当下，数字政府建设已成为推动国家治理体系和治理能力现代化的关键路径。数据作为数字化时代的关键生产要素，直接影响着数字政府建设的能效，关系着政府决策的科学性、公共服务的精准性以及社会治理的有效性。因此，通过数据治理来全面提升数据质量也成为夯实数字政府建设基石的必然要求。

我国历经20余年的政务信息化建设，已经取得了显著的成果，但随着新一代信息技术的不断发展迭代，数字政府建设要求也随之提升，数据质量差、数据融合难、数据孤岛现象、数据标准参差不齐、数据管理体系不健全等问题也随之显露，有如下表现：

标准林立，数据质量差：政务数据来源庞杂，委办局众多，各自采集数据的标准与维度也不同，这造成了数据冲突、一数多源等问题，缺乏统一标准与数据管理制度。

纵强横弱，数据共享难：政务数据垂直类信息系统较完备，但系统间的数据共享太难，导致数据跑不动、流不通，难以优化政务服务。

僵尸系统，拆建都费劲：早期政务数据治理系统不乏“跟风”之举，很多系统建成后束之高阁，伴随技术迭代，旧系统不给力，拆除又浪费，陷入两难。

缺少协同，无统一平台：用时紧急调数据，不用时数据闲一边。缺少对数据采集、汇聚、治理、应用的全生命周期管理与统筹协同，也带来增量数据打不通，数据价值难发挥的问题。

依上所述，“数据质量”问题已经成为数字政府建设的新瓶颈，要想破局，就需要通过“数据治理”来提升数据质量、完成数据整合和系统管理、实现数据共享和开放、保障数据的安全。

数据质量和标准化：提高数据的质量和标准化水平，确保数据的完整性、准确性和一致性，以便于数据的共享和利用。

数据整合和协同管理：建立跨部门的数据整合平台，实现数据的统一管理和协同利用，提升政府的服务效率。

数据共享和开放：打破数据孤岛，促进政府各部门之间的数据共享和开放，提高数据的利用效率。

数据安全和隐私保护：确保政务数据的安全性和隐私保护，防止数据泄露和滥用，是数据治理的核心需求。

技术创新和基础设施：引入先进的技术和基础设施，如区块链、人工智能等，提升政务数据治理的技术水平。

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