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数据治理是应急管理现代化的基础

来源:中国数谷     时间:2020年04月24日    作者:赵建新

  新冠疫情的应对过程暴露了我国在应急管理领域存在的一些短板和问题,也使推动应急管理体系和能力现代化的紧迫性大为提高。作为推进应急管理现代化的重要抓手,信息化、数字化将成为下一阶段我国应急管理工作的重点。可以预见,我国应急管理的数字化转型发展将会加速,数字化程度将会越来越高。

  但是,数字化程度的提高一定会带来应急管理水平的提升吗?其实未必。如果不能用好的数据,并把数据用好,那么数字化不仅不会带来应急水平的提升,甚至可能会造成新的麻烦和挑战。或者说,数字化带来的不一定是福音,也可能是灾难。“非典”之后,我国重金打造的传染病网络直报系统,曾经在应对一些传染病的过程中发挥了重要的作用。而这也客观上造成了疾控部门对直报系统数据的心理依赖,以至于会选择性地忽视非直报系统的信息。当面对新冠病毒这样具有罕见强大传染力的对手时,直报系统的信息偏差和缺失就给整个应对工作带来了巨大的负面影响。

  数字化给应急管理工作带来的挑战至少包括以下两个方面。第一,数字化程度的提高,意味着数据量越来越大,应急管理各个环节的决策、运营都高度依赖数据。应急工作对判断和决策的要求非常高,高质量的判断和决策建立在高质量的数据基础之上。如何保证应急数据的质量将是应急数字化首先要面对的问题。第二,数字化程度的提高使得应急管理工作的系统化、流程化、自动化程度也相应提高。这就对不同部门、层级之间协同配合的能力提出了很高的要求,而协同配合的能力取决于各个系统之间数据的互联互通水平。那么,不同系统对于数据的互认、共享等治理机制将是前提,数据标准的统一将是另一个必须解决的问题。要想通过数字化手段推动应急管理能力的提升,这两个问题就是我们必须要面对并解决的。那么,我们有解决办法吗?

  技术层面,这两方面问题的解决可以归结到同一个手段,就是数据治理。如果把数据的价值实现简单分为采集、治理、分析、应用四个过程,那么治理就是数据准备的过程。数据的准备分为两个方面。一方面,数据治理要解决的是数据质量的问题,就是将不可用的数据变为可用的数据,将可用的数据变为好用的数据。另一方面,数据治理要解决的是数据标准的问题,就是将只有自己认识、只能自己用的数据变为大家认识、都可以用的数据,从而让数据能够在更大的范围内体现更多的价值。打个比方,数据治理就像是我们买完菜之后,洗菜、择菜、切菜等处理过程。只有经过这个处理过程,我们才能剔除掉混杂在其中的泥沙草木,才能剥离掉腐败或不能食用的部分,才能将其加工成和其它食材协调搭配的合适状态。然后,在这个基础上,我们才能把这些菜烹制成各种美味的佳肴。

  数据治理的能力将一定程度上决定应急管理的能力。应急管理的过程可以分为事前、事中、事后三个阶段,包括预防、准备、响应、恢复等多个过程。其中,应急响应主要是依托高效的决策指挥和多系统协调联动,对灾害事故实施救援处置。决策能力和跨部门协同指挥调度的能力是应急响应能力的核心,也是应急管理水平的集中体现。在应急管理工作全面深入数字化的环境中,数据成为支撑决策和连接资源的关键要素。数据的质量将决定决策的质量。数据的共享水平将决定跨部门协同的水平。因此,数据治理的能力将决定应急数据的价值能否充分发挥,能否支撑应急决策和系统协同的能力提升。

  数字化是应急管理现代化的重要动力。只有高质量的数据和统一的数据标准,才能为各种应急管理工作的数字化应用提供合格有效的数据资源支持,进而保证数字化的价值得以体现,并驱动应急管理能力的提升。在这个意义上,数据治理是推进应急管理数字化的必要前提,也是应急管理现代化的基础。

  作者:赵建新,百分点战略研究员