共建数据强国：政务数据共享的双轮革命

共建数据强国、加速政务数据共享，是一场深刻的治理革命与时代命题。

作为国家数据资源中体量最大、覆盖最广、权威性最高的“富矿”，政务数据的共享与开放程度，已成为衡量国家治理现代化与核心竞争力的关键标尺。

如今，中国政务数据共享的破壁时刻来临！2025年6月，国务院《政务数据共享条例》（以下简称：《条例》）正式发布。《条例》围绕“统筹协调、标准统一、依法共享、安全可控”四大原则，提出构建全国一体化政务大数据体系的目标。此举标志着中国政务数据共享迈入体系化发展的新纪元。

如果说《条例》是中国在数据基础制度建设上的持续完善，那么AI数据湖解决方案的出现，则是技术支撑落地层面的完美呼应，其创新的“存-管-用”三层架构有望推动政务数据从“被动共享”向“主动赋能”跃迁，为数字政府建设注入持续动能。

此时此刻，一场由制度与技术双轮驱动的政务数据共享革命正式爆发。

三重困境背后的核心挑战

今年是数字中国战略推进的第十年。

如今，中国在数据的“量”上已然领跑：2023年数据生产总量达32.85ZB，占据全球数据总量的近30％；其中政务数据年均增速更高达56%。但“量”上去的同时，“质”的方面依然有待提升：仅有2.9％的数据被有效保存，不到美国存留率的一半。

数据强国的真谛，不在于仅仅存储多少数据，而在于数据要素的流通速度，以及在各种场景的价值转化效率等。目前，我国的数据规模优势并未彻底转化为治理效能与市场动能。因此，从数据大国走向数据强国，做好政务数据共享是必经之路。

无独有偶，《条例》的出台也折射出当下我国政务数据层面所面临的三重困境：数据烟囱导致行政效率损耗、安全与共享的二元对立和数据要素价值释放不足。

困境的背后是亟待解决的三大核心挑战：

01

数据整合难题：需将分散的政务数据平台纳入统一体系，打破“数据孤岛”；

02

高效管理需求：需实现海量多模态数据的动态更新、质量校核与跨域共享；

03

安全与效率平衡：在保障数据安全（尤其是个人信息保护）的同时，提升数据流通效率。

破解难题，三大能力至关重要

数智化时代，一个政府组织就像一副躯体，数据犹如组织的血液，其强壮与否的关键在于是否有足够的“血液”供给到经济社会的肌体之中。因此，随着《条例》的发布，“供得出”、“流得动”和“用得好”成为政务数据得以充分共享与应用的三大必备能力。

第一，构建海量数据存储，破解"存不下"困局，才能实现数据“供得出”。

《条例》后续的执行，必然进一步引发数据的汇聚和存储需求。例如，某省应急厅通过跨域数据融合，构建台风路径预测模型，预警准确率从67%提升至89%，每年减少经济损失超20亿元；这将进一步要求更长周期、更高质量的保存海量数据，尤其是多样化、多类型的非结构化数据，数据将持续变温、变热并且永不删除。

在这一趋势下，传统存储将面临成本与性能的双重挑战。新的数据存储需要通过存储介质创新和以数据为中心的体系架构，以更低成本、更绿色节能的方式存下持续翻倍的数据，具备高容量密度、低功耗密度和EB级高弹性扩展能力，同时不断提升性能密度，支撑数据价值价值挖掘的效率提升。

第二，从存下数据到管好数据，构建全局统一数据管理能力，打破“数据孤岛”，推动政务数据不仅“供得出”而且“流得动”。

政务数据是政府部门依法履责过程中收集和产生的各类数据。其共享瓶颈不仅在技术层面，也在于权属与利益分配机制等方面。政务数据“不愿共享、不敢共享、不会共享”的情况，滋生出底数不清、重复采集、资源浪费、重复劳动、协同困难、效率低下等一系列问题，直接导致数据“看不见”，看到了也“拿不到”，“不让拿”或“不敢拿”。

为此，《条例》明确将数据分为无条件共享、有条件共享、不予共享三类，要求部门不得擅自增设共享壁垒；提出“谁管理谁负责，谁使用谁负责”原则，以减少数据提供方因共享而担责的后顾之忧。

同时，《条例》也清楚指出技术创新的支撑是措施落地的关键，积极鼓励政务数据共享领域的技术创新，加速解决数据共享和流动的难题，并强调需要保障政务数据共享全流程各环节安全可控。

因此，全局统一数据管理能力至关重要。通过跨机构的统一数据视图和联邦集群管理，实现物理分散的政务数据在逻辑上的统一访问，提供入湖增量数据秒级同步和高效的数据检索，满足高效管理的需求；同时打造可信数据空间，覆盖数据提供方、数据使用方和数据服务方，通过数字合约形成数据的有效控制，实现数据要素流通和访问控制，解决数据流不动、不敢流的问题；

第三，提高数据质量、释放数据潜能，确保数据“用得好”。

数据共享的最终目的是实现数据价值最大化，让数据从“成本负担”成为“价值源泉”；而数据复杂、清洗难、AI应用开发和部署难等挑战阻碍了政务数据在数智时代的价值发挥。

通过自动化工具对数据进行“清洗、标注、分类”的技术路径是解题的关键，以某汽车制造企业为例，在数据湖底座上引入自动化工具之后，数据利用率可从不足25％提升至60％以上。

因此，先进的数据基础设施需要能从数据汇聚到数据分析、数据处理，到数据编目提供端到端、一站式支持，实现智能数据分类、生产统一数据目录，针对不同格式/不同来源数据融合，统一数据格式，实现智能数据标签；支持数据要素智能提取，将数据转化为知识；梳理数据间关系，自动生成知识图谱。同时，需要提供北向标准API、可视化操作界面，提供开放的生态对接。

AI数据湖方案：助力政务数据范式跃迁

一直以来，中国政务数字化的底层逻辑是：用制度创新来降低各种成本，用技术革命来提升生产要素效率。

政务数据共享亦不例外。要想政务数据的供给端“供得出”、流通端“流得动”、应用端“用得好”，既需要制度层面的持续创新来破局，也依赖技术层面的不断突破来支撑落地。制定与完善制度犹如划定跑道，技术创新与突破则像铺设轨道，只有这样才能让政务数据共享之路在安全与效率的平衡中走向未来。

近期，华为发布了AI数据湖解决方案，构建创新数据基础设施的 “存-管-用”三层架构，与《条例》要求形成高度契合：

存储层：OceanStor Pacific数据湖存储高效承载海量数据

• 海量数据归集的最优绿色底座：基于61.44TB的自研大容量SSD与2U36盘位的高密专用硬件，并结合2:1非结构化数据压缩能力，提供业界最高容量密度。同时，实现0.25W/TB业界最低能耗密度，显著降低政务数据存储成本。

• 极致性能满足高效供数需求：其单节点提供90GB/s和240万IOPS性能，并结合EB级横向扩展、性能线性增长、多协议无损互通，实现多业务、多格式、多协议数据的充分整合和高效供给。

管理层：DME Omni-Dataverse统一数据空间提供智能化的数据管理引擎

• 跨地域协同能力：基于全局命名空间技术，实现跨数据中心（DC）、跨地域的数据按需访问，为“全国一体化政务大数据体系”提供物理支撑。

• 动态目录管理：通过元数据自动标签化与智能分类，支持政务数据目录的动态更新与版本追溯，满足数据目录“编制-发布-更新”全流程管理的要求。

• 可信数据空间：内置可信数据空间能力，覆盖数据供应方，中心，需求方，数据一旦进入到空间，通过数据智能合约形成整个数据的有效控制，实现全流程数据的访问控制。

AI工具链层：成为数据价值释放的加速器

• 一站式AI工具链ModelEngine，从数据工程、应用编排、资源调度等多方面高效赋能政务数据的AI开发和应用。实现数据到知识一站式自动化生成，包括数据的清洗、数据的增强如自动生成高质量问答对、自动将数据转换为向量知识库。

毫无疑问，《条例》的出台与华为AI数据湖解决方案的发布，不仅为共建数据强国这一时代命题带来了答案，也标志着我国政务数字化进入“制度+技术”双轮驱动的新阶段。通过存储底座的重构、管理模式的创新与AI能力的深度融合，AI数据湖解决方案为《条例》落地及时的提供了技术创新的参考架构，更将推动政务数据从“被动共享”向“主动赋能”跃迁，为数字政府建设注入持续动能。未来，随着更多应用场景的落地，这种“政策牵引+技术托底”的模式或将成为全球政务数字化转型的标杆范式。

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