勤業眾信：擁抱資料治理靠345對策，第一步先定義問題

資料治理對政府部門而言，並非新的概念，勤業眾信風險管理部副總經理曾韵表示，過去幾年，政府部門早就已經開始用數據來輔助決策，舉例來說，目前臺灣分析犯罪數據畫出犯罪地圖，結合警察巡邏箱的布建政策，犯罪熱點地區就增加巡邏箱，而比較安全的地區則減少巡邏箱，若是沒有資料分析的協助，警察只能靠著自己的經驗和印象，認為哪個地區比較容易有犯罪事件，就加強該地區的巡邏。

從被動轉為積極，政府運用資料治理的態度變了

曾韵觀察，臺灣開始出現一個好現象，解決問題的人知道資料可以輔助決策的程度，開始會找資料分析的專家合作，政府對資料治理的意識提高了，也開始會找各式各樣的場景、新的問題來應用。政府在資料治理的態度，也開始轉變，從過去的被動，慢慢地轉為主動，開始會以為民服務的角度，用資料來解決問題。

尤其，這一年來政府比過去積極許多，資料治理下一步就是智慧城市，依她的觀察，不少政府機構，在規畫智慧城市時，也納入了資料分析策略，而大規模地部署感測器，希望藉由這些感測器累積數據，來支持智慧城市的政策。

政府資料治理目前面臨最大的挑戰是法規和組織

依照曾韵觀察，目前政府已有資料驅動決策的意識，也積極嘗試開發新應用，可簡單分成部門內部小型應用和跨部門的大型應用。

部門內部應用，多半因為政府部門施政需求，才發展出內部專用的數據分析應用，來協助政策規畫，像是市政、智慧城市、犯罪預防等應用，由於這種分析只利用該部門本身具有的數據和資訊平臺，不需要與其他部門整合，因此，這類型的應用相對單純且容易。

而跨部門的大型應用就較為複雜，尤其因為法規規範，各政府機關的資料不一定可以共享，也導致政府機關難以發展出更具整體考量的資料治理應用，這類應用第一個面臨的障礙就是跨部門資料流通的法令規範。

政府部門若只需用到自己內部的資料，相對簡單，但若是要擴大應用場景，發展較全面的資料治理應用，則需要跨部門的資料，甚至是跨資訊系統，都是非常浩大的工程。

不過，因為每個部門各自有一套資料收集和整理的方式，更讓跨部門的資料介接困難重重，有些部門的資料檔案格式慣用PDF格式，有些機關則採用Excel，而資料整理的標準也不一樣，像是年齡的級距、縣市的行政區分類都沒有統一的標準。

政府資料治理三大建議方向

勤業眾信建議，政府資料治理可以朝向3大重點方向，建立數據趨勢的決策思維邏輯，推動透明開放的資料共享，也將民眾共創納入決策的機制。（圖片來源／勤業眾信）

落實資料治理的第一步必須要先做好基礎設施

因為，要落實資料治理的「第一件事就是把基礎設施先做好！」曾韵強調，許多政府部門不是不願意做，而是面臨國家機密法、檔案法等法規的規定，缺乏了一個整合資料的國家級平臺，而讓許多部門卻步。

政府必須依法行政，最大的挑戰是部門之間的資料流通缺乏一套明確的規範，以政府的角度來說，即使政府部門的資訊部門非常樂意分享資訊，政府部門只能執行法規規範內的事，也不願意承擔太多風險，政風處也擔心會觸法，她舉例，臺北市政府有項去年的資料治理專案，目前也還卡在法規和組織的問題，遲遲還沒有解決的辦法。

再者，有些政府部門會擔心，自家資料與其他部門分享後，會引起民眾的疑慮，舉例來說，八仙塵爆事件的當下，臺北市資訊局提供就醫原始資料，與社群合作開發出傷患查詢系統，提供民眾查詢傷患就醫的醫院，但是，卻有部分民眾認為這樣的系統，會有洩漏傷患敏感資料的疑慮。

她建議，政府應該要將所有部門的資訊，都整合到一個大平臺，來實現各政府部門資料的共享性，如此一來，也能讓每個政府部門的資料格式遵循相同的標準規範，以提升資料可用性，進而能規範每個部門的資料存取權限，以及如何運用資料等規範。

不過，她表示，這樣的資料平臺，該由哪一個政府部門來負責，也有待討論，一來負責的部門需要有高效能的軟硬體設備，才足以負荷所有其他部門的使用量，也因此，還需要更多採購的預算才能建立大規模的資料平臺，再加上後續維護和責任的歸屬等問題，對政府機關都是一大難題。

資料治理兩大迷思

此外，政府部門在推動資料治時，常常會有一些迷思，「數據一定要準備齊全才能分析嗎？」曾韵認為，其實不然，「資料永遠沒有完整的時候，先定義出要解決的問題才是最重要的事，有了目標，就會想辦法收集到相關的數據。」她提醒。

如此一來，政府部門就能很明確地知道需要什麼類型的資料，她認為，為了解決一個問題，就會盡可能思考這個問題所需哪些資料，這些資料都很齊全，是一種理想情況，若資料不足，政府就可以進一步思考，增加收集數據的設備，還是用其他數據來補強，例如，若是要分析人流，但是某些街道缺乏影像資料，可能需要增加布建監視器，或是可以用其他方式取得人流的數據。

另外，也會有許多人認為數據不夠多就不能夠分析，曾韵認為不見得，還是要回歸到要政府部門想解決的是什麼樣的問題，有些問題可能只需要單一機關內，既有的資料就能分析，且數據也不一定要多，有時些問題則是需要配合許多不同部門的資料，用整合型的資料，才可以讓政府部門看到更多不同面向的解決方案，用來制定出最適合的政策。

資料治理四階段推動歷程

勤業眾信認為，政府資料治理是一個旅程（Journey），必須從制定明確的解決問題目標開始，收集相關問題所需的資料，建立分析工具，最後再解析資料分析的結果，進而將結果納入制定政策的考量。（圖片來源／勤業眾信）

政府導入資料治理的5項建議和4個步驟

政府想要成功導入資料治理模式，曾韵建議得先做到5件事，首先，導入資料治理方法的部門，必須取得策略高層支持，並且由最高管理者來負責領導，第二則是要檢視組織既有資料治理程度，再逐步訂定階段性的資料治理目標。

第三，資料治理規畫必須符合組織的整體業務目標與法規，因此，部門內部需要與其他部門溝通，第四，政府部門要針對資料治理的優勢，來訂定明確的量化指標，且持續追蹤、衡量結果。最後，政府部門應該要將「資料即資產」的觀念，傳達給部門內部的每位成員，讓組織內部都能夠了解資料的重要性。

有了上述的基礎後，曾韵 認為，再進行資料治理的旅程（Journey），資料治理的旅程又可進一步細分成4個階段，首先，部門必須制定出明確想解決的問題，接著，再由這項問題延伸，收集相關所需的資料，收集完資料後，則可以建立分析工具和平臺，最後再依據分析的結果，針對問題解析資料分析的意義，將分析結果納入制定政策的考量。

長期來說，曾韵建議政府，可以往3大重點方向，來推動資料治理，包括了可以建立數據驅動的決策邏輯，也就是要先具備資料治理的思維。舉例來說，利用數據提出更理性的公共政策方案，用量化數據來追蹤施政成效，甚至用機器學習來提出預防性的解決方案。

第二重點方向是透明開放的資料共享，繼續推動政府資料開放，提高跨部門資料共享，帶動企業開放資料風氣。

最後一項，曾韵建議的發展重點是建立群眾共創的決策機制，不要只將政府視為公共問題的唯一解決者，而是要讓社會團體或NGO組織參與更多，甚至承擔提出解決方案的責任，而政府則轉而扮演整合和推動的角色。