大數據輔助政府決策

⑴ 如何發揮大數據對政府決策的應有作用

大數據時代的到來為政府治理理念的轉型帶來了新機遇。對於政府而言，要提升自身的治理能力，必須要在其中融入新的思維和新的文化，在這一方面，大數據中的數據思維與文化模式可以為政府治理工作的轉型提供思路，如果將大數據充分地利用起來，政府治理工作便可以實現多層次、多元化、多角度發展，最終實現政府管理工作以公共服務為主、協同共治為輔的目的。如今，政府開展治理工作時，不能僅僅依靠傳統的經驗了，任何工作都必須要基於數據的基礎上開展，這就要求政府工作人員深入到群眾之中，採集客觀資料，並進行科學的實證分析，以此作為開展工作的基礎。也就是說，任何一項工作的開展都必須要用數據來說話，這對於促進政府工作的轉型有著非常積極的效果。
大數據為政府治理模式的創新帶來了新的發展機遇。大數據是對海量數據的科學運算，人們可以找尋到不同數據之間的密切聯系，這也是大數據方法論的思想。此外，在大數據技術平台的支持下，人們可以採用眾包、外包等一系列的組織模式來革新政府治理的組織架構，將傳統的組織架構向合作、協同方面進行轉型，從這一層面而言，將大數據理論引入到政府治理工作中，可以為政府治理模式的開展提供創新的模式。種種實踐證實，大數據給政府治理模式的創新主要帶來了幾個方面的發展機遇：一是促進了政府治理模式從粗放式到精細化的轉型；二是促進了政府治理模式從單一性到協同共享性的轉型；三是促進了政府治理模式從被動性到主動性的轉型。
大數據時代的到來提升了政府決策工作的科學性。近年來，政府各項公共事務變得越來越復雜，僅僅依靠工作人員的個人感知是無法對所有事務做出科學、准確的判斷的，要想從根本上提升政府決策工作的科學性，就需要合理應用大數據思維模式，收集數據，分析現階段經濟社會運行過程中的規律，採取合理的數據挖掘來開展決策工作。從本質上而言，大數據給政府決策部門帶來了如下的改變：首先，在制定決策時，政府的決定已經不是個別領導的決策，而是必須要使用數據說話，根據數據來制定出決策，與傳統的決策模式相比，該種決策模式更加的科學、精準；其次，在決策實施跟蹤階段，政府可以充分利用社交網路與物聯網來分析決策的實施情況，利用數據對實施成果進行監控，這可以幫助政府及時地調整決策方向和決策模式。
大數據為政府服務效能的提升帶來新的機遇。要提升政府的綜合治理能力，必須採取科學有效的措施提升政府的服務效能，這也是大數據背景下建設服務型政府的關鍵性因素。在政府治理的背景下，要提升政府的服務效能，不僅需要提升政府行政部門的審批效率，還要採取相應的措施提升政府公共服務產品的質量。一是在提升行政審批效率方面，憑借大數據能夠幫助政府打破不同部門之間的信息孤島，構建出完善的行政審批服務雲平台，利用大數據能真正的為老百姓辦實事，為老百姓節約時間，這既有效提升了政府開展行政工作的效率，還可以大范圍的節約政府開支。二是在提升公共產品的服務質量方面，政府工作人員可以利用大數據對公共服務產品的數據進行深入的分析與挖掘，讓公共服務產品供給走向個性化、分層化以及精準化發展道路。還可以利用大數據的兼容性和開放性，鼓勵越來越多的社會大眾參與到政府決策活動中，讓他們對政府決策工作進行科學的監督，不斷提升公共服務產品的綜合質量。

⑵ 大數據技術在電子政務領域的應用

大數據技術在電子政務領域的應用
隨著科學技術在社會各領域的不斷滲透, 為人們的生活帶來了巨大改變, 其中, 以大數據技術為代表的現代電子信息技術的廣泛使用, 將人們帶入了「大數據時代」。本文以大數據技術在電子政務領域的應用為研究內容, 在分析大數據技術特徵的基礎上, 這一技術在電子政務領域的實際應用加以介紹, 從而使人們更加深入的了解大數據技術。
近年來, 我國在計算機網路技術研究領域取得了顯著成績, 大數據技術、雲計算技術、物聯網技術等在社會各領域得到了較為廣泛的應用。在此過程中, 為提高政府部門辦事效率, 以大數據技術為核心的電子政務系統應運而生, 並且, 融入了大數據技術的電子政務系統在數據的獲取、處理、分析等方面的效率顯著提高, 為政府相關工作的高效開展奠定了基礎。
1、大數據技術的特徵概述
相比較傳統數據處理技術來說, 大數據技術的主要特徵包括以下四個方面:
(1) 大數據技術涉及到的數據量極為龐大, 在計算機網路快速發展的今天, 網路上的數字信息呈現出幾何指數增長的趨勢, 經過一定時期的積累, 這一數據量將達到驚人的數量, 為此, 只有大數據技術才能夠對此類規模的數據進行有效的處理。
(2) 大數據技術所涉及數據類型眾多, 除常見的文本、聲音、圖像、音頻等數據外, 還包括一些特殊的文件形式, 並且, 不同類型的文件形式其作用自然也就存在著明顯的差異。
(3) 大數據技術有著較快的數據處理數度, 憑借分布式計算機技術的使用, 能夠在最短的時間內完成一定規模數據的處理任務, 並且, 最終得到的結果是有效的。
(4) 大數據技術所處理的數據雖然數據密度較低, 但是, 當密度較低的數據被收攏在一起後, 通過科學的數據處理分析方法, 從零星的數據中尋找有用的信息, 並對該信息的價值進行深入挖掘。
2 、大數據技術的關鍵
所謂大數據, 是指在短時間通過網路嗅探的方式, 快速搜集各種類型的網路數據, 並在相關數據中獲取有價值的信息。大數據技術的實現需要通過大規模並行處理資料庫技術、數據挖掘技術、分布式資料庫技術、雲計算基礎構架平台等技術, 為更好的研究大數據技術, 應對其關鍵技術進行深入分析。
2.1 大規模並行處理資料庫技術
為保證大數據技術中龐大數據的存儲與處理, 則需要利用大規模並行處理資料庫技術對相關數據進行集群管理。這一技術能夠以最快的速度對數據處理命令進行相應, 並具有較低的延遲讀寫速度, 並且, 在雲計算平台的配合下, 大規模並行處理資料庫的成本也相對較低, 在正常工作過程中, 能夠實現多個副本故障檢測與轉移機制, 在長時間工作的狀態下, 出現故障的幾率較低。
2.2 分布式資料庫技術
所謂分布式資料庫技術, 則區別於雲存儲資料庫的形式, 他是利用互聯網的空間特性, 將物理空間相對獨立的存儲單元進行連接, 通過一定的演算法進行邏輯上的統一, 形成具有超大規模的資料庫, 並具有較高的數據處理能力和數據存儲能力。
從信息安全的角度分析, 這種分布式的資料庫技術能夠實現對數據資源的有效保護, 即便出現大規模的計算機病毒事件, 基於分布式數據的存儲優勢, 相關病毒對部分計算機的影響, 並不能對全部計算機中的數據造成毀滅性的破壞。
2.3 分布式存儲技術
在大數據技術的實際應用中, 為滿足用戶一定規模數據存儲的需求, 則充分利用了分布式存儲技術所具有的縱向、橫向擴展的優勢, 將數據進行分割後存儲與多台伺服器、存儲設備上, 從而有效降低了單一存儲器的數據存儲壓力, 並且, 這種分布式存儲技術, 還實現了系統可用性、可靠性的提高, 以及保證數據存取的高速進行。
2.4 雲計算技術
對於大數據技術來說, 為了實現對一定規模數據的收集、分析和處理的能力, 則充分利用了雲計算技術所搭建的平台, 從而為大數據技術的應用奠定了堅實的硬體基礎。基於傳統存儲技術在速度、空間上的有限性, 無法為大數據技術提供足夠的支持, 雲計算技術則將傳統計算機的存儲、運算功能轉移至雲端, 以一種更加高效的方式, 為大數據技術在眾多領域的拓展提供可靠的技術平台。
3、大數據技術在電子政務領域的應用
基於大數據技術的諸多優勢, 在電子商務領域, 大數據技術主要用於網站數據進行分析, 社會誠信系統的構建, 信息共享平台與電子政務系統等。
3.1 大數據技術支持下的政府網站大數據分析
為准確掌握網站的瀏覽情況, 大多數網站都會對用戶的日常瀏覽情況進行數據分析, 相關分析要素包括用戶訪問的路徑、不同網頁的停留時間、瀏覽網頁的具體時間等, 通過對以上要素的研究, 能夠對用戶需求、習慣進行准確分析, 並能夠對後期網站缺陷的具體調整提供指導性意見。
以某政府網站為例, 由於網頁設計不合理, 以至於在用戶打開某一頁面時, 長期處於等待狀態, 如此一來, 用戶對這一網頁的實際瀏覽次數將為0。針對這一情況, 網站管理人員通過對某一周期內的網站瀏覽情況進行分析, 由於一定周期內瀏覽網站用戶的數量較大, 且相關要素成倍增加, 所以, 在處理以上信息的過程中就用到了大數據技術。對於網頁訪問次數出入較大的數據, 則需要進行深入分析, 在排除網頁的可鏈接性之後, 檢查網頁內的相關信息, 卻保網頁內信息的可靠、安全。
通過用戶瀏覽網站後留下的大量信息, 網站一方可以將用戶信息存入資料庫中, 並利用大數據技術對相關信息進行分類, 以實現網站信息向用戶的精準推送。並且, 經過大數據處理後的數據信息, 逐漸成為政府行政決策的重要依據, 並能夠在一定程度上保證行政決策的有效性和科學性。
3.2 大數據技術支持下的信用平台建設
為更好的掌握居民信用信息, 建立以個人為單位的信用資料庫, 則需要以大數據技術為依託, 收集相關部門所掌握的居民信用資料, 並通過大數據技術進行對比、整合, 進而得出准確的個人信用情況。例如, 在購房貸款過程中, 商業銀行往往需要用戶提供《個人徵信檔案》, 在《個人徵信檔案》中, 不僅包括用戶的基本身份信息, 還包括用戶在所有金融機構辦理的各種信用卡情況, 以及是否存在不良信用記錄等, 這些信息的存在, 就意味著政府機構與金融機構之間實現了以大數據技術為核心的信息共享, 通過對比用戶身份信息, 將屬於同一用戶的信用信息進行整合, 並重新存儲與資料庫之中。
政府行為的信用平台建設, 旨在掌握用戶的個人誠信資料, 並為基於個人行為的政府服務工作提供數據支撐, 打擊社會范圍內長期存在的老賴等現象。大數據技術支持下的信用平台建設, 能夠實現社會范圍內道德誠信體系的不斷加強, 促進社會道德水平的提升。
3.3 大數據交換共享平台與電子政務
隨著政府部門事務性工作的不斷增加, 僅依靠人工對相關數據進行收集、分類、整合、處理等工作不僅效率低, 速度慢, 且容易出現人為性差錯, 數據結果的人為性因素較大。在此情況下, 依託大數據技術在多元數據收集、處理方面的優勢, 以及計算機網路技術下的信息共享平台建設, 能夠幫助政府通過網路獲取社會各領域的相關數據, 並對數據資源進行有效整合, 形成龐大的資料庫資源。
然而, 對於資料庫來說, 只有得到利用才能體現其價值, 在情況下, 政府部門就充分利用了大數據交換共享平台的優勢, 建立以政府事物為中心的社會基礎資料庫, 為政府相關工作的開展提供橫向、縱向信息的全方位共享。在區域間政府工作交流方面, 大數據共享交換平台能夠突破傳統政務工作的空間限制, 進而促進跨地區政府部門信息資源整合與交流下的業務開展。
為更好的發揮電子政務的優勢, 在大數據交換共享平台的建設方面, 需要對這一平台的信息資源目錄體系進行完善, 制定政府間統一的大數據交換共享平台使用標准, 規范政府在使用大數據交換共享平台的各種行為, 以實現對數據資源的合理、高效利用。所以, 大數據交換共享平台的使用, 不僅便於政府工作的開展, 也促進了社會管理工作有條不紊的展開, 社會環境的穩定得以實現。
3.4 電子政務決策系統中的大數據技術
在實際使用過程中, 大數據技術並不僅僅是簡單的對多元數據的收集、整合、分析、處理, 對於大數據技術的使用方來說, 龐大的數據價值還在於能夠輔助政府決策。
利用計算機軟體技術, 通過對龐大數據中有關數據的篩選、分析, 經過計算機軟體的處理之後, 能夠得到更加准確的計算結果, 政府部門依據這一結果, 就可以完成一系列的政府決策, 從而實現了政府辦事效率的快速提高。
例如, 在市政建設方面, 對於城市內部交通擁堵問題, 可以藉助交通系統長期提供的大數據信息, 了解城市內交通擁堵的主要路段、時間, 以及在龐大數據信息的支持下, 通過建模的方式, 採取多種治堵方式, 並利用大數據技術對每一種方式的實際效果進行綜合評估, 最終選擇效果最好的治堵方式。
對於政府決策的客觀性、准確性等, 使用大數據技術輔助決策有著極大的優勢, 但是, 基於大數據技術缺乏人類情感因素的介入, 以至於相關決策並不能夠完全突出「以人為本」的政府工作理念, 所以, 政府部門應慎重對待大數據技術下的電子政務決策, 根據相關內容的實際情況, 做出最佳的決策選擇。
4、大數據技術在電子政務中應用的不足之處分析
通過對地方政府電子政務系統的實際使用情況調查研究後發現, 即便在我國電子信息技術得到快速發展的情況下, 大多數地區政府在電子政務系統建設方面依然存在不足, 即便是已經施行電子政務管理的地區, 政府部門對於大數據技術的實際應用卻有著較為明顯的不足, 以至於大數據技術的優勢無法得到有效發揮。
4.1「數據孤島」現象的存在
大數據技術的核心在於對數據信息的共享, 然而, 有地方政府對大數據技術的認識不足, 以至於在數據共享方面存在政策性的理解偏差, 使得以政府為核心的相關數據無法被其它行業所利用, 大數據技術的優勢也就失去。例如, A省與B省協商開通省際公交專線, 然而, 為了更好的安排公交車的運行時間表, 則需要A、B兩省之間的人員往來數據進行分析, 並能夠預估公交線路的實際載客風險, 從而適當的調整公交車的運營次數和時間, 但是, 在實際操作過程中, A、B兩省間的客流數據無法實現共享, 以至於在公交車的實際安排下依然無法解決道路擁堵的實際問題。
地方政府所體現出來的在大數據技術應用方面的這一問題, 是傳統政務管理工作中各自為政思想的延續, 一旦數據無法實現共享, 也就造成了所謂的「數據孤島。大數據共享的問題在於兩個方面, 首先, 政府部門之間有著嚴格的管理秩序, 優勢存在上下級關系的政府部門, 下級向上級申請差異資料庫中的內容, 多無法得到上機政府部門的許可, 以至於大數據技術在電子政務領域的使用存在著明顯的「數據孤島」現象。
導致「數據孤島」現象的原因還包括大數據技術的本身, 由於我國大數據技術的應用並未得到普及, 在電子政務領域也只是部分地區完成了大數據技術的初步使用。數據作為政府管理的稀缺資源, 以及從保密的角度分析, 相關數據並不能進行過度披露, 否則, 將造成社會性的事件。所以, 這也就不難解釋除政府部門間數據信息的相對獨立以外, 廣大市民同樣無法通過大數據技術支持下的電子政務平台獲得真實的數據信息。在這一「數據孤島」現象的影響下, 地方電子政務平台的實際效果也就有著明顯的降低。
4.2 電子政務領域常見的數據資源「過剩」與「閑置」問題
單從地區政府發展的角度來看, 地區政府在大數據技術方面投入的多少, 能夠直接反映出該地區經濟發展的實際情況, 兩者之間存在著顯著的正相關關系。然而, 當地區政府在大數據技術方面的投入與實際數據需求偏低時, 也就出現了所謂的數據資源「過剩」的問題。不僅如此, 在大數據技術投入不足的情況下, 政府部門無法對社會中存在的大量數據加以利用時, 也就形成了另一種形式的數據資源「閑置」。
(1) 以南京地區為例, 作為我國南方較為重要的經濟主體, 南京市政府在大數據技術與電子政務方面投入了大量人力、物力和財力, 經過近幾年的發展, 已經形成了較為完備的電子政務平台, 在實際使用中也到了廣大市民的歡迎。然而, 相對於南京的區域地位來說, 受上海的影響, 作為上海市的經濟輻射范圍, 南京市的發展受到了一定的影響, 經濟中心明顯向上海地區便宜, 為此, 基於大數據技術的電子政務平台所整合的數據, 也就無法在更大的空間中發揮其作用, 這就是數據資源「過剩」。
(2) 在我國西北、西南部分地區, 由於經濟發展較為落後, 以至於在全國范圍內進行大數據技術支持下的電子政務系統建設過程中, 無法進行大范圍的電子政務系統建設。以貴州省為例, 大數據技術下電子政務系統依然停留在商業層面的應用, 對於其它領域的電子政務系統建設並未涉及, 因此造成了貴州省內相關數據信息無法全面獲取, 這也就是資源「閑置」的直接表現。
5、關於大數據技術在電子政務領域應用的建議
針對當前大數據技術發展的實際情況, 以及電子政務作為信息化時代下政府事務性工作改革的重要內容, 有著較為積極的意義。因此, 為推動大數據技術在電子政務領域的中的應用, 則需要做到以下三個方面。
(1) 地方政府應結合大數據技術與電子政務的結合, 推動地區大數據技術產業的發展, 通過各種優惠政策, 吸引高新技術企業入駐, 建立以大數據技術為核心的產業發展模式, 從而帶動地區經濟發展。
(2) 提高政府方面對大數據技術的認識, 在社會發展過程中, 大數據技術的優勢越發明顯, 尤其是在傳統事務性工作的處理方面, 藉助專業的數據分析軟體, 能夠完成從數據的收集、整理、分類, 直至得出數據分析結果, 實現了政府辦事效率的顯著提高。如此一來, 大數據技術的優勢得以體現, 政府方面對於大數據的認識進一步提高, 進而促進了大數據技術在電子政務領域的普及。
(3) 加快大數據技術相關硬體、軟體的研發。目前, 大數據技術涉及到的硬體、軟體成本較高, 導致了部分經濟欠發達地區無法實現大數據技術支持下的電子政務系統的全面推廣。以大數據技術使用較為廣泛的數據中心機房來說, 由於要使用到高速計算機和伺服器到等昂貴的信息設備, 對於缺乏條件的地方政府來說, 可以利用雲計算技術, 通過網路伺服器的模式, 解決這一問題。
總的來說, 大數據技術在電子政務領域的應用實現了我國政務處理的信息化改革, 對於我國現代化社會管理制度體系的建立打下了堅實的基礎。並且, 通過大數據思維在政務領域的滲透, 有助於大數據技術的應用效率提高。
6、總結
盡管, 我國電子政務系統的建設時間並不長, 相關領域依然有待完善。隨著大數據技術在電子政務領域的不斷滲透, 基於多元數據收集、整合、分類、處理的大數據信息交換共享平台建設, 為政府各項事務的有效開展奠定了堅實的基礎。然而, 由於技術與認識上的不足, 電子政務系統中的大數據技術應用仍然集中於縱向政務業務領域, 這並不符合當前社會發展的趨勢。因此, 為推廣以大數據技術的應用個, 則需要加快大數據技術支持下的電子政務系統的設計, 推動電子政務系統中大數據技術的應用, 打造「數字化政府」。

⑶ 對政府服務和管理而言,大數據的大意義是什麼

1、創新政府大數據管理思維。

第一，利用大數據形成政府管理的大數據思維。政府需要進一步開放數據信息，提升社會公眾對於政府利用大數據技術創新自身管理範式的感知水平。

第二，政府需要強化數據信息整合的力度。政府需要進一步強化對於數據信息的整合與溝通，通過打通不同政府部門之間的「信息孤島」，進而提升政府協同管理水平。

第三，利用大數據提高服務質量。當前我國政府亟需創建創新型與服務型政府，政府在提供公共服務過程中需要藉助大數據相關手段針對社會大眾的需求進行及時收集與回應，以此為基礎來增強社會大眾對於政府服務供給的獲得感。

2、利用大數據手段升級政府管理手段。

第一，利用大數據技術完善政府管理專業的人才儲備。我國政府管理部門應致力於引進大數據專業領域的人才。政府管理部門通過充實大數據人才隊伍，有助於進一步提升政府管理決策的效率，同時鑒於大數據人才的稀缺性，政府不僅需要藉助相關的優惠政策與扶持條件。

吸引大數據領域的高水平人才安家落戶，更需要充分發揮自身的平台優勢，致力於搭建以大數據研究為核心的產學研一體化研究聯盟，通過大數據戰略聯盟的締結，實現大數據管理人才的自給自足。

第二，利用大數據技術更新政府管理技術儲備。

大數據的飛速發展對於網路空間安全提供了較大的挑戰。我國政府需要從頂層設計的戰略視角制定大數據網路安全保障機制，並進一步強化對於網路空間的管理與治理。

3、利用大數據理順政府管理運行體系。

第一，利用大數據手段提升決策科學化水平。大數據技術在政策創新、公共危機治理以及行政監督等領域具有得天獨厚的技術優勢，決策者藉助大數據技術能夠促進對於大數據的深度挖掘和分析，進而對政府的各類管理事項作出科學預測，以提升決策的合理性與科學性。

大數據技術不僅能夠進一步強化政府相關管理決策的指向精準性，同時藉助大數據技術自身所蘊含的先進性與前沿性，能夠為政府管理科學化提供有力支撐。

第二，藉助大數據技術增強政府公共服務產出水平。政府在進行相關公共服務供給過程中，由於不能保障及時有效覆蓋社會大眾的全部需求，在大數據背景下政府應該通過致力於統一公共服務數據的格式與採集標准，持續推進公共服務資源的重新整合、竭力實現公共服務的均等化。

(3)大數據輔助政府決策擴展閱讀

大數據趨勢

趨勢一：數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：科學理論的突破

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

趨勢五：數據泄露泛濫

未來幾年數據泄露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會面臨數據攻擊，無論他們是否已經做好安全防範。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視今天的安全定義。

在財富500強企業中，超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及客戶數據，所有數據在創建之初便需要獲得安全保障，而並非在數據保存的最後一個環節，僅僅加強後者的安全措施已被證明於事無補。

參考資料來源：人民網-大數據與政府改革創新

⑷ 大數據如何幫助政府實現「精準治理」

大數據如何幫助政府實現「精準治理」

大數據緣何受到如此重視?業內專家曾以「大、智、移、雲」形容當前國內快速進入的技術變革期。大數據、智能化、移動互聯、雲計算成為驅動中國經濟社會轉型進步的重要力量。而大數據這一幾乎橫跨所有社會經濟領域的技術變革，無疑會給中國帶來更多的改變。

大數據如何支撐政府服務能力提升?走在互聯網技術創新前沿的BAT(網路、阿里巴巴、騰訊)等大型互聯網企業正立足既有資源再創新，推動政務服務便利化。如騰訊與廣東省政府達成基於大數據的政務服務體系建設目標。騰訊支持廣東省網上辦事大廳和政務雲平台建設，在廣東各地市全面部署微信「城市服務」網路，為交通、公安、民政、住房城鄉建設等政府部門提供業務整合、在線辦理雲平台、大數據支撐等服務。

這僅僅是大數據支撐政府治理能力提升的第一步，更多的對政策走向、決策支撐、精準治理和多方協作的大數據創新仍需持續發力。

大數據撬動社會治理、市場監管創新

「當數據的價值被發現之後，可以提升國家和政府治理能力現代化，深刻影響每個人的生活形態。」龍信數據(北京)有限公司董事長李鈺說。

商事制度改革正在為經濟社會帶來活力。然而，政府管理需要關注的不僅是注冊企業數量的增長，民營企業生存狀態、活躍度、就業拉動、稅收貢獻度等情況也應受到關注。

為此，龍信數據與相關部門聯合，將企業注冊等關鍵數據分析處理。相關方與龍信組成「企業發展與宏觀經濟發展關系分析」課題組，匯總政府數據，加之數據挖掘、電話抽樣、焦點組訪談等多種方法結合，取得一般量化統計難以完成的數據結論——國內商事制度改革不僅讓市場主體數量增加，更讓產業結構持續優化，企業社會總成本持續下降等等，其中僅人員成本就下降近40%。

「大數據應用也將社會治理、市場監管轉變為實時監測。」李鈺舉例，工商部門治理「非法集資」一直是高成本任務。一方面，違法企業以各種名目遮掩違法行為;另一方面，注冊企業數目快速攀升，數量巨大。大數據破解了這一難題。

「我們匯總分析大量數據，通過指標計算比對、模型篩選，可以在數以百萬的企業中讓『高度疑似』的企業呈現。我們最後篩選出1000多戶企業，供政府部門進一步檢查。」李鈺說，這個復雜過程在以往難以想像。

大數據不僅為政府部門的治理節約時間、人力成本，也更新了治理思路和模式。「以前很多違法行為的治理可以說是事後去追究，現在一些監測治理可以讓很多行為提前發現、及早治理。」李鈺說。

開放、標准、產業、安全：大數據發展關鍵詞

目前，推動政府運用大數據創新支撐治理能力提升，包括數據資源開放、人才培養、數據立法、介面標准、安全機制等問題仍然有待突破。

實際上，《綱要》已明確提出彌補這些「短板」，即「三項主要任務」：首先要加快政府數據開放共享，推動資源整合，提升治理能力;同時要推動產業創新發展，培育新興業態，助力經濟轉型;還要強化安全保障，提高管理水平，促進健康發展。開放、標准、產業、安全成為關鍵詞。

多位業內人士接受采訪時表示，當前首要工作是推動政府部門數據加速開放共享。

事實上，此前包括北京等地的政府部門數據陸續開放共享，為數據創新迎來利好。北京市科學技術委員會牽頭打造「首都科技大數據平台」，整合長期分散於各個政府部門、科研院所、行業部門的科技數據資源，並逐步向社會數據需求方開放，提升科技資源的公共服務能力。

「北京每年有大量的醫療科研、臨床數據、交通運轉數據、金融行業數據產生，科研院所也有不少技術成果、技術交易數據、新技術新產品等數據。」北京市科學技術委員會主任閆傲霜說，然而，這些政府科技數據資源大多存於不同平台，分割嚴重，大多處於沉睡狀態，缺乏整合開發。

「有些政府部門把數據資源守得緊緊的，捨不得共享。共享機制不順暢將制約產業發展、數據應用、服務國家戰略等。」李鈺說，國家需要進一步讓政府部門數據開放，讓產業與政府數據充分融合。

產業離不了人才，人才是大數據發展的重要支撐。北京大學校長林建華表示，數據科學人才培養成為亟須加強的方面。「大數據能否做成，關鍵在能不能聚焦人才培養。」

然而，高校和產業界人士普遍認為，當前大數據人才的培養相對滯後。北京航空航天大學軟體學院院長孫偉認為，傳統IT教育很難將前沿技術和課堂傳授知識結合起來，培養出的人才難以與產業接軌。人才培養應更加面向市場需求、技術前沿。

與此同時，大數據產業發展的理念、標准、安全等也應當得到重視。李鈺等產業界人士說，當前國內要實現「數數相連」，相關部門仍需要推動標准制定，將數據產業與數據資源有效打通。

法制的跟進也需要得到重視。當前，國內關於政府信息數據的加工、應用、推廣等仍處於相對鬆散、自發狀態。業內人士建議，國家需要有明確的法律條文規范大數據的發展，特別需要以法律法規劃定大數據開發利用的邊界。

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⑸ 大數據分析在政府內的運用效果如何啊:智慧政務

大數據可以為政府的民主決策提供信息資源，從而促進政府決策的科學化和民主化。

⑹ 大數據對於電子政務效率提高的體現

大數據對於電子政務效率提高的體現
繼雲計算、物聯網之後，大數據已經成為IT產業的又一次顛覆性技術變革，對國家治理方式、決策、組織和業務流程、提供公共服務的方式等都將產生巨大的影響。而伴隨著互聯網、雲計算、物聯網等信息技術的迅猛發展，大量數據的收集、儲存、分析、處理及其應用變得更加方便，政府或公眾的決策行為將逐漸基於數據和分析而做出。大數據時代的倒，讓電子政務變得更加高效、快捷。
大數據創造大價值
具體而言，依託大數據的發展，有利於節約政府投資、加強市場監管，從而提高政府決策能力、提升公共服務能力，實現區域化管理。利用大數據整合信息，將工商、國稅、地稅、質監等部門所收集的企業基礎信息進行共享和比對，通過分析，可以發現監管漏洞，提高執法水平，達到促進財稅增收、提高市場監管水平的目的。
建設大數據中心，加強政務數據的獲取、組織、分析、決策，通過雲計算技術實現大數據對政務信息資源的統一管理，依據法律法規和各部門的需求進行政務資源的開發和利用，可以提高設備資源利用率、避免重復建設、降低維護成本。大數據也將進一步提高決策的效率，提高政府決策的科學性和精準性，提高政府預測預警能力以及應急響應能力，節約決策的成本。
基於城市網格化的管理需要一個統一協調的管理信息整合，各類基礎資源和信息都應該是共享的，大數據可以實現這一點。通過充分利用大數據的各類資源，發揮城市網格化管理效用，達到最大程度的共享應用，以提升城市和社區的服務質量、提高服務能力、加強服務管理，創建服務型社會，使城市管理工作和社區服務水平邁上更高的台階。
有了大數據的強有力支持，還能逐步實現立體化、多層次、全方位的電子政務公共服務體系，推進信息公開，促進網上辦事實時受理、部門協同辦理、反饋網上統一查詢等服務功能，加快推進智能化電子政務服務和移動政務服務新模式的初步應用，不斷拓展個性化服務，進一步增強政府與社會、老百姓直接的雙向互動、同步交流。
大數據有力助推大建設
目前，我國基於大數據的信息共享建設已經初步取得一定的成效，但就總體而言，跨部門的信息資源利用系統仍局限在小部分的政府業務范圍，而且應用的深度和廣度還遠遠不夠，不能滿足當今社會發展的要求。我們需要順應大數據這個趨勢，建設基於大數據的網上辦事大廳、交換共享平台、社會誠信體系、容災備份體系和公開平台，建立政務雲計算平台，積極推進電子政務建設。
統籌建設省、市、縣三級大數據交換共享平台，完善交換共享平台的覆蓋范圍，打通信息橫向和縱向的共享渠道，推進跨地區、跨部門信息資源共享和業務協同。同時，完善全省政務信息資源目錄體系，制定全省政務信息資源共享目錄和數據標准，強化對各類信息資源的整合，為省、市、縣各政府深化電子政務應用提供跨層級、跨部門的數據支撐。建立數據中心之間以及各級政務資料庫之間交換、整合、比對、更新、維護機制，建設自然人、法人、空間地理等基礎資料庫，為社會管理、公共服務和宏觀調控提供數據支撐。
開展以雲計算為基礎的電子政務公共服務平台的頂層設計，建設集中統一的區域性電子政務雲平台，為政府部門提供高效的伺服器資源、海量的存儲空間、高速的網路帶寬和安全的網路環境。電子政務雲平台將按統一標准建設，即插即用，政府部門可根據自身需求，定製使用。創造一個信息共享、資源共用、運維共管的新局面，逐步實現政府部門統一伺服器管理、統一機房、統一運維的目標，以充分整合資源、提高資源利用率、減少重復投資。
致力建設災備份設施，為黨政用戶提供統一的容災備份服務。通過數據備份、數據復制等技術實現數據級容災，確保各部門業務數據的完整性、一致性和可用性，同時，對部分重要應用系統實現快速切換、數據零丟失的應用級容災，從而為全省政府部門提供網路、數據以及應用系統的災難備份與恢復服務。建設大數據中心，將政務部門的數據進行匯總、清洗、比對分析後，形成信息資源，並建設一個大數據公開平台，統一對社會開放政務數據，提高整個社會對信息資源的開發利用。

⑺ 利用大數據進行決策，是否有效可行

利用大數據進行決策，肯定有效可行。大數據時代的輿情管理不再局限於危機版解決，而是梳理出危權機可能產生的各種條件和因素，以及從負面信息轉化成輿情事件的關鍵節點和衡量指標，增強我們對同類型輿情事件的認知和理解，幫助我們更加精準的預測未來。
用大數據引領創新管理。無論是政府的公共事務管理還是企業的管理決策都要用數據說話。政府部門在出台社會規范和政策時，採用大數據進行分析，可以避免個人意志帶來的主觀性、片面性和局限性，可以減少因缺少數據支撐而帶來的偏差，降低決策風險。通過大數據挖掘和分析技術，可以有針對性地解決社會治理難題；針對不同社會細分人群，提供精細化的服務和管理。政府和企業應建立資料庫資源的共享和開放利用機制，打破部門間的「信息孤島」，加強互動反饋。通過搭建關聯領域的資料庫、輿情基礎資料庫等，充分整合外部互聯網數據和用戶自身的業務數據，通過數據的融合，進行多維數據的關聯分析，進而完善決策流程，使數據驅動的社會決策與科學治理常態化，這是大數據時代輿情管理在服務上的延伸。

⑻ 決策依賴數據，數據輔助決策

通過大數據，可以全面的整合大量有價值的信息，對其進行深入的處理、發掘從而找到這個事態發展的客觀規律，為預防打擊犯罪、提高公安的工作效率、建設智慧公安提供強有力的支持。
而通過系統的採集分析計算，能進一步的打通數據聯通壁壘，實現數據資源一體化，推動上下左右聯通共享，實現各種數據關聯性分析，異常監測等，將數據轉化為有效資源，對警情進行預測防範。

智慧公安的最終目的是為了輔助高效地完成警務公安工作的信息化決策。構建「情、指、行」一體的實戰化警務協作機制，打破各警種業務不同、單打獨斗的壁壘，實現一警發起、多警響應、全警行動的合力效應。
同時將海量數據吸存，並把傳統的人流、物流、資金流形成的信息化「社會流」納入管控，利用大數據分析平台進行智能分析和處理，以「人」為中心，掌控「屋、車、路、網、場、組織」等周邊要素，形成的動態軌跡管控機制。

而為了促進實戰化，搭建智慧警務可視化平台、將監視預警、應急指揮調度、日常演練、重點人員管控、警情分析研判等多維度多功能於一體，將充分運營大數據整合運算能力，打造權威應用。

將基礎信息採集、情報信息研判、數據查詢、全警種配合作戰等功能集於一體，從底層數據採集到高端研判應用，自上至下貫穿公安局情報採集信息化業務。這其中包括四重採集平台、網上作戰平台、情報研判平台、合成作戰平台等四大功能模塊，為公安局信息化作戰提供了有力的技術支持，豐富了民警辦案的手段，提高了辦案的效率。
同時各省公安部門還在推進「智慧公安」信息分析系統建設，創新大數據基礎工作平台。通過分析進行關聯，形成了更為彈性、可靠、高效的大數據警務模式，在服務決策、服務基層、服務民生等方面提供更可靠、更高效的大數據分析服務。
進一步向實戰應用聚焦，體現實實在在的工作成效。感知要更精準，因地制宜實現實時動態感知，真正做到全覆蓋、無死角。處置要更高效，根據新情況新問題強化系統自動研判能力，加快處置流程再造，形成與智慧公安相適應的業務流程和工作標准。聯動要更順暢，強化上下聯動、部門聯動，發揮各自優勢，聯手破解城市治理難題。