引言

　　随着大数据时代的到来，数据作为一项重要的战略资源，正在深刻影响着政府职能的转变、政府决策方式的改变和政府服务模式的创新。数据驱动决策，就是将数据和信息作为决策支持的重要保障，推动政府由被动响应转向主动服务，从而提高政府的管理能力和服务效率。

数据驱动决策的重要性

　　1.数据驱动有利于提升决策的科学性。当前，政府部门面对的各类经济社会问题日益复杂，通过引入数据驱动决策的理念和技术，可将政府和社会管理实践中产生的数据有效整合，形成数据资源，为政府决策提供事实支撑，提高政府决策的科学性。

　　2.数据驱动有助于增强政府工作的透明度。随着信息化的不断发展，公众对政府工作透明度的要求也在不断提高，通过数据驱动的参与式、体验式、互动式的政民互动有助于增加政府的开放性与透明度。

　　3.数据驱动能够提高政府决策的时效性。随着信息技术的高速发展，政府决策面临的环境越来越复杂多变，数据资源的收集、分析和利用能够帮助政府在决策过程中快速处理海量数据，做到快速反应、快速决策。

　　4.数据驱动有助于增强决策形成的互动性。经由数据整合的各类公共数据、商业数据为决策提供了科学支持，有助于形成“信息来自群众、服务于群众”的互动决策模式，提高决策制定者的互动意识，使信息更好地服务于群众。

澳门政策文件中的数据驱动决策机制

　　自澳门特区政府成立以来，便积极构建跨部门、跨领域的数据共享和业务协同机制，澳门政策文件中也体现了数据驱动决策的特点，其适用性和意义主要表现为以下几个方面：

　　1.决策更科学。特区政府成立专门的机构对经济社会领域相关数据进行搜集和处理，并进行决策分析和有效运用，形成了完整的数据驱动决策流程。

　　2.服务更开放。自《粤港澳大湾区发展规划纲要》提出以来，澳门决策运行体制实现了数字化转型，形成了扩散式开放、多维度服务的决策模式，能够从企业、社区、市场等多方面汇聚信息，实现政府决策与公共服务的一体化覆盖。

　　3.管理更有效。数据驱动决策能够帮助澳门政府在复杂与多变的环境中进行科学的预测分析，实现决策的仿真、模拟、评价与实施，提升决策的前瞻性，实现分层次、分类别的管理决策。

　　4.社会易参与。澳门在数据治理中明确了数据开放的程度与范围，建立了规划治理与响应机制，将政府决策过程进行及时公开，使政府决策更加具有针对性和有效性，为公众参与决策提供了更多可能。

　　5.形式多样化。澳门特区政府除了在政策文件中进行数据驱动的决策外，还通过数字化政务平台、大数据中心等方式将科学决策过程公之于众，构建了以政府为主体的多元化参与、竞争、合作的数据驱动决策体系。

推进数据驱动决策在澳门政策文件中的运用

　　1.加强数据获取。传统的政府决策多以经验判断和意见研判为主，其内在本质是一种主观的价值诉求，而非客观的数据分析。抓住当前数据驱动政府决策的机遇，实现数据获取方式创新发展势在必行。

　　2.强调数据保障。目前，澳门在政府治理中存在数据获取不全面、支离破碎、信息烟囱等问题，亟需建立统一的数据管理平台，解决存在的数据隔离与数据融合问题。

　　3.实现数据共享。数据共享是实现数据驱动的关键环节，澳门政府决策中注重跨部门、跨领域、跨区域、跨层级的信息共享，实现数据的共治共享。

　　4.鼓励数据开放。推广开放的政府数据是目前政府决策机制发展的必然趋势,其可以有效提高政府决策的合理性、时效性和成功率。

　　5.形成数据标准。保证数据驱动决策的健康发展，需要构建符合市场经济需求的数据标准和规范，以政府主导，监督和指导相关部门加强数据标准和规范建设。

数据驱动决策需要遵循的原则

　　1.合法性原则。涉及个人隐私、国家安全、商业机密等敏感领域的数据，需按照法律法规进行处理保护，避免出现因用户信息泄露导致的不合法，甚至犯罪行为。

　　2.保密性原则。在数据搜集、整理、应用方面，必须确保数据信息的安全性，制定相关数据信息保护制度与保密制度，防止数据外泄或被窃取。

　　3.开放性原则。建立完善开放数据平台、数据整合平台、数据公示平台，将公共经济数据、非涉密数据、非交易机密数据等向社会公开，引导公民、企业进行决策参与。

　　4.准确性原则。准确化的数据输入是有效数据分析的前提条件，只有准确高效的数据才能实现有效的数据应用。因此，数据分析需要统一数据格式、清洗错误数据、确保数据的质量和准确性。

　　5.可想象性原则。加强跨领域、跨层级数据共享，通过数据可视化、数据直观化、数据整合化等手段为决策者提供有效的决策支持。

实践中加强数据驱动决策在政策文件中的运用

　　1.构建完善的决策机制。加大主要官员数据治理能力培养，积极探索决策后评估与追责机制，增强政府自我革新的能力和水平。

　　2.加强相关建设投入。加强对数据决策支持技术、设备等的引入，将决策模式逐步从“经验驱动”向“数据驱动”转变，完善相关技术支持程度。

　　3.明确部门间的界限与合作。对于决策过程中涉及多部门数据的，需要明确合作、任务划分，形成独立部门、独立系统的组织模式。

　　4.发挥制度优势。建立完善的数据监察机制，完善决策问责机制，提升决策执行公开化、透明化程度。

　　5.构建高效决策智库平台。充分发挥智库机构在数据治理、数据决策等方向的支撑和保障作用，为决策提供科学依据和智力支持。

　　6.加强人才队伍建设。发挥高校、科研单位等机构作用，重点培养数据治理、技术应用等方面的人才，为数据决策提供技术支持。

　　7.对市场进行合理监管。加强对数据应用公司、应用人士的引导与监管，严厉打击大数据杀熟等行为，维护市场公平。

　　8.强化政府数据应用平台。发挥大数据平台的协调和保障功能，提升数据驱动处理和应用技术，完善数据治理方式，提升政府治理的科学化水平。

结论

　　推进数据驱动的政府决策至少需要有四个层面的支持，以数据治理的发展观念为基础内核，以特征化的数据治理综合存在形式为目标状态，以科学合理和迅猛发展的技术为重要手段，以政府施政作为重要实践抓手。其中，政府决策是数据驱动政府决策的载体，而实施主体、参与主体、执行主体、管理者等角色扮演人物均化妆发生在这一载体之中，在也处于动态发展至需探求之过程、趋势与关系阶段。