京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据 大政务_数据分析师
政府信息化方面,美国、日本、韩国、新加坡,以及一些欧洲国家,已经早于我们做了很多的实践和尝试。
1993年日本政府开始研究政府信息化和开放的计划,1994年把整个的信息化战略分成了三个阶段、横跨二十年来实施,2015年是最后一年。从战略实施来讲,顶层设计是日本的大数据战略能够快速有效实施很重要的一个原因。日本的大数据由日本内阁和总务省ICT基本战略委员会牵头,渗透到日本的各个部门、各个行业。
日本大数据在实施过程中有三个特点:第一,数据开放。政府牵头,各个企业、各个产业相关的角色都参与进来,大家共同来推进数据的开放和应用。第二,数据流通。开放是一个静态的过程,数据流通指的是整个数据在国家系统里流通,构建了一个生态,渗透到国民经济和社会的方方面面。第三,创新应用。数据开放要设计很多的商业模式,应用到各个领域,包括交通、医疗、教育、民生。政府和社会各界都参与进来,有持续的盈利模式,可以持续运行下去。
日本的过程分三个阶段:第一,e-Japan,要使日本全国各个地方的民众都能够上网;第二,u-Japan,实现了无处不在,所有的信息都能够采集上来。第三,i-Japan,数据流通,产生很多的创新应用,渗透到国民经济中,不光服务政府本身,还要服务整个经济社会,推动经济的发展。
作者05到08年在日本工作,是u-Japan的实施人之一,经历了u-Japan的整个过程。第一,战略目标明确,就是实现任何时间、任何地点、无处不在,无时不有。任何一个角落都能够实现信息覆盖。2008年日本实现了99%的无处不在的信息覆盖。第二,总务省牵头,各级地方政府、各个行业代表,相关产业链的企业都加入,共同制订从基础设施到数据搜集、到上层应用的标准,运行效率非常高。第三,因地制宜、因人制宜。有一个城市叫岭南,经济和文化比较发达,信息化建设在日本属于中上水平,文化很深远,被称为小京都。它需要的应用,一是服务于民生,提升生活的便利性,包括公共交通、公共医疗。二是服务于经济,促进文化旅游。三是建立了一个通道,政府直接把公共信息发布到每一个人、每一个家庭。另外一个城市叫敦赫,是剩下的1%。自然环境非常恶劣,常年有雪,经常封路。它要解决的是基础设施、自然灾害预告和教育。我们针对不同城市的特点,设计u-Japan方案。
现在日本已进入到i-Japan的最后一年。i-Japan阶段的目标是让数字信息技术像空气和水一样融入到每一个角落,向经济技术渗透,助力日本经济发展。这个阶段更注重应用,不光应用到老百姓,还应用到企业、经济,最后实现高度信息化社会。
日本的经验说明,顶层设计、分阶段实施目标战略、数据流通渗透形成生态以及持续的商业模式使信息化的工作持续的运行都很重要。然而日本也有一些弊端,受岛国文化的影响是自成体系且封闭,标准也是自成体系,没办法在全球推广。
美国也是1993年克林顿政府开始,倡导政府信息化、政府信息公开。2012年奥巴马提出大数据战略以后,把这个战略推向高潮。美国顶层设计由白宫直接牵头,各个部委参与到计划中,分阶段实施。美国和日本的战略相比有几个可以借鉴的地方:
第一,美国非常重视大数据立法。什么样的数据要开放,什么样的信息是自由的,有很多立法。第二,更注重数据标准,不光应用于自己国家,还推广到全球,提升了美国在大数据领域的影响力。我们可以依托现在的一带一路战略,制订一套标准,至少在一带一路国家推广我们的标准,增强产业影响力和国家影响力。第三,企业参与,美国比日本的企业参与更多。惠普、IBM、谷歌等等企业都参与到了政府的大数据战略里面。不光促进了政府的发展,还促进了大数据产业的发展,美国在这三点上做的比日本更好一些。
美国和日本相对来说走的比较靠前,现在整个产业信息化程度已经非常高。其他国家,包括韩国、新加坡、法国跟中国基本上是相同水平,我们加速发展,有理由做的更好。
我们需要从各国大数据战略中学习其顶层战略、政企结合以及大数据应用。然而,数据孤岛如何打破,技术平台如何打通、在数据开放和隐私立法的权衡,以及大数据不光应用到企业,还要应用到政府的决策管理中都是我们现在面临的挑战。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24