貴州大數據局馬寧宇：運用大數據提升政府治理的貴州實踐

2015年2月，首個國家大數據產業發展集聚區「落戶」貴州。2015年5月，全球首次以大數據為主題的峰會和展會——貴陽國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代貴陽峰會舉行。2015年7月，科技部同意支持貴州省開展「貴陽大數據產業技術創新試驗區」建設試點。2016年2月，貴州獲批建設首個「國家大數據綜合試驗區」。貴州省雖為西部欠發達地區，但在大數據發展方面並不落後，在很多方面走在全國前面。

馬寧宇2014年5月起擔任貴州省經信委常務副主任、省大數據辦主任，2015年9月起擔任貴州省經信委主任，2016年10月起擔任省政府副秘書長、省大數據發展管理局局長。他主抓省電子信息產業發展的時期，正是貴州大數據探索推進和快速發展的時期。他是貴州大數據發展的全程見證者，更是推動者和執行者。馬學長在報告中將他多年實踐的切身體驗帶到了我們身邊。

馬寧宇首先回顧了貴州選擇發展大數據的原因。貴州為什麼發展大數據？最主要的原因是貴州省轉型升級的迫切需要和產業結構調整的現實要求。貴州過去「煙酒煤電」四個產業佔據了全省工業總量的60%以上，這四個行業的利潤在全省佔比也很高，如茅台酒廠一家的利潤就佔了上市白酒企業利潤的45%。但這些傳統產業在新常態下，在國家調整產業結構的大戰略下，面臨巨大挑戰。

要在科技革命的機遇中尋找新動能，就要擺脫過去的路徑依賴。在這種形勢下倒逼貴州尋找新的產業。此外，貴州的生態環境脆弱，有亞洲最大的喀斯特地貌，雖然形成了如黃果樹瀑布等奇觀，但保護不夠極易造成毀滅性的破壞，迫使貴州發展綠色產業。貴州的貧困人口數量眾多，扶貧攻堅不容有失。在各種壓力下，貴州打響了轉型升級的突圍戰。而大數據則是貴州彎道取直的戰略選擇。貴州省委十一屆六次全會提出實施大扶貧、大數據兩大戰略行動，把大數據作為經濟社會發展的戰略引擎；剛剛閉幕的省十二次黨代會提出，未來五年實施「大扶貧、大生態、大數據」三大戰略行動，可見黨委政府對大數據之重視。

馬學長圍繞大數據提升政府治理能力，從認識與思考、如何做、保障措施等三個方面做了介紹。

一

認知與思考

馬寧宇在報告中強調，大數據是一種工具，是一種理念，更是一個時代。我們現在正在進入大數據時代，大數據會取代很多崗位，逆潮流會被淘汰。國家對大數據非常重視，習近平總書記提出建設全國一體化的國家大數據中心，推進技術融合、業務融合、數據融合，實現跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務的協同管理和服務的「三融五化」要求。總理提出「把權力關進數據的籠子里」，個人理解要從制度上和技術上去實現。

二

如何做

貴州利用大數據提升政府治理能力，是圍繞「數據」破題的，從解決「數據從哪裡來？數據放在哪裡？數據誰來使用」三個問題入手，圍繞「聚」「通」「用」三個字做文章。貴州認為，大數據前提在「聚」，關鍵在「通」，目的在「用」。

聚是前提，先把數據匯聚起來。從理論上來說，數據只要互聯互通就行了，不一定要物理上聚在一起，但在實際工作中，不聚在一起就很難通，很難打破數據壁壘，很難打破利益格局。不聚在一起就不容易知道哪個部門有什麼數據，沒有聚、不形成數據資源池就不容易摸清家底，很難實現互聯互通，在操作中往往嘴上說「通」實際會變成「封」。也就是說，在現有部門各自為政的現狀之下，政府數據要有聚的前提才更好實現通。通是核心要義，邏輯上「通」很簡單，但執行中很難，需要改革力量的推動。用是目的，總理強調過大數據是「鑽石礦」，但數據不用就永遠是礦，不能成為鑽石。

在「聚」方面，政府並不一定已經擁有很多數據，但實實在在擁有聚集大量數據的能力。但是政府過去重視不夠，並沒有對數據進行有效採集。為此，貴州開發了「雲上貴州」平台。「雲上貴州」基礎架構分為三層，分別是基礎層、核心層和應用層。在基礎設施層，雲上貴州系統平台和政務外網分別採用了兩家國內大型企業的雲平台。在核心層，構建了人口資料庫、法人資料庫、地理資料庫、宏觀資料庫，這四個資料庫分別由公安部門、工商部門、國土資源部門和統計部門牽頭負責。

「聚」就是把省市縣各個部門的數據都放在一個雲平台中。

怎麼樣將數據「聚」起來呢？

一是實行了「雲長制」。省委書記、省長親自召開會議研究推動大數據發展，明確各個部門的一把手——廳長、市長等為「雲長」，負責所管理領域的數據「聚通用」。例如貴州的旅遊局長負責建立旅遊雲。貴州素有「公園省」之稱，貴陽的智慧旅遊平台，共享旅遊、交通、氣象等部門數據，整合了租車，酒店預定、旅遊產品等，做到「全域旅遊」。可見，只有把數據和資源聚合到了一起，這些應用才能做起來。

二是項目聯合審批制度。省里所有涉及省級財政支出的信息化項目在相關部門論證后，必須報省大數據局（辦）備案，符合整個平台匯聚、融通、共享等標準和要求才予立項批准。所有部門的數據都存在雲上貴州系統雲平台上。這個雲平台基於開放、共享的理念建設。這是用制度改革推動信息化的執行案例。

三是適當引導。包括對做得好的項目進行獎勵、開會表揚，並且提倡各級部門一把手帶頭使用網上公文流轉系統等措施。

四是使用各種抓手。例如會戰、觀摩、督查、評估等活動，用一些操作性的工作技巧。

「通」是核心，最重要的是數據交換平台。

數據標準很重要。比如，國家非常重視的扶貧攻堅。在原有的制度下，政府對貧困學生的學費減免流程是先將學費收上來，再把貧困學生的家庭情況證明逐級上交教育部門，然後跟扶貧辦核對，再走財政撥款退還學費。這個流程很複雜，有的貧困生就因為無法預先墊付學費而失學。在原有的制度下，教育部門只有學生的學號信息，扶貧辦只有身份證號的信息，數據之間不通，無法精簡流程。在採用了大數據進行管理后，貴州省政府8個部門的數據，如身份證號、學號、手機號、存摺號等各類數據都打通了。在貧困學生入學時，它的民政、教育、希望工程等各個信息一目了然，貧困生不用再先交后返，可直接免收學費。

在政用上，貴州省利用大數據幫助政府進行決策、管理和服務。民用上，做交通管理、旅遊服務等。商用上，幫助企業改造，發展「數字經濟」等。馬寧宇學長列舉幾個案例：

案例1，「智慧法院」。政府收集了法院所有的案例資料，梳理了每個案例要點，如涉案人特徵，傷害人數，證據圖譜，法律要點，判決結果等。根據大量的案例信息，構建模型，對新發生的案例輸出參考審判文書，包括判決結果等。這樣一方面減輕法官文書工作量，另一方面可以給法官提供歷史數據的參考。特別是對於基層法官，這項措施可以幫助他們達到更快地提高業務水平。同時，這套系統也對社會開放，公民也可以查詢相關政府執法的信息。這些大數據應用，充分體現了「大數據讓每個人都能成為專家」。

案例2，「產業全景圖」。貴州省將所有企業的數據落在地圖上，包括產值、利潤、就業等。其中有來自工信部的數據、工商管理部門的數據，也有稅收、社會保障、公積金等部門的數據。通過這些數據，系統可自動的進行區域、行業的結構性分析，找出健康企業和異常企業。對於品類齊全的工業體系，可以找出產業鏈中的薄弱環節，分析薄弱環節的影響程度。通過「產業全景圖」，政府可以及時介入，調整供需，避免遊客到日本去買馬桶蓋等現象。

案例3，「智能交通雲」。貴州省的交通警察可以通過交通App考勤打卡，記錄執法過程。交通部門利用熱力圖，可以對節假日人口聚集實施有效管控措施。在一次高速公路地質塌方災害中，交管部門由於不清楚塌方體中是否掩埋有汽車，不敢貿然使用大型機械排除路障。後來經過對各路段的攝像記錄的抓取和圖形識別，發現一輛車被埋在塌方體中。對數據的運用，避免了被埋車輛再次傷害，也確保了排險的有效。

案例4，「水利雲」。貴州某公司使用公開的歷史氣象資料預測全球水庫水位。預測結果的準確度比傳統感測器高，但成本只需1/200 。

案例5，「農業雲」。貴州某平台彙集所有農產品的泥土價、批發價、零售價。在農業部支持下，該平台獲得全國批發市場價格數據，用於分析物價波動原因，指導省內農業生產，進行環保監測等等。

案例6，「社會治理平台」。公安部門通過人臉識別找出逃犯，將逃犯數量和「兩搶一盜」發生率降低一半，社會治安明顯好轉。分析車輛軌跡，將跟計程車行駛軌跡相似而未登記為計程車的定義為疑似黑車，打擊黑車的效果明顯。政府有關部門還通過數據分析識別非法公共資源交易，有效識別出圍標、串標、陪標等行為。

案例7，「貨車幫」。這是貴州唯一的獨角獸企業。它連接貨車和貨物，利用公安數據認證了43萬貨主和260萬貨車司機，減少了貨車空駛，提前給貨車定好貨物，提高運輸效率。

案例8，「信用貸款」。利用稅務部門的發票信息，聯合銀行給小微企業發放「發票貸」。對創業企業，用合伙人的個人信用給小微企業發放貸款。

三

保障措施

技術推廣離不開制度保障。貴州省通過成立省大數據發展領導小組、正廳級參公管理單位省大數據發展管理局、事業單位大數據產業發展中心、國有全資的雲上貴州公司、貴州省大數據產業發展研究院等實體，在各個層面上推動大數據產業落地發展、做大做強，在各個領域推廣大數據應用，引領經濟社會轉型升級。

抓創新引領，在大數據領域創新突破，如在數據安全上，建設貴陽大數據安全靶場，在公安部指導下組織開展大數據安全攻防演練。

一把手抓，抓一把手，通過主要負責人層層抓落實。

抓政用帶民用商用，如政府扶持下的「貨車幫」應用。

抓環境營造，搭建平台，與資金、風投、合作企業有交流機會，包容，支持，幫助企業渡過經營難關。比如貴州本土企業貨車幫，建立了最大的也是唯一全國性的車貨匹配平台，已成為物流+互聯網領域第一家也是唯一一家獨角獸公司。

總的來說，貴州做大數據分為三步走：

第一步是做內容中心，利用氣候優勢，建立數據中心，將一批國家級、行業級、龍頭企業大數據內容引過來，推動數據資源加快集聚，建成南方數據中心，打造全國大數據內容中心。

第二步是做服務中心，在大數據內容基礎上，開發一批大數據應用服務，把貴州打造成為立足西南、面向全國、輻射 「一帶一路」的全國大數據服務中心，挖掘數據價值。

第三步是做金融中心，傳統時代資金流跟著物流走，所以各類金融中心都在港口，而大數據時代資金可以跟著數據流走，利用數據流吸引資金流，開展大數據交易和結算，力爭把貴陽打造成為大數據時代的金融中心，為企業提供支付、清算、互聯網金融、區塊鏈技術應用等金融服務。

營造大數據創業創新良好環境，打造大數據創業創新首選試驗田，建成全國大數據創新中心，這是其他「三個中心」實現的重要保障。大數據是新生事物，應用模式和產業模式都需要創新，需要試驗，需要人才。包容創新的「實驗田」環境是貴州發展大數據最重要、最突出、最有效的優勢。

建設「四個中心」，是貴州「跳起來摘桃子」、有可能實現的目標。建成大數據「四個中心」，將改變貴州在的地位。

最後，馬學長送給大家一句話「不被困難所嚇到，不因非議而動搖，不因成績而懈怠，不因岔路而分心，不因路遠而遲疑」，跟大家共勉。

[後記]筆者感悟：

• 大數據應用后，確實能給民生、社會管理帶來很大的改變。

• 強調先行先試，不去先行發展永遠不會有新格局，強調戰略定力，不因有不同聲音或非議而動搖。

• 在政務大數據共享開放和應用上，沒有強力的領導指揮和體制機制保障根本走不下去。

• 政府推行大數據，要有一批懂業務又做實事的執行者。

廖旺堅，清華大學電子與通信工程在讀碩士，數據派研究部志願者。對Hadoop、Spark等大數據處理技術略有研究，對機器學習、數據挖掘等有濃厚興趣，希望能從大千世界紛繁複雜的數據中找到有意思的東西。

數據派研究部成立於2017年初，志於打造一流的結構化知識分享平台、活躍的數據科學愛好者社群，致力於傳播數據思維、提升數據能力、探索數據價值、實現產學研結合！

研究部的邏輯在於知識結構化、實踐出真知：梳理打造結構化基礎知識網路；原創手把手教以及實踐經驗等文章；形成專業興趣社群，交流學習、組隊實踐、追蹤前沿。

興趣組是研究部的核心，各組既遵循研究部整體的知識分享和實踐項目規劃，又會各具特色：

演算法模型組：積極組隊參加kaggle等比賽，原創手把手教系列文章；

調研分析組：通過專訪等方式調研大數據的應用，探索數據產品之美；

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