利用大数据技术提高数字经济治理能力

利用大数据技术提升数字经济治理能力

摘要：本文将着眼于大数据技术与数字经济治理的融合，并探讨其对策，以期丰富公共治理手段，提高相关治理能力和水平。

关键词：大数据技术；数字经济；数据管理

数字经济又称智能经济，是指人类通过对大数据的识别、选择、过滤、存储、使用和引导，快速优化资源配置，实现高质量或再生型经济发展的经济形态。得益于数字经济带来的时代机遇，中国在许多领域都取得了超越性的世界性发展，如何有效管理数字经济是亟待探讨的问题之一。

1、 利用大数据技术改善数字经济治理概述

大数据技术是打开各行各业数据经济的“潘多拉盒子”。电信、社交网络、金融、教育、医疗等行业可以利用大数据技术优化产品质量，提高服务水平，而政府部门甚至可以利用大数据技术制定公共治理措施，加强数字经济治理的质量和水平。可以说，从顶层设计到底层应用，就是以大数据技术为承载基础，以其分析功能为手段，成为数字经济治理的基础。最终目标是与各领域大数据技术深度融合，实现中国数字经济治理体系的重构与创新。1。

大数据技术在数字经济治理领域的应用大致可分为五种类型：一是sunib和社交媒体，例如使用置信区间来评估社交媒体数据的质量，并制定相关cookie和web跟踪设备可用性的政策；第二，机器对机器，如制定客户或员工地理位置数据可用性政策，制定M2M数据隐私保护政策；第三，大宗交易；第四，生物特征，如评估生物特征数据的可用隐私政策，并从法律角度确定生物特征数据对客户和员工的影响；第五，手动生成的类，例如屏蔽敏感数据策略，丰富MDM并深入了解非结构化手动数据。

2、 利用大数据技术提高数字经济治理能力的对策

（1） 树立现代大数据治理理念

大数据治理概念包括三个主题，即重新整合、基于需求的整体主义和数字化转型。一方面，再整合的主要内涵是将企业服务甚至政府服务去碎片化，重视统一协调的数字经济治理模式，以节约资源、降低成本、共享服务、简化网络为根本目标。同时，再整合对各个行业的管理机构产生了很大的影响。这是一个建立扁平化管理、整合机构间职能重组和创新业务流程的过程。另一方面，基于需求的整体主义和数字革命的核心是通过现代信息技术优化组织结构，提高政务管理水平，连接不同的主体，进一步脱媒，实现企业、政府、政府之间的高效互动、信息交流、互信互助，社会、公众和其他群体。

大数据治理理念更加注重与技术相关的组织重组和流程创新，重视社会和公众的相关需求，以信息披露和隐私保护为前提，加强数字经济治理水平和各群体的自我监控和独立管理。基于此，在宽带和移动互联网技术不断普及和发展的背景下，企业、社会、公众等主体的“数字”素养也在不断提高。结合大数据技术多维度深入应用的前提，为管理者和决策者带来新的大数据治理理念，成为利用大数据技术增强数字经济治理能力的良好基础。

（2） 智能综合技术在数据处理中的应用

对于数字经济治理来说，最重要的是后端数据的处理，而数据是整个治理工作中的重要资产和资源。在运行数字经济的过程中，每个小组都会产生大量的数据。治理工作是收集、清理和分析这些数据。因此，数据处理的水平、效率和结果将直接影响治理决策的结果。因此，有必要加强智能数据处理能力，将机器思维与人类思维有效结合，允许机器进行数据采集、数据分析、数据跟踪等监督管理，提高数字经济治理的准确性。

除了大数据之外，智能技术还包括云计算、互联网、物联网等。其在数据处理方面的应用包括：首先，在数据采集方面，我们可以更深入地挖掘多维多源数据，确保数据量。第二，在数据分析中，对数据内部特征的深入研究和探索将赋予数据更多的内涵和定义。第三，通过多种智能技术，不仅可以实时获取和跟踪相关运营数据，还可以增强相关机构的动态管理效率。因此，利用智能集成技术是数字经济治理的重要趋势。

（3） 重视科学的数据治理和决策

在数字经济时代背景下，在进行治理决策时，我们应该改变传统的基于主观经验和直觉的决策现象。要着力转变决策驱动模式，以大数据技术为决策基础，提高整体治理决策的科学性、权威性和可信度。即建立数据收集、定量分析和决策优化的过程，并利用智能综合技术探索数据与数据、数据与主体的关系，发展相关性，从而提高治理决策的效率。

然而，由于信息技术的快速发展和变化、数据量巨大、数据主权分散等特点，相关监管工作往往难以实时获取数据或快速分析数据。因此，我们可以利用大数据快速获取数据、分析数据、比较数据，从而加快问题的发现，形成决策的水平和速度。

此外，随着智能技术与生产、生活、消费、物流等环节以及社会各个领域的不断融合，包括普通公民在内的主体将更加深入地参与数字经济治理过程，使每个主体都能成为潜在的数据源。数据的数量和类型不断增加和积累，最终形成治理决策的权威保障。

（4） 构建数字数据监控系统

基于大数据技术的数字经济治理应构建完善的数字数据监管体系，包括监测预警、信息披露、大数据信用调查和社会评估四大体系和数据共享机制，并共同构建完整的数据与系统联动体系，用于大数据治理类型，有效避免被动监管、事后监管等问题，从而进一步实现高时效性、行为化、功能化的监管体系。

这样，不仅可以提高数据更新的及时性、“假数据”的难度和监管的有效性，还可以提供集成的相关数据服务，为行业提高自律提供参考数据库，确保数字经济改革创新的便利性。

同时，针对数字经济的潜在风险，我们可以利用大数据技术相关数据库中完整、权威、实时的数据信息，提高我们对数字经济中行业运营和运营状况的掌握，提高我们应对和管理相应风险的能力，从而进一步推动精准、智能、科学的数字经济政府的整体发展进程2。

3、 结束语

总之，信息技术已经逐步渗透到各行各业，数字经济在国民经济中的比重也在不断提高，这极大地促进了中国的社会进步，改变了大规模生产和生活方式，对数字经济的治理需求也在不断增加。因此，大数据与其他信息技术的结合是有效重构和优化治理体系、提高治理能力、创新治理手段的重要举措之一。

参考号：

胡继明，徐杰六要素助力数据治理J.中国新通信，2020，22（02）：128

王路兰新科技革命下中国数字经济安全治理研究J.现代营销（下十期）2019（09）：3-5

作者简介：李晓晨，女，汉族，辽宁省辽阳县人，经济管理专业。