京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
《大数据领导干部读本》发布 “大数据”将加速创新变革
中国首部专门为领导干部撰写的大数据知识读本发布。全书通过丰富的实践案例呈现大数据在政府治理、经济治理、社会治理等方面引发的巨大变革。《央广财经评论》本期关注:“大数据”加速创新与变革。
北京10月20日消息 据经济之声《央广财经评论》报道,中国首部专门为领导干部撰写的大数据知识读本昨天下午在国家行政学院正式发布。来自国家行政学院、工信部、中国人民银行、中国科学院以及部分高校的专家学者围绕“大数据和国家治理现代化”这一主题展开探讨。
大数据是近年IT界的时髦词汇,领导干部工作事务繁忙,为什么也要掌握“大数据”?《大数据领导干部读本》这本书中指出,大数据是一场治理革命,它将通过全面、系统的数据,使政府从“主观主义”、“经验主义”的治理方式,迈向“实事求是”、“数据驱动”的治理方式。
国家行政学院常务副院长马建堂表示,政府是一个国家最重要的决策主体,决策体系是否科学,直接决定了政府的治理能力和治理效果。以往政府治理的“痛点”、“难点”,往往是数据的“盲点”,数据缺失导致政府无法有效决策,大数据恰恰是克服政府治理顽疾的利器。大数据为政府的精准治理、高效治理方面创造了新的手段。在互联时代,过去做不到的事情,现在有了大数据就可以办到。
马建堂:互联网过去抓不了,现在有了云计算和大数据,它们不仅提高了人认识世界的能力,也可以帮助感知人所有的行为体系。大数据对于行政学院来说很重要,行政学院是培养干部的学院,我们要把新知识传授给干部,以帮助他们适应新常态。
过去决策往往容易凭借经验,容易“拍脑袋”决策。中国行政体制改革研究会常务副秘书长王露认为,大数据会带来管理的革命,有了这个利器之后,变成“人在干,云在算”。数据驱动的阳光决策值得期待。
王露:中国目前已在利用大数据推行国家的治理体系,大数据也是一个管理的能力,数据驱动性决策会给国家的治理带来根本性的变革,以往治理的难点和痛点往往是数据系统无法覆盖的灰色地带,这些灰色地带就给腐败和官僚主义留下了空间。但是在大数据的背景之下,人在干,云在算,数据驱动的研发权利平台是值得期待的。
亚信数据公司和很多地方政府进行过大数据的合作,副总裁邹明达表示,现在很多政府官员学习大数据的热情非常高,甚至超过当年学信息化的劲头。
邹明达:在这些合作中,首先,各地政府或领导层对大数据的重视程度空前的高,甚至超过了以前对信息化的重视程度。第二,各地政府都在积极学习相关的知识。第三,我们整个经济和产业的发展都已经进入了互联网大数据时代。
大数据在政府治理、经济治理、社会治理等方面将引发怎样的变革?北京3G产业联盟副理事长项立刚对此进行了分析解读。
经济之声:现在很多政府官员学习大数据的热情非常高,15年前有过一股学习网络热,30年前有过一股学习电脑热。现在出现学习大数据的热潮,是否说明一场新的信息变革又来了?
项立刚:它确实是一场新的信息革命,我们现在处于互联网的时代,之后就是智能互联网时代,在由移动互联、智能感应和大数据共同构建出的新的产业模式和市场模式中,市场、机会和能力都和传统的互联网完全不同。因此,政府官员必须需要学习掌握大数据,这是一场很重要的产业革命。
经济之声:大数据能在政府治理、经济治理、社会治理等方面引发的巨大变革。您能否给大家科普一下,大数据为什么这么神奇?
项立刚:其实大数据有很多有价值的东西。我举一个例子,以前人流密集的地方经常会出现踩踏事件,而我们的警力及政府管制却时常不够,而大数据可以判断该地区的人口数量并进行及时的反应,从而大大提升了政府的政务管理能力。因此,大数据可以向我们提供各种各样有价值的服务,在智能交通、健康管理、电子商务及公共服务等领域都起到了十分重要的作用。
经济之声:特别是在政府治理方面,大数据将扮演什么样的角色?如何促进科学决策?
项立刚:在政府治理方面,大数据未来将在整个公共服务领域创造出一个非常有价值的体系。在交通方面,利用大数据或许能够改善目前的拥堵状况。此外,在公共服务领域,我们需要对不同的人进行相关分析。同时,公共安全领域也十分重要。如果我们政府无法系统的掌握数据,且不能有针对性的采取措施,问题就很容易出现。现在通过大数据的搜集挖掘,我们就可以找到所有的相关信息,从而找到解决办法。
经济之声:未来“大数据”会如何加速社会创新?
项立刚:其实智能互联网是大数据的其中一个组成部分,在整个产业中,首先,军事领域已经因为大数据发生了很大的改变。后期智能交通领域也将因为大数据发生巨大的改变。此外,未来的移动医疗也将发生变化,我们将来看病会变的既简单又方便。健康管理、智能家居以及物流等都会因为大数据的参与而大大方便我们的生活。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 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 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 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, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11