当今时代，数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。党中央、国务院高度重视大数据发展及创新应用，十八届五中全会明确提出实施国家大数据战略。国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，大数据已成为“提升政府治理能力的新途径”。这就要求各级政府树立大数据思维，借助大数据手段推动政府管理理念和社会治理模式进步，实现国家治理体系和治理能力现代化。
一、大数据是政府提升治理能力的全新契机
大数据不仅将改变生产方式、生活方式，社会组织方式尤其是政府治理也将因之发生深刻变革。一个以大数据倒逼政府治理能力提升的态势正在形成，政用大数据已经成为大数据创新应用的大势所趋。对此，我们决不可回避。
提升政府治理能力面临艰巨挑战。当前，我国正处于发展关键期、改革攻坚期、矛盾凸显期，政府治理面临大量新挑战新情况。从发展现状看，工业化、城镇化、信息化加速推进，城乡发展不平衡、区域发展不协调问题较为突出，大量“单位人”转变为“社会人”，大量常住人口变成流动人口，社会结构和利益格局发生深刻变化，政府需要处理、应对的公共事务的规模和种类海量增长，复杂程度前所未有，传统的治理模式面临严峻挑战。从群众需求看，随着物质生活条件逐步改善，特别是互联网、大数据广泛运用，人民群众对政务服务、民生保障的需求呈现出个性化、多样化的新特点，对服务的体验感、参与感、精准化提出更高要求，既有的强调标准化服务的“老办法”，也面临多样化、个性化需求的“新问题”。
以大数据提升政府治理能力是大势所趋。科技革命的加速推进特别是大数据时代的到来，迫切要求政府治理加快由封闭管理向开放治理转变，由单向管理向协同治理转变，由被动响应向主动服务转变，由定性管理向定量管理转变，由粗放管理向精准化管理转变，由运动式管理向常规性管理转变，由此实现社会治理思维的变革、社会治理手段的改进、政府决策技术的进步、风险掌控能力的提升、公共管理流程的再造、社会协同治理的进阶。大数据将成为加快政府治理能力现代化的最重要、最有力推手。在大数据思维下，基于大数据的科学决策、精细管理、精准服务将成为常态，将大大推动政府管理理念和社会治理模式进步，推进法治政府、创新政府、廉洁政府、智慧政府和服务型政府建设，逐步实现治理能力现代化。
以大数据提升政府治理能力的成功案例。事实证明，政府部门通过应用大数据可以大幅度提升生产力和工作效能，并有效降低管理成本。近年来，一些地方和部门积极推动政用大数据发展，取得了初步成效。比如，贵州抢抓大数据发展机遇，在大力发展大数据及其关联产业的同时，着力构建政府数据交互共享平台，推动政府数据融合共享，不断挖掘大数据在提升政府治理能力、保障改善民生方面的价值，特别是创造性提出对权力运行全过程进行数据留痕、融合分析，并在实践中取得了初步成效，提升了政府行政效能和权力运行透明度。
二、以大数据提升政府治理能力的几点思考
大数据在政府治理方面应用前景广阔、使用价值巨大，关键是要构建起一套“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的全新机制。
以大数据助推权力制约无缝化。监管权力，核心在于编织权力制约的“笼子”。实现权力制约无缝化，就是要实现权力监督常态化、规范化，实现无禁区、全覆盖、零容忍，倒逼政府自觉规范和约束权力运行。政府应借助大数据手段，对权力运行过程中产生的数据进行全程记录、融合分析，及时发现和控制可能存在的风险，挖掘分析出各类不作为、乱作为及腐败行为发生的概率和“蛛丝马迹”，并通过实践不断使这一探索更加合理化、规范化、科学化，从而形成无缝化的“数据铁笼”，完善权力监督和技术反腐体系，提升政府效能和治理能力。
以大数据助推政府决策科学化。当前，由于政府决策、施策的事项纷繁复杂，各类矛盾交织、各种变量融合的情况比比皆是。缺乏数据支撑的决策特别是凭经验做出的决策，往往“顾此失彼”，科学性、前瞻性不够。政府应借助大数据手段，利用数据关联分析、数学建模、虚拟仿真乃至人工智能等技术，在基于广泛、大量数据的基础上进行模块化分析和政策模拟，为决策提供更为系统、准确、科学的参考依据，为决策实施提供更为全面、可靠的实时跟踪，推动政府决策由过去的经验型、估计型向数据分析型转变，最终实现政府决策机制再造。
以大数据助推政务管理精准化。面对越来越复杂多变的社会事务，传统的管理思维往往停留在增加编制、增加人员、增加经费等层面，信息化手段运用不足，止步于粗放式管理。政府应借助大数据手段进行政务管理，通过数据的“留痕”、关联分析，对诸如市场监管、检验检疫、违法失信、消费维权、司法审判等各类数据进行交叉融合，精准掌握企业、个人等各类主体的真实状况，准确把握、及时发现问题，从而进一步提升政府监督管理的精准性和针对性。同时，通过深度数据挖掘分析，对市场主体的行为动向和违规违法风险进行预测预警，促使政府在跨部门数据共享和联合行动的基础上，实时响应、处理公共事件和公众诉求，对各类违法行为实施精准打击，实现从事中干预、事后反应向事前预测、超前预判转变。
以大数据助推公共服务多样化。过去，政府公共服务往往追求一体化、广覆盖、“一刀切”，容易忽略群众多样化、差异化的需求。进入互联网时代、大数据时代，公共产品和公共服务必须逐步从“供给导向”向“需求导向”转变、从重“服务覆盖”向重“服务体验”转变、从“被动提供”向“主动提供”转变。政府应借助大数据手段，在降低公共服务成本的同时，为多样化服务开辟广阔空间，从而倒逼政府服务模式创新，使医疗、养老、扶贫、社会救助等公共服务更加精准化、人性化，使智慧医疗、智慧教育、智慧养老等成为现实。
以大数据助推治理模式多元化。随着海量数据的聚集、融合以及大数据思维手段的广泛应用，要求政府既有治理模式加快从一元转向多元，切实提升共治力、善治力、综治力。比如，要稳步推进公共数据资源开放，数据开放将不仅是保障公民知情权的需要，更是推动一个地方经济社会发展、营造创新创业氛围的基础性支撑。应加快推进从政府“一家独大”向“政府搭台、社会唱戏”转变，使共建共治理念更加深入人心，逐步形成网络状、实时化、多维度的政府、社会协同治理结构和格局。需要强调的是，大数据在为政府治理提供方便的同时，也会给个人隐私、企业机密、政府公信乃至国家安全带来挑战。政府必须强化主导和主力作用，既要大力推动数据开放和共享，又要全力确保数据安全。
三、以大数据提升政府治理能力的主要技术路径
以大数据提升政府治理能力是一项新生事物，必须敢想敢干敢试，用新思路、新技术开辟新路径、打开新局面，开启政用大数据发展的新征程。
夯实基础设施。以大数据提升政府治理能力的第一步，是要把传统的办公室集中办公、纸质公文在不同部门之间传递的方式改造为无纸化、网络化、虚拟化的新方式，实现政务流程信息化，并运用互联网实现政务网上运行。需要指出的是，大数据背景下的信息化不同于以往电子政务工程，更不是简单地将政府行政过程由物理空间转移到网络空间，而是为政务流程的数据再造提供基础和平台。因此，从一开始就要始终高度关注数据的来源、安全、汇集等问题，预先做出技术和制度安排，为下一阶段工作打好基础。这一步可以称为“信息化”。
强化数据关联。大数据的价值不在于数据有多大，而在于其关联度有多高。以大数据提升政府治理能力的第二步，是要提高数据结构化水平并通过数据留痕记录权力运用的过程，找到数据之间的关联。和信息化不同，这一步强调的是实现数据留痕、数据汇集、数据关联、数据分析和数据智能，系统提升政府效能和公信力。这就需要将数据作为思考问题的出发点和落脚点，从顶层设计入手，统一数据标准，提供数据接口，借助新的技术手段，不断提升数据的结构化水平和数据汇聚程度，从而能进行更快更好更强的数据融合分析，以此来改进服务，优化流程。这一步可以称为“数据化”。
推进流程自动。治理能力强弱的标准，在于能否更快速、更高效。以大数据提升政府治理能力的第三步，是要实现计算机对数据的自动流程化管理。这包括五个环节：一是身份数据化，将人和组织数据化，实现对其身份的识别和确认，找出和问题相关的群体；二是行为数据化，把人和组织的各种行为数据化，以确定一些跟人的身份相关的行为轨迹，进而把握规律和行为缘由；三是数据关联化，对人或组织的身份和行为数据进行关联分析，挖掘人与物、物与物之间的关联关系；四是思维数据化，研究人或组织的行为数据背后的思维的数据化表达、记录方式，进而分析动机、目的和深层次心理反应；五是预测数据化，在汇集各类数据的基础上对数据进行激活，预判下一阶段的发展，找出风险点和薄弱环节。经过以上环节，不需要人为干预，实现政务服务流程的自动化和智能化。这一步可以称为“自流程化”。
实现跨界融合。互联网思维的精髓就在于跨界与融合。以大数据提升政府治理能力的第四步，是要运用行政倒逼、利益调整等多种手段打破“数据孤岛”，实现数据按需、契约、有序、安全式开放，并形成不断开闭合的跨部门数据共享机制。需要警醒的是，如果没有跨领域、海量性、专业化的数据开放共享，以大数据提升政府治理能力就是一句空话；但如果一股脑不加辨别地将所有数据全面开放，则可能带来隐私机密大泄露、经济大波动的灾难。因此，数据开放共享必须有边界、有规则、有步骤。可以探索以契约的方式对开放共享的规模、层次、展现形式、使用时限等进行事先约定，并根据相关法律和约定对开放对象数据使用情况进行监管，从而实现数据开放需求、隐私保护需求和安全保障需求之间的平衡。这一步可以称为“融合化”。
按照“信息化、数据化、自流程化、融合化”这“四步工作法”，近年来，贵阳市紧紧盯住“问题在哪里、数据在哪里、办法在哪里”三个关键问题，借助大数据手段，初步构建了有效监督权力运行、提升政府治理效能的机制。以大数据提升政府治理能力任重道远。我们要广泛凝聚各方力量，进一步明确发展定位、理顺发展思路，共创以大数据提升政府治理能力的美好明天。
本文转自d1net（转载）
