未来中国的数据智能决策将是什么样子?这可能只是科学化与公共化的起点

发布时间 :2018年11月19日 阅读 :

2018年11月18日,零点有数董事长、飞马旅联合创始人袁岳博士再次受邀为中山大学MPA学位班的学生,讲授了一堂关于“基于大数据智能的未来决策能力”的别开生面的大数据公开课。

袁岳博士基于自身经验,包括早年在司法部从政,在哈佛大学肯尼迪政府学院和北京大学等国内外学府学习,以及发起成立零点有数和飞马旅的创业经历,结合丰富的数据实践案例,让学生们收获了满满的干货。

 

 

袁岳博士授课现场

袁岳博士在授课中提到了四个核心知识点:

公共管理是一门注重应用的学科

公共管理的学科基础包括法学、心理学、社会学和应用数学。

其中,应用数学是关键学科,公共决策本质上是构建数据模型,这个模型需要有数据,有指标,有逻辑,有算法,将模型进行系统化和软件化才能够形成数据智能。

袁岳博士认为MPA学生要重视实证研究和工具学习,学习方法论和方法比学习知识更重要,在实际工作中才能发挥更多的作用。

大数据是多元数据汇聚的数据科学

大数据是从小数据走到大却单一的数据孤岛,再走到的多元融合大数据,其核心特点是多元交互,汇聚包括报告数据、行为痕迹数据、监测数据等在内的多来源与多形态数据。

单个数据源即使数据体量很大也仅仅是很大的数据孤岛,政府部门的大部分数据是孤立的,很多互联网巨头的交易数据、运营数据本质上也是数据孤岛,孤立的数据只能描述问题,不能提出问题的有效解决方案。

袁岳博士认为,数据智能需要汇聚多元数据,形成数据反应堆,有多元的数据源和智能模块,基于数据来构建诸如体检、开药方和微创手术等的能力,实现对问题的精准描述、快速反应和科学决策。

数据反应堆有强大的应用能力

袁岳博士基于零点有数在全面绩效预算管理、菜篮子工程、厕所革命、创新创业、营商环境、智能城市管理、社区安全等领域的数据智能研究案例,讲解了如何基于业务理解,将业务过程和结果进行数据化,汇聚多元数据,构建数据模型,并引入服务流程设计,优化前台服务和调整后台管控,形成快速反应的闭环管理系统,从而推动政府部门降低行政成本,提升服务体验,提高透明度、行政效率以及预测能力。

例如,我们可以通过研究地铁小偷的行为特征,对这些行为特征进行标签化,构建数据模型,通过机器学习建立行为特征和小偷之间的联系,利用地铁摄像头数据可以实时精准锁定小偷嫌疑人,创新公安部门的工作模式,从基于经验的事后找证据破案的传统办案模式,转变为基于数据的事前部署预警新型办案模式。

又如,年轻一代的美学观念、生活需求和轨迹都发生了很大的变化,次元化发展趋势明显,消费行为呈现不同的消费特征,研究年轻人需要融合多元数据,构建新型生活生态模型,通过新人种创造新物种,创新供给模式,实现消费和公共服务的精准化。

智能数据决策具有广泛的发展前景

未来基于数据的智能决策将会改变当前政府的行政逻辑、业务生态和服务流程。理解数据、使用数据和管理数据的能力是未来公务员核心的竞争力。

数据智能在垂直领域的前沿发展和实践应用才刚刚开始,不管是商业领域还是公共事务领域都有巨大的发展空间。

公开课现场还设置了互动交流环节,袁岳博士针对MPA同学提出的疑问进行了答疑解惑。

 

 

袁岳博士与同学们交流现场

问题一:在大数据时代,人的主观能动性能够发挥怎样的作用?

袁博士解答:

大数据潜力很大,但解决问题能力还很弱,特别是在公共领域的前沿探索还不多,存在很多空白领域。

实际上,公共管理的大部分工作主要还是依靠人去解决,特别是策略型和博弈型的工作,目前机器暂时还代替不了,机器最多起到辅助作用。

但目前是重要的转型时期,很多例行的公事通过数据化可以降低行政成本,比如对官样文章进行文本解构,利用机器来写作。把人从繁重的事务中解放出来,这需要有更多的探索和实践。

有活跃思维的人是不会被机器替代的,但需要具有智能逻辑和算法能力。

问题二:在实际工作中,很多信息化系统还是需要手工操作,数据智能的文本自动识别和构建能力如何?

袁博士解答:

很多工作刚开始都是需要依靠人工,后来慢慢才实现自动化。

文本识别首先需要对问题进行定义,给特征打上标签,这些都需要人工来完成,然后将人工识别的标准形成智能化插件,通过不断的调整和优化,最后才能慢慢实现智能化。

问题三:数据的使用和管理权限在哪里?

袁博士解答:

从零点有数的实践来看,数据的使用和管理权限主要在政府部门。比如,我们研究所使用的摄像头数据,都在政府部门的管理范围之内,第三方是被授权使用的。

从决策的角度看,决策主体是政府管理部门,第三方主要还是基于数据决策的高效率和稳定性所进行的决策支持。尽管还有不足,但决策效果比依靠经验决策靠谱得多。

 

 

袁岳博士与课程负责人中山大学何艳玲教师以及同学们合影

袁岳博士呼吁MPA学生加强大数据能力学习,引领更多的政府部门参与到通过数据智能进行公共管理决策的前沿探索当中。

公共管理决策从实例与经验决策,走向知识与专家辅助决策,走向数据智能化决策,实际上是决策科学化与公共化的重要途径。未来中国在全球大数据智能与决策支持方面,完全可以成为引领全球的角色之一。

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