京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代创新政府治理的新机遇_数据分析师
大数据不仅仅只是一次颠覆性的技术革命,更是一场思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革,尤其在政府治理领域,大数据带来了巨大的变革潜力和创新空间。
近年来,随着信息技术的飞速发展,各领域的数据量都在爆发式增长,尤其在云计算、物联网、移动互联网等it技术得到广泛应用之后,数据的增长实现了从量变到质变的转型,大数据如浪潮般席卷而来,人类社会进入大数据时代。大数据不仅仅只是一次颠覆性的技术革命,更是一场思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革,尤其在政府治理领域,大数据带来了巨大的变革潜力和创新空间。在“全面深化改革,推进国家治理体系和治理能力现代化”的时代背景下,应充分重视大数据在政府治理中的重要价值,牢牢抓住大数据为政府治理提供的创新机遇,切实提高各级政府部门的治理能力。
一、大数据为政府治理理念转型带来新机遇
治理理念的转型是提升政府治理能力的前提,理念的转型需要新文化、新思维的融入,大数据所蕴含的数据文化与数据思维恰好可以为治理理念转型提供突破口,基于大数据探索政府治理的多元、多层、多角度特征,最终实现以政府为主体的政府管制理念向以协同共治、公共服务为导向的政府治理理念的转型。在大数据时代,政府治理的依据不再是个人经验和长官意志,而是实实在在的数据,在过去深入群众、实地调研考察的基础上,系统采集的客观数据和实证分析的科学结果将成为最为重要的政府决策依据。“尊重事实、推崇理性、强调精确”的特征和“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的理念将成为政府治理理念转型的核心要义。
二、大数据为政府治理模式创新带来新机遇
大数据通过把数学算法运用于海量数据,从数据中寻找相关关系,通过这种相关性预测事情发生的可能性,这是大数据方法论的核心思想。此外,依托于大数据技术和平台,通过外包、众包等灵活的组织方式,可以推动政府治理的组织架构从科层、分割、封闭向开放、协同、合作转型,因此把大数据的方法和手段引入到政府治理领域,是实现政府治理模式创新的有效路径。基于上述方法论,大数据为政府治理模式创新带来的新机遇主要包括:从粗放式管理到精细化治理、从单兵作战型管理到协作共享型治理、从被动响应型管理到主动预见型治理、从电子政务管理到政府2.0治理、从风险隐蔽型管理到风险防范型治理,最终实现全面数据驱动的治理模式创新。
三、大数据为政府决策科学化带来新机遇
随着公共事务的日益复杂,仅凭个人感知已经很难全面了解所有正在发生的事情并做出正确判断,政府部门想要提高决策的科学性,就需要把大数据思维与技术运用到政府治理与决策中,依靠大规模数据的收集来直观呈现经济社会运行规律,通过相应的数据挖掘来辅助政府部门进行科学决策。大数据为政府决策科学化带来的机遇主要体现在两个方面:首先,在决策的制定阶段,大数据背景下,政府决策不再是个别领导干部“拍脑袋”做出的,而是通过“用数据说话”,让听得见炮火的人(数据)做出决策,这样的政府决策是在对客观数据进行科学分析、充分了解客观现实的基础上做出的,这样大大提高了决策的精准性、适用性和科学化水平;其次,在决策实施效果的跟踪反馈阶段,通过物联网和社交网络的普及,大量的客观数据能够快速汇集给决策者,通过这些数据对决策的实施过程和效果进行实时监控,能够更全面地掌握决策的实施效果和下一步的改进方向。
四、大数据为政府服务效能提升带来新机遇
提升政府服务效能是政府治理能力提升的重要支撑,也是大数据背景下服务型政府建设的关键所在,在政府治理的范畴下,提升政府服务效能主要包括政府部门行政审批的效率提升和公共服务产品的质量提高两个方面。在提升行政审批效率方面,大数据可以打通各个政府部门的信息孤岛,打破各部门数据的条块分割,通过构建统一的政府行政审批云平台,让数据为老百姓“跑腿办事”,省去了“跑断腿、磨破嘴,办事跑十几个部门,盖几十个公章”的苦恼和无奈,这样既提高了行政审批效率,又节约了政府开支。在提高公共服务产品质量方面,大数据通过对公共服务产品数据和服务对象数据的挖掘、分析,提升公共服务产品供给的精准化、分层化、个性化;通过公共数据的开放和兼容,让公众参与到公共服务产品设计、提供和监督等各个环节,实现公共服务产品质量的提高。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22