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數據治理范文第1篇

南方電網東西跨度近2000公里，是國內結構最復雜、聯系最緊密、科技含量最高的電網，也是西電東送規模最大、效益最好、發展后勁最強的電網。

如何解決數據短板

南方電網服務的五個省區是中國經濟最為活躍的區域之一，但隨著信息化建設的不斷深入，南方電網的管理層深刻地認識到，數據已經成為公司生產運行和經營管理中的一個短板，這個問題不解決，企業的戰略就無法落地。

南方電網從建立伊始，就非常注重對數據的管理，但是整體數據管理能力還有待進一步加強。主要突出表現在數據資源管理組織及認責體系不完善、數據資源管理的流程不完整、數據資源管理的技術支撐不足以及數據標準及數據規劃落地執行力度不夠等方面。

面對上述問題，南方電網決定建設完善全網統一的數據資源管理平臺，實現對公司重要數據的采集、存儲和使用的全生命周期管理；為公司智能決策分析和信息共享提供高質量的數據支持；實現自動化信息與管理要求的高度融合；確保公司核心數據和重要數據的正確性、一致性和完整性。

數據資源管理平臺建設是一項系統工程，實施難度較大，為了確保成功，避免重復勞動，甚至推倒重來，承擔項目建設任務的南方電網信息部門研究、借鑒了大量的國內外成功案例，發覺大型跨國制造業、銀行、科技咨詢公司在應用成熟的數據資源管理技術時最關注的核心因素是――主數據管理MDM（Master Data Management），而“企業數據集中”的實施模式可滿足南方電網需求，平臺型軟件則更符合數據資源管理建設的現狀要求。

主數據管理是關鍵

主數據是企業最核心的數據，在企業運營中擔當著關鍵角色的數據實體。在南方電網數據資源管理平臺建設中，主數據管理子系統的開發、部署自然成為重中之重，成為數據質量管理、標準管理、編碼管理、系統管理等子系統應用集成的基礎。

在選擇主數據管理方案時，南方電網負責項目規劃設計的祝麟博士認為，主要考慮的因素包括以下幾點：高度集成性，能夠與公司已有的其它信息系統很好的集成，或者能夠提供便捷的API接口；方便二次開發，南方電網數據管理模型必須結合自身行業特點進行二次開發，產品要有靈活的架構部署模式；方案成熟、可靠，產品具有豐富的成功實施案例，減輕實施風險。在綜合比較、測試了多家知名廠商的產品后，南方電網最終下定決心選擇了Informatica MDM產品。

建立數據治理框架

實現管理創新

Informatica MDM提供可訪問的強大接口，從而實現完整的數據管理和數據異常處理，允許用戶輕松瀏覽不同主數據實體中的多層次結構，進而幫助南方電網建立了“五橫四縱”的數據治理框架，實現了管理創新：打破系統邊界，使系統間信息共享成為可能；以數據域為管理單元，將數據管理責任貫穿數據生命周期的始終；為解決數據質量管理中“數據多頭管理及數據不一致、數據管理實體崗位規劃、數據質量管理流程定義”等問題提供了可靠的解決方案。

Informatica MDM能從任何數據源或應用程序訪問主數據，將不一致、重復、質量不佳的數據轉換成唯一的可信版本，使得各系統都能接受統一的數據標準與集中主數據處理，保證平臺主數據的唯一性與可信性。 此外，主數據的集中管理，還確保了數據資源管理平臺是全網范圍內唯一可信的主數據源。

Informatica MDM允許開發人員無需編寫任何代碼來配置產品，當業務需求發生變化時還可輕松更新配置。南方電網基于Informatica MDM平臺開發的數據模型，經信息部總體規劃設計，并在實施過程中根據反饋調整修改，現已從原來的64類主數據對象擴展到142類主數據模型，業務覆蓋范圍大幅增加，包含人資、財務、基建、計劃、生產、物資和營銷等七大職能域，已滿足南方電網目前的應用需要并可在此基礎上進一步擴展。

Informatica MDM能夠提供企業統一完整的主數據視圖，解決部門之間的業務和數據交叉問題，避免因業務和數據交叉導致的主數據不一致問題，全面提升一體化管理能力。通過基于SOA架構的數據資源管理平臺，南方電網很好地實現了網、省兩級數據的縱向貫通 ，以及系統間業務的橫向集成。

數據資源管理

漸行漸深

南方電網數據資源管理平臺項目按照先功能、后數據、再應用、全面深化的實施路線分階段、有步驟地在全網部署，現在已經完成數據資源管理平臺在南方電網及貴州電網的上線試運行。目前，物資、基建系統已接入平臺，主數據服務與其業務流程也進行了集成。

現階段，已實現了平臺的三管一檢，即主數據管理、數據標準管理與編碼管理和數據質量檢查的核心功能，有效支撐數據治理體在整個南網范圍內平穩落地。下一階段，南方電網會將更多業務系統集成到數據資源管理平臺中，并完成平臺應用在全網范圍內的推廣。

對于南方電網來講，從2011年確定啟動數據資源管理平臺項目開始，到系統規劃、典型設計，再到上線運行、項目驗收，兩年多的部署效果讓他們看到了更多希望。現在，數據資源管理平臺已經成為南方電網進行全局數據管理和監控的重要技術支撐手段、公司基礎數據共享交換的樞紐。

主數據是企業最核心的數據，在企業運營中擔當著關鍵角色的數據實體。

相關鏈接

主數據管理（MDM Master Data Management）描述了一組規程、技術和解決方案，這些規程、技術和解決方案用于為所有利益相關方（如用戶、應用程序、數據倉庫、流程以及貿易伙伴）創建并維護業務數據的一致性、完整性、相關性和精確性。

數據治理范文第2篇

一、大數據時代：社會治理研究的新變革

黨的十八屆三中全會強調，圍繞推進國家治理體系和治理能力現代化目標，不斷創新社會治理體制。在大數據時代要創新社會治理，必須把握大數據對社會治理帶來的沖擊及其新的變革需求。

最早預言大數據時代的是未來學家阿爾文?托夫勒，他1980年在《第三次浪潮》中寫到：“如果說IBM的主機拉開了信息化革命的大幕，那么大數據則是第三次浪潮的華彩樂章。” 2006年3月英國啟動“數據權”運動；2012年3月，奧巴馬宣布美國政府投資2億美元啟動“大數據研究和發展計劃”；2012年5月29日聯合國推出“數據脈動”計劃。為此，英國牛津大學教授維克托?邁爾?舍恩伯格在《大數據時代：生活、工作和思維的改變》中判斷：史無前例的大數據時代已經來臨！《連線》雜志主編克里斯?安德森甚至大膽斷言：數據洪流將會帶來理論的終結，他認為：“面對大規模數據，科學家‘假設、模型、檢驗’的方法變得過時了”。且不說大數據將終結理論這一觀點對錯與否，大數據時代的確將促使社會治理研究產生以下四大新變革：

1. 社會治理研究思路的變革。

隨著全球化、信息化、網絡化的深入，“大數據”給社會建設、社會治理帶來的挑戰更是前所未有：不僅數字化的書籍、報紙、圖片、視頻等海量數據需整合、提煉和分析，而且網絡泄密、對隱私的侵犯等行為日益增多，影響著網絡社會和現實社會的安全、和諧與穩定。以往基于社會局部“現實”的抽象分析方法，以及基于少部分人的需求來邏輯推演、預判大多數人的現實與未來需求的社會治理、社會建設思路，是無法破解“大數據”時代社會治理面臨的種種問題的。因此，必須變革以往社會治理的思路，將對局部“現實”、少部分人的需求研究，轉向覆蓋更廣泛、涉及更多人的大數據分析，從大數據中預測社會需求，預判社會問題、社會安全，從大數據中探索社會治理的多元、多層、多角度特征，在滿足不同時期、不同群體、不同階層人民群眾需求的過程中，創新社會治理、提升社會建設水平。

與全球化相關聯的大數據時代，對社會發展研究的思路、對象、方法提出的挑戰，只有以全球化為背景、以問題為導向，進行跨學科合作，運用交叉學科和過程方法，才能破解社會發展中的難題。

2. 社會治理研究對象的變革。

以往的社會治理研究對象主要有兩個：一是把社會治理的研究等同于社會研究。結果是在社會的研究中，過多地運用西方社會的理論來分析研究中國社會，或是用某一“社會”解剖的知識來推導、演繹為另一“社會”的治理、建設與發展，以植根于某一特定民族、歷史的具體境遇的社會文化來說明與解釋另一民族的社會文化現象，很難提出能夠解決現實社會問題的滿意的方案，以至于我們在對待西方文化時常常出現“西方化”與“本土化”的論爭。二是把對社會治理的研究等同于對社會管理的研究。結果一方面束縛了社會治理的手腳，另一方面夸大了社會管理的作用。因為社會建設、社會改革、社會治理都是大概念、大事情，而社會管理作為政府職能，只是其中的一個子項。

大數據時代的社會治理，既要研究“社會”，又要研究“治理”，更要研究“大數據”。一是要研究人們互動、交流、交往過程中不同人群在QQ、微博、微信以及互聯網網絡平臺上發送的各種圖片、圖像、視頻等非結構化、半結構化數據背后人的情感、興趣、價值觀等現實社會各方面形成的大數據情況；二是要研究政府作為社會治理的主導，在提供社會服務、社會保障，創新社會治理等方面各種結構化、非結構化的數據，并將結構化的數據做縱橫比較，從中發現政府社會治理的客觀水平及其未來走勢，以更有針對性地推進社會治理，以社會治理能力的現代化推進社會現代化。

3. 社會治理研究方法的變革。

社會治理，強調的是對“社會”的“治理”。以往的研究方法，一是著重于對“社會”的定性與定量研究，定量研究也常常采取問卷調查、座談、訪談的抽樣調查方法采集數據。然而，再好、再合理的抽樣方法，反映的總是對局部和部分人群、階層的研究結果，隨機偶然性較大，缺乏準確性；二是著重于對社會治理的比較研究，即比較社會的“治理”條件、特點、環境，或是對聽取匯報、座談調研、問卷調研的情況作分析概括，提出社會建設的要求、治理的體制機制、治理的路徑方法以及治理的績效。近五年來，全國各省市自治區在社會建設方面的大量投入，在社會保障、社會服務、社會治理等方面的建設，已積累了海量的數據，但這些數據都是孤立的、離散的，是半結構化或非結構化的。因此，大數據時代的到來，需要我們對各類、各層次的數據進行發掘、整合，從中發現全國各省市自治區在社會治理、社會建設方面的客觀水平，發現共同的建設規律以及不同的特點，通過實施差異化社會治理戰略，更全面有效地創新社會治理，推進社會建設。

4. 社會治理能力的變革。

面對數據快速滲透到經濟社會生活的每一領域、每一部門、每一單位，面對數據的大量化、多樣化、快速化，面對全球數據每兩年翻一番的趨勢，大數據分析能力如何，就成為提升社會治理能力的關鍵因素。目前我國就社會治理的大數據而言，一是缺乏對社會治理大數據進行分析的能力，而這種分析能力又與相關人才的培養和支撐密切相關；二是缺乏根據大數據而形成的社會治理需求從而轉化為有效社會治理、社會服務的能力；三是缺乏通過對社會治理大數據的分析，預測和判斷未來中國以及各地區社會治理特征和趨勢的能力。以往更多的是感性的判斷預測，或是理論的邏輯推演預測。要適應大數據時代社會治理的需求，就必須在上述三種能力上加強建設，積累大數據時代社會治理的資本。

二、雙重世界：社會治理大數據的特質、研究路徑

根據黨的十八屆三中全會精神，我們認為社會治理的本質是：在黨的領導和政府的主導下，動員社會廣泛參與。從根本上說，就是把堅持黨的領導、人民當家作主與依法治國有機統一，并落實到社會建設的實踐中。顯然，社會治理涉及政府、社會、市場各個組織、各個方面。當代中國社會治理大數據分析研究，不僅要重視上述實體社會方方面面的分析，而且更要注重網絡社會大數據的分析研究。因為對網絡社會治理的難度更高、情況更復雜。但是，不管是網絡社會還是現實社會的治理，需要弄清的是社會治理大數據所共有的本質特征及其研究路徑。

1. 社會治理大數據的“雙重”特質。

如果說10年前我們對現實社會與網絡社會的區分是“現實”與“虛擬”，那么，隨著信息化網絡化的快速發展，隨著大數據時代的到來，“虛擬世界”里的數據量極其快速地增長。2011年全球被創建和復制的數據總量為1.8ZB（10的21次方），其中75%來自個人（主要是圖片、視頻和音樂），遠遠超過人類有史以來所有印刷材料的數據總量（200PB）。過去幾年全世界產生的數據量甚至超過了歷史上2萬年來產生的數據量的總和。預計到2020年，全球數據量將達到令人恐怖的35ZB，被稱為“大數據摩爾定律”。面對大數據（尤其是圖像、視頻等非結構化數據）對“虛擬世界”的滲透、影響，虛擬世界的匿名性、非對稱性、非真實性，正在被具有對稱性、真實性（真實的畫面、真實的情感等）、即時性特征的“鏡像世界”所取代。

早在1991年，耶魯大學計算機系教授戴維―杰勒恩特就指出，互聯網的終極世界是“鏡像世界”。“鏡像世界”如同人在鏡子中的映像那樣，鏡像世界和現實世界本身存在著真實的關聯和表達。正因為鏡像世界的產生，所以現實生活中人的喜怒哀樂，現實人在社會中的各種活動，都借助物聯網、云計算、移動互聯網等信息網絡技術，迅速“鏡像化”。可以說，人類的科學技術已經發展到了可以開始“鏡像化”的階段。

“鏡像世界”的產生，本質上反映的是人類社會生存方式的一種轉變和擴展，即人類的社會生存方式從單一的物質實體生存向物質實體生存及其鏡像化生存融合的社會綜合生存方式轉變。“鏡像化生存”是指以計算機、網絡等硬件為基礎的，以數字化數據及其運算來表征顯示物質世界中各種真實關系的社會生存、社會交往方式。比如，消費者通過網絡，通過鼠標、鍵盤就可以完成傳統的購物行為，那么，這種行為就可以看作是購物過程的鏡像。其中的深層邏輯關系沒有改變，但實現方式卻發生了天翻地覆的變化。在當今世界，網絡社區、網絡店鋪、網絡課堂等都可以看作是物質實體世界的社區、店鋪、學校的鏡像存在。而人類在計算機網絡里完成的本應在現實世界里完成的社會建設、社會治理實踐，也可以稱之為社會的“鏡像實踐”。顯然，大數據時代的社會治理具有以“雙重世界”為基礎和研究對象的特質。

2. 大數據時代社會治理的研究路徑。

鏡像世界雖然是現實世界的“鏡像”，但“鏡像世界”又有相對獨立性，即“鏡像世界”以結構化、非結構化、半結構化數據的大量化、多樣化、快速化積累和擴張，并冠名為“大數據”而區別于現實世界。因此大數據時代的社會治理研究，必須以“現實世界”為基礎，更應突出關注“鏡像世界”。

社會治理研究對象和路徑的“雙重性”，也要求我們辯證地認識與處理“雙重性”的關系。人類所處的真實世界是一個非線性的存在實體，能夠用結構化數據進行擬像的，僅僅是真實物質世界的一部分或者特例。伴隨著網絡世界與人類生存的進一步對接，在新的科學技術的基礎上，現實生活中的非線性關系開始以非結構化數據的形式在網絡空間里映射，這個過程就是網絡空間擬像真實世界的過程。在當今世界，真實世界里的一切都在迅速被數據化，“谷歌”（Google）每年掃描100萬本書和雜志，“谷歌地球”（Google Earth）在注釋整個地球表面的地理信息，“臉譜”（Facebook）在注釋我們的真實世界里的社會關系，手機、移動設備和可穿戴的傳感器在不知不覺中記錄人的聲音、興趣、表情、行動、心跳、睡眠時間，這叫“生命記錄”（Lifelogging）。

一個現實世界的鏡像版本如果想區別于網絡社會早期的“虛擬世界”而具有一定的現實意義，它必須具有和現實世界適時、同步的特征，即數據、信息及其在鏡像世界中的相互關系要具備與現實世界對等的時效性。只有這樣，這個鏡像世界才有可能與真實世界建立起相關性并賦予自身無窮的價值屬性，否則，所有的擬像都不再是鏡像而僅僅只能成為沒有生命力的幻影。

在這個意義上說，對鏡像世界社會治理的研究，更應破解現實的真實世界社會治理面臨的各種問題、各種困惑，更應多樣化、快速化地反映現實世界社會治理的需求、社會治理的過程、社會治理的水平、社會治理的發展趨勢，使鏡像世界的社會治理更具真實意義、真實價值。

三、積累大數據行動：北京的社會治理

數據治理范文第3篇

信貸基礎數據的來源主要包括信貸人員信貸管理系統錄入、信貸管理系統自動生成、關聯系統實時接入以及關聯系統批量抽取數據等。因此，造成商業銀行信貸數據質量不高的原因主要源于以下幾個方面：

（1）信貸管理系統錄入。信貸管理系統錄入造成信貸數據質量不高包括3個方面的內容。一是由于系統本身用戶界面不友好，不方便信貸人員數據錄入，或是不符合用戶常規的操作習慣，導致用戶容易出錯。二是個別信貸系統操作人員的責任心不強、業務素質不高，操作失誤，錄入錯誤。三是基層領導對數據質量重視不夠，鑒于業務收入是基層的生命線，迫于激烈的市場競爭壓力，個別基層領導為了爭奪客戶甚至會讓錄入人員做出一些違規的操作。

（2）信貸管理系統自動生成。由信貸管理系統自動生成造成數據質量不高的原因有兩個：一是系統程序開發缺陷，且在測試過程中未被測試出來。二是系統缺乏對業務的必要支持信息，如：利率、擔保物等數據確認、核實與數值準確性校驗等。

（3）信貸管理系統關聯系統。直接與信貸管理系統進行關聯的系統包括：客戶管理系統、審批管理系統、授信管理系統、用信管理系統、押品管理系統、現金管理系統等數十個系統。關聯系統實時接入和批量抽取數據的實時性、準確性等，直接影響到信貸數據的質量。

2信貸數據治理采取的解決辦法

商業銀行信貸數據管理大致經歷了以下4個階段：一是手工操作，紙質記錄、匯總、統計階段。二是信貸業務核心數據地市集中階段。三是信貸業務核心數據省域集中階段。四是信貸業務核心數據全行集中階段。隨著信息化建設的全面深入開展與信息化水平的不斷提高，商業銀行產生了一系列的信貸數據質量問題，例如：屬性缺失、數據不完整、數據不準確、數據重復、數據邏輯不一致等，從而影響信貸數據的完整性、及時性、有效性和一致性。商業銀行在滿足日常內外部監管要求和信貸核心數據集中過程中，大致采用了以下3種方式進行數據治理：一是信貸管理系統優化；二是專項檢查；三是成立數據整改項目組。

（1）信貸管理系統優化。通過對信貸管理系統程序本身的優化，對系統功能、數值、流程、前后臺校驗控制進行優化，并從用戶界面友好性、操作便捷性等方面對系統進行了多角度、深層次的改善，確保信貸數據質量。

（2）專項檢查。根據商業銀行內外部日常監管需要，設定某一階段具體整改任務，成立專項檢查組。按照具體任務需要，采用堵漏洞式的方法，臨時開發整改程序。這種信貸數據治理方式效率低下，同時，軟件復用性較差，但能滿足臨時的數據檢查與監管需求。

（3）成立信貸數據整改項目組。信貸數據整改項目組是針對一定時期內的歷史數據進行全面的治理。治理的范圍包括審批與用信等基礎數據整改、合同憑證等數據一致性整改、擔保物等數據合法性整改、客戶信息整改、缺失數據補錄等。從信貸數據的整體數據邏輯關系、數據之間的邏輯關系、數據本身的邏輯、信貸系統與關聯系統數據之間的邏輯、信貸系統新增管理功能以及信貸業務數據采集等方面，對商業銀行信貸核心數據進行了及時、必要的整改，有效地提升信貸數據質量。

3信貸數據質量全面提升

通過信貸系統優化、信貸數據專項檢查與數據整改項目組等數據治理方式，有效地提高了存量信貸數據的質量。面對日新月異、變幻莫測的信貸管理規章、制度與市場需求，新增信貸數據的質量難以有效控制。近年來，商業銀行立足本身業務、科技管理水平，加大信貸數據質量監控力度，實現對信貸管理系統數據的自定義規則檢查、錯誤數據分發、錯誤數據整改、整改情況檢查等全方位、多角度信貸數據質量在線管理，滿足各內外部監管部門以及業務條線對信貸數據的專項檢查、定期檢查、整改及評價等要求，從根本上全面提高商業銀行的信貸數據質量。

4信貸數據發展前景展望

數據治理范文第4篇

關鍵詞：智慧城市：大數據時代；政府治理

大數據的產生為新時代的數據處理方式創造了本質上的變革，由此產生的新時代既為政府治理帶來了新的機遇，同時也帶來了前所未有的挑戰。大數據的應用幫助政府在傳統的治理功能上，提高了其對信息和數據進行分析和整合的能力，從而更大程度地滿足社會大眾的不同需求，促進了政府的治理效率和服務水平的提升。但是，大數據也帶來了新的挑戰，因此怎樣把握機遇并有效利用，同時積極應對挑戰是當前政府治理所面臨的主要問題。

一、政府治理的新背景

簡單來說，大數據就是大小超過了普通數據庫的操作范圍的數據群，其特征主要體現為規模大、速度快、多樣化以及復雜性強四個方面，也就是說在根本上與普通的數據并沒有太大差別。隨著大數據理念的出現，其在計算機領域創造了標志性的技術革新。隨后這一概念逐漸被應用于社會的其他行業，2013年更是被稱為中國的“大數據元年”。在大數據時代里，所有生物的活動或事物都有可能被通過數據的形式來進行記錄和存儲。而正是由于大數據的大范圍運用，數據和資源逐漸成為社會的重要生產資料。我國的科研學家提出制定大數據戰略措施，通過對其的有效利用來促進國家發展，并提高國際競爭力。政府治理是一個持續的過程，大數據帶來的大量的信息和資源為政府帶來了更多有價值的信息。但在面對大數據時，政府的傳統治理方式已難以應對。

二、大數據時代智慧城市治理的挑戰

（一）治理理念面臨的挑戰

長久以來，我國在社會主義市場經濟環境下逐漸形成了傳統的政府管理體制和治理理念，正是對社會和經濟進行的整體式管理，反映了政府部門的自我主義和全本觀念。例如部分地區的政府管理者習慣對社會大眾說套話，政府信息化程度較低，對于部分突況的反應和處理能力不足，對實事新聞的敏感度也不夠高。因此我國政府一直致力于打破傳統管理理念的局限，積極開展政府智慧治理理念的宣傳和推廣工作。大數據的產生隨之帶來的是信息的不斷公開和共享，社會大眾更容易對個人感興趣的事物和信息進行個人觀點的發表和交流。因此，此時需要政府發揮主導作用，引領社會輿論向積極的趨勢發展。

（二）治理方式面臨的挑戰

傳統的政府治理方式大多以國家控制力為依靠，通過帶有強制性的指令來要求社會大眾進行服從，從而實現對社會的治理目標。大數據的應用使得政府治理的方式發生了本質性的變化。一方面，數據的分析和傳輸方式更為優化，例如通過各類新型媒體的輔助，政府與社會大眾的距離逐漸拉近，兩者之間進行的交流和溝通也更為頻繁，數據的傳出和反饋更為密切。另一方面，計算機技術的不斷革新讓社會主體不斷提升信息和實事的了解程度，政府不再是信息的壟斷持有者，參與、合作的新型治理方式正在逐漸形成。可以說，這不僅僅是更為科學的治理態度，也反映了緊跟時代的智慧治理方式。

（三）治理體系面臨的挑戰

大數據的應用不僅帶來了新的機遇，同時也產生了不可避免的難題。首先是隱私權的問題，現代化時代信息的傳播速度極快，一旦有不利的信息得到傳播，輿論便難以控制。并且只要大數據獲取了足夠的個體信息，即使是無關緊要的數據，組合在一起也極有可能暴露出個人的隱私。其次是數據共享的問題，大數據為社會生活和生產提供了豐富的資源和信息，使得許多個人的信息在不經意間得到傳播和使用。但是，這也與我國的相關隱私保護條例不夠健全和完善有關，以及政府對信息產權的保護意識不強，加之大眾對新信息的好奇，最終使得信息被不斷分享和公開。

三、大數據時代政府治理的革新

（一）技術革新

大數據的產生是計算機技術逐漸成熟的反映。大數據曾是被忽視的技術，所以數據處理技術的革新是大數據的運用基礎。大數據技術的內容包含信息獲取技術、數據整合技術、信息分析技術等。當前，大數據技術主要誕生于計算機信息產業界以及其他相關領域，若要將大數據技術分配到政府部門，并且成為政府治理的得力助手，需要政府決策者進行系統性的了解和學習。因此，近幾年國家政府也逐漸與多個大型企業建立了大數據合作關系，期望能夠借助商業的大數據技能來加快大數據在政府治理中的運用。通過這樣的方式，有助于快速提升政府治理的能力和效率。

（二）理論革新

從表面上看，大數據技術帶來的技術風暴僅僅是一種技術性的革新，但實際上，大數據所帶來的是信息技術的理論和互聯網思維的革新。其能夠得到如此大范圍的應用不僅僅是由于數據量的擴大，而是人類在對信息技術的應用思維上發生了本質的變革。通常情況下，技術的革新大多早于理念的革新，而思想的滯后則會導致技術發展速度緩慢。據此，政府決策者是否能夠建立“大數據思維方式”是政府實現智慧治理的關鍵，也就是說，需要大數據的相關理論真正滲透到政府智慧治理的觀念中來。同時，全新的時代背景下，政府實現智慧治理需要管理者確立科學的思維方式，此時運用大數據來進行進行輔助，才能更有效地提升治理質量。

數據治理范文第5篇

>> 智慧城市與大數據時代的政府治理 大數據時代政府治理面臨的挑戰及應對 大數據時代政府治理面臨的挑戰及其應對 大數據與政府治理 大數據時代政府數據管理的機遇、挑戰與對策 大數據時代：國家審計的挑戰、機遇與對策 大數據時代的挑戰與機遇 大數據時代政府統計面臨的機遇和挑戰 大數據與政府治理能力現代化 大數據時代政府行業管理的機遇與挑戰 大數據時代下的挑戰與機遇 大數據時代輿情服務的機遇與挑戰 大數據時代醫學研究面臨的機遇與挑戰 大數據時代下審計行業的機遇與挑戰 大數據時代面臨的信息安全機遇與挑戰 大數據時代競技體育的機遇與挑戰 大數據時代物流信息的機遇與挑戰 大數據時代企業面臨的機遇與挑戰 大數據時代檔案工作的機遇、挑戰與應對策略 大數據時代 機遇?挑戰? 常見問題解答 當前所在位置：，2012-09-09。

⑥圍繞著道德危機問題，國內學界近年展開了一系列研討，可參見：肖群忠：“道德危機的拯救與文明大國的崛起”，《西北師范大學學報》，2012年第1期；巫鋒：“現代性視域中的道德信仰難”，《江西社會科學》，2011年第6期；羅建文等：“對山西黑磚窯事件的倫理反思”，《湖南科技大學學報》（社會科學版），2011年第2期。

⑦馮豐收：“論網絡凈化與道德自律的實施策略”，《人民論壇?學術前沿》，2010年第17期。

⑧楊冬梅：“大數據時代政府智慧治理面臨的挑戰及對策研究”，《理論探討》，2015年第2期。

⑨“新媒體環境下的網絡文化建設”，人民網，，2011-11-23。