京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据应用如何爬坡过坎 专家建议:避免盲目跟风
近年来,大数据在辅助政府决策、社会治理等方面发挥了诸多作用。大数据发展日新月异,要推动实施国家大数据战略,让大数据更好服务我国经济社会发展和人民生活改善,还有哪些问题亟待解决?用大数据提升国家治理能力,有哪些误区需要警惕?北京理工大学副校长、中国科学院院士梅宏,清华大学国家治理研究院执行院长、教授孟庆国接受本报专访。
大数据是提升治理能力的“富矿”,目前仍在初级应用阶段
记者:当今世界,信息技术创新日新月异,数字化、网络化、智能化深入发展,大数据应用目前处于何种发展阶段?如何理解大数据驱动国家治理能力现代化?
梅宏:大数据本质上是多个信息系统产生的数据汇聚、碰撞、融合,随着信息化进入以大数据为表征的新阶段,即以数据的深度挖掘与融合应用为特征的智能化阶段,大数据的价值和意义凸显,特别是在提升国家治理能力方面,人们寄予较高期待。但从全球范围看,大数据应用还处于初级阶段。大数据在国家治理应用中仍面临许多现实难题,在政府管理和服务民生方面有很大进步空间,例如信息系统的互联互通和数据共享问题、应用导向的数据融合分析和深度挖掘问题、信息系统的数据处理能力问题等。
孟庆国:大数据驱动国家治理能力现代化可以从三个方面来理解:一是大数据能够提升政府决策能力和治理水平,促进简政放权、“放管服”改革,实现决策科学化、管理精准化、服务智能化。二是大数据能够促进保障和改善社会民生。将大数据应用到教育、医疗、就业、住房、交通等领域,能够进一步强化民生服务的均等化、普惠化、便捷化、个性化。三是大数据能够推动社会治理模式创新。利用大数据可以综合分析社会风险因素,提高对风险因素的感知与防范能力,有利于完善党委领导、政府负责、社会协同、公众参与、法治保障的社会治理体制。
对于推进国家治理体系和治理能力现代化而言,大数据是一个“富矿”。这主要体现在“横”和“纵”两大方面。“横”的方面,体现在内容上:大数据作为国家治理的基础资源,其“富矿”功能体现在国家经济、政治、文化、社会、生态等方方面面的海量数据信息资源上。对这些“富矿”资源进行有效整合和集成,就能够为国家治理现代化提供基础数据和决策支撑。“纵”的方面,体现在过程上:推进国家治理现代化,要统筹好国家治理现代化的目标,大数据可以有效整合和集成这些过程和要素的数据信息,通过对于海量数据的处理,助力找到国家治理现代化的最优路径和战略选择。
信息孤岛的形成有技术、利益、法规等多方面原因
记者:针对国家治理能力提升,大数据应用存在哪些障碍?这些问题的原因有哪些?
梅宏:信息孤岛是我国政府数据共享开放与应用的首要障碍。信息孤岛的产生原因很多,从技术层面看,信息系统的建设均是自底向上的发展模式,容易形成多个独立模块或独立系统,而且由于技术更新换代快,也会导致新旧系统之间无法互通互联;从业务层面看,数据在很多场景下意味着权力,对于掌握数据的一些部门来说,交出数据就有可能失去业务管辖权,导致很多部门缺乏共享数据的内生动力;从法规层面看,现有的法律法规并没有明确界定哪些数据可共享、哪些不可共享,导致有的部门不敢共享也不知道该共享哪些数据。部门利益、法规缺位、技术因素,三方面导致很多业务部门不愿、不敢、不会共享数据。
记者:如何能突破信息壁垒,推进数据开放、共享和流通?
梅宏:解决信息孤岛问题有两种途径,类似于“新区”建设和“旧城”改造。一是重新规划和从头建设,针对新需求,采用新技术,建设新系统,绕开或者推倒了原有信息孤岛,自然也就不存在原有系统的互联互通问题。但是,这种建设途径周期长、成本高,对规划能力与前瞻性要求高,而且,随着需求和技术的变化,“新区”终究会成为“旧城”,新的互联互通需求又会产生。
对旧系统改造集成是解决信息孤岛问题的第二种途径,我们探索了一种技术方案,尝试用软件定义的方式来实现数据的开放和共享,通过以“黑盒”方式智能学习一个孤岛系统的内部状态和内部行为,重建其运行时体系结构,构建数据访问接口,不需要直接开放后台的系统和数据,也不需要二次开发工作,甚至不需要原开发商的参与,实现对已有数据资源的读取和修改。
此前我们用了一个月的时间在贵阳做了一次全贵阳市的数据开放共享,完成了全市50多家单位300多个系统2000多个功能项目的梳理,形成了1000多个数据访问接口和对应的数据目录,这些数据目录都是可以访问的、活化的数据资源。
数据中心建设应做好顶层规划,因地制宜并以应用需求为导向
记者:用好大数据应避免哪些误区?
梅宏:政务数据共享体系不宜一味追求物理集中,可逻辑互联先行,物理集中跟进,设定好应用场景。比如:数据应用部门提需求,数据拥有部门做响应,交换平台管理部门保流转。要实现这种场景的有效运行,应当由上级部门建立统一的数据共享交换管理机构,并将原有的由下级部门上交数据模式改为由上级部门基于接口的提取数据模式。
在发展过程中,很多地区过于注重数据中心等基础设施投入,因地制宜和应用需求导向不够,可能导致重复建设、资源浪费。数据中心建设应该做好顶层规划和示范引导,积极谋划,审慎推进。此外,在使用大数据的过程中,防止“唯数据论”。数据共享应当是以支持政府业务的融合和流程再造为目的,数据背后的管理部门需要进一步改进服务。
孟庆国:目前大数据应用有三个误区需要注意:一是以“发展”之名盲目跟风。各地区、部门搞大数据一定要结合实际,考虑现实基础和条件。二是以“创新”之名不求实际,任何事情的发展都不能一步到位,应求真务实地发展。三是以“改革”之名而“旧瓶装新酒”。如以发展大数据之名,大搞重复建设,名为信息工程的“更新换代”,实为换汤不换药。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19