
让全社会共享“大数据”果实
无论是开放共享政府数据,还是深化大数据的创新应用,公共部门其实都将以一种开放、共享的姿态,去积极拥抱大数据,去构建一种全新的大数据经济、大数据生活。
中国正在步入全球大数据发展的“高速路”。近日,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》),提出要全面推进大数据发展和应用,加快政府数据开放共享,深化大数据在各行业创新应用,通过建设数据强国,提升政府治理能力,推动经济转型升级。《纲要》提出,要在2017年底前形成跨部门数据资源共享共用格局,在2018年底前建成国家政府数据统一开放平台。
2012年,英国教授维克托·迈尔·舍恩伯格的《大数据时代》一书问世,引爆“大数据”概念,让“大数据”一词迅速引发全球热议。几年过去,“大数据”不再只是书本中新奇的概念,而是从纸面走进现实,被充分运用到了普通公众衣食住行的生活里,被实实在在地写进了国家发展的行动纲要中。
无论是开放共享政府数据,还是深化大数据的创新应用,公共部门其实都将以一种开放、共享的姿态,去积极拥抱大数据,去构建一种全新的大数据经济、大数据生活。某种程度上来说,大数据资源就是一座尚未开发的金矿,谁最先以开放的姿态拥抱它,谁就能抢占先机,让全社会共享到大数据发展的果实。
大数据时代,没有人可以否认数据的重要性,更没有谁敢忽视大数据的意义。从宏观层面来说,作为全球竞相发展的战略性新兴产业,大数据产业蕴含着广泛的应用价值和巨大的市场机会,将在交通、医疗、教育、政府公共管理等方面,转换产业发展模式,促进产业转型升级,改变新一轮产业竞争格局,推动经济社会发生深刻变革。从老百姓的微观感受来看,大数据生活,就是打开电子生活清单,能随时搜索到最符合自己偏好的吃喝玩乐推荐,接收到自己最喜爱的信息推送;就是在出游时,可以更好地把握机票价格走势,选择最不拥堵的交通时段出行,为自己省钱、省时间……
正是因为大数据如此重要,建立政府数据共享机制,让信息与数据充分流动起来,让全社会都能在一个开放共享的平台上,掌握大数据,分析大数据,运用大数据,正在成为不少国家的普遍做法。2011年,巴西、印度尼西亚等八个国家就联合签署了《开放数据声明》,成立开放政府合作伙伴。而在中国,一些地方在大数据产业发展方面同样也有不少探索。比如贵州就紧抓大数据产业发展机遇,提出了“中国数谷”的概念,希望借助大数据产业,抢占产业发展先机,实现自身工业结构的快速更新。重庆同样先后推出了“云端计划”和“大数据行动计划”,为建设大数据时代的“智慧城市”提供了制度支撑。
可以说,作为最大的社会权威数据拥有者,政府开放大数据,打通社会“信息不对称”的鸿沟,推动大数据产业发展,不仅将带来产业之兴、经济之兴,促进产业转型升级,促进创业创新,也将进一步打破各个部门之间的信息壁垒,整合信息数据资源,让整个社会走出信息孤岛,从而提升社会运行、公共治理的效率,推动政府职能转变。
当然,数据开放也是一把双刃剑。数据开放背后既涉及到国家安全、商业机密,也关乎公民隐私。因此,在数据开放的过程中,如何确保政府数据开放与安全兼容,从而既能让全社会共享到大数据果实,又能保障公共数据的开放安全,更考验着公共管理者的智慧。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25