当前课程知识点:大数据治理与政策 >  第一讲 大数据:新的治理命题 >  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

返回《大数据治理与政策》慕课在线视频课程列表

1.5.1 大数据治理的功能和价值在线视频

下一节:1.6.1 大数据重塑治理范式和路径

返回《大数据治理与政策》慕课在线视频列表

1.5.1 大数据治理的功能和价值课程教案、知识点、字幕

那这种变化来讲的话

它会带来什么

我们说这种端网云的构架

导致大数据的快速的产生

这种产生它会带来两方面的变革

刚才咱讲了

一方面来讲它是增强这些功能

如果我们的治理体系

没有改变的话

在原有的治理体系

为主导的前提下

通过这些技术手段

它能够增强我们的治理水平

能够增强我们的治理能力

这里边刚刚就讲了

决策 管理和服务

有了大数据

首先就能得到一个根本性的提升

另外还有变革性的功能

刚才咱也提到了

我们举几个例子来看

那在决策层面

咱们讨论比较多了

大家一提到这个大数据

首先想到的

有了大数据我就可以做预测

就可以做分析

其实都是它的大数据的决策功能

那举几个例子来讲的话

那我们原来认为不可能的事

现在就变得很容易

就可能大家都听过

一个叫挖掘机指数的一个说法

那挖掘机指数

可以预测我们实体经济的情况

那去年的六月份吧

李克强到三一重工去视察

三一重工就给他汇报了

挖掘机指数

什么是挖掘机指数

就现在的挖掘机

上面都安装了这种感知的装置

挖掘机在哪个地方

有没有开工 开工的状态

就相当于我们一架飞机一样

飞机的状态

都是时时刻刻被记录的

大家想一下

我们全国各地

全球各地的挖掘机

有没有在干活

还是在那边停放着

那把这些数据能够汇集在一起

这个成百上千万台挖掘机的数据

汇集在一起就能知道什么

哪个地方开工很足

哪个地方开工不足

你就能知道什么

知道这地方的经济的景气的指数

从而来预测实体经济的情况

你发现原来我们说

对经济的判断

我们都是通过咱们统计部门

通过CPR指数

通过咱们的城调队去获得数据

来预测 来分析我们经济的状况

现在突然发现

一个三一重工

居然能够反应各个地方

甚至我们的一带一路

我们的各种各样的

这个项目的情况

而且这个指数是实时化的

实时回传的

你发现非常有意思

为什么

因为在这些挖掘机上都有一个端

都有这种GPS

都有各种各样的检测

感知的设备

这些设备都是上网的

通过端网云的架构

我们可以进行一个

数据的采集和整合

采集和整合完了之后

这个数据加以关联 加以分析

就对我们的实体经济

就可以进行分析

就可以进行预测

甚至能预测来得更快捷 更精准

那这就是大数据

支撑我们政府决策的功能

那也可以利用大数据

治理交通拥堵

就像北京很堵

实际上北京这个交通委

在几年前就开始做一个工作

什么工作

就是能不能基于大数据来优化

北京市的交通资源配置

就像北京天通苑

大家都知道天通苑

在奥运以北这个地方

那个地方来讲

基本上以居住为主

居住生活为主

生活在那个地方的人

在白天都要到城里边

各个城区去上班

晚上都要回去睡觉

所以像钟摆式的

这么一种生活工作的方式

所以在早高峰 晚高峰的时候

交通压力非常大

那我们以前没有手段

没有办法来分析

这些人的出行行为

那现在好了

我们可以基于交通一卡通

基于网约车的数据

基于我们车辆的GPS数据

甚至把我们手机的

这些移动基站的数据来分析

这地方的人群的出行行为

那一开始

北京市交委更多的还是利用

交通一卡通的数据

咱们坐地铁坐公交都要刷那个卡

把这些数据

现成的数据从系统里边提取出来

我进行分析

分析完了之后发现

原来可能有点想当然

原来认为居住在天通苑地区的人

上班的方向

北京市有38个城区

那这38个城区具体怎么分布的

可能大家说不准

但是基于大数据一分析

后来发现了

原来住在天通苑地区的人

上班的主要地点集中在九个城区

那九个城区

更主要的是在上地 中关村

包括新街口这几个地方

那所以在早高峰晚高峰的时候

我只需要把这几个主要地方

去向的交通给解决好

可能就能够非常有效地缓解

交通拥堵的情况

那基于这个数据

进行一个交通优化

资源的配置优化

把一些公交线路

我进行一个优化调度

早高峰 晚高峰的时候

我多配置几条线路

再加上对每条交通线路

每条公交快线

它这个停靠点的优化

进行配置等等

就能够非常大地来缓解什么

缓解这个区域的交通的情况

所以这是等于是做的一个情况

那其实不需要有别的投入

只需要把数据拿过来分析

然后优化交通

就可以提升10%到15%的

交通通行的效率

所以基于这个分析

那如果整个北京

按这个方式来做的话

按北京市交委给出的结果

那实际上通过大数据来挖潜

就能够使北京市的交通的投资

相当于减少了

六百到一千亿的交通投资

就相当于又多修了

两到三条的地铁线

那从一个侧面也反应出

我们原来的交通资源的优化配置

其实是存在着非常大的问题的

原来我们发现不了

有了大数据

我们就可以做

更精准的决策和分析

从而来改变我们的交通治理

那同样来讲的话

大数据

它能够使我们的管理更具效率

使各个部门的业务的协同

联合的监管

更有可能帮助咱们政府去履职

这里边我举几个例子

比如说对重要区域的管理问题

那原来来讲的话

我们的管理更多的靠人盯人

去防范一些潜在的风险

那现在有了这些大数据的手段

就变得很简单了

我通过高清的摄像头

通过对区域的

这个手机基站的切换(09:07音)数据

再通过其它系统数据的比对

就能够非常快速地来识别

来感知

来应对一些潜在的

可能出现的一些风险

使这个地区变得更安全 更可控

就像这个区域

大家都知道这是哪个地方

相比较而言来讲的话

现在很多的方式和措施

使得风险能够降低到最低

据说 你要在一定的时间段内

你多次进入这个区域

可能系统就会自动地提醒

咱们相关的管理部门

可能得要更多地关注这一个人

为什么在一个时间段里边

反复地到这个地方去

可以进行一个

身体的形态的识别

从而来判断一些可能的风险点

据说地方你要在

比如一个上午

你去天安门地区去参观

通常大家从那儿看看就走了

进出也就一次

如果你一上午进去了两次

感觉上就不太符合常理

那如果说有可能的话

那可能你东西丢了 或者人

去找人再回去一趟 有可能

但是如果你在一个短期的时间

进去三次

那是不是就有点不符合常理了

原来捕捉不到

现在大数据都可以来捕捉

如果大家感兴趣(10:55音)

大家可以去试验一下

看看是不是有人去

会把你请去喝咖啡

那实际上来讲的话

我们说有了这些这个数据的手段

使得我们的城市治理变得更加的

有可能实现更精细化的管理

包括来讲的话

对于这些非法集资 传销

这种群体性的风险

能够及时地进行预警

那原来我们做不到

有了大数据

有了各种社交平台

有了各种各样的数据源

把这些数据源进行关联比对

通过这种机器的挖掘

这个数据的分析

就能找出一些关系来

哪怕是相关关系

都对我们的这种政府的

这个履职 管理

来得更有成效

另外从服务的供给上来讲的话

也能够实现

使得我们的政府的服务

更能呼应社会的诉求

原来咱们很多服务来讲的话

服务完了之后

你发现服务效果并不好

为什么

咱们相关部门这个主动服务

这个热情比较高

做了很多服务

从咱们的社会层面来讲的话

其实这些服务

往往又不是老百姓想要的

所以投了很多钱

花了很大的精力

最后这个效果不佳

那往往给我们对于需求的识别

手段比较欠缺

了解不到位有关系

所以有了大数据的方式

就可以对于这种像

这里边这种动态民情

基于咱们网格化的数据

基于咱们各个街道

各个社区的

各种各样的这种数据平台

所积累的数据加以关联分析

就能够非常有效地来讲的话

来分析大家的需求所在

那知道了大家的需求所在的话

咱们有针对性地

去构建咱们的公共服务体系

那使得咱们这个体系

就变得更具效率

我们重点讨论一个小案例

来把咱们想跟大家强调的

大数据对政府治理模式

所带来的一些根本性的变化

给大家能够交代得更清楚一点

这是什么案例

这个案例可能以前

咱有些同学在我别的课上

可能也听到过

这个图大家看出来

这是在美国 美国波士顿

大家知道

美国波士顿在美国的东北部

那个地方冬天很冷

经常下大雪

雪一下都很大

通常情况下

像自行车之类的

这些物件都被大雪给覆盖起来

那在咱们城市管理领域

我们有非常重要的一些设施

往往也被大雪给覆盖起来

比如说

这里面有咱们的这个消防栓

那大家说

消防栓是城市安全管理里边

非常重要的一个设施

如果哪个房子突然着火了

这时候我救护车想来

我想接消防栓

结果不知道

消防栓在哪个地方被埋掉了

知道了之后再把雪扒开

因为在美国 像波士顿地方(15:04音)

好多都是木头房子

你这边雪还没扒完

那边房子都烧完了

所以大雪过后

及时地把消防栓给清理干净

是一个非常重要的一项工作

那在整个波士顿地区

这个消防栓非常非常多

一场大雪过后

消防栓都被埋掉了

所以对于

当地的城市管理部门来讲

一个非常重要的方式

把消防栓怎么清理干净

因为在中国大家体会不深

为什么

中国下的雪没这么大

往往埋不掉

再加上咱们有别的管理机制

和美国不太一样

所以这个事情

在美国显得尤为迫切

怎么样把消防栓给清理干净

那大家可以一起来讨论一下

我们有什么手段

让政府部门少花钱或者不花钱

又很高效

又能非常快捷地

把消防栓给清理干净

因为按照

各个国家的《消防法》的规定

这些重要的城市设施

随时随地都是要处在一个

可用的状态

就像咱们这楼外边的消防栓一样

突然哪个地方发生火情了

如果消防车来了之后

接这个消防栓

这个消防栓里如果没有水

或者这个消防栓

处在一个故障的状态下

对于这个消防栓的安全责任人

是要负刑事责任的

那负的刑事责任有多大

取决于这场火灾带来多大的损失

如果要死人了

那谁负责这个消防栓

谁是安全责任人的话

那一定要负刑事责任

所以让消防栓处在一个

随时可用的状态

各个国家都是一样

所以大家能不能基于

刚才咱们讲的这种

技术上的手段

几乎不需要太大的投入

我能形成一种机制

基于这种技术

基于大数据的一种机制

让消防栓能够得到

一个快速的一个清理

使每个消防栓

都处在一个可用的状态

那大家知道波士顿经常下大雪

把消防栓埋在一起 埋起来了

这个原来也是很发愁的事

现在有了大数据的思维

尤其大数据治理的思维

让消防部门眼睛一亮

那他推出的方案是什么

实际上刚才这位同学讲

波士顿的比赛非常多

大家知道棒球

在波士顿是非常非常受欢迎

而且非常深入人心

甚至作为城市的一个标签

一个文化的名片

那能获得棒球队的一张门票

那都是非常自豪的事情

甚至和你的家人 同学

小伙伴们可以分享

可以炫耀的事情

能获得一个棒球队的门票

那实际上

波士顿在做这件事的时候

它就通过这种方式

首先它开发了一个平台

一个手机APP的平台

那任何人都可以参与进来

只要挖消防栓

挖十个消防栓清理干净

我都可以获得

美国红袜棒球队的一张门票

那有了这么一个激励

大家的热情就被调动起来了

尤其下大雪

在美国波士顿

各中小学都要放假的 不上学了

不上学又能去玩雪

又能获得红袜棒球队的门票

你看看对那些孩子们

对那些青年人

当然了很多的公司也不上班

那些年轻人

本身下大雪就是很愉快的事情

又能获得红袜棒球队的门票

那是更值得参与的事情

什么 开发一个APP

任何人基于社交媒体

或者你下载个APP

你去清理消防栓

清理干净之后

你对消防栓拍照

因为每个消防栓的位置

都是固定的

你把这个APP启动了之后

你的手机的APP的定位会打开

你陪这个消防栓一拍

照片就上传了

系统确认

什么大数据也好 人工智能也好

确认这个消防栓

被你挖到可用的状态

就给他积一分

积一分 我就可以获一分了

我要挖十个消防栓

我一赶紧看手机

这个消防栓挖干净了

我一看附近

还有那个消防栓没有挖

赶紧跑过去把它清理干净

我又什么 又积一分

十个积完了

我就可以获得一张门票

所以每一到下大雪的时候

现在就形成什么一个氛围

这些孩子们 这些青年人

晚上就开始兴奋了

希望雪下得越大越好

把消防栓埋掉才好

第二天天还没亮

大家蜂拥而上

都去挖消防栓了

那我挖 挖到了八个

我发现周围的消防栓

都被别人挖掉了

发现某些边边角角的地方

还有消防栓

因为系统里边都有提醒

如果这个消防栓灰色了 灰掉了

那就说明消防栓被挖了

如果这消防栓还是绿色的

那说明这个消防栓

还没有被别人挖

赶紧再跑过去挖

谁抢得快谁就抢到了

所以天还没有亮

消防栓就什么

全被清理干净了

所以大数据时代下很神奇

人人都有手机

带来了一种

新的治理的模式的创新

咱们相关的政府部门

不需要费太大的成本

不需要动一兵一卒

我可以把我想干的事

给它非常完美高效地

给它解决掉

而且对城市居民来讲

大家又建立起

非常强的一个参与感

一个责任心

一个城市的认同

大家的城市

为了城市更美好这种前景

大家共同来努力

营造这么一个非常有归属感的

一个城市的文化

所以很多案例

在写这个波士顿案例

因为这个案例

获得非常巨大的成功

后来在美国像华盛顿特区

像美国其它的地方也纷纷效仿

而且不单单在城市的安全

像消防栓这种维护上

在道路的清洗

公共绿地的维护

甚至公共图书馆的管理

都采取这么一种方式

来实现一个公共的参与

如果我们不是处在一个

人人有手机的时代

可能这东西很难做到

如果我们实现不了

这个基于这种大数据的汇聚

比如说我挖了消防栓

我要拍照片上传

上传完了积分

积分完了就给你奖励

让你获得这种电子的这种门票

没有这种数据整合的机制

可能也很难实现

你可以发现 大雪来了之后

大雪过后

我们秩序非常井然

这些井然就都是在什么

我们这个非常有效的一个体系

这种体系

对我们原有的工作的模式

带来一个非常大的创新的前提下

给它非常完美地实现了

那这就是一个什么 一个

我们说一个大数据

促进创新的一个例子

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

1.5.1 大数据治理的功能和价值笔记与讨论

也许你还感兴趣的课程:

© 柠檬大学-慕课导航 课程版权归原始院校所有,
本网站仅通过互联网进行慕课课程索引,不提供在线课程学习和视频,请同学们点击报名到课程提供网站进行学习。