京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代政府治理能力的提升_数据分析师
近年来,大数据如浪潮般席卷全球,并深度改变人们的生活、工作和思维方式。世界上越来越多的国家开始从战略层面认识大数据,在政府治理领域融入大数据思维和技术。在此背景下,我国政府也应顺应时代发展趋势,契合推进国家治理能力现代化的时代要求,充分利用大数据提升国家治理能力。
大数据时代政府治理能力面临的机遇和挑战
进入21世纪,世界上越来越多的国家开始重视和推进大数据的发展。英国2006年启动“数据权”运动,韩国2011年提出打造“首尔开放数据广场”,美国2012年启动“大数据研究和发展计划”,联合国2012年推出“数据脉动”计划,日本2013年正式公布以大数据为核心的新IT国家战略。我国也已开始推动大数据发展,政府、企业和科研院所正在进行多方位布局。对于政府治理而言,大数据时代在带来机遇的同时也充满挑战。
大数据为政府治理能力的提升带来了发展机遇。首先是为推动政府治理理念和模式的变化带来机遇。在政府治理领域,通过让海量、动态、多样的数据有效集成为有价值的信息资源,推动政府转变管理理念和治理模式,进而加快治理体系和治理能力现代化。其次是为推动政府治理决策精细化和科学化带来机遇。在大数据时代,互联网数据的价值随着海量积累而产生质变,能够对经济社会运行规律进行直观呈现,从而降低政府治理偏差概率,提高政府治理的精细化和科学化。再次是为推动政府治理提高效率和节约成本带来机遇。利用大数据,可以使政府治理所依据的数据资料更加全面,不同部门和机构之间的协调更加顺畅,进而有效提高工作效率,节约治理成本。
大数据对提升政府治理能力的重要性不言而喻,但在实际工作中具体运用大数据却任重而道远。现阶段,大数据在政府治理领域还未得到足够重视。我国政府部门目前几乎没有使用大数据技术,很多政府部门并未对大数据提升业务能力予以足够重视,大数据资源管理的思维尚未建立。大数据在政府治理中的技术运用尚在探索。随着我国信息化技术应用不断扩展,国家及企业层面产生了巨量大数据,但总体集成、掌握、整合、分析这些数据需要成熟的技术投入,目前如何利用大数据进行精细分析仍处于摸索阶段。大数据本身的管理还需要综合完善。如何管理大数据,我国各部门还缺乏统一标准,各部门的数据来源、数据架构、数据体系各自为政,不能有效整合,大大降低了数据的使用效率。
大数据时代政府治理能力提升策略
在政府治理理念中融入大数据思维。大数据的本质不在于“大”,而在于其蕴含的大数据思维,能够直观呈现数据背后的人类行为模式。运用大数据提升政府治理能力,需要把这种大数据思维融入政府治理理念,改变政府治理的理念向度、工作方式和决策思路。在大数据视域下,人们面对的是全体数据,这些数据呈现出混杂性的特征,数据之间不再是简单的因果关系,而是多重交合的相关关系。传统的政府治理理念往往是基于社会局部“现实”的抽象分析方法,依据一定方式选择样本数据,基于少部分人的需求来预判大多数人的行为模式和需求,这种治理理念必须要发生变革才能适应大数据时代的要求。这种变革就是把大数据思维的价值观和方法论融入政府治理理念中,将对基于稀缺数据的治理,转向覆盖更广泛、涉及更多人的大数据分析,从数据收集者转向数据分析者,从大数据中预测社会需求,预判社会问题,探索政府治理的多元、多层、多角度特征,提升政府治理能力。
把大数据技术运用于政府治理具体过程。大数据不仅是科学概念,更是一个实实在在的应用技术。在我国信息化水平最高的北上广等地,各级政府十分重视并大力推进大数据等现代技术在政府治理中的应用探索。但也应该看到,大数据的实际运用,需要较高的采集、存储、分析、整合、控制等技术,而目前政府治理过程中大数据技术的运用基本还处于初级阶段,亟待深入发展。要完善大数据基础设施建设。大数据基础设施是大数据技术应用的载体,决定了数据能否被有效收集、分析、挖掘和应用,因此,要加快完善大数据基础设施建设,为政府治理中大数据技术的应用提供基础和平台。要开展政府治理大数据技术应用示范工程。可以选择医疗、金融、食品安全等具有一定大数据基础的政府治理重点领域实施大数据技术应用示范工程,加强对政府治理其他领域大数据技术运用的带动和促进。此外,从技术角度而言,技术型企业更有大数据技术开发的经验,政府可与技术型企业合作,利用技术型企业的技术优势,共同开发政府治理领域的大数据运用技术。
整合大数据资源的数据标准和应用规则。大数据应用的前提,是海量数据信息的采集、更新、共享和融合。从政府层面来说,大数据可以整体利用原来分散在不同部门、行业、主体的数据,对其进行整合管理,为大数据的优化利用提供数据基础。但由于目前对这些数据资源本身的管理缺乏统一标准和应用规则,因此政府治理过程中数据资源的有效利用难以实现。要建立统一的元数据标准体系。建立统一的元数据标准体系,以及大数据生成、发展及发布的数据标准格式,便于数据的无缝隙统筹整合,使得原本散落在各部门的信息数据整合起来,打破信息孤岛状态,为政府治理建立基础。要制定完善的大数据应用规则。明确大数据采集和使用所涉及的包括数据隐私、准确性、可获取性、归档和保存等问题在内的应用规则,厘定信息使用权限和职责,确保数据依照规则规范使用。要重视大数据安全体系建设。大数据涉及政府数据公开,所以大数据的安全防护,需要有全新的模式,不仅要重视对大数据本身的安全保障,还要注重大数据平台的安全建设。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19