京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
浅析大数据对政府2.0的推进作用
1 大数据是信息革命的又一里程碑
1.1 大数据时代来临
大数据从狭义上讲,是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合;从广义上讲,是从各种类型的海量信息中快速获得有价值信息的能力,人类思维和决策的方式及方法将进入更高层次,有了大数据的这种能力,人类才能真正从“智能”走向“智慧”。
随着信息技术特别是信息通讯技术的发展,互联网、WEB2.0、社交网络、物联网、移动互联网、云计算等相继进入人们的日常工作和生活中,全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势,根据国际数据公司IDC发布的研究报告,2011年全球创建和复制的数据总量为1.8ZB(约1.8万亿GB),预计全球数据量大约每两年翻一番,到2020年全球将达到35ZB的数据信息量。如今,人在每分每秒产生的数据(包括位置、状态,见闻、言论等等)都能够被数字化并进入互联网,各类传感器可以应用到各个领域收集我们所需的数据,甚至能植入人体,新的互联网址协议IPv6可以标识如家用电器、远程照相机、汽车、传感器等,甚至可以细微到大海里的一颗沙子,数据库巨人JimGray预测,到2047年现实世界人、事、物的所有信息都将上网。前所未有的巨量数据信息正在聚集,人类步入大数据时代。
大数据时代,数据衡量度向纵深定义,我们有了TB(1TB=1024GB)、PB(1PB=1024TB)、EB(1EB=1024PB)、ZB(1ZB=1024EB)、YB(1YB=1024ZB)、BB(1BB=1024YB),数据规模蓬勃发展。同时,需要分析处理的数据类型也正在不断扩展,我们从传统的结构化数据(二维表数据)向越来越多原先无法用常规软件深化分析的非结构化数据扩展,如文本、图型、语音、视频等。随着互联网上各种应用不断涌现,诸如社交网络、电子商务、众包平台、位置服务等,非结构化信息的增长远快于结构化数据的增长。不断发展的信息技术和方法,使我们的视野、我们的能力进入更广更深的领域,就像人类有了天文望远镜我们能探知浩瀚的宇宙一样,如今我们已经进入能够探索和应用规模形态超常的“大数据原矿”的时代。
大数据代表着信息技术未来发展的战略走向,它将引发技术领域跨越式发展,是继互联网后的又一次信息革命。
1.2 大数据创造大价值
巨量数据正在成为一种资源,一种生产要素,渗透至各个领域,而拥有大数据能力,即善于聚合信息并有效利用数据,将会带来层出不穷的创新,从某种意义上说它代表着一种生产力,麦肯锡认为,“人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”
大数据将带来此起彼伏的IT技术革命。为解决日益增长的海量数据、数据多样性、数据处理时效性等问题,一定会在存储器、数据仓库、系统架构、人工智能、数据挖掘分析以及信息通讯等方面不断涌现突破性技术,当今世界IT巨头、IT敏锐的创新者们正努力耕耘在大数据技术领域,大数据将成为IT的主战场。
大数据将在各行各业引发各类创新模式。随着大数据的发展,行业渐进融合,以前认为不相关的行业通过大数据技术有了相通的渠道,沃尔玛通过数据挖掘将风马牛不相及的“啤酒与尿布”联系在一起,大数据将会产生新的生产模式、商业模式、管理模式,这些新模式对经济社会发展带来深刻影响。
大数据将给人们生活带来翻天覆地的变化。大数据技术进步将极大地惠及人们生活的方方面面,在家有智能管家帮助你美好生活;外出购物,商家会根据你的消费习惯将购物信息通过无线互联网推送给你;外出就餐,车载语音助手会帮你挑选餐厅并告诉你即时的周边情况和停车状况。衣食住行的便利将无处不在。
大数据将提升电子政务和政府社会治理的效率。大数据的包容性将打开政府各部门间、政府与市民间的边界,信息孤岛现象大幅消减,数据共享成为可能,政府各机构协同办公效率和为民办事效率提高,同时大数据将极大地提升政府社会治理能力和公共服务能力。
2 电子政务向政府2.0进阶
2.1 WEB2.0催生政府2.0
电子政务迄今为止经历了四个阶段:第一阶段是政府信息公开阶段,政府部门建立各自的门户网站,对政府信息进行分类并予以公开,提供及时准确的政务信息和公共服务事项的表格下载;第二阶段是业务办理的信息化阶段,政府部门对外服务和管理的事项实现在线处理,在信息系统和数据库的支撑下,实现业务办理信息化;第三阶段是纵向信息系统整合阶段,相同的上下级政府部门利用多级网络和中心数据库实现三级政府部门甚至四级政府部门的信息系统整合,构建统一的信息平台;第四阶段是水平的电子政务信息系统整合阶段,实现跨部门的政府信息资源共享和政务协同。电子政务发展的四阶段历程是从单向的政务信息传播,到在线服务,再到高效的政务办公,其关注的焦点是政府本身的电子政务建设。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10