大数据时代创新政府治理的新机遇_数据分析师
大数据不仅仅只是一次颠覆性的技术革命,更是一场思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革,尤其在政府治理领域,大数据带来了巨大的变革潜力和创新空间。
近年来,随着信息技术的飞速发展,各领域的数据量都在爆发式增长,尤其在云计算、物联网、移动互联网等it技术得到广泛应用之后,数据的增长实现了从量变到质变的转型,大数据如浪潮般席卷而来,人类社会进入大数据时代。大数据不仅仅只是一次颠覆性的技术革命,更是一场思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革,尤其在政府治理领域,大数据带来了巨大的变革潜力和创新空间。在“全面深化改革,推进国家治理体系和治理能力现代化”的时代背景下,应充分重视大数据在政府治理中的重要价值,牢牢抓住大数据为政府治理提供的创新机遇,切实提高各级政府部门的治理能力。
一、大数据为政府治理理念转型带来新机遇
治理理念的转型是提升政府治理能力的前提,理念的转型需要新文化、新思维的融入,大数据所蕴含的数据文化与数据思维恰好可以为治理理念转型提供突破口,基于大数据探索政府治理的多元、多层、多角度特征,最终实现以政府为主体的政府管制理念向以协同共治、公共服务为导向的政府治理理念的转型。在大数据时代,政府治理的依据不再是个人经验和长官意志,而是实实在在的数据,在过去深入群众、实地调研考察的基础上,系统采集的客观数据和实证分析的科学结果将成为最为重要的政府决策依据。“尊重事实、推崇理性、强调精确”的特征和“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的理念将成为政府治理理念转型的核心要义。
二、大数据为政府治理模式创新带来新机遇
大数据通过把数学算法运用于海量数据,从数据中寻找相关关系,通过这种相关性预测事情发生的可能性,这是大数据方法论的核心思想。此外,依托于大数据技术和平台,通过外包、众包等灵活的组织方式,可以推动政府治理的组织架构从科层、分割、封闭向开放、协同、合作转型,因此把大数据的方法和手段引入到政府治理领域,是实现政府治理模式创新的有效路径。基于上述方法论,大数据为政府治理模式创新带来的新机遇主要包括:从粗放式管理到精细化治理、从单兵作战型管理到协作共享型治理、从被动响应型管理到主动预见型治理、从电子政务管理到政府2.0治理、从风险隐蔽型管理到风险防范型治理,最终实现全面数据驱动的治理模式创新。
三、大数据为政府决策科学化带来新机遇
随着公共事务的日益复杂,仅凭个人感知已经很难全面了解所有正在发生的事情并做出正确判断,政府部门想要提高决策的科学性,就需要把大数据思维与技术运用到政府治理与决策中,依靠大规模数据的收集来直观呈现经济社会运行规律,通过相应的数据挖掘来辅助政府部门进行科学决策。大数据为政府决策科学化带来的机遇主要体现在两个方面:首先,在决策的制定阶段,大数据背景下,政府决策不再是个别领导干部“拍脑袋”做出的,而是通过“用数据说话”,让听得见炮火的人(数据)做出决策,这样的政府决策是在对客观数据进行科学分析、充分了解客观现实的基础上做出的,这样大大提高了决策的精准性、适用性和科学化水平;其次,在决策实施效果的跟踪反馈阶段,通过物联网和社交网络的普及,大量的客观数据能够快速汇集给决策者,通过这些数据对决策的实施过程和效果进行实时监控,能够更全面地掌握决策的实施效果和下一步的改进方向。
四、大数据为政府服务效能提升带来新机遇
提升政府服务效能是政府治理能力提升的重要支撑,也是大数据背景下服务型政府建设的关键所在,在政府治理的范畴下,提升政府服务效能主要包括政府部门行政审批的效率提升和公共服务产品的质量提高两个方面。在提升行政审批效率方面,大数据可以打通各个政府部门的信息孤岛,打破各部门数据的条块分割,通过构建统一的政府行政审批云平台,让数据为老百姓“跑腿办事”,省去了“跑断腿、磨破嘴,办事跑十几个部门,盖几十个公章”的苦恼和无奈,这样既提高了行政审批效率,又节约了政府开支。在提高公共服务产品质量方面,大数据通过对公共服务产品数据和服务对象数据的挖掘、分析,提升公共服务产品供给的精准化、分层化、个性化;通过公共数据的开放和兼容,让公众参与到公共服务产品设计、提供和监督等各个环节,实现公共服务产品质量的提高。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22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