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行业发展现状

随着大数据的发展，各地政府大数据建设的热情不断高涨。在政府大数据的工作中，需要加强各个系统和部门之间的联系，多方参与信息化建设和管理将更加高效，从而促进业务和应用的进一步发展和变革。我国电子政务企业和部门相继实施大数据治理政策，加强政府信息架构治理。在网络建设、信息共享、标准法规、绩效测评等领域完成部署和实施。政府信息治理的重要部门、发展和工作机制逐步明确，为信息结构治理提供了有力保障，不断改善信息结构治理和发展环境。近年来，政府信息架构的治理被提上日程，主要表现在基础设施建设、保密安全、数据共享和应用等方面。社会和信息技术融合的新产品是大数据。大数据与物联网、云计算等技术的融合，带来了生产生活方式的快速变革。中国的一些重要行业也认识到了大数据的重要性和作用，并不断扩大信息架构治理。基于信息技术的发展，大数据已经成为重大战略的基础。

到2021年，中国系统数据创新业务相关的产品和服务已经广泛应用于政府、部委、央企、金融、能源等多个领域。，客户覆盖22个省、50多个城市、40多个部委、央企和行业客户。面向未来，中国系统将继续专注于数据创新领域的产品技术研发，帮助政府和企业盘活数据价值，重新定义城市数字经济发展的动力模式，为数据治理工程的有序推进提供“路线图”，让公众共享数字经济发展的红利。

市场发展规模分析

统计数据显示，2017年中国政务大数据产业市场规模为80.96亿元，2021年中国政务大数据产业市场规模为140.96亿元。2017-2022年中国政府大数据行业市场规模如下:

图表：2017-2022年中国政务大数据行业市场规模

数据来源：智研瞻产业研究院整理

中国政务大数据行业存在的问题

1.大数据获取的问题。

与传统的调查数据不同，大数据是经济社会管理的副产品，往往为政府部门和私人部门所专有。因为涉及到隐私秘密、数据传输、商业价值等敏感问题。，仅靠政府统计机构与大数据提供者之间的双边自愿伙伴关系难以维系，也无法满足政府统计生产的长期可持续需求。实现大数据统计应用的合法化和合规化，畅通和规范大数据的获取渠道，增强大数据应用过程和目标的透明度，实施必要的隐私保护措施，是各国政府推进大数据应用战略必须解决的首要问题。

2.大数据质量问题。

大数据是随着网络系统、环境规则、社会行为等因素变化的动态产物。具有波动性大、真实性差、价值密度低的特点。由于目标群体不明确、选择偏倚、累积误差、假相关、信息中断、高频数据不规则和周期模式等固有现象，数据存在不准确、不完整、不可比、不一致、不连续和不稳定等诸多质量问题。不是所有的大数据都可以用于政府统计，统计学也不接受大数据集更接近“真值”的命题，因为客观真值很大程度上取决于大数据潜在人群的代表性，以及大数据统计推断的过程和方法。因此，大数据在政府统计中的应用在某些情况下离不开也无法取代传统的调查数据。同时，大数据的应用也意味着政府统计机构从独立的数据调查者转变为依赖外部市场的数据使用者。如果网络运营商、社交媒体集团等大数据提供者对数据质量进行主观干预或行为控制，就可能危及政府统计的客观独立性和社会公信力。它是官方统计数据的核心。遵循官方统计质量的基本标准，评价大数据源的质量，保持数据的客观独立性，是各国政府统计机构面临的难题。

3.大数据应用的技术问题。

大数据具有体量大、来源多样、生成速度快等特点。，而且其中很多是非结构化数据，很难被传统的数据架构有效处理。其采集、转换、清洗、存储、处理等技术极其复杂，超出了传统的统计数据管理和处理能力，也超出了现有统计基础设施的范围。大数据的统计应用不仅涉及自然语言处理、音频信号处理、图像处理等专业技能，还涉及模式差异识别、机器学习算法、模型估计等专业知识。缺乏必要的技能和知识是阻碍大数据在政府统计中应用的主要制约因素。建设现代政府统计体系的主要任务是建立完善的统计信息基础设施，发展大数据采集、转换、清洗、存储、处理等现代技术体系，引进和培养具有统计学、信息技术和机器学习专业知识的人才，提高大数据的统计应用能力。

4.大数据应用方法论。

大数据统计的应用融合了信息技术、数据科学和统计方法，涉及统计学、计算机科学、应用数据、经济学等学科，是政府统计的范式转变。大数据统计应用的理论框架在很大程度上突破了传统统计理论和方法的范畴，甚至需要对现有的传统统计概念和定义进行修改，以解决基于大数据源的统计推断方法问题。大数据人群不等于统计目标人群，也不是目标人群的随机样本，用传统统计学理论很难推断出来。目前，许多国家大数据应用项目仍然使用传统的统计方法和传统的统计工具，如结构化关系数据库和电子表格。一方面说明大数据的统计应用门槛并没有想象中那么高，大数据的应用方式也并非深不可测，高不可攀；另一方面，也暴露出当前政府统计机构在大数据统计应用理论和方法上的不足，影响了大数据源的有效挖掘和充分应用。解决大数据与政府统计融合的方法论问题，是大数据时代政府统计机构面临的新课题。

此外，大数据的获取、处理和分析需要投入相对较高的金钱和财产，成本效益评估也是政府统计机构在应用大数据时必须考虑的问题。为帮助解决各国政府统计机构面临的上述问题，联合国全球大数据工作组、国际货币基金组织、欧洲经济委员会等相关国际组织已开始制定大数据质量框架，搭建大数据统计应用案例共享平台，开展大数据统计应用技能和方法培训，帮助各国特别是发展中国家降低大数据统计应用门槛，推动大数据在政府统计中的应用。

图表：中国政务大数据行业存在的问题

资料来源：智研瞻产业研究院整理

行业发展趋势分析

1计划着陆

从目前政府大数据的发展趋势来看，主要强调共同管理和目标，信息化建设需要注意各系统的平滑整合。面对当前信息化发展中的问题，难点在于逐步向目标架构演进。根据业务目标，确保相关业务目标和结构的有序实施，信息结构治理的实施可以促进信息化的同步、协调和共同推进。相关机制的设计必须结合市场监管信息化的现状，对规则进行管理和细化，以便高效地指导相关操作的实施。

2信息技术的应用创新

作为政府大数据关键技术的重要举措，信息技术应用创新不仅是加快基础设施建设的重要支柱，也是推动新发展的重要动力。国家投入的相关项目和系统面向民族企业，政府大数据发展优先考虑软硬件建设。政府大数据本地化已经成为政府大数据的必然需求。在国家的大力支持下，CPU、芯片、操作系统等主要产品发展迅速。鼓励信息技术应用创新，提高安全可靠的政务大数据关键系统和应用软硬件的安全性和可靠性，研发集成能力，塑造可控的政务大数据产业。

3标准化管理

通用政府大数据框架下的信息治理是推进政府大数据的重要保障。政府大数据工作必须具有探索性和专业性，参与政府大数据治理的各方都应该是专业团队。要做好政府大数据治理评估和纠错、治理跟踪和了解现状等工作。，并进行专业评估，确保信息化能够以清晰可控的流程和方法实现目标结果。

图表：政务大数据行业发展趋势

资料来源：智研瞻产业研究院整理

政务大数据投资策略

1至制造商

关注技术发展趋势，创新服务模式。厂商要持续关注大数据技术的发展，抓住“数字中国”建设的机遇，深度聚焦自身优势领域，以客户需求为出发点，找准市场定位，构建各类政府大数据应用场景，提供精准的大数据服务和解决方案。在此基础上，以技术创新为动力，不断完善政府大数据集成产品，创新服务模式，深挖市场新蓝海，为客户提供多元化解决方案。

2给政府

加强对部门项目的整体控制，加深对业务的理解，促进数据和信息系统的整合。加强数据治理和分析能力建设，提高政府数据资产管理水平。深化“互联网+政务服务”，加快政府数据开放共享。同时，重视数据安全问题，加强对大数据服务商的综合管理，按需搭建地方和部门政务服务平台，推动落实“只进一扇门”、“最多跑一次”、“不见面审批”等惠民措施。

3针对投资机构

目前，地方各级政府电子政务平台和民生综合服务平台建设初见成效，市级数据中心、数据目录等新型基础设施建设加快推进。“城市大脑”和“城市数据中心”领域的优秀解决方案提供商值得资本关注。此外，面对海量的政府数据，包括数据清洗、数据安全、数据存储服务、数据分析、挖掘和可视化，也有相当大的发展和应用拓展空间，值得持续关注。

图表：政务大数据投资策略

资料来源：智研瞻产业研究院整理

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