京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据发展有力推动电子政务建设_数据分析师考试
自政府上网工程以来,经过十多年的发展,我国的电子政务建设已经基本越过基础设施建设阶段,进入了深化应用发展的新阶段。电子政务对全面支撑政府履职,加快政府职能转变,提高政府工作的质量和效率,增强政府监管和服务能力等方面发挥了重要作用。然而,我国电子政务发展依然存在着一些问题,特别是政府信息共享和数据开放问题影响了电子政务的综合建设成效。
一方面是信息共享问题。由于管理体制、法律法规、历史惯性以及部门间利益等方面的原因,我国的电子政务建设和发展一直处于“条块分割,各自为战”的状态,不同区域、不同领域、不同部门之间电子政务业务系统之间不相融通,造成了众多“信息孤岛”,难以实现业务协同和规模效用,甚至连基本的部门间信息数据交换都难以实现。
另一方面是政府数据碎片化和数据开放问题。一方面,我国电子政务取得了较快发展,政府各部门以及公共服务机构在履职过程中形成了大量的数据资源,这些数据分散在各个部门,数据碎片化问题严重。另一方面,信息技术已经发展到大数据时代,急需政府数据开放制度建设,依法划定数据保密与政府数据开放的边界,通过数据开放促进政府信息资源增值利用和创新应用,促进社会信息体系的建立。
《关于促进大数据发展行动纲要》将会充分促使大数据与政府所掌握的海量公共信息数据的融合和开发,有力促进我国电子政务建设的深化和转型,有效的解决以上困扰我国电子政务多年发展的数据共享开放顽疾。其作用将会突出体现在以下三个方面:
其一,政务大数据的开发利用有助于实现电子政务的信息共享与业务协同,打破信息孤岛,加快简政放权,转变政府职能。在大数据思维和应用的背景下,有关部门会全力推进基于大数据和一体化的电子政务整合力度和进程,借助发展大数据技术和建设国家基础信息数据库的机遇,出台电子政务建设标准、平台标准;理顺区域、领域、部门间的关系,一举打破“信息孤岛”,促进统一信息数据接口标准规范,逐步实现业务协同和实时数据信息交换,全面提升电子政务建设水平,切实提高政府效能,加快转变政府职能。
其二,政务大数据的开发利用有助于促使更多的与经济社会发展相关的关键数据的向社会企业开放,促进大众创业、万众创新,提升人民群众的满意程度和电子政务建设的成效。更多的将不涉及政府保密和公共安全的有用数据及时准确的向社会、机构、企业开放,能够更好地调动各个社会主体的参与性,使凝固的数据“活起来”,带动与这些数据相关的金融、交通、商务、医疗、地理信息等相关大数据产业的发展与升级,进一步提升人民群众生活便捷度,提高社会治理水平,完善国家治理体系。
第三,政务大数据的开发利用有助于政府部门重新思考定义“信息安全”,提升信息安全能力,建设“网络强国”。一方面,基于大数据思维和应用,政府部门将会重新审视、定义“信息安全”与“数据安全”的内涵,全新评定“信息安全”等级,将不涉及国家安全、公共安全的有用数据开放出去,减少“数据负担”和“安全负担”,提升政府运行效率,划清安全界限。另一方面,通过大数据匹配和模型运算,能够更好的评估数据安全等级,建立数据安全保护防卫模型和系统,检测信息数据安全保护系统,进一步提升电子政务与网络信息安全的能力水平,为全面实现网络强国战略保驾护航。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09