联合国近日发布的电子政府调查报告数据显示，我国电子政务发展指数从2018年的0.6811提高到2020年的0.7948，排名升至全球第45位，比2018年提升了20位，取得历史新高，达到全球电子政务发展“非常高”的水平。
本次排名的大幅提升，与我国不断深化“放管服”改革和大力推动数字政府建设的决心与行动密不可分。作为数字中国建设体系的有机组成部分，数字政府也是新时期电子政务发展的更高级目标，各地区、各部门都高度重视并探索推动数字政府改革，将其作为引领数字化时代政府改革与治理能力建设的着力点和突破口，推动政府治理从低效到高效、从被动到主动、从粗放到精准的转变。
在这过程中，数据无疑扮演着至关重要的角色，政府也在多个地区成立数字政府建设领导小组，明确政务数据统筹管理机构协调推进数字政府建设工作职能。
本文将结合德拓在数字政府领域的实践经验，分享运用数据完成数字政府变革过程中的几点建议。
近年来的数字政府建设过程中，我们会发现一个比较有意思的现象，很多知名度高、建设成果显著的项目往往都有一个响亮、易懂的名字，比如上海的“一网通办”、浙江的“最多跑一次”、广东的“粤省事”等，我们通过字面意思或者简单理解，就能知道这些项目要做什么，而与之相对应的，是不少政府建设的智慧XX或者XX大数据平台，有时候做完了却难以让人感受到成效，管理上没有提高效率，服务上也没让老百姓产生获得感，难道是名字取得不够朗朗上口吗？
在数字政府建设初期，由于业务侧的驱动不清晰，很多地方会盲目地开始数据工程建设，将多维度的数据从物理层面融合在一个平台上，做成了大数据平台，最后也仅仅只做成了大数据平台。
而无论是“一网通办”还是“最多跑一次”，从一开始就很明确地表达了要做什么，就是让老百姓去政府办事的时候不用反复跑、到处跑，那我们就可以很有目的性地去寻找和归集便民服务相关的数据，并基于业务流程的需求开展数据治理、分析等相关工作，这样做出来的成果，在概念遍地走、应用不常有的政务市场，当然能够脱颖而出，名声斐然。
因此，想要在数字政府变革中发挥数据的力量，一定要让业务去「驱动」数据工程。
我们接触过很多政府客户，其实相当一部分领导都能意识到业务创新的重要性，但他们面临的恰恰就是“不知道要做什么”的问题，既然业务上想不明白，那就只好把更多的精力放在数据工程上面。
我们通常把这种问题归纳为应用场景的「不确定性」，「不确定性」意味着没有人能准确地去描述应用场景“是什么、该如何实现”，这其中的风险，使得各承建单位都在潜意识里去回避应用场景的问题——没人知道就干脆不去做。
然而场景的落地是数字政府变革过程中不得不面对的问题，其核心的解决思路就是建设模式的转变，让场景的快速迭代与不断试错成为常态，这种转变可以从以下几点展开：
从更高的定位去设计场景方向
当数字政府的场景足够抽象时，它的确定性就会大幅增加，而从整个城市的角度去构思的场景，一定是抽象程度最高的。
我们常说的服务和管理，就是两个确定性很高的方向，基于这两个方向再去展开，会发现很多细分场景在本质上都是相通的，比如我们参与的贵阳“数据铁笼”、江苏“互联网+监管”、上海“一网统管”，都是基于数据对人、事项或其他对象的监督和管理。如果我们对以上场景进行提炼，从更高的角度把数据与监管对象之间的逻辑思考清楚，至少我们在构思一个管理类场景时就不会毫无方向，而是可以更多地去思考如何结合具体业务去落地该场景。
正确理解可视化
深度渲染的动态效果，科技感的配色，再展示一些常见的指标项，是很多地方建设数字政府的“成果”，过多的“成果”使得人们将“一把手工程”等同于“面子工程”，以至于开始诟病各类大中小屏。
其实可视化在场景迭代的过程中是十分关键的，人们诟病的也不是可视化本身，而是其展示的价值度低指标，比如实有人口数量，但凡一个合格的主政者，相信都不会不知道所负责辖区的实有人口数量，犯不着用高科技的可视化效果来展示给他看。可视化真正需要完成的，是快速的场景呈现，包括一些有价值的指标和业务流程，因为眼睛作为我们接受信息最重要的途径，很多时候当我们无法“看”到场景时，我们是没有办法进行下一步的思考与迭代的。
拥抱“需求变更”
从项目管理的角度看，“需求变更”是一个常见却需要慎重管理与控制的事项，考虑到成本、周期等因素，项目建设方通常是被动地、消极地去应对。
而从数据的角度看，“需求变更”其实是业务方对数据不断深入的解读，每一次变更可能都代表着场景的一次有效迭代，所以对于数字政府领域的项目，在考虑项目管理的基本盘外，从心态到行动，都适当地去拥抱“需求变更”，会更容易成功。
建立数据的“复用”能力
场景迭代的建设模式能够有效地助力数字政府变革，这种模式能否持续的关键因素，就是能否建立数据的“复用”能力。
数字政府的建设不同于传统信息化系统，迭代的过程可以不需要推倒重来，因为数据是该过程的定量，场景迭代的是数据之上的应用，而不是数据本身。因此，数据的“复用”能力显得极为重要，当数据能够借助工具与服务，将每次迭代过程都需要经历的步骤通用化、模块化，那应用场景的迭代效率将大幅提升，这种模式所带来的试错成本也更容易让人接受。
未来，数据在数字政府变革中将发挥着越来越重要的作用，我们对数据的认知也会随着实践不断被迭代，可能被优化，也可能被推翻，我们能保持的，是对数据价值的执着以及对数据本身的一颗敬畏之心。
