，模型再形成标准，这些数据标准就形成一个个的规范数据组件和一些经过治理的数据控件，成为标准资源体系，在面向应用构建业务系统和形成场景描述时，它们可以形成一种资源与规程和积木，用来拼装和组合成新业务。最后运行的结果要可视化，结果还要可测试化。

基于上述规模宏大且结构复杂，流程又重叠的治理需求，本文针对“V+O”诸模型中的数据管理成熟度标准（DCMM），提出支撑V字模型迭升级的国脉解决方案思路，此处给出其8个一类指标，具体如下。

第一是数据战略，数据战略要求覆盖V字模型两翼的数字化战略的能力。战略规划，要面向不同的业务流程，构建协同共享环节，设置能力节点；再对战略进行分解，开展跨部门、跨层级、多环节数据采集、集成共享，还要对治理战略以及对实施战略进行评估，右图是根据V字型模型结合战略层形成的一种3级战略治理框架；

第二是数据治理，此处是偏向于中微观的治理，它覆盖V字模型的15个模块，针对各个环节协同共享，涉及到技术、流程、组织、制度等要素，这是第一块。第二块是数字化引导力，治理是要有产出的，产出是引导力，应针对各场景的应用来牵引；构建数字化引导力，融合到协同共享的各个环节，按V字型模型流程的两翼以构成数字化能力，推进治理，逐个落实，还要按V字模型划分职责，形成协同沟通的机制；第三是数字化责任，要建立协同共享的各岗位职责，设计关键绩效指标（KPI）开展能力绩效考核；第四是数字化保障，围绕流程级管控能力的建设，设置专项预算，投入及时，持续有效。右边就是数据治理的解析层。

第三模块是数据架构，V字模型是个规模宏大的架构，与数据治理的几个O字模型叠加，形成了更多的模块。在诸多模块中主要应抓几个，一是描述架构目标，它是构建业务的基础，二是运用核心元数据定义与描述各场景和业务应用的构成对象、彼此间的关联逻辑。第三是集成共享，按照“实体-事项-角色”三维度来描述一个一个的业务环节。第四是数据模型，面向主题和专题的，比如地理、空间、人口、信用、法人等等，构成了政务数据在具体集成需求下治理需求。

第四模块是数据标准，数据标准体系仍覆盖V字模型的两翼15个模块，主要是构建跨系统的业务数据体系，要对主数据和参考数据实施标准化，还有数据元的标准以及各个业务、各种场景下的实体数据，管理数据描述的指标数据等。从业务上讲，数据标准应涵盖整个体系，全领域，比如浙江的“1-5-2”模式，其中5就是党政机关整体智治综合应用、数字政府综合应用、数字经济综合应用、数字社会综合应用、数字法制综合应用等领域，这些混合标准就变成了对“产业大脑+未来工厂”、“城市大脑+未来社区”等核心业务的支撑。

第五模块是数据质量，它是显示数据价值的一个基础，以往很多的数据治理体系之所以没有发挥效果，就是其质量达不到标准。我们在“V+O”模型中提出四个质量管控分支，一是数据要素与架构质量，这是针对跨系统数据的架构和设计的质量，是提高数据管控和数据服务质量的基础，构建细粒度的对象质量管控体系。第二是加工和服务质量，数据加工和服务质量过程的动态实时监控，提升资源质量稳定性。第三是协作质量，在共享协同的环境下面对资源的适配，能力的适配，管理的适配，都需要进行质量审核，都要达到相应的水平。第四是过程质量，我们数据服务和质量管控融合，把数据质量管理由事后监督变成业务过程当中的实时质量管理，乃至于前置质量管理，这就是右图所示的数据质量管理的三层指标架构。

第六模块是应用，“V+O”模型最终针对应用，应用需要相应的能力，在不同场景、不同业务中，需要三类基本能力。第一是应用细分能力，第二是场景构建能力，第三是数据资产运营能力。第一个子能力是分析用户，开展用户画像来定义场景化的需求，优化定位能力。然后以业务为中心，构建数据需求响应能力；还要基于共享集成，创新场景，延伸服务、跨界服务、增值服务的能力，这是面向流程的细分的能力。第二是构建场景，要有可度量、可实现、可描述的业务目标，还有要界定业务的构成、业务过程以及相关的交付物是什么。第三是定位场景所需要的资源、数据、技术等等。第三个就是资源运行能力，我们提供数据查询、统计分析、数据处理、数据交易等等服务，还有知识数字化、数字孪生、智能化建模等数据的知识图谱，工具方法和知识模型以及与业务相关的数字能力，打造模块化、数字化和平台化的这样一种体系。右边就是我们展开的三级模型的架构。

第七模块是数据安全，安全是底线，这个有相应的标准，有五级相应的安全保护要求，在此不细讲解了。

第八模块是数据生命周期管理，它在整个“V+O”模型，是贯穿全流程、全周期的，最主要涉及到数据采集、数据存储、数据处理、数据传输、数据交换和数据销毁等当中，我们一共提出了三级模型，再分解出几十项管理对象与需求。

以上介绍的就是国脉提出来的基于V字型模型开展“V+O”数据治理的体系架构，欢迎大家批评指正，谢谢。

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