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盘点政府推动大数据应用及发展的举措
盘点政府推动大数据应用及发展的举措
一、政府：推动大数据应用的最关键力量
（一）政府掌握大量最具应用价值的核心数据，是推动大数据应用的最关键力量
根据麦肯锡大数据研究报告指出， 各个行业利用大数据价值的难易度以及发展潜力 对比下，政府利用大数据难度最低而潜力最大。
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另一方面政府开放大数据运用已经是大势所趋：
1、 政府掌握了大量最具应用价值的核心数据。 过去十多年来政府投资进行了大量电子政务或者称为政府信息化的工作，后台积累了大量的数据，而这些数据和公众的生产生活息息相关。有研究表明政府所掌握的数据使政府成为了一个国家最重要的信息保有者，有百分之七十到八十的核心数据存在于政府的后台 。
2、 开放数据本身就是政府在大数据时代提供的一项公共服务。 政府数据本质上是国家机关在履行职责时所获取的数据，采集这些数据的经费来自于公共财政，因而这些数据是公共产品，归全社会所有，应取之于民，用之于民。
3、 政府开放数据供社会进行增值开放和创新应用，推动经济增长乃至整个经济增长方式的转型。 数据是互联网创新的重要基础，如果政府不开放这一部分数据，很多创新应用没有数据作为支持，数据开发者能利用政府开放的数据，提供更好的服务，创造更多的价值， 这个过程能够提高整个国家在大数据时代的竞争力。
4、 政府开放数据推动经济增长获得的税收高于单纯卖数据获得的收入。 201 年世界经合组织在关于开放政府数据的报告中提到政府通过开放数据推动经济增长，从而获得的税收收入远高于单卖数据所能获得收入。开放数据激发经济活力从而得到税收提升，这是一个良 性循环，更是一个能创造巨大公共价值的全局性的战略。
（二） 国内外政府开放数据的情况
在 2009 年奥巴马签署开放政府数据的行政命令后，这些年来开放政府数据已成为了世界性的一个趋势。美国联邦数据平台 Data.gov 上线后，在美洲、欧洲、亚洲等地，开放政府数据已成为了政府的一项重要工作。美国联邦政府的开放政府数据平台开放了来自多个领 域的 13 万个数据集的数据。这些领域包括图中所列的农业、商业、气候、生态、教育、能源、金融、卫生、科研等十多个主题。这些主题下的数据都是美国联邦政府的各个部委所开放的。英国、加拿大、新西兰等国在 2009 年之后都建立起了政府数据开放平台，成为 了国际信息化和大数据领域的一个重要趋势。
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在我国， 2011 年香港特区政府上线了 data.gov.hk，称为香港政府资料一线通。上海在 2012年 6 月推出了中国大陆第一个数据开放平台。之后，北京、武汉、无锡、佛山南海等城市也都上线了自己的数据平台。
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（三）、 大数据对于政府治理具有极大的价值
大数据其实对政府的治理带来了全新的价值，无论是对宏观经济的决策能力、产业聚集能力、协同治理能力、社会管理能力、公众服务能力、快速响应能力的提升，大数据都可以在有很大层面上帮助政府治理。
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（四）、大数据上升至国家战略成为共识。
大数据时代，对大数据的开发、利用与保护的争夺日趋激烈，制信权成为继制陆权、制海权、制空权之后的新制权，大数据处理能力成为强国弱国区分的又一重要指标。国际上以美国为代表的发达国家纷纷布局大数据产业，相继推出大数据相关政策，大力支持大数据产 业在本国的发展。以美国为例，美国从开展关键技术研究、推动大数据应用和开放政府数据三方面布局大数据产业，尤其在开放政府数据方面非常积极，通过 Data.gov开放 37 万个数据集，并开放网站的 API 和源代码，提供上千个数据应用。我们认为，大数据未来将 引发新一轮大国竞争，大数据对整个世界的影响力会呈现爆发性增长趋势，因此包括我国在内的国家会在政策支持力度上不断提升，大数据战略将上升至国家战略已毋庸臵疑。
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（五）、 我国 高度重视大数据未来发展
自去年 3 月“大数据”首次出现在《政府工作报告》中以来，国务院常务会议一年内 6次提及大数据运用。近期在 6 月 17 日的国务院常务会议上，李克强总理再次强调“我们正在推进简政放权，放管结合、优化服务，而大数据手段的运用十分重要。” 7 月 1 日， 国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》。
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（六）. 各部委行动时间表已经确，我国大数据发展面临历史性机遇
值得注意的是，近期国务院出台文件对各个部委推进大数据任务制定了明确的时间表，很多推进工作任务要求在 2015 年 12 月底前出台政策并实施，近期将是我国大数据发展政策出台的密集期。
表 3： 各部委推进大数据应用时间表
序号工作任务负责单位时间进度1加快建立公民、法人和其他组织统一社会信用代码制度。发展改革委、中央编办、公安部、民政部、人民银行、税务总局、工商总局、质检总局2015 年 12 月底前出台并实施2全面实行工商营业执照、组织机构代码证和税务登记证“三证合一”、 “一照一码”登记制度改革。工商总局、中央编办、发展改革委、质检总局、税务总局2015 年 12 月底前实施3建立多部门网上项目并联审批平台，实现跨部门、跨层级项目审批、核准、备案的“统一受理、同步审查、信息共享、透明公开”。发展改革委会同有关部门2015 年 12 月底前完成4推动政府部门整合相关信息，紧密结合企业需求，利用网站和微博、微信等新兴媒体为企业提供服务。网信办、工业和信息化部持续实施5研究制定在财政资金补助、政府采购、政府购买服务、政府投资工程建设招投标过程中使用信用信息和信用报告的政策措施。财政部、发展改革委2015 年 12 月底前出台并实施6充分运用大数据技术，改进经济运行监测预测和风险预警，并及时向社会发布相关信息，合理引导市场预期。发展改革委、统计局持续实施7支持银行、证券、信托、融资租赁、担保、保险等专业服务机构和行业协会、商会运用大数据为企业提供服务。人民银行、银监会、证监会、保监会、民政部持续实施8健全事中事后监管机制，汇总整合和关联分析有关数据，构建大数据监管模型，提升政府科学决策和风险预判能力。各市场监管部门2015 年 12 月底前取得阶段性成果9在办理行政许可等环节全面建立市场主体准入前信用承诺制度。 信用承诺向社会公开，并纳入市场主体信用记录。各行业主管部门2015 年广泛开展试点， 2017 年 12 月底前完成10加快建设地方信用信息共享交换平台、部门和行业信用信息系统，通过国家统一的信用信息共享交换平台实现互联共享。各省级人民政府，各有关部门2016 年 12 月底前完成11建立健全失信联合惩戒机制，将使用信用信息和信用报告嵌入行政管理和公共服务的各领域、各环节，作为必要条件或重要参考依据。在各领域建立跨部门联动响应和失信约束机制。建立各行业“黑名单”制度和市场退出机制。推动将申请人良好的信用状况作为各类行政许可的必备条件。各有关部门，各省级人民政府2015 年 12 月底前取得阶段性成果12建立产品信息溯源制度，加强对食品、药品、农产品、日用消费品、特种设备、地理标志保护产品等重要产品的监督管理，利用物联网、射频识别等信息技术，建立产品质量追溯体系，形成来源可查、去向可追、责任可究的信息链条。商务部、网信办会同食品药品监管总局、农业部、质检总局、工业和信息化部2015 年 12 月底前出台并实施13加强对电子商务平台的监督管理，加强电子商务信息采集和分析，指导开展电子商务网站可信认证服务，推广应用网站可信标识，推进电子商务可信交易环境建设。健全权益保护和争议调处机制。工商总局、商务部、网信办、工业和信息化部持续实施14进一步加大政府信息公开和数据开放力度。除法律法规另有规定外，将行政许可、行政处罚等信息自作出行政决定之日起 7 个工作日内上网公开。各有关部门，各省级人民政府持续实施15加快实施经营异常名录制度和严重违法失信企业名单制度。建设国家企业信用信息公示系统，依法对企业注册登记、行政许可、行政处罚等基本信用信息以及企业年度报告、经营异常名录和严重违法失信企业名单进行公示，并与国家统一的信用信息共享交换平台实现有机对接和信息共享。工商总局、其他有关部门，各省级人民政府持续实施16支持探索开展社会化的信用信息公示服务。建设“信用中国 ”网站，归集整合各地区、各部门掌握的应向社会公开的信用信息，实现信用信息一站式查询，方便社会了解市场主体信用状况。各级政府及其部门网站要与 “信用中国 ”网站连接，并将本单位政务公开信息和相关市场主体违法违规信息在“信用中国 ”网站公开。发展改革委、人民银行、其他有关部门，地方各级人民政府2015 年 12 月底前完成17推动各地区、各部门已建、在建信息系统互联互通和信息交换共享。在部门信息系统项目审批和验收环节，进一步强化对信息共享的要求。发展改革委、其他有关部门持续实施18健全国家电子政务网络，加快推进国家政务信息化工程建设，统筹建立人口、法人单位、自然资源和空间地理、宏观经济等国家信息资源库，加快建设完善国家重要信息系统。发展改革委、其他有关部门分年度推进实施， 2020 年前基本建成19加强对市场主体相关信息的记录，形成信用档案。对严重违法失信的市场主体，按照有关规定列入“黑名单”，并将相关信息纳入企业信用信息公示系统和国家统一的信用信息共享交换平台。各有关部门2015 年 12 月底前实施20探索建立政府信息资源目录。各有关部门2016 年 12 月底前出台目录编制指南21引导征信机构根据市场需求，大力加强信用服务产品创新，进一步扩大信用报告在行政管理和公共服务及银行、证券、保险等领域的应用。发展改革委、人民银行、银监会、证监会、保监会2017 年 12 月底前取得阶段性成果22落实和完善支持大数据产业发展的财税、金融、产业、人才等政策，推动大数据产业加快发展。发展改革委、工业和信息化部、财政部、人力资源社会保障部、人民银行、网信办、银监会、证监会、保监会2017 年 12 月底前取得阶段性成果23加快研究完善规范电子政务，监管信息跨境流动，保护国家经济安全、信息安全，以及保护企业商业秘密、个人隐私方面的管理制度，加快制定出台相关法律法规。网信办、公安部、工商总局、工业和信息化部、发展改革委等部门会同法制办2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法规的，按照立法程序推进）24推动出台相关法规，对政府部门在行政管理、公共服务中使用信用信息和信用报告作出规定，为联合惩戒市场主体违法失信行为提供依据。发展改革委、人民银行、法制办2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法规的，按照立法程序推进）25建立大数据标准体系，研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等。加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准。引导建立企业间信息共享交换的标准规范。工业和信息化部、国家标准委、发展改革委、质检总局、网信办、统计局2020 年前分步出台并实施26推动实施大数据示范应用工程，在工商登记、统计调查、质量监管、竞争执法、消费维权等领域率先开展示范应用工程，实现大数据汇聚整合。在宏观管理、税收征缴、资源利用与环境保护、食品药品安全、安全生产、信用体系建设、健康医疗、劳动保障、教育文化、交通旅游、金融服务、中小企业服务、工业制造、现代农业、商贸物流、社会综合治理、收入分配调节等领域实施大数据示范应用工程。
大数据、云计算的发展趋势如何？
大数据行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等
本文核心数据：大数据应用领域分布 互联网大数据、金融大数据、政府大数据市场规模 应用场景等
应用领域分布：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域
从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。
互联网大数据领域
——互联网大数据应用场景
在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。
——大数据在互联网领域的应用占比过半，2021年市场规模有望突破3000亿
面对当今快速增长的海量互联网数据和复杂的网络社群关系，如何从中提取有价值信息，建立用户模型，针对不同用户提供针对性产品，以此来提高用户体验，增加用户黏性，是当前互联网行业面对的主要挑战之一。社交网站、电商网站将是最需要大数据技术的两类网站，用户间关联性和消费行为是其关注的主要方面。
根据赛迪数据，我国大数据产业在互联网领域的应用占比约为45.2%。据测算，2017年，中国互联网大数据产业规模达1604.7亿元，2020年约为2887.4亿元。
注：上述互联网大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与互联网大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。
政府大数据领域
——政府大数据应用场景
中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。
——2020年政府大数据市场规模超900亿元
根据赛迪数据，我国大数据产业在政府领域的应用占比约为14.5%。据此测算，2017年以来，我国政府大数据规模逐年增加。2017年，中国政府大数据产业规模达514.8亿元，2020年约为926亿元左右。
注：政府大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与政府大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。
金融大数据领域
——金融大数据应用场景
过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。
——大数据在金融领域的应用空间巨大，2020年市场规模已超600亿
金融数据是大数据商业应用最早的数据源，早在1996年摩根大通银行就聘请数学家丹尼尔利用递归决策树统计方法，对抵押贷款用户进行统计分析，帮助银行找到可能提前还款或者未来不会还款的客户。经过一年的运行，基于递归决策树的抵押贷款管理为摩根大通银行创造了近6亿美元利润。
根据赛迪数据，我国大数据产业在金融领域的应用占比约为9.4%。据测算，2017年，中国金融大数据产业规模达333.7亿元，2020年约为600亿元。
注：金融大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与金融大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。
更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》
大数据技术在电子政务领域的应用
大数据技术在电子政务领域的应用
随着科学技术在社会各领域的不断渗透, 为人们的生活带来了巨大改变, 其中, 以大数据技术为代表的现代电子信息技术的广泛使用, 将人们带入了“大数据时代”。本文以大数据技术在电子政务领域的应用为研究内容, 在分析大数据技术特征的基础上, 这一技术在电子政务领域的实际应用加以介绍, 从而使人们更加深入的了解大数据技术。
近年来, 我国在计算机网络技术研究领域取得了显著成绩, 大数据技术、云计算技术、物联网技术等在社会各领域得到了较为广泛的应用。在此过程中, 为提高政府部门办事效率, 以大数据技术为核心的电子政务系统应运而生, 并且, 融入了大数据技术的电子政务系统在数据的获取、处理、分析等方面的效率显著提高, 为政府相关工作的高效开展奠定了基础。
1、大数据技术的特征概述
相比较传统数据处理技术来说, 大数据技术的主要特征包括以下四个方面:
(1) 大数据技术涉及到的数据量极为庞大, 在计算机网络快速发展的今天, 网络上的数字信息呈现出几何指数增长的趋势, 经过一定时期的积累, 这一数据量将达到惊人的数量, 为此, 只有大数据技术才能够对此类规模的数据进行有效的处理。
(2) 大数据技术所涉及数据类型众多, 除常见的文本、声音、图像、音频等数据外, 还包括一些特殊的文件形式, 并且, 不同类型的文件形式其作用自然也就存在着明显的差异。
(3) 大数据技术有着较快的数据处理数度, 凭借分布式计算机技术的使用, 能够在最短的时间内完成一定规模数据的处理任务, 并且, 最终得到的结果是有效的。
(4) 大数据技术所处理的数据虽然数据密度较低, 但是, 当密度较低的数据被收拢在一起后, 通过科学的数据处理分析方法, 从零星的数据中寻找有用的信息, 并对该信息的价值进行深入挖掘。
2 、大数据技术的关键
所谓大数据, 是指在短时间通过网络嗅探的方式, 快速搜集各种类型的网络数据, 并在相关数据中获取有价值的信息。大数据技术的实现需要通过大规模并行处理数据库技术、数据挖掘技术、分布式数据库技术、云计算基础构架平台等技术, 为更好的研究大数据技术, 应对其关键技术进行深入分析。
2.1 大规模并行处理数据库技术
为保证大数据技术中庞大数据的存储与处理, 则需要利用大规模并行处理数据库技术对相关数据进行集群管理。这一技术能够以最快的速度对数据处理命令进行相应, 并具有较低的延迟读写速度, 并且, 在云计算平台的配合下, 大规模并行处理数据库的成本也相对较低, 在正常工作过程中, 能够实现多个副本故障检测与转移机制, 在长时间工作的状态下, 出现故障的几率较低。
2.2 分布式数据库技术
所谓分布式数据库技术, 则区别于云存储数据库的形式, 他是利用互联网的空间特性, 将物理空间相对独立的存储单元进行连接, 通过一定的算法进行逻辑上的统一, 形成具有超大规模的数据库, 并具有较高的数据处理能力和数据存储能力。
从信息安全的角度分析, 这种分布式的数据库技术能够实现对数据资源的有效保护, 即便出现大规模的计算机病毒事件, 基于分布式数据的存储优势, 相关病毒对部分计算机的影响, 并不能对全部计算机中的数据造成毁灭性的破坏。
2.3 分布式存储技术
在大数据技术的实际应用中, 为满足用户一定规模数据存储的需求, 则充分利用了分布式存储技术所具有的纵向、横向扩展的优势, 将数据进行分割后存储与多台服务器、存储设备上, 从而有效降低了单一存储器的数据存储压力, 并且, 这种分布式存储技术, 还实现了系统可用性、可靠性的提高, 以及保证数据存取的高速进行。
2.4 云计算技术
对于大数据技术来说, 为了实现对一定规模数据的收集、分析和处理的能力, 则充分利用了云计算技术所搭建的平台, 从而为大数据技术的应用奠定了坚实的硬件基础。基于传统存储技术在速度、空间上的有限性, 无法为大数据技术提供足够的支持, 云计算技术则将传统计算机的存储、运算功能转移至云端, 以一种更加高效的方式, 为大数据技术在众多领域的拓展提供可靠的技术平台。
3、大数据技术在电子政务领域的应用
基于大数据技术的诸多优势, 在电子商务领域, 大数据技术主要用于网站数据进行分析, 社会诚信系统的构建, 信息共享平台与电子政务系统等。
3.1 大数据技术支持下的政府网站大数据分析
为准确掌握网站的浏览情况, 大多数网站都会对用户的日常浏览情况进行数据分析, 相关分析要素包括用户访问的路径、不同网页的停留时间、浏览网页的具体时间等, 通过对以上要素的研究, 能够对用户需求、习惯进行准确分析, 并能够对后期网站缺陷的具体调整提供指导性意见。
以某政府网站为例, 由于网页设计不合理, 以至于在用户打开某一页面时, 长期处于等待状态, 如此一来, 用户对这一网页的实际浏览次数将为0。针对这一情况, 网站管理人员通过对某一周期内的网站浏览情况进行分析, 由于一定周期内浏览网站用户的数量较大, 且相关要素成倍增加, 所以, 在处理以上信息的过程中就用到了大数据技术。对于网页访问次数出入较大的数据, 则需要进行深入分析, 在排除网页的可链接性之后, 检查网页内的相关信息, 却保网页内信息的可靠、安全。
通过用户浏览网站后留下的大量信息, 网站一方可以将用户信息存入数据库中, 并利用大数据技术对相关信息进行分类, 以实现网站信息向用户的精准推送。并且, 经过大数据处理后的数据信息, 逐渐成为政府行政决策的重要依据, 并能够在一定程度上保证行政决策的有效性和科学性。
3.2 大数据技术支持下的信用平台建设
为更好的掌握居民信用信息, 建立以个人为单位的信用数据库, 则需要以大数据技术为依托, 收集相关部门所掌握的居民信用资料, 并通过大数据技术进行对比、整合, 进而得出准确的个人信用情况。例如, 在购房贷款过程中, 商业银行往往需要用户提供《个人征信档案》, 在《个人征信档案》中, 不仅包括用户的基本身份信息, 还包括用户在所有金融机构办理的各种信用卡情况, 以及是否存在不良信用记录等, 这些信息的存在, 就意味着政府机构与金融机构之间实现了以大数据技术为核心的信息共享, 通过对比用户身份信息, 将属于同一用户的信用信息进行整合, 并重新存储与数据库之中。
政府行为的信用平台建设, 旨在掌握用户的个人诚信资料, 并为基于个人行为的政府服务工作提供数据支撑, 打击社会范围内长期存在的老赖等现象。大数据技术支持下的信用平台建设, 能够实现社会范围内道德诚信体系的不断加强, 促进社会道德水平的提升。
3.3 大数据交换共享平台与电子政务
随着政府部门事务性工作的不断增加, 仅依靠人工对相关数据进行收集、分类、整合、处理等工作不仅效率低, 速度慢, 且容易出现人为性差错, 数据结果的人为性因素较大。在此情况下, 依托大数据技术在多元数据收集、处理方面的优势, 以及计算机网络技术下的信息共享平台建设, 能够帮助政府通过网络获取社会各领域的相关数据, 并对数据资源进行有效整合, 形成庞大的数据库资源。
然而, 对于数据库来说, 只有得到利用才能体现其价值, 在情况下, 政府部门就充分利用了大数据交换共享平台的优势, 建立以政府事物为中心的社会基础数据库, 为政府相关工作的开展提供横向、纵向信息的全方位共享。在区域间政府工作交流方面, 大数据共享交换平台能够突破传统政务工作的空间限制, 进而促进跨地区政府部门信息资源整合与交流下的业务开展。
为更好的发挥电子政务的优势, 在大数据交换共享平台的建设方面, 需要对这一平台的信息资源目录体系进行完善, 制定政府间统一的大数据交换共享平台使用标准, 规范政府在使用大数据交换共享平台的各种行为, 以实现对数据资源的合理、高效利用。所以, 大数据交换共享平台的使用, 不仅便于政府工作的开展, 也促进了社会管理工作有条不紊的展开, 社会环境的稳定得以实现。
3.4 电子政务决策系统中的大数据技术
在实际使用过程中, 大数据技术并不仅仅是简单的对多元数据的收集、整合、分析、处理, 对于大数据技术的使用方来说, 庞大的数据价值还在于能够辅助政府决策。
利用计算机软件技术, 通过对庞大数据中有关数据的筛选、分析, 经过计算机软件的处理之后, 能够得到更加准确的计算结果, 政府部门依据这一结果, 就可以完成一系列的政府决策, 从而实现了政府办事效率的快速提高。
例如, 在市政建设方面, 对于城市内部交通拥堵问题, 可以借助交通系统长期提供的大数据信息, 了解城市内交通拥堵的主要路段、时间, 以及在庞大数据信息的支持下, 通过建模的方式, 采取多种治堵方式, 并利用大数据技术对每一种方式的实际效果进行综合评估, 最终选择效果最好的治堵方式。
对于政府决策的客观性、准确性等, 使用大数据技术辅助决策有着极大的优势, 但是, 基于大数据技术缺乏人类情感因素的介入, 以至于相关决策并不能够完全突出“以人为本”的政府工作理念, 所以, 政府部门应慎重对待大数据技术下的电子政务决策, 根据相关内容的实际情况, 做出最佳的决策选择。
4、大数据技术在电子政务中应用的不足之处分析
通过对地方政府电子政务系统的实际使用情况调查研究后发现, 即便在我国电子信息技术得到快速发展的情况下, 大多数地区政府在电子政务系统建设方面依然存在不足, 即便是已经施行电子政务管理的地区, 政府部门对于大数据技术的实际应用却有着较为明显的不足, 以至于大数据技术的优势无法得到有效发挥。
4.1“数据孤岛”现象的存在
大数据技术的核心在于对数据信息的共享, 然而, 有地方政府对大数据技术的认识不足, 以至于在数据共享方面存在政策性的理解偏差, 使得以政府为核心的相关数据无法被其它行业所利用, 大数据技术的优势也就失去。例如, A省与B省协商开通省际公交专线, 然而, 为了更好的安排公交车的运行时间表, 则需要A、B两省之间的人员往来数据进行分析, 并能够预估公交线路的实际载客风险, 从而适当的调整公交车的运营次数和时间, 但是, 在实际操作过程中, A、B两省间的客流数据无法实现共享, 以至于在公交车的实际安排下依然无法解决道路拥堵的实际问题。
地方政府所体现出来的在大数据技术应用方面的这一问题, 是传统政务管理工作中各自为政思想的延续, 一旦数据无法实现共享, 也就造成了所谓的“数据孤岛。大数据共享的问题在于两个方面, 首先, 政府部门之间有着严格的管理秩序, 优势存在上下级关系的政府部门, 下级向上级申请差异数据库中的内容, 多无法得到上机政府部门的许可, 以至于大数据技术在电子政务领域的使用存在着明显的“数据孤岛”现象。
导致“数据孤岛”现象的原因还包括大数据技术的本身, 由于我国大数据技术的应用并未得到普及, 在电子政务领域也只是部分地区完成了大数据技术的初步使用。数据作为政府管理的稀缺资源, 以及从保密的角度分析, 相关数据并不能进行过度披露, 否则, 将造成社会性的事件。所以, 这也就不难解释除政府部门间数据信息的相对独立以外, 广大市民同样无法通过大数据技术支持下的电子政务平台获得真实的数据信息。在这一“数据孤岛”现象的影响下, 地方电子政务平台的实际效果也就有着明显的降低。
4.2 电子政务领域常见的数据资源“过剩”与“闲置”问题
单从地区政府发展的角度来看, 地区政府在大数据技术方面投入的多少, 能够直接反映出该地区经济发展的实际情况, 两者之间存在着显著的正相关关系。然而, 当地区政府在大数据技术方面的投入与实际数据需求偏低时, 也就出现了所谓的数据资源“过剩”的问题。不仅如此, 在大数据技术投入不足的情况下, 政府部门无法对社会中存在的大量数据加以利用时, 也就形成了另一种形式的数据资源“闲置”。
(1) 以南京地区为例, 作为我国南方较为重要的经济主体, 南京市政府在大数据技术与电子政务方面投入了大量人力、物力和财力, 经过近几年的发展, 已经形成了较为完备的电子政务平台, 在实际使用中也到了广大市民的欢迎。然而, 相对于南京的区域地位来说, 受上海的影响, 作为上海市的经济辐射范围, 南京市的发展受到了一定的影响, 经济中心明显向上海地区便宜, 为此, 基于大数据技术的电子政务平台所整合的数据, 也就无法在更大的空间中发挥其作用, 这就是数据资源“过剩”。
(2) 在我国西北、西南部分地区, 由于经济发展较为落后, 以至于在全国范围内进行大数据技术支持下的电子政务系统建设过程中, 无法进行大范围的电子政务系统建设。以贵州省为例, 大数据技术下电子政务系统依然停留在商业层面的应用, 对于其它领域的电子政务系统建设并未涉及, 因此造成了贵州省内相关数据信息无法全面获取, 这也就是资源“闲置”的直接表现。
5、关于大数据技术在电子政务领域应用的建议
针对当前大数据技术发展的实际情况, 以及电子政务作为信息化时代下政府事务性工作改革的重要内容, 有着较为积极的意义。因此, 为推动大数据技术在电子政务领域的中的应用, 则需要做到以下三个方面。
(1) 地方政府应结合大数据技术与电子政务的结合, 推动地区大数据技术产业的发展, 通过各种优惠政策, 吸引高新技术企业入驻, 建立以大数据技术为核心的产业发展模式, 从而带动地区经济发展。
(2) 提高政府方面对大数据技术的认识, 在社会发展过程中, 大数据技术的优势越发明显, 尤其是在传统事务性工作的处理方面, 借助专业的数据分析软件, 能够完成从数据的收集、整理、分类, 直至得出数据分析结果, 实现了政府办事效率的显著提高。如此一来, 大数据技术的优势得以体现, 政府方面对于大数据的认识进一步提高, 进而促进了大数据技术在电子政务领域的普及。
(3) 加快大数据技术相关硬件、软件的研发。目前, 大数据技术涉及到的硬件、软件成本较高, 导致了部分经济欠发达地区无法实现大数据技术支持下的电子政务系统的全面推广。以大数据技术使用较为广泛的数据中心机房来说, 由于要使用到高速计算机和服务器到等昂贵的信息设备, 对于缺乏条件的地方政府来说, 可以利用云计算技术, 通过网络服务器的模式, 解决这一问题。
总的来说, 大数据技术在电子政务领域的应用实现了我国政务处理的信息化改革, 对于我国现代化社会管理制度体系的建立打下了坚实的基础。并且, 通过大数据思维在政务领域的渗透, 有助于大数据技术的应用效率提高。
6、总结
尽管, 我国电子政务系统的建设时间并不长, 相关领域依然有待完善。随着大数据技术在电子政务领域的不断渗透, 基于多元数据收集、整合、分类、处理的大数据信息交换共享平台建设, 为政府各项事务的有效开展奠定了坚实的基础。然而, 由于技术与认识上的不足, 电子政务系统中的大数据技术应用仍然集中于纵向政务业务领域, 这并不符合当前社会发展的趋势。因此, 为推广以大数据技术的应用个, 则需要加快大数据技术支持下的电子政务系统的设计, 推动电子政务系统中大数据技术的应用, 打造“数字化政府”。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于大数据有多少在政府的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于大数据有多少在政府的相关内容别忘了在本站进行查找喔。