贵阳市政府数据开放平台：用特有竞争力构建不一样的数据开放体系

　　“贵阳市的政府数据开放是成体系来开放的，它不是个别的开放。贵阳的政府数据开放有顶层设计，有数据开放条例支撑，有数据标准，有集中统一的数据采集、应用聚集、共享平台、开放平台、数据加工，贵阳市是成体系来做这个事情。”作为贵州省政府数据开放平台的负责人，贵阳市信息产业发展中心高级工程师黄明峰近日就“政府数据开放平台项目”进行解读。

　　贵阳市政府数据开放平台(www.gyopendata.gov.cn)首批面向社会免费开放634个数据集以及101个API资源，基本涵盖贵阳市级所有政府职能部门及相关直属事业单位共50余个部门。“所谓政府数据，是指政府和公共机构依据职责所生产、创造、收集、处理和存储的数据。”黄明峰说，数据开放的核心是保证数据的原始性，即原生开放，原生开放指的是部门原有的数据开放，不会出现人为干预数据将数据叠加。

　　贵阳市特别强调数据标准化，在数据采集上采取倒推机制。黄明峰表示，依靠供给侧驱动提高数据高质量、高价值，贵阳市有统筹机制，深度广度都能支撑数据，从供给侧角度保证数据的完整性、持续性、权威性、可机读性、及时性和有效性；从需求侧方面按需开放，通过供给需求双刃驱动，过程中各部门按照标准来开放数据，确保数据的完整、有效、及时、准确。除此以外，贵阳市还出台了相关的法律支撑和相应的管理办法，让各行各业利用这个重要的生产资料来进行挖掘并在中间找到商机和间接的生态。

　　黄明峰谈到政府数据开放有高质量和高价值两个取向。高质量从技术角度，高价值从内容角度。企业、个人想获得过去贵阳整体的经济发展情况，以前是没有渠道，现在通过贵阳市政府数据开放平台就可以很便利的获得并使用，这个是确保了数据的质量，用数据的完整性和便利性构成了它的质量；价值性，政府数据的价值怎么示范和体现，如何推动双创关系，实际上目前还处于研究阶段，数据对经济、研究体验有多大的价值，这是贵阳正在思考的问题。

　　什么是质量性？用数据的完整性，用数据的便利性构成了它的质量。今天和明天提供的数据格式不同、各部门之前对数据描述方法不同、提供数据但不提供用途即使拿到数据也没办法使用，比如这个杯子是玻璃杯、茶杯还是水杯一定要定义清楚。黄明峰提到，一个数据属于哪个部门、它的业务类型是什么、由谁提供、更新频率是多少、能做什么，这个平台上面都有完整的显示，这体现了数据的完整性和机读性，能让大家看懂这些数据是什么意思。

　　政府数据开放的效果好与否在于三个层面，“摸家底”、“建平台”和“出应用”。黄明峰表示，“摸家底”就是摸清楚数据资源家底；“建平台”是建立部门交换平台和数据开放平台；“出应用”是让大家能够把数据用起来，利用开放出来的数据衍生更多的具有实用性的应用。“摸家底”作为数据开放的基础，贵阳市深度梳理了各个部门应该有什么样的数据、现在有什么业务、部门的IT系统中现存什么数据。按照“一数一源、多元校对”的理念，通过一数一源构建一个数据描述的体系推动贵阳市数据基础建设，数据多元校对提供一个基础性的参考，确保数据后期的持续性、准确性和完整性。

　　贵阳市开放数据有着特有的优势。黄明峰说，与其他城市不同，贵阳市从顶层设计角度来说现在有法律保障，政府积极利用大数据发展产业、建设大数据生态体系、推动创新创业，技术层面上，贵阳有标准、有平台、有单位、有团队、有支撑的多源异构的产业体系。贵阳在项目层面有“50100”示范工程，平台方面有云上贵州贵阳平台来承载各个应用，数据共享有数据加工平台来连接各个部门，除此以外，贵阳有大数据加工生态基地、政策保障、开放平台各个层面提供支撑。

　　“贵阳市政府数据开放是一个体系，除了无条件开放以外，为了保证一些数据的价值密度、创新创业推动作用和数据为挖掘的最大化作用，贵阳还推出了政府数据资源的契约式开放。”黄明峰说。

　　贵阳市政府数据共享开放的主要做法总体思路为：以建设块数据城市为目标，以政府数据资源目录体系建设和项目驱动为抓手，以“一网”（即：电子政务外网）、“六平台”（即：云上贵州贵阳平台”、政府数据共享交换平台、政府数据开放平台、数据采集平台、数据增值服务平台、数据安全监管平台）、“一企”（即：贵阳市块数据城市建设公司）、“一基地”（即：数据加工清洗基地）为载体，整合本地数据、国家数据和互联网数据，建设块数据资源池，提高政府数据资源开发利用价值，提升行政效率和政府治理水平，促进大数据产业发展。

　　贵阳市政府数据开放平台在国内率先提出“领域、行业、部门、主题、服务”5种数据分类，极大提升了数据检索、定位、发现的便捷性与精准性，并提供“XLS、JSON、XML、CSV”4种可机读开放格式、可视化数据图谱（通过传播媒介展示出各种赋予表现力的形式，更加形象直观的了解平台上的数据情况）展示、“数据目录服务目录”等创新型数据服务形态，实现数据的深度关联开放，更好地满足社会各类群体在更多应用场景下对数据查询、调用、研究和开发的使用需求。

　　来源：数据观