政务大数据：赋能政府的精细化运营与社会治理 邓攀 等著 经济理论 大数据 政府信息化 案例 中信出版社图书 正版
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政府信息化转型重要命题，
以匠人精神寻社会治理之道。
书名：政务大数据：赋能政府的精细化运营与社会治理
定价：59.00元
作者：邓攀 蓝培源
出版社：中信出版集团
出版日期：2020-07
页码：324
装帧：假精装
开本：16开
ISBN：9787521718676
（1）契合行业背景：我国各地政府已不同程度地踏上了大数据建设的道路，希望通过挖掘政务数据的潜力，提升政府的运营效能，因而政务大数据成为近年来的一大热门话题。城市运营的概念已经在政务大数据建设领域广泛传播。
（2）迎合市场需求：目前，我国许多政府的大数据建设仍停留在初始阶段，难以找准大数据建设的正确思路，对城市运营的理解停留在概念层面，因而政府部门需要获得更为科学的指引，以及来自先行者的经验启示，才能在大数据建设中少走弯路。
（3）主张理念先进：本书提炼国内政务大数据建设的先进经验，探讨政府机构如何从“用”出发，以精细化运营思路为核心，瞄准实际需求和实际问题，让数据资源的作用落到实处，迈出了城市运营建设的坚实一步。
（4）实践案例鲜活：书中的案例来自实地走访和一手调研，提炼与总结了我国政府部门、街道办事处等组织的政务大数据建设经验，具有代表性与启发性，重点突出且细节翔实。
（5）内容激励性强：许多信息化建设工作人员因地制宜，设计出各具特色的大数据建设方案，解决了辖区内的重点与难点问题，他们的实践将对其他进行大数据建设的单位与个人产生极强的激励效用。
在科技对政府管理的改造历程中，我们已经走过政务信息化野蛮生长、落地价值低的阶段。先前的信息化模式存在只管建设不管运营、“一次性”工程多、信息孤岛林立等诸多问题，而现阶段的政务大数据不止于技术手段的优化，它的变革精髓在于思维方式层面的革新。大数据的特性突破了传统通过信息垄断维护自上而下的权威模式，以数据资源运营为逻辑主线，通过改造政府原有的技术利用方法、项目管理方法等，建立起以数据驱动的，用数据说话、数据决策、数据管理和数据创新的政府运营和社会治理机制。
本书通过分析一手案例指出，我国各地的政府已经开始从大而全的粗放式信息化建设转向精细化、小切口式的信息建设，通过大数据运营，致力于将技术升级内化为政府的实际能力，发挥长效作用。在大数据协助下的精细化运营和社会治理，让政府从提供“响应式”服务转变至主动提供 “一站式”服务，真正做到了让大数据为政府、公众赋能。
序一/V
序二/IX
前言/XIII
第一章大数据视角下的城市运营之路
第一节精细化运营和社会治理的核心精神/003
一、城市的“有序复杂”和有机性/006
二、大数据使精细化运营和社会治理成为可能/021
第二节精细化运营和社会治理的关键方式/032
一、认识社会的感觉器官：城市公共基础数据平台建设/033
二、认识社会的数理方法：城市社会综合模型构建/045
三、认识社会的思维方式：面向城市社会治理量化决策的城市大脑/069
四、结论/082
第二章政务大数据城市运营的现状与悖论
第一节政务大数据运营和社会治理现状/087
一、着眼全局，协同各方发展/087
二、夯实基础，推动新型基建/102
三、云端整合，达到逻辑统一/107
四、万物互联，建设感知网络/119
五、溯源确权，提升数据质量/125
六、协同联动，共聚跨部门力量/135
七、掌握主动，脱离被动打击/145
八、精准惠民，服务民生所需/155
九、结论/164
第二节制约精细化发展的悖论/165
一、先进与传统的对抗：我们需要什么样的大数据分析/166
二、减压与加压的冲突：为何代替人力的新系统却需要更多人力/175
三、高调与接地气的选择：小切口项目的重要性/185
四、利旧和新建的博弈：匠人精神和“拆违建”/194
五、结论/201
第三章政务大数据运营的整体架构
第一节政务大数据的发展目标和生态构建/206
一、大数据生态构建/206
二、政务大数据架构/209
第二节提升运营能力/213
一、提升统筹推进能力/216
二、提升基础设施能力/218
三、提升数据融合能力/219
四、提升应用支撑能力/220
五、提升安全保障能力/221
六、结论/221
第三节筑基工程建设/222
一、统一云平台：从物理统筹到逻辑统筹/223
二、统一数据中心：汇聚全量数据/224
三、统一算力平台：高效算力支撑/226
四、统一融通平台：数据和算力的服务提供/228
五、统一安全平台：全流程安全保障/230
第四节领域应用建设/232
一、建设要点/232
二、数据流、业务流和技术流的有机结合/233
三、结论/242
第四章走向理想的精细化运营与社会治理
第一节理想的政务大数据运营和社会治理/247
一、平台化/247
二、运营化/256
三、服务化/267
第二节不可忽视的潜在问题/279
一、隐私的忧虑/279
二、数字鸿沟/287
结语/297
参考文献/301
北京航空航天大学前沿科学技术创新研究院副研究员，在IEEE Internet of Things Journal国际期刊和国际会议上发表50余篇学术论文，拥有发明专利20余项。在政务大数据领域，多年来面向城市治理精细化发展需求，依托计算机科学和应用领域的交叉融合，主持和参与科研项目20余项，负责国家教育部“‘互联网+政务服务’风险管控研究”“西城区大数据总体规划”“贵阳智能交通大数据与云计算中心建设”等大型科研及工程项目。在科技管理方面，曾在贵阳市科学技术局挂职副局长三年，以贵阳大数据产业发展为切入点，圆满完成了贵阳市人民政府直属正处级事业单位贵阳信息技术研究院（挂中科院软件所贵阳分所，一部一院）建设、贵阳大数据产业技术创新试验区申建等工作。近年来，以担任大数据专业委员会成员等方式，持续协助各级政府机构以现代信息技术构筑新型政务治理体系，主要职务包括国家生态环境部“一带一路”生态环保大数据服务平台专家委员、北京市西城区专家顾问团成员、西城区大数据专家咨询委员会委员等。;.;毕业于中国人民大学和约翰霍普金斯大学，专注研究数字政府、智慧城市建设以及基于信息化的政府治理革新，主要参与实施的项目包括西城区大数据总体规划、西城区政务区块链体系建设等。在课题研究方面，参与了国家教育部、北京市西城区和海淀区等各级政府机构的政务大数据、“互联网+政务服务”、数字政府课题研究。
第一章大数据视角下的城市运营之路
第二节精细化运营和社会治理的关键方式
我们已经从多个角度论述了城市更接近于有机体，而非僵硬运转的机器。城市集合了交通、贸易、生产等多个具有流动特性的功能，这些丰富的流动性功能构成了互相交叠的多层网络。在网络中，多重多样的联系在不断地被创造和更新，网络和流动带来的生命力滋养着城市，而城市的蓬勃发展也在不断增强着城市的网络性和流动性。现在，城市的数字网络和物理网络相互交织，在促进城市运转智能化升级的同时，也在加深城市的复杂性，对城市治理提出了更多挑战。
这意味着，使用静止、惰性的手段早已无法管理高度自组织的、不断生长的城市，因而数字网络和大数据流是理解和治理城市的极佳工具。那么，政府应以什么样的方式进行社会治理，从而精确掌握城市内各个要素的信息，并让各要素相互协调、有序运行？达成这一目标的基础是拥有对城市信息的高度掌控并迅速做出反馈的能力。
政府借助政务大数据进行精细化治理，需要从认识社会的感觉器官、认识社会的数理方法以及认识社会的思维方式三方面入手。
认识社会的感觉器官的核心是建立感知体系。在感知设备、计算机、存储设备、网络设施、数据库和软件等基础设施之上，构建城市公共基础数据平台，运用云计算技术将大量不同类型的资源转化成同构或接近同构的资源，对数据进行汇聚、利用与展示。
认识社会的数理方法需从构建城市的数理模型出发，建立起映射物理世界的数字模型，并对城市现状进行监测，对未来城市发展进行即时或者长周期的模拟推演，协助政府进行预判，满足政府对城市进行有效监控并主动应对城市问题的需求。
认识社会的思维方式是对关键技术和分析方式的综合利用，包含综合模型的建立、机器智能和人工智能的结合，以及各学科知识的优势结合。思维方式的特性在于创新和系统综合性，最终推动被动化的城市管理向自动集约的城市治理转变。
一、认识社会的感觉器官：城市公共基础数据平台建设
随着数据采集、存储水平的提升和数据服务需求的驱动，城市大数据获得了优越的生长土壤。城市中的信息基础设施为大规模、多类型数据的收集提供了载体，而存储和计算能力的提升让海量数据收集、全样本计算、多源异构的数据价值挖掘成为可能。
基于广泛收集的数据以及高效的数据存储和分析工具，城市公共基础数据平台得以建设并形成了体系。认识社会的感觉器官的架构包括数据感知和采集层、数据存储层，以及数据共享和服务层，回答了数据全生命周期中的三个问题，即“数据从哪里来、数据放在哪里、数据到哪里去”，让数据在流动中获得生命力。
艾奥瓦州迪比克市是美国第一个智慧城市的建设试点。在2008年的建设架构中，IBM在迪比克市布置了广泛的传感器设施，主要用于检测能源使用情况——所有住户和商铺都安装了数控水电计量器，油、气、交通、公共服务等也被传感器连接在一起。数据被上传到综合监督平台，平台负责整合、分析和展示数据成果。在综合监督平台上，不仅能源使用得到了优化管理，而且全市的资源使用情况被直观地展现出来，居民可以在平台的公开门户网站上了解到资源的使用、调配和节省情况，意识到技术工具的作用，比如低流量传感技术可以防止水电泄漏。家庭采用IBM推荐的方案之后，用水量下降了6.6%，用电量则下降了11%。能源试验获得初步成功之后，IBM继续在交通领域推进，用RFID（射频识别）技术追踪公交路线中的载客量，收集前端数据后优化交通路线规划。
IBM建设的迪比克市智慧架构已经体现出大数据基础平台的基本要素，从数据采集到存储、计算和应用服务，构成了精细化认识社会的感觉器官体系。这些感觉器官捕捉的数据粒度决定了政府对城市认知的精细化程度。如果粒度足够小，那么在理想状态下，万物互联设备能对城市进行全面、连续且动态的数据收集。获取的连续数据带有时空信息，传输到管理平台上，然后被用于构建和物理世界相互照应的模型。通过模型，城市的道路、桥梁、建筑等基础部件信息被实时感知，管理者可以对城市的情况进行监督和维护。除了被动感知并传输数据，这些感觉器官还可以主动发现问题，让市容毁坏、交通违章、井盖破损等问题得到及时上报。如果出现紧急情况，它们可追踪事件发展，并追溯车辆和人员等的移动轨迹，进行城市资源的及时调度，加快响应速度。
1.前端物联感知平台
城市感知架构是数据的入口，是实现精细化社会治理和提供民生、产业发展等服务的基础，连接了数字世界和物理世界。一个体系化的感知监测架构包含感知设备、传输网络和感知平台。广泛铺设的物联网感知设备可以收集城市各个部件的状态信息，通过广阔、可靠的网络并行连接将信息高速甚至实时传递到数据存储和处理平台。
（1）感知层——城市动脉数据
物联感知是认识社会的最前端，也是城市智能化升级和精细化管理的基本条件之一。在几十年前计算机尺寸仍未缩小时，在城市内铺设能实时控制的传感器无疑是天方夜谭。如今，功能强大的传感器已经被全面嵌入城市结构中，生成连续不断的数据流，促使传感网络速度不断提升。现在，通过物联设施对城市的要素进行智能感知，城市的基础设施、交通、环境等数据得以大范围且高量级地被政府部门收集。在此基础上，政府得以利用实时控制达成对城市的精细化管理。
为了达到“无处不在”，物联感知层不仅需要包含传统的传感器、网络通信、标识、定位、同步技术，而且要配备智能组网技术、嵌入式计算技术、无线通信技术、分布式信息处理技术等新技术，从而通过集成微型传感器达成协作化的实时感知、实时监测和采集，以嵌入式系统对信息进行处理，借助随机自组织无线通信网络，将所感知的信息传送到基站节点和接入网关。
为了获取多维度、多领域和多时间段的城市动脉数据，感知层通过多样化前端采集信息，包括传感器子网、端传感器节点、RFID系统、二维条形码识别系统、摄像采集系统、物与物之间的互联操作、设备等前端设备获取到的来自物体的信息。一条整合前端数据收集、数据处理软硬件到数据应用的链条在不断拓展着城市的数据广度、深度和数据处理能力。
交通数据的获取是城市动脉数据获取的极佳例证。许多城市都建立起了对城市交通系统运行状况的密切监控，因而政府获取了量级巨大的交通数据。除了数量上的优势，广义的交通数据还包括公路、隧道、桥梁、行道、气象、交通工具监控、交通工具位置等数据，以及交通流量、堵塞、事故等数据，囊括的范围广，数据格式多样。
基于如此庞大、丰富的物联数据流，智慧交通往往成为智慧城市建设中首批落地的应用。杭州的城市大脑项目、伦敦发展多年的智慧交通项目，都是国际上城市精细化运营的典型案例。这些项目综合计算机视觉仿真、雷达测速、高效与实时数据计算、信号灯自动配时算法等技术，一方面高效分析终端获取的实时动态数据，让交通管理部门实时掌握城市交通状态并及时做出决策，另一方面提升了城市交通治理的自动化水平，例如对交通信号灯进行自动化智能管控，提高车辆通行效率。滴滴的交通大脑支撑了济南的信号灯优化需求：通过为济南动态调整信号灯间隔时间，不仅在2017年每天为市民节约了超过3万小时的通行时间，全年累计节省时间1158万小时，而且减少了车辆怠速、缓行时间和排队中的停车启动次数，济南因此全年减少了4.4万吨的二氧化碳排放。aa各大开发推广智慧交通的科技企业重视应用生态建设，所以智慧交通对社会数据、技术等资源的利用程度也高于其他领域。比如，阿里城市大脑通过与高德、运营商合作获取数据，不仅可以支持交通管理部门的调度决策，还可以支持城市用户的日常交通需求。由此可见，城市中某个领域感知数据流的数量和质量，在很大程度上决定了该领域后续智慧应用的落地及其产生的效果。
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