京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
利用大数据技术创新社会治理_数据分析师培训
【大数据时代的机遇与挑战】
交通拥堵一直是令城市管理者十分头疼的难题。为缓解交通拥堵,利用信息技术是其中的新方向之一。2012年IBM的研究者与法国里昂市合作开发了一套缓解道路拥堵的系统——“决策支持系统优化器”,通过整合、分析市政网络现有交通数据以及来自社交媒体的新数据来医治交通顽疾。这只是运用大数据来解决社会治理难题的一个初级案例,不远的将来,利用大数据技术进行社会决策与治理,有可能成为政府行使职能的常态。
大数据技术为社会治理带来新机遇
社会治理是对社会的经济、政治和文化等事务进行的组织、协调、指导、规范、监督的过程。它涉及合理有效配置社会资源,比如提供教育、文化、卫生、体育、社会保障等社会公共服务和公共产品,保障社会公平与公正;涉及通过行政及司法手段保障社会安全和社会稳定。而社会治理目标的实现,是以掌握治理对象的状况及其外部环境的信息为前提的。现阶段,我国正处在社会转型期,急剧发展变化的社会,对于包括人、财、物、事等在内的庞大而复杂的社会管理信息需求,与当前大数据技术的发展不期而遇。
创新社会治理,是我国应对社会转型、化解社会矛盾、协调利益关系、维护社会秩序所面临的一项重大战略任务。针对目前社会治理领域普遍存在的服务理念滞后、决策机制不够科学、部门协作亟须加强、工作方式待改进与工作效率求提升等问题,大数据技术从认识、理论、方法、实践和效果评估等方面都能给人以启发。大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享,成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段,为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。
大数据在社会治理中的创新应用实践
建立大数据中心,及时搜集、实时处理数据信息,为科学决策提供坚实基础。政府部门是社会治理的主导者,在出台社会规范和政策时,依赖大数据进行分析,可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差,提高公共服务的效率。实践中,浙江法院系统通过建立全国法院案件信息数据库,及时、全面、准确地采集反映案件及其审理过程情况的各类信息,为加强对办案的全流程监管,实现科学分类、多元检索和海量数据的分析比对奠定了基础。
打造大数据电子政务平台,畅通利益诉求与沟通渠道,建立主动应对的社会治理模式。大数据分析注重用户行为的分析和反馈,通过网上办事、区域联动、资源共享的电子政务平台和网格化社会管理体系,促进政府和公众互动,获取公众行为的大数据并加以分析,可以更加及时地发现社会矛盾和问题,将过去政府被动应对问题转变为主动发现问题和解决问题的治理模式。
对社会大数据进行历时性和实时性分析,加强社会风险控制,提高政府预测预警能力和应急响应能力。无论是对现实社会各行业的运行监控,还是对网络虚拟社会的治理,都可以基于历时和实时的大数据分析,密切掌握市场调节失灵、社会秩序与稳定受到威胁等需要社会治理介入的节点或情况,这对于进一步加强和完善社会公共安全体系,完善社会应急管理体制等具有重要作用。
积极发展大数据技术创新社会治理
制定大数据国家战略,加强顶层规划和设计,打造“数据中国”。大数据将成为引领未来科技和社会进步的重要载体。麦肯锡的大数据研究报告称,大数据是国家和地区发展的主要指标,已经渗透到金融、健康、住房、交通、教育等重大民生领域,正在影响着企业的决策和国家发展的战略部署。国际上,美国、英国、法国等发达国家先后出台大力发展大数据技术的相关政策,日本和韩国也积极付诸大数据技术的实践。我国广东、上海、山东、浙江等部分经济发达地区也已先后启动大数据行动计划或成立大数据联盟,以促进大数据技术的发展和应用。大数据技术发展既是创新社会治理的需要,也是信息社会发展的必由之路。建议我国从国家层面设计大数据发展战略,做好顶层设计,引导和推动各领域、各行业对大数据的研究和利用。
完善大数据基础设施建设,扩大社会应用,促进数据驱动的社会决策和治理常态化。信息技术基础设施是大数据技术应用的载体,大数据本身也将成为社会基础设施的一部分。大数据中心和数据应用平台建设的水平,决定了大数据时代的数据能否被有效收集、分析、挖掘和应用。这些大数据基础设施的建设可以与国家信息化建设相融合,以政府为主导、技术型企业为主力、公众参与为纽带,形成覆盖有线与无线互联网、各种社交网络、各种使用终端在内的社会化统一数据平台,通过大数据挖掘和分析技术,有针对性地解决社会治理难题;针对不同社会细分人群,提供精细化的服务和管理。同时建立数据库资源的共享和开放利用机制,不仅打破政府部门间的“信息孤岛”现象,也加强政府与社会公众间的互动反馈,不断扩大在教育、医疗等领域的应用,使数据驱动的社会决策与科学治理常态化。
建立数据使用规范,规避大数据的使用风险。技术往往是一把双刃剑。大数据的收集和使用可能涉及国家信息安全和公民隐私等,需要在立法层面明确大数据采集和使用的原则。大数据平台本身的安全性也应引起重视,需要国家相关部门制定大数据技术标准和运营规范,重视大数据及信息安全体系建设,加强对重点领域敏感数据的监管。应当采取必要措施,构建大数据良性生态环境,调动全社会积极、有序地运用大数据技术来创新社会管理。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16