
如何解决政府大数据躺在档案柜里“睡大觉”
政府大数据应用效率低 应重视和认知几个问题
近日,第十二届全国政协第三次会议和第十二届全国人大第三次会议正在北京召开中。会上,来自全国各地的代表委员们共商国家大事,热议民生问题,总结过去,规划未来。今年两会两会上,有几个十分引人关注的问题,大数据就是其中一个。
第十二届全国人大代表孙丕恕在会上指出,“随着电子政务建设的不断发展,各级政府积累了大量与公众生产生活息息相关的数据,并成为社会上最大的数据保有者,掌握着全社会信息资源的80%,其中包括3000余个数据库。”而事实上,我国政府大数据利用状况却极不理想,很多政府数据躺在相关部门的档案柜里“睡大觉”。
坚持不懈地呼吁源自一种紧迫感。“西方主要发达国家都将其政府数据开放作为国家战略推动,借助政府数据开放,美国的医疗服务业节省3000亿美元,制造业在产品开发、组装等环节节省50%的成本。”孙丕恕说,目前,上海、北京、青岛等地先后出台了数据开放相关政策,搭建了政府数据开放平台,但也存在一系列问题。
他认为,这些问题集中表现在缺乏顶层设计和统筹规划、推动措施,很多政府部门担心增加工作负担,甚至顾忌数据披露会暴露管理中的不足,因而主动性不强;相关数据安全、隐私保护法律不健全,缺乏统一数据开放标准,地方政府和垂直系统各自为战,造成新的“开放的数据孤岛”。
“在国外,数据开放的工作都有明确的部门来负责,有效推动了这项工作的进展。例如,美国的data.gov是由美国总务管理局(General Services Administration)负责管理,并持续改进该网站。美国行政管理和预算局(Officeof Managementand Budget)负责设计网站的结构与规划。”孙丕恕建议,我国政府数据公开应明确组织机构,制定行动规划,研究制定政府数据开发目录和格式标准,“书同文、车同轨”。
从建设步骤和开放范围来看,他建议按照先易后难、分步实施的原则,逐步在全国分领域、分区域实施。“建议选择试点区域,推动相关部门首先整理社会关注度高,与居民生活、公共服务、社会环境和环境保护等方面相关的数据,例如气象、交通、旅游、物价等部门所掌握的基础数据、业务类数据、管理类数据、统计类数据等。”
除了唤醒“沉睡”的政府数据,在孙丕恕看来,当前应该积极推进金融、电商、公共事业等大型企业数据的开放共享,在信用体系建设方面用好大数据。
“目前,金融信用信息基础数据库已经为1859.6万户企业和其他组织及8.2亿自然人建立了信用档案,这些数据第三方机构很难获得。”孙丕恕说,当前央行征信也在逐步建立信用的共享机制,但大部分局限于金融机构内部,没有有效地向社会开放。电信运营商、水电煤等公共事业机构内也积累了多年的业务数据,互联网公司则收集了大量的用户和企业信用数据,这些公司基于商业利益等不将数据开放,而是基于自有的局部数据开展征信服务业务。“目前,个人征信市场已向民营企业开放,大企业间也在积极谋求数据获取和数据共享的路径,如建立数据开放平台引入或交换第三方数据,但这些都缺乏明确的规范和政策,这一领域的数据壁垒问题亟需解决。”
政府大数据应用,应重视和认识的几个问题:
一是国家优先发展战略。大数据应用领先国家的所有大数据项目,都具有国家优先发展的相关目标(比如数据的开放和已获得,公民更好参与公共事务)。对大数据应用的主要关注点集中于安全、速度、交互性、分析能力,和缺少胜任的专业人员。然而,每个国家的政府基于其独有的环境,有自身的优势、机会和威胁。
二是分析机构。对于跨部门的数据,管理和综合数据需要一个自上而下的统筹。政府应建立一个大数据控制中心以综合各部门既有数据的数据库,包括结构化和非结构化的。此外,政府还需要建立一个先进的分析机构负责开发战略,处理大数据如何通过新技术平台进行管理和分析,如何招募到熟练的从业人员。
三是实时分析。政府需要管理即时更新的大数据,并进行实时分析,同时保护个人信息安全,还需要探索的新技术平台(比如云计算,先进分析和安全技术)。相当多的政府数据在性质上是全球化的,而且能够被用于预防和解决全球事务,因此必须开展全球合作。
四是国际化。各国政府间努力集成和共享地球观测数据。全球地球观测系统,是一个全球性的公共基础设施,产生了综合的、接近实时性的环境数据,目的是为全球使用者和决策制定者提供信息以供分析。政府也需要共享与安全威胁、诈骗和非法活动相关的数据。这种大数据需求不仅需要转换技术,还需要国际化的协作去共享和综合数据。
五是ICT专业公司。政府应该与ICT专业公司合作。例如,亚马逊AWS关联很多公共数据集,包括日本、美国人口调查数据和许多基因组及医疗数据库。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-19偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12