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浪潮云信息技术股份公司中国信息通信研究院云计算与大数据研究所2023 年 12 月政务数据云发展与应用白皮书（2023）前 言数据作为新型生产要素，对传统生产方式变革具有重大影响，要构建以数据为关键要素的数字经济。近年来，党和国家密集出台健全数据资源体系、畅通数据共享利用等相关政策。2022 年，国务院印发的关于加强数字政府建设的指导意见，提出构建开放共享的数据资源体系，充分发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用。当前，各省市依据“应上尽上”的原则积极推进政府各部门及相应业务系统上云。政务云平台作为数字政府建设的关键基础设施，是实现政府数据资源集中、共享和应用的通道，是推进跨部门、跨地域、跨层级数据流通和业务协同的关键引擎。然而，数字经济时代，政务云平台数据的指数级增长与算力增速不匹配问题日益突出，严重制约数字政府发展。构建以数据为核心，以“云网边端”为支撑的分布式政务数据云基础设施，是打破算力藩篱，解决算力资源利用率低、数据隐私安全等问题的有效手段。本报告从推动云上政务数据安全可信流通出发，首先，围绕政务数据云理念、发展情况以及关键技术和环节进行阐述。然后，重点分析政务数据云在数据目录、政务服务、智慧应急、一网统管以及智能决策等应用场景的落地实践。最后，本报告从技术、产业、应用、标准等层面对政务数据云发展趋势进行了展望，探讨政务数据云未来发展方向。目 录一、政务数据云发展背景 .1(一)数据量爆炸增长，上云是大势所趋 .1(二)利好政策是数据云上发展的助推剂 .2(三)政务数据云为数字政府发展提供新底座 .3二、政务数据云助力数字政府高质量发展 .4 (一)政务数据云理念：打造公共数据可信流通体系，实现公共数据内外双循环，助力数字政府建设 .4(二)全球政务数据云发展势头良好，各企业纷纷落地实施 .6(三)关键技术和环节共助政务数据云建设和落地应用 .8三、政务数据云应用场景 .13(一)政务数据云助力打造公共数据目录新账本 .13(二)政务数据云赋能打造数字政务服务新体验 .14(三)政务数据云助力打造高效科学“智慧应急”新局面 .14(四)政务数据云助力打造城市治理“一网统管”新范式 .15(五)政务数据云助力政府进入智能决策新时代 .16(六)政务数据云助力打造公共数据授权运营新体系 .17四、政务数据云思考和展望 .19(一)技术层面，加快核心优势打造和融合创新 .19(二)产业层面，深入开展多方协同合作 .19(三)应用层面，有序推进升级部署和应用 .19政务数据云发展与应用白皮书（2023）(四)标准层面，加强标准制定和指引 .20 附录：政务数据云用户案例 .21(一)案例一：济南可信数据空间 .21(二)案例二：烟台镇街综合数据平台 .22(三)案例三：山东省一体化大数据平台项目 .24(四)案例四：上海虹口城市治理 .261 一、政务数据云发展背景(一)数据量爆炸增长，上云是大势所趋数据上云已成为政府和企业实现数字化转型的必经之路。根据 IDC 调研数据显示，中国数据量规模将从 2022 的 23.88ZB 增长至 2027 年的 76.6ZB，年均增长速度 CAGR 达到26.3%，为全球第一。数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。随着云计算的普及渗透，以及政府和企业内部的数据量呈指数级迅猛增长，越来越多政府和企业开始将系统和数据由本地部署迁移到云端，数据上云成为数字化转型时代大部分政府和企业发挥数据要素价值的必然选择。来源：IDC Global DataSphere,2023图 1 全球数据增长图2政务数据云发展与应用白皮书（2023）从“数据上云”到“数据云上”，实现四次价值释放。一是业务流程化，优化政府和企业生产力，提升业务工作效率，并满足灵活部署、高效管理、安全保护的需求；二是管理平台化，加强企业和政府一体化管理能力，促进数字化转型，深度渗透流程环节，对业务成果和市场有明显提升，优化客户体验和管理成本；三是应用繁衍化，数据云上成为工程化应用落地的第三方可信任的工具和手段，将有更多的厂商应用云上数据来灵活高效地实现更广范围的数据要素应用开发和产业落地；四是底座生态化，数字经济、新基建发展的新动能，基于数据云上衍生出更多的促进产业升级和经济发展的工具和能力，并实现自我迭代，以及与行业应用形成“数据行动正反馈闭环系统”。(二)利好政策是数据云上发展的助推剂中央和地方层面在政策方面持续加码数据相关服务，为数据云上发展注入强劲动力。中央层面，2022 年 1 月，国务院印发的“十四五”数字经济发展规划，提到推行普惠性“上云用数赋智”服务，推动政府和企业上云、上平台，降低技术和资金壁垒，加快我国数字化转型进程。2022 年底、2023 年初，党中央、国务院先后通过全国一体化政务大数据体系建设指南关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见数字中国建设整体布局规划 等文件，多次强调了释放数据要素价值对于我国发展的必要性、紧迫性，明确了数字基础设施、数据资源体系、数字经济发展等目标。地方层面，全国 31 个省和新疆生产建设兵团均通过发布数据专题规划、数字经济总体规划等形式，明确了各地数字基础设施、数据要素市场、数据应用的发展路线图、时间表等，凸显出各地在数据布局方面的积极性。3(三)政务数据云为数字政府发展提供新底座云计算加速渗透各行各业，问题和挑战随之涌现。2022 年以来，在“新基建”浪潮推动下，各领域“上云用数赋智”步伐加快。尤其政务领域，全国 31 个省和新疆生产建设兵团云基础设施基本建成，超过 70%的地级市建设了政务云平台。然而，随着政务云平台的深度应用，也出现了多方面问题和挑战。一方面是算力供需不平衡，政务云平台上数据的指数级增长和算力的线性增长带来的算力需求和算力发展的不匹配问题日益突出，严重制约数字政府发展；另一方面是数据壁垒严重，政府部门间因数据安全保护等原因存在数据壁垒问题，严重制约了政务服务数据的准确性以及跨部门业务办理的流程整合。政务数据云为数字政府发展提供新底座，发挥承上启下作用。数字经济时代，构建以数据为核心，以“云网边端”为支撑的分布式政务数据云基础设施能够有效解决上述问题，实现打破政府各部门间算力藩篱、提升算力资源利用率、增强数据隐私安全等。承上方面，政务数据云通过可信数据空间实现数据开放共享和可信流通，提供基础服务、数据展现与决策支撑等能力，赋能上层政务服务、交通运行、城市治理、民生保障等服务；启下方面，通过数据采集工具，实现对海量异构数据的云网边端多级采集，部门内部可按照统一规则进行数据采集、汇聚、整合和分析，为消除政府部门各业务系统数据孤岛打下坚实的基础。4政务数据云发展与应用白皮书（2023）二、政务数据云助力数字政府高质量发展(一)政务数据云理念：打造公共数据可信流通体系，实现公共数据内外双循环,助力数字政府建设数据云是支撑数据作为生产要素的基础设施。数字时代，数据已经成为继劳动、资本、土地和创新之后的第 5 大生产要素，数据的重要性体现在它作为驱动创新和决策的核心资源，而这种驱动力对于企业、组织以及整个国家的可持续发展至关重要。数据的应用范围从智能制造、金融服务、医疗保健，一直延伸到社会治理等各个领域。然而，要充分发挥数据的价值，数据本身需要有个可以支撑和服务的基础设施，数据云应运而生。数据云是基于算力基础设施建立的，面向数据资源的云服务支撑体系，是现实数据空间在物理隔离、安全可信的云上构建的新型基础设施。数据云应包括算力支撑层、由大模型和数据工程组成的数字底座层以及数据空间层，三者组成的数据云支撑了数据市场的正常运转，成为推动商业模式创新的坚实底座，同时也是发挥数据红利的基础。图 2 数据云架构图5数据云定位是为数字中国提供基础支撑，打造可信数据流通体系。数据云在云上实现了同现实物理隔离一样可靠的数据隔离，同时解决现实世界算力不足、跨空间无法共享的问题；不同领域或行业可根据数据的属性和信任原则构建有边界的数据空间，在数据空间内可以基于隐私计算、数链融合等技术进行数据的可信计算与流通。数据云作为数据资源体系建设的基础环境，支撑数字技术创新体系建设，并提供可控可信的数字安全保障。图 3 数据云定位政务数据云是在数字政府领域的数据云实践，支撑公共数据流通内外双循环。作为数据流通应用较广的政务领域，政务数据可信流通面临诸多技术和管理挑战。一是政府部门涉及众多业务领域，数据的类型和格式各异，且数据量巨大，数据来源也可能存在分散和碎片化的情况。二是数据涉及政府及公众的敏感信息，必须保证数据的安全性和隐私保护。三是政府部门之间数据的交流和共享需要建立可靠的机制，确保数据的一致性和完整性。政务数据云为政府部门提供了一个集中化的数据存储和管理平台，能够统一管理各类数据，并采取严格的权限控制和数据加密措施，确保数据的安全和隐私。同时，政务数据云提供了标准化的数据交换接口和数据格式，使得政府部门之间的数据交流更加便捷和高效。通6政务数据云发展与应用白皮书（2023）过政务数据云，打造可信数据空间，支撑公共数据安全、可信、高效、自由流通。一方面，政府部门能够实现公共数据安全可信高效的共享，促进政务信息的互通共享，有序推动政策的落实和公共服务的优化，打通公共数据共享“内循环”。另一方面，政府能够更好地管理和利用公共数据，推动公共数据流通运营，发挥公共数据价值，促进社会稳定和发展，打通公共数据授权运营“外循环”。(二)国内外政务数据云发展势头良好，各企业纷纷落地实施当前，国内外政务数据云发展势头良好，各企业纷纷提供云网边端一体化能力，加快推进政务数据云的落地实施，形成一批可封装可复用的实践经验和标杆成果。目前，国内外政务数据云的代表厂商有谷歌云、浪潮云、奇点云、星环科技、电子云等，下文将具体介绍下各厂商产品的主要优势和特点。谷歌云的 Google Data Cloud谷歌数据云在底层数据存储和数据价值挖掘方面工具平台丰富，能够围绕无限数据处理能力、无限任务负载、无限触达三个方面构建数据策略，使客户能够通过统一、开放、智能的数据云平台进行数字转换。目前，已经推出 Cloud SQL、Serverless、Cloud Spanner、BigQuery、Dataproc 等产品，底层生态较为完善，拥有上百万培训认证开发者。7 浪潮云的浪潮数据云浪潮数据云在数据要素底座领域拥有一批先进技术能力，包括冷热数据分层存储、流批一体实时数据处理、云原生、区块链、高速安全跨网数据传输、数据治理、海量异构数据采集等方面；实现数据全生命周期统一管理、可信治理、敏捷创新的云原生数据基础设施，并打造标准化的场景模型产品，服务产业发展和政府建设。奇点云的数据云平台 DataSimba奇点数据云平台打造中立安全、稳定易用的数据云平台，以跨平台、云原生、数据安全为技术内核，为客户提供全链路的“产品+技术+方法论”服务，支撑客户构建其自有的数据生产力，最大化技术数据价值，驱动业务增长与创新。主要满足企业数据中台建设以及大数据计算分析需求。星环科技的数据云平台 TDC星环数据云平台基于云原生基础技术融合数据PaaS、分析PaaS、应用PaaS三云融合、互联互通，实现数据端到端全生命周期管理。为企业提供数据流通交易平台、企业湖仓一体数据湖、企业数据中台、联邦云、企业数字化转型、政务大数据、云原生数据科学云和高并发数据应用等八大解决方案，并对隐私计算和数据保护进行升级。中国电子云的大数据平台电子云大数据平台以“打造高安全基础设施”为核心的价值主张，采用分布式云打造安全数字基础设施云底座，加快数据要素市场培育、激活数据要素潜能，大力推进各行各业的数字化转型，构建并完善数字治理体系。目前已基本形成开放兼容、交互友好、一站集成、弹性扩展、安全隔离的产品格局。8政务数据云发展与应用白皮书（2023）(三)关键技术和环节共助政务数据云建设和落地应用政务数据云是基于算力基础设施-分布式云建立的，面向数据资源的云服务支撑体系，围绕数据数采、数算、数用和数据安全，构建的安全可信的新型数据基础设施。图 4 政务数据云关键技术和环节1.分布式云实现从中心到边缘的全域调度分布式云在当今信息技术领域扮演着至关重要的地位。一方面，分布式云以其高度灵活性、高可用性和强大的计算能力，满足了现代应用对资源的快速扩展和高性能计算的需求。另一方面，跨域算力调度、异构计算调度、OpsCenter 统一运管和云边协同等关键技术和环节构建了高效、稳定、可靠的分布式云环境，促进了云计算的发展，并为各行各业提供了强大的计算和数据处理能力。政务数据云在构建分布式云时，以下几个关键技术至关重要。一是跨域算力调度。跨域算力调度允许云平台根据不同应用的需求，在多个数据中心和地理位置之间高效地调度计算资源，以确保最佳性能和负载均衡。二是异构计算调度。在分布式云环境中，不同类型的计算节点和硬件设备相互协作，通过混合多态自动调度技术，将任务分配给最适合的资源，进一步提升了计算效率和性能。三是统一运管。统一运管提供了集中式的监控和管理工具，可以实时监控云平台的状9态、资源利用率和性能指标，并及时做出调整和优化，以确保整个云环境的稳定性和可靠性。四是云边协同。随着边缘计算的兴起，云端和边缘设备之间的协同变得越来越重要。通过在边缘设备上执行部分计算任务，减轻云平台的负担，同时保持数据的安全性和隐私性，实现云边协同，对于提升分布式云的整体性能和效率具有重要意义。2.泛在物联和实时数据集成实现全域全量数据采集为高质量实现数据资源有序共享和解决“数据孤岛”问题，构建完善政务大数据资源赋能体系，促进各行业数据的综合分析和应用，秉承“应收尽收、应归尽归”原则，全域全量数据采集通过汇聚覆盖全域的公共数据和社会数据，尤其是视频、物联感知等非结构化数据的汇聚，实现全量数据资源的统一管理。泛在物联融合传统的物联网、视联网技术提供边端产品和物联感知平台，边端产品应具备边缘计算能力，提供 GB/s 数据处理、毫秒级时延、加密算法等能力，物联感知平台内置千级边端设备物模型，支持亿万设备连接、百万级并发等能力。实时数据集成应支持多种采集策略。一是支持多种采集方式及复杂的采集调度策略。不同类型的数据对外提供数据的方式不同，包含传统的数据库、接口、消息队列、物联网设备协议等；应该根据不同的数据需求，提供不同的采集组件，并且支持多种数据抽取策略，包括全量抽取、时间戳增量抽取、标志位增量抽取等。同时，支持多种灵活的调度模式，满足不同周期的数据采集需求。二是支持多种对账策略，满足复杂的数据核查需求。数据对账可以为汇聚平台提供一个全局的数据汇聚核对视图。一方面，提供数据事先对账能力。在进行数据汇聚前，对数据核对有问题的数据进行告警和数据修复，以保证数据汇聚的质量；另一方面，提供事后对账分析能力。对已汇聚的数据进行事后的资产盘点，对于对账失败的数据，提供一键补数能力。另外，支持全部或者指定范围的数据对账，以满足不同的对账需求。10政务数据云发展与应用白皮书（2023）3.加持 AI 大模型技术提升政务数据高效治理政务数据来源广泛、种类繁多，数据量大、数据类型多样等特点，对数据治理能力提出了更高的要求，使用人工智能技术赋能到数据生命周期中的元数据管理、数据质量、数据开发、数据分析等各阶段，可以帮助政府更好地管理和利用数据，大幅降低数据处理和开发利用方面的实施难度和成本，提高数据的安全性、准确性和可靠性，促进政府决策的科学化、精细化和智能化。智能数据治理技术是在传统的数据治理基础之上加持了 AI 大模型能力，按照治理对象种类的不同，应用场景的不同，采取不同的数据治理规则，充分挖掘结构化和非结构化数据的潜在价值，尽可能地降低数据利用的成本并控制可能产生的风险。一是通过元数据采集、数据血缘分析、数据模型构建、数据质量管控等治理流程，勾勒数据标签画像，沉淀标准化的数据资产，实现数据资产的可视、可管、可用，输出数据服务、数据地图；二是基于数据治理小模型和大模型，将数据元标准化、数据质量检测、数据开发等工作自动化、智能化，实现数据标准的推荐挂接、数据清洗转换规则智能推荐、数据开发治理任务的自动编码等能力，提升数据治理效率；三是对数据资产进行智能化的数据比对，识别出数据资产之间潜在的关联关系，并自动化进行关系挂接，形成关系图谱，辅助开发者厘清数据资产之间的关系，深层挖掘数据价值。4.云原生分布式架构支撑海量数据高效存储与计算现代分析应用需求不断由统计分析向预测分析转变、单领域分析向跨领域分析转变、被动分析向主动分析转变、非实时分析向实时分析转变、结构化数据分析向多元化数据分析转变，传统的“湖仓分离”的计算和存储模式，一定程度上实现了功能的互相补充，但难于满足政务在数据运营、价值挖掘、运维等方面的更高需求。海量数据的高效存储与计算基于云原生湖仓一体技术，融合了数据仓库和数据湖两种架构优势，底层多套存储系统并存且互相数据共享，形成资源池，上层各引擎可以通过一体的封装接口访问，实现了同时支持联机交易和联机分析。存算分离方面，外接云对象存11储提供统一的、低成本、高可靠的数据湖存储，实现 s3 协议融合、动态冗余策略修改与纠删码修改、HDFS 原生接口对接等功能；事务支持方面，确保数据并发访问一致性、正确性，实现一份数据在多个引擎间自由流动共享，避免数据在湖仓之间来回迁移；开放数据格式方面，支持 Parquet、ORC、Avro、CSV 等标准数据格式，提供标准 API，实现与主流大数据、AI 计算框架无缝对接，达到数据快速写入目的，既构建于数据湖低成本的数据存储架构上，同时具备数据仓库的数据处理和管理能力；数据探索方面，提高统一的数据管理以及对外的统一接口，支撑数据跨源分析、元数据采集管理；多引擎计算方面，融合 Spark、MR、Flink、HQL，能够统一开发，支持智能化作业调度，同时支撑数仓和湖的计算，流批一体。5.沉淀业务模型库助力数据应用标准化建设快速落地业务模型库通过对各政务部门高频需求的共性分析，形成通用的数据模型库、场景模型库、算法库，实现数据服务标准化、智能化、产品化。在民生服务方面，提供政策类、补贴类等业务模型，以场景为驱动，以数据为核心，融合多源数据赋能具体业务场景，如高龄老人补贴、住房公积金提取等业务模型，为科学制定和调整政府改革与发展政策提供客观依据，实现政府管理手段的现代化和规范化，提高决策的科学性，助力政府实现数字化转型。在营商环境方面，提供企业活跃度、异常企业识别等业务模型，为城市智慧化、数字化管理提供数据支撑，通过带动一批示范应用，发掘信息资源价值，构建智慧产业体系框架，形成创新带动发展的增长模式，促进城市管理与服务效率的发展。在数字乡村方面，提供土壤质量监测、水质环境评价等产业模型，通过产业智能数据服务，加快一二三产融合的步伐，从而推动乡村产业高质量发展。助力传统产业整体实力、质量效益以及创新力、竞争力、抗风险能力提升。在智慧园区方面，提供园区经济效益分析、园区能耗分析等业务模型，以区域地块、产业、企业为维度，整合各部门数据，进行大数据分析、研判，协助园区管委会梳理月度、季度、年度园区经济分析报告。用于上报政府部门，减少人工统计、测算、评估的工作流程，提升决策准确度。12政务数据云发展与应用白皮书（2023）6.安全可信数据流通技术助力公共数据可信流通数据流通是数据产业链条中至关重要的环节。一方面，数据流通促进了不同数据源之间的互联互通，推动了数据的共享与交换，为数据驱动型经济的发展提供了强大的支持。另一方面，在数据流通的过程中，坚守数据隐私与安全是原则，通过一系列关键技术与环节，构建一个安全、可信、高效的数据流通体系，推动数据的合理共享与应用，助力数据产业持续发展和创新，确保数据在流通过程中得到全方位的保护。一是数据安全保护技术。数据安全保护技术是数据流通的基石。采用同态加密、差分隐私、数据脱敏等先进技术，保障数据在传输和存储中的安全性和隐私性，有效防止敏感信息泄露和数据被未授权访问。二是数据共享和授权技术。数据共享与授权技术是数据流通不可或缺的环节。依托数字合约、访问控制和身份认证等技术手段，确保数据仅授权用户可访问，实现数据的合规共享和安全授权。三是匿名化和去标识化技术。为了更好地保护数据主体的隐私，采用匿名化和去标识化技术，降低数据的关联性，以确保数据主体在数据流通过程中的匿名性和隐私安全。四是数据加密和数字水印技术。一方面，通过数据加密技术，保证数据在传输中的机密性，另一方面，通过数字水印技术，追踪数据来源和确保数据的完整性，提升数据的可信度和可靠性。五是区块链技术。通过有效应用区块链技术，为数据流通提供了分布式、不可篡改的数据存储和交易记录，以确保数据的完整性和可信性，促进去中心化的数据共享。六是坚持遵循数据共享标准和规范。通过遵循数据共享标准和规范，确保数据流通过程中的数据互操作性和互联互通，让数据在不同系统之间高效流通。13 三、政务数据云应用场景(一)政务数据云助力打造公共数据目录新账本公共数据目录为公共数据共享交换奠定基础。公共数据目录是通过对数据资源依据规范的元数据描述，按照一定的分类方法进行排序和编码的一组信息，用以描述各个政务数据资源的特征，以便于对政务数据资源的检索、定位与获取。公共数据目录是实现公共数据资源共享、业务协同和公共数据开放的基础，是各政务部门之间信息共享及公共数据向社会开放的依据。公共数据资源底数不清，难以有效释放数据价值。当前政府掌握了海量的公共数据，但这些公共数据分散在多个业务系统中。一方面，政府部门无法及时感知到数据的分布与更新情况，无法快速找到符合自己需求的数据，也无法发现和识别有价值的数据并纳入数据资产。另一方面，数据孤岛普遍存在，严重阻碍了业务系统之间的数据共享交换，降低了资源利用率和数据可得性。目前，覆盖国家、省、市、县等层级的公共数据目录体系初步形成，但依然存在公共数据资源存在底数不清，数据目录不完整、不规范，数据来源不一等问题，亟须进一步加强公共数据目录规范化管理。在政务数据云中，通过打造一体化政务大数据平台，提供数据目录一体化能力。一是建设公共数据目录体系和数据资源共享交换机制，实现数据资产的“可见”“可查”“可管”“可控”“可用”。通过全面清点梳理公共数据目录、数据资产，实现数据的“可见、可查”；二是建立公共数据资源共享体系，按照共享为常态、不共享为例外的原则，制定共享交换管理办法，明确管理模式及数据共享的权力责任，基于区块链技术建设可信共享环境，保障政务数据资源共享的长效运行，实现公共数据共享“可管、可控”。三是制定统一的数据标准和接口，支撑各业务单位和业务部门的数据共享、交换和业务协同工作，支撑数据的整合应用，最终实现数据的“可用”。14政务数据云发展与应用白皮书（2023）(二)政务数据云赋能打造数字政务服务新体验政务服务工作是政府与社会之间的桥梁，是公共事务的重要环节。政务服务是指各级政府、各相关部门及事业单位，根据法律法规，为社会团体、企事业单位和个人提供的许可、确认、裁决、奖励、处罚等行政服务。公共数据难以有效赋能政务服务。近年来，“办证多”“办事难”“奇葩证明”等问题一直困扰基层群众办事和企业创业创新，成为政务服务的“堵点”“痛点”“难点”。一方面，要让企业和群众少跑腿、好办事、不添堵，缩短办理时限，降低企业和群众办事成本，共享“互联网+政务服务”发展成果，必须切实推进公共数据共享。另一方面，虽然各地各部门通过数据共享平台共享了部分公共数据，但依然存在共享数据质量参差不齐，部分敏感数据出于安全考虑不敢共享，对共享数据的不信任等问题，极大地阻挠了公共数据赋能政务服务。政务数据云赋能政务服务，打造泛在可及、智慧便捷、公平普惠的数字化服务体系。一方面，政务数据云提供高速跨网的可信数据汇聚、多源异构数据存储与流批一体计算、高性能区块链、智能数据治理、数据资产化、可信数据共享及交易流通等的一站式数据上云和数据运营解决方案能力。另一方面，以大数据、区块链、人工智能等核心技术，打造一体化、智能化的“数采数算数用”全生命周期数据要素管理基础设施，实现云数智深度融合，增强数据安全与数据要素化支撑能力，实现数据可信流通，有效地支撑公共数据赋能政务服务。(三)政务数据云助力打造高效科学“智慧应急”新局面以“智慧应急”推进应急管理体系现代化建设。应急指挥是一种在紧急情况下，通过协调、指挥和控制各种资源，以最有效的方式应对突发事件，并尽可能降低其对人员、财产和环境造成的损害的行动。这种场景通常出现在灾难、危机或紧急情况下，如地震、洪水、公共卫生事件等。应急指挥的特点表现为以下几个方面：一是紧急性，应急指挥必须迅速、15及时地响应和处置突发事件，以尽快恢复秩序和减少损失。二是复杂性，应急指挥需要协调多个部门、机构和资源，包括政府部门、救援队伍、医疗系统、志愿者等，以形成全面的应对策略。三是风险性，应急指挥常常需要在信息不完全、风险未知的条件下作出决策，因此具有较高的风险性。四是不确定性，突发事件的发展和影响往往难以预测，因此应急指挥需要保持高度的灵活性和适应性，以应对各种可能的变化。当前应急指挥主要存在以下问题和挑战。一是资源调度问题，在应对突发事件时，资源的合理调度和优化配置是关键。然而，由于地理、交通等因素的影响，现有的资源调度往往存在效率低下、协同困难等问题。二是决策支持问题，应急指挥需要大量及时、准确的数据支持，以便做出科学的决策。然而，目前的数据采集、处理和分析能力还远远不能满足这一需求。三是跨部门协同问题，应急指挥需要各个部门的高度协同和配合。然而，由于不同部门之间的信息壁垒、职责交叉等问题，现有的跨部门协同还存在许多困难。政务数据云助力突破数据壁垒，提升指挥调度效率。数据云是一种基于云计算的数据存储、处理和分析技术。它可以为应急指挥提供强大的数据支持和决策辅助，以解决上述问题和挑战。一是优化资源调度，数据云可以对各种资源进行实时监控和数据分析，实现资源的优化配置和高效调度，提高应急响应的效率和效果。二是提供决策支持，数据云可以对大量数据进行快速处理和分析，提供及时、准确的数据支持，帮助决策者作出科学决策。三是加强跨部门协同，数据云可以提供一个跨部门的共享平台，打破部门之间的信息壁垒，加强各部门之间的协同和配合，提高应急响应的效率和效果。(四)政务数据云助力打造城市治理“一网统管”新范式一网统管是现代城市治理新模式。立足城市管理、城市运行、城市服务的实际需要，构建全方位覆盖的联动机制，纵向贯通市、县（区）、乡镇（街道）、村（社区）、网格 5级服务网络，横向连接各个社会治理成员单位和职能部门，运用互联网、大数据、AI 等技术手段，将信息、数据、网络与城市功能有机结合，打造多维协同、数据赋能、精准判断的城市整体治理“大协同”体系，推动城市治理建设向更广范围、更深程度、更高水平发展，16政务数据云发展与应用白皮书（2023）助力提高市域治理现代化水平。一网统管当前主要存在以下问题和挑战。一是跨级协同手段欠缺。围绕城市运行管理中发生的城市事件，省、市、县、区各管理层级间尚未形成统一联动的业务协同流程，且缺乏围绕处置事件的协同化智能化手段支撑。二是数据融合应用程度低。现有各独立系统数据分散、资源利用率低，内部数据、各委办间数据及核心业务数据缺乏全面关联整合，无法支撑管理者综合决策需求。三是城市事件处置效率低。由于政府内部各业务部门系统相互独立，统筹协调手段欠缺，导致城市事件的处置效率低，城市运行管理成效差。政务数据云助力实现城市全域全量统筹、协调、精准管理。政务数据云通过汇集城市运行数据，运用“数眼识事”的预警加研判模型，打造支撑城市治理的新型城市数据基础设施。一方面，政务数据云围绕城市管理各条线，构建数据资产中心，实现海量数据的集成、整合、存储、融合和管理。另一方面，政务数据云构造智能数仓，围绕各委办局数据沉淀多个城市治理应用场景模型，深度挖掘各类数据价值，实现事件 AI 感知，自动调度派发，解决城市管理中“看不清、管不全”的问题。基于政务数据云实现城市风险隐患的全流程预测预防，打造集“观察”“管理”“防患”于一身，“平时”“战时”于一体的城市运行管理新模式。(五)政务数据云助力政府进入智能决策新时代智能决策引领未来决策新模式。智能决策是一种利用人工智能技术辅助决策者做出更明智、更快速、更准确决策的应用。它的特点在于通过分析大量数据、识别模式、预测结果等方式，为决策者提供依据和参考，从而提高决策的效率和准确性。智能决策可以应用于各个领域，如政府、金融、医疗、物流、交通、能源和工业等。智能决策的优势在于能够帮助决策者快速处理大量数据，一方面是提高决策效率和准确性，另一方面是减少人为因素带来的误差和风险。但智能决策也面临着一些问题和挑战：一是数据质量和精度问题。许多决策问题需要基于数据进行预测和分析，但数据的质量和精度往往存在一定的问题，如数据不完整、不准确、不一致等，这会对决策的准确性和可靠性产生负面影响。二是，计算资源和时间限制。智能决策需要大量的计算资源和时间进17行数据分析和模型训练，这也对智能决策的效率和准确性提出了更高的要求。三是，算法和模型的可解释性和可靠性问题。智能决策的算法和模型往往是复杂的黑箱系统，难以解释其决策依据和过程，这使得决策者难以理解和信任其结果。政务数据云驱动政府智能决策发展。在政务数据云中，为了解决这些问题，可以通过数据云为智能决策进行赋能。是提供数据清洗、数据挖掘和数据预处理等服务，从而提高数据的质量和精度，为决策提供更可靠的基础。二是提供高效的计算资源和快速的数据处理和分析服务，从而缩短决策时间，提高决策效率。三是提供可解释的机器学习算法和模型，从而帮助决策者理解智能决策的依据和过程。此外，可以提供可靠的算法和模型评估方法，从而保证智能决策的准确性和可靠性。(六)政务数据云助力打造公共数据授权运营新体系公共数据授权运营是发挥公共数据价值的必由之路。公共数据蕴含着巨大的经济和社会价值，但这些价值往往无法自然释放，需要专业的运营方进行挖掘和利用。例如，政府数据可以帮助企业准确分析市场趋势，优化产品和服务；公共医疗数据可以帮助科研机构和研究人员破解疾病难题，提高公众健康水平；公共数据授权运营有助于提高政府工作效率，促进社会公平和经济发展。通过将公共数据授权给第三方机构进行运营，可以实现数据的规模效应和协同效应，为社会提供更加优质、高效的数据服务，推动经济社会的可持续发展。公共数据授权运营当前主要存在以下挑战。一是在数据供给方面，需要丰富数据供给来源数量并提高数据供给的质量，建立专业的数据治理团队提供数据治理服务。二是在数据流通方面，需要完善安全可信的数据流通体系，建设数据的新型基础设施，以及完备的数据安全体系。三是在数据应用方面，亟须建立统一的技术支撑平台，聚焦特色领域场景打造数据运营服务生态体系。政务数据云支撑公共数据授权运营，打造可信数据空间，支撑公共数据价值释放。基于政务数据云打造可信数据空间是整个公共数据授权运营环节中非常关键且重要的一环。因为可信数据空间为公共数据社会化流通提供了可信、安全、可追溯的新型数据基础设施。18政务数据云发展与应用白皮书（2023）一是在公共能力方面，基于政务数据云的分布式云基础设施，提供隐私计算、数据沙箱、区块链等支撑可信数据空间的各类公共服务能力。相比之前传统的数据协作方式，隐私计算技术开辟了一种全新的模式，在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算，实现数据的“可用不可见”；通过安全数据沙箱合法合规安全地对外开放数据，既保证数据安全，又能充分发挥数据的最大价值；区块链可以连接多方主体，高效展示所有信息，解决“证据存证”难题。二是在运行层面，通过政务数据云为每个单位创建独立的可信数据节点，每个节点包含数据采集单元、数据计算单元、数据应用单元以及数据使用控制，通过数据使用控制与加密传输，实现企业间数据可信流通和使用，构建可信数据空间；三是在管理层面，打造可信数据空间使用控制中心，实现可信数据节点管理、模型任务管理、数据服务管理以及计算资源管理等，实现可信数据空间能力统一管理调度。19 四、政务数据云思考和展望(一)技术层面，加快核心优势打造和融合创新作为新一代云计算体系架构，数据云提供安全、全面、灵活、可见的一站式服务，通过更开放自由可信的环境帮助产业智能化升级以及政府和企业数字化转型。我国云服务商已积极开展数据云布局，但技术应用融合创新能力不足。需要加快建立底层技术底座，利用分布式云提供弹性需求支撑，围绕核心软件算法、产品功能打造驱动引擎。同时，加强与人工智能、大数据、云计算的融合应用，以降低在各行业场景的应用探索和一站式落地成本。(二)产业层面，深入开展多方协同合作云服务商等数字基础设施提供商、创新科研机构、行业联盟协会、政府应用机构等政产学研各方需加强协同合作，围绕数据云形成并不断丰富侧重点各不相同的产业格局，推动打造数据交易流通体制机制和应用服务高地，培育形成数据经纪人及数据流通产业生态。对于政务服务、智慧应急、智能决策等典型场景开展数据云应用试点，总结最佳应用实践，为后续产业推广部署奠定基础。(三)应用层面，有序推进升级部署和应用随着数字化转型的深入，政府和企业的应用将与数据和基础设施的结合越来越紧密，传统以资源为中心的云平台已经不能满足现阶段政府和企业数字化转型的需求，有序推进升级部署和应用以数据为中心的数据云正在成为各行业数字化基础设施建设的新方向。在政府领域，通过数据云能够帮助省级、市级大数据中心建设统一的数据共享交换平台，打20政务数据云发展与应用白皮书（2023）通各部门信息系统壁垒、打破“数据孤岛”，实现数据的集成、存储、建模、分析、挖掘和流通等价值。(四)标准层面，加强标准制定和指引为更好推动数据云等基础设施建设的研究和应用，结合国家层面出台的数据相关政策，可通过标准制定和考核评估等方式引导政府和企业建设和应用数据云。加快编制数据云标准体系规范，包括数据集成、流通共享、建模应用等方面的管理流程与职责分工，以标准化带动数据云建设。同时，引入第三方数据云服务评估机构，建立数据云评价指标，对数据云管理部门、使用部门、数据云服务商等各方主体，进行全生命周期的工作评估和评价。21 附录：政务数据云用户案例(一)案例一：济南市可信数据空间济南市在政务云、数据体系建设等方面不断创新、积极探索，走在了全国前列。特别在数据资源体系建设上已经搭建了坚实的基础，支撑了政府部门之间的数据“内循环”。2020 年至今，国家密集出台数据要素市场建设政策，推动公共数据授权运营，快速推进数据合规高效流通使用。与此同时，数据安全相关法律先后出台，对公共数据和个人信息的处理提出了越来越严苛的要求。在“既要流通又要安全”的宏观要求下，济南市希望进一步扩大数据向社会化流通的范围，积极探索公共数据授权运营，促进政府数据要素由“内循环”向“外循环”流通转变，在保障数据安全的情况下进一步向社会释放数据价值。济南市基于政务数据云打造数据可信空间，积极探索公共数据授权运营的方式，进一步释放公共数据价值。为了更好地确保公共数据的安全可信流通，济南市基于政务数据云的数据治理、隐私计算、数据沙箱、区块链等底层技术能力，满足授权数据安全存储、可信传输、数据存证溯源、融合分析、隐私计算、联合建模等数据流通需求，搭建起多方安全可信的数据空间环境，支撑多源数据资源汇聚融合与创新应用。基于政务数据云的可信数据空间是基于长期深耕政府数据价值化利用实践基础上的又一次重要的能力升级，满足政府内部数据共享、公共数据授权运营等诸多场景下的数据流通管控和服务创新需求，保证“数据可用不可见”“数据不动程序动”，是数据安全合规流通的重要基座。图 5 济南可信数据空间22政务数据云发展与应用白皮书（2023）在平台建设方面，济南市基于政务数据云搭建并部署济南市可信数据流通底座，并已开通了 10 余个计算节点，提供隐私计算、数据沙箱、区块链等支撑可信数据空间的各类公共服务能力；在场景支撑方面，积极探索落地“反欺诈准入”“医保核查场景”“人才相关场景”“群租房识别”等大金融、大治理应用场景。为章丘综治办、历下区综治办、济南市财金