京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据推动管理的现代化转型_数据分析师
把大数据的手段和方法引入管理领域,是实现管理现代化的有效路径,也是大数据时代的必然要求。在广东省,伴随着经济的迅猛发展,地方税收纳税登记户从1994年60多万户增加到2011年的285多万户,地税收入从184亿元增加到4248亿元,而同期,地税系统干部人数仅增加了20%。海量数据的即时获取和精确分析成为摆在管理者面前的一道难题。广东省通过率先建设省级地税集中征管信息系统,使全省共用一套服务器、一套程序和一个网络。目前,广东省税收管理员系统的数据总量已达到53TB,承载了覆盖税收执法、税源管理、涉税提醒服务等100多项业务。下面以广东省地税系统为例,从6方面揭示大数据推动公共管理从传统向现代转型的趋势。
从粗放化管理向精细化管理转型。广东地税通过建立省级数据应用大集中平台,告别了靠手工操作和人海战术的粗放型管理模式,实现了税款自动入库、自动划解和实时监控,取得了税款的稳定快速增长。通过对海量数据的分析和比对,广东地税对每个行业、每家企业、每个税种实现了精细化分析和掌控。例如,房地产业和建筑安装业流动性大、中间环节复杂,难以监控,历来是征管难点。广东地税依托大数据平台,开发了建筑安装业和房地产行业税源控管系统。通过该系统,可实时获取房地产开发项目明细信息,包括土地使用权信息、建筑工程进度、房产销售进度、销售明细以及各阶段的税款缴纳情况等,实现了项目从产生到消亡的全过程监控。
从单兵作战型管理向协作共享型管理转型。过去,不同政府部门拥有自己的信息系统,但很多数据相互隔离,形成了一个个信息孤岛,大数据的一大应用就是要实现数据信息共享,最大限度地发挥数据的功效,为经济社会发展服务。广东地税借助大数据平台,积极推进第三方涉税信息共享,明确了28个部门共享涉税信息的内容和方式。目前,工商税务信息每天都进行实时交换,推动了地税机关在办证服务上的创新,从原来的限时办证发展到现在的即时办证,从原来填写100多项登记信息,升级到填写8项必要信息内容,甚至可以享受免填服务。
从柜台式管理向自助式全天候管理转型。广东地税根据纳税人类别、涉税业务类别、办理时段等信息,依托大数据平台,形成了服务大厅、网上办税、纳税热线、自助办税、短信服务等多种渠道并存的大服务格局。通过自助办税终端系统,纳税人可以不受区域和时间限制,自行完成代开小额发票、打印缴款凭证、清缴税费、申报缴纳车船税等凭证类税收业务。截至2012年10月,广东地税已在全省(深圳除外)向纳税人开放573台自助办税终端,24小时自助办税厅(点)63个,办理税收业务累计超过660万户次,日平均办理业务量超过1.3万户次,分担了办税服务大厅约14%的业务量。
从被动响应型管理向主动预见型管理转型。为更好地主动服务于纳税人,广东地税通过税收大数据平台,推出全省集中统一的短信服务,为673万纳税人提供短信订阅服务,有针对性地对目标群体提供了发票开具提醒、逾期未申报短信提醒、未到期未申报短信提醒等多项主动短信服务。借助于大数据平台,避免了轰炸式、无目的性的短信服务方式,实现了针对特定受众发送定制短信内容的精确式短信服务,提升了服务质量。经统计,2011年的短信服务量超过1800万条;2012年前10个月的短信服务量已超过5220万条。
从纸质文书管理向电子政务管理转型。目前,广东地税互联网电子税务局已基本建成,纳税人仅需短短5分钟,足不出户就能轻松办税。全省网报开户纳税人134.2万,开户率90.8%;电子报税的纳税户占纳税户总数的95%以上。广东省还在全国率先推行网络开具发票,不仅方便纳税人,还使税务机关能第一时间掌握每张发票的信息,实时与企业纳税申报数据比对分析,及时发现未缴、少缴税款的情况,保障了税款准确及时入库。网络发票的普及有效解决了假发票泛滥问题,大幅减少了用假发票报销的现象,被国家税务总局誉为“税收管理史上的颠覆性举措”。
从风险隐蔽型管理向风险防范型管理转型。广东地税坚持走科技防腐之路,开创了全国税务系统以信息化推进惩防体系建设的先河。依托大数据平台建立的惩防体系信息管理系统,对地税干部的税收执法和行政管理进行全程分析监控,有效防控了各类执法和廉政风险。对全省地税税收执法的监控预警数据从2008年刚上线时的每月近7000个,大幅回落到2012年的不到500个,下降了92%。国地税分设18年来,全系统违法违纪发案率基本控制在0.5‰以下的较低水平,没有发生重大违法违纪案件,省局机关未发生违法违纪案件。
精细化管理、协作共享型管理、自助式全天候管理、主动预见型管理、电子政务管理、风险防范型管理,这些关键词也许还无法完全概括出大数据赋予现代管理的种种前景,然而却有助于我们把握前进的方向。令人欣喜的是,由于现代管理具有信息化、标准化的特征,只要有一种好的模式被创造出来,就可以迅速在其他区域、其他部门予以复制和推广。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16