近年来，我国政府在数字化转型过程中面临数据孤岛、重复建设、共享困难等问题。为解决这些挑战，国家提出建设“全国一体化政务大数据体系”，旨在通过统一规划、集中管理、智能应用，提升政府治理能力和公共服务水平。
这一体系的建设不仅涉及技术升级，更包含组织变革、制度创新和运营优化，是数字政府建设的核心工程。它通过政策引导、技术创新和运营优化，逐步解决了数据孤岛、重复建设等问题。本文将从五个方面来系统分析一体化政务大数据体系的演进逻辑、关键举措和发展趋势。
一、从共享交换到一体化治理
数治网从整体来看，这是一套兼具中国特色与国际视野的政务数据治理方案，其”一体化”思维（而非单纯技术升级）尤为关键，为全球数字政府建设提供了重要参考。我国的政务数据管理经历了四个主要阶段：
- 政务信息化阶段（2000-2015年）：各部门独立建设信息系统，数据分散存储，共享困难。
- 共享交换阶段（2016-2020年）：国家推动数据共享，建立交换平台，但数据质量参差不齐，协调机制不完善。
- 共享整合阶段（2020-2022年）：地方政府成立数据管理部门，推进数据归集，但仍存在跨区域、跨行业壁垒。
- 一体化阶段（2022年至今）：国务院发布《全国一体化政务大数据体系建设指南》，明确“1+32+N”框架，即国家级平台、省级平台和部门平台协同联动，实现数据全生命周期管理。
这一演进过程表明，我国政务数据管理正从“被动共享”转向“主动治理”，从“局部优化”迈向“全局统筹”。以下是我们的五点核心观察：
- 政策驱动明确：从2016年共享交换到2022年一体化建设，政策迭代清晰，2025年目标聚焦目录管理、数据回流和算力协同，体现系统性布局。
- 组织创新显著：2024年省级数据局密集成立（如北京、广东等），打破部门壁垒，形成决策-管理-运营-服务的四级架构，为统筹管理奠定基础。
- 技术运营并重：不仅强调平台工具（如目录链、HTAP架构），更突出运营闭环（如GDMM成熟度模型），通过九大维度量化评估，避免”重建设轻管理”。
- 大模型赋能新阶段：前瞻性提出政务大模型在热线、安防等场景的应用，将AI要素融入数据治理（如特征工程、RAG），推动从数字化向数智化跃迁。
- 挑战与机遇并存：区域发展不均衡（如沪浙粤领先）、非结构化数据处理、模型安全等仍需突破，但数据要素市场激活（如授权运营）可能成为新增长点。
图-1 一体化政务大数据体系总体视图
二、九大维度推动体系化发展
一体化政务大数据体系的核心目标是实现数据的高效管理、安全共享和智能应用。其建设框架涵盖九个关键维度：
- 统筹管理一体化：打破部门壁垒，建立跨层级协调机制，确保数据归集、共享、应用的统一管理。
- 数据目录一体化：构建全国统一的数据资源目录，实现“一本账”管理，便于快速定位和使用数据。
- 数据资源一体化：推动数据归集、治理、应用一体化，避免重复建设和资源浪费。
- 数据服务一体化：建立统一的数据服务门户，提供便捷的数据查询、申请和使用功能。
- 共享交换一体化：打通国家、省、市三级数据通道，实现跨区域、跨行业数据流通。
- 算力设施一体化：统筹云计算、存储和网络资源，提高资源利用效率。
- 标准规范一体化：制定统一的数据标准，确保数据质量和互操作性。
- 安全保障一体化：建立覆盖数据全生命周期的安全防护体系，防范数据泄露和滥用风险。
- 能力成熟度评估（GDMM）：通过标准化评估模型，衡量各地区、各部门的数据管理水平，推动持续改进。
这一框架强调“一体化”思维，即通过顶层设计、统一标准和协同运营，实现数据价值的最大化。
图-2 一体化集约化资源管理体系总体架构
三、地方探索与行业创新
各地在推进一体化政务大数据体系建设过程中，形成了多样化的实践模式：
上海市浦东新区：数据资源化运营
- 建立“大数据支撑服务平台”，汇聚政务、互联网和公共事业数据。
- 推进数据授权运营，在金融、医疗等领域探索数据赋能场景。
浙江省：数字资源智能调度
- 开发“一体化数字资源系统（IRS）”，实现数据、应用、算力的统一编码和调度。
- 支持跨市数据共享，例如杭州与宁波的社保数据互通。
广东省：数据共享“一网通办”
- 构建全省数据资源目录，覆盖5000多个单位，支撑2000多个业务系统。
- 推广“粤省事”等便民应用，实现“少填少报少跑腿”。
山东省：数据要素市场化探索
- 建立数据交易平台，推动公共数据授权运营。
- 在医保、交通等领域试点数据资产化管理。
福建省：存算分离架构
- 采用HTAP技术，实现非结构化数据的高效存储和共享。
- 构建跨部门数据专区，支持闽台融合、低空经济等特色应用。
这些案例表明，一体化建设不仅需要技术支撑，更需要制度创新和运营优化。
图-4 数据目录的运营运维管理要点
四、大模型推动政务数智化
随着人工智能技术的发展，大模型正在成为政务数据应用的新引擎：
- 智能热线（如辽宁12345）通过自然语言处理技术，自动分类工单，缩短处理时间。
- 智能数据分析（如广东“问数大模型”）将SQL查询转化为自然语言交互，降低数据分析门槛。
- 智能安防结合视频分析技术，实现异常行为识别，提升公共安全水平。
- 智能办公（如司法文书校对）利用大模型自动检查法律文书格式和内容，提高效率。
- 数据治理从传统结构化数据治理扩展到文本、图像等非结构化数据处理升级。
大模型的应用不仅提升了政务效率，也为数据治理提供了新思路。
图-5 全国一体化共享交换体系全局视图
五、一体化政务大数据体系建设5A解析
下面我们再从数治金字塔1.0模型的“数据5A”治理法则（即全生命周期、全域、全链路、全量、全运营）对一体化政务大数据体系建设全面分析。
1、全生命周期管理：构建闭环治理体系
政务数据管理覆盖采集、存储、共享、应用、销毁五大阶段。
- 各地通过建立源头分类分级机制，在数据生成时即标注安全属性；
- 采用区块链技术实现共享过程溯源，确保流转可追溯；
- 部署自动化工具监控数据质量，形成”发现问题-反馈整改-验收评估”的治理闭环。
上海浦东新区通过”无条件归集+全流程安保”模式，实现数据从产生到退出的全程可控。
2、全域协同推进：打破数据孤岛
全国31个省级行政区已成立数据管理局，统筹跨区域、跨部门协作。这种全域协同模式有效解决了以往”数据烟囱”问题，使医保结算、企业开办等跨域业务办理时间缩短80%。
广东省构建”省-市-县-镇”四级共享体系，归集1200亿条数据；浙江省IRS系统实现3000多个部门13000个系统的资源调度。
3、全链路技术支撑：夯实数字底座
基础设施建设呈现”存算分离+智能升级”趋势，技术演进路线清晰：从传统数据库到大数据平台，再向湖仓一体、隐私计算延伸。
山东建成35.1万标准机架，福建采用HTAP技术实现非结构化数据高速处理。安徽省搭建的统一数据底座，已支撑1974类电子证照的跨部门调用。
4、全量数据归集：打造资源总账本
通过”三清单一目录”机制实现应归尽归。国家平台已发布2.06万类资源，34万数据集开放共享。山东省将数据生产纳入系统建设评价，推动500类数据次日更新。广东省建立21万项资源目录的”一本账”，通过项目验收倒逼增量数据及时入库。
5、全运营体系构建：激活数据价值
建立”管理-开发-评价”的运营闭环。运营模式从被动响应转向主动服务，如安徽省”皖企通”平台通过数据匹配实现47亿元奖补资金”免申即享”。
重庆、西藏等地打通国家到乡镇的数据通道；海南省开展数据授权运营，孵化”烟火贷”等创新场景。由此，数治网也给出以下五点发展建议：
- 强化非结构化数据治理能力，提前布局多模态知识库建设
- 推进智算资源集约化管理，构建AI开发服务平台
- 完善数据要素市场配套制度，探索公共数据授权运营
- 建立数据质量长效激励机制，提升基层数据治理效能
- 加强复合型人才培养，组建专业化数据工程团队
图-6 技术演进路线示意
结语
尽管一体化政务大数据体系建设取得显著进展，但仍面临以下挑战：
- 区域发展不均衡：东部地区进展较快，中西部地区仍需加强基础设施和人才建设。
- 数据安全与隐私保护：如何在共享与安全之间找到平衡，仍需探索。
- 技术更新迭代：大模型、隐私计算等新技术如何与现有体系融合，需要持续优化。
我们认为一体化政务大数据体系将朝以下方向发展：
- 深化数据要素市场化：推动公共数据授权运营，释放数据经济价值。
- 强化智能应用：结合大模型技术，实现政务服务的自动化、个性化。
- 完善标准与评估体系：通过GDMM等工具，推动各地区均衡发展。
未来，随着大模型等技术的深入应用，政务数据将不仅服务于政府治理，更将成为推动经济社会发展的重要资源。这一进程不仅对中国具有重要意义，也为全球数字治理提供了可借鉴的经验。
《政务数据共享条例》作为我国首部从打破数据孤岛到构建安全体系的专门行政法规，自2025年8月1日起施行，标志着政府治理正式迈入”数智法治”新阶段。
为落实条例有关明确数据共享原则、优化目录管理、强调安全保障等亮点，数治网院iDigi 特别推出政务数据系列微课：
- 政务数据：特征、治理与应用场景
- 政务数据通用框架体系解析
- 政务数据资源目录从架构设计到实施、编制规范与实务
- 政务云数据资源目录编制与国标落地
- 政务地理空间数据资源与跨部门共享
- 政务数据资源体系化管理与应用实践
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来源：《一体化政务大数据体系建设实践指南1.0》，CCSATC601 大数据技术标准推进委员会，2025年5月。本篇针对全文结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。图片：Lightsaber Collection，Unsplash
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