
大数据时代,政府要领跑
广泛采集数据、综合处理数据,实现公共服务的技术创新、管理创新和模式创新,这是大数据时代的必然选择大数据时代,政府如何提升服务能力与治理水平?这样的探索无疑有着重要意义。
2013年被国外媒体称为“大数据元年”,这一概念迅速成为热词。联合国的一份研究报告显示,全球的数据存量在2010年已有1200艾字节(EB),并将以40%的年增长率继续递增。而仅仅是1艾字节,就相当于13亿中国人人手一本500页的书加起来的信息量。难怪有人说,数据将成为一切组织运行的基本要素,其战略意义甚至将超过土地、人力、技术和资本。
政府部门在数据占有方面,无疑具有天然的优势。有专门的统计部门、干部队伍进行相关工作,有人口普查、经济普查一类的信息资料,日常工作中也积累了大量与社会经济生活息息相关的数据。从大数据的角度看来,那些沉睡在档案袋、文件夹中的数据,有着无比巨大的价值,能产生惊人的效用。比如,某导航公司将上海公开的2万多条地理位置信息用于地图编制与更新,服务了上亿用户。北京也结合政务数据和社会力量,开发出“游北京”和“爱健康”两个程序,提供餐饮旅游和卫生保健指南。
遗憾的是,很多数据还在沉睡。一些政府部门,或是缺乏看深一层的眼界,没有“大数据思维”,把自己掌握的丰富信息锁在柜中、束之高阁;或是缺乏迈开步子的勇气,摆脱不了“数据小农意识”,动辄以保密和隐私说事;还有少数人把政务数据当做秘而不宣的资源,甚至出现过倒卖个人数据的案例。这些都极大妨碍了政府在大数据时代保障公众知情权、提高自身服务能力的步伐。
在新加坡,智能交通综合信息管理平台通过准确预测交通流速和流量,显着提升了高峰时段车辆的通行效率。这个例子说明,政府领跑大数据时代,公开数据还只是第一步。大数据不仅是技术变革,更是一场社会变革,必然伴随公共管理与公共服务领域的变革。很大程度上,大数据就是政府治理现代化的一条技术路径,具有催生管理革命的效果,也必将给政府职能转变和机构改革带来新的气象。
比如,购买一套住房需要填报十几张表格,一些表格1/3以上的内容是重复的,完全可以利用政府拥有的基础数据自动生成;比如,“北漂”小伙儿为办护照返乡6次补开5张证明,如果实现了综合数据联网,完全可以由政府部门内部调取,不必让老百姓急断肠、跑断腿。广泛采集数据、综合处理数据,实现政府公共服务的技术创新、管理创新和服务模式创新,这是大数据时代的必然选择。
党的十八届三中全会提出推进国家治理体系和治理能力现代化,如何实现?不断开拓治理资源、创新治理手段,无疑是重要内容。大数据时代到来,我们正该把握住这一时代潮流,将大数据运用到经济、社会运行的方方面面,在领跑中彰显以人为本的执政理念、与时俱进的执政风格和改革创新的执政品质。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11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