住房大数据应用和治理,本文是大数据应用有关论文范文集与住房和治理研究和数据方面大学毕业论文范文.
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我国住房信息化经过几十年的发展,几经嬗变,已基本形成体系,具备了相当的政务服务能力与公共服务能力.但是,由于行业的特殊性,住房信息化在我国信息化战略中并未处于优先或关键位置,其人力资源、技术资源、政策资源、市场资源配置均落后于其他重点领域、重点行业,发展水平也产生了比较明显的差距,严格地讲,已落后于时代步伐.基于此,当前我国住房信息化建设的重心应在大数据基础之上,应用人工智能、认知计算、移动互联和物联网等技术发展的最新成果,充分研究人的需求、机构的需求、社会的需求,构建具有生态特征的应用体系,实现住房相关信息系统之间相互依存、相互服务、自主发展的愿景.同时建立有效的数据长效治理体系,实现数据资源的战略化、价值化、效益化.
国家信息化战略及推进
今年５月,总书记在给以“数化万物· 智在融合”为主题的“中国国际大数据产业博览会( 贵阳)”的贺信中明确指出“以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术日新月异,给各国经济社会发展、国家管理、社会治理、人民生活带来重大而深远的影响”,宣示“中国高度重视大数据发展.我们秉持创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念,围绕建设网络强国、数字中国、智慧社会,全面实施国家大数据战略,助力中国经济从高速增长转向高质量发展”.
以1993 年9 月,美国政府宣布实施一项新的高科技计划“国家信息基础设施”为标志,整个世界进入信息化互暨联网时代,各国逐步意识到信息化在国际生存竞争中的重要性,竞相启动各自信息化战略.
1993 年12 月,我国正式启动国民经济信息化的起步工程——“三金工程”,即金桥工程、金关工程和金卡工程.2002 年8 月启动“十二金工程”建设,2013 年以来,国家信息化战略进入突进期,多项信息化政策密集出台,社会动员力度空前加强,成果显著.加上国家其他战略的叠加推进,对信息化行业环境来说,国家政策可概括如下：
1. 互联网+,大数据,物联网,云计算,人工智能上升至国家战略.
２. 国家积极推进信息服务业、信息消费业的发展,促进新业态形成.
３.“简政放权,放管结合,优化服务” 成为政府职能转向的终极目标,为信息化技术的全方位应用提供广阔的舞台.
４. 充分发挥市场主体地位,积极推进社会治理.
５. 激活“大众创业,万众创新”热情,实现中国制造、中国智造、中国创造,提供中国模式、中国解决方案.
积极的政策、广阔的舞台、创新的机制同样为住房大数据应用建设提供了足够的想像空间.
住房大数据应用
我国房地产行业信息化肇始于上世纪八十年代,历经30 年耕耘,已有厚实基础.一是服务于政府管理的系统已基本建立：行政管理部门的政务系统（包括许可系统、监管系统、统计系统）；城市产权产籍系统（包括了80% 以上的房产权产籍）；城市房地产市场交易系统（新建商品房、存量房）；住房保障管理与房改系统；公积金管理系统等.二是企业的经营管理系统也已有一定基础.三是房地产市场分析系统已初步建立并发挥一定的作用.相对而言,农村的住房情况登记信息化管理较弱.住房信息化在国家信息化体系中权重较低,影响力较小.早期未被列入金字工程,2016 年大数据战略中也未涵盖.不动产登记条例实施后,房屋登记转为以国土资源部为主导,住建部门相应系统的建设工作思路发生新变化.
住房信息化主要问题的原因可总结为：重许可、轻监管,重统计、轻预测,重表象,轻实质的工作方法所导致.
落后便是前进的机会,不被重视恰是奋发的原由.住房大数据应用机会完全存在.图1中描述了数据时代信息生产模型的变化对照.这正是大数据时代信息爆炸的本质所在：一切皆构成信息.依照此模型,住房大数据是存在的,也是必然：既有住房一般性传统意义上的数据,也有与住房相关的行业的数据,又有不同群体对住房信息不同需求的构建,住房大数据应用也自然会应运而生.
目前正是开展住房大数据应用建设的有利时机,建设策略宜为：完善基础、提升质量,引入前沿、弯道超车,介入治理、融智于众,丰时孕育、借势成长.主要建设内容为：一是建立一套相对完备的住房大数据采集、交换、处理、分析、展现标准；二是构建住房大数据技术及支撑平台；三是为多种目标群体提供住房大数据专业与定向性服务；四是建成一个稳定协调的区域房地产信息生态系统；五是建成开放的数据体系、开放的应用体系；六是成为国家和社会治理的基础信息源组成部分.关键技术路径可设计为：一是借助目前先进的、并且具有发展潜力的构架体系；二是着重进行房地产的信息链、服务链、价值链（“三链”）研究与营造,实现省域的房地产市场信息的聚合；三是综合应用开源技术,通过混搭,实现基于区域房地产大数据的分析、预测、评价、决策等功能,充分挖掘区域房地产大数据的内在价值,为所有对区域房地产大数据有兴趣的机构、企业、公众提供服务；四是坚持移动优先、服务优先、质量优先（“三优先”）.
住房大数据治理
长期以来,数据拥有者、系统开发者一直从拥有、控制的角度来讨论与研究数据的管理.随着大数据时代的到来,数据增长方式、增长速度,数据的利用方式与产生的价值均发生了显著的变化,数据的基础性资源的战略性价值正得到越来越充分的体现,在此种情况下,对数据进行机械的管理已落后于时代的要求.数据必须得到广泛而全面的治理.大数据治理为制定与大数据有关的数据优化、隐私保护与数据变现的政策,是相关数据拥有机构通过建立组织构架,明确管理层级扩职责要求,制定和实施系统化的制度、流程和方法,确保数据有效管理、高效运行,并且在经营管理过程中充分发挥价值的动态过程.大数据治理是整体信息治理的一个重要组成部分.
数据治理的一般性原则为：全覆盖原则,即凡是已拥有的、正在产生的、将要产生的数据都需通过一定的规则及技术性手段实现覆盖；匹配性原则,即数据治理工作不可以孤立进行,必须与业务模式、管理模式、风险管控等相适应,并适时调整；持续性原则,数据治理不是一个项目,而是一个过程,一个长久的动态过程；有效性原则,数据治理既要客观,又要与治理者的经营服务实现结合.
为了做好数据治理工作,必须建立一个组织架构健全、职责边界明确的治理架构,明确决策层、执行层、业务层的职责分工,建立多层次、相互有机衔接的运行机制.决策层负责数据战略的制定、审批或授权审批与数据治理有关的重要事项,督促执行层落实好职责工作,提升数据治理的有效性,同时对数据治理承担最终责任.同时决策层负责对执行层的履职尽责情况进行监督评价.数据治理执行层负责建立数据治理的体系及框架,制定质量控制评价体系,建立数据治理运行机制,组织评估数据治理的有效性和执行情况,定期向决策层报告,并提出改进意见和建议,负责指导监督业务层做好数据治理中的事务性工作.业务层根据执行层的要求,承担具体的事务性工作,包括管理好条线的数据、保证数据的真实性（来源真实、记录真实、处理真实）,做好数据质量的控制工作,推进数据应用,实现数据价值.
图２展示了一个数据治理流程,其中包括信息（数据）资源、治理元素、治理结果、治理团队及用户.
数据治理作为一个长期的战略过程,其终目标是实现数据质量与价值的提升,实现服务的延伸和能力的扩展,必定也是一个不断发展、不断改进、不断完善的过程.在这个过程中,需加强治理团队建设：寻找能够执行的领航人,建立具有交叉能力（综合能力）团队 ( 业务和IT 技术),同时不断培训,提升团队的能力.
（作者单位：江苏省住房和城乡建设厅住宅与房地产业促进中心）
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