导读
在数字经济纵深发展的当下，数据作为第五生产要素的战略价值愈发凸显。其不仅通过数字化转型对土地、劳动力等传统要素产生倍增效应，更成为驱动生产、生活与治理变革的核心动能。各地政府积极响应政策，大数据中心持续落地，业务部门对数据应用也在不断深入，但还存在数据资源利用不高、共享交换不足、价值挖掘不深等问题，其根源在于数据循环是否通畅。
01 数据从“小循环”走向“大循环”
生产要素的高效运转遵循“小循环”与“大循环”双轨机制。以城市房屋地址数据的形成过程为例，“小循环”是在部门内部完成：例如公安自采自建门楼牌地址、民政独立命名城市道路名称等，地址信息相互独立；而“大循环”的形成过程贯穿自然资源规划、民政、住建、公安等多部门协同链条：从地块界定、道路命名到门牌号编制、权属登记，最终通过基层网格核验形成“自规提名、住建加工、民政确认、公安组装、不动产登记、网格核验”的治理闭环。既实现了多部门业务协同的全链条治理，又推动了地址数据在公共服务、社会治理等领域的深度应用。通过各环节的动态反馈机制，地址数据可根据实际需求持续更新优化，这种多维度协同、全周期进化的数据运转模式，正是打破“部门数据壁垒”的“大循环治理范式”。
数字化转型的关键在于打破单一业务系统的数据“小循环”模式，构建跨层级、跨部门、跨业务的数据“大循环”体系。通过打破数据壁垒、畅通流通渠道，推动数据要素在多跨场景中实现价值共振，从而构建起协同共享、动态进化的数字化治理生态。
02 建设数据“大循环”需突破两大难点
从当前大数据中心的工作现状，以及数据共享与交换等平台运行情况来看，打造数据大循环需解决“信息对齐和业务融合”两方面的难点：
（1）数据跨行业，信息未对齐
不同部门的数据标准、编码规则、存储方式差异巨大，如同使用不同“方言”对话。以城市老旧小区改造项目为例，住建部门用房屋建筑工程竣工验收备案编号管理建筑工程信息，自然资源部门以不动产单元号进行产权登记，消防部门则依据消防设施验收编号核查设施状况。当推进消防设施升级改造时，由于编号体系不统一，部门间数据很难对齐，导致产权归属难以确认，信息重复核实。这种“同物不同码、同语不同义”的现象，本质是管理对象语义统一的问题。
（2）信息跨业务，数据未融通
数据多是按条汇聚、治理和共享，在跨业务应用时，犹如散落的“珍珠”，缺乏有效融通。以商事主体登记监管服务为例，市场监管部门掌握企业注册信息，税务部门需要企业财务数据，人社部门涉及员工社保登记，但各系统数据相互独立，未实现互联互通。企业办事时需在不同窗口重复提交材料，数据不一致、更新不同步等问题频发，传统“条块分割”治理模式已不再满足多方协作的新需求。
最近6月我国出台首部全面规范政务数据共享流通的行政法规---《政务数据共享条例》，标志着政务数据管理正式迈入法治化新阶段，为破解长期存在的“数据孤岛”问题提供了制度性解决方案，可谓是“下了一场及时雨”，“让数据多跑路、让群众少跑腿”将从愿景变为现实。
03 共建共用打造统一数据枢纽
吉奥时空总结参与浙江、广东、湖北各地数字化转型工作的建设实践，提出了管理对象的“标识码+块数据+关系谱”数据模型，彻底解决了部门之间“信息对齐、业务融合”难题。
（1） “实体+统一标识码”共建城市共性基础
政务数据跨部门流转困难的本质在于管理对象语义共识的缺失。如：城管部门语境中的“井盖”与水务部门的“井盖”，看似相同表述下可能对应不同实体分类、不同管理属性。为此需构建城市级实体对象标准化体系：对城市公共基础设施（管理单元、建筑房屋、交通设施、用地空间等）进行全要素实体化建模，由行业主管部门进行权威确权，形成统一的物理对象认知基准。
在此基础上，为每一类实体对象赋予贯穿全生命周期的统一身份标识码，构建“一物一码、一码通用”的数字枢纽。通过“实体定义标准化+身份编码唯一化”的双轮驱动，打破部门间的语义壁垒，为跨领域数据互认共享建立可溯、可联、可验的共性基础，从根本上打通数据流转的“认识对齐”，让城市治理要素在统一的数字坐标系中实现高效关联与协同应用。
（2） “实体+块数据”共治数据关联融合
要实现城市政务数据的深度融合与价值跃升，需以统一标识码为核心锚点，构建“管理 - 时间 - 空间 - 要素”四维联动的数据关联体系。
从管理维度贯通城管、民政、公安等多部门业务流，打破“条线壁垒”；从时间维度串联现势数据与历史积淀，还原治理对象的动态演进；从空间维度衔接行政管辖边界与网格、社区等微观单元，锚定地理关联；从要素维度整合基础设施、人口、事件等治理对象，覆盖全品类数据。通过多维度数据的耦合关联，将城市实体对象与基础要素数据编织成“立体可溯”的块数据，精准还原治理对象间的内在关联逻辑。
（3） “实体+知识图谱”共享行业领域知识
以实体对象为节点构建跨领域知识网络，推动政务数据从“信息堆砌”向“知识进化”转型。通过实体关系建模，以“人员 - 房屋 - 社区”“企业 - 园区 - 产业链”等典型场景为样本，梳理实体间的空间地理关联（如房屋坐落于社区）、业务逻辑关联（如企业参保于社保机构），还原现实世界治理逻辑。
当实体关系发生变化（如居民迁徙、企业搬迁），知识图谱自动更新关联路径，例如“居民A从社区X迁入社区Y”的变动会同步触发社保服务、教育资源等关联数据的重新映射，确保业务系统获取实时化治理网络。同时，将卫健领域的“慢性病患者”、教育领域的“留守儿童”、民政领域的“低保户”等业务标签，以语义边形式关联至自然人实体节点，形成“实体 - 标签 - 业务场景”的语义网络。如检索“独居老人”时，图谱自动聚合医疗记录、社区服务、养老补贴等多源标签，生成多维画像，通过机器学习算法挖掘业务数据间的潜在关联，自动拓展图谱关系边。例如从工商部门的企业纳税异常与人社部门的社保缴费下降等跨部门的历史数据中提炼关联规则，形成新的知识节点，推动领域知识的自主进化。
当分散的“数据小循环”转化为互联的“数据大循环”，政务数据将获得动态更新与智能推理能力，实时感知业务场景变化，自动挖掘潜在关联，为城市治理注入“智慧基因”。统一数据枢纽的构建，不仅是打通数据循环的技术工程，更是重塑治理逻辑的制度创新，唯有让数据要素在法治框架下高效流动、深度融合，才能释放数字化转型的最大效能。
本文为吉奥时空全域数字化转型系列专题第三篇，敬请关注后续更新。
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