京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据对于电子政务效率提高的体现
继云计算、物联网之后,大数据已经成为IT产业的又一次颠覆性技术变革,对国家治理方式、决策、组织和业务流程、提供公共服务的方式等都将产生巨大的影响。而伴随着互联网、云计算、物联网等信息技术的迅猛发展,大量数据的收集、储存、分析、处理及其应用变得更加方便,政府或公众的决策行为将逐渐基于数据和分析而做出。大数据时代的倒,让电子政务变得更加高效、快捷。
大数据创造大价值
具体而言,依托大数据的发展,有利于节约政府投资、加强市场监管,从而提高政府决策能力、提升公共服务能力,实现区域化管理。利用大数据整合信息,将工商、国税、地税、质监等部门所收集的企业基础信息进行共享和比对,通过分析,可以发现监管漏洞,提高执法水平,达到促进财税增收、提高市场监管水平的目的。
建设大数据中心,加强政务数据的获取、组织、分析、决策,通过云计算技术实现大数据对政务信息资源的统一管理,依据法律法规和各部门的需求进行政务资源的开发和利用,可以提高设备资源利用率、避免重复建设、降低维护成本。大数据也将进一步提高决策的效率,提高政府决策的科学性和精准性,提高政府预测预警能力以及应急响应能力,节约决策的成本。
基于城市网格化的管理需要一个统一协调的管理信息整合,各类基础资源和信息都应该是共享的,大数据可以实现这一点。通过充分利用大数据的各类资源,发挥城市网格化管理效用,达到最大程度的共享应用,以提升城市和社区的服务质量、提高服务能力、加强服务管理,创建服务型社会,使城市管理工作和社区服务水平迈上更高的台阶。
有了大数据的强有力支持,还能逐步实现立体化、多层次、全方位的电子政务公共服务体系,推进信息公开,促进网上办事实时受理、部门协同办理、反馈网上统一查询等服务功能,加快推进智能化电子政务服务和移动政务服务新模式的初步应用,不断拓展个性化服务,进一步增强政府与社会、老百姓直接的双向互动、同步交流。
大数据有力助推大建设
目前,我国基于大数据的信息共享建设已经初步取得一定的成效,但就总体而言,跨部门的信息资源利用系统仍局限在小部分的政府业务范围,而且应用的深度和广度还远远不够,不能满足当今社会发展的要求。我们需要顺应大数据这个趋势,建设基于大数据的网上办事大厅、交换共享平台、社会诚信体系、容灾备份体系和公开平台,建立政务云计算平台,积极推进电子政务建设。
统筹建设省、市、县三级大数据交换共享平台,完善交换共享平台的覆盖范围,打通信息横向和纵向的共享渠道,推进跨地区、跨部门信息资源共享和业务协同。同时,完善全省政务信息资源目录体系,制定全省政务信息资源共享目录和数据标准,强化对各类信息资源的整合,为省、市、县各政府深化电子政务应用提供跨层级、跨部门的数据支撑。建立数据中心之间以及各级政务数据库之间交换、整合、比对、更新、维护机制,建设自然人、法人、空间地理等基础数据库,为社会管理、公共服务和宏观调控提供数据支撑。
开展以云计算为基础的电子政务公共服务平台的顶层设计,建设集中统一的区域性电子政务云平台,为政府部门提供高效的服务器资源、海量的存储空间、高速的网络带宽和安全的网络环境。电子政务云平台将按统一标准建设,即插即用,政府部门可根据自身需求,定制使用。创造一个信息共享、资源共用、运维共管的新局面,逐步实现政府部门统一服务器管理、统一机房、统一运维的目标,以充分整合资源、提高资源利用率、减少重复投资。
致力建设灾备份设施,为党政用户提供统一的容灾备份服务。通过数据备份、数据复制等技术实现数据级容灾,确保各部门业务数据的完整性、一致性和可用性,同时,对部分重要应用系统实现快速切换、数据零丢失的应用级容灾,从而为全省政府部门提供网络、数据以及应用系统的灾难备份与恢复服务。建设大数据中心,将政务部门的数据进行汇总、清洗、比对分析后,形成信息资源,并建设一个大数据公开平台,统一对社会开放政务数据,提高整个社会对信息资源的开发利用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28