京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据助推地方政府治理能力提升
地方治理是国家治理的重要组成部分。如何提升地方政府治理能力,是当前亟须探索的重大课题。大数据为国家治理提供了有力的技术支持,正在改变传统治理的思维模式和运作方式,为地方政府提升治理能力、实现精细化治理开辟了新途径。
大数据解决了社会主体参与地方治理的技术难题。国家治理理论认为,公共事务管理与公共产品供给不仅仅是政府的事情,企业、社会组织和公民个人也要以主体身份参与其中。但在信息技术落后的时代,这样的理想状态面临诸多制约,很难完全实现。大数据突破了时空限制,以极低的成本拉近了各方沟通的距离,拓宽了民主协商的渠道,为民意表达、信息公开、意见反馈等提供了技术支撑,为社会主体参与社会治理提供了有效平台,使地方政府能够直接而有效地回应公众意见和社会需求。
大数据改变了地方政府传统管理结构和方式。传统政府管理结构是在相对封闭的环境下,由政府集中行使管理权,强调横向分工协作、纵向等级管理,被管理者往往处于被动接受一方。运用大数据,可以建立各级地方政府及其部门合作联动的信息平台,大大简化繁琐的行政指令传递过程,使政府部门治理结构更加扁平化。目前,在大数据支持下纵横交错、多方参与的协商治理结构和治理方式已初现端倪,各社会主体可以更多参与公共事务管理与决策,共同推动政府治理方式变革。
大数据提升了地方政府精细化社会治理能力。通过深度挖掘文字、数据、图表、图片、视频等结构化或非结构化数据,收集关于治理对象的内容、状态、位置、属性等多种相关信息,然后对这些事实和数据细节进行量化分析,可以使社会治理从定性走向定量,为解决社会治安、卫生医疗、交通安全等公共领域的问题提供更加精细、高效的途径。
2015年,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,系统部署大数据发展工作,提出加快政府数据开放共享、推动资源整合、提升治理能力。地方政府应充分估计大数据给社会治理带来的变革与影响,积极采取应对措施,切实提升治理能力。
更新治理理念。当前,以大数据加强和改善地方治理,障碍主要不在技术层面,而是意识与理念问题。地方政府应彻底摆脱政府全能主义的传统管理理念,坚持以人为本,加强和创新社会治理;将开放大数据与贯彻落实党的群众路线结合起来,整合各类数据资源,从服务型政府理念出发,在保证国家安全、保护商业秘密、保障个人隐私的基础上,实现数据的开放共享,推进各系统数据互联互通,推动治理能力全面提升。
创新治理结构和方式。建立基于大数据的决策机制,既能有效解决实际问题,又能预测社会需求,进而探索出更加科学的治理结构和方式。为此,应搭建广泛深入了解社情民意的大数据窗口,及时公开地方政府信息,及时反馈群众意见,并进行有效处理;加强信息资源深度挖掘与收集,建立跨层级、跨部门的数据信息资源整合、共享机制,消除“信息孤岛”现象,提高地方政府治理效能。通过创新公共治理结构与公共服务体系,可以使公众有效参与公共产品从设计到供给的全过程。
加快大数据核心技术的突破与应用。近年来,我国数据技术快速发展,但数据服务器、存储设备、数据库管理系统等核心技术和关键设备依然依赖国外企业。应加大数据技术研发投入,努力实现核心技术自主可控。加快数据基础设施建设,运用物联网、云计算等新一代信息技术,实现全面透彻的感知、宽带泛在的互联、智能融合的应用,推动以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的可持续创新,打造智慧城市和智慧政府。加强大数据专业人才培养,为大数据在各个领域的应用提供人力资源支持。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05