以“数据治理”推动政府治理创新
数据治理八大优势和四大挑战
数据治理八大优势和四大挑战数据治理是互联网治理的延伸和发展，伴随互联网日益融入经济和社会发展，互联网治理的重心已从域名、IP地址、自治系统、协议参数等互联网本身的治理逐步过渡至上层传输数据的治理。
做好数据治理是国家和组织在数字经济新阶段和数字文明新时代中所必然面临的关键课题。
到2035年，我国要基本实现国家治理体系和治理能力现代化，参与国际经济合作和竞争新优势要得到明显增强。
数据治理作为国家治理体系的重要组成部分，作为国际合作与竞争中的核心议题，将发挥越来越重要的作用。
当前，国内外在数据治理的理论、技术、规则和应用等方面准备不足，实践中遇到越来越多的问题。
本文将站在中长期发展的视角，总结当前及未来一段时间内数据治理发展的八大趋势，以及在基础制度、关键技术、市场产业和国际社会等层面面临的四大挑战，以期为各方研究和讨论完善数据治理体系以及相关重大议题提供有益支撑。
数据治理的八大优势01、数据治理成为国家治理核心议题数字化已成为国家治理现代化的基础，数据治理将在国家治理现代化过程中发挥更加关键的作用。
新冠肺炎疫情期间，运营商数据在疫情防控和复工复产过程中起到了重要作用，健康码、行程卡成为每位市民的标配，极大地提升了政府的治理效率。
02、数据治理成为国际竞合优先议题国际竞争是综合国力的较量，依赖于科学技术、专业人才以及各类资源。
随着数字经济成为各国经济增长的加速器和新引擎，数据逐渐被各国作为战略性资源储备12，对发展数字经济的核心资源——数据的治理逐渐浮上台面，数据治理能力将成为国际竞争与合作中衡量一国竞争力的关键指标。
03、数据治理参与主体更加广泛均衡企业是早期数据治理最主要的参与主体，随着数据问题逐渐受到更多关注、数据利益涉及范围不断扩大，数据治理的参与主体也变得更加广泛，政府、国际组织、行业组织、企业和个人等参与和贡献程度也将趋于均衡。
特别是随着全社会数据权利意识的高涨，个人的作用越发凸显。
04、数据治理政府企业协同快速深化政企协同是实现数据治理的重要推动力。
大数据治理工作总结范文
一、工作背景随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为国家战略资源，对于推动经济社会发展、提升政府治理能力具有重要意义。
近年来，我单位积极响应国家大数据战略，深入开展大数据治理工作，现将2023年度大数据治理工作总结如下。
二、工作目标1. 提升数据质量，确保数据的准确性、完整性和一致性。
2. 加强数据安全管理，保障数据安全、可靠和可用。
3. 优化数据共享机制，提高数据资源的利用效率。
4. 推动数据应用创新，助力业务发展。
三、工作措施1. 数据质量提升- 建立数据质量管理规范，明确数据质量标准和评价方法。
- 开展数据质量评估，定期对数据进行自查和整改。
- 加强数据清洗和标准化工作，提高数据质量。
2. 数据安全管理- 制定数据安全管理制度，明确数据安全责任和操作规范。
- 加强数据安全防护，实施访问控制、加密存储和传输等安全措施。
- 定期开展数据安全培训，提高员工安全意识。
3. 数据共享机制优化- 建立数据共享平台，实现数据资源的集中管理和统一访问。
- 制定数据共享目录，明确数据共享范围和条件。
- 推进数据共享试点，探索数据共享新模式。
4. 数据应用创新- 深入挖掘数据价值，开展数据分析和挖掘，为业务决策提供支持。
- 推动数据应用创新，开发数据应用产品和服务。
- 加强数据应用培训，提高员工数据应用能力。
四、工作成效1. 数据质量显著提升，数据准确性、完整性和一致性得到有效保障。
2. 数据安全管理得到加强，数据安全事件发生率明显降低。
3. 数据共享机制不断完善，数据资源利用效率显著提高。
4. 数据应用创新取得成效，为业务发展提供了有力支持。
五、下一步工作计划1. 持续推进数据质量提升，确保数据质量持续稳定。
2. 深化数据安全管理，提升数据安全防护能力。
3. 优化数据共享机制，推动数据资源开放共享。
4. 加强数据应用创新，推动数据在业务领域的深度应用。
总之，2023年度大数据治理工作取得了显著成效，为单位的数字化转型和高质量发展奠定了坚实基础。
大数据治理工作总结报告
一、背景概述随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动经济社会发展的重要驱动力。
为充分发挥大数据在提升政府治理能力、优化公共服务、促进产业发展等方面的作用，我单位积极响应国家大数据战略，全面开展大数据治理工作。
现将大数据治理工作总结如下：二、工作目标1. 建立健全大数据治理体系，确保数据质量、安全、共享和开放。
2. 提升数据治理能力，提高数据资源开发利用水平。
3. 推动大数据与各行业深度融合，助力经济社会高质量发展。
三、主要工作及成效1. 建立数据治理制度体系我单位制定了《大数据治理工作方案》、《数据质量管理办法》、《数据安全管理办法》等制度，明确了数据治理的组织架构、职责分工、工作流程和考核标准。
2. 加强数据质量管理（1）开展数据清洗工作，提高数据准确性。
对存量数据进行梳理、清洗，确保数据质量。
（2）建立数据质量监控体系，定期对数据质量进行评估和预警。
3. 保障数据安全（1）加强数据安全防护，建立健全数据安全管理制度，确保数据不被非法获取、泄露和滥用。
（2）定期开展数据安全培训，提高员工数据安全意识。
4. 推动数据共享与开放（1）制定数据共享目录，明确数据共享范围和条件。
（2）建立数据共享平台，实现数据资源跨部门、跨区域共享。
5. 深化大数据应用（1）开展大数据分析，为决策提供有力支撑。
（2）推动大数据与各行业深度融合，助力产业升级。
四、存在问题及改进措施1. 数据质量有待提高。
针对此问题，我们将进一步完善数据清洗和监控体系，确保数据质量。
2. 数据安全风险较高。
我们将持续加强数据安全防护，提高员工数据安全意识，降低数据安全风险。
3. 数据共享与开放程度不足。
我们将进一步优化数据共享目录，扩大数据共享范围，提高数据开放程度。
五、下一步工作计划1. 完善大数据治理体系，加强数据质量管理、安全防护和共享开放。
2. 深化大数据应用，推动大数据与各行业深度融合。
3. 加强大数据人才培养，提高大数据治理能力。
人工智能对政府治理的影响与前景
人工智能对政府治理的影响与前景简介：随着科技的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）在各个领域产生了深远的影响，政府治理也不例外。
本文将探讨人工智能对政府治理的影响以及未来的前景。
1. 人工智能在政府决策中的应用政府决策是一个复杂而庞大的系统，而人工智能的应用在这一领域具有巨大的潜力。
首先，人工智能可以通过大数据分析和机器学习，提供决策所需的准确、全面的信息。
其次，人工智能还能够通过数据模型和算法，进行政策建议和预测，帮助政府制定更科学有效的决策。
2. 人工智能在公共服务提供中的作用公共服务的提供是政府治理的核心责任之一，而人工智能的引入可以大大改善公共服务的效率和质量。
例如，政府可以利用人工智能技术来优化交通管理，通过智能交通信号灯和路况监测系统来减少交通拥堵。
此外，人工智能还可以用于智慧城市建设、社保管理以及教育卫生等领域，提供更高效、便捷的公共服务。
3. 人工智能在政府数据治理中的应用政府数据是政府治理的重要资源，而人工智能的应用对政府数据的管理和治理有着积极作用。
通过人工智能技术，政府可以更好地整理、分析和利用大数据，提高数据的安全性和可用性。
同时，人工智能还可以帮助政府发现数据中的隐藏信息，加强数据驱动的决策和治理能力。
4. 人工智能对政府治理带来的挑战与风险然而，人工智能在政府治理中也存在一些挑战和风险。
首先，人工智能的应用需要大量的数据支持，但政府数据的质量和安全性仍然存在问题，数据隐私和监管成为亟待解决的难题。
其次，人工智能技术的算法和决策逻辑往往是黑箱操作，缺乏透明性和可解释性，这可能引发公众的担忧和不信任。
此外，人工智能的应用还面临着技术发展、伦理道德、失业等方面的风险，需要政府加强监管和引导。
5. 未来人工智能在政府治理中的前景尽管人工智能在政府治理中面临一些挑战，但其前景依然广阔。
随着数据和技术的不断发展，人工智能有望在政府治理中发挥更大的作用。
政府数字化转型理论与实践答案
政府数字化转型理论与实践答案数字政府一、建设数字政府，推进政府治理体系与治理能力现代化（一）世界各国推进数字政府建设的进程当今世界，正在经历一场更大范围、更深层次的科技革命和产业变革，互联网、大数据、人工智能等现代信息技术不断取得突破。
2018年以来，世界各国继续推进大数据战略布局，相关的政策内容已经从全局性的顶层设计阶段向各细分领域延伸，进一步推进了大数据与人工智能、5G网络、云计算等技术的融合发展。
2018年，美国先后发布了《数据科学战略计划》《美国国家网络战略》《美国先进制造业领导力战略》。
其中，当年9月公布的《美国国家网络战略》是15年来美国第一个全面阐述的网络战略。
欧盟在同年4月发布《欧盟人工智能战略》，5月公布《一般数据保护条例》，6月公布《地平线欧洲》。
此外在2018年年中欧盟还先后发布了《非个人数据在欧盟境内自由流动框架条例》《促进人工智能在欧洲发展和应用的协调行动计划》《可信赖的人工智能道德准则草案》等一系列政策。
其中，欧盟《一般数据保护条例》的颁布，被部分研究者称为个人数据保护的里程碑事件。
英国在2018年1月发布《数字宪章》，4月发布《产业战略：人工智能领域行动》，6月发布《国家计量战略实施计划》等一系列行动计划。
其中《国家计量战略实施计划》是相应于2017年3月发布的英国《国家计量战略》，共提出了五大目标及相应举措。
德国在2018年9月发布《高技术战略2025》，是德国未来高科技发展的战略框架，以“为人研究和创新”为主题，将研究和创新与国家繁荣发展目标相结合。
此外，德国重点围绕人工智能领域，在当年先后发布了《联邦政府人工智能战略要点》和《人工智能德国制造》。
法国在2018年3月发布了《法国人工智能发展战略》，7月发布《5G发展路线图》，9月发布《利用数字技术促进工业转型的方案》等一系列大数据战略相关的前沿技术政策。
日本围绕大数据发展，在2018年6月发布《日本制造业白皮书》《综合创新战略》《集成创新战略》，7月公布《第2期战略性创新推进计划（SIP）》等战略和计划。
基于大数据时代政府数据治理的政策分析
Experience Exchange经验交流DCW281数字通信世界2019.03随着云计算和互联网等信息处理手段的不断发展，人类社会已全面进入大数据时代，其中政府控制着社会各个层面的数据。
而大数据技术的实质虽然是一种理工科技术手段，但是在实际应用过程中不能仅仅以理工科的思维去治理政府数据。
因此，我国在颁布政府数据治理相关政策时，加入了一些人文关怀。
现阶段，政府数据治理相关政策大都集中在微观和中观层次，比较侧重于数据开放。
1 加强政府数据多方面实践应用政策现阶段，我国正处于经济快速转型时期，利用大数据技术对政府数据进行治理可以使政府服务更加精细化。
因此，在大数据时代下，我国政府数据治理相关政策中强调加强政府数据多方面实践应用。
主要体现在以下几方面：（1）以人为本的社会治理。
政策中规定：利用大数据采集技术，构建社会服务网络化体系，打破传统的分散式政府管理格局，向系统化管理方向转变。
这样可以使政府数据治理更加个性化、细致化、精准化。
社会服务网络化管理体系主要包括六大模块：民生建设保障服务模块、真实客观的公务员评价模块、加强突发事件反应力的应急模块、社区维护预警防控模块、信息网络化模块以及畅通高效的指挥模块等。
这方面的实践应用是以民为本而进行的社会服务，可以为社区、街道提供更好网格化服务和管理。
（2）公共交通中的数据调控治理。
政策中规定：利用大数据采集技术对道路上每一车辆的数据信息进行采集，然后将各类信息进行汇总，使之构成整个城市道路的车辆数量和位置图。
同时利用大数据分析技术对道路拥挤情况进行分析，以此来预测拥堵时间，并及时提醒，方便人们出行。
（3）公共卫生医疗的数据监测。
政策中规定：利用大数据共享技术，构建各个医疗机构相互交流的网络系统，使各个医疗机构能够对患者的各方面信息进行统计，从而对区域人群的易感疾病、健康状况、年龄结构进行提前预测。
此外，还要利用大数据技术对人们日常购买药品情况进行联网分析，从而实时监测传染病的流行程度，有利于及时切断各类疾病的传播途径[1]。
政府行业信息化建设和数据治理方案
行业信息化建设和数据治理方案第一章总体概述 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目范围 (3)第二章项目需求分析 (4)2.1 业务需求分析 (4)2.2 技术需求分析 (4)2.3 用户需求分析 (5)第三章信息化建设总体架构 (5)3.1 系统架构设计 (5)3.1.1 架构设计原则 (5)3.1.2 架构层次划分 (5)3.2 技术选型与标准 (6)3.2.1 技术选型 (6)3.2.2 技术标准 (6)3.3 安全保障措施 (6)3.3.1 物理安全 (6)3.3.2 网络安全 (6)3.3.3 数据安全 (6)3.3.4 应用安全 (7)第四章数据治理策略 (7)4.1 数据治理目标 (7)4.1.1 保证数据质量 (7)4.1.2 提升数据价值 (7)4.1.3 保障数据安全 (7)4.1.4 促进数据共享与开放 (7)4.1.5 支持决策和公共服务 (7)4.2 数据治理范围 (7)4.2.1 数据资源管理 (7)4.2.2 数据质量管理 (8)4.2.3 数据安全管理 (8)4.2.4 数据共享与开放 (8)4.2.5 数据应用与创新 (8)4.3 数据治理流程 (8)4.3.1 数据治理规划 (8)4.3.2 数据治理组织 (8)4.3.3 数据治理制度 (8)4.3.4 数据治理实施 (8)4.3.5 数据治理评估与监督 (8)第五章数据采集与整合 (8)5.1 数据采集方式 (8)5.1.2 间接采集 (9)5.2 数据整合策略 (9)5.2.1 数据清洗 (9)5.2.2 数据映射 (9)5.2.3 数据合并 (9)5.3 数据质量保障 (9)5.3.1 数据质量控制 (9)5.3.2 数据安全与隐私保护 (10)5.3.3 数据质量管理机制 (10)第六章数据存储与管理 (10)6.1 数据存储方案 (10)6.1.1 存储架构设计 (10)6.1.2 存储介质选择 (10)6.1.3 存储网络设计 (10)6.2 数据管理策略 (11)6.2.1 数据分类与标识 (11)6.2.2 数据访问控制 (11)6.2.3 数据生命周期管理 (11)6.3 数据备份与恢复 (11)6.3.1 备份策略 (11)6.3.2 备份存储 (11)6.3.3 恢复策略 (11)第七章数据分析与挖掘 (12)7.1 数据分析方法 (12)7.1.1 描述性分析 (12)7.1.2 摸索性分析 (12)7.1.3 相关性分析 (12)7.1.4 因子分析 (12)7.1.5 聚类分析 (12)7.2 数据挖掘技术 (12)7.2.1 决策树 (12)7.2.2 支持向量机 (12)7.2.3 人工神经网络 (13)7.2.4 关联规则挖掘 (13)7.3 数据可视化展示 (13)7.3.1 柱状图 (13)7.3.2 饼图 (13)7.3.3 折线图 (13)7.3.4 散点图 (13)7.3.5 地图 (13)第八章数据安全与隐私保护 (13)8.1 数据安全策略 (13)8.1.1 数据安全总体策略 (13)8.2 数据隐私保护措施 (14)8.2.1 隐私保护总体策略 (14)8.2.2 隐私保护具体措施 (14)8.3 法律法规遵循 (15)第九章项目实施与推进 (15)9.1 项目实施计划 (15)9.2 项目风险管理 (15)9.3 项目监控与评估 (16)第十章项目后期运维与优化 (16)10.1 运维管理策略 (16)10.2 系统升级与优化 (17)10.3 用户培训与支持 (17)第一章总体概述1.1 项目背景信息技术的飞速发展，行业信息化建设已成为提升治理能力、优化公共服务、促进社会经济转型的重要手段。
“互联网+” 背景下的政府治理创新研究
“互联网+” 背景下的政府治理创新研究【摘要】本文主要探讨了在“互联网+”背景下的政府治理创新研究。
在分析了研究背景、研究意义和研究目的。
在分别对互联网+背景下的政府治理现状、创新模式、政府与民众互动方式以及数据开放和信息公开进行了分析和探讨。
结论部分总结了互联网+背景下政府治理创新的启示、未来发展趋势以及研究的价值。
通过对这些内容的深入研究和讨论，可以帮助政府更好地适应互联网+时代的挑战和机遇，推动政府治理的创新和进步。
【关键词】关键词：互联网+、政府治理、创新研究、数据开放、信息公开、民众互动、发展趋势、研究价值1. 引言1.1 研究背景背景：随着互联网+时代的到来，政府治理也面临着前所未有的挑战和机遇。
互联网的快速发展和普及使得信息传播的速度加快，社会各界对政府的要求也变得更加多元化和复杂化。
在这样的背景下，政府如何利用互联网+的优势，创新治理方式，提升服务水平，加强与民众的互动，成为当前亟需解决的问题。
随着互联网+时代的发展，新兴技术的不断涌现，如大数据、人工智能等，为政府提供了更多的工具和手段来提升政府治理效能。
政府应如何利用这些新技术，开展数据开放和信息公开，提升政府透明度和责任感，也是当前亟需探讨的课题。
本研究将从互联网+背景下的政府治理现状分析入手，探讨政府如何创新治理模式，改善政府与民众的互动方式，提升政府数据开放和信息公开水平，以期为互联网+背景下的政府治理创新提供一定的参考和借鉴。
1.2 研究意义互联网+背景下的政府治理创新研究具有重要意义。
随着互联网+时代的到来，信息技术的广泛应用给政府治理带来了前所未有的机遇和挑战，需要更加灵活和高效的治理方式。
互联网+背景下的政府治理创新是适应新形势、新要求的必然选择，有利于提升政府治理效能、改善政府服务质量、增进政府与民众之间的互动与信任。
通过研究互联网+背景下的政府治理创新，可以为政府决策提供参考和借鉴，推动政府治理向信息化、智能化、服务化的方向发展，有助于提升国家治理水平和社会发展质量。
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理论前沿Ｉ一
进行会商。这样一来，有关国家重大 问题的决策不是超越部门、站在全局 的立场．而是部门在重大决策中占 据了很大的权重，实际上成了部门 立法，或者制定的规则就是部门之 间权力、利益相互博弈的结果。相反， 真正超越部门的平台如人大、政协， 却远远没有起到它们该起的作用。 因部门滥用权力而使党和政府 的公信力遭到损害的“公地悲剧”， 实际上已然发生，并且正在继续。耍 阻止“公地悲剧”继续发展和蔓延， 就必须对部门权力进行严格约束，加 紧打造能把权力关住的制度之“笼”， 以实现对党和政府公信力这种稀缺 公共资源的有效保护。一是改革决策 机制。有步骤地使决策权和执行权实
现分离。二是加大对部门权力约束的
力度。三是改变部门工作评价机制，
把公众的认可度作为用权是否科学
的重要检验标准。
（摘自《学习时报》２０１４年５
月１９日）
世界上越来越多的国家将数据管 理上升到了战略层面，大数据思维和 应用已经开始逐渐渗透到公共管理和 政府治理范畴内，对政府治理理念、 治理范式、治理内容、治理手段等产 生不可忽视的影响。 一、对公共服务的影响。（１）公 共服务环境“开放化”。数据的开放 和流动，代表着知识的开放和流动， 代表着权力的开放和流动，经济更加 发达，政府更加开放，城市更加智慧， 社会更加民主，共同构成了开放式的、 平台式的公共服务生态环境。（２）公 共服务方式“推送化”。一是公共服 务态度变得更加主动，从“被动”向“主 动”转变。二是公共服务提供方式变 成“推送”。当政府意识到数据开放 的收益远大于其成本时，被动的索取 将向主动的推送转变。（３）公共服务 产品“个性化”。大数据时代的到来， 让数据挖掘更加深入和精细化。有条 件引导政府提供更加个性化和人性的 公共服务。（４）“随需所想”的公共 服务。政府可以利用大数据技术对公 众日常生活交易的数据、网络上公众 的意见表达等信息化“脚印”进行分
析，了解公众的需求，经过科学分析
和合理配置，提供公众所想、所需的
公共服务。
二、对社会管理的影响。（１）公
共决策趋于“社会化”。大数据时代，
政府决策呈现三个特征：第一，“微”
决策。“微”主体带来的“微”行为产
生“微”决策，推动决策社会化。第二，
“被”决策。政府将“被”民意所引导，
既有可能是政府主动将民间意愿上升
到国家政策，也有可能是政府迫于社
会舆论压力将民间意愿转化为国家政
策。第三，“智”决策。政府通过运用
信息化工具，将数据挖掘采集到的新
信息应用于支撑官方统计数据、调研
数据和预警系统生成的信息，更加深
入地区分人类行为和经历的细微差别，
使信寓与时间保持同步。（２）促使“参
与型”社会形成。大数据时代，政府
将以更加开放 态，把市民当作“合
作伙伴”和城市问题的“决策者”，给
市民提供广泛的参与机会，从而推动
公众参与由象征性阶段参与迈向实质
性参与阶段。
新
唐斯斯刘叶婷
三、对政府绩效管理的影响。（１）
实现“关联化”评估。大数据时代，
政府绩效评估内容关联性得到了提升。
评估实现体系化。内部通过跨部门、
跨层级业务应用系统产生业务数据的
关联，实现对政府工作人员、组织机
构和ＩＴ资 三个主要内容的综合评估；
外部通过对政府网站、社会网站有关
社会热点问题、公众人物、社会舆论
等的分析形成关联评估。无论是内部
还是外部，
（２）“被量化”的政府绩效。利用大数
据技术，让原来不能量化的评估内容
变得更容易量化，可以对公众发布的
文本、音频、视频等半结构化和非结
构化数据进行深度分析。拓宽了评估
的范围和内容。大数据技术可以帮助
政府设计更为科学的政府绩效评估指
标体系，从定ｌ生设计指标体系向定量
设计指标体系转变。精确的数据有助
于决策，但不等于智能决策，政府的
决策需要对来自不同部门、不同领域
的多个精准数据进行智能化分析，形
成可操作性强、可用度高的“智报”。
（摘自《中国发展观察｝２０１４年第５期）