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    研究 | 運用大數據推動“放管服”改革與政府數據治理

    摘要:我國政府在放管服改革中運用數據治理方式, 大大提升了政府治理能力, 服務型政府和高效政府已初步體現。但是傳統體制、思維模式、基礎設施、技術能力以及制度保障等已成為數據治理更好推廣運用的阻滯因素, 因此必須針對這些薄弱環節進行改革和完善, 為實現數據治理創造有利的外部環境,從而使放管服改革能借助現代科技順利推進, 早日實現我國治理體系和治理能力的現代化。

    政府數據治理, 就是政府運用大數據技術收集、存儲、管理海量數據, 實現數據部門間共享, 并通過一定的分析工具輔助進行社會事務管理、提供良好公共服務、解決社會矛盾, 實現決策科學化、社會治理精準化、公共服務高效化。

    一、數據治理對于放管服改革的作用

    數據治理作為一種建立在現代治理理念基礎上的治理手段, 將會在放管服改革中發揮其獨特作用。

    1、數據治理推動簡政放權

    政府職能轉變, 簡政放權是基礎。黨的十八大以來, 國家在推進行政審批制度改革方面, 取得了重要進展, 一大批“含金量”高的行政審批、投資項目核準等項目被取消, 一些不合法不合規不合理的收費項目被清理, 將應當放給市場和社會的權力徹底放權, 各地不斷創新性便民利民的舉措。

    黨的十九大后深化黨和國家機構改革拉開了序幕, 更深層次的簡政放權已經啟動?;ヂ摼W、大數據與云計算等現代信息技術為這些改革舉措, 提供了足夠的技術支撐, 借助于大數據技術實現數據共享, 通過網上虛擬政府的設置, 實現政務流程再造, 打破部門間壁壘, 形成協作機制。從一定意義上說, 是數據治理倒逼并加快了政府的簡政放權步伐。

    2、數據治理促進了放管結合

    政府監管部門可以通過智能感知技術收集分散在各虛擬空間上的企業相關數據, 包括生產經營、銷售物流、檢驗檢測、安全環保等領域的數據, 通過大數據的分析處理功能, 準確識別企業違法失信、投訴舉報、消費者維權等信息, 準確預警危害市場的失范行為, 提升政府的風險防范和應急響應能力, 將監管方式由過去的“人盯事”“一對多”“事后查”, 變為“大數據盯事”“多合一”“事前預警”, 大大提高監管的效能。

    3、數據治理實現優化服務

    當前公共服務發展不充分和不平衡的情況比較突出, 提供公共服務的主體單一, 部門之間缺乏有效協同, 供給主體與需求主體缺少互動, 公共服務無法做到精準化, 導致供給過剩和供給不足同時存在, 群眾的滿意度不高。

    數據治理能在統一的大數據平臺上實現公共服務主體的虛擬協同, 形成一體化的整體性治理。政府部門可以借助智能感知技術收集分散在各虛擬空間上的需求數據, 通過大數據的分析處理功能, 準確識別群眾需求和偏好, 實現公共產品和公共服務的精準化。通過打通政府、公共服務部門間的數據壁壘, 促進數據流轉共享, 將有效促進行政審批事務的簡化, 提高公共服務的效率, 更好地服務民生, 提升人民群眾的獲得感和幸福感。

    二、放管服改革中運用數據治理的制約因素

    雖然在當前放管服改革中, 國家已通過政策、資金等方面鼓勵支持數據治理在各級政務平臺得到推廣與運用, 但從實踐的情況看, 政府使用數據治理還面臨著許多制約性的因素。

    1、政府管理者大數據思維還沒有建立起來

    我們已身處大數據時代, 但我們的政府管理者思維仍然停留在小數據思維模式中, 這種建構在小數據基礎上的傳統思維影響著治理方式的轉型升級。大數據技術是一種對數據應用的全新認識, 它不再過分追求數據的精確性, 而強調數據的完整性, 并且容忍數據的混雜性, 不再執著于因果關系的研究, 更加重視事物間相關關系, 它為人們數據認知開辟了新的維度, 是一種思維方式的迭代和更新。如果這樣的思維方式沒有在政府管理者中確立起來, 運用數據進行治理是無法實現的。

    2、傳統政府管模式難以適應數據治理的要求

    政府數據治理以大數據技術為支撐, 以數據開放和信息共享為條件, 它對于政府組織的扁平化和協同性有著天然的要求。如果缺少這個條件, 即便大數據的硬件和軟件都已具備, 數據治理還是缺少基本的組織條件。我國行政組織傳統的科層制結構, 權力運行縱向層級多, 影響信息傳遞的速度, 同時橫向權力以職能為限, 部門信息彼此割裂, 難以實現相互協同。比如, 政府機構中, 綜合部門和行業部門之間職責劃分不清, 協調難度大, 權責分離嚴重, 導致相同的問題各管一塊, 各出各的招、各走各的道, 形成不了合力。所以黨的十九屆三中全會審議通過的《中共中央關于深化黨和國家機構改革的決定》明確指出, 當前存在著機構設置不夠優化、職能配置不夠協同、機制運行不夠高效等問題, 協同不夠成為影響治理體系中的突出問題。

    3、大數據基礎設施和技術能力還需提升

    大數據的發展和應用以完善的數字信息平臺作為基礎, 是互聯網和現代信息技術在一個國家和地區成熟的產物, 大數據的運用須以較高的采集、存儲、分析、整合、控制作為技術支撐。近些年來, 我國雖然在提高信息化水平方面做出了切實的努力, 取得了很大成就, 但我國以計算機為媒介的互聯網終端服務的發展還不充分, 從事大數據治理的專業人才也很缺乏, 信息采集能力、采集設備、采集系統的不健全, 信息采集更新慢, 信息缺乏時效性, 使采集和整理的信息資源在數量上和質量上大打折扣。同時, 我國在大數據技術研究和開發方面起步較晚, 技術能力還比較薄弱, 還沒有實現與國際先進技術保持同步發展。

    4、數據共享還存在制度性障礙

    大數據的發展與應用是以數據共享為前提的, 但由于部門間條塊分割的管理格局, 使得每種類型數據僅能在部門和系統內閉環流轉, 同時各種采集的數據沒有制定統一的標準, 在數據資源的共享開放和開發利用上形成了技術屏障, 同時, 數據的使用和共享還缺少法律的規制, 因此普遍存在不愿、不想、不敢共享的問題。

    三、為“放管服”改革建構完善的數據治理環境

    1、適應新技術變革, 建立數據治理思維模式

    理念決定方向, 思路決定出路, 政府治理者能否真正建立起大數據思維是實現數據治理的關鍵。政府治理者首先必須確立起“用數據來說話、用數據來管理、用數據來決策、用數據來創新”的數據意識和數據文化, 同時政府要將數據作為一種基礎性戰略資源給予高度重視, 在數據的使用上做到公開透明, 堅持信息公開原則, 堅決摒棄數據即權力的錯誤心態, 防止數據獨占和數據欺瞞, 要用“全面、開放、共享”的理念來看待和配置數據, 引領和推動大數據技術在全社會的廣泛應用。

    2、加強基礎設施建設, 提升數據技術能力

    擁有大數據的采集分析技術和完善的信息基礎設施, 是保證掌握基礎數據全面、足量、及時的必要條件, 也是決策者了解各種社會需求、選擇和規劃科學合理政策措施的基本前提。

    因此, 要優化網絡設施空間布局, 大力發展寬帶網絡, 加強數據中心設計, 提高計算機存儲硬件和相應管理軟件的技術水準, 建立全面覆蓋、動態跟蹤、指標齊全的社會治理基礎信息平臺, 集合人口基礎信息、居住信息、就業信息、房屋登記信息、違法犯罪信息、網絡輿情信息、公共衛生信息、環境狀況信息、勞資關系信息、突發事件信息等多種信息源, 運用數據分析工具進行研判, 形成科學精準的分析結果和行動方案, 提高新形勢下社會治理信息化水平。

    為了促進大數據技術水平和能力的提高, 我們要在技術研發和人才培養方面出臺相應支持政策, 比如可以設立大數據研究基金, 為科研人員開展前沿技術研究提供資金支持。要加強與國外先進大數據應用和研究機構開展交流合作, 立足自主創新, 突破大數據核心技術, 深度融合云計算、分布式處理平臺、存儲、感知等相關技術, 加強數據分析、應用等領域科研人員培養, 為政府數據治理提供人才儲備和智力支持。

    3、構建科學職責體系, 打造協同政府

    改革開放以來, 我們逐步深化了對政府行政職能的認識, 逐步認識到必須“以加強黨的全面領導為統領, 以國家治理體系和治理能力現代化為導向, 以推進黨和國家機構優化協同高效為著力點, 改革機構設置, 優化職能配置”, 推動政府職能職責體系建設。

    在單獨的條和塊的角度來看, 數據治理已取得了很好的成就, 行業的數據統一平臺已初具規模, 比如金稅、金土、金水、金審、金盾、金保等信息系統已能很好發揮作用, 但從國家治理的角度看, 各治理系統間缺少協同性, 還不具備“內外聯動、點面結合、上下協同”的要求。

    所以必須以政府職責體系建設為重點, 將事權、職責、利益進行合理界定, 以“如何更好地解決問題”為職責出發點, 將應對某一問題的職責進行歸類整合, 盡可能把比較完整的事權劃分出來, 要適應大數據時代對事權的要求, 進行合理確權, 堅持“物理分散、邏輯集中、資源共享、政企互聯”的思路, 平衡跨層級、跨系統、跨地域、跨部門、跨業務的職責和利益保障機制, 實現政府形態縱向上由“金字塔”向“扁平化”轉化, 橫向上由“碎片型”向“整合型”轉化, 形成政府跨部門協同治理。

    4、打破信息壁壘, 實現數據共享

    為了實現數據共享的目標, 我們必須搞清阻滯因素, 以便有針對性地解決問題。影響數據共享的原因大致有三個方面:

    第一, 行政體制因素??茖又圃诠芾頇嗔ι鲜欠蛛x的、在管理流程上是斷裂的, 按照專業分工形成職能界限明顯的相互獨立的“煙囪式”行政組織。

    第二, 技術標準因素。由于缺乏頂層設計, 沒有制定全國統一的數據標準體系, 各部門采集的數據標準不一致, 采取的處理技術、應用平臺不同, 數據庫接口也不互通, 為信息資源的共享造成了困難。

    第三, 法律風險因素。隨著數據資源公開程度的日益加大, 由于缺少數據公開和數據安全方面的法律規范, 國家安全、個人隱私、商業私密面臨巨大風險的問題越來越突出, 嚴重的可能會造成數據犯罪和數據災難。

    針對行政體制因素的影響, 本文前段已有闡釋, 這里不再贅述。對于技術標準不一的問題, 就是制定統一的各類數據標準, 編制全國目錄標準體系。要在統一數據交換方面做出統一安排, 同時在目錄與交換體系、平臺架構及功能、備份機制及運行保障方面制定統一規范。

    對于法律風險因素, 應該建立健全政務數據開放、部門信息共享和知識產權保護等相關法律制度, 明確數據的范圍邊界和使用方式, 厘清各部門數據管理及共享的義務和權利。為了打破數據壁壘, 發揮大數據在政府治理中的作用, 要將信息公開和數據共享確立為政務部門的基本法律義務, 開放和共享應遵循“以開放為常態, 不開放為例外”原則, 但法律須對例外情況做出明確規定, 對涉及國家安全、個人隱私、商業秘密的數據要做出嚴格限制, 防止國家、公民和法人的利益受到不法侵害, 保證大數據在政府治理, 尤其在當前“放管服”改革中發揮積極作用。

    2019-03-20
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