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大数据概念提出的时间虽不长，但受到越来越多的关注。目前，大数据已成为国家基础性战略资源，正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。
近日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》 (下称《纲要》)，明确提出将全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国。对此，国家发展改革委有关负责人围绕《纲要》内容进行了详细的解读。
核心内容：三个着力、五大目标、三方面任务、十项工程及七项措施
当前，我国经济正处在“三期叠加”的特殊阶段，迫切需要通过大数据应用，推动经济转型升级，促进创业创新。加快在国家层面对大数据发展进行顶层设计，既是顺应世界科技发展趋势的战略选择，也是我国应对新挑战、迎接新机遇的重要举措。
近些年，推动大数据发展已成为国际社会的行动共识，一些发达国家相继制定实施了大数据战略性文件。据了解，此《纲要》先后征求了47个有关部门的意见，目前已由国务院审议通过并出台实施。
国家发展改革委有关负责人将《纲要》的核心内容概括为“三个着力、五大目标、三方面任务、十项工程及七项措施”。
其中，“三个着力”即着力推动政府数据开放共享利用，提升政府治理能力；着力推进大数据技术研发、产业发展和人才培养，促进大数据产业健康发展；着力规范利用大数据，保障数据安全。“五大目标”就是要通过推动大数据发展应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式；建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制；构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系；开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局；培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
同时，“三方面任务”就是加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力；推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型；强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。“十大工程”主要包括政府数据资源共享开放工程、国家大数据资源统筹发展工程、政府治理大数据工程、公共服务大数据工程等。
“‘七项措施’主要包括完善组织实施机制、加快法规制度建设、健全市场发展机制、建立标准规范体系、加大财政金融支持、加强专业人才培养、促进国际交流合作等七个方面的政策措施。”该负责人这样解释。
政府数据开放程度较低：加强统筹管理 建立标准体系
据该负责人介绍，政府和公共部门掌握大量的数据资源，是最大的信息数据生产、收集、使用和发布单位，但也存在着法规制度不完善，缺乏统一数据标准等问题，尤其是数据开放程度较低，存在着“不愿开放、不敢开放、不会开放”数据的问题。
对此，《纲要》提出，将加强数据资源的国家统筹管理，优先推进与民生保障服务相关的信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、环境、金融、统计、气象等领域政府数据集向社会开放。
同时，建立健全相关法规制度，实现最大程度开放。“并且要建立国家大数据统筹发展协调和监督机制，加强对政府信息化项目的后评价和项目稽察，强化对数据资源建设以及数据共享开放、数据质量和安全的审计监督。”该负责人进一步解释。
此外，建立政府数据开放平台和标准体系，实现统一开放。2018年以前，要建成国家政府数据统一开放门户，推进政府和公共部门数据资源统一汇聚和集中向社会开放，实现面向社会的政府数据资源一站式开放服务。同时，尽快建立政府数据采集、质量保障和安全管理标准，加强政府数据开放的标准化，方便社会利用。
推动互联互通系统性工程 不再支持建设各部门孤立信息系统
据该负责人透露，国家发展改革委将按照《纲要》要求，进一步加强政务信息化建设的统筹规划，强化共享共建要求，大力推进跨部门信息系统的共建共享，原则上不再支持建设新平台和各部门孤立的信息系统，推动形成互联互通、信息共享、业务协同的系统性工程，以发挥信息网络化提高多部门协同水平和监测、决策、服务的信息能力的关键作用。
据了解，目前全国统一的国家电子政务外网已初步建成，横向连接了118个中央单位和14.4万个地方单位，纵向基本覆盖了中央、省、地、县四级，承载了47个全国性业务系统和5000余项地方业务系统。依托国家电子政务外网搭建的全国统一的国家数据共享交换平台基本建成，13个行业领域的跨部门共享交换业务已通过或拟通过国家数据共享交换平台实现，涉及部门超过100个。
该负责人提出，把大数据引入社会治理，将深刻改变政府管理理念和社会治理模式，是实现国家治理体系和治理能力现代化的有效途径。“政府应用大数据，不能简简单单的搞大数据项目建设，建信息系统、建平台、建数据库、建数据中心等等，一定要把重点放在数据应用上面。要在政府履职中充分运用大数据技术和理念，加强政府数据和社会数据的关联分析利用，为有效处理复杂社会问题提供新手段，建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策，推进管理型政府向透明、高效、廉洁的服务型、责任型政府转变。”
据透露，下一步将在大力推动政府数据共享开放的同时，通过“条块结合、区域试点”等方式重点抓好大数据应用。
