
让大数据发挥精准治理效益
大数据开启了一场生活、工作与思维的大变革。对各级政府而言,用好大数据思维,才能解决拍脑门、靠经验、一言堂式决策等顽疾,实现执政理念的升级;才能推进“互联网+政务服务”走向深入,实现“让信息多跑路,让群众少跑腿”;才能让“沉睡的数字”发挥更精准的治理效益,实现精准服务、精准管理、精准决策。
思想是行动的先导。大数据思维能否用起来,首先要看治理者的执政理念有没有更新。各级领导干部尤须学会用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新,用大数据思维倒逼科学决策。凡是上会讨论的事项,都要先捋一捋:这项决策有多少数据支撑?有哪些指标能追踪绩效?有哪些数据可以共享?当大数据思维成为一种习惯,就能发现社会治理迷雾中的诸多内在规律,从而找准难题症结,明晰破题路径。
群众最关心的问题,就是社会治理的关键。就“互联网+政务服务”工作而言,彻底消除条块不畅、信息孤岛等壁垒,实现一窗受理、一网通办是群众需求的“痛点”。在这个问题上,笔者在实际探索中感到,建设街道级大数据中心具有相当必要性。通过在街道大数据中心“一站式”受理政务服务网上的诸多为民办事业务,大幅压缩了居民提供证照环节、提供数据项目数量、业务受理时间等等。同时,街道的街巷长还可以依据数据系统提醒,为辖区居民及时办送老年证等“四卡三券”,实现“送政上门”,优化公共服务的“最后一米”。这样的点滴细节均依托于数据的精细化,也让居民的获得感越来越强。
城市管理如何像绣花一样精细起来,如何精准投放有限的公共服务资源,如何灵活应对各类突发事件……随着城市的转型发展,治理者必须直面这些难题,探索出一条适应城市发展规律的社会治理新路。基于大数据思维的社会治理,能够将地理信息、城市管理、综合治理、行政业务、公共服务、视频图像、互联网政民互动信息等方方面面的数据汇聚起来,在量化、关联、分析的基础上,为治理者全面掌握基础情况、做出前瞻预测、准备应急预案提供有效支撑,让精准服务、精准管理、精准决策成为可能。
大数据代表着新的努力方向,是基层政府推进治理现代化不可或缺的力量。用好大数据思维,实现“人在干、数在转、云在算”,运用数据创造更大的公共价值,理应成为治理者践行创新发展理念的生动实践。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10