1.3.4 困难挑战：来自广东省的实例

1.交通运输领域数据情况复杂

交通运输领域的业务类型复杂，路网、项目等基础数据涉及的部门众多，各类数据处理涉及的技术平台、数据模型专业性较强，而当前各部门、各单位职能界定不够清晰或相互交叉重叠、信息化系统“各自孤立”、数据标准缺失或难以落地、对数据治理的认识不统一、数据治理组织体系不完善等问题依然存在，广泛深入开展数据治理的难度极大。因此，信息化管理部门亟须梳理各部门、各单位的职能范围和业务内容，理清数据的来龙去脉，建立全省交通运输领域数据治理统筹联动机制，完善数据汇聚、管理、利用的制度规范、流程机制和组织机制，以有效支撑数据治理工作的高效开展。

2.数据深入应用需求发掘不足

构建数据要素驱动的现代化交通运输治理体系及治理能力已成为新时期交通运输创新发展的战略方向。《数字交通“十四五”发展规划》提出以“数据链”为主线，打造交通要素感知全面、运输服务便捷智能、技术应用高效融合、网络安全保障有力的数字交通体系。但是，目前数据应用更多停留在简单的统计层面，尚未挖掘出深层次的数据应用需求，未能体现出数据对管理创新的价值。而业务对数据的需求不够迫切，将导致开展数据深度治理的驱动力不足，难以持续发展。

3.汇集数据资源整体质量不高

受制于数据标准不完整、业务流程不合理、应用系统不成熟和汇聚机制不完善，当前汇聚到广东省交通运输厅一体化数字平台的数据存在内容不完整、元数据管理不规范、数据更新频率低和跨系统数据不一致等问题。数据资源整体质量不高，难以满足数据应用对数据质量的需求，亟须建立健全可落地的数据标准规范，从源头开展元数据管理、数据质量管理等数据管理工作，从根源上杜绝“脏数据”“垃圾数据”“数据烟囱”和“数据孤岛”现象，防范低质量数据对业务效能带来负面影响。

4.数据治理工作安全风险较高

当前，世界形势错综复杂，网络攻击、数据泄露等安全威胁日益严峻，亟须加快提升交通运输领域数据安全保障的能力。在巩固边界安全防护的基础上，数据管理部门需加强数据加密、数据脱敏，以及风险监测预警的能力，筑牢数据安全防线。同时，数据的管理和利用必须以法律法规、标准规范要求为准绳，通过监管工作实现闭环管理以降低安全风险。