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数字政府治理的理论解读与实施方法探讨 版权信息
- ISBN：9787520353700
- 条形码：9787520353700 ; 978-7-5203-5370-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
数字政府治理的理论解读与实施方法探讨 本书特色
本书从数字政府治理的理论解读、实施方法、典型案例分析，为我国政府部门数字治理、精准治理、智能治理提供理论方法论探讨。为我国做大做强数字经济、拓展经济发展新空间，加强国家数据治理，以有效手段护航数字经济发展提供借鉴案例。
数字政府治理的理论解读与实施方法探讨 内容简介
《数字政府治理的理论解读与实施方法探讨》立足“大数据+智能化”时代，随着大数据时代的到来，中央政府不断进行政策储备，并把大数据上升到“国家战略”的地位。加快数字政府建设成为我国政府治理现代化的趋势所在。数字政府作为一种新型国家治理方式，推动政府治理从低效到高效、从被动到主动、从粗放到精准、从程序化反馈到快速灵活反应的转变，更多的是政府理念的变革、治理方式的转变、运行机制的重构、政务流程的优化和体制资源的整合。
数字政府治理的理论解读与实施方法探讨 目录
**章 绪论
**节 数字政府治理的建设背景
第二节 数字政府治理的现状
第三节 大数据时代下社会治理的创新
第二章 数字政府治理的理论政策解读
**节 数字政府治理的理论解读
第二节 贵州省数字政府治理政策解读
第三章 数字政府治理的理论分析
**节 大数据数字政府治理规划
第二节 数字政府治理的数据资产管理
第三节 新时代数字资产管理的重要性和新特征
第四章 数字政府治理的实施方法论
**节 数据治理的概念和目标
第二节 数据资产管理的方法论及主要内容
第三节 数字政府治理建设总体规划
第五章 数字政府治理的实施保障
**节 数字政府治理实施步骤
第二节 数字政府治理软件工具
第六章 数字政府治理的“贵州模式
**节 贵州省数字政府治理文件回顾
第二节 用大数据思维解决数字政府治理问题
第三节 贵州省网上办事大厅建设实践
第四节 大数据背景下数字政府治理的“贵州模式”
第七章 数字政府治理的典型案例
**节 大数据平台的商业智能
第二节 大数据平台的数据采集
第三节 大数据平台的数据治理
第四节 大数据平台的多维可视化
第五节 大数据平台的人工智能
第八章 本书总结和研究及展望
**节 本书总结
第二节 研究及展望
附录
参考文献
**节 数字政府治理的建设背景
第二节 数字政府治理的现状
第三节 大数据时代下社会治理的创新
第二章 数字政府治理的理论政策解读
**节 数字政府治理的理论解读
第二节 贵州省数字政府治理政策解读
第三章 数字政府治理的理论分析
**节 大数据数字政府治理规划
第二节 数字政府治理的数据资产管理
第三节 新时代数字资产管理的重要性和新特征
第四章 数字政府治理的实施方法论
**节 数据治理的概念和目标
第二节 数据资产管理的方法论及主要内容
第三节 数字政府治理建设总体规划
第五章 数字政府治理的实施保障
**节 数字政府治理实施步骤
第二节 数字政府治理软件工具
第六章 数字政府治理的“贵州模式
**节 贵州省数字政府治理文件回顾
第二节 用大数据思维解决数字政府治理问题
第三节 贵州省网上办事大厅建设实践
第四节 大数据背景下数字政府治理的“贵州模式”
第七章 数字政府治理的典型案例
**节 大数据平台的商业智能
第二节 大数据平台的数据采集
第三节 大数据平台的数据治理
第四节 大数据平台的多维可视化
第五节 大数据平台的人工智能
第八章 本书总结和研究及展望
**节 本书总结
第二节 研究及展望
附录
参考文献
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数字政府治理的理论解读与实施方法探讨 节选
《数字政府治理的理论解读与实施方法探讨》： （一）统筹规划 **步是统筹规划过程，涉及建立数据资产管理组织和制度作为保障措施，盘点数据资产，制定数据资产标准规范等，该阶段成果是后续工作的基础。一般情况下，数据资产管理的**步是建立组织责任体系，根据自身情况，制定数据资产管理制度规范。需要建立一套独立完整的关于数据资产管理的组织机构，明确各级角色和职责，确定兼职专职人员，保障数据资产管理的各项管理办法、工作流程的实施，推进工作的有序开展，并逐步打造管理及技术的专业人才团队。 第二步是结合业务盘点数据资产。对基础数据的盘点是开展数据资产管理工作的前提之一，需要分析企业战略及业务现状，结合当前大数据现状及未来发展，盘点企业内外部数据现状，确立数据资产管理的目标，并逐渐实施需求调研、盘点资产、采集汇聚等专题任务。与此同时，了解企业数据来源、数据采集手段和硬件设备情况，以定位自身数据资产管理能力，规划未来数据资产管理成熟度提升方案。 第三步是制定数据资产相关的标准规范。标准规范包括元数据标准、核心业务指标数据标准、业务系统数据模型标准、主数据标准、关键业务稽核规则等，使数据管理人员在工作中有明确的规则可依；同时，需要对企业数据资产设计信息化管理方式，规划设计企业的数据仓库、元数据库、主数据库等。 （二）管理实施 如果说**阶段重点还在于对数据资产的定义、规划、梳理，第二阶段就是对**阶段成果的落地实施。首先，在搭建大数据管理平台、完成数据汇聚工作的基础上，根据企业自身存量数据基础和增量数据预估，建设或采购必要的数据资产管理平台或引入第三方工具以支撑管理工作，切实建立起企业数据资产管理能力。其次，要建立安全管理体系，防范数据安全隐患，执行数据安全管理活动职能。*后，还需要制定和管理主数据，明确企业核心业务实体的数据，比如客户、合伙人、员工、产品、物料清单、账务等，以便在整个企业内自动、准确、及时地分发和分析数据，并对数据进行验证。 在第二阶段，需要从数据资产管理的相关业务、技术部门日常工作流程人手，切实建立起企业数据资产管控能力，包括从业务角度梳理企业数据质量规则，测试数据标准的实施情况，确保数据标准在企业信息系统生产环境中得到真正实施。对于关键数据资产的管理，可以借助管理工具建立数据资产的管理流程，确保有专人负责相关事宜。第二阶段的目标是构建企业数据资产管理的核心能力，为企业内部的数据资产管理部门形成数据管理的工作环境，概括起来，就是企业数据资产可管理、可落地。 （三）稽核检查 稽核检查阶段是保障数据资产管理实施阶段涉及各活动职能有效落地执行的重要一环。这一阶段包括具体的任务，如检查数据标准的执行情况、审计数据质量和监督数据生命周期。 这个阶段需要抓好三个“常态化”。 一是数据标准遵从性检查的规范化。数据标准管理是企业数据资产管理的基础性工作，通过数据标准管理的实施，企业可实现对大数据平台全网数据的统一运营管理。 二是数据质量审核的规范化。要解决数据质量问题，首先，要提高对数据质量的认识。数据质量意识包括将数据质量问题与其实际影响联系起来的能力，同时传达一种“数据质量问题不能仅仅依靠技术手段解决”的理念。其次，为数据质量建立一系列流程和程序。*后，数据质量管理是一个循环管理过程，其*终目标是通过靠谱的数据提升数据在使用中的价值，提高工作效率，*终为企业赢得经济效益。 三是灵活配置数据存储策略的常态化。数据生命周期管理，其目标是充分支持企业业务目标和服务水平的需求，依照数据对企业价值进行分类，形成数据资产目录，之后制定相应的策略，确定*优的服务水平和*低的成本，将数据转移到相应的存储介质上，争取以*低的成本提供适当级别的保护、复制和恢复。借助数据生命周期管理，企业不仅可以在整个数据生命周期中充分发挥数据的潜力，还可以根据业务需求快速响应突发事件。 ……
数字政府治理的理论解读与实施方法探讨 作者简介
周桂贤，博士，贵州财经大学副教授，硕士生导师。主要研究企业信息化集成与智能控制。参与国家及省部级项目11项。发表论文十余篇，获得软件著作登记权1项。
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