大數據背景下公共事務管理的挑戰與機遇

在大數據背景下，相關單位開展公共事務管理需引進一套完善的管理方案，結合體系化的管理規劃，做好精細化調控，提高管理水平。

一、大數據背景下公共事務管理的挑戰

在大數據背景下，公共事務管理還面臨多方面的問題，具體來說，公共事務管理涉及的數據分散在不同部門機構系統，由于各系統部門的標準不一致，數據格式存在較大差異，致使數據整合困難。同時，公共事務管理部門缺乏專業的數據分析人才和技術手段，對海量數據無法進行有效挖掘評估，即便是能夠進行數據分析，也缺乏實際應用場景和機制，分析結果往往很難轉化為實際的決策行動。

二、大數據背景下公共事務管理的策略

（一）強化數據收集與整合

1.數據質量管控

在大數據背景下，相關單位開展公共事務管理需強化對數據信息的收集與整合，應當確保不同部門機構系統之間的數據信息能夠無縫對接，這要求相關單位對相關數據資料進行收集、處理、存儲，加強質量控制，以保證數據的準確性、完整性。其中，相關部門需建立起跨部門、跨專業的管理體系，按照調查對象類別以及實際狀況，量身定制統計調查內容，消除跨專業和跨部門對統一調查對象的重復布置，避免出現重復統計的情況。在此基礎之上，相關單位須提升數據質量，以保證數據的準確性、完整性。其中，相關單位可建立起數據質量評價體系，從完整性、一致性、準確性等方面對數據質量進行全方位監控評估1。

例如，隨著城市化進程的加快，交通擁堵成為許多大城市面臨的嚴峻挑戰。某市政府首先建立了全面的交通數據采集網絡，包括安裝在主要路口的攝像頭、交通流量監測器、GPS定位設備等，實時收集車輛行駛速度、擁堵情況、行人流量等多維度數據。同時，整合了來自公交公司、出租車公司、網約車平臺等的運營數據，形成了龐大的交通數據資源庫。例如，在高峰時段，通過攝像頭監測到某路口車輛排隊長度超過預設閾值，系統自動記錄并標記為擁堵點。為確保數據準確性，政府建立了數據質量評價體系，對收集到的數據進行完整性、一致性和準確性的校驗。例如，通過算法比對不同來源（如攝像頭和GPS）的車輛行駛速度數據，識別并剔除異常值。如果發現某時段某路段GPS數據顯示車輛平均速度異常高（遠超實際可能），系統會標記該數據為疑似錯誤，并通知相關人員核查。此外，相關單位定期進行數據清洗，去除重復、錯誤和無效數據。例如，識別并刪除因設備故障導致的無效記錄，以及因網絡延遲導致的重復傳輸數據。在一次數據清洗過程中，系統識別出因攝像頭故障導致的連續數小時無數據輸出，隨即自動填充了基于歷史數據的預測值，確保數據分析的連續性。

2.促進數據共享

大數據的產生和傳播速度較快，要求公共事務管理部門能夠實時收集、處理和分析各項數據。其中，相關單位需構建實時數據收集和處理系統，實現數據實時采集、傳輸、存儲和分析[2。這一過程可采用先進的大數據技術，如云計算、分布式存儲、流處理，實現數據實時收集，及時發現并解決問題，提高管理效率。此外，相關部門還需要加強數據整合與共享，提升公共事務管理效率，可建立起跨部門、跨系統的數據共享機制，包含建立數據共享平臺、制定數據共享規范、明確數據共享權限等，打破部門壁壘，實現信息互通、資源整合，提高管理效率。

在上述案例中，相關部門利用云計算和分布式存儲技術，構建了實時數據處理中心，能夠秒級響應交通數據的變化，快速分析并生成管理策略建議。當系統檢測到某條道路突發交通事故導致嚴重擁堵時，立即觸發應急響應機制，通過交通廣播、手機App 等渠道實時發布繞行信息。同時，建立了交通、公安、氣象等多部門間的數據共享平臺，制定了詳細的數據共享規范和權限分配機制，實現了信息的無縫對接。氣象部門提供的實時降雨預報數據被整合進交通管理系統，系統據此提前調整信號燈配時，減少雨天造成的交通延誤。此外，通過數據共享，不同部門能夠協同工作，共同解決交通問題。例如，交通管理部門根據公交、地鐵的乘客流量數據，優化公交線路和地鐵班次，有效分散私家車出行壓力。在發現某區域地鐵站點早晚高峰時段乘客積壓嚴重后，交通部門與地鐵運營公司合作，增加了高峰時段的列車班次，有效緩解了乘客擁擠現象。

（二）推動跨部門協作與信息共享

在大數據生態視域下，相關單位開展公共事務管理需引進一套完善的跨部門協作機制，構建起一個統領全局、專業性極強的頂層管理機構，負責協調各部門之間的合作和信息共享[3]。該機構應當具備高度的權威性和協調能力，能夠保證將各個部門的信息進行統一整合，保持信息描述的一致性和高效性。其中，相關單位需分析各政府部門的電子職務能力，厘清各部門的權限職責，避免職能重疊，防止出現推諉、扯皮的情況。此外，相關單位需要明確各部門的職能權限范圍，并納入常規政績考核體系中，以保證各個部門在協作中能夠各司其職、各盡其責。此外，相關單位還需要制定跨部門協作規范和流程，明確具體方式、步驟和時間節點，通過規范各項指標，使各項工作能夠有序進行。在推動跨部門合作過程中，相關單位需基于信息共享平臺，實現數據高效傳遞。同時，推動政府數據的開放和利用，鼓勵社會各界對數據進行深度挖掘和多元分析，最大限度釋放數據的實際效用，從而提高公共事務管理的智能化水平。

（三）做到持續性跟進管控

公共事務管理囊括較多內容，需投入較長的時間。為此，相關部門需做好實時跟進管控。相關單位可利用大數據技術，做到對各項問題的實時把關控制，以做好在管理活動中的動態調整。并且，相關部門需優先建立起監測評估體系，根據公共事務管理目標和策略，設定明確、可量化的關鍵績效指標，覆蓋數據收集整合、跨部門協作、決策效率、公眾滿意度等多個方面，并建立起定期評估機制，對各項策略和措施進行體系化評估，將評估結果反饋給相關部門和人員，以便做到及時調整和優化。在此期間，相關單位需利用大數據技術對公共事務管理的全過程進行監測，及時發現潛在問題和風險，為決策提供數據支持。同時，還需要強化反饋與調整機制，借助多渠道的反饋，引進公共反饋、內部員工反饋以保障反饋渠道暢通無阻，并及時收集和處理各類反饋意見，找出問題根源。之后，相關單位還需要根據分析結果，迅速調整和優化相關策略，并鼓勵公共事務管理部門和員工進行持續性學習探究，通過培訓交流等多項舉措提升管理水平。相關單位須依托大數據資料，做好對公共事務管理過程的動態把關，對每一步、每一個環節進行嚴謹高效控制，提高管理的實效性[4]。

例如，城市垃圾分類成為了一項重要的公共事務管理活動。某市政府引入了智能垃圾分類系統，通過安裝在垃圾桶上的傳感器和攝像頭，實時收集垃圾投放數據，包括分類準確率、投放時間、投放量等。系統能夠即時分析數據，發現分類錯誤或投放不規范的行為，并通過手機App或短信向居民發送提醒。其中，某小區居民連續多次將廚余垃圾混入可回收物中，智能系統識別后，自動向該居民發送分類指導信息，提醒其正確分類。此外，市政府制定了垃圾分類管理的關鍵績效指標（KPI），包括垃圾分類準確率、居民參與度、垃圾減量率、跨部門協作效率等，并設定了明確的量化標準。垃圾分類準確率要求達到 90% 以上，居民參與度需達到 80% 以上，垃圾減量率目標為年增長率不超過 5% 。并且，每月進行一次全面評估，根據KPI數據，分析垃圾分類工作的進展情況和存在的問題。評估結果通過政府網站、微信公眾號等渠道向公眾公布，接受社會監督。在第一次月度評估中，發現某街道垃圾分類準確率僅為 70% ，市政府立即組織專家團隊進行現場調研，查找原因。

（四）促進公眾參與

公共事務管理活動具備公益性，相關單位需立足于公共管理事務的痛點和要點，結合廣大人民群眾的實際需求，做好體系化把控、精細化把關[5。為此，在公共事務管理中，相關單位需引導公眾參與其中，激發其參與管理的積極性和主動性。相關部門需提升公眾參政議政的能力，提升公眾政策解讀能力、數據分析能力、批判思維能力。通過講座、研討會等學習交流平臺，提高其參與公共事務管理的能力。為此，相關單位可建立起公共參與平臺，建立起數據共享機制，使公眾能夠從平臺上獲取公共事務管理的各項信息。并且，基于實際需求，反饋相關信息，為政府在制定決策的過程中提供參照依據。此外，相關單位也可以在開展公共事務管理之前，借助線上互動渠道，依托互聯網、社交媒體，收集公眾的意見，通過在線調研、網絡探討等互動平臺，公眾可以方便地發表自己的意見和建議，參與公共事務管理的探討和決策。

除此之外，相關單位還可以推動公眾參與實踐，如社區治理、志愿服務、公益項目監督等，讓公眾輕松參與到公共事務管理中，增強其參與感和歸屬感。最后，相關單位還需要依托大數據平臺，建立起公眾參與公共事務的監管機制，以保證公共事務管理決策執行具備合法性有效性。

例如，市政府定期舉辦城市綠化專題講座和研討會，邀請專家學者、政府官員與公眾面對面交流，講解綠化項目的意義、規劃、實施細節等，同時提供平臺讓公眾提問、討論，提升其政策解讀和批判思維能力。在一次“城市綠肺：打造宜居生態城市”的專題講座中，專家詳細解讀了城市綠化的重要性，公眾積極參與討論，提出了關于樹種選擇、綠化帶布局等方面的建議。通過線上課程和線下工作坊，教授公眾如何分析綠化項目數據，評估項目效果，培養批判性思維，使其能夠更理性地參與決策過程。市政府與高校合作，推出“城市綠化數據分析入門”在線課程，吸引了大量市民報名學習，提高了公眾對綠化項目數據解讀的能力。此外，相關單位建立城市綠化項目信息公開平臺，實時更新項目進展、資金使用、成效評估等信息，確保公眾能夠便捷地獲取相關信息。其中，市政府開發了“綠動未來”App，公眾可以通過該應用查看城市綠化項目的詳細規劃、施工進度、資金使用明細等，增強了項目的透明度。并且，平臺設置意見反饋功能，公眾可以就綠化項目的規劃、實施、維護等方面提出意見和建議，政府相關部門及時回應并處理。有居民通過“綠動未來”App反饋某區域綠化帶設計不合理，影響行人通行，政府相關部門迅速響應，調整設計方案，確保了項目的合理性和人性化。此外，主管部門利用互聯網和社交媒體，開展在線調研，收集公眾對城市綠化項目的意見和建議，同時設立網絡論壇，鼓勵公眾發表看法，參與決策討論。市政府在微信公眾號上發布了“我心中的城市綠洲”在線調研問卷，收集了數千份公眾意見，為綠化項目的規劃提供了重要參考。通過微博、抖音等社交媒體平臺，發布綠化項目相關信息，與公眾進行實時互動，解答疑問，收集反饋。并且，市政府在抖音上發布了“城市綠化進行時”系列短視頻，展示了綠化項目的實施過程，吸引了大量網友點贊和評論，有效提升了公眾的關注度和參與度。

三、結束語

總體來說，大數據背景下公共事務管理需構建“技術賦能一機制協同一公眾參與”的三維治理模型。通過跨部門數據共享平臺打破信息壁壘，借助KPI考核體系實現動態優化，依托智能技術提升決策精度，同時以公眾參與激發治理活力。未來需進一步強化數據安全保障、深化技術與管理融合度，推動公共事務管理向智能化、精準化、民主化方向持續演進，為構建數字時代治理新生態提供可持續解決方案。

值得注意的是，隨著邊緣計算、聯邦學習等技術的成熟，公共事務管理可探索“云端協同 + 邊緣智能的分布式治理架構，在保護數據主權的同時提升實時響應能力。例如在基層治理中，可通過邊緣節點處理社區安防、環境監測等敏感數據，僅向云端上傳脫敏后的分析結果，既滿足數據本地化需求，又規避跨境傳輸風險。此外，區塊鏈技術在政務數據存證、供應鏈管理中的應用，可構建不可篡改的治理日志體系，為跨部門協作提供信任背書。

未來研究可進一步探索“數字治理素養”培育體系，通過政企合作培訓項目提升基層管理者的數據思維與技術應用能力，同步推動公眾數字參與從“信息獲取”向“協同決策”升級，最終實現技術紅利向治理效能的全面轉化。

參考文獻

[1]王通訊.大數據呼嘯而至：人才管理面臨機遇與挑戰[].中國電力教育，2014（13）：8-13.

[2]冉蔚然.大數據背景下的政府管理創新研究[D].重慶：重慶大學，2016.

[3]王拓.大數據背景下公共管理的機遇，挑戰與對策[].經濟研究導刊，2023（16）：146-148.

[4]唐家輝.淺談大數據背景下公共管理面臨的新機遇與新挑戰[].市場周刊：商務營銷，2019（91）：1-3.

[5]趙靜.大數據時代公共管理面對機遇挑戰的研究[].新商務周刊，2019（14）：1.

（作者：通訊作者林筱，新加坡管理大學；蔡騫，中國海洋大學）