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经济日报:工业互联网步入快速成长期

2022.05.21

全国产业规模超万亿元,在制造业各环节广泛应用—— 工业互联网步入快速成长期

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数字治理赋能数字政府建设—政府数据管理能力指数(GDMI)评估指标体系



2022年11月5日上午,“2022世界计算大会——数字治理与智慧政务”论坛在长沙成功举办。会上,中国软件评测中心副主任吴志刚以《数据治理赋能数字政府建设》为题发布了“政府数据管理能力指数(GDMI)评估指标体系”。


吴志刚副主任指出,国家高度重视数据作用及数据管理能力建设,坚持数据赋能成为新时代数字政府建设的重要特征和基本原则,构建开放共享的数据资源体系成为新时代数字政府建设重要任务之一。同时,他通过分析北京、上海、浙江等地具体实践,总结了各地在数据治理赋能数字政府建设实践方面取得的显著成效。




吴志刚副主任认为,数据治理赋能数字政府建设,离不开各地政府数据管理能力的持续提升和可靠保障。因此,很有必要研究制定一套符合我国政府机关的数据管理能力指数评估指标体系,用于评估各地政府数据管理能力水平,帮助各地摸清现状、查清问题、看清短板、明确方向,引导各地政府机关加强数据管理能力建设,助力各地数字化改革,促进数字经济发展。




吴志刚副主任介绍,课题组梳理总结当前国内外数据管理能力评估主要模型,并面向各地从事政府数据管理、运维(运营)、研究的政府机关、公共企事业单位的管理者及工作人员开展线上问卷调查,最后研究形成了政府数据管理能力指数(GDMI)评估模型。该模型将政府数据管理能力归纳为:统筹协调、资源供给、应用开发、安全保障、质量管控和标准管理6个维度。



结合评估模型,研究形成了政府数据管理能力指数评估指标框架。指标框架包含6个一级指标、18个二级指标,最终形成了政府数据管理能力指数(GDMI)评估指标体系


统筹协调指标主要从政府机构对数据管理的规划设计、数据管理组织建设以及数据治理制度体系建设等方面开展评估。


资源供给指标主要从政府政务数据目录清单体系编制及动态管理、数据资源库建设以及数据资源依托的存储平台、共享交换平台、治理平台等建设情况开展评估。


应用开发指标主要从数据分析、数据共享、数据开放和数据开发利用等方面开展评估。


安全保障指标主要从数据管理安全机制建设、安全制度建设、安全管理技术能力和安全审计等方面开展评估。


质量管控指标主要从数据质量检查、数据质量提升两个方面开展评估。


标准管理指标主要从标准体系建设和标准执行情况两个方面开展评估。



最后,吴志刚副主任还对如何提升政府数据管理能力给出6点建议:加强数据管理机制体制创新、加强制度规则体系建设、建立一体化数据资源体系、加强公共数据资源开发利用、提升数据安全保障能力、打造公共数据场景典型应用。



以下是报告全文


























转载来源:谈数据