1.3.2 技术之殇：制约发展的短板

尽管我国政府数字化转型的决心强烈，但仍然面临着两个方面的挑战。

一方面，政府部门缺乏所需的技术能力。当政府部门越来越依赖数据治理时，也日益提升了对技术的需求和重视，而目前政府部门的人力资源构成显然无法匹配。数据治理迫切需要在数据收集、存储、处理、分析及解释等关键环节具备专业人才，特别是来自计算机、人工智能、心理学、工程学等领域的人才。因此，政府数据治理的关键在人[6]。过去熟练使用办公自动化（Office Automation，OA）、静态网站和社交媒体运营的政府部门信息技术（Information Technology，IT）人员，如何在大数据时代更新知识和提高技能，是值得关注的问题。同时，技术积累和行业积累的长周期性导致行业专家资源稀缺，很多政府的数据开发项目都需要具备行业知识和技术的专家来支撑和指导，但实际情况是专家数量供不应求，项目交付迟缓[7]。围绕数据价值开展的分析大多数局限于描述统计，或是一些可视化图谱，数据在改善组织内部管理、其他部门业务流程、支持地方政府决策等方面的效果有限[8]。

另一方面，政府部门存在数据标准不统一的问题。电子政务经过多年的发展，虽然建成了大量纵向和横向的业务系统，但建设时期、建设主体、业务领域的差异导致业务数据的标准格式不统一，系统异构、数据异构导致政府在数据治理过程中面临“数据孤岛”的困境。不同来源数据集的融合、汇聚需要对以往各自的数据格式、元数据等标准进行统一或者重新转换，例如数据标准体系建设、数据质量术语与评估维度、数据文件交换规范与原则、主数据分布原则，以及技术元数据、业务元数据和操作元数据的设计与应用管理，以促进多源数据集的跨界融合[9]。但是长期以来，各部门的信息系统独立建设，缺乏统一的数据采集标准、数据接口标准、数据存储标准和数据共享标准等，并且各部门的业务数据编码方式并未完全统一，不同部门之间的数据难以进行有效识别、对接和关联，影响了政务数据的有效整合与共享。同时，数据精细化管理能力不足，制约了数据的质量提升和价值发挥[10]。政府部门的数据来源广泛多元、数据体量巨大，缺乏数据采集、存储和使用的统一标准，造成信息不对称、数据不一致，严重影响了数据质量。