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随着经济形态，城市规模、社会结构与形势等日益复杂化，社会运行和政府管治面临严重的挑战，已进入需要精细化和智慧化管理服务的时代。面临IT技术的飞速发展，当下信息化的发展已进入“大数据”时代，现在是向数据要执政力、向数据要生产力的时候，只有依托“大数据”，才能促进节能减排，促进社会良性发展，促进社会和谐。
事实上，要形成精确的“大数据中心”，还需从政府入手，构建政府的“数据服务中心”。其既是服务于政府政务协同和辅助决策的关键基础，也是将来服务于公众和社会的主要工具，是支撑城区“智慧”运行管理/卜可或缺的手段。
政府数据资源应整合共享
而对政府各部门信息分散、互不联通的局面，关键要进行数据整合，当然，我们还要改变传统简单的建一个数据交换中心的思路，更要从“智慧城市”的框架下来看待数据资源的整合思路。
首先，政府必须清楚数据资源的整合汇集范围。在“智慧城市”的框架下，任何一位公民在需要的时候，可以看到或查到与他所有相关的信息。从这个视角出发，数据资源整合的范围是整个城市（区县）相关的信息资源。不仅要实现政府所管理的相关数据的整合，包括基础要素数据、城市感知数据和部门业务数据，其中基础要素数据是指人口数据库、企业数据库、地理数据库和宏观经济数据库；而且应该整合定位信号数据、RFID感知数据、交通流量感知数据、人口流量感知数据等海量数据；当然还包括部门业务数据，如社保、教育、卫生、税务、财政等。
其次，政府必须采取合理的数据资源整合汇集方式。当前政府数据现状是：有统一数据需求，但过于分散；有数据保密需求，但各部门专网良莠不齐；每项基础数据有多个部门管理，但不见成效；上级各部门统建应用系统，但容易形成孤立的信息烟囱等等。解决上述问题，除了机制体制方面的改革外，在技术实现上，则必须在数据资源整合汇集方式上下功夫。
一方面要从基层、源头入手。目前政务数据的来源主要在社区、乡镇街道和窗口部门，“上边千条线，下边一根针”。在现有上级烟囱信息系统不可能完全推翻的情况下，保证基础源头数据采集的质量，需要创新基层采集数据的技术，给基层用户以简便的数据采集手段应对上级部门的多头采集需求，比如建设基层的数据采集作业平台，使用二维码标识和移动终端提高采集的效率和便利性，通过页面数据容器对接各个上级系统，实现一采多用多存等。
另一方面要不追求政府数据全面集中，而是实现物理分布、逻辑集中。政府不仅要疏理全部的信息资源，形成信息资源目录，而且要抽取出有共性的基础要素，进行物理集中建库，各部门业务数据还是分布式存储，可以通过在线信息服务进行共享，更好地实现逻辑集中。
第三，建设数据服务总线，打通数据“流动”的脉络。传统的数据整合主要依靠数据交换平台，通过对不同数据源进行数据抽取实现数据的交换，或者通过文件传递交换数据，此种数据交换方式应用到如今，但没能成功解决数据共享的需求。而建设数据服务总线，就是建立一个类似于水管、电网的”数据流动网”，它可挂接所有政府数据库，各部门将自身可共享数据按需注册进来，其它部门就可连上“数据网”，就可供各需求部门使用，就像“水龙头”，打开就能获得其它部门的数据。
此外，数据资源不但要“整”而且要“合”。数据服务中心要建设基础要素数据集中，业务数据分布的数据中心，不仅仅是建设“四大库”或“五大库”就收官。要挖掘这座“数据金矿”，关键一步是要打通“数据链”。只有把不同数据关联融合起来，形成一个整体，才能为深化利用数据发挥价值打下良好的基础，这也是数据整合最关键的一步。
数据资源的价值在于应用
必须承认，数据整合与深化应用是密切相关的，可以说数据是“从应用来，到应用去”。应用是数据服务中心价值体现，数据状态的丰富性直接决定和影响应用的价值。当然，我们更需要积极思考和实践数据的深化应用。
一是支撑协同政务。 “智慧”的城市一定需要高效的政务，而国内目前的电子政务还远没有达到深度协同的阶段。虽然政府建成了集中办事的政务大厅，但行政审批的每个环节流转还是传统纸质作业方式，效率依然有很大的提升空间，造成这种现象的最重要原因就是各部门间的数据彼此不共享，或共享水平低。而通过深化的数据整合共享服务，可以开展深底的政务协同业务，能提升行政水平和行政效率。
二是支撑监测和辅助决策。城市高层管理者需要时常做出影响城市的重要决策，而这些决策的科学性、正确性将直接影响民生、经济生产及社会稳定。传统的决策主要是依赖数据+经验来进行，当中往往依靠经验居多，这意味着决策的风险也很大；而有了政府数据服务中心的支撑，政府可以基于精确的数据来监测城市的方方面面，比如交通流量、空气水质污染、治安情况等，让领导直观掌握城市的现状，并且为决策提供精确的数据支持。
事实上，基于一个完善的政府数据服务中心的支撑，我们可以打造一个“城市运行监测平台”，实现对城市的实时动态监测，实现对城市的综合管理、指挥、决策和调度。
三是服务社会公众和企业。政府是提供公共服务的主体，是很多公共数据的所有者，数据服务中心为政府服务社会提供了创新的手段。比如：交通流量数据可以用于车辆智能化导航；人口分布数据可用于商业选址分析等等。
在传统意义上，人们往往只把公共信息公开和提高政府透明度联系起来。但实际上，开放公共数据的意义远不止此。如果埋藏在数据库中，数据永远只能是一堆数据；而如果开放给社会，就有可能被深度挖掘，变成有用的信息，因为更多有效信息的传播通常能使城市运行更加高效。
数据资源的社会化商业运营
数据资源的开发利用不应仅限于政府，服务于社会更能产生巨大的价值，能让社会更良性的运转。国外有纽约、新加坡等地区率先开放了数据服务，取得了良好的社会反响；国内有北京等地政府也正在积极探索。
在实际服务过程中，政府既可提供基础的公共信息服务，还可以给企业提供定制化的信息分析服务；既有市民个人应用，也有企业利用政府数据进行商业化开发。可以说，政府数据服务既具有公共属性也具有商业属性。政府首先可以考虑在公共服务的基础上，开展增值的数据运营服务，建设一个Data-Gov. cn（数据政府）平台，而这个平台需要政府搭台、企业化运营。
事实上， “数据政府”又是一个重大事项，不仅需要获得政府的政策性指引，还应该成立相应的政府职能部门，具体主管数据事务，提供公共数据服务，管理政府数据安全。
但是，基于数据服务的商业服务属性与政府公共服务角色的冲突，决定了政府的机制不适合作为承担运营的主体，只有市场化商业化的运作，不断创新运营机制，才能保证“数据政府”的活力和持续发展。
在信息技术如此发达的今天，城市早己进入了信息化的高级阶段，如何获取、发掘、利用信息数据已经成为提高城市管理能力、决策能力和服务能力的关键。这些能力构成了城市的核心竞争力，支撑着城市的可持续发展。
事实上，要形成精确的“大数据中心”，还需从政府入手，构建政府的“数据服务中心”。其既是服务于政府政务协同和辅助决策的关键基础，也是将来服务于公众和社会的主要工具，是支撑城区“智慧”运行管理/卜可或缺的手段。
政府数据资源应整合共享
而对政府各部门信息分散、互不联通的局面，关键要进行数据整合，当然，我们还要改变传统简单的建一个数据交换中心的思路，更要从“智慧城市”的框架下来看待数据资源的整合思路。
首先，政府必须清楚数据资源的整合汇集范围。在“智慧城市”的框架下，任何一位公民在需要的时候，可以看到或查到与他所有相关的信息。从这个视角出发，数据资源整合的范围是整个城市（区县）相关的信息资源。不仅要实现政府所管理的相关数据的整合，包括基础要素数据、城市感知数据和部门业务数据，其中基础要素数据是指人口数据库、企业数据库、地理数据库和宏观经济数据库；而且应该整合定位信号数据、RFID感知数据、交通流量感知数据、人口流量感知数据等海量数据；当然还包括部门业务数据，如社保、教育、卫生、税务、财政等。
其次，政府必须采取合理的数据资源整合汇集方式。当前政府数据现状是：有统一数据需求，但过于分散；有数据保密需求，但各部门专网良莠不齐；每项基础数据有多个部门管理，但不见成效；上级各部门统建应用系统，但容易形成孤立的信息烟囱等等。解决上述问题，除了机制体制方面的改革外，在技术实现上，则必须在数据资源整合汇集方式上下功夫。
一方面要从基层、源头入手。目前政务数据的来源主要在社区、乡镇街道和窗口部门，“上边千条线，下边一根针”。在现有上级烟囱信息系统不可能完全推翻的情况下，保证基础源头数据采集的质量，需要创新基层采集数据的技术，给基层用户以简便的数据采集手段应对上级部门的多头采集需求，比如建设基层的数据采集作业平台，使用二维码标识和移动终端提高采集的效率和便利性，通过页面数据容器对接各个上级系统，实现一采多用多存等。
另一方面要不追求政府数据全面集中，而是实现物理分布、逻辑集中。政府不仅要疏理全部的信息资源，形成信息资源目录，而且要抽取出有共性的基础要素，进行物理集中建库，各部门业务数据还是分布式存储，可以通过在线信息服务进行共享，更好地实现逻辑集中。
第三，建设数据服务总线，打通数据“流动”的脉络。传统的数据整合主要依靠数据交换平台，通过对不同数据源进行数据抽取实现数据的交换，或者通过文件传递交换数据，此种数据交换方式应用到如今，但没能成功解决数据共享的需求。而建设数据服务总线，就是建立一个类似于水管、电网的”数据流动网”，它可挂接所有政府数据库，各部门将自身可共享数据按需注册进来，其它部门就可连上“数据网”，就可供各需求部门使用，就像“水龙头”，打开就能获得其它部门的数据。
此外，数据资源不但要“整”而且要“合”。数据服务中心要建设基础要素数据集中，业务数据分布的数据中心，不仅仅是建设“四大库”或“五大库”就收官。要挖掘这座“数据金矿”，关键一步是要打通“数据链”。只有把不同数据关联融合起来，形成一个整体，才能为深化利用数据发挥价值打下良好的基础，这也是数据整合最关键的一步。
数据资源的价值在于应用
必须承认，数据整合与深化应用是密切相关的，可以说数据是“从应用来，到应用去”。应用是数据服务中心价值体现，数据状态的丰富性直接决定和影响应用的价值。当然，我们更需要积极思考和实践数据的深化应用。
一是支撑协同政务。 “智慧”的城市一定需要高效的政务，而国内目前的电子政务还远没有达到深度协同的阶段。虽然政府建成了集中办事的政务大厅，但行政审批的每个环节流转还是传统纸质作业方式，效率依然有很大的提升空间，造成这种现象的最重要原因就是各部门间的数据彼此不共享，或共享水平低。而通过深化的数据整合共享服务，可以开展深底的政务协同业务，能提升行政水平和行政效率。
二是支撑监测和辅助决策。城市高层管理者需要时常做出影响城市的重要决策，而这些决策的科学性、正确性将直接影响民生、经济生产及社会稳定。传统的决策主要是依赖数据+经验来进行，当中往往依靠经验居多，这意味着决策的风险也很大；而有了政府数据服务中心的支撑，政府可以基于精确的数据来监测城市的方方面面，比如交通流量、空气水质污染、治安情况等，让领导直观掌握城市的现状，并且为决策提供精确的数据支持。
事实上，基于一个完善的政府数据服务中心的支撑，我们可以打造一个“城市运行监测平台”，实现对城市的实时动态监测，实现对城市的综合管理、指挥、决策和调度。
三是服务社会公众和企业。政府是提供公共服务的主体，是很多公共数据的所有者，数据服务中心为政府服务社会提供了创新的手段。比如：交通流量数据可以用于车辆智能化导航；人口分布数据可用于商业选址分析等等。
在传统意义上，人们往往只把公共信息公开和提高政府透明度联系起来。但实际上，开放公共数据的意义远不止此。如果埋藏在数据库中，数据永远只能是一堆数据；而如果开放给社会，就有可能被深度挖掘，变成有用的信息，因为更多有效信息的传播通常能使城市运行更加高效。
数据资源的社会化商业运营
数据资源的开发利用不应仅限于政府，服务于社会更能产生巨大的价值，能让社会更良性的运转。国外有纽约、新加坡等地区率先开放了数据服务，取得了良好的社会反响；国内有北京等地政府也正在积极探索。
在实际服务过程中，政府既可提供基础的公共信息服务，还可以给企业提供定制化的信息分析服务；既有市民个人应用，也有企业利用政府数据进行商业化开发。可以说，政府数据服务既具有公共属性也具有商业属性。政府首先可以考虑在公共服务的基础上，开展增值的数据运营服务，建设一个Data-Gov. cn（数据政府）平台，而这个平台需要政府搭台、企业化运营。
事实上， “数据政府”又是一个重大事项，不仅需要获得政府的政策性指引，还应该成立相应的政府职能部门，具体主管数据事务，提供公共数据服务，管理政府数据安全。
但是，基于数据服务的商业服务属性与政府公共服务角色的冲突，决定了政府的机制不适合作为承担运营的主体，只有市场化商业化的运作，不断创新运营机制，才能保证“数据政府”的活力和持续发展。
在信息技术如此发达的今天，城市早己进入了信息化的高级阶段，如何获取、发掘、利用信息数据已经成为提高城市管理能力、决策能力和服务能力的关键。这些能力构成了城市的核心竞争力，支撑着城市的可持续发展。