“数据治国”的三个关键理念

【摘要】大数据因其规模巨大、类型复杂、产生速度快、价值密度低等特点，对现有信息技术构成巨大挑战。运用新理念、新技术、新方法对大数据进行全生命周期的创新管理和应用，是推动国民经济转型和社会管理创新的重要契机，也是提升国家综合竞争力的重要趋势。支撑这场大数据革命的底层力量，不仅仅是技术革命，更是涉及领导意识、组织文化和行为方式的思维革命。在国家治理层面，尤其需要形成“数据治国”的治理理念，掌握用数据思考和解决社会问题的新方法，最重要的是树立数据思维、互联网思维和计算思维这三种思维方式。

【关键词】治理现代化 数据治国 计算思维 技术革命

【中图分类号】D035 【文献标识码】A

大数据是因信息技术特别是数据获取技术的革命性进步而形成的信息爆炸现象，因其规模巨大、类型复杂、产生速度快、价值密度低等特点，对现有信息技术构成巨大挑战。运用新理念、新技术、新方法对大数据进行全生命周期的创新管理和应用，是推动国民经济转型和社会管理创新的重要契机，也是提升国家综合竞争力的重要趋势。支撑这场大数据革命的底层力量，不仅是技术革命，更是涉及领导意识、组织文化和行为方式的思维革命。在国家治理层面，尤其需要形成“数据治国”的理念，掌握用数据思考和解决社会问题的新方法，最重要的是树立三种思维方式。

数据思维

数据在经济社会运行中的地位从未像今天这样重要。之所以要重视大数据，是因为它是一种更好的工具，是信息时代堪比人、财、物要素的资源，是对未来具有战略意义的资产。但实际上，大数据的价值并不止于此，它正在“成为这个世界上最重要的土壤和基础”（涂子沛语）①，成为一切管理和决策的依据。与之相应的，大数据治理首先要树立的是数据思维。

量化思维：先有数，再做事。“一切皆可量化。”这是斯蒂芬·贝克（Stephen Beck）在《当我们变成一堆数字》一书中提出的观点。②在这本汇聚数字报告和分析的力作里，斯蒂芬·贝克展示了我们正在进入一个鲜活的量化世界：每一天，我们的身后都拖着一条由个人信息组成的长长的“尾巴”，我们点击网页、切换电视频道、驾车穿过自动收费站、用信用卡购物、使用手机等行为——这些过去完全被忽略的信息——都通过各种方式被数据化地记录下来。

放眼宏观，我们看到物联网传感器数据、互联网用户生成（UGC）数据、业务系统运行数据、信息系统日志数据、科学仪器产生的数据……这些数据源源不断地产生，把物理世界的万事万物一一映射成一个数据世界，从而形成大数据时代的全貌。

数据的延伸，就是管理的延伸。“不会量化就无法管理”③的思想已成为管理学界的共识。借助“一切皆可量化”的技术背景与思维方式，政府可以获得更多基于管理和服务对象的信息，做到更加精准的洞察和预测，从而大大丰富治理的手段和方式。

美国政府已经在着手进行追踪恐怖分子的大数据挖掘计划。他们认为，如果恐怖分子要计划一次袭击活动，必定会在各种角落留下某种痕迹，通过对这些“数据足迹”进行挖掘，就能发现和追踪恐怖分子。这些做法，对于我国边疆地区维稳和预防暴力事件都是一种有益的启示。

纽约市为了恢复哈德森河的生态，在河的沿岸都安装了传感器，传感器把河水的盐度、浊度、叶绿素、颗粒物粒径以及河面风向等数据收集起来，实时地传递到后台。在计算中心，各种数据汇成了一条虚拟的哈德森河，流水何时被污染，化学、物理、生物成分发生了什么变化，一看便知。④接下来，数据科学家便可以利用这些信息建立一个哈德森河的环境模型，评估不同的治理方案和人类干预对哈德森环境的多种影响，以保证在实际治理时的效率和效果。

很多国家和地区，包括中国的一些地区，正在给数以千万计的家庭安装智能电表。这些电表每隔几秒钟或几分钟就读取一次用电数据，电力公司据此每个月向每户家庭提供一份个性化报告，以鼓励节约用电。在美国，智能电表工程预计每年能为全国消费用电节省5亿美元。大数据成为政府节能减排的千里眼、万只手，并且做到了深入每一户家庭、量身定制解决方案，这在入户抄电表的传统工作方式下根本是无法想象的事情！

量化只是第一步。量化的目的是建设数据平台，涉及数据捕获、数据传输、数据存储、数据处理、数据分析、数据消亡等动态过程。要在国家和社会治理层面建立这样一个完整的数据生命周期，需要做大量的基础性工作，更要在政府部门普遍形成“先有数，再做事”的组织文化和行为风尚。

决策思维：让数据说话。随着信息技术的进步，硬件的重要性正在急速下降，数据的重要性正在不断提升。以前都是先有应用后有数据，现在是先有数据再说应用。数据具有独立存在的价值，软件是为数据服务的。在大数据时代，我们需要树立以数据为中心的新思维。具体到政府层面，应当尽快将已有的管理决策模式变为“数据驱动”新模式，在领导意识、组织文化和工作流程上经历一次从内而外的蜕变。

一般来说，决策可以由三种方式分别或混合地驱动：直觉、经验和逻辑。虽然有时直觉和经验在决策过程中是无可替代的，例如乔布斯对苹果产品需求的直觉把握，但经验和直觉往往容易产生偏差。比如，决策的出发点或许并不差，但由于缺乏民主基础和科学依据，其结果往往不能令民众满意；决策过程可能很粗放，完全是“一言堂”，根本不听取社会上方方面面的意见，结果在实施过程中，漏洞百出。