1.3 现实梗阻：数据治理的挑战

1.3.1 制度之困：组织内生的桎梏

虽然政府部门逐渐意识到数据的社会价值，但是传统的数据管理体系无法满足大数据的管理需求。数据管理体系和配套制度建设落后于现实需要，难以有效支撑数据治理和数字化转型[2]。

一方面，数据共享的跨界复杂性与政府数据管理体制刚性之间的矛盾尤为突出。政府数据治理要求可以打破在政府部门与企业、社会之间无形的“数据壁垒”，以实现跨政府部门的数据交换与共享，有序推进政府数据、企业数据与社会数据的融合。数据治理是一个开放的生态系统，需要社会各界的广泛参与[3]。传统拘泥于单一机构的数据管理方式已不再满足现实需求，有必要建立跨政府部门，政府、企业和社会协同的数据治理组织模式，共同协商和处理数据开发利用问题。在现有政府数据管理体制下，传统模式的权威性和效力，以及决策和监督执行的过程，均呈现出一定程度的松散性和不可预见性，这给政府数据治理带来了前所未有的挑战。

另一方面，完善相关数据治理制度体系迫在眉睫，跨部门、跨行业和跨领域数据融合往往会造成各机构内部数据管理规范之间的冲突。因此，政府部门必须超越传统框架，建立起符合政府数据治理生态的一体化信息管理制度，以及基于信任的数据开发利用文化、数据安全追责机制等。此外，政府部门还会遇到数据质量保证体系的建构问题、数据超载及数据碎片化问题、数据开放与保密问题、隐私保护的平衡问题等。要解决这些问题需要政府部门在数据开发利用的各个阶段，构建完善的隐私和安全保护机制，以及科学统一的数据治理制度框架。倘若数字技术没有被政府部门很好地吸纳，政府部门也没有对数字技术产生内生认可，那么两者之间相互修正与影响的效益为零，最终数字技术发展并不能给政府公共部门带来真正的革新[4]。政府部门在数据治理方面的制度缺位，是当前政府内部出现“无用”数据爆发式增长与“可用”数据短缺并存现象的根本原因[5]。