京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据如何帮助政府实现“精准治理”
大数据缘何受到如此重视?业内专家曾以“大、智、移、云”形容当前国内快速进入的技术变革期。大数据、智能化、移动互联、云计算成为驱动中国经济社会转型进步的重要力量。而大数据这一几乎横跨所有社会经济领域的技术变革,无疑会给中国带来更多的改变。
大数据如何支撑政府服务能力提升?走在互联网技术创新前沿的BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)等大型互联网企业正立足既有资源再创新,推动政务服务便利化。如腾讯与广东省政府达成基于大数据的政务服务体系建设目标。腾讯支持广东省网上办事大厅和政务云平台建设,在广东各地市全面部署微信“城市服务”网络,为交通、公安、民政、住房城乡建设等政府部门提供业务整合、在线办理云平台、大数据支撑等服务。
这仅仅是大数据支撑政府治理能力提升的第一步,更多的对政策走向、决策支撑、精准治理和多方协作的大数据创新仍需持续发力。
大数据撬动社会治理、市场监管创新
“当数据的价值被发现之后,可以提升国家和政府治理能力现代化,深刻影响每个人的生活形态。”龙信数据(北京)有限公司董事长李钰说。
商事制度改革正在为经济社会带来活力。然而,政府管理需要关注的不仅是注册企业数量的增长,民营企业生存状态、活跃度、就业拉动、税收贡献度等情况也应受到关注。
为此,龙信数据与相关部门联合,将企业注册等关键数据分析处理。相关方与龙信组成“企业发展与宏观经济发展关系分析”课题组,汇总政府数据,加之数据挖掘、电话抽样、焦点组访谈等多种方法结合,取得一般量化统计难以完成的数据结论——国内商事制度改革不仅让市场主体数量增加,更让产业结构持续优化,企业社会总成本持续下降等等,其中仅人员成本就下降近40%。
“大数据应用也将社会治理、市场监管转变为实时监测。”李钰举例,工商部门治理“非法集资”一直是高成本任务。一方面,违法企业以各种名目遮掩违法行为;另一方面,注册企业数目快速攀升,数量巨大。大数据破解了这一难题。
“我们汇总分析大量数据,通过指标计算比对、模型筛选,可以在数以百万的企业中让‘高度疑似’的企业呈现。我们最后筛选出1000多户企业,供政府部门进一步检查。”李钰说,这个复杂过程在以往难以想象。
大数据不仅为政府部门的治理节约时间、人力成本,也更新了治理思路和模式。“以前很多违法行为的治理可以说是事后去追究,现在一些监测治理可以让很多行为提前发现、及早治理。”李钰说。
开放、标准、产业、安全:大数据发展关键词
目前,推动政府运用大数据创新支撑治理能力提升,包括数据资源开放、人才培养、数据立法、接口标准、安全机制等问题仍然有待突破。
实际上,《纲要》已明确提出弥补这些“短板”,即“三项主要任务”:首先要加快政府数据开放共享,推动资源整合,提升治理能力;同时要推动产业创新发展,培育新兴业态,助力经济转型;还要强化安全保障,提高管理水平,促进健康发展。开放、标准、产业、安全成为关键词。
多位业内人士接受采访时表示,当前首要工作是推动政府部门数据加速开放共享。
事实上,此前包括北京等地的政府部门数据陆续开放共享,为数据创新迎来利好。北京市科学技术委员会牵头打造“首都科技大数据平台”,整合长期分散于各个政府部门、科研院所、行业部门的科技数据资源,并逐步向社会数据需求方开放,提升科技资源的公共服务能力。
“北京每年有大量的医疗科研、临床数据、交通运转数据、金融行业数据产生,科研院所也有不少技术成果、技术交易数据、新技术新产品等数据。”北京市科学技术委员会主任闫傲霜说,然而,这些政府科技数据资源大多存于不同平台,分割严重,大多处于沉睡状态,缺乏整合开发。
“有些政府部门把数据资源守得紧紧的,舍不得共享。共享机制不顺畅将制约产业发展、数据应用、服务国家战略等。”李钰说,国家需要进一步让政府部门数据开放,让产业与政府数据充分融合。
产业离不了人才,人才是大数据发展的重要支撑。北京大学校长林建华表示,数据科学人才培养成为亟须加强的方面。“大数据能否做成,关键在能不能聚焦人才培养。”
然而,高校和产业界人士普遍认为,当前大数据人才的培养相对滞后。北京航空航天大学软件学院院长孙伟认为,传统IT教育很难将前沿技术和课堂传授知识结合起来,培养出的人才难以与产业接轨。人才培养应更加面向市场需求、技术前沿。
与此同时,大数据产业发展的理念、标准、安全等也应当得到重视。李钰等产业界人士说,当前国内要实现“数数相连”,相关部门仍需要推动标准制定,将数据产业与数据资源有效打通。
法制的跟进也需要得到重视。当前,国内关于政府信息数据的加工、应用、推广等仍处于相对松散、自发状态。业内人士建议,国家需要有明确的法律条文规范大数据的发展,特别需要以法律法规划定大数据开发利用的边界。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 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 ...
2026-07-30