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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 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 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 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 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03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