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    行業資訊|大數據治理體系助推監獄治理現代化

    2020年4月,中共中央、國務院公布了《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》,首次將“數據”作為一種新型生產要素寫入中央文件中,與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素并列為要素之一。數據的重要性正逐步提高,對社會經濟的發展發揮著越來越重要的作用。數據資源的管理和應用已成為下一階段監獄信息化工作的核心。目前,監獄系統對數據的管理和應用還處于摸索階段,如何把數據變為數據資產,并有效管理、評估,實現監獄數據的價值最大化是急需解決的問題。

     

     

    一、監獄大數據發展現狀與特點

    隨著“數字法治、智慧司法”以及“智慧監獄”建設的不斷推進,監獄信息化已由創建業務系統階段進入數據決策的智能化階段,數據驅動、輔助決策、態勢感知已成為監獄治理的新方法、新手段。監獄系統要實現態勢感知,真正建成“監獄大腦”,需要人工智能和大數據分析在監獄管理中的深度應用,更需要良好的數據基礎和先進的數據管理技術作為“沃土”。在實踐工作中,監獄數據的特性給數據管理和應用帶來了挑戰,監獄數據的質量制約了應用深度、融合廣度和智能化水平高度,存在數據不一致、數據重復、數據不完整、數據關系混亂、缺少核心關鍵數據等諸多問題,降低了數據的有效利用率。從大數據的視角分析,監獄數據呈現出以下特點:

     

    (一)類型復雜多樣

    一方面,監獄大數據涉及的業務面廣、來源復雜,包括罪犯基礎檔案數據、刑罰執行數據、生活衛生數據、教育改造數據、獄內通聯數據、監控視頻數據、會見語音數據、監舍與通道門禁數據、外來人員與車輛數據、微震動電子圍欄紅外幕簾報警數據、民警履職數據、民警執法數據外部共享交換數據等;另一方面,監獄大數據類型繁雜,除了結構化數據以外,還包括多種載體形式、媒體形式和呈現格式的半結構化數據以及非結構數據,如word, txt格式的文檔數據、PDR格式的卷宗數據、圖像數據、音視頻數據等。不同類型的數據增長迅猛,加劇了監獄大數據的復雜多樣。

     

    (二)生成速度快

    信息資源數據和業務數據在各業務系統或模塊間高速流轉,交互催生了監獄數據的爆發式增長。一方面監獄數據更新周期短,每分鐘會產生監控視頻數據、安防設施與運維數據、移動執法終端數據;每小時會產生樓宇管控數據、民警執法數據;每天會產生會見音視頻數據、民警日記載數據、罪犯計分考核數據等;每周會產生周評議、各類報表文書等數據,數據量呈井噴式增長。另一方面,在政府數據共享與業務協同的大環境下,公檢法司等外部共享數據的匯入也加速了監獄數據的快速增長。

     

    (三)體量規模龐大

    按照數據類型劃分,監獄大數據可以分為結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據,數據內容涵蓋了罪犯服刑數據、監管工作數據、民警履職數據以及安防設施設備與運維數據。以江蘇省為例,每年全省26家監獄單位的結構化數據以TB級增長,包括監獄內部記載的罪犯檔卡數據、計分考核數據、罪犯獎懲數據、獄內通聯登記數據、等級處遇數據、心理測量與危險性評估數據、勞動崗位與工時數據、罪犯大賬使用數據醫療就診數據、生理健康數據等,罪犯減假暫申報數據,民警值班日志、進出監區門禁數據等,監控攝像頭調用數據、電網等設施設備與運維數據等。此外,各監獄每天產生大量的監控視頻數據、執法記錄儀數據、會見音視頻數據、教育談話文檔數據、電子卷宗等數據,以至于每年全省監獄的半結構化和非結構化數據以PB級速度增長。

     

    (四)價值大密度低

    一方面,由于數據標準不統一,監獄結構化數據資源優劣混雜,數據普遍存在缺項、漏項、錯項。數據質量參差不齊,交叉重復嚴重,外加缺少相應的數據字典、數據資產目錄,使得結構化數據分析復用難度加大。另一方面,由于開發平臺不同,各監獄的視頻監控數據及運維數據接口標準不統一,再加上缺少結構化解析規范,使得原本價值密度就低的海量視頻監控數據愈發不能有效融合利用。

     

    監獄數據所呈現出的規模龐大、種類繁雜、高速增長以及低密度的特征,給監獄數據管理和應用帶來挑戰。在數據管理方面出現問題,究其根源,是由于在更高層面的數據治理出現缺失。數據管理的業務流程往往因為缺少完善的數據治理計劃,缺少一致的數據治理規范,缺少統一的數據治理過程以及跨部門的協同合作,變得重復和紊亂,從而導致數據安全風險上升,數據質量下降。

     

     

    二、監獄數據治理的內涵與外延

    (一)數據治理的定義

    迄今為止,數據治理沒有統一的定義,其外延與數據管理緊密聯系在一起,主流的界定來源于國際數據管理協會提出的數據管理知識體系DAMA-DMBOK、數據管理行業協會(EDM Council)開發的知識體系DCAM、我國制定的國家標準《信息技術大數據術語》(GB/T 35295-2017)以及《數據管理能力成熟度評估模型》(GB/T 360732018)。

     

    DAMA-DMBOK對數據治理以及數據管理作出的定義為:“數據治理是在管理數據資產過程中行使權力和管控,包括計劃、監控和實施。數據管理是為了交付、控制、保護并提升數據和信息資產的價值,在其整個生命周期中制訂計劃、制度、規程和實踐活動,并執行和監督的過程。”DCAM將數據管理定義為:“正確的數據管理是將數據管理的有意義”。數據治理則被定義為“約定數據管理的業務規則,重點關注制度、標準和操作過程的實現,確保規范利益相關者的行為”。

     

    我國標準《信息技術大數據術語》(CB/T35295-2017)對數據治理的定義:“數據治理是對數據進行處置、格式化和規范化的過程。數據治理是數據和數據系統管理的基本要素;數據治理涉及對數據全生存周期的管理,無論數據處于靜態、動態、未完成狀態還是交易狀態。”在此基礎上,國家標準《數據管理能力成熟度評估模型》 ( GB/T 36073-2018)從數據治理組織、數據制度建設、數據治理溝通三方面,對數據治理的能力項進行了細化和等級標準化。

     

    上述三種定義對數據治理與數據管理的角色、關系并沒有明確一致的界定。其共同之處在于,數據治理的目標是為了管理數據、提高數據使用效率、釋放數據潛在價值,大數據治理是一項系統工程,包括了在大數據全生命周期內使用的技術、管理規范與政策制度。

     

    (二)監獄數據治理

    在監獄大數據背景下,監獄數據治理的總目標是提高監獄數據質量,降低數據安全風險,實現監獄數據資產價值最大化,提升監獄數據對上層應用的支撐能力。監獄數據治理是對監獄數據生命周期進行科學管理的一套治理方法,貫穿于監獄內部、外部數據的接入、處理、組織、服務以及上層應用的全過程(如圖1所示),是對監獄數據資產進行管理和控制的系列活動的集合。

     

    監獄大數據治理體系建設不是簡單地針對某個犯群或者某個監獄業務領域,而是一個覆蓋監獄全業務全生態的體系。監獄大數據治理體系的制度層面包括監獄組織的變革、政策的制定、流程的重組;技術層面涵蓋監獄大數據管理、存儲、質量控制、共享開發、數據安全與隱私保護等;功能層面主要實現數據資產管理(包括建立數字源目錄、刻畫數據血緣關系)、數據質量管理、數據安全管理(包括數據分級分類)、數據開發管理(包括模型管理、標簽管理)和數據運維監控管理等。

     

    三、大數據治理與監獄治理現代化關系

    (一)大數據治理是監獄治理體系的組成部分

    大數據治理是國家實施大數據戰略的重要保證,是發揮大數據作用、做大做強大數據產業的重要因素。數據治理成為政府治理方式變革的必然趨勢,也是國家治理體系的重要組成部分。作為國家機器的重要組成部分,監獄承擔著懲罰和改造罪犯、預防和減少犯罪、維護社會穩定與長治久安的重大政治責任,監獄治理理應融入國家治理體系大局,數據治理理應成為監獄治理的重要內容,大數據治理也理應成為監獄治理體系重要組成部分。

     

    (二)大數據治理為監獄治理現代化提供保障

    一是安全保障。數據治理政策和規則的制定可以保證在主要業務和跨業務職能間采用一致的數據標準,從而為合規監管創造統一的應用環境。同時,通過有效的大數據治理,可以顯著降低因不遵守法規、規范和標準而帶來的風險。在數據資源目錄和地圖、數據共享交換與服務、數據處理規范、數據資源整合、數據安全與監控等領域開展統一的大數據治理,有助于提高監獄數據的安全性、完整性與一致性。二是數據保障。

     

    通過建立并遵循數據相關的規則、標準和過程,有效的數據治理可以產生高質量的數據,進而增強數據的可信度。如果將大數據治理理論引入到監獄業務流程中,還可以改變先建設后改造的舊有路徑。三是發展保障。有效的數據治理可以通過提升優化數據架構、數據質量、數據標準以及數據安全,推動數據服務實戰、數據驅動創新的能力。與此同時,通過進一步釋放數據價值,又可以反過來促進監獄治理目標的實現以及具體業務的需求。

     

    (三)大數據治理為監獄治理現代化提供創新引擎

    監獄大數據為監獄風險研判、重大決策、應急處置、日常管理等提供輔助決策,為監獄治理水平現代化提供創新引擎。業務應用和數據分析都建立在數據的基礎上,高質量的數據是開展數據分析,提供精準研判,實現監獄治理現代化的肥沃“土壤”。數據治理是對數據資產行使權利和活動控制的集合,是數據管理體系的核心,涉及數據確權、數據質量、數據安全、數據流通等大數據生態系統的重點環節領域??茖W的數據治理框架通過協調不同部門的業務目標,為不同的業務系統提供更為廣泛、深入和可信的數據服務促進數據管理與決策的水平隨之不斷提升,有助于產生更有洞察力、前瞻性和高效率的決策。

     

    (四)大數據治理能力彰顯監獄治理現代化的水平

    監獄大數據給監獄管理模式帶來了變革,怎么管理罪犯、生產什么、如何配置警力由過去的經驗決策邁向了數據決策。要實現數據驅動管理、數據驅動業務的目標,離不開高質量的數據支撐。只有摸清數據臺賬,提高數據質量,才能盤活數據資源,充分釋放數據價值,才能深入挖掘監管改造內在規律,為監管改造、監獄治理提供科學的決策依據。治理好監獄數據,管理好數據資產成為監獄新常態下面臨的新任務和新挑戰。因此,在一定程度上,數據治理能力彰顯著監獄治理現代化的水平。

     

    四、監獄數據治理面臨的問題

    (一)缺乏對大數據治理的整體規劃

    盡管監獄對數據重視程度、對數據價值預期逐漸提升,但是,普遍存在重采集輕治理、重數量輕質量、重應用輕安全的監獄數據管理現狀。一方面對大數據治理的理念、方法、工具缺乏深入細致的了解,沒有制定行之有效的整體方案;另一方面,相對于上層應用而言,數據治理屬于短期“看不見”成果的里子工程,更需要頂層設計與一把手領導的支持,需要明確整個治理項目的流程、數據模板,需要厘清數據所有權,需要構建清晰的問責機制,才能確保數據治理項目的順利實施或達到理想的治理效果。

     

    (二)大數據治理標準體系尚不完善

    監獄數據治理的主要目標是將數據作為監獄的核心資產進行應用和管理。合理的數據治理能夠建立規范的數據應用標準,消除數據的不一致性,提高監獄系統內部的數據質量,推動數據的廣泛共享,充分發揮大數據對監獄主責主業以及戰略決策的重要支撐作用。然而,目前大部分監獄或是監獄管理部門的數據治理能力普遍不足,亟需要建立數據治理標準體系,通過標準化的手段為監獄行業的數據治理提供指導和規范,不斷擴大標準化在數據治理領域的廣泛應用,促進監獄完善數據治理機制,提升數據治理能力,加強系統內外的數據交換共享,實現數據增值。

     

    (三)業務部門在標準制定中的支撐力度不夠

    大數據治理標準的制定要落實到業務實戰中,需要監獄各個業務部門的廣泛參與、通力合作。

     

    司法部已相繼發布了《全國監獄罪犯信息編碼標準》《全國監獄罪犯信息數據交換標準》《罪犯信息庫編碼規范》等標準規范,對大數據領域的重點標準的研制工作也在不斷推進中。但是,這些標準無法覆蓋監獄數據的全生命周期,缺少數據采集、數據存儲、數據描述、數據清洗、數據管理、數據安全等標準,尚未形成一套可用于指導監獄開展大數據治理,支撐大數據在監獄工作各業務領域中應用的有機整體。

     

    五、監獄大數據治理體系的構建

    (一)監獄大數據治理體系的核心目標

    數據質量和數據安全是數據治理的核心目標,是監獄能夠利用數據創造業務價值的基石。數據治理體系建設以數據質量的提升為核心目標,再通過數據質量來檢驗數據治理的成效。制定統一的監獄大數據治理標準和規范,作為數據安全防護的依據,形成統一的數據安全防護體系。建立數據認責機制,將數據責任明確化,避免出現數據安全事件發生后難以溯源、無法認責、最終“無所顧忌”的局面。

     

    (二)監獄大數據治理體系的構建原則

    1.大數據治理技術與監獄主責主業深度融合原則監獄大數據治理涉及的業務深、數據多、技術難,應遵守有效性、開放性、安全性、可訪問性和及時性的基本原則,提升監獄多源異構的數據采集、匯聚、融合、挖掘和處理能力,實現數據治理智能化和自動化,充分發揮監獄數據資產潛力。從數據應用的需求出發,收集業務部門最為迫切和重要的數據應用需求,從業務部門關心的數據需求、數據問題為切入點進行深度治理,2,長遠目標與短期實效相結合原則。遵循避免大而全的建設。

     

    2.長遠目標與短期實效相結合,遵循“大處規劃,小處著眼,重點實施,分步治理”的實施原則,設計長遠發展的數據治理體系架構,形成數據資源及應用服務開放目錄,滿足監獄及業務部門短期和長期的數據需求。監獄或監獄管理部門應從自身的規劃、業務、機構人員、管理流程等方面綜合評估,并根據各階段的業務目標,分步建設數據治理體系。在治理體系建設的每個階段,都應結合監獄業務現狀和問題,有針對性地制定方案,并落實解決。通過“局部執行,快速見效”策略,以點帶面,推動治理體系的分步推進。

     

    3.標準規范與運維保障相結合原則。數據治理的初衷是為解決業務問題而提升數據質量,進而為數據驅動的監獄決策管理提供源動力。然而,在實踐中,一旦涉及數據質量常常會出現技術部門和業務部門相互推諉甚至“打架”的現象,技術部門發現數據質量問題,業務部門要么無人認領,要么以不影響現有業務為由不予理會,要么將數據質量問題推給技術部門,久而久之,問題數據越積越多,嚴重影響后續的數據分析與應用。要避免出現以上問題,就應將數據標準進行規范并固化到數據治理平臺中,通過技術手段保證數據的運維質量和應用效果,通過數據的服務機制,保證數據的應用質量以及數據的一致性。

     

    同時,建立反饋機制,形成迭代閉環運維管理模式,在數據治理方案中嵌入問責機制,納入監督考核辦法中。堅持“業務部門牽頭、信息部門統籌管理”,避免唯信息部門孤軍作戰、避免流程過長及授權模糊不清。

     

    (三)監獄大數據治理體系的主要內容

    監獄大數據治理體系的主要內容包括數據資產管理(如數據資源目錄、數據血緣)、數據安全管理(數據分級分類)、數據開發管理(模型管理、標簽管理)、數據質量管理和數據運維管理等(如圖2所示)。通過建立數據資源目錄,刻畫數據血緣關系,引入數據分級分類、強化數據質量管理和數據運維管理,實現對監獄數據全生命周期的管理。監獄大數據治理的主要工作內容包括:

     

    一是開展監獄數據標準規范、監獄數據管理制度建設,規范落地各類元數據標準,打通監獄各業務條線現有的元數據、基礎數據標準,做到數據資源有標準參考,新增數據資源有管理流程約束。

    二是開監獄數據資源目錄管理,梳理監獄內部、外部各類數據源、數據處理各環節的數據資源,建成覆蓋各類監獄數據的數據資源目錄,實現監獄數據資源分級分類管理與數據鑒權管理。

     

    三是開展監獄元數據管理,梳理數據關系和脈絡,形成數據血緣;并以元數據為驅動,實現對監獄數據開發應用進行統一管理。

     

    四是開展監獄數據質量管理,摸清、量化各環節各業務系統數據資源的質量,提供完善的數據質量提升機制,逐步分階段提升監獄大數據質量。

     

    五是通過運維監控管理,對關鍵指標、運行狀況進行整體監控,提供數據處理過程、軟硬件運行情況監測、數據運維歷史查詢的能力,及時反映監獄大數據整體的運行維護情況。

     

    通過監獄大數據治理,實現對監獄數據的標準化、規范化、專業化管理。構建原始庫、資源庫、主題庫、知識庫、業務庫以及業務要素索引庫等,實現數據資源分類建庫,進一步強化監獄大數據內部關聯,提高監獄數據服務能力,如查詢檢索服務、比對訂閱服務、數據推送服務、數據操作服務等。

     

    通過規范化的數據治理,厘清數據資產,讓監獄數據資源透明可控,讓監獄管理者對監獄數據全景做到“心中有數"。監獄數據分類分級,不僅可以有效防止敏感信息擴散、降低數據濫用風險,還能實現差異性防護、進一步保障數據安全使用。落地監獄數據標準、規范數據處理流程、進一步提升數據質量,促進數據流通與價值提煉。全面構建起上下級聯、橫向貫通的監獄大數據資源服務體系,為基層民警、業務部門和領導決策提供全方位的大數據資源服務支撐。

     

    (四)監獄大數據治理體系的關鍵環節

    監獄數據治理成熟度評估是數據治理體系的關鍵環節。數據治理成熟度反映的是監獄進行數據治理所具備的條件和水平,包括元數據管理、數據質量管理、業務流程整合、主數據管理和信息生命周期管理。數據治理成熟度評估主要利用評估工具結合實踐情況,針對監獄的數據治理現狀進行客觀評價和打分,找到監獄數據治理的短板,從而制定切實可行的行動方案。只有數據治理成熟度評估結束后,方可制定數據治理戰略、數據治理指標、數據治理規則,明確數據治理權責。其中,數據治理指標定義了數據治理目標的衡量方法;數據治理規則和定義包括與數據相關的政策、標準、業務規則和數據定義等;數據治理權責規定了由誰來負責制訂數據相關的決策、何時實施、如何實施,以及相關部門和責任人在數據治理策略中該做什么。

     

    (五)監獄大數據治理效果評估

    隨著大數據技術的不斷發展,應從監獄業務的全局角度,明確數據治理關鍵技術運用及其標準規范,構建效果評估指標體系,進行治理效果評價;并運用數據治理能力成熟度模型再次評估,界定數據管理層次,從而使得跨系統、跨業務、跨部門的數據治理體系的建設與實施能夠通過各方協作順利進行,實現卓越數據治理,進而通過數據驅動業務、數據驅動管理以實現監獄工作的提質、擴面、增效,從而達到監獄治理體系的創新。

     

    六、結語

     

    監獄大數據治理工作不應是一個項目、“一陣風”,而應業務化、常態化。作為現代化監獄治理體系的一部分,數據治理工作理應像監管改造、安全防范一樣作為一項重點業務工作開展,構建專業的數據治理組織,設置合適的崗位權責,培養一批懂技術、懂數據、懂業務的“數據警察”建立相應的管理流程和制度,讓數據標準貫徹到每個監獄業務環節,形成一種常態化的治理模式。

     

    只有在監獄數據源頭加強數據治理,讓常態化治理成為日常業務,才能從根本上徹底解決監獄數據質量的各種問題,有效降低監獄數據安全風險,才能將監獄數據真正轉化為監獄資產,而實現數據驅動業務創新、數據驅動管理決策、數據治理助推監獄治理現代化的目標。

     

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    發布時間:2021-06-25 09:45

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