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2.1.1 本讲引言在线视频

下一节:2.2.1 大数据的根本问题(一):数据在哪里?

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2.1.1 本讲引言课程教案、知识点、字幕

第三讲呢

我们主要是讲

政务数据整合与共享

为什么我们要安排这一讲的内容

实际上在数据治理上

尤其是对政府治理来讲

政务数据资源

是非常重要的管理资源

政务数据资源

能够为政府治理

提供支撑和服务的话

一个基本的前提

政务数据要进行整合

要进行共享

使之这些政务数据资源

能够成为政府决策

政府管理和政府服务的

有力的支撑

我们所强调的政府的数字化转型

才能够进一步得到推进

所以今天的话题很重要

当然今天的话题

也比较有专业性

我们主要是围绕政府来展开

所以咱们公共管理专业的学生

可能比较好理解

讲课中更多的举一些例子

让大家能够更深入浅出地来理解

上课的内容

为什么要谈政府的数据资源

整合与共享

实际上这张图

能够非常清晰地反映

政府利用信息化的手段

不断地促进

数字治理转型的一个脉络

从最初的信息化的手段

并引入到政府治理里面来

从那时起

政府的数字化转型

就不断地往前推进

当然随着信息技术的迅猛发展

在不同的历史的阶段

技术的内涵

发生了非常重大的变化

从原来的电子化的

一些工具和手段

慢慢地扩展到以互联网为基础的

一些技术环境的改变

再到今天

我们开始强调大数据

开始强调人工智能

所以政府的这种数字治理的路径

不断地发生变化

所以我们说

从电子化阶段到网络化阶段

现在我们又进到一个

数字化的阶段

随着人工智能技术的

进一步的发展

将来可能还会进入到一个

智慧政务

或者说智能政务的阶段

如果我们这样来理解的话

可能大家就变得很容易了

如果说我们当前推进

政府信息化的话

我们进到一个数据为基础的阶段

那数据的整合与共享

必然成为一个

非常非常关键性的问题

政府数据如果不能

有效地整合和共享

就像大家在现实生活中

感受到的一样

存在着众多的数据孤岛

存在着众多的数据的烟囱

相互之间是隔离的 打不通的

这种数据政务也很难实现

所以为什么我们要谈数据整合

和这个有关系

我们原来的政府的信息化

更多的是基于单个业务

单个部门

或者说单个行业

所开展的信息化的建设

所以发展到今天

你会发现我们的很多的信息系统

是孤立的

一个部门有一个部门的系统

甚至一项业务有一项业务的系统

相互之间没有打通

所以我们说导致了系统的分散

数据的分散

那这种分散化的一种局面

发展到今天

我们强调大数据

强调数据的融合

来支撑我们治理的转型的话

如果再不破除

那可能我们的工作

越来越举步维艰

所以数据的整合共享

越来越成为一个

迫切需要解决的问题

正因为这样

没有打通 没有很好的融合

所以我们信息资源的使用率

比较低

大数据在政府管理中

它的作用还没有显现出来

甚至在一些基本的服务领域

监管领域

可能我们都很难深入

更别提我们用来支持决策

支持政府的大数据决策了

所以来讲的话

从这意义上来讲

我们政府数据的整合与共享

越来越迫切 越来越重要

当前各个地方

在推进以数据治理为基础的

政府的数字化转型

各个地方采取了一些手段和方式

是什么呢

可能咱们学技术的同学

包括学MP的同学可能有所了解

实际上我们现在采取了三种方式

一种方式就是政府系统上云

就像北京最近推进的工作一样

所有的原来构建的业务系统

必须在一定的期限内

要上到云端

新建系统必须在云上进行部署

老的系统逐步迁移

这是一个普遍的做法

从最早贵州搞大数据

也是这么做的

大家看

把信息系统都上云

搬到云上了

实际上就为数据资源的共享整合

创造了一个硬件的基础

但是政府系统上云

并不意味着数据整合

就变得容易了

或者数据整合就完成了

当然我们政府的系统上云

根本性的目的

就希望通过数据整合

来支撑业务的整合

跨部门的业务 跨层级的业务

跨系统的业务等等

所谓五跨的问题

就能得到一个根本性的解决

我们说不管系统整合

还是业务的整合

实际上最最基础的

就是数据资源的整合

所以很多地方开展的简单的

系统上云

它还不是咱们今天要强调的

数据的整合

数据的整合和共享

比系统上云来得更深刻

更有意义

所以我们说

这一问题很重要

我们急需一套思路

一套方法论

让大家能够理解

能够认识到

未来发展的一种趋势

所以这也是这堂课

给大家安排政务数据

和整合共享的一个目的

让大家对我们当前政府所面对的

信息化问题

有一个更前端的理解和认识

以便来讲的话

能够参与到政府的数据整合

共享工作中来

来推进相关工作

所以今天我们主要讲

三个方面的问题

第一个方面

我们还是想从大数据的

最根本的问题来讨论 引出来

为什么要进行数据的整合共享

数据的整合共享涉及到

哪些层面的问题需要考虑

第二方面

还是想跟大家来探讨一下

具体到政府数据这一个领域

数据整合和共享该如何实现

实际上

大数据涉及到的数据整合共享

涉及的面很广

不单单政府数据需要整合

企业的数据也需要整合

社会的数据也需要整合

从一个国家来讲

政府的数据还只是一部分

面广量大的数据是社会数据

是我们互联网企业的数据

这些数据也要

面临着一个整合 共享 开放

或者说建立教育机制(09:55音)的问题

当然咱们今天的重点

主要还是围绕政府数据来谈

我们说

不管是政府数据的整合共享

还是企业数据的整合共享

还是社会数据的整合共享

实际上面临一个

非常非常深刻的问题

绕不开的问题

就是关于数据整合中的

数据传输的问题

实际上数据的整合

伴随着信息化的全过程

数据的整合共享不是一个新问题

是个老问题

数据整合的问题

这个问题讨论二十年了

到现在没有破除

为什么没有破除

实际上根本性的

就是一个确权的问题

确权的问题

所以我们也会把这个问题

拿出来供大家讨论

好 我们先来看看

大数据涉及到的

三个最根本的问题

第一个问题

数据在哪里

我们要开展基于数据的治理的话

比如说我们看看

北京的交通堵不堵

以便我们寻找出改善交通拥堵的

一些措施出来

首先我采集哪些数据

如果我们没有出行的数据

比如说没有公交的数据

没有地铁的数据

更没有网约车的数据

没有来自于方方面面

GPS车辆行驶数据

你想想我们要优化北京交通

可能吗

所以首先来讲的话

如果我们要优化交通的话

基于这项工作

我该需要哪些数据作为支撑

这些数据有没有

是在联通的平台上

还是在百度的平台上

还是在其他的一些平台上

滴滴的数据库里边有

百度地图上的数据有

甚至我们移动 电信 联通

基于手机基站的情况数据

上面也有

找到数据了

这些数据怎么汇集在一起

汇集在一起

我们才能用大数据的方法

能分析 能处理

以便我们能够找出

优化交通的一些办法出来

所以来讲的话

三个最基本的问题

数据在哪里

数据如何打通

如何整合起来

第三个来讲

整合起来如何用

咱们在别的课里边

强调大数据的分析方法

强调大数据的分析工具

更多的我认为

是在第三个层面上来讨论

就是有了数据之后

我们怎么样来用大数据的方法

去挖掘

去继续学习等等这些手段

但是实际上

前面两个问题很重要

尤其对政府部门来讲

你的数据在哪里

有没有数据

这些数据能不能整合起来

这些问题更关键

为什么

因为咱们每一个政府部门

都承担了大量的政府管理职能

基于这些管理

我们都形成了很多的业务平台

业务系统

这些业务系统

记录了大量的这些政务数据

这些数据涉及到我们的

普通居民的信息

涉及到企业的信息

涉及到我们经济 社会

政治 文化

甚至包括我们的生态

方方面面的数据

这些数据其实已经在那个地方了

关键问题怎么打通

所以三个基本的问题

需要我们一起来讨论

比如说像我们各个地方

都在构建智慧城市

我们部署了很多很多的平台

这些平台大家想一想

一天二十四小时

一年三百六十五天

都在积累数据

都在记录数据

就像城市里边一个摄像头

而且城市里边摄像头越来越多

我记得第一堂课我也讲过

一般测算的话

摄像头的数量

和城市的常住人口的数量

比如说除个三

就三个人平均一个摄像头

像北京

估计摄像头应该在三四百万个

甚至五六百万个

街面上

不包括咱们每人手机上的摄像头

也不包括我们楼宇内部的摄像头

大家看

如果把这些摄像头都拉进来

你想一想

我们整个北京市运行的情况

是不是都可以

有方方面面的数据加以支撑

所以来讲的话

我们说不管是交通的数据

气象的数据

医疗的数据

教育的数据等等

这些数据其实都在那个地方

所以对于政府来讲

或者说对于促进政府治理来讲

可能数据的采集

倒不是最关键的

最关键的就是把这些分散的数据

如何整合起来

如何关联起来

这一问题变得越来越迫切

所以现在各个地方政府

都在构建大数据的平台

早期贵州搞大数据平台

搞云上贵州

现在像广东 北京 上海等等

都是全国推进比较快的

搞大数据的平台

大数据平台是什么

实际上就把这些数据

给整合到一个平台上来

把各个政府部门的掌握数据

给它汇集

再和企业数据进行对接

再把公交 电力 交通

这些社会数据

公益事业的数据再进一步汇集

就构成了一个大数据平台

基于大数据平台

我们构建政府的管理系统

不管用于应急也好

用于城市的运行监管也好

就变得就更加容易了

所以说来讲的话

数据在哪里

数据就在这些平台上

就在这些信息系统里边

这些平台有的在政府部门

有的是在企业平台上

有的是在社会平台上

还有很多的是基于我们移动端

实时在产生的一些数据

所以这些数据很重要

把这些数据汇集在一起

我们要构建一个大数据的平台

好啦

如果我们要构建大数据平台

这里边我们再进行数据汇集

整合的时候

会涉及到哪些问题

这是今天

咱们重点要讲的一些内容

大家可能从简单的技术层面

非常好理解

这个数据不有吗

那个数据不有吗

把数据放在一起不就OK了

但是实际上并没有这么简单

每一个政府部门都有各自的职能

每个政府部门

基于智能产生了很多数据

好啦 这些数据你让他拿出来

而且在咱们国家

还有一个前提条件

谁的数据谁负责

一句话就把你给搞死了

我的数据我负责

这个数据如果让我拿出来的话

产生争议了

尽管这个数据拿出来

对于大数据的分析很重要

对于改善交通很重要

对于提升我们城市的运行很重要

但是对不起

我这个数据让我拿出来

将来因为我这个数据产生了争议

产生了不好的结果

又让我来负责

那好了

我宁愿把数据捂在我口袋里边

我也不会共享出来

所以这是一个根本性的原因

所以说数据整合变得很复杂

从技术上很简单

这也是来讲的话

我们要讨论的问题

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

2.1.1 本讲引言笔记与讨论

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