京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13