数据智能

对《首席数据官制度试点工作方案》的思考与建议

各地政府各行业快速推出跟进落地政策,大力发展数字经济

2021年08月18日
作者:刘晨-御数坊CEO
  • 数据智能

 

序言

近年来,随着大数据、人工智能、数据中台、数据要素、数字化转型等理念和技术的兴起和快速发展,政府和各行各业对于数据的关注度显著提升,特别是国家级的几份政策文件出台之后,各地政府各行业快速推出跟进落地政策,大力发展数字经济。

近日,广东省多地政府出台了多份《首席数据官试点工作方案》,将CDO这个存在历史仅有10年的新兴职位正式推出,有望显著推动数据相关工作在政府和各行业的深化落地。笔者从业数据治理十余年,对于首席数据官的关注和研究也有近8年,对于国家级和省级相关政策的出台乐见其成,也对工作方案的具体内容十分感兴趣。恰逢疫情复发被困于张家界,有时间仔细研读一番,并对比于个人企业数据治理工作的理论和实践经验,提出一些思考和建议供参考讨论,文中不当之处,欢迎联系交流,以求共同为我国的数据事业贡献微薄之力。

下文主要以《广东省首席数据官制度试点工作方案》为讨论的基础。

广东省人民政府办公厅关于印发广东省

首席数据官制度试点工作方案的通知

粤办函〔202163

广州、深圳、珠海、佛山、韶关、河源、中山、江门、茂名、肇庆市人民政府,省公安厅、人力资源社会保障厅、自然资源厅、生态环境厅、医保局、地方金融监管局:

《广东省首席数据官制度试点工作方案》已经省人民政府同意,现印发给你们,请认真贯彻执行。实施过程中遇到的问题,请径向省政务服务数据管理局反映。

省政府办公厅

2021年4月23日

广东省首席数据官制度试点工作方案

为贯彻落实《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》(中发〔2020〕9号)、《国务院办公厅关于印发〈公共数据资源开发利用试点方案〉的通知》(国办函〔2020〕29号)精神,加快推进我省数据要素市场化配置改革,完善政务数据共享协调机制,推动实施首席数据官制度,制定本工作方案。

思考与建议

此处提及了CDO制度的两项意义,前者宏观,后者聚焦政务数据自身:

建设数据要素市场,应是CDO牵头,多方参与,不过CDO的影响力可能有限,且数据要素市场建设,还需要资本、法律等两个非数据非技术的关键职能,因此CDO能起到的作用恐怕是局部的。再者,数据要素市场建设是创新,有数据交易市场不太成功的前车之鉴,仍处于摸索阶段,虽然最近几年数据法律法规和数据安全技术日益成熟,但数据定价、数据确权、数据利益分配机制仍处于探索期,政府在数据要素交易合作机制中的定位,也需探索,CDO整体的工作优先级如何确定、在此事中的定位如何,值得在实践中进一步确定。

政务数据共享协调,未提及政务数据的应用与价值体现,目前只强调了“共享协调”,CDO及数据团队也是牵头的角色。在实践中,还是应先找到落地的抓手、切入点、专项工作、常态机制,避免成为“数据办公室的”单一的协调角色。从企业数据治理实践来看,识别跨部门数据共享需求,并基于数据平台落地需求,是比较切实的抓手。而对于单一部门的数据应用需求,数据团队在业务理解上有不足,更多应以业务部门为主导,基于统一数据资源、统一平台、统一规范进行开发利用,数据团队做好技术、质量和安全等管控与支撑。

01 工作目标

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神,深入贯彻习近平总书记对广东系列重要讲话和重要指示批示精神,以我省推进数据要素市场化配置改革为契机,在有条件的地区和部门试点建立首席数据官制度,明确职责范围,健全评价机制,创新数据共享开放和开发利用模式,提高数据治理和数据运营能力,助力我省数字经济创新发展。

思考与建议

此处提及了五项工作目标。具体而言,本文已经初步明确了首席数据官制度和职责范围,重点在于后三项。而评价机制设计,则应源于数据共享开放和开发利用的具体实践、以及数据治理和运营的具体实践。通过实践,摸索出切实可行落地见效的方法和路径,再将关键活动、要素、指标提炼出来作为评价机制,更为合理。

此处,笔者回避了使用“创新”“能力”这两个词,这是有意为之——避免陷入为了创新而创新、避免过于强调能力建设而忽视了落地见效。企业数据治理实践告诉我们,盲目创新、自我标榜创新,以及过度的管理能力建设、技术能力建设、应用能力建设,在数据工作领域比比皆是,在外行面前也很容易获得政绩,但却很难经得起实践和时间的检验...因此,建议CDO们优先切实开展数据治理与运营工作,切实规划与执行数据的共享开放和开发利用,真正解决现存的信息化、数字化与数据问题,真正满足尚未被关注和满足的数据需求,优先创造对地区与部门政务管理有益的业务价值。

02 试点范围

包括省公安厅、人力资源社会保障厅、自然资源厅、生态环境厅、医保局、地方金融监管局等6个部门,以及广州、深圳、珠海、佛山、韶关、河源、中山、江门、茂名、肇庆等10个地级以上市,并由各市再选取有条件的县(市、区,不设区的市可选取乡镇和街道,下同)和市级部门开展试点工作,原则上每市选取不少于3个县(市、区)和5个市级部门。

思考与建议

此处提及了数据工作的非常关键的要素——范围,更具体而言,包括了组织范围与业务范围。就组织范围,试点设定了地市-县-镇/街道,三级组织体系。不过此处需要进一步明确的是,首席数据官设置在哪一层级?需要考虑数据资源与数据平台的集中度,在缺少数据资源、未建数据平台的组织层级设置首席数据官,对于实际工作的推动意义可能会打折扣,因为无论是政务还是企业,近年来实行的数据大集中、信息系统大集中,已经把主要业务系统和数据集中到地市及省级,甚至是多省共享的云平台,对于基层单位可能面临着无米下锅...更有甚者,可能既无米也无锅,CDO就没有施展的空间。根据晚些发布的广州/深圳的首席数据官制度实施方案,提及“设置数据专员与政务专员”,笔者认为是必要的,这两类专员是数据价值发挥的神经末梢组织,更多承担着落地推进的工作,协调基层单位业务执行数据相关规范制度、基于数据应用成果开展业务的职责。

就业务范围,此处提及的6部门数据都很重要,但笔者认为可能还需要将面向企业法人的工商税务数据、甚至更详细的企业业务数据纳入试点范围,毕竟每个区域的经济发展情况与促进经济发展的决策,需要依托于对企业法人工商数据、税务数据的开发利用,缺失了这部分数据,应用的丰富程度会打折扣,而企业间、行业间的数据要素交易与合作,也是数据要素交易配置的主要组成部分,后续工作推进中,建议能逐渐增加工商、税务及企业数据。

另外还有一点可能需要在实践中做深度探索的,那就是区域级与部门级首席数据官之间的协同机制。毕竟数据源于业务部门,但执行区域政务的主体,是区域级政务领导班子,当区域与部门均设立了首席数据官时,在哪些事务的什么决策上,应当如何分工协作,是需要事先设计并在实践中打磨的,否则多龙治水,效果堪忧...这个机制,则很像联邦制的数据治理机制,横纵协同,既保持某一部门数据工作的纵向自治,也能通过区域级CDO做横向协同,汇聚资源与能力后,服务于区域政府的政务数据需求。

03 主要任务

(一)明确首席数据官工作机制。

在省、市数字政府改革建设工作领导小组统一领导下,开展首席数据官制度试点工作。由各试点市、县(市、区)政府和试点部门分别设立本级政府首席数据官和本部门首席数据官,原则上首席数据官由本级政府或本部门分管数字政府改革建设工作的行政副职及以上领导兼任。其中,试点市、县(市、区)政府首席数据官由市级数字政府改革建设工作领导小组任免,报省政务服务数据管理局备案;各级试点部门首席数据官由本部门任免,报本级政务服务数据管理部门备案。各级政务服务数据管理部门负责牵头协调推进相关工作。

思考与建议

对于数据工作的领导组织与主管领导设置,与企业数据工作的领导组织和领导设置模式是一致的,符合我国自己的特点。但有一点值得推敲:各级政务服务数据管理部门。首先,数据管理部门的主管领导,是CDO还是其他既有的数据团队领导(如:政府大数据中心主任)?在广州与深圳的落地实施方案中,还提到了首席数据官办公室、首席数据官工作专班,这个由CDO领导的团队,与数据管理部门是什么关系?如前文所言,须避免CDO及其团队,退化为单一的协调推进角色。如果数据归集、共享交换、应用建设等工作均已经由现行数据管理部门负责,新设立的CDO团队,实际职能边界较窄,不利于其预期作用的发挥。另,从一个省级或地市级区域政府的全局视角来看,各部门的CDO,实质上类似于企业数据治理中强调的data owner,作为本部门业务数据的最高负责人,对本部门数据管理负责。各部门横向的协调工作,是由各级政府的CDO团队来做?还是由各级政务服务数据管理部门来做?这个协调机制需要在理清现有数据工作边界和机制的前提下,融合CDO团队的设立进行非常详细的更新设计,并通过实践调校。

(二)明确首席数据官职责范围。

1.推进数字政府建设。组织落实省、市数字政府改革建设工作领导小组决定事项、部署任务;组织制订本级政府或本部门数字政府发展规划、标准规范和实施计划。

2.统筹数据管理和融合创新。组织制订数据治理工作的中长期发展规划及相关制度规范;统筹管理数据普查登记、规范采集、加工处理、标准规范执行、质量管理、安全管控、绩效评估等工作;统筹协调内外部数据需求,统筹推进数据共享开放和开发利用工作,推动公共数据与社会数据深度融合和应用场景创新,积极推进重点领域应用场景落地实施。

思考与建议

以上1与2合并来分析。严格而言,数字政府的建设,属于数字化转型的范畴,囊括了业务应用与数据应用。而数据管理与融合创新,则是传统意义上的数据治理与应用的工作,包含了内部应用与外部开放及应用。

这意味着,政府CDO需要兼顾传统意义上的CIO与CDO的职能。这种模式的优势是更容易全局统筹协调,更有序调配资源,集中力量办大事。但也存在一定的风险,毕竟面向OLTP与OLAP域的业务、技术和管理特点均有不同,既要面临存量应用,也要面临云化架构与增量数据平台和应用,还会延伸至政务数据开放共享、促进数据要素在各行业企业间的有序流动、合作与收益,工作内容繁多,需要配备多兵种复合型CDO团队予以支撑。

3.实施常态化指导监督。协调解决本级政府或本部门信息化项目建设中的重大问题。对信息化项目的立项、验收工作拥有“一票否决权”。对数据治理运营、信息化建设等执行情况进行监督,及时发现、制止及纠正违反有关法律法规、方针政策和可能造成重大损失的行为。

思考与建议

对于3,在企业级数据治理中,我们经常强调数据治理与数据生产的一体化,避免数据治理两张皮的存在。本制度中明确强调了此理念,数据团队在信息化项目立项、验收工作具有一票否决权,值得点赞。不过,在实际执行中还存在诸多难点,对数据治理的要求往往会受制于信息化项目建设进度的要求,在管控与效率之间求得妥协平衡,而在信息化项目中落实数据治理要求,也会对内外部信息化项目建设方产生诸多约束,需要从意识引导、方法赋能、技术支撑和考核保障多方面设计,才能保障相关机制的落地执行。对于“数据治理运营、信息化建设、信息化项目”几个术语,还需要在实际制度设计时加以明确,理清内涵与外延,避免因基本概念不清导致工作走样。

4.加强人才队伍建设。试点市、县(市、区)政府首席数据官负责推动本级数据运营机构建设,组织开展本级数据技能与安全培训工作。试点部门首席数据官负责推进本部门数据治理及运营团队建设,并组织开展本部门全员数据技能与安全培训。

思考与建议

对于4,人才团队建设始终是数据工作的重中之重,CDO责无旁贷。不过,此处又提到了“本级数据运营机构”、“数据治理及运营团队”,又会产生团队设置不清的风险,这究竟是一个团队,还是几个团队?与首席数据官办公室、CDO工作专班、本级政务数据管理部门是什么关系?在能力方面,强调了“数据技能与安全”,笔者认为还不足够,强调数据安全毋庸置疑,但站在基层执行者的角度,可能对于数据工作的全貌缺乏理解,无从判断安全之外还需具备哪些技能,所以还需要进一步全面理清数据技能全貌。

(三)开展首席数据官评价。

结合重点工作部署、日常管理等落实情况,由省政务服务数据管理局组织试点地级以上市和省有关部门对首席数据官履职情况进行评价。

思考与建议

本条的具体开展方式有待商榷。首席数据官职位本身,以及首席数据官所负责的工作内容,对于全国各省、各级政府还都是新事物,虽有国内外理论和企业实践以及政务数据相关工作可供借鉴,但毕竟还处于探索期。此时更应加强的,建议是对数据工作内容本身的目标、过程及效果的评价,而非针对CDO本人的评价。在一项创新工作尚未开展之时,就界定对其主管领导的评价体系,客观上评价体系的专业度和实用性可能有限,主观上也会给人事前带上紧箍咒...不免让即将履新的CDO们心生顾虑。

此外,评价组织方是省政务服务数据管理局,由前文所述,CDO团队与数据管理部门的定位及关系尚未理清,由数据管理部门反向评价CDO,是否合适?即便此处提到的评价是指省级主管部门对地市区县级对应的下级单位CDO的评价,但回归到省级而言,省CDO应由哪个部门来发起评价?恐怕省数据管理局就无法评价省CDO...毕竟是省级行政副职或以上领导。同理,数据管理部门组织开展评价同级CDO的机制,是行不通的。

由此,这个评价机制,建议慎行为上。

04 保障措施

(一)加强组织实施。

省政务服务数据管理局负责建立常态化首席数据官工作沟通机制,加强跟踪指导,并在公共支撑、平台应用、数据共享回流等方面给予支持保障;加强对试点地区和部门的业务指导与培训,推动首席数据官之间开展业务交流与合作。试点地级以上市和省有关部门要结合实际积极探索,制订本地区、本部门实施方案,于2021年5月底前将首席数据官名单、实施方案报送省政务服务数据管理局备案。

(二)完善配套措施。

试点地级以上市和省有关部门要牵头探索创新首席数据官支撑团队、绩效评估等方面的配套措施,为首席数据官高效履职提供保障。

(三)加强工作总结。

试点地级以上市和省有关部门要及时梳理试点工作进度、存在问题及意见建议并反馈省政务服务数据管理局,于2022年6月底前总结工作情况并报送省政务服务数据管理局,由该局梳理形成试点工作总体情况报告省政府。对成效突出的试点地级以上市和省有关部门,将视情在有关数字政府建设评估工作中给予加分鼓励。

结语

首席数据官,在国际和国内都还属于比较新的职位,业界对CDO职位的讨论,也是在最近几年提升了热度。从2014年开始,DAMA年会设置了一项分议程——CDO Vision,即:首席数据官愿景。主要讨论“企业数据战略”、“数据分析与数据科学”、“数据治理、风险合规与安全”、“数据创新和数据变现”、“数据工作组织架构”等主题。

相对于国际业界,国内对此的实践处于早期,CDO的总量仍然较少,且主要出现互联网公司、金融科技公司和一些超大型企业。国内传统行业此前的关注重点更多是首席信息官(CIO)——2014年底,工信部发布了《企业首席信息官制度建设指南》,旨在推动信息化和工业化深度融合的重大战略部署。时隔近7年,各地政府开始出台首席数据官相关的政策和举措,应该说已经是一个相当快的发展过程,业界之幸。相信随着政府对CDO的关注,CDO作为一个正式职位,也将快速在各个行业企业中得到重视,快速登上高管舞台、甚至舞台中央。

正如老一辈企业家所倡导的“定战略、搭班子、带队伍”的企业管理方法论,我们认为,企业和政府要想做好数据工作,数据战略、数据领导、数据团队是重中之重。而首席数据官,则是推进数据工作的最佳人选。因此,笔者曾在2015年翻译并出版了《首席数据官实战》一书,希望帮助国内数据从业者了解国际数据领域的动态、发展趋势和专家观点,吸取经验教训、少走弯路,促进数据工作在各行各业的扎实落地,更顺利的推进数据治理与应用,基于数据资产创造更多价值。有兴趣的朋友,可以自行找来读一读,相信书中的很多观点对于当今首席数据官的实践都会有所启发。