大数据助推地方政府治理能力提升
地方治理是国家治理的重要组成部分。如何提升地方政府治理能力,是当前亟须探索的重大课题。大数据为国家治理提供了有力的技术支持,正在改变传统治理的思维模式和运作方式,为地方政府提升治理能力、实现精细化治理开辟了新途径。
大数据解决了社会主体参与地方治理的技术难题。国家治理理论认为,公共事务管理与公共产品供给不仅仅是政府的事情,企业、社会组织和公民个人也要以主体身份参与其中。但在信息技术落后的时代,这样的理想状态面临诸多制约,很难完全实现。大数据突破了时空限制,以极低的成本拉近了各方沟通的距离,拓宽了民主协商的渠道,为民意表达、信息公开、意见反馈等提供了技术支撑,为社会主体参与社会治理提供了有效平台,使地方政府能够直接而有效地回应公众意见和社会需求。
大数据改变了地方政府传统管理结构和方式。传统政府管理结构是在相对封闭的环境下,由政府集中行使管理权,强调横向分工协作、纵向等级管理,被管理者往往处于被动接受一方。运用大数据,可以建立各级地方政府及其部门合作联动的信息平台,大大简化繁琐的行政指令传递过程,使政府部门治理结构更加扁平化。目前,在大数据支持下纵横交错、多方参与的协商治理结构和治理方式已初现端倪,各社会主体可以更多参与公共事务管理与决策,共同推动政府治理方式变革。
大数据提升了地方政府精细化社会治理能力。通过深度挖掘文字、数据、图表、图片、视频等结构化或非结构化数据,收集关于治理对象的内容、状态、位置、属性等多种相关信息,然后对这些事实和数据细节进行量化分析,可以使社会治理从定性走向定量,为解决社会治安、卫生医疗、交通安全等公共领域的问题提供更加精细、高效的途径。
2015年,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,系统部署大数据发展工作,提出加快政府数据开放共享、推动资源整合、提升治理能力。地方政府应充分估计大数据给社会治理带来的变革与影响,积极采取应对措施,切实提升治理能力。
更新治理理念。当前,以大数据加强和改善地方治理,障碍主要不在技术层面,而是意识与理念问题。地方政府应彻底摆脱政府全能主义的传统管理理念,坚持以人为本,加强和创新社会治理;将开放大数据与贯彻落实党的群众路线结合起来,整合各类数据资源,从服务型政府理念出发,在保证国家安全、保护商业秘密、保障个人隐私的基础上,实现数据的开放共享,推进各系统数据互联互通,推动治理能力全面提升。
创新治理结构和方式。建立基于大数据的决策机制,既能有效解决实际问题,又能预测社会需求,进而探索出更加科学的治理结构和方式。为此,应搭建广泛深入了解社情民意的大数据窗口,及时公开地方政府信息,及时反馈群众意见,并进行有效处理;加强信息资源深度挖掘与收集,建立跨层级、跨部门的数据信息资源整合、共享机制,消除“信息孤岛”现象,提高地方政府治理效能。通过创新公共治理结构与公共服务体系,可以使公众有效参与公共产品从设计到供给的全过程。
加快大数据核心技术的突破与应用。近年来,我国数据技术快速发展,但数据服务器、存储设备、数据库管理系统等核心技术和关键设备依然依赖国外企业。应加大数据技术研发投入,努力实现核心技术自主可控。加快数据基础设施建设,运用物联网、云计算等新一代信息技术,实现全面透彻的感知、宽带泛在的互联、智能融合的应用,推动以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的可持续创新,打造智慧城市和智慧政府。加强大数据专业人才培养,为大数据在各个领域的应用提供人力资源支持。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 8-3 Pandas 数据重塑 - 数据交叉表 数据交叉表 交叉表显示了每个变量的不同类别组合中观察到 ...
2024-11-28数据分析工具推荐 数据分析工具的选择至关重要。不同工具适用于不同的需求和场景。以下是一些推荐的数据分析工具,根据您的需求 ...
2024-11-27选择适合您需求的数据分析工具 数据分析作为商业决策过程中的关键环节,工具的选择至关重要。不同的工具适用于不同的场景和需求 ...
2024-11-27数据架构文档的编写涉及多个方面,包括内容结构、编写原则和具体要求。遵循规范可以帮助团队更好地理解和管理数据架构,支持项目 ...
2024-11-27挑战与解决方案概述 在数字化时代,数据开放共享对于推动创新和发展至关重要。然而,这一进程面临诸多挑战。保护用户隐私、确保 ...
2024-11-27促进科学研究和创新 数据开放共享为研究人员提供更广泛的资源和合作机会,加速科学知识的发展。通过访问他人的数据集,验证研究 ...
2024-11-27数据组织与存储策略 数据模型是数据仓库和商业智能系统的核心,通过合理的数据组织和存储策略,确保高效、低成本、高质量地利用 ...
2024-11-27持续关注数据系统运行状态 - 数据设计与开发完成后,维护与优化工作成为至关重要的环节。这个过程需要持续且细致的关注,以确保 ...
2024-11-27数据服务未来的趋势 智能化和自动化: 随着人工智能和机器学习技术的飞速发展,数据服务领域正逐渐朝着更智能化和自动化的方向 ...
2024-11-27未来最有前景的行业主要集中在以下几个领域: 人工智能与机器学习:人工智能被认为是未来最具潜力的行业之一,其应用范围广泛 ...
2024-11-27根据多条证据,目前多个行业展现出良好的发展前景。以下是一些被认为具有最好发展前景的行业: 人工智能与机器学习:人工智能 ...
2024-11-27学习数据分析后,可以在多种类型的单位找到工作机会。这些单位包括但不限于: 政府机关:数据分析师在政府机构中扮演重要角色 ...
2024-11-27必备的职业技能 统计学基础 - 理解概率、假设检验、回归分析等统计概念。 - 运用统计方法对数据进行分析和解读。 编程能力 - 掌 ...
2024-11-27基础课程 - 统计学基础: 统计学是数据分析的基石,包括概率、假设检验、回归分析等基本知识。这有助于分析师更好地理解数据背后 ...
2024-11-27数据分析领域涉及众多工具软件,涵盖了从数据处理、分析到可视化的各个方面。在选择适合自己需求的工具时,需要考虑数据规模、分 ...
2024-11-27在数据分析领域,选择合适的工具至关重要。不同的软件适用于不同的需求和技能水平。以下是几款值得考虑的数据分析软件: - Table ...
2024-11-27数据分析中常用的Excel与Python函数公式涵盖了广泛的应用场景。掌握这些基础和高级技巧对于成为一名优秀的数据分析师至关重要。 ...
2024-11-27Python是一种高级编程语言,由荷兰程序员Guido van Rossum于1989年圣诞节期间开始开发,并于1991年首次发布。Python的设计哲学强 ...
2024-11-27课程内容 数学基础: 高等数学、线性代数、概率论与数理统计、微积分等为算法设计和数据分析打下基础。 编程与算法: 掌握 ...
2024-11-27爬虫工程师是互联网时代中至关重要的职业之一,他们的工作内容主要涉及编写和维护网络爬虫程序,进行数据采集与清洗,设计系统架 ...
2024-11-27