京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据思维推进社会治理精准化
随着互联网特别是移动互联网发展,社会治理模式正在从单向管理转向双向互动,从线下转向线上线下融合,从单纯的政府监管向更加注重社会协同治理转变。“三个转变”凸显了“互联网+”形势下社会治理的新思路和基本方向。国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》也提出,推动大数据发展和应用,打造精准治理、多方协作的社会治理新模式。因此,我们要深刻认识大数据在社会治理中的作用,不断强化大数据思维,重视大数据的作用,利用大数据扁平化、交互式、快捷性的优势,推进社会治理精准化。
随着信息技术与经济社会的交汇融合,大数据已经成为信息时代的基础资源,能有效集成国家经济、政治、文化、社会、生态等方面的信息资源。在社会治理中充分运用大数据分析提供的规律性结论,不仅有利于形成系统完备、科学规范、运行有效的治理体系,而且还能为社会治理提供决策支撑。
新挑战、新机遇
当前,我国经济社会发展进入新常态,社会治理面临新挑战和新机遇。
从挑战方面看,工业化、城镇化、信息化加速推进,城乡发展不平衡、区域发展不协调问题较为突出,大量“单位人”转变为“社会人”,大量常住人口变成流动人口,社会结构和利益格局发生深刻变化,传统的治理模式面临严峻挑战。与此同时,群众需求也随着物质生活条件逐步改善,特别是互联网、大数据广泛运用,人民群众对政务服务、民生保障的需求呈现出个性化、多样化的新特点,对服务的体验感、参与感、精准化提出更高要求。社会治理面临一些全新课题。
从机遇方面看,创新社会治理,是我国应对社会转型、化解社会矛盾、协调利益关系所面临的一项重大战略任务。针对目前社会治理领域普遍存在的一些问题,大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享,成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段,为转型期的社会治理带来了新机遇。未来,基于大数据的科学决策、精细管理、精准服务将成为常态,将大大推动社会治理模式进步,推进法治政府、创新政府、廉洁政府、智慧政府和服务型政府建设。
从国际视野看,美国、欧盟、日本等发达国家已经布局大数据战略,他们利用大数据形成新的经济增长业态和板块,更为重要的是,他们开始从战略层面认识大数据,在社会治理领域融入大数据思维,利用大数据技术系统逐步改造传统国家治理手段和治理体系。我们也要顺应时代发展趋势,充分利用大数据提升社会治理水平。
社会治理精准化
当前和今后一个时期,用大数据思维推进社会治理精准化,要在以下三方面下功夫:
完善大数据基础设施建设是基础。大数据时代,社会治理所需的数据和信息迅速增长,各项社会建设工作的开展、各种社会治理方式的创新和各种公共服务的提供都需要大量的基础数据与信息。如果没有掌握大量的基础数据与信息或者掌握的信息与数据不及时更新,决策者就难以真正及时了解社会的各种需求,也无法规划和选择合理的提供服务的路径与方式。因此,应建立全面覆盖、动态跟踪、指标齐全的社会治理基础信息平台,以人口基础信息为核心,借助居住信息系统、就业登记信息系统和房屋出租管理系统,整合违法犯罪信息、网络舆情信息、公共卫生信息、环境状况信息、劳资关系信息、突发事件信息等多种信息源和社会统计资源,提高新形势下社会治理信息化水平。
数据安全与数据深度应用是关键。技术往往是一把双刃剑。大数据的收集和使用可能涉及国家信息安全和公民隐私等,需要在立法层面明确大数据采集和使用的原则。要权衡数据开放与个人隐私和商业秘密保护、国家信息安全与社会数据需求之间的关系,制定严格规范的数据采集、储存、处理、推送和应用流程。要在技术上通过信息系统的软硬件投入来保障信息安全。大数据平台本身的安全性也应引起重视,需要国家相关部门制定大数据技术标准和运营规范,重视大数据及信息安全体系建设,加强对重点领域敏感数据的监管。要充分重视数据和信息在采集、应用过程中的制度建设。需要注意的是,数据的应用开放共享必须有边界、有规则、有步骤,并根据相关法律和约定对开放对象数据使用情况进行监管,从而实现数据开放需求、隐私保护需求和安全保障需求之间的平衡。数据的开放和流动、使用和共享,能进一步降低治理成本、提高治理效率,从而进一步提升治理的效能。
转变政府职能是保障。大数据时代社会治理方式创新必须转变政府职能,建设服务型政府,充分运用大数据系统,提升政府便民服务水平,提高政府行政管理效能。随着信息技术的发展,每个社会成员均可利用信息化手段表达自己的意愿和看法,形成海量的“微数据”和“微事件”。决策者往往要对海量的实时数据进行掌握和挖掘,将分散的小概率事件有序关联起来,突破“信息孤岛”限制,排除各种垃圾信息的误导和干扰,把握数据中蕴含的规律性、倾向性问题,提高公共决策的科学化水平,更好地回应公众关切,满足公众需求和期待。如,可以借助热力图直观显示不同区域居民需求的分布情况,便于掌握居民诉求的变化;也可以单位时间内的出现频率为依据,通过主动搜索等方式追踪热词,进而确定社会热点问题,实现将大数据分析、追踪、预测的成果转化为决策者的重要参考,及时发现、预防和控制社会事件的发生,等等。与此同时,通过全面联网,充分调动各方面积极性,在及时解决居民生活和工作难题的同时,推进社会主体积极参与社会治理。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22