京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代带来了哪些机遇
经过30多年的探索与实践,国家核安全局实现了核与辐射安全监管能力的不断提升,但同时也面临着推进核与辐射安全监管体系和监管能力现代化的时代课题。环境保护部副部长李干杰多次强调要按照系统化、科学化、法制化、市场化和信息化的要求,着力研究,做好顶层设计,逐步推进。
然而,在大数据、互联网时代,任何一种监管或治理都不再是单方面的政府治理。“大数据将不仅是技术或生产力,它同时也是生产关系的重塑”,将对我国治理体系和治理能力产生深远的影响。如何利用大数据加快核安全监管现代化进程是当前我们面临的重大课题。
得数据者得天下
大数据的核心是数据,本质是管理。数据是与物质、能源同等重要的基础性战略资源,数据的采集和分析涉及每一个行业,是带有全局性和战略性的工作。正所谓“得数据者,得天下”。因此,数据从哪里来是关键。
纵观核安全监管30年,系统内累积的大量历史资料可看作是“沉睡数据”;一些被标识但没有得到有效应用的数据可看作是“仅标识数据”;而近年来建立的核与辐射安全监管信息化系统中的结构化数据则可看作“活跃数据”。
此外,系统外的其他政府机构和被监管对象的相关数据也是核安全数据集或数据仓库的重要组成部分,必须加以重视和利用,才能形成真正的大数据。
从我国信息化发展的现实情况看,“不愿共享开放”、“不敢共享开放”、“不会共享开放”的情况依然较为普遍。特别是我国各级政府、公共机构汇聚了海量数据资源,但除了部分自用和信息公开外,大部分没有充分发挥数据资源作为“生产要素、无形资产和社会财富”的应有作用。
因此,要打破国家核安全局与其他政府机构、行业和领域的壁垒,建立数据资源开放与共享机制,让数据流动起来,打破数据孤岛;把沉睡数据发掘出来、把仅标识数据系统化,使之成为活跃型数据,才能让数据共享成为可能,继而创造价值。
然而,最基本的问题即安全问题是大数据应用的保障,大数据安全很大程度上已经上升到国家战略层面安全,目前美国、欧洲和日本等国都出台了数据安全战略。面对大数据时代的机遇,我们能不能把控数据安全、保护数据资产是重大挑战。
大数据带来变革
大数据背景下的政府治理将不仅是权位治理,也是公共治理和多元治理、数字治理,在以数字技术为基础、以网络为载体的新媒体生态环境下,大数据进一步赋权于个人与组织,使其分享原本国家独占的治理权力,这在公共安全与应急管理等方面表现更为突出。同时,原本封闭的治理体系逐渐向开放透明的治理体系转变。中国国际经济交流中心副研究员张茉楠指出,“大数据必然要求数据开放、实现共享,这在一定程度上破解了制度黑箱问题。
在大数据、云计算、社会化媒体等全新信息技术的猛烈冲击下,原来存在于政府和公众之间的信息差、文化差、知识差、能力差正在逐渐消除。
经过30多年的探索与实践,国家核安全局实现了核与辐射安全监管能力的不断提升,但同时也面临着推进核与辐射安全监管体系和监管能力现代化的时代课题。环境保护部副部长李干杰多次强调要按照系统化、科学化、法制化、市场化和信息化的要求,着力研究,做好顶层设计,逐步推进。
然而,在大数据、互联网时代,任何一种监管或治理都不再是单方面的政府治理。“大数据将不仅是技术或生产力,它同时也是生产关系的重塑”,将对我国治理体系和治理能力产生深远的影响。如何利用大数据加快核安全监管现代化进程是当前我们面临的重大课题。
得数据者得天下
大数据的核心是数据,本质是管理。数据是与物质、能源同等重要的基础性战略资源,数据的采集和分析涉及每一个行业,是带有全局性和战略性的工作。正所谓“得数据者,得天下”。因此,数据从哪里来是关键。
纵观核安全监管30年,系统内累积的大量历史资料可看作是“沉睡数据”;一些被标识但没有得到有效应用的数据可看作是“仅标识数据”;而近年来建立的核与辐射安全监管信息化系统中的结构化数据则可看作“活跃数据”。
此外,系统外的其他政府机构和被监管对象的相关数据也是核安全数据集或数据仓库的重要组成部分,必须加以重视和利用,才能形成真正的大数据。
从我国信息化发展的现实情况看,“不愿共享开放”、“不敢共享开放”、“不会共享开放”的情况依然较为普遍。特别是我国各级政府、公共机构汇聚了海量数据资源,但除了部分自用和信息公开外,大部分没有充分发挥数据资源作为“生产要素、无形资产和社会财富”的应有作用。
因此,要打破国家核安全局与其他政府机构、行业和领域的壁垒,建立数据资源开放与共享机制,让数据流动起来,打破数据孤岛;把沉睡数据发掘出来、把仅标识数据系统化,使之成为活跃型数据,才能让数据共享成为可能,继而创造价值。
然而,最基本的问题即安全问题是大数据应用的保障,大数据安全很大程度上已经上升到国家战略层面安全,目前美国、欧洲和日本等国都出台了数据安全战略。面对大数据时代的机遇,我们能不能把控数据安全、保护数据资产是重大挑战。
大数据带来变革
大数据背景下的政府治理将不仅是权位治理,也是公共治理和多元治理、数字治理,在以数字技术为基础、以网络为载体的新媒体生态环境下,大数据进一步赋权于个人与组织,使其分享原本国家独占的治理权力,这在公共安全与应急管理等方面表现更为突出。同时,原本封闭的治理体系逐渐向开放透明的治理体系转变。中国国际经济交流中心副研究员张茉楠指出,“大数据必然要求数据开放、实现共享,这在一定程度上破解了制度黑箱问题。
在大数据、云计算、社会化媒体等全新信息技术的猛烈冲击下,原来存在于政府和公众之间的信息差、文化差、知识差、能力差正在逐渐消除。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10