（二）传统行政体制梗阻
　 1、传统行政体制限制数据的流动和共享
　　一是数据共享与业务协同机制不健全，数据壁垒严重。各个部门掌握着不同类型的数据，对数据的管理和运行标准要求不一，出于数据安全、数据权限以及部门之间的数据竞争等因素考虑，不愿与其他部门共享数据，致使海量的政府信息和数据资源分属不同部门，无法充分整合利用，阻碍了数据的共享、开放和流动，形成了严重的数据壁垒，不利于数据的开发利用。二是缺少统一的调度机制，重复建设严重。不同部门之间各自为战，大数据平台重复建设、低能效问题突出。在技术上，平台与平台之间技术标准、方案各异，互通性存在较大问题；在管理上，面对突发事件，无法做到多部门、多平台之间资源的统一调度和一体化作战，达不到集约管理、高效运用的目标。
　　2、传统行政体制阻碍风险社会合作共治
　　一是政府与企业间的合作桥梁尚未搭建。政府在风险治理中处于主导地位，掌握最广泛、最核心的数据资源，其他数据主要集中在互联网巨头、电信运营商等企业手中。受政务数据开放少、企业开放意愿弱、共享对接不畅等因素制约，政企数据无法实现双向实时高效共享。二是政府与公众间的数据协同尚未实现质的突破。公众参与是提高风险治理效能的重要途径，公众既是风险治理的受益者，也是参与者和建设者。由于缺少双向需求表达与识别机制，政府出于信息安全等考虑，与公众交流互动少，公众在风险治理中的参与度较低，公民被排斥在数字治理这道隐形大网之外，阻碍了风险协同共治的实现。
　　（三）技术和人才资源短板
　 1、技术支撑能力有待加强
　　一是在数据获取、处理、共享等多方面存在技术短板，影响数据效用的发挥。例如，在数据获取环节，不注重数据获取技术的应用，主要依靠大量人力资源进行基础数据的采集和录入，工作效率低下；在数据共享环节，缺乏数据加密、数据存储、数据脱敏等方面的软、硬件支撑，无法有效解决数据安全、时效性等问题。二是大数据平台技术支撑能力弱，无法嵌入风险治理全流程。例如，在交通领域，政府虽可以通过已建立的交通大数据平台获取海量的交通数据，但由于该数据平台与风险治理缺少融合，使得已有数据的定向挖掘和分析不够深入，未能将海量数据转化为现实价值，无法为交通安全风险防控提供更好的解决路径。
　　2、人才制约问题突出
　　一是对大数据治理的重视程度、理解程度、接受程度不一，大数据、云计算、人工智能等方面的知识和技能欠缺。二是高层次、高技能人才缺乏。大数据赋能政府风险治理，要求相关工作人员掌握数据分析、机器学习、编程等技能，对特定领域如公共政策、风险管理等有深入的理解。然而，此类人才严重缺乏，同时由于薪酬低、工作环境不灵活等原因难以吸引和留住人才。三是大数据人才的培养尚未与时代接轨。尽管一些高校已开设相关专业、提供相关培训课程，但仍不能满足实践工作的需要。
　　（四）数据伦理问题制约
　　1、数据应用与数据安全难两全
　　一是数据存储问题。大数据海量、快速、多样、实时的特征导致数据应用平台存储结构复杂、管理困难。海量的数据入库极易造成数据存储错位和管理混乱，再加上存储设备、存储技术手段跟不上，极易导致数据泄露。二是数据攻击问题。传统的数据独立生成分散使用，数据的规模和价值有限，不易成为黑客攻击的目标。大数据时代，数据存放高度集中，具有海量数据规模的网络应用平台增多，更容易成为黑客团体、 A PT