近年来，渔业行业各级部门积极以信息化手段深化“放管服”改革，开展了大量的信息系统建设工作，全面推进政务信息资源整合共享，在建立健全数据交换机制，推动国家与地方现有渔业信息系统的互联互通和数据资源整合等方面发挥了重要作用。尤其是将水产养殖信息化、智能化作为工作重点后，各部门在提高管理效率、服务渔业生产、提高养殖智能化水平、丰富和优化水产品营销模式等方面取得了显著进步。
一、水产养殖业信息化建设现状
为支持我国渔业稳步健康发展，提升水产养殖业综合管理和服务的效率和水平，农业农村部渔业渔政局，全国水产技术推广总站、中国水产学会紧紧围绕渔业中心工作，结合自身职能定位，强化渔业信息化建设，近年来逐步建设了三十多个渔业相关政务信息系统，在推动落实体系统计、渔情监测数据采集、水生生物资源养护、水生动物疾病诊断、水质监测等水产养殖业生产、管理和服务工作方面取得了很好的成效。全国水产技术推广体系统计系统能够实现一年一度汇总各省、市、县、乡级推广机构、人员、经费、履职情况等基本信息，为上级渔业主管部门了解推广体系整体情况提供了详实的基础性数据，为体系改革建设政策制定提供了决策依据。在水产养殖渔情监测统计方面，已建成系统可供全国16个省约245个市县级用户完成养殖基本情况、上年存塘情况、监测品种月报、分析资料等基本信息及时报送，并可采用“数据挖掘”与“汇总分析”对已采集的渔情数据进行表格与图片形式的分析查看，实现系统客观反应养殖渔业生产状况、及时监测养殖渔业经济运行态势，为我国养殖渔业管理决策提供了数据支撑，尤其是在此次肺炎疫情期间为政府部门制定并执行“保生产、保供应”政策提供了有力支撑。全国水生生物资源养护信息采集系统通过采集和汇总分析资源养护基础信息数据资料，使渔业管理部门系统掌握各地渔业资源养护和水域生态环境保护情况，为资源养护工作的科学规范开展提供重要支撑。全国水生动物疾病远程辅助诊断服务网现已形成了目前国内关于水生动物疾病监测、预警、预防与流行病学研究最完整、最系统的数据库，涵盖鱼、虾、贝、藻等水生动物常见疾病的释义，汇集了全国从事鱼、虾、贝、藻等水生动物常见疾病防控专家，为用户普及病害常识和防控技术并开展实时在线咨询服务。以上诸多系统的建设与运用，有效地改善了水产养殖业相对落后的信息化状态，在推进信息服务能力提升，推进渔业现代化建设，推动渔业高质量发展方面发挥了重要的作用。
二、水产养殖业信息化建设存在的问题
对表的指示以及中央对推动水产养殖业高质量发展所做出的战略部署，水产养殖业信息化建设还存在明显的差距和不足，在发挥数据应用的广度和深度、提升应急服务能力水平等方面还需要进一步完善和拓展。
（一）信息系统各自为政、重复建设
同一个单位内的多个部门都有功能相似的独立系统，重复建设问题较为严重，从而逐渐形成“各自为政、条块分割、烟囱林立”的局面。系统在功能设计等方面缺乏复用性和可扩展性，然而水产养殖业工作需求不断发展和变化，这些系统难以满足业务多变的特点。
（二）数据分散、缺乏统一的管理
各信息系统产生的业务数据独立存储，分散在各个系统的数据库中，没有通过有效的手段进行数据管理。在信息资源共享和开发利用过程中，使用者对其他部门拥有什么样的信息资源及信息资源的数量、质量、内容、分布情况等不了解，信息资源共享交换供需不对等,妨碍了信息的获，特别是距离水产养殖业发展“用数据说话，为决策服务”的总体要求还有一些差距。
（三）数据质量不高、完整性低
数据质量是水产养殖业信息化发展的核心生命力，保证数据的完整性、准确性是最基本的要求。经过多年的发展，水产养殖行业已经具备了海量的数据，基本涵盖了养殖生产全过程，但在使用数据的过程中还存在数据重复、底数不清、标准化程度不高、核心数据缺失、数据质量不高、完整性低等问题。这些问题导致海量数据不仅发挥不了支撑决策的能力，也变成“大数据时代”下水产养殖业信息化发展的瓶颈。究其原因，水产养殖业信息资源涉及面广、信息源宽泛、获取手段多样，但由于长期以来在信息化支撑方面缺乏顶层设计，没有针对水产养殖业全链条信息化建立起统筹协调的管理机制，导致多个技术架构不统一、数据标准不统一。由多家系统承建单位负责建设和运行维护的同类型系统重复建设，数据无法共享，数据获取工作无法协同，无法有效满足政务信息资源整合的硬要求，也无法快速适应水产养殖业数据监测工作发展需要，不利于渔业大数据建设和基于数据的决策分析运用。
三、发展建议
水产养殖业信息资源是指渔业行业相关机构在履行职责过程中制作或获取的与水产养殖业相关，以结构化或非结构化形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源，包括直接或通过第三方依法采集的、依法授权管理的和因履行职责需要依托政务信息系统形成的信息资源等。水产养殖业信息资源共享交换体系是基于安全、自主、可靠的技术框架下，用于实现跨区域、跨部门水产养殖业信息资源管理、共享交换、增值利用的公共性、基础性体系架构，是行业内部信息资源汇集共享的重要渠道，是实现与外部机构数据共享交换的窗口和枢纽。为了提高数据对于水产养殖业发展的指导作用，亟需在现有工作的基础上，以数据为核心，以业务为抓手，通过加强顶层建设，建立健全水产养殖业信息资源共享交换体系，为后续利用大数据、人工智能、移动互联、物联网等现代信息技术丰富信息资源获取手段、扩大信息资源采集范围、发挥数据价值等工作打下基础。
（一）全面梳理信息资源目录
水产养殖业信息资源目录是通过对水产养殖业信息资源，依据规范的信息资源特征描述，按照一定的分类方法进行排序和编码的一组信息，用以描述各个信息资源的特征，以便于实现对信息资源的检索、定位与获取。水产养殖业信息资源目录梳理应以需求为导向，全面摸清现有信息资源底数，从对象、范围、内容、流程、频度等维度分析其共性点与矛盾点，整理出各项工作的共性需求和个性需求，采用自上而下、由粗到细、由浅到深的方式，逐步整合汇聚，采用滚动扩展的方式，形成物理分散、逻辑集中的信息资源清单，同时落实信息资源采集、维护、更新、共享管理责任，确保梳理的目录完整、清晰、准确，形成统一的信息资源定义标准和指标库，充分发挥标准规范在指导信息化建设、提升服务能力、支撑行业管理等方面的作用。
（二）构建统一的信息资源管理及共享交换体系
基于统一的技术体系框架，利用大数据技术分析和确定不同业务场景下的信息资源共享需求。统一的信息资源管理及共享交换体系可以提供信息资源目录管理、目录、目录汇聚、目录梳理和挂接信息资源目录等功能，便于进一步摸清底数，实现行业内部信息资源目录梳理、汇聚和，实现信息资源在行业内部的共享互通、管理使用，并为后续与外部机构的信息资源共享交换平台进对接提供技术条件保障。
（三）建立统一的信息资源管理标准规范
基于统一的技术体系框架，在提供渔业信息资源共享交换服务时，面对不同接口规范标准，为渔业信息资源共享交换模块的构建提供支撑。为用户在目录查询检索、注册更新、数据交换等方面提供服务接口，同时制定统一的渔业信息资源管理和运营规范，对信息资源目录及共享交换过程中数据共享、交换和增值等行为进行规范管理，实现信息资源合法化运营，保证数据的安全性。
（四）强化数据资源挖掘分析
实现对信息资源，特别是针对数据的清洗、加工，实现多维度即席查询和数据钻取分析，实现基于数学模型的监测预警和趋势预测，绘制水产养殖业数据资源底图，形成重点养殖区域、重点养殖品种、重点养殖方式等专题数据仓库，结合时空数据，为不同的数据应用场景提供个性化的展示风格和展示效果，直观反映水产养殖业运行态势，提升行业科学研判能力和决策咨询服务能力。
四、结论
“大数据时代”的快速发展给信息化工作带来了前所未有的机遇与挑战。多年以来，随着信息化工作的不断拓展，相关部门从不同的角度制定了一系列渔业信息化工作指导性文件，涵盖了网络、应用、安全、信息资源等多种领域，对信息化工作起到了重要的推进作用。但是以“信息孤岛”为首制约信息化纵向发展的老大难问题尚未从根本上解决。只有从顶层设计开始，建立信息资源共享交换体系，才能打通信息资源壁垒，实现信息资源全面、高效、畅通的共享交换，推进业务协同协作，形成“用数据说话、用数据监管、用数据决策”的管理机制，从而全面提升水产养殖业生产智能化、经营网络化、管理高效化、服务便捷化水平，推进渔业信息化创新、集约、高效发展，为渔业高质量发展保驾护航。
作者:于航盛 夏芸 李春朋 单位:全国水产技术推广总站 中国水产学会 农业农村部信息中心
