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
在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21