智慧城市背景下的数据治理框架构建

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　　摘 要：智慧城市在数据管理背景下面临着新的挑战，数据治理框架缺乏内在的逻辑关系，对象和主体不明确，过程和对象均缺乏连续性等问题，在复杂系统理论的指导下，从主体、过程和数据融合智慧城市治理框架来构建三维对象，在此背景下，为城市治理框架的智慧构建提供数据方法，同时也是在现有基础上对未来的研究提出一些建议。
　　关键词：智慧城市;数据治理;大数据;治理框架
　　1 数据治理的框架研究
　　数据治理由三个治理元素组成：治理主体（谁治理）、治理过程（对数据采取什么方法和操作）和治理对象（治理什么数据）。这篇文章把文献中提到的数据依据治理框架的要素与管理主体分类，把谁治理这个主体，采取什么方法和操作这个管理流程和对哪些数据进行治理这个对象分类，匹配现在智慧城市的需求以及国内外的研究数据管理框架的需求、对象和过程等要素，得出的结论是这些数据都是分散分布的，基本上只是上述要素的一部分，少有完整的框架是文献中提出的完整要素。另外，涉及到完整要素的文献数量也确实少。
　　2 构建智慧城市需求的数据治理框架
　　2.1 理论支撑
　　根据多学科智慧城市数据治理的需要，引入协同创新理论，作为理论支持的指導，多学科跨组织协同沟通、共享和优势互补，产生单一要素无法实现的协同效应，从而实现了整体效益最大化、整体效果与创新最大化的目的。协同创新的理论为解决现有数据治理主体的分散或缺失问题以及独立治理主题之间缺乏合作提供了指导。作为数据治理的主体，政府，企业和公众应该积极合作并参与数据治理的多维数据连接的实现，在不同的数据治理活动中相互通信以使集体利益最大化。为了满足智慧城市对数据治理过程管理和控制的需求，信息生命周期理论被引入为一个理论支持来指导一系列管理活动，比如信息获取，处理，传播和利用以及关键业务节点的控制。智慧城市的背景数据从生产到客观规律的消失，数据管理活动也具有周期性和循环性，需要和数据管理活动相结合，以遵循活动规律和数据运动的变化规律，根据不同阶段和治理需要的特征，进行整个生命周期的管理，以找到最适当的管理方法和策略。
　　2.2 方法论支撑
　　如果将智慧城市的数据管理看成是一个复杂的系统，可以看出，数据治理的问题与复杂系统非常相似，并有多个治理主体，相互影响，具有多维数据治理过程，系统处于连续的动态流转过程中，符合复杂系统理论的特点。因此，在智慧城市的背景下的数据治理问题可以被视为一个复杂的系统问题，而复杂的系统理论被认为是一种构建方法，将其作为一种有机整体构成理论，即治理主体，治理过程和治理对象。
　　3 框架结构元素和他们的关系模型
　　3.1 构成数据治理的主体
　　主要的数据治理机构包括政府，企业和公众。政府在数据管理过程中生成数据的同时，需要与企业和个人进行交流数据并提供数据服务，在数据管理、协同开发和数据集成服务利用方面，企业需要与政府合作，同时将公共的数据集中在所有管理的数据上，帮助政府利用这些数据来提高服务质量。数据治理主体有着双重身份，是主题数据的生产者也是数据的处理器，参与数据治理活动既是主体的权利也是主体的义务。
　　3.2 构成数据治理的过程
　　数据治理流程分为三个维度：前端管理、流程管理和全过程管理。
　　前端管理是由数据管理和数据质量标准所组成的，前者是指从生产到消亡寿命周期的数据，对每个阶段可能出现的各种数据质量问题，通过各种手段，如对管理控制的授权，从而来保证数据质量的完整和可靠性，而后者是指在数据研究的早期，开发、采用统一的数据分类、标准格式转换及编码技术，使智慧城市有一套标准的数据模式，以便于后期的统一管理。
　　流程管理包括以下四方面：（1）数据存储：数据存储是用某种格式记录在计算机内部或外部存储媒体上的。它是改进信息基础设施，确保在智慧城市建设中存储数据完整的基础和前提。（2）数据传输：数据传输是一种通过多个路径传输数据的特定过程。智慧城市建设中的数据传输质量和数据治理质量有着更为直接的关系，在智慧城市建设的完成过程中起着关键作用。（3）数据分析：数据分析是指运用各种统计分析方法来分析在智慧城市中产生的各种数据，存储并传输的数据，从中提取出有价值的信息，并进行总结，从而提高智慧城市在事件处理上的决策水平。（4）数据共享和开发：数据共享和开发是指在智慧城市的环境中，通过各种方法和手段来进行数据挖掘，并将挖掘到的数据与任意主体对象进行交换，同时也允许用户以无偿或有偿的方式读取他人的数据。数据共享和开放可以帮助解决数据冗余的问题，提高数据存储的质量、减少时间、精力和成本中的重复工作。
　　全过程管理就是在数据治理的这个过程中对数据的连续性和数据的私密性实行管理保护制。通过一套数据保护措施对数据连续性进行管理，保证整个智慧城市数据治理过程中数据的可用性、可信性和可控性，来提高数据的真实性，降低数据的失真风险。数据隐私和保护措施是指保护政府，企业和个人隐私数据的措施，可以对数据进行分类或脱敏。
　　3.3 数据治理的对象构成
　　数据治理的对象是数据本身，数据本身是指智慧城市建设过程中生产、学习、工作、生活等各种业务流程中的数据。将合作创新理论实践在治理主体中，信息生命周期理论实践在治理过程中，数字连续性理论实践在治理对象中。
　　4 结论
　　根据现有的数据治理框架发现目前框架主体处于不明确和孤立的管理中，流程管理缺乏一致性，对象管理，缺乏连续性，有针对性的介绍了合作创新理论，信息生命周期理论，数字连续性理论，从主体、对象、过程治理框架的研究中，为智慧城市治理框架构建提供了新的方向和思路，也为未来的研究提供了数据参考。
　　参考文献：
　　[1]巩垒.构建数据治理框架 实现数据价值提升[J].金融电子化，2018（04）：54-56.
　　[2]石玉峰.基于大数据环境下的数据治理框架研究及应用[J].网络安全技术与应用，2018（03）：64-65.
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