
大数据应用于民生的现状及未来
我国正在经历从网络大国蜕变成网络强国的过程,互联网时代最明显的一个特征就是绝大多数信息都是以数据的形式进行记录,可以说数据就是信息的载体,也是知识的来源,缺少数据的支持,我们的学术研究或者是政策的制定都会显得空洞无力,缺乏说服力。在这个“数据战略”时代,大数据技术开始被应用于各个行业领域。
我国作为世界第一人口大国,民生问题一直都是各级政府工作的重中之重,因为民生问题直接影响着人民群众的切身利益,是人民群众最关心的问题。如何有效的将大数据与民生福利相结合将是互联网时代下的一项重大议题。
“天地之大,黎元为先”,数据的应用看似“高大上”,但最重要的是以人为本,服务于民,离开了人去谈大数据是空洞的。中国作为世界上最大的发展中国家以及人口大国,有着巨大的民生服务需求,也存在着众多的民生问题需要解决,大数据技术的应用为这些问题的解决提供了一个全新的思路与方向。
深化大数据应用 已经成为惠民利民的必然选择
习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习时指出,要运用大数据促进保障和改善民生,大数据在保障和改善民生方面大有作为。
首先,大数据技术的应用能够加快民生服务的普惠化,大数据能够解释传统技术方式难以实现的关联关系,推动数据资源开放共享,促进社会事业数据的融合和资源的整合,从而优化提升民生服务,激发社会活力。从全球范围来看,运用大数据推动经济发展、改善民生综合服务是大势所趋,各国相继制定并且实施了大数据战略性文件,用以大力推动大数据发展与应用。从我国来看,党中央、国务院都高度重视大数据的发展与创新应用,特别是强调了大数据与民生领域的结合,加快大数据部署,深化大数据应用,已经成为了惠民利民的必然选择。
同时,大数据技术为解决民生问题提供了重要的支撑。通过民生大数据综合服务应用创新研究,能够促进政府数据对公共数据的开放共享、提升政府对公共数据的应用动力与能力,为政府、社会福利机构、民众提供教育、健康、出行、扶贫、环保、安全等各个方面的综合决策服务,有力的推动解决各种民生问题。
最后,大数据技术已经成为了保障和改善民生综合服务的必要条件。在社会高速发展的当下,相较以前,民生内涵更为丰富,社会民生问题也变得日益复杂和多样,这使得民生综合服务工作迫切需要引入新的技术,以适应时代的发展需要。大数据技术的应用为解决民生问题提供了新途径,通过推动民生大数据开放共享,促进数据融合和资源整合,深化民生大数据的挖掘与分析,将极大的改善民生问题,全面提升民生综合服务类型与质量。
国内外积极探索大数据在公共服务领域的应用模式
在民生公共服务大数据的应用方面,国外的学术界和政府管理部门近年来发起了一项“大数据社会福祉”(Big data for social
good)运动。该运动尝试将大数据技术与公共服务相结合,服务于改善民生,以数据驱动的方式应对现代社会中面临的一些复杂问题,增进社会福祉。
在政府层面,美日等大国都大力推广健康管理、在线教育等公共服务领域的大数据应用,并且成功运用大数据为医疗/教育等领域中的诸多问题提供了有力的支持;在研究层面,ACM、IEEE等国际学术联合体也设立了专题会议对大数据与公共服务的结合进行讨论。在社会层面,各大型企业、知名高校以及公益组织也都在积极探索大数据在公共服务方面的应用模式。
国内方面,我国政府部门高度重视大数据在民生领域的应用。自2012年以来相继出台了一系列政策支持大数据的发展与应用,国内厂商也积极开展大数据在教育、健康、扶贫、旅游以及公共安全等民生领域的研究和应用,并取得了很多的成果,“政务一体化平台”、“智慧社区”、“智慧旅游”、“天网系统”等大数据应用概念与成果已经开始为人们的日常生活提供便捷与保障。
服务民生 大数据技术应用还面临阻碍
可以看出,目前大数据技术在民生福利领域的应用研究取得了很多喜人的成果,也在不知不觉间慢慢改变着人们的生活。但是,大数据的应用不是一朝一夕的事,需要一个过程,尤其是我国的大数据技术起步较晚,很多设备以及相关人才储备都不完善。在解决民生问题时,大数据技术的应用还存在一定的问题。
首先,“数据孤岛”大量存在。由于目前我国的数据的采集、储存、处理、分析工作大多归属于政府或者专业的大数据公司,这就造成了数据的公开与共享程度较低,极大的降低了数据的利用率,非常不利于推动决策科学民主化、政务公开化、社会管理高效化等工作的展开。数据作为一种公共资源,不是独立存在的,尤其是各部门各行业之间的数据更是有着千丝万缕的联系,单一的数据能够挖掘的信息量有限,而数据与数据之间往往有着“1+1>2”的效果,只有消除了数据与数据之间的壁垒,实现了信息上的互通以及共享才能最大限度的实现对数据的利用,挖掘出更加准确与丰富的信息。
其次,专业人才储备数据量不足。我国的大数据技术起步较晚,很多地区的数据采集设备都很不完善,导致很多重要的数据信息都无法采集。同时,在利用大数据解决民生问题时,因对大数据技术的了解和认识还不全面,在技术的移植以及通用方面还存在一定的学科知识壁垒,导致了数据间融合度较低现象的出现,使其解决民生问题时应用面较狭窄,加之缺乏相关技术人才,使得与民生有关的大数据未能得到充分利用,无法体现大数据的真正价值。因此,要想更好的利用大数据解决民生问题,就需要硬件设施建设与人才队伍培养两方面双管齐下。
此外,大数据安全以及隐私保护的问题也是目前阻碍民生大数据应用发展的主要因素之一,这也是政府数据开放共享所必须要解决的问题。因为和民生相关的数据中往往涉及大量的居民个人隐私信息,极易造成个人信息的泄露,所以必须要加强对于数据的保护以及对敏感数据的脱敏脱密处理。未来随着大数据技术的成熟,需要将传统的信息安全防护手段与大数据技术进行深度融合,通过跨领域的技术协同,提升大数据环境下的数据安全与隐私保护能力,为民生大数据应用保驾护航。
大数据将引领我们走向全新时代
尽管大数据技术应用还面临诸多阻碍,但可以肯定的是,目前所存在的问题肯定会逐渐得到解决,比如贵阳市就在2017年5月发布了《政府数据共享开放(贵阳)总体解决方案》,提出了以“一网一目录一企五平台”为载体,构建全方位、立体化的政府数据共享开放管理体系的方案,这为政府数据的共享开放树立了典范,在打破数据壁垒,实现数据共享方面迈出了坚实的一步。
未来随着数据开放程度的不断提高,采集设备不断完善以及更多专业人才的加入,大数据在民生领域的应用将会更加广泛与深入。例如,在医疗方面,可以利用大数据技术对居民的健康信息进行数字建档,跟踪人们的健康状况,实现疾病的预警、防治以及药物的合理发放等工作;在就业方面,建立个人档案与职位需求库,按照个人的特长以及要求,对比职位的特点,实现人才与职位的科学匹配,最大化的减少人才浪费的情况;在教育方面,根据受教育者的学习兴趣以及水平,建立动态的知识库,了解受教育者的教育需求,优化教育方式,真正做到因材施教。
这些都是大数据在民生福利方面应用的发展方向与热点,可以预见的是,在不远的将来,这些技术将彻底的改变人们的日常生活。相信随着大数据在民生方面的普及,等待着我们的也一定是一个更加便捷,更加智能,更具活力与幸福感的全新时代。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01