领导干部应掌握大数据思维
□乌云娜武荣
大数据时代,领导干部在作决策时要着力树立用数据说话、依数据决策的思维,实现从经验决策向数据决策的转变。
当前,大数据正在重塑政府的运行方式,领导干部应及时变革旧观念、掌握新思维,提高社会治理的能力和水平。
数据思维。过去,领导干部在决策时常常苦于缺少可靠的信息材料,因而更多依赖于决策者的经验和主观判断。这在数据比较缺乏的年代是一种较好的办法,因为只要掌握了事物的大多数和总体趋势,就意味着犯错误的可能性最小。但是,进入大数据时代,我们拥有了更多全面而可靠的数据,可以通过数据准确认识事物的全貌及其发展变化特征。这些数据和信息作为公共决策的依据,可以比过去依靠经验和主观判断作决策更加可靠,减少犯错误的可能。因此,大数据时代,领导干部在做决策时要着力树立用数据说话、依数据决策的数据思维,实现从经验决策向数据决策转变。
开放思维。一方面,大数据时代,社会治理和公共决策的议题范围更广、内容更多,单纯依靠某个部门或某几个人已然无法掌握事物全貌,更无法作出全面、细致的解决方案。所以,大数据时代的领导干部在作决策时需要树立开放思维,打破部门和行业界限,广泛吸纳社会各方的看法和意见,才能让问题得到更好的解决。另一方面,大数据时代,决策的依据也要实现从封闭向开放的转变,而领导干部决策最重要的依据就是数据。所以,大数据时代,公共部门需要向社会开放数据,让大众了解更多信息、提出新思维、创新治理方式、提高治理效果。大数据价值的关键在于数据的整合和分析,但整合分析的前提是数据开放。开放数据是指将原始的数据及其相关元数据,以可以下载的电子格式放在互联网上,让其他各方自由使用。数据开放的最大意义在于让大数据时代最重要的生产资料——数据流动起来,发挥民众的智慧,激发创新和活力,使公共问题得到更好解决。
联通思维。联通既包括对内联通,也包括对外联通。对内联通是指系统内部各个子系统间的数据要实现联通,对外联通是指系统与系统之间要实现数据的彼此联接和共享。联通的最大意义在于实现数据和信息整合。大数据大价值的关键在于数据的挖掘,但数据挖掘的前提是数据的整合。数据整合就是要使原本分散于各处的数据相联接,形成数量更多、内容更全面的数据集。整合以后的数据集不仅蕴含丰富的信息,可以更好地发现规律、辅助决策；同时整合以后的数据信息更加完备,有利于利用不同来源和内容的数据进行交叉复现,发现错误,提高精确性和针对性。
标准思维。在大数据时代,实现数据价值的关键在于数据整合,而数据的整合需要有统一的标准。数据整合是要把原本分散的数据片片相联,形成更大、更全面的数据集。而顺利整合的前提是各部分数据的分类标准、颗粒度是一致的,存储标准是统一的,否则数据整合将无法顺利实现。因此,在大数据时代,领导干部需要建立标准化的思维,做好数据整合中间的标准,为下一步数据的转换和整合奠定基础。
精细思维。在小数据时代,领导干部在决策中想要全面、细致地掌握社会现象及其内部的类别和结构十分困难,公共政策在制定时也无法考虑到某一社会问题的受众到底有哪些具体类别、每一类有何特征、诉求有何差异等详细信息,因而,公共政策往往只能解决大多数人的困扰,对于同一问题的不同子类别的关注和问题的解决缺乏针对性。大数据为公共决策关注小群体的困扰提供了可能。数据挖掘可以帮助公共决策发现公共问题的具体类别和细部特征,便于决策更有针对性和精准性。所以,大数据时代的领导干部要树立精细思维,为公众提供精准化、个性化的公共服务,更好提高公共服务效率。
预判思维。大数据时代,人类可以实时获取想要的信息,根据信息判断事物的现状及发展演变的过程和走向。因此,大数据时代的决策完全可以摆脱过去“发生问题——解决问题”的被动状态,转而通过数据挖掘预见可能的问题,提早作出防范,优化决策的结果和效率。在大数据时代,实时收集和分析数据的可能性让公共决策可以成为一个连续的过程,将问题消灭在萌芽状态,减少破坏性后果的不良影响。所以,在大数据时代,领导干部需要树立预判思维,更加重视数据挖掘,实现问题隐患提早发现、主动预防。
个性化思维。在小数据时代,由于数据信息的收集难度大、成本高,人们掌握的数据十分有限,所以,公共部门的决策者需要判断大部分人的情况是什么、大多数人的需求是什么,以此提供服务、进行管理才能保证社会效用的最大化。进入大数据时代后,数据的收集能力空前强大,且数据的收集成本极低,人类已经完全有能力了解全体成员的详细情况。因而,今天公共部门的决策者要实现社会效用的最大化就不仅要关注大部分成员的状况和需求,而且也要关注其余的少数群体的个性化需求或个体的差别化需求。也就是说,领导干部要摆脱过去的普遍化思维,树立个性化思维,为社会群众提供有针对性的服务,才能实现社会效用的最大化。
新风险思维。大数据是一把“双刃剑”,在带来便利的同时也带来了风险。在大数据时代,不暴露个人信息数据是不太可能的,所以如何规范数据的使用就显得十分重要。首先,公共决策中收集的数据,要规范使用规则,防止用数据危害社会的可能,如电信诈骗。其次,要加强对各类社会组织和个人使用数据行为的监管。因为数据清理和挖掘的过程是隐蔽的、不向外公布的,所以要防范其中的“暗箱操作”可能造成的危害。
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