大数据时代,数据的作用日益凸显。但是在此时代背景下普遍存在着政府数所掌握的数据难以开放出来供社会开发,同时也面临着政府数据开放出来后社会各主体对数据开发活动不感兴趣、不能有组织的参加相关活动进而使数据资源不能够有效地被开发。为了能够将政府收集、开放的数据进行有效的开发和利用,各国学者提出了构建数据开放生态系统这一思路。通过数据开放生态系统的构建来实现政府、企业、社会组织和公民有序参与到数据的收集、储存、分类、开放、分析和可视化等一系列过程,使之成为一个由数据开放带动数据开发、数据开发促进数据进一步的开放良性运行的生态系统,从而吸引更多的主体来参与到相关活动,进而更加深入的挖掘数据的价值,将数据转化为促进经济发展和完善社会治理的重要助力。本文根据数据开放生态系统构建中存在的偏重于技术体系构造、主体互动以及单系统结构简单性的问题,根据协同治理理论来将数据开放生态系统中的政府、企业、社会组织、公民和技术人员来划分为政府子系统、社会组织--企业子系统和公民--技术人员子系统三个子系统,通过三个子系统之间的协同来构建一个数据开放生态系统,使数据开放生态系统形成一个由子系统协作参与数据技术体系的复合系统。同时运用TOE理论来分析数据开放生态系统中构建中在技术、组织和环境中普遍存在的问题,再结合典型的数据开放活动----美国公民黑客日来分析其背后的运行生态,为数据开生态系统的构建中的问题提供现实性的经验。从而为数据开放生态系统的构建提出一些完善数据开放生态系统构建的对策。通过协同治理理论将数据开放生态系统划分为政府子系统、社会组织--企业子系统和公民技术人员子系统可以将数据开放生态系统的构建思路从原来的单系统构建拓展到复合系统构建。通过完善各个子系统,再通过各个子系统之间的协同来推动数据开放生态系统的良性运行,同时通过解决数据开放生态系统构建中所普遍存在的技术、组织和环境的阻碍因素可以使之能够在动态运行中不断完善,进而充分的挖掘数据价值。