京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据 大政务_数据分析师
政府信息化方面,美国、日本、韩国、新加坡,以及一些欧洲国家,已经早于我们做了很多的实践和尝试。
1993年日本政府开始研究政府信息化和开放的计划,1994年把整个的信息化战略分成了三个阶段、横跨二十年来实施,2015年是最后一年。从战略实施来讲,顶层设计是日本的大数据战略能够快速有效实施很重要的一个原因。日本的大数据由日本内阁和总务省ICT基本战略委员会牵头,渗透到日本的各个部门、各个行业。
日本大数据在实施过程中有三个特点:第一,数据开放。政府牵头,各个企业、各个产业相关的角色都参与进来,大家共同来推进数据的开放和应用。第二,数据流通。开放是一个静态的过程,数据流通指的是整个数据在国家系统里流通,构建了一个生态,渗透到国民经济和社会的方方面面。第三,创新应用。数据开放要设计很多的商业模式,应用到各个领域,包括交通、医疗、教育、民生。政府和社会各界都参与进来,有持续的盈利模式,可以持续运行下去。
日本的过程分三个阶段:第一,e-Japan,要使日本全国各个地方的民众都能够上网;第二,u-Japan,实现了无处不在,所有的信息都能够采集上来。第三,i-Japan,数据流通,产生很多的创新应用,渗透到国民经济中,不光服务政府本身,还要服务整个经济社会,推动经济的发展。
作者05到08年在日本工作,是u-Japan的实施人之一,经历了u-Japan的整个过程。第一,战略目标明确,就是实现任何时间、任何地点、无处不在,无时不有。任何一个角落都能够实现信息覆盖。2008年日本实现了99%的无处不在的信息覆盖。第二,总务省牵头,各级地方政府、各个行业代表,相关产业链的企业都加入,共同制订从基础设施到数据搜集、到上层应用的标准,运行效率非常高。第三,因地制宜、因人制宜。有一个城市叫岭南,经济和文化比较发达,信息化建设在日本属于中上水平,文化很深远,被称为小京都。它需要的应用,一是服务于民生,提升生活的便利性,包括公共交通、公共医疗。二是服务于经济,促进文化旅游。三是建立了一个通道,政府直接把公共信息发布到每一个人、每一个家庭。另外一个城市叫敦赫,是剩下的1%。自然环境非常恶劣,常年有雪,经常封路。它要解决的是基础设施、自然灾害预告和教育。我们针对不同城市的特点,设计u-Japan方案。
现在日本已进入到i-Japan的最后一年。i-Japan阶段的目标是让数字信息技术像空气和水一样融入到每一个角落,向经济技术渗透,助力日本经济发展。这个阶段更注重应用,不光应用到老百姓,还应用到企业、经济,最后实现高度信息化社会。
日本的经验说明,顶层设计、分阶段实施目标战略、数据流通渗透形成生态以及持续的商业模式使信息化的工作持续的运行都很重要。然而日本也有一些弊端,受岛国文化的影响是自成体系且封闭,标准也是自成体系,没办法在全球推广。
美国也是1993年克林顿政府开始,倡导政府信息化、政府信息公开。2012年奥巴马提出大数据战略以后,把这个战略推向高潮。美国顶层设计由白宫直接牵头,各个部委参与到计划中,分阶段实施。美国和日本的战略相比有几个可以借鉴的地方:
第一,美国非常重视大数据立法。什么样的数据要开放,什么样的信息是自由的,有很多立法。第二,更注重数据标准,不光应用于自己国家,还推广到全球,提升了美国在大数据领域的影响力。我们可以依托现在的一带一路战略,制订一套标准,至少在一带一路国家推广我们的标准,增强产业影响力和国家影响力。第三,企业参与,美国比日本的企业参与更多。惠普、IBM、谷歌等等企业都参与到了政府的大数据战略里面。不光促进了政府的发展,还促进了大数据产业的发展,美国在这三点上做的比日本更好一些。
美国和日本相对来说走的比较靠前,现在整个产业信息化程度已经非常高。其他国家,包括韩国、新加坡、法国跟中国基本上是相同水平,我们加速发展,有理由做的更好。
我们需要从各国大数据战略中学习其顶层战略、政企结合以及大数据应用。然而,数据孤岛如何打破,技术平台如何打通、在数据开放和隐私立法的权衡,以及大数据不光应用到企业,还要应用到政府的决策管理中都是我们现在面临的挑战。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 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 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 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。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21