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 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04