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检验检疫开放数据共享初探

www.jctrans.com 2016-11-28 9:34:00 《中国国门时报》

导读:国务院《关于促进云计算创新发展,培育信息产业新业态的意见》和《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》中,都要求加快发展云计算,打造信息产业新业态,推动传统产业升级和新兴产业成长,培育形成新的增长点,促进国民经济提质增效升级。

  上海检验检疫局虹口办事处 时 锋

  国务院《关于促进云计算创新发展,培育信息产业新业态的意见》和《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》中,都要求加快发展云计算,打造信息产业新业态,推动传统产业升级和新兴产业成长,培育形成新的增长点,促进国民经济提质增效升级。

  检验检疫数据共享的问题与挑战

  根据中国通信企业协会调查,我国目前70%的数据集中在政府部门,面对这些海量数据,在政府机构数据共享推进过程中,检验检疫机构理应有所担当、有所作为,直面挑战:一是组织队伍的挑战,缺少检验检疫数据共享与开放的组织、管理与研究机构,缺少相关的人才队伍及专业的培训;二是决策能力的挑战,缺乏数据共享的经验与理念,缺少对数据的识别、筛选、提取、分析和价值发现的能力;三是管理体系的挑战,缺少对数据共享的管理办法和可操作性的细则、特别是对应国务院相关信息资源共享通知、意见和管理办法的细化举措。面对这些挑战,检验检疫机构应摒弃城府与固步自封,避免将数据透明、公开认为是一种威胁而在主观上产生排斥感并对此讳莫如深。面对庞大的数据,应视如推动社会经济发展的新金矿、新引擎,而不是尘封不动、束之高阁、甚至视如藩篱,酝酿措施鼓励和推动数据分析与共享。由于检验检疫数据的不可替代性,任何阻碍政府信息共享的政策、规则甚至观念都需要及时转变。

  检验检疫信息共享的机遇与优势

  近年来,出入境检验检疫数据每年约800万批次,充分运用这些数据对中央决策,检验检疫机构研究分析,社会公众参与将是难得的机遇,同时,检验检疫数据所反映的是进出口商品质量、国门生物安全与国境口岸公共卫生的第一手数据,具有权威性、有效性、实用性。充分利用检验检疫数据将进一步提升信息资源复用效应,创造新的价值,体现检验检疫机构对国民经济建设独特的资源优势。一是检验检疫机构可利用大数据优势进一步提升机构形象、知名度及信誉度,提升相关决策的话语权;二是充分发掘和利用检验检疫数据是丰富社会经济发展各领域,特别是其中的健康保障、安全生产、能源安全、信用体系、生态环保、应急维稳等主题的重要和必要的支撑;三是作为国门安全的重要机构,检验检疫数据对促进外向型经济的转型升级、深化供给侧改革、服务“一带一路”和“丝绸之路”建设都具有重要影响。

  开放检验检疫数据共享的建议

  检验检疫机构在面对持续产生的数据时,应从资源供给者的角度出发,制定科学合理的政策,实施适应信息化数据开放与共享的管理,充分调动自身及社会资源,促进数据资源价值的发现,提升利用效率,充分发挥在深化改革、转变职能、创新管理中的作用,实现“双赢”。

  数据共享的原则。检验检疫数据共享应遵循如下原则:资源共享、需求导向,无偿使用、统一标准,统筹建设、建议机制,保障安全,因此,检验检疫机构在规划数据共享时应充分考虑数据深度与广度,以图使社会最大化的利用检验检疫数据发掘产生价值。检验检疫数据共享应充分注重数据协同,因检验检疫机构提供的数据不能涵盖全部进出口商品,故检验检疫数据共享应着重体现检验检疫属性,非检验检疫属性的数据应由海关或外贸部门进行共享;同时,应与国家统计或数据管理归口部门协调,明确数据开放共享的格式、接口、安全、粒度、统计时段等具体格式,方便社会公众开发统一调用的应用。

  数据共享的管理。检验检疫机构应成立相应的部门负责数据共享的管理与决策。鉴于检验检疫机构缺乏数据共享及运行技术能力,数据对外展示与共享的设备和接口可通过招标方式由大数据平台公司接入并对外提供服务,检验检疫机构信息化部门负责对接工作及对数据公司的安全性审查,同时,在对外提供数据服务中应注意商业秘密及国家秘密的保护,并作适当以屏蔽。

  数据共享的途径。目前,政府行政资源普遍通过如下三种途径对外提供:垄断信息资源,通过第三方有偿提供,如全国工商企业数据系统等;覆盖信息渠道成本方式,仅收取从信息收集至发布过程中的人力和物力成本;完全免费方式,由政府公共行政资金或专项预算承担信息发布前全部成本。

  数据共享的方式。数据共享方式可以采用统一的应用数据接口(API)提供政府机关、经认证的社会机构进行数据分析与二次开发,或利用互联网及移动端信息推送向经认证的社会公众提供简单数据查询,或以定期数据报表或数据压缩包形式经政府网站或统计部门对外发布。数据共享步骤初期可根据既有报表对历年检验检疫数据以分类统计的形式对外提供。

  数据共享的内容。在数据共享工作中,除了检验检疫原始业务数据外,应充分利用检验检疫的专业权威,进行数据的“深加工”。

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