
大数据将引领公共管理大变革_数据分析师
我们每天的生活被大数据包围着,一切行为和事件都以数据的形式被记录、储存和处理:早上出门,电梯的摄像头记录着出行时间;工作期间,网页记录着浏览习惯和搜索记录,电话记录着联络对象和通话时长;下班回家,购物记录界定着职业身份、家庭背景甚至性格特征,电视机顶盒记录着收视习惯和观赏品位……
马克思曾说,人的本质是一切社会关系的总和。而今,这是一个由数据构成的世界,人就是一切数据足迹的总和。
在大数据时代,人人都可以像上帝一样,通过汇总各类数据,俯瞰万千世界的任何一面。最高决策者如此,普通公民亦如此。
什么是大数据?大数据是一把“锤子”。当手上拥有这么一把锤子,看什么都像钉子,都想敲一下——也就是说,大数据给人们提供了一种方式去理解和控制世界。
一切事物,如果不能量化它,就不能真正理解、控制、改变它。在大数据时代,人类头脑无法理解的复杂情况,数据可以帮忙解读其中的含义;过去难以掌控的未知因素,数据可以给出最精准的预测;此外,数据还能弥补人们对直觉的过分自信,减轻个人经验与偏见对知觉的扭曲程度。
公共管理是公权力的行使者决定公共资源在公共领域配置的过程。如何配置才更加高质高效?如果怕拍错板,数据会指引你怎么做。
大数据带来的一个改变是信息扁平化。以往,对于身处金字塔最高层的领导而言,基层管理是一个“黑匣子”,只有具体办事人员才了解最真实的情况,信息上达不易,政令下达不畅。要维系整个金字塔的运行,只能靠领导的非凡洞见,或者依赖于每个人的内心操守。而大数据管理平台则能将宏观概况与微观运作实时呈现在领导者面前,各种数据任其调取,真正实现“运筹于帷幄之中,决胜于千里之外”。
信息扁平化的最大魅力在于,它对于每个身处其中的人而言都是公平的。而且,随着信息可视化手段的普及,数据不再艰深难懂,并非只有专业技术人员才能解读;数据分析也不再复杂枯燥,而是越来越以其美丽的一面呈现在世人面前。人们可以在微博上安装“知微”“PKUVIS微博可视分析”等应用,查看任何一条微博的传播途径、传播效果、传播过程中的关键人物以及人们的情绪态度;也可以在“地球放大镜”(NASA World Wind)软件上免费体验一趟3D地球飞行之旅。
也许现在,信息技术部门在大多数组织中仍然是边缘部门,只发挥着有限的后勤保障功能。但是,这种情况在未来五年内将彻底改变。当信息平台成为一切业务的办理平台,数据成为一切组织运行的基本要素时,每个组织不仅将设立首席信息(数据)官,而且首席信息(数据)官的地位将与首席财务官、首席人事官同等重要。
在数据海洋里酝酿着无限的机遇与可能,千千万万个创新性应用将生长出来,深刻地改变着政府行为和社会生活。
目前,商业领域已经从对大数据重要性的认识阶段发展到大数据的战略实施阶段。然而,在公共管理领域,大数据还大有可为,在它的强势拥有者“政府”的手中还有极大的挖掘潜力。
政府掌握着社会方方面面的大数据,人口、交通、卫生、社保、税收、城市规划……但是各个部门间的数据并没有进行高效整合,大量部门的数据如一个个信息孤岛,既给政府调度和公众办事带来了不便,又制约了数据活力的激发。例如,购买一套住房需要填报十几张表格,每张表格1/3以上的内容是重复的,然而这些都是政府拥有的基础数据,完全可以根据身份证号码自动生成。再如,“北漂”小伙儿为了办护照,返乡6次,补5张证明(无犯罪证明、公司在职证明、公司营业执照、公司外派人员资格证明、本地身份证),多跑了3000公里。其实,只要实现了综合数据联网,这5张证明的相关信息完全可以由政府部门内部调取,而不必让老百姓急断肠、跑断腿。
人们常把“以人为本”作为公共管理应遵循的重要原则,把“可及性”作为评价公共服务水平的重要标准,这些原则与标准究竟如何落地,实实在在地使老百姓收益?“一张表”工程给出了答案。
所谓大数据管理,其实就是“一张表”工程。管理者通过一个ID把不同来源的信息聚合成一张表,再根据需要把不同的表组合到一起,形成一个新的服务。未来,所有无需面对面就能办理的业务,都将转化为这样的应用;而发布一个新的应用,就像拼装乐高玩具一样容易。通过“一张表”工程,原本条块分割造成的信息孤岛将变成一片充满活力的数据海洋。在这个海洋里,酝酿着无限的机遇与可能,千千万万个创新性应用将生长出来,深刻地改变着政府行为和社会生活。
令人欣喜的是,这样的变化正在人们身边发生。如果你是北京居民,只要用手机登录“市民主页”,就能享受59项民生服务,包括查询个人公积金账户和交通违章信息,在部分医院预约挂号,通过手机缴纳电费燃气费……然而,这一切还只是刚刚开始。相信在不远的未来,一座座虚拟办事大厅将出现在电脑上、手机里。人们不再需要以恳求的姿态跑到一个又一个政府部门办理审批,政府将像贴心的管家那样负责推送个性化的订制服务,为整个经济社会的运行提供更加智能高效的基础。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28