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随着大数据时代的到来，政务数据已成为政府决策、公共服务和治理创新的重要支撑，我国政务数据质量参差不齐，影响了数据价值的发挥，为提高政务数据质量，本文从评价体系、提升策略和实施路径三个方面进行探讨。
政务数据质量评价体系
1、数据准确性：数据准确性是政务数据质量的核心，主要包括数据真实性和数据一致性，真实性强意味着数据来源可靠，一致性高意味着数据在不同部门、不同时间、不同场景下保持一致。
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2、数据完整性：数据完整性是指政务数据应全面、系统地反映政府治理和公共服务全过程的实际情况，完整性高意味着数据覆盖面广，无遗漏。
3、数据时效性：数据时效性是指政务数据应实时更新，反映当前政府治理和公共服务现状，时效性强意味着数据更新速度快，能够及时反映问题。
4、数据安全性：数据安全性是指政务数据在存储、传输、处理和使用过程中，应确保数据不被泄露、篡改和破坏，安全性高意味着数据保护措施到位，能够有效防范风险。
5、数据可用性：数据可用性是指政务数据应便于政府部门和公众获取、使用和分析，可用性高意味着数据接口开放，易于集成和应用。
政务数据质量提升策略
1、加强数据源头治理：从数据采集、存储、处理、传输和使用等环节入手，确保数据质量，加强数据标准规范建设，统一数据格式，提高数据准确性。
2、完善数据质量监管机制：建立健全数据质量监管制度，明确各部门职责，强化数据质量责任，对数据质量进行定期评估，发现问题及时整改。
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3、推进数据共享与开放：打破数据孤岛，实现跨部门、跨地区数据共享，推动政务数据向社会开放，提高数据利用率。
4、培养数据人才队伍：加强数据人才培养，提高政府部门和公众的数据素养，引进和培养数据专家，提升数据治理能力。
5、创新数据应用模式：发挥大数据技术在政府治理和公共服务中的应用，推动数据创新，利用大数据分析技术，实现精准施策。
政务数据质量实施路径
1、制定数据质量提升计划：明确数据质量提升目标、任务和责任，制定切实可行的提升计划。
2、建立数据质量评价机制：建立健全数据质量评价指标体系，定期对政务数据质量进行评价。
3、开展数据质量培训：加强对政府部门和公众的数据质量培训，提高数据质量意识。
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4、加强数据质量监管：对数据质量进行全过程监管，确保数据质量提升措施落实到位。
5、推动数据应用创新：鼓励政府部门和公众创新数据应用模式，提高数据价值。
政务数据质量提升是一项长期、复杂、艰巨的任务，通过建立完善的数据质量评价体系、实施有效提升策略和探索实施路径，我国政务数据质量必将得到显著提高，为政府治理和公共服务提供有力支撑。
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