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政务大数据分析的意义

|亿信华辰大数据知识库2022-11-22

政务大数据分析的意义

众所周知,大数据、云计算等新一代信息技术作为重要的基础性战略资源,正引领着新一轮的科技创新和变革,带来新的政府治理理念,同时也必将为未来政府治理结构、治理方式和治理过程带来新的机遇。其中政务数据治理正成为数字政府和智慧城市建设的关键一环。政务数据治理是数据治理在政务行业的应用,解决政务数据归集、数据资源建设、数据共享和数据应用等各种问题,以保障数安全。

众所周知,大数据、云计算等新一代信息技术作为重要的基础性战略资源,正引领着新一轮的科技创新和变革,带来新的政府治理理念,同时也必将为未来政府治理结构、治理方式和治理过程带来新的机遇。其中政务数据治理正成为数字政府和智慧城市建设的关键一环。政务数据治理是数据治理在政务行业的应用,解决政务数据归集、数据资源建设、数据共享和数据应用等各种问题,以保障数安全。

 一、政府使用大数据的意义

1、产业引导方面
政府可以通过出台优惠政策推动大数据产业又好又快发展,塑造完整大数据产业链,以“创新驱动、转型发展”为主线,不断提升大数据产业的自主创新能力。同时,着力加强大数据施政的基础设施建设,积极向市场购买大数据的相关技术和服务,推动政府、智库、企业之间数据信息资源的应用整合和协同共享。
2、政务服务方面
政府运用大数据施政可以准确判别不同群体、不同市场主体的各种需求,提升政府部门行政审批的效率和公共服务的质量,让数据为老百姓“跑腿办事”,为企业“贴心服务”,从而实现更有效的“管”、更积极的“放”。例如,各省市推行的“最多跑一次”就是通过推进“多审合一”“多测合一”“多评合一”“多证合一”“证照联办”等,从制度层面推动“流程优化、业务协同”。
3、市场监管方面
政府管理者可以通过对海量数据的深入挖掘与分析汇总,全面了解和准确掌握市场经济信息,综合分析经济社会发展趋势,不断提高市场监管的效率和质量。与此同时,也意味着所有信息数据都能在一个系统平台内查询。换句话说,政府行为就更容易受到监督,从而有效促使政府负面清单、权力清单和责任清单的透明化管理。

 二、政务大数据驱动要素
1、业务支撑:是政务大数据运营的两大支撑力量之一,重点实现政务业务本身的体系化、系统化,提供政务大数据运营的内容。
2、业务驱动:是政务大数据运营的核心,所有政务大数据的运营过程和运营活动都是围绕政务业务展开的。
3、外部服务:对企业、公民等服务对象提供政务相关的综合数据服务,完成数据层面的G2B & G2C等政府对外服务。如医疗卫生、环境气象、教育科研、户籍人口、交通运输、旅游观光等。
4、运营支撑:基于业务驱动,进行政务大数据的运营管理,实现业务服务的产品化和价值链管理。
5、数据规划:基于业务主题的政务大数据顶层设计、规划是政务资源目录制定,政务元数据、政务数据元相关标准制定的重要依据,也是政务大数据彰显价值的原动力。
6、内部协同:横向同级部门(管理职能域)之间、纵向各级部门(业务职能域)之间的数据传递、共享和协同。同时,也将包括城市、城区、园区、社区等的功能群组的内部数据协同。
7、数据自治:随着政务数据的积累、政务数据分析模型的演进,政务大数据一定会越来越拥有自学习能力,甚至拥有一定程度的智慧。
8、数据治理:是政务大数据运营准备的两大手段之一,通过对元数据标准、数据元标准实现对数据采集质量的控制与保证过程,并通过主数据管理实现对综合业务的支撑。
三、亿信华辰助力政务大数据实现精细化治理
数字化时代,政府部门在面向百姓提供政务服务过程中会产生高价值密度的数据,而如何开发这些数据,让信息互联互通、整合共享、高效利用,是政府服务能力现代化的重要支撑,也是国家竞争力的体现。而亿信华辰旗下的数据治理产品睿治能更好的帮助政府实现精细化治理、提升行政办事效率。
1、元数据和主数据管理
政务数据治理过程中,按照元数据的用途,可分为技术元数据、业务元数据和管理元数据。技术元数据是治理过程的基础保障,业务元数据是表述映射业务的实质内容,管理元数据是整套体系运作的规范保障。元数据体系的建立是政务数据治理过程关键环节如数据标准、数据质量等的运行基础,决定了政务数据治理体系的规范程度和治理效能。
2、数据质量管理
数据质量管理是数据治理的重要过程。数据质量可从完整性、规范性、一致性、及时性、准确性、唯一性、关联性等质量指标体系角度进行跟踪评估。数据质量保障的主要工作还包括制定数据缺失检查、波动性检查、完整性检测、重复率检查、一致性检查等算法规则,并基于规则对数据进行检查稽核,按照统一的转换规则进行加工处理,形成标准统一、有机关联、归属清晰的数据资产。政务数据质量评估和处理结果需要定期形成数据质量分析报告,便于数据治理成果持续改进提升。
3、数据资产管理
数据资产的公认定义是指由政府或企业拥有或者控制的,能够带来价值体现的,以物理或电子的方式记录的数据资源。在政府或企业等组织中,并非所有的数据都构成数据资产,数据资产是能够为组织产生价值的数据资源。数据资产管理通过数据资产定义、数据资源管理、数据资产生命周期管理、资产地图、资产标签、数据资产分析与评估、数据资产应用管理等方面的实施,实现和保障数据资产的全生命周期闭环管理,提升数据价值利用效率。
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