■ 周甦芳 范 浚 葉有燦 周 艷

數據是新時代重要的生產要素，是國家基礎性戰(zhàn)略資源。大數據是數據的集合，以容量大、類型多、速度快、精度準、價值高為主要特征，是推動經濟轉型發(fā)展的新動力，是提升政府治理能力的新途徑。新時代新階段，三農工作重心歷史性轉向全面推進鄉(xiāng)村振興，迫切需要信息化、大數據的支撐和助力。

一、研究背景

經過多年的建設，上海市農業(yè)農村委員會已建成了涉及種植、畜牧、水產、農機、經管等32個業(yè)務系統。但業(yè)務信息系統的建設主要以各內設機構、直屬機構從業(yè)務管理角度按業(yè)務需求獨立申請、分頭建設，各自為政、缺乏統籌，且沒有統一標準，缺乏共享互通與信息更新機制，導致業(yè)務數據資源分散在各職能部門，形成了一座座信息系統“孤島”，農業(yè)數據資源“碎片化”。目前僅納入上海農業(yè)農村大數據治理項目的14個業(yè)務系統和上海農業(yè)公共信息化平臺框架的8個業(yè)務系統實現了數據匯聚，嚴重阻礙了上海農業(yè)大數據的應用和價值的挖掘。

近年來，上海市農業(yè)農村委員會圍繞上海數字農業(yè)轉型目標，在上海農業(yè)生產現狀用地圖（“一圖”）和農業(yè)農村數據資源庫（“一庫”）數字底座上進行了“農產品安全監(jiān)管”“涉農補貼”“綠色認證”“電子證照”“農業(yè)氣象災害預警”等應用場景建設和探索，為管理部門提供決策依據。其中，“農產品安全監(jiān)管”應用場景已接入市城市運行管理中心。上海數字農業(yè)應用場景建設實踐表明，為實現“用數據說話，用數據決策，用數據管理，用數據創(chuàng)新”，迫切需要加強頂層設計，以應用場景建設為牽引，以用戶為中心，以業(yè)務流程再造為重點，建立上海農業(yè)大數據標準體系，對上海農業(yè)大數據進行標準化工作，跨系統、跨層級高質量歸集數據，高效率共享數據，高標準確保數據安全。

二、上海農業(yè)大數據標準體系建設思路

（一）上海農業(yè)大數據標準體系建設原則

1.全面性

上海農業(yè)大數據標準體系要涵蓋上海農業(yè)生產、經營、管理各個業(yè)務領域的數據，促進整體數據的規(guī)范梳理及定義。

2.前瞻性

上海農業(yè)大數據標準體系建設要從戰(zhàn)略的角度出發(fā)，結合今后及未來一段時間的需求，借鑒本行業(yè)及其它行業(yè)經驗。確保上海農業(yè)大數據標準體系具有一定的前瞻性，杜絕僅滿足于眼前而沒有擴展性。

3.可執(zhí)行性

上海農業(yè)大數據標準體系建設要經過充分的調研分析，鑒于已有系統及新建系統的不同需求，衡量系統改造的難度及數據共享的必要性，確保上海農業(yè)大數據標準體系可執(zhí)行。

（二）上海農業(yè)大數據分類

經過對上海農業(yè)大數據進行的初步調研，從業(yè)務應用的角度將數據分為基礎數據、業(yè)務數據和指標分析數據等三大類，針對每一類數據分別制定不同的數據標準，采用不同的標準化方式。

基礎數據，這里指上海農業(yè)的核心基礎類數據，是應用系統間共享的基礎，在跨系統數據共享中發(fā)揮著重要的作用，如農用地空間數據、經營主體類數據、農藥類數據、肥料類數據、飼料類數據、種養(yǎng)品種類數據等。

業(yè)務數據是描述上海市農業(yè)生產、經營、管理等事務型數據。該類數據主要分布在30多個應用系統中，屬于各個業(yè)務系統的數據，其中涉及基礎數據的采用基礎數據的標準。

指標分析類數據能量化反映上海農業(yè)生產、經營、管理情況，一般服務于市、區(qū)各級管理者。這部分數據在標準化工作中要結合管理實際分別進行定義，定義的指標要經過業(yè)務主管部門審核，定期維護，隨著業(yè)務的擴展或者外部環(huán)境的變化定期修訂或者完善新增分析指標。

（三）上海農業(yè)大數據標準定義和主體構成

數據標準是指保障數據定義和使用的一致性、準確性和完整性的規(guī)范性約束。上海農業(yè)大數據標準體系是上海市農業(yè)農村委員會建立的一套符合自身實際，涵蓋定義、操作、應用多層次數據的標準化體系。

上海農業(yè)大數據標準的主體構成：

業(yè)務定義。業(yè)務定義主要是明確標準所屬的業(yè)務主題以及標準的業(yè)務概念，包括業(yè)務使用上的規(guī)則以及標準的相關來源等。對于其中的代碼類標準，還會進一步明確編碼規(guī)則以及相關的代碼內容，以達到定義統一、口徑統一、名稱統一、參照統一以及來源統一的目的，進而形成一套一致、規(guī)范、開放和共享的業(yè)務標準數據。

技術定義。技術定義是指描述數據類型、數據格式、數據長度以及來源系統等技術屬性，從而能夠對信息系統的建設和使用提供指導和約束。

管理信息。管理信息是指明確標準的所有者、管理人員、使用部門等內容，從而使數據標準的管理和維護工作有明確的責任主體，以保障數據標準能夠持續(xù)地進行更新和改進。

（四）上海農業(yè)大數據標準體系建設實施流程

在相應的數據標準管理組織和制度保障下，上海農業(yè)大數據標準體系建設的實施流程如下。

第一階段：標準規(guī)劃

從實際情況出發(fā)，收集國家標準、現行標準、行業(yè)通行標準以及應用需求標準等，梳理出上海農業(yè)大數據標準建設的整體范圍，定義數據標準體系框架和分類，并制定數據標準的實施計劃。

上海農業(yè)大數據標準體系建設采用漸進式的方式進行。建議采用“業(yè)務分析—大數據應用場景模型建立—標準需求分析—標準體系框架”的建設基本思路。一是業(yè)務分析。深入分析上海市農業(yè)農村委員會涉及的各類業(yè)務，建立業(yè)務分析模型。二是大數據應用場景模型建立。以全局觀念、系統思維跨行業(yè)、跨部門、跨單一需求提煉應用場景，分析大數據技術與業(yè)務的結合點，建立上海農業(yè)大數據應用場景模型。三是標準需求分析。基于業(yè)務分析模型和大數據應用場景模型，進行標準需求分析，形成標準體系并最終細化到具體標準。四是形成標準體系框架。確定上海農業(yè)大數據標準體系框架的應用范圍，厘清與已有規(guī)范性文件的關系，建立上海農業(yè)大數據標準體系框架。

第二階段：標準編制

根據第一階段確定的數據標準體系框架和分類，先確定各分類數據標準模板，然后由相關人員依據相關國標、行標、技術業(yè)務需求等調研結果，進行數據標準的編制，形成數據標準初稿。

第三階段：標準發(fā)布

數據標準編制完成后，為保證數據標準的完整、規(guī)范，對數據標準進行評審。在充分征求專家意見以及各相關部門人員意見后，修訂和完善數據標準。完善后的數據標準經過數據標準管理組織領導審批通過后發(fā)布，形成正式的數據標準。

第四階段：標準執(zhí)行

本階段需要確定數據標準落地策略和落地范圍，制定并執(zhí)行相應的落地方案，跟蹤數據標準落地情況并評估成效。

第五階段：標準維護

數據標準后續(xù)可能會隨著業(yè)務的發(fā)展變化、國標行標的變化以及應用需求的變化不斷更新和完善。在這一階段，責任部門需要對標準變更建立相應的管理流程，保障數據標準能夠持續(xù)地進行更新和改進。

三、上海農業(yè)大數據標準體系建設保障措施

（一）加強組織建設，建立上海農業(yè)大數據標準管理委員會

數據標準建設需要有相應的數據標準管理組織，負責數據標準的統一管理，承擔數據標準的制定、維護、應用和監(jiān)督等工作。另外，數據標準管理工作的展開還需要一系列的數據標準管理制度，包括數據標準管理辦法文件、數據標準規(guī)范文件、數據標準管理操作文件等等。數據標準管理的實施絕不是一個部門或者單位的事情，需要從整個上海市及市農業(yè)農村委員會考慮，建立專業(yè)的數據標準管理組織體系，制定數據標準戰(zhàn)略和實施路線圖，明確各階段數據標準工作的目標和內容，并監(jiān)督及考核數據標準的貫徹與執(zhí)行。

（二）重點加強頂層設計，完善上海農業(yè)大數據標準體系建設

結合國內外大數據技術、大數據產業(yè)、數字政府、數字經濟領域及其標準化現狀，不斷提煉大數據標準化需求，適時修改完善上海農業(yè)大數據標準體系。圍繞推動數據融合、打通數據壁壘、建立數據資源共享體系，充分利用數據管理新模式等重點工作任務，強化上海農業(yè)大數據標準體系規(guī)劃布局和發(fā)展路線研究，發(fā)揮標準的規(guī)范引領作用。

（三）深入標準化需求調研，加強以需求為導向的上海農業(yè)大數據標準研究和應用

圍繞上海市農業(yè)數字化轉型需求，加強標準化需求調研，大力開展農業(yè)行業(yè)應用領域大數據標準研制工作，以標準化的手段推動上海市農業(yè)產業(yè)改革，激活大數據與上海農業(yè)農村經濟融合發(fā)展?！?/p>