大数据时代政府岂能落后_数据分析师考试
数据是基础性资源,也是重要生产要素。大数据与云计算、物联网等新技术相结合,正在迅疾并日益深刻地改变人们的生产生活方式。在大数据时代,对于政府来说,一方面应承担起引领、推动大数据产业发展的使命;另一方面应建设政府大数据,实现政务数据资源的公开和共享。
然而,一些人对建设政府大数据还存在模糊甚至错误认识。这主要表现为两点:一是认为政府部门不存在大数据,具有共识性和高价值的政府数据不符合大数据“规模大、形态多、变化快、价值低”的特点;二是政府部门不需要大数据,产业界和应用行业是大数据的发起者和淘金者,大数据对政府工作没有太大价值。这两种观点拘泥于形式化定义,并未深刻认识到大数据对建设现代服务型政府、智慧型政府以及服务社会民生的重大意义。
建设政府大数据、实现政务数据资源共享是助推国家治理现代化的一种技术路径,它具有催生国家治理模式创新的效果,将给国家治理带来路径突破和机制创新。
运用大数据能够提高政府决策和管理水平。现实中,一些领导干部凭经验说话、拍脑袋决策的现象时有发生。这种不符合规律的乱决策常常导致政策在实施过程中与实际情况和群众需求脱节,无法取得预期效果。构建政府大数据库,能够帮助决策者全面了解、准确掌握所需信息,研判发展趋势,提高决策效率和决策质量,从而提高决策科学化、民主化和现代化水平。同时,大数据具有催生思维变革、治理创新的效果,利用大数据能够帮助政府用新的思路和手段解决交通、医疗、教育等公共问题。通过对海量数据的挖掘与分析还可以更好地提供信息等公共服务,助力大众创业、万众创新。因此,政府应正视大数据时代潮流,主动抓住大数据带来的发展机遇。
树立大数据思维,积极主动融入大数据时代。应深刻认识大数据的战略资源地位,顺应大数据发展潮流。转变传统的经验思维和习惯思维,勇做大数据时代的弄潮儿,务实创新,率先垂范,带头开放数据、共享数据、开发数据,构建用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的机制,积极运用大数据进行形势分析、问题研判、精细管理、服务创新。
加强顶层设计,制定大数据发展战略。制定和实施政府大数据发展战略规划、行动计划,明确政府大数据的发展目标、发展策略、发展布局、重点任务和保障措施。成立政府大数据管理机构,统筹数据管理工作,构建国家数据开放平台,形成政府大数据资源。规范国家大数据标准化体系,明确政府部门开展政务数据资源共享工作的权、责、利,加快政府部门数据资源开放进程。研究政府数据开放的内容、机制、程序、途径,逐步完善非涉密信息开放机制。积极探索市场开发模式,鼓励社会力量参与政府数据资源的深加工和再利用,把政府大数据转化成社会财富。
推动政府数据资源共享立法,保障大数据安全。大数据的本质是基于互联网的数据开放共享、互融互通。建设政府大数据,应在保障数据安全的前提下,分层次有序地向企业和社会开放数据。推动政府数据资源共享立法,是保障数据安全的必要之举。以法律的形式明确各级政府部门公开政务数据资源的时间、范围、方式等,确立“政务数据资源共享是常态,不共享是特例”的法律原则。在保护国家秘密、商业秘密、个人隐私的前提下,规范推进政务数据资源跨部门跨地区跨层级共享,增强政府透明度,满足社会需要,推动大数据产业发展。
数据分析咨询请扫描二维码
需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20