幹部大數據研究的舉措

Ⅰ 大數據時代下工作的幾點建議

大數據時代下工作的幾點建議_數據分析師考試

近年來，伴隨「物聯網」、「雲計算」和「大數據」等詞彙進入公眾視野，一個大數據時代正大踏步向我們走來。在這一背景下，我們應如何創新社會管理方式、做好群眾工作，是我們面臨的重大課題。

大數據時代給群眾工作帶來的影響

所謂「大數據」，是指所涉及的信息量規模巨大到無法通過目前主流軟體在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業和其他組織決策更積極目的的資訊。其具有四個特點（即4V）：「巨量」（Volume）、「高速」（Velocity）、「多樣」（Variety）、「價值」（Value）。運用大數據，會增加工作量和工作難度，也能讓群眾工作更加快捷、精準。這主要表現在：一是便於管理部門「摸清家底」；二是有利於優化流程、提高效率；三是讓民眾享受更加高效、公正、透明的服務；四是可以提前感知和預測事件苗頭及發展走勢。可以說，大數據為群眾工作提供了強大技術手段，它將在很大程度上改變群眾工作和社會管理思路：從「模糊管理」向「數據管理」轉變，由「經驗治理」向「科學治理」邁進，實現「智能社會」、「智慧城市」。

大數據時代群眾工作面臨的主要問題

數據意識薄弱。一些管理者數據意識比較淡薄，缺乏「用數據決策、憑數據施政」理念。

數據政出多門。由於缺乏統籌規劃，不少應用系統之間沒有統一的技術和數據標准，數據不能自動傳遞，缺乏有效的關聯和共享，從而形成「數據孤島」。

數據安全欠缺。利用雲計算對海量數據資源進行整合，使其從分散變得集中，增加了數據存儲的安全風險。 數據人才匱乏。大數據是一個綜合性課題，需要不同層級的人才，當前在黨政機關比較匱乏。

做好大數據時代群眾工作的幾點建議

在「教育」上下功夫，培養數據意識和數據素養，為大數據時代的群眾工作提供堅實思想保障。隨著信息技術的飛速發展，具備良好數據意識和數據素養，將成為黨政幹部做好大數據時代群眾工作的關鍵。首先，要把大數據專業知識列入各級黨政幹部教育培訓和年度考核；其次，舉辦各類講座和學術報告，普及大數據知識；第三，利用報刊、廣播、電視和網路等媒體開辟專欄，宣傳相關知識。

在「整合」上下功夫，實現數據互聯互通和充分共享，為大數據時代的群眾工作提供一流技術平台。應對大數據時代群眾工作的需要，消除信息孤島，實現數據的互聯互通和充分共享，建設統一技術平台，顯得格外迫切。一要堅持統一領導、統一規劃、統一標准、統一建設；二要遵循以「需求為導向，應用促發展」的工作思路，推進信息共享、互聯、互通平台建設與應用同步建設；三要採用國際先進的，符合我國信息化建設發展方向的、標準的、跨平台的信息技術。

在「防範」上下功夫，保護數據安全和公民隱私，為大數據時代的群眾工作提供可靠網路環境。我們在實施社會管理、做好群眾工作時，要特別注重對數據安全和公民個人隱私的保護。第一，將個人信息保護納入國家戰略資源的保護和規劃范疇，保護公民隱私；第二，加快個人隱私保護立法，加大對侵害隱私等行為的打擊力度；第三，加強對隱私保護行政監管，建立保護隱私測評機制；第四，加強對隱私權的技術保護，利用技術手段來保障公民隱私安全和合法權益。

在「創新」上下功夫，加強人才隊伍建設，為大數據時代的群眾工作提供優質智力支撐。沒有一流的人才隊伍，迎接大數據時代、做好大數據時代群眾工作將成為一句空話。因此，開發和培養一支大數據人才隊伍，不斷提高群眾工作的能力勢在必行。一要設立專門的數據管理崗位，建立政府「首席信息官」制度；二要委託高校、科研院所和國際知名企業，「訂單式」培養人才；三是利用「聘任制」，不斷吸引體制外的專業人才進入黨政機關，為大數據時代的群眾工作提供智力支持和人才保障。

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Ⅱ 如何實施政府大數據平台

隨著信息技術的飛速發展，各領域的數據量都在爆發式增長，尤其在雲計算、物聯網、移動互聯網等it技術得到廣泛應用之後，數據的增長實現了從量變到質變的轉型，大數據如浪潮般席捲而來，人類社會進入大數據時代。大數據不僅僅只是一次顛覆性的技術革命，更是一場思維方式、行為模式與治理理念的全方位變革，尤其在政府治理領域，大數據帶來了巨大的變革潛力和創新空間。在「全面深化改革，推進國家治理體系和治理能力現代化」的時代背景下，應充分重視大數據在政府治理中的重要價值，牢牢抓住大數據為政府治理提供的創新機遇，切實提高各級政府部門的治理能力。
一、大數據為政府治理理念轉型帶來新機遇
治理理念的轉型是提升政府治理能力的前提，理念的轉型需要新文化、新思維的融入，大數據所蘊含的數據文化與數據思維恰好可以為治理理念轉型提供突破口，基於大數據探索政府治理的多元、多層、多角度特徵，最終實現以政府為主體的政府管制理念向以協同共治、公共服務為導向的政府治理理念的轉型。在大數據時代，政府治理的依據不再是個人經驗和長官意志，而是實實在在的數據，在過去深入群眾、實地調研考察的基礎上，系統採集的客觀數據和實證分析的科學結果將成為最為重要的政府決策依據。「尊重事實、推崇理性、強調精確」的特徵和「用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新」的理念將成為政府治理理念轉型的核心要義。
二、大數據為政府治理模式創新帶來新機遇
大數據通過把數學演算法運用於海量數據，從數據中尋找相關關系，通過這種相關性預測事情發生的可能性，這是大數據方法論的核心思想。此外，依託於大數據技術和平台，通過外包、眾包等靈活的組織方式，可以推動政府治理的組織架構從科層、分割、封閉向開放、協同、合作轉型，因此把大數據的方法和手段引入到政府治理領域，是實現政府治理模式創新的有效路徑。基於上述方法論，大數據為政府治理模式創新帶來的新機遇主要包括：從粗放式管理到精細化治理、從單兵作戰型管理到協作共享型治理、從被動響應型管理到主動預見型治理、從電子政務管理到政府2.0治理、從風險隱蔽型管理到風險防範型治理，最終實現全面數據驅動的治理模式創新。
三、大數據為政府決策科學化帶來新機遇
隨著公共事務的日益復雜，僅憑個人感知已經很難全面了解所有正在發生的事情並做出正確判斷，政府部門想要提高決策的科學性，就需要把大數據思維與技術運用到政府治理與決策中，依靠大規模數據的收集來直觀呈現經濟社會運行規律，通過相應的數據挖掘來輔助政府部門進行科學決策。大數據為政府決策科學化帶來的機遇主要體現在兩個方面：首先，在決策的制定階段，大數據背景下，政府決策不再是個別領導幹部「拍腦袋」做出的，而是通過「用數據說話」，讓聽得見炮火的人（數據）做出決策，這樣的政府決策是在對客觀數據進行科學分析、充分了解客觀現實的基礎上做出的，這樣大大提高了決策的精準性、適用性和科學化水平；其次，在決策實施效果的跟蹤反饋階段，通過物聯網和社交網路的普及，大量的客觀數據能夠快速匯集給決策者，通過這些數據對決策的實施過程和效果進行實時監控，能夠更全面地掌握決策的實施效果和下一步的改進方向。
四、大數據為政府服務效能提升帶來新機遇
提升政府服務效能是政府治理能力提升的重要支撐，也是大數據背景下服務型政府建設的關鍵所在，在政府治理的范疇下，提升政府服務效能主要包括政府部門行政審批的效率提升和公共服務產品的質量提高兩個方面。在提升行政審批效率方面，大數據可以打通各個政府部門的信息孤島，打破各部門數據的條塊分割，通過構建統一的政府行政審批雲平台，讓數據為老百姓「跑腿辦事」，省去了「跑斷腿、磨破嘴，辦事跑十幾個部門，蓋幾十個公章」的苦惱和無奈，這樣既提高了行政審批效率，又節約了政府開支。在提高公共服務產品質量方面，大數據通過對公共服務產品數據和服務對象數據的挖掘、分析，提升公共服務產品供給的精準化、分層化、個性化；通過公共數據的開放和兼容，讓公眾參與到公共服務產品設計、提供和監督等各個環節，實現公共服務產品質量的提高。

Ⅲ CFO如何迎接財務大數據時代

CFO如何迎接財務大數據時代

大數據處理技術以及大數據管理共同締造的大數據時代，不僅變革了傳統財務管理的理念，也改變了企業中財務管理職能的定位，使財務管控路徑和模式更具多樣化，這意味著財務工作者的職業能力結構重塑和職業發展瓶頸將有很大突破。下面是我為大家帶來的關於CFO如何迎接財務大數據時代的知識，歡迎閱讀。

CFO如何迎接財務大數據時代 篇1

精益管理促進業財融合

不同的企業有不同的財務管理模式，財務管理最重要的就是財務戰略和企業戰略的高度融合。比如進行成本動因分析，進行戰略成本的管理，利用大數據實現精益管理，對業務流程和財務數據的工作無縫銜接以及業績評價考核，最後把工作落到實處。

精益管理其實是基於對數據的歸納總結並找出規律，然後有針對性地實施財務管理，從而實現穩健的財務管理。要善於利用管理會計工具，大數據技術對財務是一個很好的應用工具。在數據的搜集過程中，如何利用和分析數據才是最為關鍵的一點。

大數據財務落地

第一，觀念上要創新。為了實現內生長企業的財務創造價值，企業需打通了整個鏈條———從研發、生產、市場、供應鏈到財務，提出業財一體的價值創造體系。對於不做資本運作的企業來說，企業價值創造一定是跟業務緊密聯系在一起的，財務跟業務的關系類似0和1的關系，沒有業務的1財務就是0，但是有了業務這個1，後面就可以加很多0，財務是大有作為的，這就是全鏈條價值體系的理念創新。

第二，管理工具的應用創新。應用管理會計的工具，並使用全程變動成本法引導資源配置。把影響產品成本構成的所有因素都進行歸納，把影響整個企業成本變動部分做細致篩選和區分，同時對影響客戶的敏感因素，也進行詳細分析，從而引導資源配置，保證有限資源能夠在企業的經營過程中實現價值的最大化。

第三，具體實施手段創新。在業務第一、財務第二的研發型單位，財務想發揮更大的作用就需要有抓手和突破口，即運用全面預算管理工具。通過全面預算管理這個抓手，聚焦在戰略成本管理和盈利質量上。雖然企業近5年都是以20%的的速度在增長，但是如何使增長與戰略匹配，以及要培養哪些核心業務的可持續能力盈利能力，財務把現金流確定為重點的抓手，然後通過現金流調控培養核心業務。

第四，戰略想落地還需要跟考核相結合。只有將業績跟考核結合起來，整個企業的業績提升才會順理成章。財務服務的對象是業務，實施所有方法的依據也是為了讓企業實現可持續發展，考核的落腳點是操作業務的人。

數據分析至關重要

大數據嵌入到管理會計中的舉措，對財務人員會有很多新的挑戰。而有廣闊思維和數據分析，才能使得數據成為企業真正的財富：一是財務管理要有「無邊界管理」思維和「精益化管理」思維。在大數據時代，財務已經不僅僅是做標准性的工作，發揮主動能動性顯得更為重要。財務在整個公司業務流程中要起到一個無縫銜接的作用，無論朝前走一步或者向後邁一步，都可以在整個業務流程中起到一定主導作用。這種作用就是使得財務的效率提升。

二是單純的數字是毫無疑義的，只有把這些數字進行搜集、分類、歸納、篩選，做不同的組合、不同的分析才能夠稱為數據。想運用數據，分析至關重要。從不同的維度，如應收賬款、回款等維度分析，就可以對不同客戶制定不同的營銷策略，對不同的產品進行差異化的競價策略，對不同投入進行合理的資源配置。這時，數據才可以稱為企業真正的財富。

大數據實際上是管理會計最實用的工具之一。就企業轉型來說，管理會計已經把事後的總結提前到生產過程，甚至前端的應用中。「通過科研項目管理軟體，可以按照周、天給人員進行費用配置，與該項目的進展結合起來，數據全面預算管理也在此時發揮了作用。」苗廣萍說，通過數據進行成本動因的分析，挖掘數據背後隱藏的業務原因，從而指導業務工作。

同時，這也培養了財務人員的洞察力和前瞻性，財務向有利於價值增值的分析工作來配置，本身就是大數據時代非常重要的特點。

CFO如何迎接財務大數據時代 篇2

移動互聯網、工業互聯網及製造業與服務業融合發展的背景下，「數字平台+智能生態」逐漸成為「未來企業」的核心管理模式。數字化時代，新技術、新產業、新業態、新模式的新型經濟形態正在形成，倒逼企業和CFO加速進行系統化思考和全面的自我升級。

當前，在疫情的沖擊下，許多中小企業面臨資金緊張、資源短缺、管理漏洞等諸多難題的'掣肘，能否精準把握數字化轉型的核心要素和戰略取捨，成為這些企業能否順利度過疫情難關的關鍵。為此，北京財稅研究院與大成方略納稅人俱樂部整合業界頂級專業資源，傾力打造CFO實戰特訓營課程，為企業財務管理向數字化轉型提供助力。

CFO實戰特訓營助力企業CFO迎接新挑戰

當前，數字化轉型日益成為企業發展的迫切需求，作為企業財務工作的掌舵者，CFO們也面臨著前所未有的轉型壓力，要能夠在工作中在多種角色間迅速切換：公司決策的參與者、資本運作的實踐者、智能數控的應用者、業財融合的推動者、風險管控的承擔者……都是新時代賦予CFO們的新職責和新身份。

如何快速獲得這些管理能力呢？CFO實戰特訓營成為許多財務管理者的共同選擇。CFO實戰特訓營優選北京財稅研究院優質師資，通過優化升級的七大模塊課程，將理論知識與實際案例相融合，為財務負責人提供更為廣闊的戰略思維、知識架構和管理工具，助力實現職能轉型與變革。

作為CFO實戰特訓營的教學研發機構，北京財稅研究院是經北京市民政局評出的4A級財稅研究機構，多年來專門從事財稅政策與財稅實務研究，擁有一支由專職專家、稅務系統幹部、咨詢機構咨詢師、高校教師四部分組成的專家組，充分保障了課程的質量。

除了權威的機構和權威的師資，CFO實戰特訓營還構建了系統的培訓體系，「研習+訓練」的創新型學習模式，也更加契合智能時代下企業對財務高管的需求，可以幫助企業財務管理者快速成長為具有「財務智慧」的綜合型管理人才。

課程全面優化升級，助力企業CFO培養

CFO實戰特訓營課程匯集北京財稅研究院最優秀的師資和科研力量，著眼當前企業財務管理的變化與發展趨勢，同時將最新政策與企業財務實務統一結合，助力企業財務管理者快速提升知識儲備和實戰技能，為企業培養具有戰略性、創造性的業財融合與智能化的高級財務管理人才。

在課程設置方面，2020年CFO實戰特訓營課程全新優化升級，涵蓋業財融合轉型與財務價值創造、商業模式創新與財務戰略、公司治理法律運用、智能數控下的績效評價、盈利模式與融資創新、辨別投資中的財務陷阱、並購重組運營實務等七大模塊課程，切實幫助企業管理者深入理解和掌握企業財務管理中的難點與關鍵點，全方位提升財務管理能力。

針對新時代企業財務管理人才的職業發展需求，CFO實戰特訓營課程為企業管理者們提供了一個人才持續成長的通道。所有參與CFO實戰特訓營學習的學員，考核合格後，都可以獲得北京財稅研究院頒發的結業證書，還可以進入全國財務管理人才庫。凡錄入人才庫的財務管理人員，均可申請晉升中國企業財務管理人才評價等級，為企業對人才的評價和晉升提供依據。

數字化時代，適應時代需求且專業過硬的企業財務管理人才供不應求，而CFO實戰特訓營的系統培訓則讓財務人員的快速成長成為可能，讓優秀的人可以藉助數字化轉型成為職場贏家。

Ⅳ 大數據安全問題及應對思路研究

大數據安全問題及應對思路研究

隨著互聯網、物聯網、雲計算等技術的快速發展，全球數據量出現爆炸式增長。與此同時，雲計算為這些海量的多樣化數據提供了存儲和運算平台，分布式計算等數據挖掘技術又使得大數據分析規律、研判趨勢的能力大大增強。在大數據不斷向各個行業滲透、深刻影響國家的政治、經濟、民生和國防的同時，其安全問題也將對個人隱私、社會穩定和國家安全帶來巨大的潛在威脅，如何應對面臨巨大挑戰。

一、大數據安全關鍵問題

隨著數字化進程不斷深入，大數據逐步滲透至金融、汽車、製造、醫療等各個傳統行業，甚至到社會生活的每個角落，大數據安全問題影響也日益增大。

（一）國家數據資源大量流失。互聯網海量數據的跨境流動，加劇了大數據作為國家戰略資源的大量流失，全世界的各類海量數據正在不斷匯總到美國，短期內還看不到轉變的跡象。隨著未來大數據的廣泛應用，涉及國家安全的政府和公用事業領域的大量數據資源也將進一步開放，但目前由於相關配套法律法規和監管機制尚不健全，極有可能造成國家關鍵數據資源的流失。

（二）大數據環境下用戶隱私安全威脅嚴重。隨著大數據挖掘分析技術的不斷發展，個人隱私保護和數據安全變得非常緊迫。一是大數據環境下人們對個人信息的控制權明顯下降，導致個人數據能夠被廣泛、詳實的收集和分析。二是大數據被應用於攻擊手段，黑客可最大限度地收集更多有用信息，為發起攻擊做准備，大數據分析讓黑客的攻擊更精準。三是隨著大數據技術發展，更多信息可以用於個人身份識別，個人身份識別信息的范圍界定困難，隱私保護的數據范圍變得模糊。四是以往建立在「目的明確、事先同意、使用限制」等原則之上的個人信息保護制度，在大數據場景下變得越來越難以操作。

（三）基於大數據挖掘技術的國家安全威脅日益嚴重。大數據時代美國情報機構已搶佔先機，美國通過遍布在全球的國安局監聽機構如地面衛星站、國內監聽站、海外監聽站等採集各種信息，對採集到的海量數據進行快速預處理、解密還原、分析比對、深度挖掘，並生成相關情報，供上層決策。2013年6月底，美中情局前雇員斯諾登爆料，美國情報機關通過思科路由器對中國內地移動運營商、中國教育和科研計算機網等骨幹網路實施長達4年之久的長期監控，以獲取網內海量簡訊數據和流量數據。

（四）基礎設施安全防護能力不足引發數據資產失控。一是基礎通信網路關鍵產品缺乏自主可控，成為大數據安全缺口。我國運營企業網路中，國外廠商設備的現網存量很大，國外產品存在原生性後門等隱患，一旦被遠程利用，大量數據信息存在被竊取的安全風險。二是我國大數據安全保障體系不健全，防禦手段能力建設處於起步階段，尚未建立起針對境外網路數據和流量的監測分析機制，對棱鏡監聽等深層次、復雜、高隱蔽性的安全威脅難以有效防禦、發現和處置。

二、國外大數據安全相關舉措及我國應對思路

目前世界各國均通過出台國家戰略、促進數據融合與開放、加大資金投入等推動大數據應用。相比之下，各國在涉及大數據安全方面的保障舉措則起剛剛起步，主要集中在通過立法加強對隱私數據的保護。德國在2009年對《聯邦數據保護法》進行修改並生效，約束范圍包括互聯網等電子通信領域，旨在防止因個人信息泄露導致的侵犯隱私行為；印度在2012年批准國家數據共享和開放政策的同時，通過擬定非共享數據清單以保護涉及國家安全、公民隱私、商業秘密和知識產權等數據信息；美國在2014年5月發布《大數據：把握機遇，守護價值》白皮書表示，在大數據發揮正面價值的同時，應該警惕大數據應用對隱私、公平等長遠價值帶來的負面影響，建議推進消費者隱私法案、通過全國數據泄露立法、修訂電子通信隱私法案等。

我國在布局、鼓勵和推動大數據發展應用的同時，也應提早謀劃、積極應對大數據帶來的安全挑戰，從戰略制定、法律法規、基礎設施防護等方面應對大數據安全問題。

（一）將大數據資源保護上升為國家戰略，建立分級分類安全管理機制。一是把數據資源視為國家戰略資源，將大數據資源保護納入到國家網路空間安全戰略框架中，構建大數據環境下的信息安全體系，提高應急處置能力和安全防範能力，提升服務能力和運作效率。二是通過國家層面的戰略布局，明確大數據資源保護的整體規劃和近遠期重點工作。三是對國內大數據資源按實施分級分類安全保護思路，保障數據安全、可靠，積極開展大數據安全風險評估工作，針對不同級別大數據特點加強安全防範。五是盡快制定不同級別的大數據採集、存儲、備份、遷移、處理和發布等關鍵環節的安全規范和標准，配套完善相應的監管措施。

（二）完善法律法規，加大個人信息保護監管力度。一是積極推動個人信息保護法律的立法工作，探索通過技術標准、行業自律等手段解決法律出台前的個人信息保護問題。加快《網路安全法》的出台，在《網路安全法》中對電信和互聯網行業用戶信息保護作出明確法律界定，為相關工作開展提供法律依據。二是加強對個人隱私保護的行政監管，同時要加大對侵害個人隱私行為的打擊力度，建立對個人隱私保護的測評機制，推動大數據行業的自律和監督。

（三）加強國家信息基礎設施保護，提升大數據安全保障與防範能力。一是促進技術研究和創新，通過加大財政支持力度，激勵關系國家安全和穩定的政府和國有企事業單位採用安全可控的產品，提升我國基礎設施關鍵設備的安全可控水平。二是加強大數據信息安全系統建設，針對大數據的收集、處理、分析、挖掘等過程設計與配置相應的安全產品，並組成統一的、可管控的安全系統，推動建立國家級、企業級的網路個人信息保護態勢感知、監控預警、測評認證平台。三是充分利用大數據技術應對網路攻擊，通過大數據處理技術實現對網路異常行為的識別和分析，基於大數據分析的智能驅動型安全模型，把被動的事後分析變成主動的事前防禦；基於大數據的網路攻擊追蹤，實現對網路攻擊行為的溯源。

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Ⅳ 領導幹部應關注大數據治理的哪些理念

總的來說，我們認為，領導幹部大數據思維方式的建立是一個循序漸進的過程。
需從「經驗主義」向「數據主義」決策轉變，真正認識到數據的價值。先拋開大數據的概念不提，我們國家的政府信息化和電子政務系統已經實施了很多年，各政府部門也積累了大量關系國計民生的數據，但政府部門的領導幹部在決策的過程中往往還是「經驗主義」主導，甚至不少領導不知道本部門有哪些數據，數據放在哪裡。因此，領導幹部首先需要了解自己本部門的數據狀況，這些數據目前有哪些主要的應用場景，已經為本部門管理水平和公共服務能力的提升發揮了哪些作用，是否曾經共享給其他兄弟部門以發揮更大的價值等基本問題。另外，還需對數據的價值和作用有基礎理解，有意識地提升數據支持決策的能力。
以利他分享的大數據思維思考政府數據共享開放。目前很多政府部門的數據實際上是處於信息孤島狀態，數據由於沒有與其他部門進行共享，也沒有實現開放，使得數據的價值發掘非常有限。而且，很多政府部門的領導把自己部門的數據看作是部門利益的基礎，認為數據的共享開放輸出就意味著利益的輸出，這種現象在數據能力強的部門體現得尤為明顯。領導幹部需要認識到，部門的數據如果不流動起來，不與其他的外部數據進行融合，就會成為死數據，而真正發揮價值的是活數據。數據的外部性說明數據的價值不是只存在於內部，站在更高的層次和角度考慮政府數據共享才能使得數據的價值最大。
不少領導幹部以政府數據的安全為由，或多一事兒不如少一事兒的心理，對政府數據開放持拒絕或者消極態度。縱觀國外政府數據開放的歷程，基本是從信息公開起步，在數據開放方面本著「開放為默認，不開放為特例」的原則，才使得數據開放成為建設智慧城市或智慧政府的重要基礎。需要認識到政府的數據開放其實是在利用社會力量實現政府治理現代化的目標，因此，把與民生相關的、經過脫敏的政府數據開放給民眾以及企業，會促進基於大數據的創新創業發展，也才能讓數據通過流動和融合，發揮更大的社會和經濟價值。
在服務型政府創建過程中，大數據對於政府提升管理效率、科學決策能力和公共服務水平都能夠起到關鍵作用。服務型政府的願景是政府能夠為百姓提供互動、主動、有效的個性化公共服務，而大數據正是提供智慧服務的基石，尤其在智慧城市建設中起的作用最為顯著。領導幹部需要從這些目標中總結大數據所起到的價值和作用，有的放矢地開展大數據相關項目規劃和實施。
為適應大數據時代的治理需求，領導幹部的思維模式需實現自上而下為主向自下而上為主的轉變，數據化決策、管理、服務和創新的能力亟需進一步提升。各級領導幹部對大數據的認識不能僅局限在概念和產業吸引投資上，而是需要在推動政府治理創新上有更深層次的理解，唯此才能真正促進我國政府治理現代化的進程。

Ⅵ 大數據分析的技術措施有哪些

大數據分析的技術措施有:
(1)優化數據收集

數據收集是最終導致業務決策的事件鏈中的第一步，確保收集的數據和業務感興趣的指標的相關性非常重要。
定義對企業有影響的數據類型，以及分析如何增加價值。基本上，考慮客戶行為，以及這將對企業的業務有何適用性，然後使用此數據進行分析。
存儲和管理數據是數據分析中的重要一步。因此，必須保持數據質量和分析效率。
(2)清除垃圾數據
垃圾數據是大數據分析的禍患。這包括不準確，冗餘或不完整的客戶信息，可能會對演算法造成嚴重破壞，並導致分析結果不佳。根據垃圾數據做出的決策可能會帶來麻煩。
清潔數據至關重要，涉及丟棄不相關的數據，只保留高品質的數據，當前，為了獲得完整和相關的數據，人工干預不是理想的模式，不可持續並且受主觀影響，因此資料庫本身需要被清理。這種類型的數據以各種方式滲透到系統中，其中包括隨時間推移而變化，如更改客戶信息或數據倉庫中存儲可能會損壞數據集。垃圾數據可能會對營銷和潛在客戶生產等行業產生明顯的影響，但通過基於故障信息的業務決策，財務和客戶關系也會受到不利影響。其後果也是廣泛的，包括挪用資源，浪費時間和精力。
解決垃圾數據難題的方法是確保數據進入系統得到干凈的控制。具體來說，重復免費，完整和准確的信息。如今，那些具有專門從事反調試技術和清理數據的應用程序和企業，可以對任何對大數據分析感興趣的公司進行調查。數據清潔是市場營銷人員的首要任務，因為數據質量差的連鎖效應可能會大大提高企業成本。
為了獲得最大的數據量，企業必須花時間確保質量足以准確地查看業務決策和營銷策略。
(3)標准化數據集
在大多數商業情況下，數據來自各種來源和各種格式。這些不一致可能轉化為錯誤的分析結果，這將會大大扭曲統計推斷結果。為了避免這種可能性，必須決定數據的標准化框架或格式，並嚴格遵守。
(4)數據整合
大多數企業如今組成不同的自治部門，因此許多企業都有隔離的數據存儲庫或數據「孤島」。這是具有挑戰性的，因為來自一個部門的客戶信息的更改將不會轉移到另一個部門，因此他們將根據不準確的源數據進行決策。
為了解決這個問題，採用中央數據管理平台是必要的，整合所有部門，從而確保數據分析的准確性更高，所有部門的任何變化都可以立即訪問。
(5)數據隔離
即使數據干凈，將其組織和集成在一起，也可能是分析問題。在這種情況下，將數據分成幾組是有幫助的，同時牢記分析正在嘗試實現什麼。這樣，可以分析子群體內的趨勢，這些趨勢可能更有意義並具有更大的價值。當查看可能與整個數據集可能無關的高度具體的趨勢和行為時尤其如此。
數據質量對大數據分析至關重要。許多公司試圖採用分析軟體，但卻沒有考慮到進入系統做什麼。這將導致不準確的推斷和解釋，可能代價昂貴，並且對企業造成損害。一個定義明確，管理良好的資料庫管理平台是使用大數據分析的企業不可或缺的工具。

Ⅶ 大數據給國家治理方式帶來哪些變革

一、「四個結合」助力國家大數據戰略
實施國家大數據戰略部署和頂層設計，需要我們做到「四個結合」：把政府數據開放和市場基於數據的創新結合起來。政府擁有80%的數據資源，如果不開放，大數據戰略就會成為無源之水，市場主體如果不積極利用數據資源進行商業創新，數據開放的價值就無從釋放；把大數據與國家治理創新結合起來。國務院的部署明確提出，「將大數據作為提升政府治理能力的重要手段」「提高社會治理的精準性和有效性」，用大數據「助力簡政放權，支持從事前審批向事中事後監管轉變」「藉助大數據實現政府負面清單、權力清單和責任清單的透明化管理，完善大數據監督和技術反腐體系」，並具體部署了四大重大工程：政府數據資源共享開放工程、國家大數據資源統籌發展工程、政府治理大數據工程、公共服務大數據工程；把大數據與現代產業體系結合起來。這里涉及農業大數據、工業大數據、新興產業大數據等，我國的產業結構優化升級迎來難得的歷史機遇；把大數據與大眾創業、萬眾創新結合起來。國務院專門安排了「萬眾創新大數據工程」，數據將成為大眾創業、萬眾創新的肥沃土壤，數據密集型產業將成為發展最快的產業，擁有數據優勢的公司將迅速崛起。
此外，我國作為世界製造業第一大國，需要高度關注一個現實——大數據重新定義了製造業創新升級的目標和路徑。無論是德國提出的工業4.0戰略，還是美國通用公司提出的工業互聯網理念，本質正是先進製造業和大數據技術的統一體。大數據革命驟然改變了製造業演進的軌道，加速了傳統製造體系的產品、設備、流程貶值淘汰的進程。數字工廠或稱智能工廠，是未來製造業轉型升級的必然方向。我國面臨著從「製造大國」走向「製造強國」的歷史重任，在新的技術條件下如何適應變化、如何生存發展、如何參與競爭，是非常現實的挑戰。
二、推動大數據在國家治理上的應用
在大數據條件下，數據驅動的「精準治理體系」「智慧決策體系」「陽光權力平台」將逐漸成為現實。大數據已成為全球治理的新工具，聯合國「全球脈動計劃」就是用大數據對全球范圍內的推特（Twitter）和臉譜（Facebook）數據和文本信息進行實時分析監測和「情緒分析」，可以對疾病、動亂、種族沖突提供早期預警。在國家治理現代化進程中推動大數據應用，是我們繁重而緊迫的任務。
在政府治理方面，政府可以藉助大數據實現智慧治理、數據決策、風險預警、智慧城市、智慧公安、輿情監測等。大數據將通過全息的數據呈現，使政府從「主觀主義」「經驗主義」的模糊治理方式，邁向「實事求是」「數據驅動」的精準治理方式。
經濟治理領域也是大數據創新應用的沃土，大數據是提高經濟治理質量的有效手段。互聯網系統記錄著每一位生產者、消費者所產生的數據，可以為每個市場主體進行「精確畫像」，從而為經濟治理模式帶來突破。判斷經濟形勢好壞不再僅僅依賴統計樣本得來的數據，而是可以通過把海量微觀主體的行為加總，推導出宏觀大趨勢；銀行發放貸款不再受制於信息不對稱，通過貸款對象的大數據特徵可以很好地預測其違約的可能性；打擊假冒偽劣、建設「信用中國」也不再需要消耗大量人力、物力，大數據將使危害市場秩序的行為無處遁形。
在公共服務領域，基於大數據的智能服務系統，將會極大地提升人們的生活體驗，智慧醫療、智慧教育、智慧出行、智慧物流、智慧社區、智慧家居等等，人們享受的一切公共服務將在數字空間中以新的模式重新構建。
三、加強大數據動態的跟蹤研究
我國要從「數據大國」成為「數據強國」，藉助大數據革命促進國家治理現代化，還有幾個關鍵問題需要深入研究。
切實建設數據政策體系、數據立法體系、數據標准體系。以數據立法體系為例，一定要在數據開放和隱私保護之間權衡利弊，找到平衡點。
重視對「數據主權」問題的研究。藉助大數據技術，美國政府和互聯網、大數據領軍公司緊密結合，形成「數據情報聯合體」，對全球數據空間進行掌控，形成新的「數據霸權」。思科、IBM、谷歌、英特爾、蘋果、甲骨文、微軟、高通等公司產品幾乎滲透到世界各國的政府、海關、郵政、金融、鐵路、民航系統。在這種情況下，我國數據主權極易遭到侵蝕。對於我國來說，在伺服器、軟體、晶元、操作系統、移動終端、搜索引擎等關鍵領域實現本土產品替代進口產品，具有極高的戰略意義，也是維護數據主權的必要條件。
「數據驅動發展」或將成為對沖當前經濟下行壓力的新動力。大數據是促進生產力變革的基礎性力量，這包括數據成為生產要素，數據重構生產過程，數據驅動發展等。數據作為生產要素其邊際成本為零，不僅不會越消耗越少，反而保持「摩爾定律」所說的指數型增長速度。這就可能給我國經濟轉型升級帶來新動力，對沖經濟下行壓力。
需要建設一個高質量的「大數據與國家治理實踐案例庫」。國家行政學院一直重視案例庫的建設，在中央的重視和支持下，就大數據促進國家治理這一主題，各部門、各地方涌現出大量創新性的實踐案例，亟須進行系統梳理和總結，形成一個權威的「大數據與國家治理實踐案例庫」，以方便全國領導幹部進行借鑒和推廣。
在大數據時代，個人如何生存、企業如何競爭、政府如何提供服務、國家如何創新治理體系，都需要重新進行審視和考量。我們不能墨守成規，抱殘守缺，而是要善於學習，勇於創新，按照黨中央、國務院的戰略部署，政府和市場兩個輪子一起轉，把我國建設成「數據強國」。

Ⅷ 實事求是,堅持以數據來說話,如何接話

在考察期間，多次聽到當地幹部稱贊他們的市委書記，說他推行「特事特辦、馬上就辦」，通過轉變政府職能吸引了大批台資企業，帶動了福州經濟發展，令我們印象深刻。（8月6日，人民日報）

當前，隨著信息技術的迅猛發展，以工業互聯網、大數據、雲計算、人工智慧為代表的前沿技術發展日益成熟，人們正從傳統以人為中心的世界觀走向以數據為中心的世界觀。大數據時代，已經到來。大數據所蘊藏的巨大潛力和能量，正等待著人們去窺探和挖掘。數據之生活——其實生活中的大數據無處不在，比如就我們的衣食住行……都離不開大數據的統計。擁有數據、分析數據、數據思維，面向未來如何構建事業核心競爭力，相當的有啟發。畢竟現在時代在飛速變革，唯有抓住機遇，才能得到自己想要的生活，所以就更應該了解這個我們所處的時代——大數據時代。

大數據時代是大勢所趨，黨員幹部要敢於面對大數據帶來的機遇與挑戰。黨員幹部是服務群眾的主力軍，要善於改變思維，運用大數據推動各項事業的發展和改革創新，要學會利用大數據推進各項工作，提高對大數據發展規律的把握能力，全面樹立「大數據思維」。作家梁曉聲曾把現今的中國分為三個中國：數字中國，網路中國，身邊的中國。而美國也有一句諺語：「除了上帝，任何人都必須用數據來說話。」。數據，已走進並深刻地了我們的生活，數據成為了我們度量科學、衡量生活的標准。

新時代、新氣象、新作為，幹部需要新本領。讓數據說話，就是擺事實，用事實說明一切，而不是空洞的文字，事實是最有說服力的，而數字一般都是來自於事實。中國共產黨代表著中國先進生產力的發展要求，代表中國先進文化的前進方向，代表著中國最廣大人民的根本利益。「百舸爭流，千帆競發。」黨的先進性要求每個黨員幹部需在這信息科技與大數據時代浪潮中，轉變觀念、積極適應、主動融入大數據時代，在引領大數據工作建設發展中做到敢於擔當、奮發有為。各項工作數據、民生資金大數據信息平台統一監管正是善於運用大數據資源的表現，不僅有效提高了工作效率，而且精準高效地監管了各類資金流向，是新時期黨員幹部善擔當會作為的表現。

新時代，我們會發現用數據來表述比用形容詞來描繪更清晰、更直觀。從管理的角度來講，就很容易發現問題和暴露問題，而這正是解決問題的良好開端。重視數據，運用數據是企業邁向精細化管理的第一步，也是我們黨邁向世界之首的必要方式！很多基層幹部在以前的粗放式管理模式下都習慣了用「形容詞」，現在到了該改變的時候了。只有實事求是，才能經得起數據的推敲，才能真正為民務實。只有讓數據多跑路、讓群眾少跑腿，百姓辦事才更方便，我們的全心全意為人民服務的宗旨才更高效的實現。

Ⅸ 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據使用必須承擔保護的責任與義務

我國數據流通與數據交易主要存在以下問題：數據源活性不夠，數據中介機構還處於起步階段；多源數據的匯集技術尤其是非結構化數據分析技術滯後；缺乏熟悉不同行業並掌握在特定領域使用數據技術的人才。

數據的價值在於融合與挖掘，數據流通、交易有利於促進數據的融合和挖掘，搞活數據從而產生效益。數據共享開放、流通交易和數據保護及數據安全對數據技術提出嚴峻挑戰，對法律的制定及執行提出了很高要求。為此，數據使用必須承擔保護的責任與義務。

Ⅹ 大數據時代的應對措施

一個好的企業應該未雨綢繆，從現在開始就應該著手准備，為企業的後期的數據收集和分析做好准備，企業可以從下面六個方面著手，這樣當面臨鋪天蓋地的大數據的時候，以確保企業能夠快速發展，具體為下面六點。
目標
幾乎每個組織都可能有源源不斷的數據需要收集，無論是社交網路還是車間感測器設備，而且每個組織都有大量的數據需要處理，IT人員需要了解自己企業運營過程中都產生了什麼數據，以自己的數據為基準，確定數據的范圍。
准則
雖然每個企業都會產生大量數據，而且互不相同、多種多樣的，這就需要企業IT人員在現在開始收集確認什麼數據是企業業務需要的，找到最能反映企業業務情況的數據。
重新評估
大數據需要在伺服器和存儲設施中進行收集，並且大多數的企業信息管理體系結構將會發生重要大變化，IT經理則需要准備擴大他們的系統，以解決數據的不斷擴大，IT經理要了解公司現有IT設施的情況，以組建處理大數據的設施為導向，避免一些不必要的設備的購買。
重視大數據技術
大數據是最近幾年才興起的詞語，而並不是所有的IT人員對大數據都非常了解，例如如今的Hadoop，MapRece，NoSQL等技術都是2013年剛興起的技術，企業IT人員要多關注這方面的技術和工具，以確保將來能夠面對大數據的時候做出正確的決定。
培訓企業的員工
大多數企業最缺乏的是人才，而當大數據到臨的時候，企業將會缺少這方面的採集收集分析方面的人才，對於一些公司，特別是那種人比較少的公司，工作人員面臨大數據將是一種挑戰，企業要在平時的時候多對員工進行這方面的培訓，以確保在大數據到來時，員工也能適應相關的工作。
培養三種能力
Teradata大中華區首席執行官辛兒倫對新浪科技表示，隨著大數據時代的到來，企業應該在內部培養三種能力。第一，整合企業數據的能力；第二，探索數據背後價值和制定精確行動綱領的能力；第三，進行精確快速實時行動的能力。
做到上面的幾點，當大數據時代來臨的時候，面臨大量數據將不是束手無策，而是成竹在胸，而從數據中得到的好處也將促進企業快速發展。