大數據協同治理

⑴ 大數據驅動政府治理更加科學精準

大數據驅動政府治理更加科學精準
我們從未像今天一樣產生如此海量的數據，數據的產生已經完全不受時間、空間的限制。數據的價值挖掘也已被提高到了前所未有的高度，將成為一切組織運行的基本要素，其戰略意義甚至將超過土地、人力、技術和資本。數據在類型上已經改變了原有的結構化數據為主的特徵，更包含了越來越多的半結構化和非結構化數據。政府部門在數據佔有方面，無疑具有天然的優勢，有人口、經濟、資源、社會運行等方方面面的信息資料，從大數據的角度來看，那些沉睡在檔案袋、文件夾中的數據，有著無比巨大的價值。藉助大數據推動政府職能轉變，利用大數據提升國家治理能力，這是本屆政府始終關心的問題。大數據時代的政府治理挑戰與機遇中國政府經過10多年的電子政務建設，各級政府部門積累了大量的數據，政務數據量已經初具規模。從政府角度來看，政府部門所產生的數據資料多數為文本信息，雖然多年來積累了豐富的數據資產，但利用頻率和效率低，這些文件即使以"電子化"手段保存，也只有分散的數據碎片，缺乏統一的標准使其"格式化"。政府的海量數據多處於"休眠"狀態，真正用於提升辦公效率、改變業務流程、輔助科學決策的應用並不多。傳統的政府治理理念往往是基於局部"現實"的抽象分析方法，依據一定方式選擇樣本數據，基於局部的現象來預判整體的行為模式和趨勢，這樣的治理模式效率低且偏差大。在大數據時代，讓海量、動態、多樣的數據有效集成為有價值的信息資源，降低政府治理偏差概率，推動政府治理決策精細化和科學化。利用大數據，可以使政府治理所依據的數據資料更加全面，不同部門和機構之間的協調更加順暢，進而有效提高工作效率，節約治理成本。建立"用數據說話"的政府績效評估在新一屆政府深化行政體制改革和政府職能轉變的要求下，政府績效評估成為考核各級政府部門的一項重要指標。然而，在紛繁、復雜、零散的行政事務背後，如何有效、精準、科學的用數據標准進行政府績效評估是擺在所有政府部門面前的一大難題。傳統的紙質、簡單電子化辦公模式下，對於政府部門的公文辦理件數、文件傳遞時長、事項辦理周期、辦結率等數據是無從統計的，政府各項事務運行效率更是無從評估。大數據時代的績效評估，需要以量化的數據對政府行為進行評估，避免"拍腦袋"的評估方式，才能實現科學評估。 協同管理軟體的重點在於可以對非結構化的信息數據進行有效整理，以人為本、以行為為關鍵，進行人、事件、流程、結果等行為數據的收集。通過協同管理軟體，政府組織的各類信息、行為被每一個碎片的協同數據所記錄，從大數據的角度就可以對政府部門進行行為軌跡、組織效率的分析，從而讓大數據中的組織協同數據給政府治理帶來新的價值。致遠軟體致力於協同管理軟體領域13年，在協同技術、工作流技術、表單技術方面有著豐富的實踐與經驗。政府治理中常見的工作在線時長、公文辦件數、文件辦理時長、事項辦理數、文件辦結率等各項運行數據，在致遠G6-V5政務協同管理軟體中，變得不再是難題。工作流程直觀呈現一覽無余

公文辦件、辦結數據一應俱全

時間效率、經費節約一目瞭然
協同管理軟體所利用的大數據技術，讓原來不能量化的評估內容變得更容易量化，其蘊含的大數據管思維，能夠直觀呈現數據背後的政府行為模式。電子政務建設最終目標是為了提高政府效能，提升社會公眾服務滿意度，大數據的應用正是推進這一目標實現的有力工具。通過數據手段，科學客觀分析政府工作績效，對於推進政府治理從粗放型向精細化轉變、從個人經驗判斷向數據科學決策轉型具有重要作用，有助於提升政府內部管理水平和決策效率。寫在最後：現代化政府治理范疇非常廣泛，除了政府內部治理之外，在社會治理、公共服務、經濟調節等領域，大數據都有著廣泛的應用，大數據的應用和價值挖掘不是一蹴而就，實際運用任重而道遠。致遠政務將持續關注並致力於政務大數據應用，繼續運用10多年沉澱的協同技術、工作流技術、數據分析技術，助力我國電子政務升級發展、建設智慧政府。

⑵ 大數據集群治理平台的目標客戶特徵

1、根據公開信息查詢可知，大數據集群治理平台的目標客戶特徵是所需數據量大，需要數據分布規范處理速度快。
2、大數據集群是一組協同工作的服務實體，用以提供比單一服務實體更具擴展性與可用性的服務平台。

⑶ 什麼是數據治理

什麼是數據治理

數據治理是逐步實現數據價值的過程，具體來說，數據治理是指將零散的用戶數據通過採集、傳輸、儲存等一系列標准化的流程變成格式規范、結構統一的數據，並有嚴格和規范的綜合數據管控;對這些標准化的數據進行進一步加工分析成為具有指導意義的業務監控報表、業務監控模型以幫助業務進行輔助決策。

在數據治理流程當中，涉及到了前端業務系統，後端業務資料庫系統再到業務終端的數據分析，從源頭到終端再回到源頭，形成的一個閉環負反饋系統?。同樣地，在數據治理流程當中，我們也需要一套標准化的規范來指導數據的採集、傳輸、儲存以及應用。

數據治理流程

數據治理流程是從數據規劃、數據採集、數據儲存管理到數據應用整個流程的無序到有序的過程也是標准化流程9的構建過程。根據每一個過程的特點，我們可以將數據治理流程總結為四個字，即「理」、「采」、「存」、「用」。

1.理:梳理業務流程，規劃數據資源

對於企業來說，每天的實時數據都會超過TB級別，需要採集用戶的哪些數據，這么多的數據放在哪裡，如何放，以什麼樣的方式放?這些問題都是需要事先進行規劃的，需要有一套從無序變為有序的流程，這個過程需要跨部門的協作，包括了前端、後端、數據工程師、數據分析師、項目經理等角色的參與。

2.采:ETL採集、去重、脫敏、轉換、關聯、去除異常值

前後端將採集到的數據給到數據部門，數據部門通過ETL工具將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、載入(load)至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

3.存:大數據高性能存儲及管理

這么多的業務數據存在哪裡?這需要有一高性能的大數據存儲系統，在這套系統裡面將數據進行分門別類放到其對應的庫裡面，為後續的管理及使用提供最大的便利。

4.用:即時查詢、報表監控、智能分析、模型預測。

數據的最終目的就是輔助業務進行決策，前面的幾個流程都是為最終的查詢，分析，監控做鋪墊。這個階段就是數據分析師的主場，分析師們運用這些標准化的數據可以進行即時的查詢、指標體系和報表體系的建立，業務問題的分析，其至是模型的預測。

數據治理包括哪幾個方面？

數據治理是一套持續改善管理機制，通常包括了數據架構組織、數據模型、政策及體系制定、技術工具、數據標准、數據質量、影響度分析、作業流程、監督及考核等內容。從技術角度來看，數據治理涉及的IT技術主題包括元數據、數據標准、數據質量、數據集成、主數據、數據資產、數據交換、生命周期、數據安全多產品組成的一整套解決方案。

• 元數據：採集匯總企業系統數據屬性的信息，幫助各行各業用戶獲得更好的數據洞察力。

• 數據標准：對分散在各系統中的數據提供一套統一的數據命名、數據定義、數據類型、賦值規則等的定義基準，並通過標准評估確保數據在復雜數據環境中維持企業數據模型的一致性、規范性。

• 數據質量：有效識別各類數據質量問題，建立數據監管，形成數據質量管理體系，監控並揭示數據質量問題，提供問題明細查詢和質量改進建議。

• 數據集成：可對數據進行清洗、轉換、整合、模型管理等處理工作。既可以用於問題數據的修正，也可以用於為數據應用提供可靠的數據模型。

• 主數據：幫助企業創建並維護內部共享數據的單一視圖，從而提高數據質量，統一商業實體定義，簡化改進商業流程並提高業務的響應速度。

• 數據資產：匯集企業所有能夠產生價值的數據資源，為用戶提供資產視圖，快速了解企業資產，發現不良資產，為管理員提供決策依據，提升數據資產的價值。

• 數據交換：用於實現不同機構不同系統之間進行數據或者文件的傳輸和共享，提高信息資源的利用率。

• 數據安全：提供數據加密、脫敏、模糊化處理、賬號監控等各種數據安全策略，確保數據在使用過程中有恰當的認證、授權、訪問和審計等措施。

• 生命周期：管理數據生命周期，建立數據自動歸檔和銷毀，全面監控展現數據的生命過程。

⑷ 大數據時代如何做好數據治理

企業數據分析系統的數據來源是各個業務系統或手工數據，這些數據的格式、內容等都有可能不同。如果不進行數據治理，數據的價值難以發揮。只有對數據標准進行規范，管理元數據、數據監控等，才能得到高質量的數據。得到規范的數據後，才可在此基礎上進行主題化的數據建模、數據挖掘、數據分析等。

2013年被眾多的IT人定義為中國的大數據元年，這一年國內的大數據項目開始在交通、電信、金融部門被廣泛推動。各大銀行對Hadoop的規劃、POC尤其風生水起，帶動了一波大數據應用的熱潮，這個熱潮和當初數據倉庫進入中國時的2000年左右很相似：應用還沒有想好，先歸集一下數據，提供一些查詢和報表，以技術建設為主，業務推動為輔。這就導致了這股Hadoop熱潮起來的時候，傳統企業都是以數據歸集為主的，而BAT這樣的企業則天生以數據為生，早早進入了數據驅動技術和業務創新的階段。

隨著Hadoop技術的提升，數據如何進來，如何整合，開展什麼樣的應用都已經有了成熟的案例，可是，同傳統數倉時代一樣，垃圾進垃圾出，如何破？相比傳統數倉時代，進入Hadoop集群的數據更加的多樣、更加的復雜、量更足，這個數倉時代都沒有處理好的事情，如何能夠在大數據時代處理好，這是所有大數據應用者最最期盼的改變，也是大數據平台建設者最有挑戰的難題：數據治理難的不是技術，而是流程，是協同，是管理。 睿治數據治理平台平台架構

元數據：採集匯總企業系統數據屬性的信息，幫助各行各業用戶獲得更好的數據洞察力，通過元數據之間的關系和影響挖掘隱藏在資源中的價值。

數據標准：對分散在各系統中的數據提供一套統一的數據命名、數據定義、數據類型、賦值規則等的定義基準，並通過標准評估確保數據在復雜數據環境中維持企業數據模型的一致性、規范性，從源頭確保數據的正確性及質量，並可以提升開發和數據管理的一貫性和效率性。

數據質量：有效識別各類數據質量問題，建立數據監管，形成數據質量管理體系，監控並揭示數據質量問題，提供問題明細查詢和質量改進建議，全面提升數據的完整性、准確性、及時性，一致性以及合法性，降低數據管理成本，減少因數據不可靠導致的決策偏差和損失。

數據集成：可對數據進行清洗、轉換、整合、模型管理等處理工作。既可以用於問題數據的修正，也可以用於為數據應用提供可靠的數據模型。

主數據：幫助企業創建並維護內部共享數據的單一視圖，從而提高數據質量，統一商業實體定義，簡化改進商業流程並提高業務的響應速度。

數據資產：匯集企業所有能夠產生價值的數據資源，為用戶提供資產視圖，快速了解企業資產，發現不良資產，為管理員提供決策依據，提升數據資產的價值。

數據交換：用於實現不同機構不同系統之間進行數據或者文件的傳輸和共享，提高信息資源的利用率，保證了分布在異構系統之間的信息的互聯互通，完成數據的收集、集中、處理、分發、載入、傳輸，構造統一的數據及文件的傳輸交換。

生命周期：管理數據生老病死，建立數據自動歸檔和銷毀，全面監控展現數據的生命過程。

數據安全：提供數據加密、脫敏、模糊化處理、賬號監控等各種數據安全策略，確保數據在使用過程中有恰當的認證、授權、訪問和審計等措施。

建立完整的、科學的、安全的、高質量的數據管控技術體系，是首要的任務。作為數據管控的基石，為了更好支撐後續工作的開展，技術體系必須一步到位，是功能完備、高質量、高擴展性的，而不是僅實現部分功能，或者功能不完善的「半成品」。

疊加更多業務數據、細化數據業務屬性與管理屬性、優化與調整數據管控流程，尤其是適應未來的現代企業數據管控制度的建立完善，是逐步積累推廣、不斷磨合改進的長期過程。這些工作應及早啟動，並成為後續大數據平台建設工作的重點。

談大數據時代的數據治理 當前要做的是功能框架的完善，而完善的著力點則是「數據資產目錄」：用資產化的視角來管理一個企業的數據，只有把數據作為資產來認識和管理，大數據項目才能達成預期，也能夠治理好。大數據時代帶來的價值，個人認為主要有兩個，一個是技術架構，主要是架構理念的進步，另外一個更重要的則是對數據的重視。大數據時代是數據的時代，IT向DT轉型，不單單是BAT，所有的IT公司，未來都在數據這兩個字上。

對於一個企業來說，把數據作為資產，才是建設大數據的最終目的，而不是僅僅是因為Hadoop架構帶來性價比和未來的擴展性。當一個企業把數據作為資產，他就像管理自己名下存摺、信用卡一樣，定期梳理，無時無刻不關心資產的變化情況，關注資產的質量。

而資產目錄就是管理資產的形式和手段，他像菜單一樣對企業的資產進行梳理、分門別類，提供給使用者；使用者通過菜單，點選自己需要的數據，認可菜單對應的後端處理價值，後廚通過適當的加工，推出相應的數據服務；這是一個標準的流程，而這些流程之上，附著一整套數據管理目標和流程。

大數據平台以數據資產目錄為核心，將元數據、數據標准、主數據、數據質量、數據生命周期、數據輪廓等信息在邏輯層面關聯起來，在管理層面上整合成統一的整體，構建起數據管理體系，全面的支持數據服務等具體應用。

大數據平台實現了數據存儲、清洗和應用。在數據匯入和匯出的過程中，需要對數據的元數據進行統一記錄和管理，以利於後續的數據應用和數據血緣分析。數據質量一直是數據集成系統的基礎工作，對數據的各個環節設置數據質量檢查點，對數據質量進行剖析、評估，以保證後續應用的可信度。

在數據收集的過程中，隨著數據維度、指標的聚集，如何找到所需的業務指標及屬性，並且評估相關屬性的業務及技術細節，需要對收集的所有數據進行業務屬性，並進行分類，建立完善的數據資產目錄。

數據資產目錄是整個大數據平台的數據管理基礎，而數據資產目錄由於數據的多樣性，在使用的過程中，必然涉及數據許可權的申請、審批管控流程，而管控流程的建立依賴於相應崗位的設立和對應職責的建立。

大數據平台的數據管理架構規劃，通過數據物理集中和數據邏輯整合，徹底擺脫企業「數據豎井」的困境。大數據平台數據管理架構分為功能架構、流向規劃和數據架構三個層面。

數據管理功能架構：借鑒DAMA數據管理和DMM數據成熟度理論，著眼於數據管理技術和數據管理流程融合，組織數據管理功能。

數據流向規劃架構：規劃整個大數據平台的數據流向，並在數據流入、數據整合、數據服務的具體環節實現精細化管理。

數據管理的數據架構：以數據資產目錄為核心，數據項為最小管理單元，將技術元數據（實體、屬性和關系）、業務元數據和管理元數據（數據標准、主數據、數據質量、數據安全）融合為彼此緊密聯系、密不可分的整體，共同構成精細化管理的數據基礎。

數據管理在整個大數據平台不僅僅是一個主要功能模塊，它還是整個企業層面數據治理的重要組成部分，它是技術和管理流程的融合，也需要合理管控流程框架下組織機構之前的協調合作。如何利用統一的數據管理模塊對企業所有進入到數據湖的數據進行有效管控，不單單取決於數據管理模塊本身，也取決於元數據的合理採集、維護，組織結構及制度的強力支持保證。

談大數據時代的數據治理 大數據平台數據管理參照了DAMA對於數據管理的九個管理目標，並進行裁剪，並對部分管理目標進行了合並，並參照了CMMI制定DMM數據成熟度目標，採用循序漸進，逐步完善的策略對管理目標進行分階段完成，制定完整的管控流程和數據治理規范，以便持續的對數據進行管理，遞進實現DMM定義的成熟度目標。

億信睿治數據治理管理平台和DAMA的對應關系如下：

談大數據時代的數據治理 大數據平台數據管理的核心內容是數據資產目錄，圍繞數據資產目錄的數據流入、數據整合、數據服務都是數據管理的核心。數據管理主要管理數據的流動，以及管理流動帶來的數據變化，並對數據底層的數據結構、數據定義、業務邏輯進行採集和管理，以利於當前和未來的數據使用。為了更好的對數據進行管理和使用，制度層面的建設、流程的設立必不可少，同時也兼顧到數據在流動過程中產生的安全風險和數據隱私風險。

因此數據管理介入到完整的數據流轉，並在每個節點都有相應的管理目標對應，整個數據流框架如下圖所示：

談大數據時代的數據治理 企業在建制大數據平台的同時，對進入數據湖的數據進行梳理，並按照數據資產目錄的形式對外發布。在發布數據資產之後，則對進出數據湖的數據進行嚴格的出入庫管理，保證數據可信度，並定期進行數據質量剖析檢查，確保數據資產完善、安全、可信，避免「不治理便破產」的讖言。

⑸ 盤點政府推動大數據應用及發展的舉措

盤點政府推動大數據應用及發展的舉措
一、政府：推動大數據應用的最關鍵力量
（一）政府掌握大量最具應用價值的核心數據，是推動大數據應用的最關鍵力量
根據麥肯錫大數據研究報告指出， 各個行業利用大數據價值的難易度以及發展潛力 對比下，政府利用大數據難度最低而潛力最大。
大數據
另一方面政府開放大數據運用已經是大勢所趨：
1、 政府掌握了大量最具應用價值的核心數據。 過去十多年來政府投資進行了大量電子政務或者稱為政府信息化的工作，後台積累了大量的數據，而這些數據和公眾的生產生活息息相關。有研究表明政府所掌握的數據使政府成為了一個國家最重要的信息保有者，有百分之七十到八十的核心數據存在於政府的後台 。
2、 開放數據本身就是政府在大數據時代提供的一項公共服務。 政府數據本質上是國家機關在履行職責時所獲取的數據，採集這些數據的經費來自於公共財政，因而這些數據是公共產品，歸全社會所有，應取之於民，用之於民。
3、 政府開放數據供社會進行增值開放和創新應用，推動經濟增長乃至整個經濟增長方式的轉型。 數據是互聯網創新的重要基礎，如果政府不開放這一部分數據，很多創新應用沒有數據作為支持，數據開發者能利用政府開放的數據，提供更好的服務，創造更多的價值， 這個過程能夠提高整個國家在大數據時代的競爭力。
4、 政府開放數據推動經濟增長獲得的稅收高於單純賣數據獲得的收入。 201 年世界經合組織在關於開放政府數據的報告中提到政府通過開放數據推動經濟增長，從而獲得的稅收收入遠高於單賣數據所能獲得收入。開放數據激發經濟活力從而得到稅收提升，這是一個良 性循環，更是一個能創造巨大公共價值的全局性的戰略。
（二） 國內外政府開放數據的情況
在 2009 年奧巴馬簽署開放政府數據的行政命令後，這些年來開放政府數據已成為了世界性的一個趨勢。美國聯邦數據平台 Data.gov 上線後，在美洲、歐洲、亞洲等地，開放政府數據已成為了政府的一項重要工作。美國聯邦政府的開放政府數據平台開放了來自多個領 域的 13 萬個數據集的數據。這些領域包括圖中所列的農業、商業、氣候、生態、教育、能源、金融、衛生、科研等十多個主題。這些主題下的數據都是美國聯邦政府的各個部委所開放的。英國、加拿大、紐西蘭等國在 2009 年之後都建立起了政府數據開放平台，成為 了國際信息化和大數據領域的一個重要趨勢。
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在我國， 2011 年香港特區政府上線了 data.gov.hk，稱為香港政府資料一線通。上海在 2012年 6 月推出了中國大陸第一個數據開放平台。之後，北京、武漢、無錫、佛山南海等城市也都上線了自己的數據平台。
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（三）、 大數據對於政府治理具有極大的價值
大數據其實對政府的治理帶來了全新的價值，無論是對宏觀經濟的決策能力、產業聚集能力、協同治理能力、社會管理能力、公眾服務能力、快速響應能力的提升，大數據都可以在有很大層面上幫助政府治理。
大數據大數據
（四）、大數據上升至國家戰略成為共識。
大數據時代，對大數據的開發、利用與保護的爭奪日趨激烈，制信權成為繼制陸權、制海權、制空權之後的新制權，大數據處理能力成為強國弱國區分的又一重要指標。國際上以美國為代表的發達國家紛紛布局大數據產業，相繼推出大數據相關政策，大力支持大數據產 業在本國的發展。以美國為例，美國從開展關鍵技術研究、推動大數據應用和開放政府數據三方面布局大數據產業，尤其在開放政府數據方面非常積極，通過 Data.gov開放 37 萬個數據集，並開放網站的 API 和源代碼，提供上千個數據應用。我們認為，大數據未來將 引發新一輪大國競爭，大數據對整個世界的影響力會呈現爆發性增長趨勢，因此包括我國在內的國家會在政策支持力度上不斷提升，大數據戰略將上升至國家戰略已毋庸臵疑。
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（五）、 我國 高度重視大數據未來發展
自去年 3 月「大數據」首次出現在《政府工作報告》中以來，國務院常務會議一年內 6次提及大數據運用。近期在 6 月 17 日的國務院常務會議上，李克強總理再次強調「我們正在推進簡政放權，放管結合、優化服務，而大數據手段的運用十分重要。」 7 月 1 日， 國務院辦公廳印發了《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》。
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（六）. 各部委行動時間表已經確，我國大數據發展面臨歷史性機遇
值得注意的是，近期國務院出台文件對各個部委推進大數據任務制定了明確的時間表，很多推進工作任務要求在 2015 年 12 月底前出台政策並實施，近期將是我國大數據發展政策出台的密集期。

表 3： 各部委推進大數據應用時間表
序號工作任務負責單位時間進度1加快建立公民、法人和其他組織統一社會信用代碼制度。發展改革委、中央編辦、公安部、民政部、人民銀行、稅務總局、工商總局、質檢總局2015 年 12 月底前出台並實施2全面實行工商營業執照、組織機構代碼證和稅務登記證「三證合一」、 「一照一碼」登記制度改革。工商總局、中央編辦、發展改革委、質檢總局、稅務總局2015 年 12 月底前實施3建立多部門網上項目並聯審批平台，實現跨部門、跨層級項目審批、核准、備案的「統一受理、同步審查、信息共享、透明公開」。發展改革委會同有關部門2015 年 12 月底前完成4推動政府部門整合相關信息，緊密結合企業需求，利用網站和微博、微信等新興媒體為企業提供服務。網信辦、工業和信息化部持續實施5研究制定在財政資金補助、政府采購、政府購買服務、政府投資工程建設招投標過程中使用信用信息和信用報告的政策措施。財政部、發展改革委2015 年 12 月底前出台並實施6充分運用大數據技術，改進經濟運行監測預測和風險預警，並及時向社會發布相關信息，合理引導市場預期。發展改革委、統計局持續實施7支持銀行、證券、信託、融資租賃、擔保、保險等專業服務機構和行業協會、商會運用大數據為企業提供服務。人民銀行、銀監會、證監會、保監會、民政部持續實施8健全事中事後監管機制，匯總整合和關聯分析有關數據，構建大數據監管模型，提升政府科學決策和風險預判能力。各市場監管部門2015 年 12 月底前取得階段性成果9在辦理行政許可等環節全面建立市場主體准入前信用承諾制度。 信用承諾向社會公開，並納入市場主體信用記錄。各行業主管部門2015 年廣泛開展試點， 2017 年 12 月底前完成10加快建設地方信用信息共享交換平台、部門和行業信用信息系統，通過國家統一的信用信息共享交換平台實現互聯共享。各省級人民政府，各有關部門2016 年 12 月底前完成11建立健全失信聯合懲戒機制，將使用信用信息和信用報告嵌入行政管理和公共服務的各領域、各環節，作為必要條件或重要參考依據。在各領域建立跨部門聯動響應和失信約束機制。建立各行業「黑名單」制度和市場退出機制。推動將申請人良好的信用狀況作為各類行政許可的必備條件。各有關部門，各省級人民政府2015 年 12 月底前取得階段性成果12建立產品信息溯源制度，加強對食品、葯品、農產品、日用消費品、特種設備、地理標志保護產品等重要產品的監督管理，利用物聯網、射頻識別等信息技術，建立產品質量追溯體系，形成來源可查、去向可追、責任可究的信息鏈條。商務部、網信辦會同食品葯品監管總局、農業部、質檢總局、工業和信息化部2015 年 12 月底前出台並實施13加強對電子商務平台的監督管理，加強電子商務信息採集和分析，指導開展電子商務網站可信認證服務，推廣應用網站可信標識，推進電子商務可信交易環境建設。健全權益保護和爭議調處機制。工商總局、商務部、網信辦、工業和信息化部持續實施14進一步加大政府信息公開和數據開放力度。除法律法規另有規定外，將行政許可、行政處罰等信息自作出行政決定之日起 7 個工作日內上網公開。各有關部門，各省級人民政府持續實施15加快實施經營異常名錄制度和嚴重違法失信企業名單制度。建設國家企業信用信息公示系統，依法對企業注冊登記、行政許可、行政處罰等基本信用信息以及企業年度報告、經營異常名錄和嚴重違法失信企業名單進行公示，並與國家統一的信用信息共享交換平台實現有機對接和信息共享。工商總局、其他有關部門，各省級人民政府持續實施16支持探索開展社會化的信用信息公示服務。建設「信用中國 」網站，歸集整合各地區、各部門掌握的應向社會公開的信用信息，實現信用信息一站式查詢，方便社會了解市場主體信用狀況。各級政府及其部門網站要與 「信用中國 」網站連接，並將本單位政務公開信息和相關市場主體違法違規信息在「信用中國 」網站公開。發展改革委、人民銀行、其他有關部門，地方各級人民政府2015 年 12 月底前完成17推動各地區、各部門已建、在建信息系統互聯互通和信息交換共享。在部門信息系統項目審批和驗收環節，進一步強化對信息共享的要求。發展改革委、其他有關部門持續實施18健全國家電子政務網路，加快推進國家政務信息化工程建設，統籌建立人口、法人單位、自然資源和空間地理、宏觀經濟等國家信息資源庫，加快建設完善國家重要信息系統。發展改革委、其他有關部門分年度推進實施， 2020 年前基本建成19加強對市場主體相關信息的記錄，形成信用檔案。對嚴重違法失信的市場主體，按照有關規定列入「黑名單」，並將相關信息納入企業信用信息公示系統和國家統一的信用信息共享交換平台。各有關部門2015 年 12 月底前實施20探索建立政府信息資源目錄。各有關部門2016 年 12 月底前出台目錄編制指南21引導徵信機構根據市場需求，大力加強信用服務產品創新，進一步擴大信用報告在行政管理和公共服務及銀行、證券、保險等領域的應用。發展改革委、人民銀行、銀監會、證監會、保監會2017 年 12 月底前取得階段性成果22落實和完善支持大數據產業發展的財稅、金融、產業、人才等政策，推動大數據產業加快發展。發展改革委、工業和信息化部、財政部、人力資源社會保障部、人民銀行、網信辦、銀監會、證監會、保監會2017 年 12 月底前取得階段性成果23加快研究完善規范電子政務，監管信息跨境流動，保護國家經濟安全、信息安全，以及保護企業商業秘密、個人隱私方面的管理制度，加快制定出台相關法律法規。網信辦、公安部、工商總局、工業和信息化部、發展改革委等部門會同法制辦2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法規的，按照立法程序推進）24推動出台相關法規，對政府部門在行政管理、公共服務中使用信用信息和信用報告作出規定，為聯合懲戒市場主體違法失信行為提供依據。發展改革委、人民銀行、法制辦2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法規的，按照立法程序推進）25建立大數據標准體系，研究制定有關大數據的基礎標准、技術標准、應用標准和管理標准等。加快建立政府信息採集、存儲、公開、共享、使用、質量保障和安全管理的技術標准。引導建立企業間信息共享交換的標准規范。工業和信息化部、國家標准委、發展改革委、質檢總局、網信辦、統計局2020 年前分步出台並實施26推動實施大數據示範應用工程，在工商登記、統計調查、質量監管、競爭執法、消費維權等領域率先開展示範應用工程，實現大數據匯聚整合。在宏觀管理、稅收征繳、資源利用與環境保護、食品葯品安全、安全生產、信用體系建設、健康醫療、勞動保障、教育文化、交通旅遊、金融服務、中小企業服務、工業製造、現代農業、商貿物流、社會綜合治理、收入分配調節等領域實施大數據示範應用工程。

⑹ 將大數據與政府治理有機融合

將大數據與政府治理有機融合
對於政府治理來說,大數據蘊藏大價值,主要內體現在通過打造大數據施容政平台,將原本分散存儲在不同部門、行業的數據,作為整體進行統一管理、整合共享。這種情況下,有利於打破數據壁壘、跨越協同鴻溝,諸如「證明我媽是我媽」的奇葩問題會得到有效杜絕,且能促進政府與個人之間、政府與組織之間以及政府部門之間各式各樣的信息化交流。
在大數據思維引導下,一些看似無用甚至垃圾的數據信息都可能變得非常有價值。比如,目前被熱捧的PPP融資模式,實行難點往往是如何找到第二個P(企業和社會資源),政府用大數據能夠將高度分散但又依存相關的信息碎片迅速整合成具有完整參考價值的數據信息,從而在較短時間內找到合作對象。
對於市場監管來說,大數據也能發揮重要作用。政府管理者可以通過對海量數據的深入挖掘與分析匯總,全面了解和准確掌握市場經濟信息,綜合分析經濟社會發展趨勢,不斷提高市場監管的效率和質量。與此同時,也意味著所有信息數據都能在一個系統平台內查詢。換句話說,政府行為就更容易受到監督,從而有效促使政府負面清單、權力清單和責任清單的透明化管理。

⑺ 用大數據打造「三共」社會治理格局

用大數據打造「三共」社會治理格局
近些年來，社會變遷使得我國社會治理創新面臨多重挑戰，大數據思維可以促進整體性治理、精準化治理和參與式治理，提升我國社會治理的水平。我國各級政府的治理手段越來越依靠以雲端存儲為載體的大數據平台，民眾生活也越來越依賴以大數據分析為基礎的智慧化終端，大數據平台的建構越來越成為社會治理必不可少的一環。政府要不斷增強大數據在創新社會治理方面的優越性，通過建構多種模式的大數據社會治理平台加以實現。
其一，需求導向模式。即從「用戶」出發來構建大數據治理平台，「用戶」即普通民眾。十九大報告指出，中國特色社會主義進入新時代，我國社會主要矛盾已經轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾。百姓美好生活需求是什麼、民眾的痛點在哪裡，成為大數據參與社會治理的前提。獲取「用戶」需求，仍需要諸如智庫等第三方社會主體通過科學的方法來收集，並長期跟蹤獲得不斷變化的需求，為大數據社會平台提供准確的需求信息。獲知用戶需求後，政府和市場聯手搭建大數據社會治理平台，開發符合民眾需求的產品和服務。
其二，政績評估模式。在當前我國行政體制的運轉模式下，社會治理的績效在相當程度上應體現為政府績效，要杜絕「唯GDP論」的考核方式，將大數據平台的搭建納入幹部考核范圍，敦促政府尋求建立科學、高效、易用的大數據平台。目前較為流行的是BOO（Building-Owning-Operation）模式，即各級政府根據當地情況提出建設要求，大數據公司依託專業技術完成平台設計，社會主體按照實際需求進行運營評估。在這種模式下，政府不投入人力、不幹預運營、不主導評估、不獲得產品所有權，僅需為交付的產品買單而獲得使用權，不僅節省人力物力，而且讓專業人員運營平台更保證了數據的真實性。
其三，市場運營模式。構建大數據平台是一個共建共治共享的工程，它的建設成敗在於社會是否有活力，市場是否有熱情。在市場運營模式中，政府和社會主體分別提出需求，通過大數據公司的市場化創建與運營，調動市場主體的積極性，促進供需方進行公平交易，為頂層制度設計和基層社會治理提供保證，實現收支平衡的大數據平台常態化運轉。例如目前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，利用企業自身力量推出大數據的治理平台，推動政務服務便利化。
目前我國大數據推動社會治理創新還剛剛起步，對社會治理創新未能發揮真正的引導作用。而大數據的開放精準運用，必定會將社會引向共治共享。這需要突破以下瓶頸：
打破「數據孤島」，完善大數據基礎建設，由政府、市場和社會多主體共建大數據治理平台。由於收集技術和制度體系不健全，我國目前政府數據的調查、編碼和存儲的科學程度並不高；政府部門條塊分割，形成「數據孤島」，許多政府公共信息仍處於零散、分割、封閉狀態；政府主導建立大數據治理平台缺乏其他主體參與，完全依靠政府力量往往難以完成或者效率不高。此外，大數據前提是統一、連接和共享。政府部門之間要摒棄「地方保護主義」和「自我保護主義」，通過規范政府數據採集的標准、建設統一的政府大數據中心，推進公共數據開放和基礎數據資源跨部門、跨區域共享，優先推動信用、交通、醫療、衛生、就業等領域數據向社會開放。除了打通政府各個部門和條塊，還需要政府、市場及社會的共同參與構建大數據治理平台。目前以BAT為代表的互聯網巨頭成為收集大數據的先頭兵。社會民眾也在生產大量數據，如社區居民通過互聯網互動就是大數據的生成過程。因此要推動政府、企業和社會信息資源共建共享和開發利用，形成優勢互補、多元參與、開放競爭的發展格局。
運用大數據思維，深入挖掘大數據，多方低成本使用此平台的大資料庫及分析成果推進社會治理。「大數據」真實價值隱藏於各種各樣、毫無規則的數據之下，要發掘數據背後的價值並真正加以利用，才是大數據推動社會治理創新的關鍵。建立大數據社會治理平台仍是第一步，不解決好應用和服務的問題，重金打造的開放大數據平台很容易「空心化」，難以對社會治理和社會福祉產生應有的支持。從大數據社會治理平台上，政府、市場和社會等各類社會治理主體可以低成本地通過獲取、存儲、管理、分析等手段，將具有海量規模的大數據變成活數據，並廣泛應用於社會治理領域，服務不同社會群體。
全面提升共享意識，助力治理能力升級，引導由此形成的福利增值和精神歸屬。大數據的平等、開放和共享，與社會治理共享共融的本質有共通之處，政府利用大數據的契機，在全社會形成共享的精神：引導各類社會主體整合和開放數據，形成政府信息與社會信息交互融合的大數據治理平台，構建民主開放的社會氛圍；引導基層民眾參與社會協商、社區自治，促進政府與社會之間的協同和合作；引導社會和民眾尊重規則、秩序、信用等，培育全社會的公共文明和契約精神

⑻ 個人軌跡多久更新一次

正常情況下個人軌跡是可以隨時更新的。

電商終端為人們提供應用通訊、社交、地圖、電商等各種功能，利於開展大數據篩查，在追蹤病例或疑似病例，或暴露於疫區、途經疫區，以及與已確診病例有可能同時出現在某公共場所或接觸(間接或直接接觸)的人員列入相應的篩查名單。

對社交平台發布的言論、信息進行關聯分析，排查相關人員是否有潛在的發病或病毒攜帶的可能。與生活密切聯系的數據，如電力數據等，也可以為社區的疫情排查提供數據支撐。

(8)大數據協同治理擴展閱讀：

疫情大數據個人軌跡：

在協同治理中，從大數據中提取有用信息，進行專業的處理技術，數據收集、清洗、抓取、建模，確定每個模型所需的數據資源、關鍵特徵、衡量標准等，確保模型能夠迅速投入實戰。通過大數據協同治理，提升疫情防控的整體效能。

應廣泛推行電子健康碼，在人口密集的場所強制使用，配合測溫，能夠在發現疑似病例時迅速排查其行動軌跡，提高防控精準度和篩查效率，形成精準防控快速反應的工作機制。

⑼ 如何實現大數據時代的政府治理創新

1、在政府系統進一步確立大數據的理念，研究制定大數據施政發展規劃

2、夯實大數據產業基礎，提供大數據施政平台技術支撐。

3、打通各部門各層級之間信息孤島，實現大數據信息資源互聯共享。

4、發揮第三方力量的作用，政府積極購買大數據相關技術服務

⑽ 社區智慧治理互動關系是什麼模式

社區智慧治理互動關系的模式。
「社會治理是一門科學」。隨著科技信息化、信息數據化的發展，將信息化建設和數據化治理作為推動社區公共服務供給和資源整合的「引擎」，將「互聯網+」作為推進社區治理服務創新的有效支撐和強大驅動，是社區治理服務創新的趨勢。因此，急需建設社區公共服務綜合信息平台，構建社區治理服務互聯網數據樞紐，整合管理服務功能，優化管理服務流程，共享信息資源，擴大信息應用范圍，變「多窗口辦理」為「一窗口受理」，變「居民多跑腿」為「數據快跑路」，有效解決居民群眾辦事難、辦事慢問題。通過信息化、數據化和「互聯網+」樞紐平台建設，實現社區治理服務從傳統型向大數據時代的智慧型轉變。樹立「互聯網+」思維，健全科學工作機制。數據化的「互聯網+」思維、科學化的工作運行機制是社區治理服務信息化和智慧型治理順利推進的前提。為此，一是要樹立「互聯網+」思維和意識，注重用大數據理念引導政府治理服務機制和模式創新。按照政府主導、行業引導、社會參與的思路建設智慧社區。二是要健全數據治理組織機構。加強統一領導，建立智慧社區建設組織領導機構，進行智慧社區建設的頂層設計。三是通過政府引導、運營商主導、社會疏導，推動各類運營主體參與社區信息化、數據化治理服務建設。樹立「整體性」理念，建立信息共享樞紐。樹立「整體性」治理服務理念，推進社區信息資源的整合與共享。一是在「整體性」治理服務理念引領下，建立「收集、分析、決策」為一體的大數據信息樞紐和平台，運用互聯網進行治理服務信息數據的傳輸、開放和共享。二是建立「互聯網+」數據運營管理體系。以社區公共服務站為單位，集中建設社區信息數據平台，通過集約經營，拓展並整合社區信息化服務渠道，建立標准統一的社區公共服務站門戶網站、呼叫中心、簡訊平台，為居民提供「一網式」綜合服務。加強信息「共享性」建設，促進大數據的協同化。利用具有可重構性、可復用性和可共享性功能特徵的大數據信息服務平台，進行街道和社區信息化系統資源整合。通過聯通「信息孤島」，將各公共服務站、社區、街道的服務信息系統整合成統一、共享的大數據綜合服務平台，提高街道整體信息化共享水平，促進社區治理服務大數據協同化，向著整體化、系統性、科學化、規范化、標准化、有序化方向發展。同時，結合不同服務站信息化建設的實際情況，推進街道社區治理信息的規范、統一和協同共享