财政数据中心，如何让愿景照进现实

缺鼻子少眼

北京财政综合数据中心日前正式开通上线，市财政局、人行营管部、市国税局、市地税局、市工商局、市统计局、市经信委七个部门间实现资源共享，数据中心成为该市提升部门工作协同、服务领导决策的重要平台。

建设和完善财政数据中心，是财政信息化建设的重要内容，也是实现财政“大数据”管理的重要路径。对此，记者采访了一些业内专家，他们认为，建立财政数据中心很有必要，但同时存在诸多挑战，要把握住其中的几个关键问题，如数据标准、引入服务外包模式、财政数据与其他数据的关系等。

愿景：联动、共享、挖掘

财政部出台的《财政信息化建设总体方案》指出，要在优化完善生产系统的同时，同步开展财政数据中心建设，将中央和地方预算编制、预算执行、财政决算、行政事业决算、国债管理等生产系统及外部单位生成的业务数据，按照统一的数据标准规范实时、动态、自动接入数据中心。部内各单位按照职责划分，通过数据中心查询业务信息，进行数据挖掘及分析应用，服务管理决策，实现财政“大数据”管理。

用重庆理工大学信息化专家毛华扬的话来说，财政数据中心建成后最理想的效果是，中央和地方的财政部门实现联动管理，提升各部门间的协同工作，达到统一指挥，协同决策的效果；财政数据得到有效共享与利用，各地区、各相关部门能得到实时统一的财政数据，解决不同应用系统或部门间财政数据的重复采集、重复存储问题，降低财政管理成本，提高财政管理效率；财政数据得到深度挖掘与应用，为推动经济结构调整，促进经济稳定运行奠定基础。

这一“美好愿景”是基于现实状况提出的。随着业务的发展，财政数据在量上不断增长，而如果各个应用系统之间达不到有效的数据共享，可能导致重复采集、重复存储，财政数据未能得到深度挖掘与应用等问题。

“信息化时代，通过有效利用信息而创造的价值是不可估量的，同样，对于财政管理来说，通过有效利用财政管理数据来提高管理效率是现实可行的。”毛华扬对记者说。

中央财经大学财政学院教授曾康华也表示，财政数据中心的建设与完善，不仅对完善政府信息公开制度是一个非常大的促进，还将使财政信息在政府部门之间实现共享，提高政府施政和管理的效率，对公众了解政府做了些什么和研究政府财政问题提供极大的便利。

需要重点解决的现实问题

据了解，北京财政综合数据中心根据“共建共享、服务决策、支撑改革”的建设理念，初步实现了收入运行监控、收入预测预警、宏观决策支持、投入效益分析四大主要功能的系统开发工作。

建设财政数据中心究竟有哪些必要条件，又需要注意什么？这在系统内备受关注。

毛华扬给出了自己的建议。安全性是数据中心的生命，财政数据中心是财政管理信息的汇聚地，高的安全性可以保证数据中心对财政管理的高效支持。它的安全应包括物理层的安全性、网络层的安全性和应用系统的安全性等，必须针对不同的安全问题采用不同的安全策略。

“在数据中心的建设运维过程中，可考虑通过防病毒系统、防火墙系统、入侵检测系统等保证数据中心的安全性，还要建立异地数据备份及灾难恢复系统。”毛华扬说。

由于财政数据中心体系庞大，架构复杂，涉及的地区、部门、人员非常多，科学的系统架构将是保障数据中心有效运维的前提。而这又会加强系统对硬件设施的要求与依赖，因此应当重视基础设施建设，加大基础设施建设投入。

这一点也得到了曾康华的赞同，他认为，建立全国性的财政数据中心是一项重大的系统工程，因此各级财政在认识上要统一，要认识其必要性和重要性，并在此基础上设立专门的机构和人员，安排专门的经费。而且这项工程不可能一蹴而就，要坚持循序渐进、稳步开展。

毛华扬还表示，数据中心的并发操作和严格的权限管理系统不可忽视。数据中心建成后，随之而来要面临的是同一时间、不同地区、不同系统、不同业务、不同部门对数据中心进行同时操作。那么，在数据中心建设时就应该考虑达到多大并发量的问题，避免因并发操作带来数据不一致等问题。此外，各单位因职责不同，对数据中心的使用权限也将不同，为了保证数据中心的安全性，应该建立严格的权限管理系统，使部内各单位职责分明、权限分明。

另值得一提的是，在财政数据中心的运维管理过程中，运维人员应该是高素质人员，他们应该从技术上保证数据中心的安全正常运营，更应该从自身责任感出发，做好数据的保密工作，使财政数据不被泄露。

来自标准和模式的挑战

当然，建设财政数据中心不可避免会遇到一些挑战。如建设标准，不同地区、不同系统之间的互联互通，基础设施的高效运行等。

“我认为，建设财政数据中心最大的挑战就是数据的全面性和连续性，财政数据的全面性是指除了极少数属于保密的数据不能公开外，绝大部分财政数据应当向政府其他部门和社会公开；财政数据的连续性是指公开的数据要保持时间上的连续性，不能是一些支离破碎、断断续续的财政数据。”曾康华说。

建立数据中心不是为了堆放数据，而是为了利用数据发挥作用。毛华扬认为，要达到这个目的，还必须解决这样几个问题：

数据标准。没有数据标准的数据，几乎就是数据垃圾。在财政信息化建设过程中，由于多种原因，各地多系统运行，数据库系统、开发工具、支撑系统、应用系统等不统一。解决的办法就是建立数据仓库，而建立数据仓库的前提是建立数据标准，这样才能建立起规范的数据仓库。然后再根据具体的需要建立数据集市，以建立模型，进行数据挖掘和分析。

数据指标体系。根据业务系统，要建立相关数据指标体系，这样才能同质化地采集各地数据，然后在相同内涵下进行处理，否则分析的结果就不能真实反映经济运行情况。

引入服务外包模式。对建立数据仓库、分析模型等可以采用社会参与的服务外包模式，充分启用社会的专业水准团队来进行服务。这样可以减少财政数据中心的人员数量和配套资源量，并实现专业化服务。

引入服务外包模式还可以调动各地的积极性，而其成果可以应用于全国。

财政数据与其他数据的关系。财政数据主要是基于价值管理的数据，单独的财政数据挖掘和分析有其片面性，因此应当采集或整合其他如市政、农业等等的相关数据，在更大范围内整合应用，如此才能更好地研究经济的运行规律和效果。

“此外，财政数据量大，建议采用分散存储，按照主题集中应用的云计算模式来建立数据仓库，这样也能充分应用分散的硬件资源，同时结合分布式运算提高效率。”毛华扬最后表示。