京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据,对政府管理的挑战
数据是当今信息化社会的”珍宝”,随着人类历史的发展规律,在未来或迎来数据爆炸时代。如何面对大数据,将大而化的数据建立成相互联系、智能分析的系统是一大难题,而大数据之战对政府管理来说,也是一场挑战。
大数据对商业、社会管理、安防三领域的价值
数据正成为与物质资产和人力资本相提并论的重要生产要素,大数据的使用将成为未来提高竞争力的关键要素。大数据作为重要的生产要素,其价值主要体现在如下三个方面。
实现巨大商业价值。大数据在商业领域的应用,可以通过对顾客群体细分来实现对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动,通过模拟现实来发掘新的需求和提高投入的回报率,通过分析消费者的行为特征进行商业模式、产品和服务的创新等,这些应用将会产生巨大的商业价值。
增强社会管理水平。大数据在政府和公共服务领域的应用,可有效推动政务工作开展,提高政府部门的决策水平、服务效率和社会管理水平,产生巨大社会价值。2009年,谷歌公司通过把5000万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在2003年至2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较,成功预测了当年甲型H1N1流感的爆发及其传播源头,远早于疾控中心官方。
提高安全保障能力。大数据在国防、反恐、安全等领域的应用,将对各部门搜集到的各类信息进行自动分类、整理、分析,有效解决情报、监视和侦察系统不足等问题,提高国家安全保障能力。从纯技术角度观察,美国的“棱镜”项目就是一个典型的通过分析海量通讯数据获取安全情报的大数据案例。
大数据面临数据共享和隐私保护挑战
如果从数据结构复杂多样,数据规模爆炸增长,对社会生活产生巨大影响的角度看,全球已经进入大数据时代。但是从对数据的应用角度看,当下还处于大数据时代的早期。特别是对我国来说,大数据真正落地,还需面临几个重大的挑战。
对数据共享和隐私保护的挑战。中国人口居世界首位,将会成为产生数据量最多的国家,但对数据保存不够重视,对存储数据的利用率也不高。此外,我国一些部门和机构拥有大量数据但受行政垄断和商业利益所限,数据开放程度也较低,这给数据利用造成极大障碍。制约我国数据资源开放和共享的一个重要因素是政策法规不完善,一方面欠缺推动政府和公共数据开放的政策;另一方面数据保护和隐私保护方面的制度不完善,抑制了开放的积极性。所以,如何使政府从垄断和保密的历史惯性思维方式中解脱出来,在确保隐私、机密和国家安全的前提下带头开放数据,降低公众获取和利用政府数据资源难度和成本,至少是我国大数据时代开启阶段的瓶颈。
对数据储存和分析技术的挑战。大数据中大部分都是非结构化的数据,如网络日志、RFID、传感器网络、社交网络、互联网搜索索引、详细通话记录、医疗记录、摄影档案、视频档案等。现有的软件和工具主要适用于以结构化数据为主的传统数据,要想及时捕捉、存储、聚合和管理这些大数据,以及对数据进行深度分析和挖掘,需要新的技术和能力。在大数据软件平台和算法方面,国外又一次走在我国前面。特别是近年来以开源模式发展起来的Hadoop等大数据处理软件平台及其相关产业已经在美国初步形成。而我国数据存储、处理技术基础薄弱,总体上以跟随为主,难以满足大数据大规模应用的需求。
对管理理念和运作方式的挑战。大数据的技术挑战显而易见,但其带来的决策挑战更为艰巨。大数据开发的根本目的是以数据分析为基础,帮助人们作出更明智的决策,优化企业和社会运转。哈佛商业评论说,大数据本质上是“一场管理革命”。多年前出现的互联网将企业经营、政府运作以及人们生活的方式做出了很大改变。大数据的出现,又一次激起了这种巨大的变革能力。在大数据时代,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。在我国,无论是政府部门还是企业,对大数据可能产生的价值的认识,以及如何利用数据分析实现科学决策依然有相当长的路要走。
大数据时代呼唤政府管理
现代历史上的历次技术革命,中国均是学习者。而在这次云计算与大数据的新变革中,中国与世界的距离最小,在很多领域甚至还有着创新与领先的可能。一方面,大数据技术以开源为主,迄今为止,尚未形成绝对技术垄断。即便是英特尔、IBM、甲骨文等IT巨头,也同样是集成了开源技术,和本公司原有产品更好的结合而已。另一方面,中国人口和经济规模,决定中国的数据资产规模将冠于全球,客观上为大数据技术的发展,提供了广阔的发展空间。从国家角度来看,大数据是重要战略资源。因此,挖掘大数据价值,推动大数据发展,需要政府发挥作用。
将大数据上升为国家战略。我国尽管已经意识到大数据的竞争力和战略性,却并未在真正意义上将其提升到国家战略高度,数据财富尚未形成全民意识。因此有必要从国家层面上制定大数据发展规划,将大数据上升为国家战略。通过国家层面的战略规划明确大数据产业的发展重点、空间布局和保障措施,推动和改善与大数据相关的收集、储存和分析工具及技术,并在公共服务领域(如安防、医疗、卫生、教育等),开展大数据应用示范,提高应急处置能力和安全防范能力,提升服务能力和运作效率。
推动数据公开,同时保护“隐私权”。如同工业革命要开放物质的交易、流通一样,开放的、流通的数据是时代的要求。美国政府创建了Data.gov网站公开数据,英国、印度也有“数据公开”运动。中国要赶上这样一场大数据变革,首先要从政府开始公开数据,让社会享受公开数据的好处,同时也可以提升政府的办事效率。其次要通过数据立法,对“隐私权”“所有权”等敏感问题通过法律形式加以保护。
推动政府2.0建设。通过以移动技术为代表的云计算、大数据等新一代IT技术工具和社会性网络服务(SNS)、社交媒体为代表的社会工具应用,打造以用户创新、大众创新、开放创新、协同创新为特征的政务平台,实现从生产范式向服务范式的转变,通过政府、市场、社会的协同与互动塑造公共价值。
大数据时代,带来的不仅仅是技术革命,智能分析的背后数据管理方式的优化才能让智能分析达到最大效用。
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在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 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 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 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, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 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”“ ...
2026-07-27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转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 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 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23