在信息化社会，大数据革新了现代政府治理的思维与方式，成为推进政府治理现代化不可或缺的重要力量。基于此，近年来一些地方政府纷纷提出要把大数据作为基础性战略资源，着力建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制。实践证明，大数据治理已经成为政府治理的一种客观形态，在很大程度上推动了政府治理的有效运转。

　　大数据治理彰显多重价值

　　有效的政府治理不仅要建立健全科学合理的结构体系，而且离不开现代化的要素支撑。其中，大数据就是一个必不可少的支撑要素。经过一段时间的实践探索人们逐渐发现，大数据的精准应用不仅成为现代政府治理的重要工具和有力手段，而且彰显出多重价值。

　　其一，增强公共政策的科学性。公共政策是政府治理的重要手段，其科学合理性和积极效能映射出政府治理能力的高低。从公共政策的逻辑体系看，政策制定是政策工具运用和政策目标落实的过程，也是实现决策者意图最重要和最关键的环节。因此，一个成熟的政府必然重视公共政策的制定，并依托一定的资源和工具。一些地方政府在制定公共政策过程中极为注重大数据的开发及精准应用，力求用它来推动公共政策的科学合理性。比如，北京、上海、广州等大城市开发建设的交通信息综合应用平台，集道路传感系统、出租车GPS系统、实时视频采集系统等多系统信息于一体，不仅可以用来分析实时交通状况，增强交通管控措施的准确性和时效性，而且可以为后续交通设施建设提供大数据支撑，进而提高交通基础设施建设的科学决策水平。

　　其二，促进公共服务的精准化。一个不可否认的事实是，伴随现代社会的来临，人们对生产生活服务的需求日渐呈现出差异化和个体化特征。这就意味着政府在提供公共服务的过程中要朝精准化的方向努力。换言之，在服务型政府的理念下，问题不再是要不要供给公共服务，而是何以实现精准化的公共服务。大数据的精准使用恰恰为政府提供了有力工具。比如，在扶贫开发工作中，地方政府通过居民经济状况核查比对，不仅能检测出不符合申领救济资助条件的“假贫困户”，还能比对出本应享受低保救助的困难户，进而实现救助服务的精准化。

　　其三，提升社会治理绩效水平。良好的社会治理绩效是检验政府治理能力高低的“检测器”。党的十九大报告提出，要“完善党委领导、政府负责、社会协同、公众参与、法治保障的社会治理体制，提高社会治理社会化、法治化、智能化、专业化水平”。这不仅提出了现代社会治理格局的构建问题，而且明确了社会治理的数据要素支撑。纵观近年来一些地方的实践探索可以看出，以大数据精准使用为基础的智能、智慧治理已经成为一种潮流，并产生出巨大效能。

　　大数据给政府治理带来新机遇

　　大数据的精准治理彰显出多重价值。但是，它也给政府的决策模式、信息采集手段和部门合作带来了挑战，同时也是新的机遇。

　　其一，政府决策模式的转变。大数据注重事物之间的联系及耦合性，要求政府决策体现系统性、统筹性、全局性。这在一定程度上必然对政府决策模式产生影响。比如，在疫情防控过程中，需要政府借用精准的大数据对海量的人员流动信息精准识别，分析防控对象的行动轨迹，进而做出相应的封控管理政策。这是传统状态下政府决策模式所不具备的，也对习惯于传统决策模式的地方政府提出了严峻挑战。

　　其二，数据采集手段的多样化。精准应用大数据的政府治理，毫无疑问首先必须采集到相应的大数据。否则，就会陷入“巧妇难为无米之炊”的尴尬境地。然而，当前一些地方政府数据仍习惯于传统的信息采集手段。这种信息采集手段表面上看实现了“留痕”，但并没有实现数字化，所形成的大量数据信息最终都成为“历史档案”，对政府治理并没有发挥应有的作用。概言之，传统的数据采集手段与政府治理的精准化快速化需求之间存在一定的不匹配，成为制约政府治理能力的重要因素。

　　其三，部门合作的多维度展开。大数据的精准使用呼唤部门之间的协同配合，进而形成高度集成、密切融合的数据系统。但是，当前条块分割的管理体制使得一些部门在数据资源整合方面难以形成集约性开发和运用，“数据孤岛”现象时常显现。纵向看，当前有国家、省、市、县等各级各类信息平台。但是，这些数据尚未实现上下统一和有效融通。横向看，一些地方政府主要集中于民政、计生、治安等条线的部分数据对接，其他领域的端口开放、数据融通权限依然孤岛难突。诸多方面的数据表明，数量繁多、彼此分割的“信息烟囱”耗费了大量人力财力，却收效甚微。

　　以精准有效的大数据推动政府治理

　　大数据的精准使用是提升政府治理绩效的重要支撑力量。对此，当前可以从三个方面寻求有效突破。

　　其一，消除信息孤岛，坚持信息共享。信息孤岛是政府治理特别是政府信息化建设过程中长期存在的一大突出难题。从其形成过程看，信息孤岛主要是由于政府有关部门没有形成统一的信息采集机制和规划标准，各自采取、各自监管、各自运行，进而导致不同信息系统之间无法兼容。要解决这一问题，首要之处是革除部门本位主义思想，以系统性思维和开放包容的理念对待大数据的采集和运用。在此基础上，则可以借用现代信息技术形成统一的数据标准和格式规范，加快建设一网集成、信息共享的公共数据平台，积极推动信息跨部门、跨区域互通共享、校验核对、深度整合，实现部门专网与大数据平台的共享交换，从深层次解决“多网并存”“二次录入”等问题。

　　其二，再造政府流程，实现数据集成。大数据的精准使用必然要求优化政府流程。因此，在革除信息壁垒以后，要通过再造、优化政府流程为大数据的精准使用及政府治理提供有力支撑。相对于以专业化分工为原则、以科层制结构为形态的传统政府管理，新时代的政府治理正朝着多领域、跨部门、无缝隙的趋势发展。这就意味着要运用新的方式促进政府流程再造。比如，要改变机构重叠、中间层次过多的现象，以实现部门之间信息资源的无缝衔接与共享。这在疫情防控过程中的应用极为明显。可以通过流程再造，让卫生健康、公安、交通、通信等部门通过交通数据、消费数据、通信数据等，精准分析关联人员的行动轨迹，进而对大数据予以即时呈现、动态更新，避免基层遭遇信息“中梗阻”而花费大量人力去反复核查、多次填表。

　　其三，加强数据信息的安全保障。大数据的精准使用在给政府治理带来有力支撑的同时，也会带来信息安全和数据伦理问题。这就意味着要注重数据信息的安全保障。总体上看，要在大数据的精准应用与信息保护两者之间寻找平衡点，既不能因为“可能”存在信息泄露风险就阻断大数据的精准使用，也不能因为需要数据而“毫无保留”地公开，忽略了必要的数据安全屏障建设。因此，要把数据安全摆在重要位置。比如，要设立数据分级管理机制，将数据信息的收集、存储、应用、分析等进行分级分段管理。这样，才能使数据信息既得以有效应用，又确保安全可靠。此外，还要加强数据信息安全的法律制度建设，以条理清晰、内容周全的法律法规确保数据信息的安全，特别是要防止利用大数据进行非法交易。