数据开放程度加强“三步走”驱动化治理
- 来源：中国智能制造网
- 编辑：沐子飞
- 2017/1/22 15:15:21
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【中国智能制造网 智造快讯】面对社会运行的复杂性和艰巨性，大数据驱动社会治理创新要求必须改变传统的治理思路和模式，必须对社会变化的风险实施预测和分析，必须建立监测灵敏的社会反应和治理体系。
数据开放程度加强 “三步走”驱动化治理
自2013年大数据的概念迅速普及，国内大数据领域在电信、互联网、金融、电商等信息化行业的引导和带动下，聚集了BAT等和数百家中小及初创企业，在大数据产业的主要环节完成了初步布局，产品和服务供应链能够满足基本数据生产加工的全生命周期覆盖。伴随着大数据产业中数据资源参与主体的逐渐增多，我国的数据开放程度得到了普遍提升。
一方面，数据开放的主体集中在部分信息化基础较好行业及经济发达地区，如互联网、交通出行、教育科研行业等，都出现了相应的数据开放企业和平台。政府推动的公共信息资源开放网站也主要由信息经济较发达地区先行先试，并逐渐向周边省市辐射扩散。
另一方面，第三方数据交易平台不断涌现，填补了居间服务的市场空白。目前全国范围内已建成及正在筹建的地方数据交易机构达到十余家。一些早期的数据交易平台逐渐从单一的居间服务商向数据资源综合服务商转型。
不仅如此，随着社会治理的复杂化程度日益增高，不断强化的政府“精细化管理”运动导致制度“供给过剩”和“供给不足”并存的诡谲画面，因而社会治理的低准度与无效性弊端不断暴露。大数据驱动社会治理逐步走向化治理要求：
首先，运用大数据做好社会风险的研判工作。必须切实增强防控风险的责任感和自觉性，逐个环节校准责任偏差，不断提高实时动态监测、实时预警能力，推进风险防控工作科学化和精细化，对各种可能出现的风险及其原因要做到心中有数、对症下药、应对有策，确保把社会风险化解在源头。
其次，运用大数据做好社会舆情的关联分析。随着互联网技术和智能终端的普及，微博、微信等多种互动平台进入公众生活，为每个人提供了可以自由书写的公共平台；而云计算技术开发使得政府及其他社会治理主体能够以用户的实时数据为基础，分析民众的需求和情绪变动，能够准确分析出个人、组织与社群之间的相关性，以此为依据制定出“量身定制”的政策，从而实现公共治理的化。
后，运用大数据提高社会治理的性和靶向性。各级各类政府部门在社会治理中积累了数以亿计的公共服务大数据，对这些数据进行有效的处理分析，可以提高社会治理的度和靶向性，从而不断促进社会治理精细化的实现。比如，利用互联网与移动应用建设全面、详尽、的扶贫信息系统，对扶贫对象识别、帮扶、管理，能够提高扶贫效率和效果。
大数据时代，数据不仅是一种工具，更是一种战略、世界观和文化。即使今天没有大体量的数据，还是可以尽可能自觉、客观、全面地测量世界，为未来的大数据实践做准备。大数据时代，要求推广和树立数据文化，一切用数据说话，而不是用大概、差不多或者是人云亦云，或者是用现成的结论去做出判断，脱离了当前的判断。
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