当期荐读 2020年第1期 | 政府首席数据官制度的核心要义与运行分析

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夏义堃
(武汉大学信息资源研究中心,武汉,430072)

[摘要]

[目的/意义]设立首席数据官是政府数据治理创新的重要举措。[研究设计/方法]借助文献梳理、案例追踪与比较研究，系统追踪以美国为代表的不同国家政府首席数据官职位的设置与运行情况。[结论/发现]全面分析了政府首席数据官制度产生的背景渊源与发展脉络，明确了首席数据官制度的组织运行模式及其在政府数据开发利用中所扮演的主要角色。同时，进一步比较了政府首席信息官与首席数据官的定位差异。[创新/价值]阐明了政府首席数据官制度的基本架构，总结了首席数据官职位的主要职能与运行条件，为我国政府数据治理组织体系的完善提供参考。

[关键词]

政府首席数据官 政府数据治理 开放政府数据 首席信息官 数据治理组织模式

       本世纪初，企业率先设置首席数据官负责数据资产的运营维护与企业内外数据关系的协调沟通。2013年Gartner研究院发布的《超越政府首席信息官：首席数据官还是首席数字官?》报告中预测，全球超过20%的政府部门将任命首席数字官作为其数字战略的组成部分。新创建的角色在短期内可能与传统职位如首席信息官、首席技术官共存［1］。2016年，美国的一项调查显示，政府首席数据官正在改变联邦大数据的运营——拥有首席数据官的联邦机构比那些没有首席数据官的机构更有可能成功管理大数据［2］。目前，越来越多的国家在中央政府层面任命各种数据主管，如首席数据官负责政府数据战略制定与数据资产管理，首席数字官负责推进政府数字化转型，首席数据分析官侧重政府数据挖掘与分析利用等。在我国，既有实务界人士呼吁设立政府首席数据官等类似职位来统筹政府数据的管理与开发，协调解决不同主体数据利用的矛盾，也有广东、贵州、浙江等省市纷纷设立政府大数据管理局来强化政府各部门数据资源的协调与开发，尽管职位名称与侧重领域略有差异，但以首席数据官为代表的新职位，既有特定的产生背景和责任使命，也有其自身运作方式与体系架构。

与政府部门积极设立首席数据官职位的实践探索相比，目前，国内外学术界对政府首席数据官制度的研究整体匮乏。代表性的研究包括德勤公司于2018年发布的《政府首席数据官》手册［3］，主要从政府首席数据官制度实践进展的角度展开分析；哈佛大学肯尼迪学院的Wiseman先后发表了题为《数据驱动的政府：首席数据官的角色》［4］和《来自领先首席数据官的经验：更好的公民分析框架》［5］的报告，通过对美国联邦政府和各州、大都市政府首席数据官履职情况调查和访谈，分析其作用影响和主要职能。从上述文献以及相关研究的梳理中发现，政府首席数据官制度已经受到了美国、欧盟等学界的关注，但较为零散，主要散落在政府开放数据、数字化治理等相关文献中，有关政府首席数据官制度的生成背景、作用机理以及与首席信息官等职位的区别等还缺乏系统性分析。在我国，聂钰［6］以及王枫云［7］等分别发表了有关首席数据官制度的文章，相关研究主要集中在数据资源开发与数据业务价值转换等领域，概念性介绍较多，而针对政府首席数据官职能作用与运行机制等分析缺位。本文旨在分析政府首席数据官制度的产生背景、组织体制与角色职能，进而揭示其运行特点和规律。

01

政府首席数据官制度的缘起与实践

1.1

政府首席数据官制度的生成背景

Shah和Eggers指出：“政府首席数据官要与首席信息官、首席技术官和首席信息安全官相协调，建立支持和恰当管理数据资产的团队、结构和预算。现在是时候让首席数据官发挥领导作用，组织关键决策者利用公共数据造福公众了”［8］。当前，数据治理的复杂性促使人们进一步思考政府数字化转型中的数据权力分配与不同主体数据效用发挥的问题，即下列因素直接推动了政府首席数据官的出现。

（1）政府数据管理格局的调整为政府首席数据官制度奠定了前提基础。传统以工具理性为主导的政府数据工作，侧重数据采集、加工、存储等基础管理，数据工作在政府事务中的重要性并未得到应有重视。据调查，美国联邦政府中只有58%的IT人员和数据调查受访者将所在机构的数据管理等级定为C级（最高级）［9］。随着大数据时代的来临，数据与政府业务的关联更为紧密，数据管理的主要矛盾已不再是简单的数据保存利用问题，而是日益多元化、个性化的数据需求与有限的数据供给能力不足的矛盾；不再是单纯的数据资源开发共享问题，而是数据资源闲置与供给短缺的结构性失衡、无效供给过剩与有效供给不足的矛盾。对此，如果继续将政府数据业务简单归结为数据采集-保管-提供等基本功能，则数据管理部门只能是逻辑性的数据执行机构，虽可解决局部性数据管理问题，却不能统筹数据开发与行政业务的协同，难以发挥政府数据的决策支撑与智慧管理功效。而政府首席数据官的设立促进了数据管理人员（包括IT人员）与行政管理人员之间的语义理解与业务融合，推动数据战略与数据项目在政府管理过程中的无缝衔接，进而实现数据管理工具理性与价值理性的有机结合。

（2）政府数据管理组织体系的变化为政府首席官制度创造了发展空间。据观察，即便是在发达国家，中央层面仍然普遍缺乏政府数据管理的系统性思维举措和强有力的治理架构与组织领导［10］。究其原因，人们尚未认识到数据要素对政府决策、公共执行与社会治理的重要影响。换言之，在数据成为驱动经济社会发展的基础性要素的大背景下，数据资产属性的凸显使得政府数据不仅仅是行政决策的基本要素，同时也是重要的管理要素和不可替代的数字经济生产要素。为此，需要对原有政府数据管理组织结构进行优化，即借助首席数据官承上启下、里外衔接的职能发挥，进一步强化对政府数据价值链的全方位开发与管理，立足于数据的跨部门流动和社会消费效应，聚焦政府数据的决策价值、管理价值、监测价值以及创新驱动价值、市场价值等，将工作重心从数据的采集提供转移到数据活力的激发，并通过数据门户、数据服务项目将数据资产管理、数据安全管理与数据关系调适、数据时空流动等融为一体，以实现对政府数据资源的整体性规划与系统性治理，从根本上消除碎片化管理的弊端。同时，数据质量和完整性往往更多取决于具体业务流程与规则，而不是技术，如不同部门间元数据标准、数据格式、许可条件等差异所导致的数据融合以及隐私保护、权属利益问题等，仅仅依托专业性数据机构并不能有效解决，需要有站在全局性和决策性高度的数据管理职位来汇聚整合利于数据效能全面发挥的要素资源，制定并形成数据管理技术、标准、规则的全生命周期管理体系。

（3）数字治理的推进成为政府首席数据官制度的催化剂。数据的全面共享与充分利用是政府数字治理的前提。根据2016年皮尤调查针对美国各州政府官员的访谈发现，有效的领导被视为支撑各州数据工作，特别是数据驱动决策成败的首要因素（见图1），排在了数据技能、数据共享、可访问性以及技术、数据质量等因素的前面。随着政府数字化转型的深入，以数据为中心的治理导向促使人们反思传统控制型数据管理模式的薄弱，数据加工处理总量越来越大、分工越来越细，但数据再利用门槛过高，数据挖掘与洞察滞后，数据问题依然是抑制政府业务有效开展的基本问题，需要从体制上对政府数据的权属利益关系进行调整：一方面，政府首席数据官制度的有效运行促使政府管理的重心向流程、技术与数据的融合管理转变，即加强对政府数据战略的统筹规划与实施指导，不断提高政府数据重塑行政运作方式、激发创新与市场活力以及促进社会参与的能力；另一方面，首席数据官及其团队所运营维护的数据门户、策划开发的数据服务项目以及推介普及的数据利用工具，不仅直接承载了数据开发、数据质量管理以及隐私保护等数字治理的基础性工作，而且也为数字治理提供了全景化的数据仪表盘，直观形象地展现政府治理成效与问题。

1.2

政府首席数据官制度的实践

政府首席数据官最早出现在美国，2009年，科罗拉多州成为美国第一个设置政府首席数据官的州［12］。此后，新奥尔良、纽约、芝加哥、费城等城市先后设立政府首席数据官职位，部分城市还成立了首席数据官办公室。在联邦政府层面，2013年美联储任命了首席数据官，紧接着交通部、美国国际开发署、消费者金融保护局、商务部、总务管理局等也先后设置了首席数据官职位。2015年2月，奥巴马政府任命Patil担任首席数据科学家，在政府各领域充当大数据应用的传道者［13］。目前，有15个联邦政府机构、25个州政府纷纷设有首席数据官或首席分析官、首席数字官等相应职位［14］。其中，既有依照法律法规任命首席数据官的，如佛罗里达、德克萨斯、印第安纳等七个州，也有根据行政命令而指定设立的［15］，华盛顿特区、费城等城市还会发布政府首席数据官年度工作报告。2019年，特朗普签署的《开放政府数据法》规定每个机构都应任命首席数据官，并要求所有公共信息应作为开放数据进行标准化的处理和发布［16］。

2014年，一项针对31个经合组织国家和哥伦比亚、拉脱维亚的开放数据调查结果显示，已有18.18%的国家在中央政府设有首席数据官职位［17］；2015年，法国首先在欧洲设立政府首席数据官［18］，随后英国政府正式任命了首席数据官；截至2016年12月，31个经合组织国家及其伙伴中有14个国家设置了政府首席数据官职位，包括加拿大、丹麦、日本、墨西哥等国。2017年2月，英国发布《数字化转型战略2017—2020》，内容包括任命下一届新首席数据官等内容。同年，新西兰政府在国家统计局任命了首席数据分析与管理官［19］。目前，许多国家纷纷在中央和地方层面设置了政府首席数据官职位，人员数量呈现出明显上升趋势。美国、澳大利亚、新西兰等国还组建了首席数据官工作网络，定期组织会议，开展活动，以促进包括政府首席数据官在内的经验分享与业务交流。

02

政府首席数据官制度的运行与职能界定

2.1

组织运行模式及职责任务

从实际运行来看，各国政府首席数据官的组织模式各有千秋，团队规模大小不一（见表1）。总体而言，主要有两种模式，一种是集中型组织领导，首席数据官处在行政首脑直接领导之下，如英国中央政府的首席数据官设在内阁办公室、墨西哥在总统办公室、法国在总理办公室，美国旧金山、洛杉矶等大城市首席数据官的主管领导则是市长或副市长（见图2）。此举能够在数据政策、项目、资源等方面有效集中决策权与调配指挥权，便于数据治理对策建议得到高层政治家的支持；另一种模式则是去中心化的分散型组织领导，首席数据官设在几个政府数据职能管理机构之下或相关政府部门根据需要分别设置，并在各部门内创建起分散的、专业化的数据治理能力体系，分头推进数据项目等工作。此外还有兼具两者特点的混合模式，如波士顿，除将警务数据等数据管理权直接下派给政府专业性数据管理机构外，其它数据项目则采取首席数据官集中管理的做法。

 组织模式差异决定了不同层级政府首席数据官所承担的职责任务各不相同。相比较而言，国家层面的政府首席数据官，着眼于开放政府数据的整体推进，以政府数据治理战略、政策、标准规范的制定以及重大数据项目规划和关系协调为主。例如英国政府首席数据官的任务目标是带头推进英国政府的数字化革命，增强政府公共服务的数据分析技能，支持政府开放数据的访问与利用，促使政府机构基于充分的数据利用而优化决策制定；除此以外，分散在中央政府相关部门以及地方政府的首席数据官往往聚焦权限范围内的数据事务，重在数据资产的汇聚保护与开发利用，如负责数据门户运营、数据应用项目开发、数据分析和内容深度挖掘、开展数据技能培训等。美国围绕联邦政府各部门首席数据官的调查结果表明，首席数据官的主要职责包括：汇聚数据（55%）、保护数据（51%）、提高数据质量（49%）、管理政府开放数据（43%）、架起IT与运营间差距的桥梁（43%）、利用数据帮助设定和实现机构的现实目标（41%）［22］。

2.2

基本角色定位

“当政府首席数据官在国家、州以及城市变得越来越流行的时候，理解其多重职责及作用空间就变得十分重要”［23］。总体而言，政府首席数据官的职责目标是进一步提升行政领导与业务人员对政府数据的价值认知，并将其运用到决策、流程与事务处理的优化转型上，以提高数据治理的有效性。面对复杂多变的数据生态，政府首席数据官必然要承担多重角色、完成多样任务：

（1）政府数据架构师。首席数据官区别于其他信息管理人员的突出特点在于作为参与/影响行政首脑决策的高级官员，拥有数据治理的决策权和领导权，能够在宏观层面将数据业务提升为组织机构战略聚焦与决策的重要内容，并将数据价值链与数字政府建设目标有机联系在一起。例如，美国联邦政府首席数据科学家的一项重要任务就是制定国家数据政策与实践以推动美国在技术和创新方面保持全球领袖地位；在中观层面，政府首席数据官往往负责规划具体行业领域或所辖范围内的数据开放或数字政府建设方案与实施路线图，设定标准与原则，明确具体行动与时间表；而在微观操作层面，则需识别所在部门的关键数据元素，制定数据工作计划、传播数据管理理念以及开发数据服务项目，为部门的数据共享与数据集成奠定基础［24］。

（2）政府数据领航员、分析师。2015年，英国开放数据研究院举办了一场关于公共部门首席数据官作用的圆桌会议，一致认为除制定数据政策外，政府首席数据官还应负责数据交付，如进行政府数据的统一架构、提高数据质量、扩大数据发布等［25］。尽管规模大小、职责范围各有不同，但增强数据驱动决策的能力，即推进数据开放，进行数据分析，挖掘数据背后的洞察力已经成为各部门政府首席数据官的共同目标。为此，一些首席数据官直接负责政府数据开放进程的推进与数据门户的运营，协调和解决技术与管理问题，如确定优先披露的数据集目录、数据质量监管、基于数据分析的决策方法推广、在政治领袖与部门领导人以及员工之间进行沟通协调等。纽约市政府首席数据官办公室由三部分人员组成，即开放数据团队、数据智能团队和数据管理团队，分别负责政府数据披露、数据分析利用与数据库建设、数据平台运营管理等业务活动［26］。

（3）政府数据安全员。开放环境下的数据关联使得政府数据治理面临着严峻的风险管理形势，除技术迭代增加数据防范技术的挑战外，宏观层面的国家网络安全战略规划、数据安全与隐私保护法律制度完善，中观层面的政府数据风险管理体系架构、数据伦理与检查评估，微观层面的数据获取流程监管、数据质量管理以及风险应对均要求强化政府数据安全管理的系统性和全局性。而现有数据安全体系，“缺乏有机融合和多维度的关联分析，无法对政务部门整体安全情况进行全局掌握和展示，缺乏全天候全方位感知网络安全态势的能力”［27］。“首席数据官应专注于正确的数据治理以及维护用户隐私和安全”［28］，能够应对复杂的数据治理内外环境与个性化的数据安全管理需求，既要把保障数据安全、维护数据权益作为实现数据共享与价值利用等全局性问题的关键来加以解决，也要创造并提供安全的数据利用环境，进行数据监管和用户访问权限设定，化解数据侵害与数据风险。

（4）政府数据营销员、协调员。协同是政府数据治理的内在要求。目前，由政府首席数据官协调管理的活动，包括数据目录编制、数据生产、数据利用与流动循环，可在任一环节吸引更多公共机构、企业和社会组织乃至个人的加入，并形成合作关系，进行利益整合与分配调整，成为政府数据与社会数据空间融合、价值实现的重要推动力。一方面，“首席数据官可通过多种方式增进与政府其他部门的互动合作”［29］，包括联合颁发数据管理规范、开发数据分析预测模型、开展数据交换、共建数据仪表盘等，建立跨部门、跨行业的政府数据共享利用体系；另一方面，“数据的共享、使用和解释是弥合政府与公众之间差距的关键”［30］，与外部数据合作伙伴和利益相关者建立稳定的协作关系也是政府首席数据官的重要职责，如举办黑客竞赛、联合开发数据门户、合作运营区域性数据中心等。

（5）政府数据文化引领者。“政府部门首席数据官必须具有创新的心态，并对数据如何在改变机构的业务方式中发挥作用有着坚定的理解”［31］。与保密文化相比，政府首席数据官是数据文化传道者，借助数据项目实施、数据资产实现而潜移默化地推进知识共享与数据驱动的文化升级，如普及数据技能、提升数据素养以及培养数据思维和数据分析习惯等。洛杉矶市政府首席数据官在举办公务员开放式数据利用工作坊的同时，鼓励更多机构间开展提高政府数据价值的跨机构对话［32］；纽约的市长数据分析办公室与政府行政服务部合作，不仅联合开发供全市政府雇员使用的数据分析工具培训教程，还开发了专门课程，指导管理者运用数据驱动的方式领导所在部门［33］。另外，创建分析工具和平台也会促进数据创新和数据文化的形成，推动政府部门向数据驱动型政府的方向发展。费城市政府首席数据官认为，数据应被视为公共物品，但不能仅用于一个目的，数据需要创造价值，并作为政府文化变革的一部分［34］。

2.3

政府首席数据官与首席信息官的关系比较

当前，“数字战略正在挑战政府首席信息官的职责范围”［35］，首席技术官、首席信息官、首席隐私官……乃至首席数据官、首席数字官的陆续出现，折射出政府数据管理体制以及数据理念与重心的调整。复杂模糊的数据边界、纵横内外的多主体协同、基于数据的智慧决策都需要有全新的数据治理组织结构。换言之，如果政府期冀数据治理更为有效，就需要对政府数据的作用及其数据管理人员的职责，如首席数据官、首席信息官、首席技术官等做出进一步的明确和界定。

从职责权限角度判断，政府首席数据官与首席信息官之间在目标使命、活动领域、方法手段等方面存在诸多共同点，均聚焦于政府数据领域，强化数据技术在政府管理中的应用，注重跨部门、跨领域、跨层级、跨媒介的政府数据共享与智慧管理路径的创建，以增进政府数据信息的开发利用。但同时，二者在任务职责、重心领域以及作用方式等方面还有一定差异（见表2），既有一定的业务合作与互为支撑，也有一定的替代与超越。

一方面，首席数据官与首席信息官之间有着互为支持的密切合作关系。美国联邦储备委员会首席数据官Casey指出：在数据密集型环境下，首席数据官可与首席信息官协同工作，二者是很好的伙伴关系［36］。根据PewCharitableTrusts调查，在美国18个拥有政府首席数据官的州中，除少数几个州以外，绝大多数都要向首席信息官或技术管理部门报告（见图3）［37］。从许多国家实践来看，政府首席数据官往往隶属于政府首席信息官委员会或者首席信息官办公室，专注于数据质量、数据开放、数据分析、数据安全与隐私保护等与数据有关问题的治理，接受首席信息官的业务领导与监督检查。而首席信息官则在应对政府信息化如信息系统开发、政府信息公开等富有全面领导职责，并将首席数据官视为管理数据、具备专业知识背景和技能的同行与合作伙伴；同时，也有人指出，“将开放数据原则应用于公共数据以外的数据将使首席信息官能够在推动数据架构方面重新发挥关键作用，并使其远远超出首席数据官的外部职责范围”［38］。

另一方面，首席数据官是数据驱动型政府的引导者。科学的政府决策依赖于充分准确的数据分析而不是经验直觉，大数据环境下的政府决策与治理需要强有力的数据支撑，而已有的研究发现首席信息官在处理数据驱动型决策以及实现数据治理的功能运作方面还存有一定局限［40］，在政府宏观决策与核心领导体系中鲜有信息管理人员参与，同时，政府数据管理战略规划、实施方案以及相应的预算编制等容易出现缺失［41］，需要借助首席数据官促进政府数据开放，开发公务人员数据技能，以链接大数据与政府决策之间的落差，确保政府部门是数据驱动型机构。换言之，首席数据官并不能完全取代首席信息官等已有政府部门数据管理人员的职位设置，而是作为数据架构师、数据分析师、隐私保护官等专业化数据管理人员的领导，迈向政府组织结构的顶层，努力将数据资源开发共享放入行政部门重要议事日程以及主要领导的头脑观念中，主动利用数据支撑政府业务活动，以提高数据治理的有效性。

03

政府首席数据官制度的运行基础与启示

3.1

运行条件

仅有首席数据官是不够的，还需要有数据治理及其战略，以推动未来政府数据分析”［42］，必要的制度设计、资源支持、条件保障以及社会合作网络等构成了政府首席数据官施展能力、发挥作用的基本生态环境。

（1）高层领导的数据观念。首席数据官的制度设计与运行效果取决于高层领导对政府数据价值的内生性认同水平，以便获得基本的授权、资源和流程再造等数据治理活动的基本保障，并嵌入到数据战略与决策指挥中。美国的实践表明，当首席数据官得到高层领导的全力支持，并赋予相应的资源支配与决策参与权时，其负责的数据项目最容易取得成功和认可。而一旦政治家与各级高级管理人员的数据动机出现不相匹配甚至相互冲突，则会成为首席数据官不得不应对的现实挑战［43］。

（2）权责相适的组织结构。复杂环境下，首席数据官制度的组织架构应充分考虑政府数据治理的整体性系统性要求，兼顾政府流程优化与数据驱动决策所带来的组织结构及行政生态变革。一方面，要为首席数据官行使职权赋予必要的权力空间，授予其对行业体系或单位体系内的数据资源进行统筹规划与集成管理的建议权、决策权、资源调配权、执行权与检查监督权，以发挥数据驱动行政的能动性，实现数据资源管理、数据项目开发、数据安全与服务等事权与责任边界的匹配；另一方面，首席数据官必须增进与政府机构各部门的数据调配能力，加强与其他机构间的数据交换与数据融合，协调不同利益相关者数据开发利用中的利益关系，推动政府数据管理由传统的专业化分工走向多主体合作分工，进而营造开放共享的数据行政生态。

（3）健全的数据管理制度。完善的数据管理法律体系与规范的数据管理政策框架是政府首席数据官有效工作的基础。一方面，无论是英国的《数字化转型战略2017-2020》还是美国的《开放政府数据法》，都分别从法规制度层面赋予了首席数据官设立的合法性与权威性，从而使得政府首席数据官能够依法依规行使政府数据管理权力，并具有相应的资源调配权限；另一方面，首席数据官的数据活动需要以完善的数据管理法律制度为依据。以美国为例，不仅国家层面的数据立法日趋健全，而且一半以上的州制定了各自的开放数据政策、时间进度表和数据安全隐私保护的一系列执行原则、行动方案等［44］，为首席数据官的职责履行提供了行动指南。

（4）高效协同的工作团队。政府首席数据官职位的设立不仅仅要提高数据管理官员的身份认同与领导力，而且涉及到政府内外数据分析师、数据协调员、数据管理员等不同专业人员的团队整合与协同问题，需要进行团队化运作。美国联邦总务局的首席数据官指出：“我们的成功依赖于聚集了一支才华横溢的多元化员工队伍，包括数据科学家、房地产专家、数据架构师、采购专家、技术专家和政策分析师等，并建立起有凝聚力、以客户为中心的团队”［45］。同时，开放兼容的工作原则、种类繁杂的数据任务以及团队成员的凝聚组织都对首席数据官的知识结构与能力素质提出了更高要求，特别是对数据治理的内生能力、运营能力、综合领导能力以及绩效管理能力提出了新的要求（见表3）。

（5）坚实的数据基础设施。从部分国家政府数据治理实践看，美国、英国、法国、荷兰等设有政府首席数据官职位的国家，其电子政务排名、政府信息公开指数以及数据开放指数等综合排名总体处于前列（见表4）。换言之，政府首席数据官制度与政府数据的开发利用基础关联紧密，互为促进。既需要有公众负担得起且具有竞争力的通信基础设施，如ICT工具、宽带接入、云计算等关键平台，也需要有发达的电子政务网络、高水准的社会信息化程度、强有力的数据加工流转水平以及机器学习、人工智能等前沿技术方法的及时嵌入等支撑性要件。

（6）深厚的社会支持体系。成功的政府首席数据官必然善于与体制外的机构开展各种各样的合作，并形成服务于整个机构的合作团队。在现实中，公务员数据技能欠缺，专业化数据治理人才匮乏已经成为困扰首席数据官有效工作的普遍性困难。为此，首席数据官必须向社会借力、向公众借智。美国交通部等许多联邦政府部门首席数据官办公室的人员规模都十分有限，为有效工作，纷纷与不同类型数据运营商、民间非营利机构围绕政府数据平台建设、数据项目开发等问题建立紧密的多元合作伙伴关系，并与高校、科研院所等联合开发面向公务员以及公众的多样化数据技能培训课程。

3.2

启示

数字时代政府的角色已拓展延伸到各种形式的数据信息与媒介平台，而“实现有效数字服务的关键是治理结构”［46］。当前，多年的数据积累与内部开发在一定程度上已经造成了政府数据环境出现不同程度的混乱，需要有人专注于数据资产的战略性开发，并将重点放在数据质量的提升与开放共享上。而首席数据官的应运而生折射出组织模式在当前以及未来政府数据开发利用中的潜力与方向，既能够将数据治理战略连同公共部门的数据价值实现紧密联系在一起，也能够更好地担负起政府数据治理重心下移的组织者、监督者职责。

要发挥政府首席数据官的制度优势，一是要提高政府数据意识，明确首席数据官在政府数据战略制定与实施中的目标任务与运行机制，并从组织模式创新的角度建构权责相适的新型政府数据治理组织体系；二是要为首席数据官作用发挥创造必要的条件保障与数据生态。随着数字政府建设步伐的加快，不同层级政府数据治理的统筹规划与结构优化任务凸显，需要从基础设施、权责空间、法规制度、业务流程、团队素质、数据文化等方面为首席数据官创造良好运行环境，形成政府数据治理长效机制；三是要充分发挥首席数据官的综合指挥与协调能力，从战略、流程、标准、规范、监管等不同维度关注数据开放与再利用问题，同时，兼顾数据开发与安全，整合政府、企业与社会各方资源，营造内外联动的数据协同治理格局；四是要加快政府数字化进程，充分挖掘政府数据的经济社会价值，推动数据消费结构从重数量供给向重质量转化的升级，促使政府数据工作人员由单纯的数据管理者转向数据治理与数字政府无缝衔接的高效管理者与高素质服务者，推进数字治理向纵深发展。

需要说明的是，就本质而言，首席数据官制度事关政府数据治理组织模式，如何设置、如何有效运行取决于不同国家和地区政府数据管理实践，如何汲取国外政府首席数据官制度的经验，完善我国政府数据管理模式，还需要在后续的研究中进行深入分析和专门阐释，不加分析的完全照搬无益于问题的解决。

参考文献

*本文原载于《图书情报知识》2020年第1期74-83页

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制版编辑 | 姚志臻