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
在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11