2022年是中国数据治理爆发式增长的元年，国内数据治理方法论正在逐步形成。在各个地方政府的大力支持下，数据管理和数据治理的理念已经深入到各行各业。在2022年，各评估机构已经完成了1000多家企业的DCMM贯标评估工作，一些头部企业如大型银行和大型运营商等已经建立了较为完善的数据治理体系，为其他企业提供了可借鉴的实践经验。

与此同时，国家网信办也开展了2022年数字中国发展评价工作，重点评估31个省（自治区、直辖市）在夯实基础、赋能全局、强化能力、优化环境 以及组织保障等方面的进展成效。综合评价结果显示，浙江、 北京、广东、江苏、上海、福建、山东、天津、重庆、湖北等地区数字化综合发展水平位居全国前10名，其他地区也在加快数字化发展中取得积极成效。

《关于加强数字政府建设的指导意见》、《全国一体化政府大数据体系建设指南》、《数字中国建设整体布局规划》，这三份文件相继发布，提出了数字政府建设在数据资源建设上的新要求。《关于加强数字政府建设的指导意见》提出了数字政府建设的总体要求，为后续的政府数字化转型提供了指导。《全国一体化政府大数据体系建设指南》则是在数字政府建设的基础上，进一步强调了政府数据资源的整合和共享，以支撑数字政府建设。而《数字中国建设整体布局规划》则是对全国数字化建设进行了整体规划，包括数字政府在内的各个领域都有涉及，为建设提供国家数字治理能力做了更加全面的指导和布局。

全国各地区正积极探索政务数据管理模式，建设政务数据平台，统一归集、统一治理辖区内政务数据，以数据共享支撑政府高效履职和数字化转型。但是，政府在数据管理中也遇到一些问题和挑战。数之联在支撑数字政府建设中总结了其中的主要问题和挑战：数据资源碎片化、数据安全风险、数据质量问题、数据管理不规范、数据共享难题、数据治理体系薄弱、数据市场化与公益性之间的平衡和数据技术和人才瓶颈等。

白皮书节选：

· 数据资源碎片化: 政府多个部门和单位之间有着大量的数据交换和共享，但存在着部门之间的数据孤岛和重复建设，导致数据资源的碎片化。例如政府在不同时间段采用不同系统、不同方式收集和保存信息，导致同一类别的信息集散在不同部门和系统之中，相互之间没有有效的关联和共享，甚至存在重复的数据。这就使得政府在进行政策决策和资源分配时，不能对全面的信息进行综合分析和考量，影响政府决策的科学性和效果。

· 数据安全风险：政府数据通常包含敏感信息，如个人身份信息、财务和法律信息等，因此在数据共享过程中存在一定的隐私和安全风险。

· 数据质量问题：政府数据资源质量参差不齐，存在数据不准确、数据格式不规范、数据更新不及时等问题数据质量的差异会影响数据资源的真实性、可靠性和统一性。例如政府部门使用不同的填报模板和规则时，可能会导致数据格式不一致、字段缺失、数据重复等问题。如果政府在决策和服务中使用这类数据，可能会带来严重的财务损失或者其他风险。

除了这些面临的现状挑战，还需要去看到一些趋势：数据治理和数据开发的融合；数据治理向数据资产管理跃进，数据估值和价值运营成为数字化转型的“指南针”；数据安全成为数据利用的基本底线。

面对当今各种挑战和趋势，数之联提供了全面而深入的解决思路。这些解决思路不仅具有极高的实用价值，而且可以为用户提供更加开阔的视野和创新的思维方式。如果您希望了解，可以下载我们白皮书。白皮书不仅详细介绍经验之谈，也为您提供了真实案例，帮助您更好地应对各种挑战和趋势。