
运用大数据提升政府治理能力
互联网是我国在全球经济当中跟西方发达国家距离比较近的领域之一,或者说是我们发展比较好的领域。以互联网为平台打造现代的信息经济,对扩大投资消费,提升老百姓的生活便利性,都具有重要的促进作用。同时,互联网越发达,所产生的数据信息越多,数据已成为国家基础性战略资源,大数据正日益对全球经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出,大数据已成为“提升政府治理能力的新途径”。这就要求各级政府树立大数据思维,借助大数据手段推动政府管理理念和社会治理模式进步,实现国家治理体系和治理能力现代化。
提升政府治理能力面临艰巨挑战。政务的大数据与政府治理面临的问题是相互联系的,既面临外部挑战,也有内部挑战。从外部来讲,一是捍卫国家主权、维护国家利益和尊严;二是维护经济全球化、自由贸易的世界秩序;三是如何应对东北亚朝核危机,毕竟从建国以来,我们和南韩北韩关系都比较紧张是很少见的。从内部来讲,一是决胜全面小康进入关键时期,脱贫压力加大;二是全面深化改革进入深水区,各种社会矛盾凸显;三是民生问题公众诉求强烈;四是管控公权面临短板。社会结构和利益格局正在发生变化,政府需要处理、应对的公共事务的规模和种类海量增长,复杂程度前所未有,传统的治理模式面临严峻挑战。从群众需求看,随着物质生活条件逐步改善,特别是互联网、大数据广泛运用,人民群众对政务服务、民生保障的需求呈现出个性化、多样化的新特点,对服务的体验感、参与感、精准化提出更高要求,既有的强调标准化服务的“老办法”,也面临多样化、个性化需求的“新问题”。
以大数据提升政府治理能力是大势所趋。面对政府治理现代化过程中不断出现的问题和挑战,要运用大数据提升国家治理现代化水平,以推行电子政务、建设智慧城市等为抓手,以数据集中和共享为途径,推动技术融合、业务融合、数据融合,打通信息壁垒,形成覆盖全国、统筹利用、统一接入的数据共享大平台,构建全国信息资源共享体系,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。利用大数据平台,考验综合分析风险因素,提高对风险因素的感知、预测、防范能力。大数据战略的提出,为政府治理能力开辟了一条新的路径。在大数据时代,迫切要求政府治理加快由封闭管理向开放治理转变,由单向管理向协同治理转变,由被动响应向主动服务转变,由定性管理向定量管理转变,由粗放管理向精准化管理转变,由运动式管理向常规性管理转变。因此,大数据将成为加快政府治理能力现代化的最重要、最有力推手。
以大数据提升政府治理能力。大数据在政府治理方面应用前景广阔、使用价值巨大,关键是要构建起一套“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的全新机制。以大数据助推权力制约无缝化、以大数据助推政府决策科学化、以大数据助推政务管理精准化、以大数据助推公共服务多样化、以大数据助推治理模式多元化。近年来,以简政放权和审批制改革为重点的政府改革正在深入,在这些大刀阔斧的改革当中,简政放权、放管结合、优化服务是最显著的特征。同时,审批和监管体制改革,实行审管分离、县域综合执法等方面的行政审批改革探索。由于政府决策、施策的事项纷繁复杂,各类矛盾交织、各种变量融合的情况比比皆是。缺乏数据支撑的决策特别是凭经验作出的决策,往往“顾此失彼”,科学性、前瞻性不够。政府应借助大数据手段,利用数据关联分析、数学建模、虚拟仿真乃至人工智能等技术,在基于广泛、大量数据的基础上进行模块化分析和政策模拟,为决策提供更为系统、准确、科学的参考依据,为决策实施提供更为全面、可靠的实时跟踪,推动政府决策由过去的经验型、估计型向数据分析型转变,最终实现政府决策机制再造,并借助大数据打造整体政府、开放政府、协同政府、智慧政府,提高政府治理能力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09