“社會治理” 這一概念的運用，在認識上是經歷了一個過程的——黨的十八屆三中全會之前，我們主要使用的概念是“ 社會管理” ，自十八屆三中全會通過《中共中央關于全面深化改革若干重大問題的決定》起，我們黨開始用“ 社會治理”這一概念來替換“ 社會管理” 。社會管理變為社會治理并非簡單的“ 一字之變” ，它反映了在治理主體、治理方式、治理范圍、治理重點等方面的明顯不同，是對改革開放和社會主義現代化建設新時期我們黨處理社會問題、解決社會矛盾所取得經驗的深刻總結，集中反映了以習近平同志為總書記的黨中央在我國社會建設方面取得的重要理論與實踐成果。

現階段，我國正處于工業化，經由信息化，面向智慧化發展的轉型關鍵期，農業現代化、新型工業化、城鎮化、信息化、綠色化，五化加速融合，同步協同發展。在這一時期，區域發展日趨不協調、城鄉二元化結構持續擴大等問題所造成的深層次社會矛盾開始凸顯，大量“ 單位人” 轉變為“ 社會人” ，大量常住人口變成流動人口，社會結構和利益格局發生深刻變化，傳統的治理模式面臨嚴峻挑戰。與此同時，隨著物質生活條件逐步改善，特別是互聯網、大數據廣泛運用，人民群眾對政務服務、民生保障的需求呈現出個性化、多樣化的新特點，對服務的體驗感、參與感、精準化提出更高要求，社會治理正面臨全新挑戰。

多種證據顯現，大數據已經成為信息時代的基礎資源，在社會治理中充分運用大數據分析提供的規律性結論，不僅有利于形成系統完備、科學規范、運行有效的治理體系，而且還能為社會治理提供決策支撐。舉例來說，在某些地區還存在這種情況，老人要辦老年人免費公交卡，要從社區開始出證明，然后跑街道申請，再到區縣民政局蓋章，最后還要去市公交公司才能辦出來，往返奔波非常辛勞。而這項工作，本來完全可以利用政府手中的基礎人口數據進行“ 自動化” 操作，每年凡年滿 60的老人自動進入名錄進行制卡，變被動的受理為主動服務，結合殘聯的數據還能找出哪些老人行動不便，為他們送卡上門，實現精準治理。之所以至今還存在這樣繁瑣的政府服務流程，就是因為各政府部門手中的數據無法有效匯集，被各方共享利用、產生價值。因此，做好大數據模式下的基層社會治理創新的第一項緊迫而重要的工作是建立地方的政務數據庫。

其實，基層政府部門掌握著空間地理、人口普查、經濟普查以及大量與社會經濟生活息息相關的數據，但是出于三方面的因素這些數據往往無法被利用起來匯聚成真正意義上的“ 政務數據庫” 。一方面，由于一些部門缺乏開放思維，習慣地把數據看作自己的“ 一畝三分地” ，將大部分數據鎖在柜中、束之高閣，因此各職能部門之間形成了“ 數據壁壘” ；另一方面，基層政府的普查或抽樣調查往往每年或每半年定期進行，所獲取的數據時效性弱，其準確性也因調查對象的實際配合程度而變得不可控；第三，許多城市各部門的政務數據來源多樣，標準也不統一，因此對數據庫進行系統性內容維護、梳理和更新存在很大難度，加之很多數據其有效性和真實性，由于無法追溯源頭，難以驗證，如果將這些數據匯入政務數據庫無疑給數據清洗帶來極大困難。

基于此原因，很多城市難以建設有效、真實、有用的政務數據庫。各種“ 奇葩” 的辦事案例層出不窮，比如：買一套房需要填十幾張雷同的表格， “ 16天跑了 8個單位，開了 5份證明材料，涉及 8個蓋章環節” ，申請經濟適用房需要在 3個部門最少往返跑 6次……諸如此類，不勝枚舉。

無論承認與否，我們已快速進入大數據時代。基于上述的三點現實問題，如何建設好政府的政務大數據是當前各城市急需解決的關鍵問題。首先，要將其作為一項緊迫且重要的一把手工程，由基層黨委政府主官親力親為，自上而下做好頂層設計并一抓到底；其次，要根據百姓實際辦事需求，依照不同主題，匯聚現有可靠、真實的政務數據，如空間地理信息、企業注冊信息、基礎人口數據庫等，形成常用基礎主數據庫；第三，利用政務服務（包括行政許可、法人服務、自然人服務等）、企業數據（如實名認證信息、企業信用信息、城市熱點信息等）在政務服務、商業服務的實施過程中全面記錄民生、法人、政務數據形成業務動態數據庫。

基礎主數據庫記錄的是靜態的、經過清洗的可靠數據，向所有提供政務服務的職能部門開放，職能部門在政務服務實施過程中可以通過調取基礎主數據庫信息減少“ 不必要” 材料，降低辦事往返次數，解決百姓“ 跑斷腿” 問題。

業務動態數據庫記錄的是動態的、未經核實的過程數據。有別于基礎主數據庫建設過程中真實、可靠、可用的核心建設原則，業務動態數據庫建設過程中以最大限度擴大數據采集面和有效信息字段為核心建設原則，全面采集群眾和企業的各類信息。業務動態數據庫中的數據，不用于提供給職能部門用于輔助行政或者決策分析，但可以應用于政府的主動服務、提前服務、延伸服務等工作中。在持續積累中，通過不斷的政務服務辦事實施過程，對業務數據庫中的動態數據進行篩選、核實和清洗，數據自動在審批、審核的過程中經過（村）居委會、街鎮、職能部門或企業內部的逐級核實，最后將這些經過核實的數據用于對基礎主數據庫的補充、更新和比對，以不斷擴充基礎主數據庫中有效數據的存量。

通過這樣一主一輔、一動一靜的政務數據庫的組合建設，日益完善地方政府的政務數據儲備和應用。尤其是通過業務動態數據庫的建設，避免了由于失去維護而導致的死數據和無效數據的產生。同時，對于一些“ 敝帚自珍” 的“ 堡壘” 部門的政務數據，也在不斷的日常業務開展中完成了積累。

政務數據庫的積累形成海量的“ 微數據” 和“ 微事件”，包含了每個社會成員自己的意愿和看法。決策者可以通過對海量的實時數據的掌握和挖掘，將分散的小概率事件有序關聯起來，突破“ 信息孤島” 限制，排除各種垃圾信息的誤導和干擾，把握數據中蘊含的規律性、傾向性問題，提高公共決策的科學化水平，更好地回應公眾關切，滿足公眾需求和期待。比如，可以借助熱力圖直觀顯示不同區域居民需求的分布情況，便于掌握居民訴求的變化。例如 2016年 4月佛山市推行外來務工人員子女的積分入學政策。政策剛一試行，佛山市的動態業務數據庫就自動推送了預警信息，發現 4月當月辦理這項業務的辦理量發生井噴，申請數達到 5537例，遠超當地教育部門為外來務工子女準備的學位數量，教育局迅速調整了學位數量，讓佛山市符合條件的外來務工人員子女都實現了就近入學。

也可以單位時間內的出現頻率為依據，通過主動搜索等方式追蹤熱詞，進而確定社會熱點問題，實現將大數據分析、追蹤、預測的成果轉化為決策者的重要參考，及時發現、預防和控制社會事件的發生，等等。與此同時，通過全面聯網，大數據已經能為一些傳統的難題提供解決方案。在過去準確地統計出一個城市的常住人口數量是非常難實現的，因為相當大一部分的流動人口從事非正規就業，既不辦理居住證也不繳納社保，基層政務從來無法掌握這些人群的數量和信息，然而現在，只要通過移動手機信號接入的檢測再通過數據追蹤就能準確的獲取城市常住人口的數量，以及流動人口的數量和流向，為基層城市治理提供了有力的數據支撐。

大數據時代社會治理方式創新，倒逼轉變政府職能，建設服務型政府，充分運用大數據系統，提升政府便民服務水平，提高政府行政管理效能。數據庫的積累只是大數據發力基層社會治理的基礎，可以預見在未來 5年內，大數據的應用將更廣泛實踐于污染防治、城市規劃、交通、醫療健康、教育、國家安全、社會輿情、軍事等重要領域，在智能交通、智慧醫療、智慧教育、智慧軍工、國防等方面實現重大模式創新。

在基層社會治理中，政務大數據的應用將使政府的公共服務產品迅速向“ 個性化” 、“ 精準化” 和“ 科學化” 方向發展，更加深入和精細化的數據挖掘將引導政府提供更有靶向性的公共服務。例如在公共醫療衛生領域，通過匯集個人健康信息，把轄區居民的職業、行為等行為數據與電子病歷等醫療數據關聯起來，形成一個綜合的地域健康管理分析，對不同行政區域、產業區域、老齡化社區在不同時間段、事件段內的疾病發生種類和患者人數進行預測和預警，使衛生管理部門能夠預先進行合理的資源分配和總體調控。另一方面，以語義網為代表的 Web3. 0技術將成為主流，政府通過對公眾在政府網站、微博等的瀏覽次數、欄目關注度、在線申請服務、發表評論等多項活動的分析，運用數據挖掘技術等對公眾活動進行關聯，進而主動推送個性化的服務，將政府公共服務和基層治理的觸角延伸到每一個“末梢細胞“。