| 标题 | 大数据技术在公共管理领域的应用与思考 |
| 范文 | 卓逸诚 摘要：随着当前互联网技术的不断发展，数据已经渗透到当今社会各个领域，正在呈现指数级增长，大数据时代已经到来。全球知名咨询公司麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”在公共管理领域，由于基础数据的整合度和共享度很低，大数据的应用程度还远远不够。因此，推进大数据技术在公共管理上的应用显得十分迫切和必要。 关键词：大数据技术；公共管理；应用 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）33-0007-02 1 大数据技术的概述 当今信息技术为人类步入智能社会开启了大门，各行各业进入了“互联网+”的新发展阶段，也随之带来的数据是海量的，对于各种业务数据来说，其增长的形式可谓爆发式，在信息处理方面想要解决收集、格式、储存、分析、检索和应用等需要另外想办法。2015年初，淘宝网仅一天产生的数据量就大概达到了7个T，相关研究显示，到2020 年，40ZB恐怕都不是全球信息新建和复制的量的最大值，这个数据相比较2012年的话，能够达到其12倍之多；而从我国来看，在2020年8ZB也不是数据量的最大值，这个数据相比较2012年的话，可以说增长了22倍。 而对于大数据技术来说，这种技术最为擅长的是捕捉、挖掘、分析这些相关海量数据，它的优势为海量信息隐含的规律，逻辑关系在问题和对策间的建立，提供决策方面的支持。所有这些，用可视化的分析结果反映将变得非常容易。大数据具备Volume、Velocity、Variety和Value四个特征： Volume：意味着大数据有海量的数据。数据规模呈现出暴涨的趋势，从计数方面来看， GB、TB、PB级都不是上限，而EB和ZB早已开始流行。 Variety：表示大数据的类型复杂。出现大量半结构化或者非结构化数据，其包含： 传感器数据、文本、微博、视频、音频、日志文件和点击流等。 Velocity：意味着产生、处理和分析数据获得前所未有的速度。“1秒定律”直接决定着数据处理的方法，这样一来，从海量信息中获得高价值信息的速度将大大加速。 Value：意味着数据价值密度不高。对于大数据来说，因为体量不是维持恒定，与之对应的是单位数据的价值密度也在一直变化，但是数据将获得的价值也是空前的。 2 大数据技术在公共管理领域的应用 在公共管理领域，首先对于互联的城市信息网络德建立应具备以下特点：深度高、覆盖广，并且全面了解城市的多方面要素：居民、资源、环境和基础设施等，以此为依托实现共享的城市信息平台整合协同的构建，并且处理信息的时候更注重智能化，这样一来，能够保障资源配置和城市响应控制方面显得更加智能化，从而这些智能方面的决策对于政府社会管理和公共服务相当关键，最终使得智能信息资源及开放式信息应用平台在企业或者个人中发挥更大效力。 对于政府来说，他的积极推动和参与，使得大数据技术在公共管理领域发挥更大作用和影响。2012年4月美国奥巴马政府推出“大数据研究和发展倡议”，在全球掀起了一股大数据的热潮。2015年8月，中国政府也发布了《国家大数据发展行动纲要》，随之各省市也纷纷跟进。 对于国内外一些先行者来说，大数据早已成为他们非常先进的工具和手段，它在综合处理数据方面具备更多的办法和优势。这样一来，社会治理将变得容易得多，从而从政府公共服务方面分析，其技术、管理以及服务方面都不会再墨守成规。从新加坡方面来看，在交通流速和流量预测方面，对于智能交通综合信息管理平台来说，其失误率还不到15%，它能在干预和引导方面表现出色，从而使得高峰时段有更多的车辆可以通行。从苏州来看，对于覆盖城乡的信息化防控网络而言，假如警力与人口配比没有达到万分之十的话，那么在刑拘转捕率、打击处理案件数以及技术支撑率方面在全省都是做得最好的，办案效率相比较以前有了质的提升。 3 公共管理领域大数据技术应用中存在的问题 除了共性的技术层面的问题，目前在公共管理领域，大数据技术应用在制度设计、公众认知等方面还存在诸多问题，亟待予以解决。 3.1 各政府部门数据难以共通共享 数据共享是数据开放和利用的基础，而许多部门习惯于各自为政，视部门数据为己有，对共享开放心存顾虑，往往以各种理由拒绝共享数据。如市场监督部门、公安部门、征信部门、社保部门、住建部门，各自所掌握的信息都没有做到共享和开放。 3.2 数据信息系统各异，形成信息“孤岛” 由于原先各部门信息系统的建设是各自为政，自主开展，导致各部门信息系统的所采取的底层架构往往不一致，技术的先进程度也不一致，使得各部门、各行业的信息系统之间相互孤立，形成信息“孤岛”，彼此之间对采集到的数据进行共享处理难度很大。 3.3 政府和其他组织的互动机制尚未建立，数据互换互用程度较低 政府作为社会资源的主要管理者，掌握的数据类型多、范围广，是数据采集和利用的主体，但绝不可忽视其他组织力量的整合。对于大数据来说，各行各业的交叉和融合更能很好地体现效力，决不允许封闭和自私，这就有赖于政府和社会其他组织的有机互动。而目前，关于政府和其他组织信息共享的互动机制尚未建立，社会其他组织参与政府数据采集和利用程度较低。 3.4 政府开放数据风险评估机制不明确，共享开放边界难以界定 政府数据的开放利用存相应的风险是存在的，诸多方面的问题都可能牵扯到：个人隐私、商业秘密泄露甚至给国家安全构成危害等，所以，在开放與利用数据的时候，需针对风险评估具体问题具体分析，以防患于未然。而目前，尚无关于数据开发的风险评估机制，也没有相应的操作规范。 4 有关建议和措施 4.1 出台规范文件，打通数据共享的障碍 一些部门之所以抱着数据不放，一方面源于大局意识和服务意识不强，同时，也缺乏相关数据共享的上层制度设计，万一出现数据安全问题部门怕担责。因此，一方面更高层面应该出台相关数据开放共享的制度性文件，消除各部门“无法可依”的尴尬和托词，同时，各部门应加强大局意识和服务意识，更高层次的思考数据互通互联的重大意义。 4.2 建立政府数据统一处理平台，实现互联互通 目前，各地政府纷纷在建设政务云平台，部分已投入使用，这是政府大数据平台的核心部分，相关部门应尽快将数据纳入政务云平台，借助政务云平台实现数据的转换和共享，以此为切入点，逐步增强数据的專业化处理和统筹共享能力。 4.3 引导其他组织参与政府数据平台建设，形成有机互动机制 政府大数据除由政府直接掌握管理的数据之外，还有互联网上公开的数据、公共事业机构和国企管理的数据，同时行业和行业之间、企业和企业之间的数据也属于这个范畴，因此政府大数据平台建设，不仅仅是部门数据的共享开放，也包括其他社会组织的数据共享开放，所以应该建立政府和社会互动的数据采集机制，通过政务数据共享开放，在采集并开放数据方面，对企业、科研机构、行业协会和社会组织等进行针对性的引导。 4.4 建立政府开放数据风险评估机制，厘清共享开放的边界 大数据的利用，首先应把好信息安全关。对涉及商业秘密、个人隐私和国家安全的数据，应运用信息脱敏技术保障大数据的安全利用，否则会带来很多法律问题。同时，如何界定数据公开和共享边界，需要建立相应的管理机制，制定合理的风险防范策略，最大化降低数据运营中存在的使用风险。 参考文献： [1] 李国杰，程学旗.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊，2012，27（6）：647-657. [2] 王珊，王会举，覃雄派，等.架构大数据：挑战，现状与展望[J].计算机学报，2011，34（10）：1741-1752. [3] 覃雄派，王会举，李芙蓉，等.数据管理技术的新格局[J].软件学报，2013，24（2）：175-197. |
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