大数据时代行政职能的创新及挑战

高俊

[摘 要] 随着云计算等新信息技术的广泛应用，互联网经济、移动互联、电子商务等新兴应用领域，数据量正以几何级数的速度增长，行政职能部门同样不可避免的面临着大数据。本文分析了未来政府职能的几个大数据主要来源，及相关特点，再结合行政职能部门服务及信息化建设现状，重点探讨了大数据将会给行政职能部门带来的哪些挑战与机遇，分析行政职能部门利用大数据能够解决的公共治理难题。

[关键词] 大数据;行政职能;数据共享;创新

[中图分类号] D63     [文献标识码] A   文章编号：1671-0037（2015）06-24-3

Innovation and Challenge of Administrative Functions in the Era of Big Data

Gao Jun

（Henan Research Institute of Science and Technology Information Zhengzhou Henan 450003）

Abstract：With the extensive application of cloud computing and other new information technologies，in Internet economy， mobile Internet，e-commerce and other emerging applications，the amount of data at an increasing by geometric series speed， administrative departments are inevitably faced with big data. Several large data main source and the related characteristics of the future government functions are analyzed in this paper， combined with the status quo of the services of the administrative departments and the construction of information， the challenges and opportunities will be brought by big data to the administrative department were discussed on focus， public governance problems that can be solved by the administrative functional departments with big data were analyzed.

Key words：big data; administrative function; data sharing; innovation

1 前言

几年前人们把大规模数据称为“海量数据”，但实际上，大数据（Big Data）这个概念早在2008年就已被提出。2008年，在Google成立10周年之际，著名的《自然》杂志出版了一期专刊，专门讨论未来的大数据处理相关的一系列技术问题和挑战，并提出了“Big Data”的概念。

特别是自2012年3月美国奥巴马政府签署并发布了一个的“大数据的研究和发展计划”，由美国国家自然基金会（NSF）、卫生健康总署（NIH）、能源部（DOE）、国防部（DOD）等六大部门共同协作，投资两亿美元启动与大数据相关技术及工具的研发，是美国政府自“信息高速公路”计划后又制定的一项重要措施，从而使得“大数据”上升到国家战略层面。

“大数据”又称“海量数据”，是指由于数据集规模过大，从而导致传统的数据库技术无法进行有效的处理。“大数据”首先是指数据集规模大，通常意义上指超过10TB容量的数据。但在具体的应用中，往往由于多数用户数据的集中存放，已经形成了PB级的数据量;其次是指大数据类型的多样化，由于其数据来自不同的数据源，而数据类别和数据格式日趋丰富，早已突破了先前所限定的结构化数据范畴，还包含有半结构化和非结构化数据。再次是指数据处理速度快，即使规模庞大数据量，也能实现对数据实时分析加工。最后特性指数据真实性高，伴随社交网络、行业资讯、自动化交易以及其他应用的新数据源的兴起，随之而来产生了大量真实可靠的不同行业领域数据。

不断积累的大数据既包含结构化又囊括了半结构化及非结构化数据，并有着在小数据量时不具备的深度知识和价值。因此说大数据在给技术带来巨变的同时，也伴生了技术创新和新的创业机遇。政府部门作为城市管理者并兼具民生服务的提供者，其不仅提供了大量高质量的数据，而且对数据应用也有强烈的需求。通过对不同时间段内的数据收集和整理，并通对其进行深入分析对比，可以发现以前很难洞察到的社会运行模式、规则和存在的问题，有针对性地加以应对，有助于提高行政工作效率、决策的科学化。本文在大数据的时代背景下，致力于有效利用大数据进一步提升行政职能部门的服务水平，提高经济效益和社会效益。

2 行政大数据价值凸显

當今社会最大的特点是高度信息化、数字化，数据在不知不觉中大量的产生。这些数据来自于社会的不同方面，涉及不同的层面，数据类型差异巨大，是对社会方方面面的真实反映。政府部门作为城市管理管理者和民生服务的提供者，其不仅产生了海量的数据，而且对数据应用也有强烈的需求。如果收集不同行业不同时间段内的数据，并对其加工整理，深入的分析挖掘，可以发现以前很难洞察到的社会运行模式、规律和存在的问题，有针对性地加以应对，有助于提高行政工作的效率以及决策的科学化。所以说政府部门应更加注重运用新的信息技术对数据资源进行深度挖掘，以满足日趋精细化科学管理的需要。同时，随着社会的发展与进步，人们对经济和文化的诉求日益提高，转而对职能部门的执政效率和透明度，工作方式的改善，社会服务等诸多方面都提出更高的要求。建议在如下几个方面有所改善：

2.1 引导日常的生活服务的方向

随着人们物质生活水平的稳步提高，对生活信息的质量也提出了更高的要求，对日常天气、饮食安全、交通服务等信息越来越关注。及时、准确的披露这些信息，方便了人们的日常生活，并有助于促进政府服务方式的转变，重塑政府良好的形象。

2.2 帮助政府职能部门提高执政水平

体现在两个方面：一是，加快促进各个行政部门提高数据的协同共享。当前经济社会面临有史以来最快的发展速度，资源环境的约束日益显现，同时城市的发展转型也迫在眉睫，从而对政府管理部门的管理能力提出了更高的要求，这必将导致提高政府部门数据共享的程度。虽然当前社会经历着历史上最快的发展的速度，但受资源和环境的制约越来越明显，城市发展也面临着转型的压力，因此对政府的行政管理能力提出了更高的期望，要求政府部门加大公共信息资源共享的力度。二是，助推管理决策水平的提高。在政策制定的初期，良好的数据分析能够提高制定政策的质量。在政策实施阶段，有效的数据分析能反映政策的实施情况。对实施监测数据的分析，可以检测政策能否依据计划实施，对实施过程中的偏差或错误，数据分析可以及时、准确加以展现。在政策评估阶段，必须通过科学的数据分析改善政策中的不足。

2.3 有助于为企业发展提供支持服务

政府信息公开，侧重于政府信息的社会属性。在创新驱动、转型发展的背景下，政府部门公共信息资源的经济属性越来越受到企业的关注。政府部门的公共信息资源日益已成为一种创造价值的新的生产要素，向企业开放后，将会极大地推动本市信息服务业的发展。

大数据可以提高政府决策的科学性和精确性，提高政府的预测预警和政府应急能力。政府部门的决策渐渐摒弃了传统的经验和直觉，越来越多的依靠电子政务的数据决策分析。目前的大数据超越了传统的数据分析方法，不仅可用于分析纯粹的数据，而且对语音、视频等都可以深入的进行挖掘。对大数据的深入和广泛应用，必将为有关行政管理部门决策的科学和准确提供强有力的支持。

3 行政大数据应用面临的挑战

大数据虽然描绘出了一副美好的蓝图，但部分行政部门之间仍存在数据无法有效共享，信息隔离现象。长期受困于信息孤岛，致使诚信系统建设以及不动产登记等改革举措均不同程度的受到影响，同时也引发了诸如数据库重复建设等浪费现象，亟待引起相关部门高度重视。

3.1 “行政部门数据割据”下的信息孤岛

目前社会服务管理信息化建设立足于大数据这个基础之上，其迫切需要各部门数据资源实现协同共享以及不同业务系统之间的互联互通。当前一些行政部门存在“数据小农意识”，不同职能部门从自身的业务需求出发，建立本部门的信息化系统，并伴随着这些系统规模的不断膨胀，致使产生一个个信息孤岛，不仅让普通民众受其困扰，也让行政部门治理水平受到制约。

目前推行大数据技术的最大障碍，主要来自于各个职能部门的利益割据。现在各个部门都在搞信息化建设，但多是为信息化而信息化，对实际应用考虑不够多，其结果是仅仅完成一个项目而已。数据库虽然建成了，可多数工作人员并不了解本部门到底有哪些数据、如何应用。“数据涉密”、“经过请示上级领导不允许共享”，也往往是各地推进信息化数据共享中最常听到的答复。但具体为何不允许共享、到底是哪条政策不允许，又往往没有定论。实际上是一些行政职能部门缺乏“大数据意识”，把自己拥有的丰富信息只是存储在硬盘上、束之高阁，缺乏开拓进取的勇气。

3.2 信息化系统重复建设，浪费严重

由于数据资源在不同的管理部门中各自为政，这种天然的垄断性及条块划分，严重制约了政府的协调管理水平，降低了社会服务效率，减弱了应急响应能力。在目前如火如荼的大数据应用背景下，很多行政部门开始建立形式各异的数据中心、信息中心。由于其标准不同，势必导致重复建设直至造成资源浪费，并为下一步的信息集成带来新的挑战。

据报道，目前国内共有各级公积金管理机构606个，这些机构本应按照国务院《住房公积金管理条例》，进行统一系统的管理。但实际的情况却是各地开发出几百套公积金管理系统，每个系统动辄花费数百萬元，多者则达千万元以上，除此之外每年还需要支付几十万到上百万元的升级维护费用。然而，这样巨大的投入，却没能产生把公积金联网管好的效果，反而形成了一个个信息孤岛。

另外还存在技术标准、数据标准、接口标准不统一，系统五花八门，给数据共享互通造成障碍，这是目前很多部门管理系统遭遇的困境，也是大数据应用发展过程中亟待解决的共性问题。

4 大数据时代行政职能的创新

4.1 加大数据资源集中的力度，提高管理能力

建立全省（乃至全国）统一的大数据平台，集中全省公共服务领域的数据资源。引入国家的相关标准，借力于国家数据存储中心。扩大数据来源渠道和范围，支持和鼓励企业与高校，行业协会，科研机构以及其他单位参与数据采集和数据资源建设;建立省数据资源管理办公室，进一步完善数据资产登记、管理、开放、开发等标准，推进规范政府数据资产管理的制度化，保证数据资源有序、有效使用。

4.2 实现信息透明和共享

使外部利益相关者（比如公民和企业）和内部利益相关者（比如政府雇员和政府机构）都能提高自身的工作效率，产生积极的经济社会综合效益。其中典型的案例是自2006年起央行上海总部公开金融信息后，以此为依托诞生一个新生的行业金融咨询服务业，先后产生了5家上市企业，拉动了十几万人的就业。目前，中国气象科学数据实现了共享，催生了一批以处理天气信息展现为核心业务的企业，其中也不乏如墨迹天气等的佼佼者，并获得了不菲的收入。

4.3 提高大数据分析能力和利用能力的建设

加强应用于大数据的关键算法和常用的基本技术研究，开发专用的分析处理工具，形成大数据技术和产品资源库;发挥龙头企业创新平台和大数据服务的专业优势，加快开拓大数据应用市场，发展第三方的数据业务，提供个性化的数据支持服务;加大数据开放、共享和应用服务的力度，探索新的商业模式，开展大数据的公共应用;有针对性地选择重点行业领域，强化云计算大数据的示范效用，以点带面，拉动大数据行业应用水平。

4.4 用政务智能替代或辅助人工决策

在浩如烟海的数据中智能化地识别出不一致、错误、异常以及虚假的信息，降低出错成本，降低利用管理中的漏洞进行诈骗概率。美国邮政（USPS）的计算机系统能够自动扫描邮件的相关数据（存放位置、派送路线、重量、体积等信息），通过与数据库中近4 000亿条数据的比较，甄别出“用邮欺诈”的邮件。扫描一封邮件只需要50～100毫秒。一旦检测出了“异常”——比如包裹邮资不足或者邮票重复使用等情况，系统就会对信件实施实时拦，再由分拣人员对其进行特殊处理。有趣的是，该项目竟然由此形成了“威慑效应”。自从2006年开始实施此计划 起，“用邮欺诈”行为减少了很多。

4.5 引导公共部门内部和外部的创新

例如，商业、非营利性机构、第三方通过开发出大数据工具和分析，对公共服务进行反馈，为改善现有的方案提出建议，从而为公共部门创造新的价值。作为“大数据”惠民的一项重要探索，北京市于2012年10月推出政府数据资源网测试版，并面向企业及个人征集应用程序（APP）。由社会力量开发的“游北京”和“爱健康”两个移动服务APP经过两年的应用升级，已经得到众多用户的认可。前者服务于大众为北京游玩提供相关信息支持服务，后者则提供了北京市所有卫生保健设施应用指南，诸如诊所、医院、养老院等位置信息可以轻易地利用这款软件定位，并可以获取附近的医疗设施，也可以进一步的查看现场网络图像。

参考文献：

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