习近平总书记在2017年3月5日召开的十二届全国人大五次会议中指出，“要强化智能化管理，提高城市管理标准，更多运用互联网、大数据等信息技术手段，提高城市科学化、精细化、智能化管理水平。”随着大数据时代的到来，大数据技术为城市数据的采集、存储、分析、运用提供了系统的技术支撑，[1]将大数据的理论技术与城市管理相结合创新城市管理体系，运用新思维和新方式解决“城市病”等顽症，是目前中国城市管理面临的重大课题，也为积极探索符合我国城市特点和规律的城市管理新路指明了方向。
一、提高城市管理决策科学化水平
长期以来，传统政府决策下由于受信息不对称、无法模拟、难以预测等局限，决策科学化水平难以保证。随着城市公共事务日益复杂以及信息社会初具雏形，仅凭人为判断已经很难全面了解正在发生的事情，从而给出正确的判断。因此，政府部门要想提高城市决策的科学性，就需要把大数据思维与技术运用到政府治理与决策中，依靠数据采集、统计和分析来直观呈现城市各行业运行情况，通过相应的数据挖掘辅助城市部门进行科学决策，用“数据说话”。同时，在决策实施过程中大量客观数据能够快速反馈给城市决策者，对决策的实施过程和效果进行实时监控，能够全面掌握决策的实施效果和下一步的改进方向，真正做到跟踪决策实施，优化决策过程。
1.大数据为城市管理者提供了更高的开放性的管理决策环境，促进城市科学化管理水平的提升
传统的政府部门和决策机构处于一种信息不对称的决策环境中，城市各级单位间存在着体制壁垒，数据无法充分及时地得到共享，从而导致城市管理者掌握的信息不准确不全面，因此管理决策的科学水平具有一定的局限性。随着大数据技术在城市管理中不断地嵌入与融合，体制、数据和人员之间的壁垒被打通，孤岛被链接，依托各级城市部门共建共享统一大数据平台，城市管理者开始用数据说话，从而促进城市科学化管理水平的进一步提高。例如，城管大数据平台的交通趋势分析吸纳城市教育部门推送的开学或考试等内部数据后，比交通部门常规预测依靠经验的科学性要高得多。
2.大数据构建全新的管理分析模式，促使城市科学化管理水平的提升
传统的城市管理基于因果分析，利用通盘综合分析各种因素及相互关联的影响，进行城市判断和预测。但是随着移动互联网和物联网等新一代信息技术在城市建设中的广泛渗透，城市数据呈现出规模巨大、类型多元、速率升级等新特征，而这些特征是传统的城市管理模式难以应对的，这必然导致城市管理效能的大打折扣，科学化程度不高。城市管理中的大数据应用最大的价值在于能从海量低相关或非显性相关的城市数据中，挖掘和提炼出对城市决策、预测和指挥等管理工作有价值的新数据，并通过机器学习算法、人工智能AI、并行计算等大数据技术发现新信息，从而服务于大数据时代的城市管理。例如城市的公共卫生部门可以通过大数据平台分析近期搜索引擎中数亿条的检索记录的舆情分布、线上药品搜索与订单趋势走向甚至数字图书馆中的特定书目的查询和借阅统计来对某种特异流行病的趋势预测，而这种预测较城市医院的样本抽样分析与上报相比，不但行政效能获得突破性的提升，同时管理工作的科学性也得到了充分的保障。作为城市管理者，可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样[2](P
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7)。
3.大数据引入虚拟化、可视化的数据呈现方式，进一步提高了城市科学化管理水平
传统的城市管理者利用地图沙盘、视频会议、情景案例等桌面推演的方式来锻炼检测预警素质和应急处置能力。但是一方面，由于推演的过程中数据只是以单板的二维表格样式呈现，不利于城市管理者形成直观判断结果；另一方面，推演的过程只是基于过去的个别经验和有限的信息，人为主观因素影响作用较大，其结果具有较大的滞后性、不稳定性、单一性，这必然导致城市管理，尤其是公共安全领域，存在风险评估不足、监测研判不及时、备案配置不足等问题。大数据拥有城市虚拟化和数据可视化等先进的信息技术，通过为城市建立虚拟模型，导入仿真实时数据，再通过可视化技术将不同控制参数下的云计算结果以直观的形式呈现给政府部门和决策机构。例如，城市管理部门基于市民手机的GPS或基站定位数据，根据不同城区的位置分布，进行不同程度的色块填充，就可以实时渲染出城市的等值线地图（也称热力图）。这样，城市内各个区域的人员密度分布就可视化地呈现给管理者，从而为交通治理、公共安全等管理工作提供科学支撑，提升科学管理水平。
二、提高城市管理社会精细化水平
从粗放型到精细型管理，是城市管理的必然趋势。实现城市管理精细化，成为全国各大中型城市政府的一项重要任务。越来越多的管理者认识到“城市管理应该像绣花一样精细”，而大数据技术恰恰是实现这一愿景的最佳手段之一。大数据引领下的城市精细化管理是一个全覆盖、全天候、全对象、全过程的科学管理状态，是城市管理创新的重要措施，也是提高精细化管理水平的重要途径。第一，大数据在城市既有信息基础设施基础上进行整合，引入无人机视频摄录、车载移动图像抓拍、工业机器人等数据采集技术，克服了城市管理中区域范围大、受干扰因素多、人工维护死角等问题，将城市更细微更详尽的数据采集并传输回城市大数据管理平台，绘制了一张覆盖整个城市的数据地图，从而便于城市治理部门的进一步精细化管理。第二，传统的城市精细化管理工作依赖于更多人力资源的投入和人机对话，夜间的管理工作必然导致管理成本上升，效能下降。大数据引入智能视频、红外传感、RFID等物联网数据处理技术，城市信息的采集、传输、处理甚至分析都是“物物对话”，全天候式的大数据介入不但可以大大降低城市精细化管理成本，还可以大大提高城市精细化管理效率。第三，仰仗大数据城市管理可以实现精准信息的推送，实现城市全对象服务。传统的城市中，政府与企业和市民为信息链路的两端，形成二元结构，政府向企业和市民进行单向的广播式信息传递，这种粗放的数据管理模式不符合服务型政府要求，更无法进行精细化管理。大数据打破了这种不合理的二元结构，一方面将三者施于平等地位，同时采集三者之间的数据，不但增加了数据源，也增加了传输链路。另一方面，通过分析痕迹，将城市管理者的信息通过微信、微博、APP“两微一端”精确地传给企业和市民，同时将企业和市民的信息上报给城市管理大数据平台，供决策部门进一步提高精细化管理水平。第四，大数据将城市全过程数据化，无论是一辆都市公交车实际运行轨迹，还是一件政务中心的公文流转程序，都会被存储在大数据服务器中。过程留痕，可供回溯，既是大数据城市精细化服务的基础，也是有别于粗放型管理的特点。例如，城市政府部门以往面对恶劣天气时，只能向所有城区发布统一的预警公告，对于城市常态的恢复时间也是模糊的，只有天气的宏观数据在各级管理部门内部之间流动，而社会外界只能单纯的接收决策信息。大数据支撑下的天气预警机制则完全打破了这种被动、粗放的管理模式。大数据会根据密布在各城区的感应器采集的数据进行差分分析，向不同的区域发布不同的警报信息和支持方案，而且各城区天气的动态数据更新间隔是精确到时、分甚至秒的。大数据城市管理平台也是开放地接收来自企业和市民的实时天气反映，并动态跟踪网络舆情。这样就将恶劣天气对城市的影响分级化和个性化，更重要的是全过程的各项数据都采集、传输、分析给大数据云中心，作为城市应急管理的案例进入城市管理数据库，为今后类似的精细化管理和服务需求提供帮助。
三、提高城市公共服务智能化水平
随着大数据时代的到来，必然倒逼政府部门自我改革，规范行政权力行使，方便企业和市民办事，尤为突出的是“一站式”“一张网”等电子政务网站提供的智能化公共服务，增强了经济发展软环境建设。传统的公共服务将政府视作信息主体，企业和市民为信息客体，在公共服务业务流开始前，客体没有唯一标识，自然信息更无从提取，业务时效性较差，重复递交材料的现象时有出现，甚至有个别的“证明你妈是你妈”的规章乱象。例如，人口数据是城市中许多公共服务部门都涉及的信息，公安部门存储有户籍人口数据，社会保障部门存储有参保人口数据，教育部门存储有在读人口数据，税务部门存储有纳税人口数据等等。不同的公共服务部门往往高度重视系统内部的业务数据，但对于外部的数据以及其与内部数据的整合却没有积极意识，从而导致公共服务智能化水平不高，信息孤岛和数据闲置现象大量存在。为了克服缺乏统一身份认证体系和数据库顶层设计的困局，大数据重新构架公共服务中政府、企业和市民三者之间的互动关系。一方面，树立以人为本的智能化公共服务理念。通过客户关系管理系统（CRM）、统一身份认证体系、数据共享与挖掘机制等措施，当发生数据交互时，通过唯一标识码快速自动检索服务对象既往公共服务记录以支撑在办事宜，同时通过进一步的数据挖掘和人工智能推送个性化潜在服务项。不但让公共服务系统真正“看到”用户的过去业务数据，也让其拥有了为用户未来利益考虑的“大脑”。另一方面，大数据通过网络新媒体载体将公共服务前置，进一步提升公共服务人性化智能化水平。大数据汇集城市中客体的各类数据，包括社会保障类信息、市政地理空间信息、民政图像视频信息、城区政务公开信息等等。通过大数据复用机制打通信息的物理隔离，降低了数据冗余率，利用“两微一端”等新媒体改变信息传播的内容、形式和效果，推动技术融合、业务融合、数据融合，打通信息壁垒，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务，真正让城市公共服务智能化起来。例如，越来越多的城市公共服务部门的“两微一端”功能定位正在从“图文发布”升级为“在线服务”，从“单一信息查询”升级为“一条龙式办事”，从各级部门的“单打独斗”走向“抱团聚合”。随时随地通过手机智能终端，订阅微信公众号，访问官方微博，打开服务APP，就可以与城市管理者统一的业务受理窗口对接，无须提交繁琐的申请、证明等材料，极大地提高了办事效率和用户体验质量，提升了城市智能化管理水平。
四、优化大数据，创新城市管理发展路径
1.提高和培养大数据意识思维
我国城市政府部门利用大数据进行城市管理的水平相比于欧美西方城市相对较低。不得不承认造成这种现象，一方面是由于我国的大多数城市的数据文化匮乏，城市数据的公信力弱，质量低，一致性差是不争的事实；另一方面，主要是城市管理部门的信息化认识不均衡，用信息技术解决问题的氛围不浓，用数据思考说话办事的意识不足，消极对待甚至无动于衷的城市管理乱象也广泛存在。培养数据意识和建设数据文化，迫在眉睫。为此，政府应该发挥主导作用，加大数据管理城市的舆论宣传，力争在全社会形成“用数据思考，用数据说话，用数据决策，用数据创新”的城市大众文化氛围。同时，要培养大数据观念，善于借助技术手段拓展城市管理思维，摒弃个人经验和长官意志的城市管理陋习。此外，培训管理者大数据学习意识，将数据的知识纳入公务员培训体系，将大数据作为管理文化建设的一环。
2.加强组织领导，强化政策支持
大数据城市管理工作，应由信息化部门牵头，建立跨部门、跨城区、跨行业的大数据城市管理协同推进机制，加大重大建设部门协调力度，统筹全城区大数据应用和数据融合。成立大数据城市管理领导小组等领导机构，并下设办公室在信息化部门进行日常业务工作，负责统筹领导和协调数据融合应用推广。整合城市管理方面的技术支撑力量，设立大数据城市管理创新专家委员会，加强发展战略研究，为大数据城市管理的相关项目、工程和任务提供决策支持，夯实大数据城市管理工作业务基础。面向大数据城市管理，修订政府信息公开条例。积极研究城市数据开放与保护制度。制定城市信息采集、传输、存储的管理规范。建立城市管理数据库的顶层设计体制和共享利用机制。推动城市个人信息采集、应用、保护的立法工作。明确大数据城市管理相关优惠帮扶政策，在用地供给、电力供给等方面加大力度。鼓励城市中政府部门购买信息服务、以租代建，进行大数据产品应用和融合。
3.加强资金保障
资金保障是政府进行大数据城市管理的一项重要措施,通过一系列资金保障制度的建立使各部门、各企业能够了解城市大数据应用目标，明确各自职责，实现资金充分利用。城市财务资金建立大数据发展专项资金，通过专项资金投入的设立，引导社会资本共同发起城市大数据投资基金、产业投资基金、PPP基金共同构建多层次投资体系，满足城市大数据各级企业在其不同阶段，不同城市应用领域的发展需求。引导和鼓励银行、证券、信托等金融机构支持城市大数据金融体系建设和投资。鼓励金融机构面向城市应用的大数据企业优先给予信贷支持，围绕城市大数据应用开发和创新个性化金融产品，为城市重点大数据项目提供支撑。鼓励各类政策性担保机构主动扩大业务规模，对大数据企业在担保风险上分担比例，担保费率等方面给予最大限度的支持。支持大数据企业利用知识产权质押进行资本市场融资，解决发展的资金瓶颈问题。
4.培养复合型人才
人才是大数据的关键，尤其是数据科学和数据分析方面的专业技术人员，是连接城市管理业务和数据应用技术的桥梁。但当前大数据人才培养存在起步晚、规模小、行业规范不统一等问题，既掌握大数据理论与技术又谙熟城市管理经验的人才更是存在巨大的缺口。因此，培训和培养大量面向城市管理的大数据复合型人才，显得越来越重要。复合型人才不仅需要具备精湛的城市管理能力，还需要拥有较高的数据收集整合的能力、数据鉴别挖掘的能力、数据分析利用的能力以及将大数据与城市管理各行业融合的能力。
5.鼓励面向城市应用的技术创新
吸引国内外优秀的大数据分析服务商、解决方案提供商、数据设备制造商在城市落户，集聚大数据研发中心、工程技术中心、大数据示范工程等创新资源，加强面向城市应用的大数据核心技术攻关，布局城市大数据创新重大专项，积蓄创新发展动能。另一方面，加速推进科研成果转化，整合产学研优势资源发展城市数据应用为牵引的跨学科、跨行业、跨领域的数据融合技术，共同推进大数据相关理念和技术的应用推广，形成具有城市个性特色的大数据产业和应用生态体系。
6.防范数据风险
从近几年来爆发的数据安全事件看，城市的大数据安全仍然受到严峻的挑战。首先，基础设施是城市大数据的坚固支撑，但数据机房的等级保护、运维人员的安全操作、数据行为的合规审计都是不容忽视的安全漏洞来源。其次，大数据倡导城市中多系统的共建共享、互联互通，泛在化的网络广泛应用，使得通讯信息直接暴露在自然环境中，信息完整性损害风险陡增，[3]这就对大数据加密、传输和解密的过程提出了挑战。最后，隐私保护问题也越来越突出。用户隐私数据被非法买卖、移动互联网陷阱随处可见、市民检索记录被用于精准广告推销，这些隐私保护问题可能随时导致一个城市的数据瓦解乃至崩溃。为此，首先要构建城市数据安全保障体系。加强大数据环境下城市信息安全认证体系建设，会同城市管理各相关部门做好安全顶层设计，有效保障数据采集、传输、处理等环节的可控性、可用性、完整性、保密性。围绕城市应用系统安全、数据基础设施安全、云计算平台安全、数据通信安全、数据灾备安全、数字身份认证等方面，探索建立城市大数据安全保障体系。
参考文献
[1]朱海玄.大数据时代城乡规划学走向计量化的机遇与挑战[J].城市发展研究，2016，
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[2]舍恩伯格，库克耶.大数据时代[M].杭州：浙江人民出版社，2013.
[3]臧超，修磊.智慧城市视阈下信息安全风险应对策略[J].长春市委党校学报，2016，
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