摘 要:政府服务数字化转型的今天，“信息孤岛”正成为其发展的一大掣肘，也成为影响群众体验的重要因素。因此，需牢固树立以人为本的思想，推进数据确权，加强理论研究，进一步明确信息安全的责任和底线，积极运用和发展一些新的数字技术来缓解数据孤岛现象，创造“数据福利”，不断增强人民的幸福感和获得感。
关键词: 信息孤岛 数据治理 数据共享
【中图分类号】F424 【文献标识码】A
信息孤岛现象
“信息孤岛”或“信息烟囱”，是形象的比喻，是指信息系统之间无法共享信息，或信息只是单向流动的现象。从信息系统的构成，即数据、业务逻辑以及运行平台三个方面来看，信息孤岛有三个层次的表现：
一是平台孤岛，主要是存在于一些成套装备之间。我们去医院看病时有这样的体验，在不同设备上做检查的时候，医生总要重复问一些基本信息并输入到检查设备中。这主要是因为这些设备是由不同厂家生产、自成体系的，与其他设备之间无法直接进行数据交换，设备与设备之间存在信息孤岛。
二是业务孤岛，主要存在于不同的业务系统之间。一项任务如果涉及到不同部门多个业务系统时，就可能需要重复提交各种材料。许多行政服务大厅尽管物理上集中了不同业务部门的工作人员，但还需要办事者自己在不同的窗口间来回跑，传递材料。即使有一些地方，服务意识较强，也仅是由工作人员完成材料的传递，并没有完全完成不同业务系统之间的整合。一些“金”字头工程，如金税工程等，打通了从下而上的数据通道，但这类系统中数据是单向流动的，只有基层往上报送数据。此外，这类纵向打通的系统，也并没有很好解决不同业务部门之间的信息共享和交换的问题，信息孤岛仍然存在。
三是数据孤岛，主要表现为不同行业之间协同合作时，信息无法共享。即使业务系统运行在同样的计算平台上，甚至数据都存储在同一个数据库里面，由于访问权限的限制，仍然可能存在数据孤岛，无法实现数据共享。基层组织一般采用的是“谁的数据谁负责”的策略，不同的业务工作并不能简单直接地使用其他业务系统的数据，必须事先得到许可才可以。从责任机制和信息安全的角度看，这一策略自有其道理，但是，对于数据共享所造成的困难也是实实在在存在的。此次新冠肺炎疫情防控中各地都开发出类似“健康码”的APP，但是这些APP之间不能共享数据，导致不同的城市需要使用的APP不同，给出行者带来了很大的不便。这种跨区域跨行业的数据共享是最复杂的。本文下面的讨论中，信息孤岛主要针对数据孤岛而言。
信息孤岛的危害
影响行政办事效率，以及百姓的体验感。在行政服务中，当所办理的事项涉及多个部门、多个业务系统时，往往需要重复提交信息，使得行政办事效率低下，严重影响办事公众和企业的体验感和获得感。针对这种情况，近年各地通过开展行政服务改革，推行政务信息系统整合共享，效果已经逐渐显现出来。
影响数据价值的发挥。数据是数字时代的生产要素，其价值越来越被人们认识和重视。然而，数据想要发挥其价值，就必须流通使用。从社会整体来看，想要最大程度地发挥数据的价值就要让数据共享起来。被寄予巨大期望的人工智能技术，本质上是数据智能，需要汇聚大量的数据供机器学习，之后机器才能获得所谓的“智能”。如果没有必要的数据共享和汇聚，也就不可能有数据的智能。然而，数据也有社会属性，除了隐私安全方面的问题之外，还代表了物理社会的权力和利益。因此，如何在保障信息安全和数据隐私底线的前提下，遵从经济规律，最大程度实行数据共享是我们面临的挑战。
影响国家体系与治理能力现代化水平的提升。工业社会大规模生产组织所要求的层级化管理体制给我们的社会带来了秩序和效率。然而在数字经济新时代，传统的层级化的管理模式的弊端开始显现。理论上光纤的速度可以让地球上任何地点的两个人进行交互时的延迟不会超过1/5秒。在这个时代里，技术上，大数据分析使得我们有可能了解每一个个体的需求。因此，如何打破传统的条块管理的传统思维模式，建设在网络基础之上的新的管理模式，提升国家治理能力，是一个值得关注的重大课题。当然，这也需要数据共享作为前提。
信息孤岛成因分析
信息孤岛的形成有其历史性原因。由于技术能力和投资规模的限制，信息系统必须在有限的范围内实施。因此，信息系统的建设常常是分期分批建设的。这也符合解决复杂问题“分而治之”的思路。
我国的信息化建设，可以粗略地划分为三个阶段：第一个阶段是解决业务办理的效率问题，各种业务系统不断被开发出来。第二个阶段是行业一体化阶段。国家通过一系列“金”字头工程，建设了一批行业化的覆盖全国的信息系统，例如金税工程、金关工程、金水工程等。这一阶段本质上还是面向业务，强调了信息从下而上的传递，主要得益者是上级领导机关，基层组织的受益有限，甚至出现负责采集数据的基层无法使用数据的怪现象。第三个阶段，可以说是伴随互联网企业的成功和大数据的出现而出现的。国家提出“互联网+”“大数据+”等行动计划，提出政务服务改革，特别是公共服务改革，但是原有的管理体制严重不适应新的要求，需要打通不同的业务信息系统的边界。这时候发现，信息孤岛严重影响政务服务改革的进度和质量。
信息孤岛的产生除了有上述这些客观的背景之外，还有以下三个方面的原因，可以用“不想”“不敢”和“不会”来概括：
“不想”。在传统的管理体制下，部门之间有明确的权利和责任边界，业务信息系统又进一步强化了这种边界。打破边界某种程度上意味着对既定权力的放弃，这是某些既得利益部门不愿意看到的。可以说，信息共享的困难很大程度上来自于部门的利益。此外，层级化的治理结构，要求对上负责，使得人们容易形成“向上看”的习惯，自然而然地形成信息烟囱。也就是信息向上流动容易，向下流动困难，行业内流动容易、跨行业流动困难。
“不敢”。这主要是对信息安全的底线在哪里搞不清楚，信息安全的责任如何界定也不清楚。由于数字经济出现的时间还不长，数据确权、数据隐私、数据安全等问题的解决还处于摸索阶段，人们面对不确定性，采取更谨慎的态度也是常态。此外，一些封闭的信息系统建设质量不高，系统开放和数据共享会暴露内部的不足，这也是个别部门或地方不愿意信息开放和共享的重要因素之一。
“不会”。这主要体现在相关理论支撑不足。数据作为生产要素的一些理论问题还不清楚，社会化信息系统如何开发、如何发展，也没有成熟的理论指导。传统的结构化信息系统分析与设计遵循的是瀑布模型，设计的起点是明确的需求，一切围绕需求展开，系统边界很清晰。社会化信息系统面对的是开放的环境，尽管常见的百姓办事流程，经过几次的迭代后，可以梳理清楚，不会成为问题的焦点。但是，基层组织经常会面临一些意想不到的新需求。例如，这次新冠肺炎疫情防控中出现的很多应用，都是突发的需求。如何快速地响应这样的需求，让信息系统具有更大的弹性，是我们面临的更大的挑战。需要抓紧在理论上进行研究，提出更有效的办法。
破解信息孤岛的对策
在正确认识信息孤岛的成因和危害后，可以发现，信息孤岛的形成虽然有技术方面的因素，但更多还是认识上、体制上的问题所造成的。为此，本文从观念更新、利益分配、安全责任、技术支撑、理论研究等角度，对破解信息孤岛提出如下建议：
第一，更新观念，牢固树立以人为本的思想。互联网思维中最重要的一点就是“以客户为中心”，也就是围绕客户的需求展开，充分尊重个体的需要。传统的信息系统是围绕具体部门的业务展开的，通过梳理部门内部的业务流程以及信息化，达到提高业务处理的效率。尽管这种效率的提升间接地提高了服务的水平，但是从本质上说，主要还是为了减轻部门工作人员的负担，降低部门的成本。对于基层机构来说，应从服务百姓办事的角度，重新梳理流程，特别是跨部门的业务流程，根据办事流程的需要，在保障信息安全和责任体系要求的前提下，设计最合适的数据共享方法。
第二，数据确权，让市场化配置资源的能力更强。数据是数字经济时代的新的生产要素，就需要用经济学的观点来分析和看待数据共享的问题。尽管数据的复制是零成本的，但是，数据的获得、加工是有成本的。在法律上清晰界定数据的权属之前，用契约等的经济手段来承认数据的价值，对于促进数据的流通和共享是有积极意义。
第三，明确责任，让信息安全的责任和底线更清晰。信息安全是现阶段制约数据共享的主要障碍之一。一方面期待国家在这方面的法律越来越健全，让数据的利用有法可依。另一方面，也要避免空泛地谈论信息安全，不要以此为由为数据共享人为地设置障碍。针对具体的应用背景、具体的数据对象，相对来说更容易判断是否存在信息安全隐患。类似一些互联网企业设置首席安全官的做法，设立首席数据官，负责界定数据共享和开放中的安全边界，让专业的人做专业的事，缓解企业对于信息安全隐患的焦虑。
第四，技术支撑，积极运用和发展一些新的数字技术来缓解数据孤岛现象。例如，联邦机器学习（一种分布式深度学习技术）可以不汇聚数据而实现机器学习；差分隐私技术可以在开放的数据中增加噪音确保数据发布时保护隐私；数据服务技术可以将数据包装成一些服务，让数据可用不可见；区块链等技术，为跨主体间提供了一种新的数据共享模式，它具有数据加密存储、访问权限可控、可信可追溯等特点。这些技术的进一步成熟完善，必将促进数据开放共享的进展，缓解数据孤岛问题。
第五，加强理论研究，在总结我国丰富的实践经验基础上，提出有中国特色的数据治理方法论体系和社会化信息系统开发的新方法。传统的结构化信息系统设计与开发方法，采用瀑布模型，强调从需求出发进行数据库的设计和应用的开发。这是与业务型信息系统相适应的开发方法，并不适合大数据时代的信息系统开发。社会化信息系统应该以组成社会的各种“对象”为中心来设计数据库，并围绕数据对象确定数据管理权责和安全权限。此外，还应克服传统条块管理模式的弊端，充分利用互联网技术，积极探索从层次化治理管理体系到网络化治理管理体系转变的可能性。
最后，也要防止一种新的数据孤岛现象，即数据垄断。数字经济是平台经济，各种超级平台将成为数据的汇聚地，成为数据这种生产资料的拥有者，但这很可能会造成新的不公平。传统资本垄断所带来的问题一样会出现在数据垄断上，引起新的数据孤岛。这一问题应引起我们的重视。
【本文作者为中国人民大学信息学院教授】
责编：贺胜兰 / 王茂磊
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