当前课程知识点:大数据治理与政策 >  第二讲 政务数据的整合与共享 >  2.4 大数据的根本问题(三):整合起来如何用? >  2.4.1 大数据的根本问题(三):整合起来如何用?

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2.4.1 大数据的根本问题(三):整合起来如何用?在线视频

下一节:2.5.1 政务数据及整合共享现状

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2.4.1 大数据的根本问题(三):整合起来如何用?课程教案、知识点、字幕

这两种思路在各个国家

进行信息化的建设过程中

都普遍采用的一种思路

基于各个国家的政府的特点

行政的文化的差异

选择的路径往往不太一样

这是英国在规划智慧城市的时候

他提出来两个思路

这个来讲的话

就是自上而下的思路

就是什么概念呢

就是我先看看我们政府

有哪些系统

这些系统有哪些数据

然后基于这些数据我整合

整合完了

看看能给老百姓干哪些事

先把数据给整合起来再说

具体这个需求端怎么产生

可能一开始在规划建设的时候

并没有考虑

就像当前我们各个地方政府

在搭建我们的数据平台

数据共享交换平台一样

包括咱们国家

国家发改委牵头

搭建咱们国家层面的

数据交换共享平台我认为是这样

可能考虑不清楚未来有什么需求

先把数据整合起来再说

基于各个部门的信息平台

基于各个信息平台上的数据

拉过来再说

这种方式被很多的技术专家

很多的企业所诟病

为什么

你发现咱们构建的这些数据平台

将来可能是没用

其实包括我本人

我也判断我们政府部门

现在这种方式去整合数据

十有八九我们都是在做浪费

把这个部门的数据上云

把那个部门的数据上云

我们所有东西都上云

你发现这些数据

真正的放在一起的时候

你发现标准也不一样

甚至来讲同样一个概念

说的意思都不一样

同样系统里边的一个数据

同样一个数据

可能之间会有冲突

比如说在咱们的民众的数据上

可能这个人的收入很低

还属于低保的对象

可能在工商的里边

这个人还在经营企业

拉到一起来

哪个为准

很难

所以来讲的话

这是一种思路

第二种思路来讲的话

自下而上的思路

我从这一端出发

我看看我需要什么数据

我该怎么整合

不管是业务流程整合也好

还是管理整合也好

甚至组织结构的变革也好

甚至包括一些新的模式

新的业态也好

我都可以来讲的话

以这个思路来

这个来讲最后推的结果

会带来什么

会带来政府组织结构的调整

会带来政府流程的优化和变革

为什么

因为它是基于需求端的

就像我举个例子

就像咱们各个地方

都搞行政审批中心

搞行政服务大厅

行政审批大厅来讲

我认为它是一个面向需求

从需求端倒推的一种

自下而上的机制

比如说我们为了改善营商环境

让企业到地方落地

各种手续办得很快

不让企业再跑每一个部门了

我们集中性到一个地方来

企业只要到一个地方来

就能够把所有的手续一下子办好

如果我们能够实现

这么一种服务的话

那对不起

我原有的组织部门

不能再像衙门

像老爷一样

你必须派人来要给企业服务

所以来讲各个部门都要派人

到服务中心来

都要设立窗口

都要来讲的话按时办结等等

那就意味着

我们原有的这种组织架构

这种后台就要被整合

整合成为一个集中的前台

行政服务中心给企业服务

这就是典型的自下而上的

一种改革的方式

我们大数据来了之后

我认为对政府未来

基于数据整合所带来的改变

和我们行政服务中心

改革的逻辑是一样

我们老想到政府

各个部门原有东西不变

把原有的数据拿过来

让这些数据给大家提供服务

可能是个悖论

待会我会进一步讲

这两种思路来讲的话

一个是基于我们现有的政府架构

我来给大家提供一种

基于数据整合的服务

另外一种是基于服务端 需求端

反过来整合政府原有的这种

通过政府改革的方式

给大家提供服务

其实这两种思路

从道理上来讲的话

一个是自上而下

一个是自下而上

它不是一个事物的两种形态

它是两种什么

两种变革的路径

我们通常讲启动的形态不同

系统结构不同

发展路径不同

动力机制不同

所以我们说要在大数据时代下

推进政府数据的整合

进而来讲的话

要使得政府的治理

能够搭上大数据这班快车的话

这两种思路展示在我们面前

第一种思路

可能我们不涉及到政府的改革

在政府的原有架构下把数据整合

第二种思路来讲的话倒推过来

可能我们原有的政府构架

不太适合大数据

或者是未来这种网络化的需要

可能政府自身要做出改革与调整

我的判断来讲的话

将来可能我们更多的会面临着

第二种的一个挑战

如果不按第二种去走的话

可能将来我们

真正的数据整合很难

因为原有的每一个部门

它的职能

它的行政体系

它的权力结构

甚至来讲的话它的职责范围

或者说它的权限范围

都给它框定好的前提下

你说单靠数据的整合

就能够优化服务

就能够优化监管了

我还表示怀疑

所以很多人说

这个大数据也好 信息技术也好

会倒逼政府改革

我理解他讲的

都是我们讲的第二种思路

都是讲的第二种思路

这是我们提到的两种思路

那好了

我们再进一步讨论

那我们说

在政府数据资源整合共享的时候

到底哪些因素影响

比如说两个部门

能把数据给整合在一起

我这个部门

需要你那个部门的数据

你能够非常好地给我提供

你需要我的数据

我这边也能非常好地给你提供

这里面来讲的话

哪些因素在影响

这种跨部门的数据的整合和共享

实际上来讲的话

我们这里边来讲的话

给大家列出了整合共享的

这两方面的因素

使得我们政府数据的共享

难以推进

难以取得成效

我认为主要是这两块的一个因素

第一个就是职责同构

学过公共管理的同学

对于咱们国家政府架构

都非常了解

我们的架构我们叫职责同构

什么是职责同构

就是不同层级之间

政府的职能的范围

履行职能的方式

我们说甚至包括机构的设置

就完全一样

你看中央政府到省政府到市政府

到县政府到乡镇政府

政府部门完全一样

那国家原来的环境保护部

变成了生态环境部

你发现从低到上(09:02音)

大家马上改得都一样

实际上我们各个政府

它的经济社会发展的阶段

它面临的经济社会自然的环境

可能都不完全一样

但是我们的这种架构

自上而下是相同的

相同来讲的话

就每一级政府管理上大致相同

通常通俗来讲上下一般粗

左右一般齐

上下对口 左右对齐

是这么一种模式

就像我记得有一次到西部去调研

好像在青海某一个县

当时正好他有个台办

吃饭的时候碰到台办

我们说你台办有多少人

我们台办属于小部门 人不多

我说人不多有多少

十几个人

我说台办

我说你们这对台事务怎么样

就笑

一年的时候就接待过两个台商

但他还必须要台办

为什么

因为上面有这方面的

文件 政策 指示

当地必须落实

尽管实际业务比较少

但是也有

第二个来讲的话就条块分割

这个我就不讲了

这个大家好理解

条块分割

因为我们从职能上来讲的话

是一个可程式结构(10:33音)

纵向是按层级划分的

每个层级有不同的权限

横向是按专业性的部门

从发改 工商 税务等等

这样分下去

所以有条条之说 有块块之说

条条和块块相互独立 相互隔离

这种条条块块在很多的职责上

泾渭分明

实际上在网络时代

尤其我们强调大数据时代

数据要融合的前提下

你发现这种条条和块块

就带来了非常大的困难

这个数据应该我来采集

那个数据您来采集

大家都采集数据

你发现采集的数据

最后一个自然人采集的数据

偏差很大

另外刚才咱讲的职责同构

从数据空间上

这个数据该怎么构建

你比方说我们都是环境部门

国家环保局

国家环保部

地方的环境保护厅

一直到下边的环保局

到底哪些数据该

哪一级政府来采集

这就面临打架

往往来讲的话

环保局搭一个系统

地方要用

地方搞信息化平台

又涉及到环境这一块

所以地方的系统里边

也有环境这一块

往往导致我地方的一个工作人员

我既要面临本级的信息

平台上的数据的输入 管理

又要面临着上面下来的系统

我有时一个桌上摆好几个电脑

同样一个报表我要输好几遍

每个系统都是不通的

每个系统都是不一样的

所以说来讲的话

这些因素导致了我们说

职责同构存在着一个低效的配置

重复建设

那条块结构来讲

使得资源分散产生信息孤岛

所以最终导致的结果来讲的话

从横向来讲的话

我们的数据想打通

想聚集去不了 通不了

从纵向来讲的话数据上不去

上去的数据也下不来

这是一个非常突出的问题

所以来讲的话我们说

基于这么一个政府的

一个管理的架构

或者一个治理的环境

我们该如何来整合

我们的这个数据

大数据治理与政策课程列表:

第一讲 大数据:新的治理命题

-1.1 课程导论

--1.1.1 课程导论

-1.2 依靠大数据改善治理

--1.2.1 依靠大数据改善治理

-1.3 对大数据本身的治理

--1.3.1 对大数据本身的治理.

-1.4 治理面临的技术环境变化

--1.4.1 治理面临的技术环境变化

-1.5 大数据治理的功能和价值

--1.5.1 大数据治理的功能和价值

-1.6 大数据重塑治理范式和路径

--1.6.1 大数据重塑治理范式和路径

-第一讲讨论

-第一讲作业

第二讲 政务数据的整合与共享

-2.1 本讲引言

--2.1.1 本讲引言

-2.2 大数据的根本问题(一):数据在哪里?

--2.2.1 大数据的根本问题(一):数据在哪里?

-2.3 大数据的根本问题(二):如何整合起来?

--2.3.1 大数据的根本问题(二):如何整合起来?

-2.4 大数据的根本问题(三):整合起来如何用?

--2.4.1 大数据的根本问题(三):整合起来如何用?

-2.5 政务数据及整合共享现状

--2.5.1 政务数据及整合共享现状

-2.6 跨部门政务数据整合与共享

--2.6.1 跨部门政务数据整合与共享

-2.7 跨层级政务数据整合与共享

--2.7.1 跨层级政务数据整合与共享

-2.8 数据整合中的权属问题

--2.8.1 数据整合中的权属问题

-第二讲讨论

-第二讲作业

第三讲 大数据国家战略与政策体系

-3.1 大数据上升为国家战略的意义

--3.1.1大数据上升为国家战略的意义

-3.2 国际比较(一):基本情况

--3.2.1 国际比较(一):基本情况

-3.3 国际比较(二):目标和重点领域

--3.3.1 国际比较(二):目标和重点领域

-3.4 国际比较(三):人才培养

--3.4.1 国际比较(三):人才培养

-3.5 国际比较(四):项目试点

--3.5.1 国际比较(四):项目试点

-3.6 中国大数据(一):国家战略层面

--3.6.1 中国大数据(一):国家战略层面

-3.7 中国大数据(二):政策规划层面

--3.7.1 中国大数据(二):政策规划层面

-3.8 中国大数据(三):区域发展层面

--3.8.1 中国大数据(三):区域发展层面

-3.9 本讲总结

--3.9.1 本讲总结

-第三讲讨论

-第三讲作业

第四讲 政府数据开放的意义、挑战与路径

-4.1 数据开放提升政府监管

--4.1.1 数据开放提升政府监管

-4.2 数据开放增进公民参与

--4.2.1 数据开放增进公民参与

-4.3 数据开放改善公共服务

--4.3.1 数据开放改善公共服务

-4.4 数据开放激发市场活力

--4.4.1 数据开放激发市场活力

-4.5 开放数据呼唤新的治理模式

--4.5.1 开放数据呼唤新的治理模式

-4.6 什么是真正的数据开放

--4.6.1 什么是真正的数据开放

-4.7 地方数据开放现状与改进建议  

--4.7.1 地方数据开放与改进建议

-第四讲讨论

-第四讲作业

第五讲 数据隐私保护政策

-5.1 大数据与信息边界的研究

--5.1.1 大数据与信息边界的研究

-5.2 大数据隐私问题

--5.2.1 大数据隐私问题

-5.3 大数据带来的安全挑战

--5.3.1 大数据带来的安全挑战

-5.4 数据权与数据资产化

--5.4.1 数据权与数据资产化

-5.5 数据隐私政策与立法

--5.5.1 数据隐私政策与立法

-第五讲讨论

-第五讲作业

第六讲 政策信息学:大数据支撑政府决策

-6.1 政策信息学产生的背景

--6.1.1 政策信息学产生的背景

-6.2 系统科学与仿真

--6.2.1 系统科学与仿真

-6.3 社会网络分析

--6.3.1 社会网络分析

-6.4 文本挖掘与主题建模

--6.4.1 文本挖掘与主题建模

-6.5 总结与展望

--6.5.1 总结与展望

-第六讲讨论

-第六讲作业

第七讲 地方大数据治理实践:以贵州省为例

-7.1 贵州为什么要发展大数据

--7.1.1 贵州为什么要发展大数据

-7.2 贵州凭什么能发展大数据

--7.2.1 贵州凭什么能发展大数据

-7.3 贵州如何发展大数据

--7.3.1 贵州如何发展大数据

-7.4 贵州大数据:顶层设计

--7.4.1 贵州大数据:顶层设计

-7.5 贵州大数据:三大业态

--7.5.1 贵州大数据:三大业态

-7.6 贵州大数据:四个中心

--7.6.1 贵州大数据:四个中心

-7.7 贵州大数据:系统平台

--7.7.1 贵州大数据:系统平台

-7.8 贵州大数据:“聚、通、用”

--7.8.1 贵州大数据:“聚、通、用”

-7.9 贵州大数据:改善民生

--7.9.1 贵州大数据:改善民生

-7.10 贵州大数据:产业发展

--7.10.1 贵州大数据:产业发展

-7.11 贵州大数据:制度创新

--7.11.1 贵州大数据:制度创新

-7.12 本讲总结

--7.12.1 本讲总结

-第七讲讨论

-第七讲作业

期末考核

-【自选】疫情下的大数据应用

2.4.1 大数据的根本问题(三):整合起来如何用?笔记与讨论

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