大数据驱动政府管理创新策略研究

《大数据驱动政府管理创新策略研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、大数据驱动政府管理创新策略研究关庆珍中共成都市委党校函授（研宄生）教育部互联网和信息技术的发展，推动了大数据时代的到来;在社会经济变革转型的同吋，政府管理也面临着极大挑战。本文从大数据吋代下政府管理创新的背景出发,分析丫目前大数据在政府管理创新探索屮的主要问题，并针对这些问题，提出了大数据推动政府管理创新的思路和策略。关键词：大数据;政府管理;创新;（四川成都610110）引言随着互联网和信息技术的快速发展和深入应用，我国社会结构和运行模式发生了深刻变化，企业急剧转型、人们生活节奏加快，活动方式日益信息化、网状化、虚拟化。信息化的社会产生了海量的

2、数据信息，推动了大数据时代的到来，推动着社会经济生活不断向智能化形态方向演进。处于大数据时代浪潮和行政体制改革转型中的政府管理，面临着极大的挑战。我国的电子政务虽然已深入到经济社会的各个领域，成为政府管理不可或缺的手段，但依旧存在应用不足、深入不够、支撑能力弱等问题；另一方面，大数据时代的社会主体，对政府管理也在不断提出新的多样化的要求。政府管理要适应变化的社会现实，顺应时代潮流，充分挖掘利用大数据等新技术与方法进行管理创新，构建一个高效、便捷、智能化的政府管理模式，是政府治理现代化的必经之路。大数据时代政府管理创新的背景与前期探索迅猛发展的互联

3、网和大数据时代的到来，各个W家都感受到了政府管理变革的紧迫性和必要性。早在2012年美国在全球率先推出“大数据行动计划”，联邦政府在推动数据开放的同时，也是大数据的积极使用者，激发大数据在政府管理中的活力。英国政府也紧随美国之后，推出一系列推动大数据发展举措。支持建立了世界上首个开放式数据研究所ODT，利用和挖掘公开数据的潜力，为各行业的创新发展提供“孵化环境”，促进政府和公共领域的大数据应用，为国家可持续发展政策提供支撑帮助。日本政府提出用大数据“创建最尖端1T国家”的宣言;澳大利亚政府希望通过大数据的分析与运用，提高效率，提升公共服务质量［2

4、］。近几年来我们国家也相继推出了多项大数据战略政策，特别是2015年以来相继出台丫《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》《促进大数据发展行动纲要》《国务院关于加快推进“互联网+政务服务”工作的指导意见》等文件，从不同角度提出耍顺应形势，加快互联网+与政府公共服务体系的深入融合,扩大大数据行动实施范围和领域，提升新常态下的政务服务和管理水平。在这样的形势下，我国各级政府大力推动政务云建设，积极完善电子政务平台，积极加人电子通信新技术等在政府管理屮的应用力度，将网上政务作为提升政府管理水平的重要工具，以互联网+推动政府决策模式创新与发展，力

5、图利用大数据、云计算等提供高效服务，努力探索政府管理的创新与转轨升级，取得了一定的成效。根据《2016联合国电子政务调查报告》显示，中国的电子政务发展指数（EGDT）为0.6071,排名第63位，相较于上一次调查上升7位，国家排名稳步上升。目前屮国电子政务水平己处于全球屮等偏上水平，特别是在线服务指数上升到29位（指数为0.7681），己经处于世界相对领先地位m。互联网政务的发展也从最初数量上的扩张逐渐转向注重集约化和提质增效。根据2017年第一季度全国政府网站抽查结果显示，从2015年8月到2017年第一季度，我国政府网站数量从85890锐减到

6、43143XH，同时各级政务网站所提供的公共服务正在朝着规范化、标准化的方向发展。然而，由于传统的行政机制体制、政府理念、结构等多种因素的影响，目前处于大数据环境下的政府管理依旧面临着很多问题，比如存在信息孤岛、井享程度低、大数据为政府决策的支撑服务远远不够、精准化服务欠缺等。三、目前大数据在政府管理创新探索中面临的主要问题（一）存在严重的“信息孤岛”问题尽管各级政府己经建立起各层次、各系统的政府网络平台、审批平台、信息管理平台等，较大提高了政府管理效率，但受原有体制机制的影响，这些信息化建设平台分散，大多限制于某个区域划分、层级或业务部门，各自

7、独立，互不通用。各系统、部门、层级虽然大都建立了信息数据库，以满足自身业务管理需要,但隶属各自机构，数据分散、共享程度低，造成资源重复，浪费现象严重，同时存在“标准不一”、“兼容性差”等问题，形成了数字鸿沟和严重的“信息孤岛”问题。如果不能把信息化系统数据统一连接起来，以发挥最优和最大效能，就无法实现公众供需的有效对接，更无从谈起政府管理的有效性。（二）大数据支撑服务不足大数据时代产生了海量数据，互联网与云计算促进了彻底的多数决策，这是过去小数据时代所不能达到的，为政府提高决策科学化与管理精细化的水平提供了技术可能m，这也是大数据的真正价值。利用

8、大数据，政府可以利用所有的数据去预测事先未考虑到的问题，可以正确地考察决策细节并对数据反馈进行新的分析，在任何细微的层面，都可以用大数据