政府部门在履职过程中会面临多种、复杂类型数据的管理问题。基于不同的目的，可以从多个角度上来对数据进行分类管理。对数据进行分类的目的，是为了针对不同特性的数据采取不同的管理策略，以期达成最大投入产出比。业界常见的数据分类包含，结构化数据和非结构化数据、内部数据和外部数据、原始数据和衍生数据、明细数据和汇总数据等。在业界数据分类基础上，结合政府的数据管理分层需求，形成政务数据分类管理框架。元数据：定义数据的数据，是有关机构所使用的物理数据、技术和业务流程、数据规则和约束以及数据的物理和逻辑结构的信息。其特征是描述性标签，描述了数据、相关概念、以及它们之间的联系。基础数据：用结构化语言描述属性，用于分类或目录整编的数据。其特征是通常有一个有限的允许/可选值范围，可作为参考数据。属于静态数据，比较稳定，可以用作业务/IT的开关，职责/权限的划分或统计报表的维度。对象数据：可以在政府内跨流程跨系统重复使用。具有唯一、准确、权威的数据源。其特征是业务事件的参与方，取值不受限于预先定义的数据范围。在业务发生之前就客观存在，比较稳定。不同分类的数据，其重要程度及治理方法有所不同，在以上的数据分类中，基础数据、元数据是贯穿流程、跨部门的重要数据，需要由政府的统一数据管理部门和数据产生的部门协同统一管理。02 数据资产目录管理
数据资产目录是指对数据中有价值、可用于分析和应用的数据进行提炼形成的目录体系。编制数据资产目录可以给出业务场景和数据资源的关联关系，降低理解系统数据的门槛。
2015年3月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于推行地方各级政府工作部门权力清单制度的指导意见》，要求将地方各级政府工作部门行使的各项行政职权及其依据、行使主体、运行流程、对应的责任等，以清单形式明确列示出来，向社会公布，接受社会监督。2015年12月，国务院办公厅关于印发《国务院部门权力和责任清单编制试点方案的通知》，要求以清单形式列明试点部门的行政权责及其依据、行使主体、运行流程等，推进行政权责依法公开，强化行政权力监督和制约，防止出现权力真空和监管缺失，加快形成边界清晰、分工合理、权责一致、运转高效、依法保障的政府职能体系。政府权责清单很全面的覆盖了政府部门行使权力及履行义务过程中所涉及的所有内容，全面梳理了部门现有权责事项，将权力和责任事项进行结合，并参照行政许可、行政处罚、行政强制、行政征收、行政给付、行政检查、行政确认、行政奖励、行政裁决和其他类别的分类方式，对行政权责事项进行全面梳理并逐项列明设定依据，是政府部门梳理“数据家底”的基础。理清政务数据资产应该建立面向权责清单的数据资产梳理模型。该梳理方法建立在中央编办、国务院法制办等相关审核单位已审核的权责清单基础上，充分利用已经梳理完成的工作成果，不仅大大缩减了重新梳理目录的工作量，同时增加了目录的权威性、全面性。L1业务事项，指实施主体权力和责任事项的名称（职权清单中的职权名称）L2业务信息，指政府部门在依法办理业务事项时，所产生的信息的总称。L3数据标准，指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。L4数据来源，对数据资产提供方来说数据来源指产生数据资产的业务系统、存储的数据库及物理表；对数据资产需求方来说数据来源指标准化后的数据资产在前置库中存储的具体位置，即数据共享时的访问地址。L1-L2是业务层，便于部门从业务上理解数据资产所属的业务事项业务信息，了解数据资产的业务含义。L3-L4为技术层信息，包括数据的表和字段，方便部门开展数据共享和使用数据。业务事项指实施主体权力和责任事项的名称，同职权清单中的职权名称。政府业务事项分为：行政许可、行政处罚、行政强制、行政征收、行政给付、行政检查、行政确认、行政奖励、行政裁决及其他类别。在梳理政务数据资产时，政务数据资产的业务事项可直接复用权责清单中的职权名称。如下图中，某市属局的业务事项为：市级社会团体年度检查、对非法开展社会团体活动的处罚、社会组织（社会团体、民办非企业单位、基金会）成立、变更、注销登记等。在梳理完业务事项后，需要对业务事项进行拆分或合并，这样才能更详细合理的梳理政府部门在依法办理业务事项时产生的所有信息。业务信息是政府部门在依法办理业务事项时，该事项全生命周期可产生的信息。包括办理结果信息、相关的统计信息等，行政许可类的还需梳理出办理该业务服务对象的基本信息、所有行政许可类型名录信息清单。我们梳理确定的业务信息，一般即为我们的政务数据资产目录名称，然后根据业务信息，确定各数据项。如办理“社会组织（社会团体、民办非企业单位、基金会）成立、变更、注销登记”业务事项，所产生的信息包括社会组织（社会团体、民办非企业单位、基金会）基本信息、社会组织（社会团体、民办非企业单位、基金会）成立、变更、注销办件结果信息、社会组织（社会团体、民办非企业单位、基金会）统计类信息、社会组织（社会团体、民办非企业单位、基金会）行政许可名录信息等。如“对非法开展民办非企业单位活动的处罚”的业务信息包括对非法开展民办非企业单位活动的处罚信息、对非法开展民办非企业单位活动的处罚统计信息等。数据标准是进行数据标准化的主要依据，构建一套完整的数据标准体系是开展数据标准管理工作的良好基础，有利于打通数据底层的互通性， 提升数据的可用性。简述之，即数据标准是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。因此，在建立业务信息的实际数据模型后，应制定本单位共享数据项的数据标准，以便于各部门数据需求对接，推动政务数据资产目录体系的统一共享应用。通过数据标准化，有利于拉通数据，有效提升业务效率和数据质量、促进数据共享。主要有以下作用：- 提升业务效率：数据标准统一了业务语言，明确了业务规则，规范了业务处理过程，从而提升组织整体业务效率，满足管理决策对信息及时性的要求。
- 促进数据共享：数据标准统一了各类系统的数据定义，降低系统间集成的复杂度，提高系统间交换效率，并为管理分析系统提供一致的分析指标和分析维度定义。
- 提升数据质量：数据标准明确了数据填写及处理要求，规范数据源的格式，同时提供管控方面的保障，因此数据标准将直接提高数据质量。
政务数据资产的数据标准涉及各部门根据共享要求确定所共享的数据资产业务数据项，明确各数据项的数据项名称、编码、类型、长度、业务含义、质量规则、安全级别、域值范围等。对于有国标或者行标的，应该优先按照国标、行标执行，否则按照产生该数据的权威部门的标准执行。如社会组织（社会团体、民办非企业单位、基金会）基本信息，根据业务信息梳理共享数据项后，每个字段应按照《政务服务中心信息公开数据规范》GB/T32617-2016中要求的数据标准进行共享。结构化数据除应明确数据类型外，还应标明数据长度。包括：字符型C、数值型N、货币型Y、日期型D、日期时间型T、 逻辑型L、备注型M、通用型 G、双精度型B、整型 I、浮点型F等。在梳理完业务事项可产生的业务信息后，接下来的梳理工作需要找到产生这些业务信息的系统、这些业务信息的存储位置等，这时候，我们需要确定业务信息的数据来源。数据提供部门在确定数据来源时，应根据已确定的数据标准确定各数据项产生的业务系统、存储的物理表，对于在不同数据库、不同表存储的字段应进行合并、拆分、汇总整合，并确定共享数据项。对于有分类、标签、编码的，需整理出相应的编码规则和数据字典，并将整理出来的编码、数据字典按照相应数据标准进行标准化。如在梳理社会组织（社会团体、民办非企业单位、基金会）成立、变更、注销办件过程信息的数据来源时，应梳理登记注册审核状态信息，并按照相应标准对状态及对应状态码进行标准化，以便于数据共享时数据资产的统一提供、统一服务。最后，库表数据资产应在本部门前置机中建库建表，并将标准化后的数据项汇总整合存储在已创建的数据表中；文件、文件夹类数据资产应在部门前置库中创建文件夹，并将标准化后的文件存储在文件夹中，以便向数据资产需求方提供统一的共享服务。当各信息项及信息项的数据类型、值域范围发生变化，则相应的共享目录也应进行相应的变更，以保证实际数据与数据资产目录的一致性，实现目录的动态联动更新。根据数据资产管理模型对政务数据资产元数据进行整理、分析、汇总，确定数据资产分类、安全级别、提供方及相关属性，按照政务数据资产元数据要求，生成政务数据资产目录。以社会组织（社会团体、民办非企业单位、基金会）基本信息为例， 假如该部门主要共享社会组织名称、组织机构代码、营业执照、法定代表人、通信地址、联系人、联系电话这些信息项，则数据资产目录编制如下：目录名称：社会组织（社会团体、民办非企业单位、基金会）基本信息。目录分类：部门数据资产目录-省级地方-对象数据-其他组织。为了保证数据资产的全面性、准确性和规范性，需对编制的数据资产进行审核，各部门在对编制的政务数据资产进行复核、审查后，及时报送本级政务数据资产共享主管部门。了解更多数据分类和数据资产目录的内容，欢迎点击阅读：