『壹』 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。
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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。
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（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。
『貳』 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。
『叄』 對運用大數據服務職工的思考
對運用大數據服務職工的思考
工會運用大數據，是以數據激發工會組織活力，從工會的角度分析數據、應用數據，並讓其成為工會組織服務不可缺少的一部分；就是以數據管理工會工作，以數據服務職工，讓收集和使用數據成為工會工作的重要一環，只有這樣，才能更好地服務職工。
時下，談論大數據的意義或作用，歸根到底就是輔助決策。利用大數據進行分析，能夠總結經驗，發現規律，預測趨勢，為輔助決策服務。掌握的信息越多，決策才能越科學、精準、合理。也可以這樣說，大數據本身不產生價值，大數據必須和其他具體領域、行業相結合，提供決策幫助才具有價值，並影響到每個人的工作、生活和思維。
大數據也被稱為巨量資本，發揮其數據量大、種類多、實時性強、價值大等優勢，為工會所用、為職工服務，理應成為各級工會組織的必修課，以更好地服務基層、服務職工。因此，大數據、雲計算技術的運用，已成為不可阻擋的潮流。
事實上，無論教育引導職工，還是為職工服務，工會組織都要站在信息技術與社會變化的交匯點上，使工會的各項工作用「數據說話」。近幾年，雖然工會組織在為基層、為職工服務方面不斷採取積極措施，但職工的滿意度還是不高，工會組織「娘家人」的形象仍未真正體現。細究其中原因，服務工作略顯零碎散亂是其主因。
工會組織與政府有關部門為職工服務的資源缺乏統籌，工會服務職工的信息不對稱、針對性不強，缺乏個性化等，由此產生職工服務的供需矛盾。從職工需求而言，農民工子女入學難，困難職工吃住難，下崗職工再就業難等問題，還沒能從根本上解決。從這個意義上說，各級工會組織有必要搭乘大數據、雲計算的「順風車」，提高服務職工的精準度。
眼下，對於工會組織而言，缺的並不是數據，而是快速獲取、處理、分析和提取有價值的、海量的交易數據、交互數據的意識和手段。培育並豐富這一意識和手段，推進工會組織的網路化建設，培養工會幹部的「數據觀念」，應用好「數據思維」，積極探索建立工會大數據處理中心，應用綜合平台和職工服務平台，連接電腦終端、移動終端，建立微信和工會網站，設置工會辦公、物聯、維權、幫扶、閱讀、社區、眾籌等模塊，將數據進行匯聚、關聯、優化，實現工會流程的無縫對接，最終能使職工享受到「一站式」、「智能化」的服務。
大數據為職工服務，離不開工會「信息基礎設施」建設，必須由易到難，從簡到繁，由門檻相對較低到技術含量較高的方向努力。大數據與雲計算必須有機結合，相輔相成。大數據挖掘處理需要雲計算作為平台，支撐大數據挖掘，而大數據涵蓋的價值和規律又使雲計算更好地為工會的應用發揮更大的作用，作為實時交互海量數據的查詢、分析，提供各自需要的有價值的信息。
如此一來，大數據改變了工會工作。過去，首先認識的是事物的表面，通過因果關系，將有限的工會「先進典型」剖析其中的內在機理，逐步推開，從而找到工作規律。而現在可以利用高效、低成本的計算資源分析海量數據與工會工作的相關性，在有關數據上呈現一種秩序，快速找到工會工作共性規律。
置身於大數據時代，帶給人們的思維方式發生根本變化，從「自然思維」轉向「智能思維」，使得大數據也像有生命力一樣，獲得類似於「人腦」的智能，甚至智慧。工會運用大數據，是以數據激發工會組織活力，從工會的角度分析數據、應用數據，並讓其成為工會組織服務不可缺少的一部分；就是以數據管理工會工作，以數據服務職工，讓收集和使用數據成為工會工作的重要一環，只有這樣，才能更好地服務職工。
『肆』 大數據在公安領域的應用
目前對於公安大數據的應用方式，可以分為以下三個層次：
(一)統計查詢：這是對大數據最基本的應用方式，主要面向歷史與現狀，回答已經發生了什麼事情，如流動人口分區域統計、實有車輛歸屬地統計、各類案件的數量分布和趨勢。
(二)數據挖掘：是目前大數據的核心應用方式，其重點不在於發現因果，而是發現數據之間的關聯關系。這種關系可能可以直觀解釋，也可能不能馬上發現其中的深層次原因，但對工作具有一定指導意義，比如季節氣候與某些類型案件的關聯關系、車輛活動范圍、活動習慣與黑車的關聯關系。
(三)預測預判：是大數據應用未來的發展方向，在數據統計、分析、挖掘的基礎上，建立起合適的數據模型，從數據的關聯關系入手，推導出因果關系，能夠對一定時期內的趨勢走向做出預測，對危險信號做出預警，指導預防工作的走向。
這三個層次具體到實際業務系統，包括圖偵、車輛特徵分析系統、人員特徵分析系統、視頻偵查系統等等。這些系統以普通視頻監控、車輛/人員卡口、智 能IPC等監控前端獲取的視頻、圖片、結構化描述為基礎，通過大數據平台的智能分析，實現如以圖搜圖、語義搜圖、車輛/人員布控、疑似案件對比、詳細特徵分析等等深度大數據應用，幫助公安能夠快速、科學地偵破案件。
公安大數據應用於不同警種，由於其實際應用需求的區別，解決的問題也有所區別。如智能交通領域，目前大數據主要應用於車輛的疏導，比如基於不同道路、路口車流量的統計(時、日、月統計等)，根據這些統計可以分析不同時段某條道路實時的車流密度、發展方向和趨勢等。這些應用目前已在很多大城市落地，比如平時大家在公交上看到移動電視里播放的上下班高峰路段實時畫面，就是基於大數據的技術分析所得。
『伍』 大數據在社會治理中的創新應用實踐
大數據在社會治理中的創新應用實踐
交通擁堵一直是令城市管理者十分頭疼的難題。為緩解交通擁堵，利用信息技術是其中的新方向之一。2012年IBM的研究者與法國里昂市合作開發了一套緩解道路擁堵的系統——「決策支持系統優化器」，通過整合、分析市政網路現有交通數據以及來自社交媒體的新數據來醫治交通頑疾。這只是運用大數據來解決社會治理難題的一個初級案例，不遠的將來，利用大數據技術進行社會決策與治理，有可能成為政府行使職能的常態。大數據技術為社會治理帶來新機遇社會治理是對社會的經濟、政治和文化等事務進行的組織、協調、指導、規范、監督的過程。它涉及合理有效配置社會資源，比如提供教育、文化、衛生、體育、社會保障等社會公共服務和公共產品，保障社會公平與公正；涉及通過行政及司法手段保障社會安全和社會穩定。而社會治理目標的實現，是以掌握治理對象的狀況及其外部環境的信息為前提的。現階段，我國正處在社會轉型期，急劇發展變化的社會，對於包括人、財、物、事等在內的龐大而復雜的社會管理信息需求，與當前大數據技術的發展不期而遇。創新社會治理，是我國應對社會轉型、化解社會矛盾、協調利益關系、維護社會秩序所面臨的一項重大戰略任務。針對目前社會治理領域普遍存在的服務理念滯後、決策機制不夠科學、部門協作亟須加強、工作方式待改進與工作效率求提升等問題，大數據技術從認識、理論、方法、實踐和效果評估等方面都能給人以啟發。大數據技術通過對海量數據的快速收集與挖掘、及時研判與共享，成為支持社會治理科學決策和准確預判的有力手段，為社會轉型期的社會治理創新帶來了機遇。大數據在社會治理中的創新應用實踐建立大數據中心，及時搜集、實時處理數據信息，為科學決策提供堅實基礎。政府部門是社會治理的主導者，在出台社會規范和政策時，依賴大數據進行分析，可以減少因缺少數據支撐而帶來的偏差，提高公共服務的效率。實踐中，浙江法院系統通過建立全國法院案件信息資料庫，及時、全面、准確地採集反映案件及其審理過程情況的各類信息，為加強對辦案的全流程監管，實現科學分類、多元檢索和海量數據的分析比對奠定了基礎。打造大數據電子政務平台，暢通利益訴求與溝通渠道，建立主動應對的社會治理模式。大數據分析注重用戶行為的分析和反饋，通過網上辦事、區域聯動、資源共享的電子政務平台和網格化社會管理體系，促進政府和公眾互動，獲取公眾行為的大數據並加以分析，可以更加及時地發現社會矛盾和問題，將過去政府被動應對問題轉變為主動發現問題和解決問題的治理模式。對社會大數據進行歷時性和實時性分析，加強社會風險控制，提高政府預測預警能力和應急響應能力。無論是對現實社會各行業的運行監控，還是對網路虛擬社會的治理，都可以基於歷時和實時的大數據分析，密切掌握市場調節失靈、社會秩序與穩定受到威脅等需要社會治理介入的節點或情況，這對於進一步加強和完善社會公共安全體系，完善社會應急管理體制等具有重要作用。積極發展大數據技術創新社會治理制定大數據國家戰略，加強頂層規劃和設計，打造「數據中國」。大數據將成為引領未來科技和社會進步的重要載體。麥肯錫的大數據研究報告稱，大數據是國家和地區發展的主要指標，已經滲透到金融、健康、住房、交通、教育等重大民生領域，正在影響著企業的決策和國家發展的戰略部署。國際上，美國、英國、法國等發達國家先後出台大力發展大數據技術的相關政策，日本和韓國也積極付諸大數據技術的實踐。我國廣東、上海、山東、浙江等部分經濟發達地區也已先後啟動大數據行動計劃或成立大數據聯盟，以促進大數據技術的發展和應用。大數據技術發展既是創新社會治理的需要，也是信息社會發展的必由之路。建議我國從國家層面設計大數據發展戰略，做好頂層設計，引導和推動各領域、各行業對大數據的研究和利用。完善大數據基礎設施建設，擴大社會應用，促進數據驅動的社會決策和治理常態化。信息技術基礎設施是大數據技術應用的載體，大數據本身也將成為社會基礎設施的一部分。大數據中心和數據應用平台建設的水平，決定了大數據時代的數據能否被有效收集、分析、挖掘和應用。這些大數據基礎設施的建設可以與國家信息化建設相融合，以政府為主導、技術型企業為主力、公眾參與為紐帶，形成覆蓋有線與無線互聯網、各種社交網路、各種使用終端在內的社會化統一數據平台，通過大數據挖掘和分析技術，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。同時建立資料庫資源的共享和開放利用機制，不僅打破政府部門間的「信息孤島」現象，也加強政府與社會公眾間的互動反饋，不斷擴大在教育、醫療等領域的應用，使數據驅動的社會決策與科學治理常態化。建立數據使用規范，規避大數據的使用風險。技術往往是一把雙刃劍。大數據的收集和使用可能涉及國家信息安全和公民隱私等，需要在立法層面明確大數據採集和使用的原則。大數據平台本身的安全性也應引起重視，需要國家相關部門制定大數據技術標准和運營規范，重視大數據及信息安全體系建設，加強對重點領域敏感數據的監管。應當採取必要措施，構建大數據良性生態環境，調動全社會積極、有序地運用大數據技術來創新社會管理。
『陸』 大數據有哪些具體的應用案例
大數據有具體的應用案例還是很多的，比如 ：
1、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
2. Tipp24 AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平台。該公司用KXEN軟體來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然後通過預測模型對特定用戶進行動態的營銷活動。這項舉措減少了90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。
3. 沃爾瑪的搜索。自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。「對沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。」Laney說。
4. 快餐業的視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然後自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但准備時間相對長的食品。
5. Morton牛排店的品牌認知。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位於芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天工作之後抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推特數據，發現該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然後派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。
6. PredPol Inc.。PredPol公司通過與洛杉磯和聖克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基於地震預測演算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內。在洛杉磯運用該演算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據倉庫中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的分析，進行更全面的監控並進行主動的維修以降低整體能耗。
8. American Express（美國運通，AmEx）和商業智能。以往，AmEx只能實現事後諸葛式的報告和滯後的預測。「傳統的BI已經無法滿足業務發展的需要。」Laney認為。於是，AmEx開始構建真正能夠預測忠誠度的模型，基於歷史交易數據，用115個變數來進行分析預測。該公司表示，對於澳大利亞將於之後四個月中流失的客戶，已經能夠識別出其中的24%。
『柒』 老師所講，對大數據的管理和使用包括哪些方面
可以去大講台看看，站內有大數據Hadoop教程、Spark教程等等，希望可以幫助到你。
『捌』 政府利用大數據分析什麼
公共部門或政府部門以創建和利用大量數據而聞名。大數據分析為政府機構提供了節省公共資金的機會。實際上，通過有效利用大數據分析，聯邦政府每年可以節省數百億美元。以下是大數據分析對聯邦和政府的好處：
快速而完善的決策
當識別出鎖定在大數據分析中的趨勢和其他見解時，制定組織決策變得更加容易和快捷。這是通過使用流工具和其他技術處理生成的實時數據來實現的。如果這些工具不可用，則決策可以恢復為猜測或完全避免決策過程。
提高生產力
必要工具的可用性使所有用戶可以有效地使用大數據分析集來查找信息，做出明智的決定並更好地提供服務。政府更好的選擇會轉化為增強對公民的服務。
提高透明度並降低成本
許多政府稅務機構存儲個人信息，這些信息會在整個公共部門中復制。公民不斷被要求填寫表格以收集政府已經擁有的數據。提供預先填寫的表格可以幫助加快處理時間，還可以減少收集到的信息中的錯誤。
如果將數據存儲在中央位置，則所有政府機構都可以輕松地從共享池訪問信息。這也有助於降低效率，並確保僅使用正確的數據。
利用大數據分析集的政府可以使信息自由流通，提高透明度並建立與公民的信任。公民了解政府收集的數據以及政府如何處理數據。這種透明性使公民能夠監控政府支出的效果，並迫使政府明智地支出。組織可以通過處理和共享大數據分析來將信息作為服務提供。
消除欺詐，消除浪費和濫用
政府中大數據分析的核心優勢之一是消除欺詐。此外，組織可以通過識別差異來消除內部浪費。根據任務的不同，這些機構可以消除由政黨或其服務人員造成的濫用和欺詐。
減少犯罪和安全威脅
大數據分析可以幫助政府部門發現對社會構成安全威脅的犯罪和其他非法活動。大數據分析還將協助地方政府和政府共同努力，減少社區的犯罪活動。
對大數據分析的仔細分析可以幫助發現異常行為模式，從而表明存在欺詐行為。該模式可用於提供配置文件和統計參數，以識別可疑交易，然後可以對其進行密切監視。在不同數據集上應用以信息為中心的方法有助於提高刑事司法系統的有效性和效率。
增加投資回報率
大數據分析的主要目的是優化IT系統的使用並增強對財務活動的分析。可以整合其數據和分析工具的政府機構將極大地減少基礎架構和運營成本。
改善任務成果
大數據分析提供了預測結果和對數據場景進行建模的功能。
改善應急響應
大數據分析可用於應對危險的自然災害，發現健康問題，防止水資源短缺問題並協調數千名流離失所者。例如，颶風瑪利亞(Hurricane Maria)，分析用於確定需要快速幫助和更好地分配資源的區域。
識別並減少低效率
仔細分析大數據分析有助於政府機構和地方議會了解他們過去犯的錯誤。
勞動力效率
大數據分析可以幫助地方政府或其他機構了解員工離職或退休時造成的勞動力缺口。這些機構可以通過確保新員工填補退休人員引入的空白來提供平穩的運營。
大數據分析在政府中的應用
大數據分析的靈活性使其可以在不同領域中使用。通過實施大數據分析平台，政府機構可以訪問對其日常功能至關重要的大量信息。對這些信息的實時訪問使政府能夠指出需要關注的領域，做出更好，更快速的決策並制定必要的更改。以下是可以在政府中應用大數據分析的領域：
衛生保健
醫療保健是世界各地的大問題。許多衛生系統依靠政府補貼和支持。因此，存在資源浪費或政府補貼分配不公的風險。大數據分析使政府有機會清楚地了解資金分配的位置以及分配背後的原因。這意味著政府機構可以更好地控制資源及其對社區的有效性。
農業
很難追蹤一個國家乃至全球的牲畜和土地。對於政府而言，要跟蹤其公民種植的多種農作物和牲畜將是一項艱巨的任務。大數據分析可以改變政府管理和支持農民及其資源的方式。收集和分析大量
數據的能力使農業管理變得容易。
運輸
每天都有數百萬的市民在開車或步行時使用公共道路。許多因素都會影響道路安全，例如道路狀況，警務人員，車輛安全和天氣狀況。有了這些因素，幾乎不可能控制所有可能導致事故的事情。大數據分析使政府能夠監督
運輸部門，以確保道路更安全，道路更美好，道路更新。
地方政府機構可以分析從不同道路上的交通流獲得的數據。分析工具有助於匯總由道路感測器，攝像機，GPS設備傳輸的實時交通數據。作為回報，這些信息使交通管理人員能夠識別對道路安全的潛在威脅。通過實時調整公共交通路線，可以解決對城市交通流量造成的任何潛在威脅。
教育
大數據分析可幫助政府更好地了解聯邦和地方各級的教育需求。
這確保了青年人獲得最高質量的教育，這將對該國將來帶來極大的好處。
消除貧困
世界上許多國家都試圖消除貧困，這已經有很多年了。
大數據分析為政府提供了必要的工具，以揭示關於如何減少全球貧困水平的更好的創新想法。這些數據使確定緊急需求的領域以及如何滿足這些需求變得更加容易。
政府用例
天氣預報：
中國國家海洋和大氣管理局不斷從海，陸和空基感測器收集數據。當您聽到有關颶風或龍卷風的天氣預報時，數據來自NOAA。該組織使用大數據分析方法來收集和分析大量數據，以提供正確的信息。
國家安全：
NSA從大數據分析獲得其數據處理能力。它利用了由NSA設計的開源項目Accumulo，為用戶提供了將數據存儲在大表中的功能，智慧政務：利用大數據分析政府能做那些事兒從而可以輕松地訪問信息並增強安全性。當代理商將數據集放在一起時，它可以使用Accumulo調查各種細節，同時阻止訪問可能泄露個人信息的信息。
犯罪偵查和預防：
聯合國毒品和犯罪問題辦公室報告說，2009年犯罪分子洗錢超過1.6萬億美元，占國內生產總值的2.7%。中國財政部金融犯罪執法局(FinCEN)使用大數據分析工具來收集和分析大量銀行交易。這有助於打擊洗錢，資助恐怖主義和其他非法活動。
網路安全：
國土安全部為感測器採用了入侵檢測系統，除了檢測惡意軟體和未經授權的訪問嘗試外，該感測器還可以分析進出聯邦系統的互聯網流量。大數據分析用於識別異常和可疑行為。獲得的信息有助於打擊網路犯罪。
改進的服務交付：
在自然資源局已經實施了大數據分析，以幫助保護，恢復和管理國家的歷史，自然和文化資源，為子孫後代。該機構已創建一個共享服務通知，該信息庫包含一個州內其他機構可能需要的每條信息。這種共享的信息池為該機構的利益相關者以及公眾提供了見解和分析。
『玖』 大數據技術及應用
大數據技術及應用
半個世紀以來，隨著計算機技術全面融入社會生活，信息爆炸已經積累到了一個開始引發變革的程度。21世紀是數據信息大發展的時代，移動互聯、社交網路、電子商務等極大拓展了互聯網的邊界和應用范圍，各種數據正在迅速膨脹並變大。互聯網（社交、搜索、電商）、移動互聯網（微博）、物聯網（感測器，智慧地球）、車聯網、GPS、醫學影像、安全監控、金融（銀行、股市、保險）、電信（通話、簡訊）都在瘋狂產生著數據。2011年5 月，在「雲計算相遇大數據」 為主題的EMC World 2011 會議中，EMC 拋出了Big Data概念。正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。哈佛大學社會學教授加里？金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」
二、什麼是大數據
大數據（Big Data）是指那些超過傳統資料庫系統處理能力的數據。它的數據規模和轉輸速度要求很高，或者其結構不適合原本的資料庫系統。為了獲取大數據中的價值，我們必須選擇另一種方式來處理它。數據中隱藏著有價值的模式和信息，在以往需要相當的時間和成本才能提取這些信息。如沃爾瑪或谷歌這類領先企業都要付高昂的代價才能從大數據中挖掘信息。而當今的各種資源，如硬體、雲架構和開源軟體使得大數據的處理更為方便和廉價。即使是在車庫中創業的公司也可以用較低的價格租用雲服務時間了。對於企業組織來講，大數據的價值體現在兩個方面：分析使用和二次開發。對大數據進行分析能揭示隱藏其中的信息。例如零售業中對門店銷售、地理和社會信息的分析能提升對客戶的理解。對大數據的二次開發則是那些成功的網路公司的長項。例如Facebook通過結合大量用戶信息，定製出高度個性化的用戶體驗，並創造出一種新的廣告模式。這種通過大數據創造出新產品和服務的商業行為並非巧合，谷歌、雅虎、亞馬遜和Facebook它們都是大數據時代的創新者。
（一）大數據的4V特徵
大量化（Volume）：企業面臨著數據量的大規模增長。例如，IDC最近的報告預測稱，到2020年，全球數據量將擴大50倍。目前，大數據的規模尚是一個不斷變化的指標，單一數據集的規模範圍從幾十TB到數PB不等。簡而言之，存儲1PB數據將需要兩萬台配備50GB硬碟的個人電腦。此外，各種意想不到的來源都能產生數據。
多樣化（Variety）：一個普遍觀點認為，人們使用互聯網搜索是形成數據多樣性的主要原因，這一看法部分正確。然而，數據多樣性的增加主要是由於新型多結構數據，以及包括網路日誌、社交媒體、互聯網搜索、手機通話記錄及感測器網路等數據類型造成。其中，部分感測器安裝在火車、汽車和飛機上，每個感測器都增加了數據的多樣性。
快速化（Velocity）：高速描述的是數據被創建和移動的速度。在高速網路時代，通過基於實現軟體性能優化的高速電腦處理器和伺服器，創建實時數據流已成為流行趨勢。企業不僅需要了解如何快速創建數據，還必須知道如何快速處理、分析並返回給用戶，以滿足他們的實時需求。根據IMS Research關於數據創建速度的調查，據預測，到2020年全球將擁有220億部互聯網連接設備。
價值（Value）：大量的不相關信息，浪里淘沙卻又彌足珍貴。對未來趨勢與模式的可預測分析，深度復雜分析（機器學習、人工智慧Vs傳統商務智能（咨詢、報告等）
三、大數據時代對生活、工作的影響
大數據，其影響除了經濟方面的，它同時也能在政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循「數」管理的模式，也是我們當下「大社會」的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。
「大數據」的影響，增加了對信息管理專家的需求。事實上，大數據的影響並不僅僅限於信息通信產業，而是正在「吞噬」和重構很多傳統行業，廣泛運用數據分析手段管理和優化運營的公司其實質都是一個數據公司。麥當勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是建立在數據分析基礎之上的精準選址。而在零售業中，數據分析的技術與手段更是得到廣泛的應用，傳統企業如沃爾瑪通過數據挖掘重塑並優化供應鏈，新崛起的電商如卓越亞馬遜、淘寶等則通過對海量數據的掌握和分析，為用戶提供更加專業化和個性化的服務。
大數據在個人隱私的方面，大量數據經常含有一些詳細的潛在的能夠展示有關我們的信息，逐漸引起了我們對個人隱私的擔憂。一些處理大數據公司需要認真的對待這個問題。例如美國天睿資訊給人留下比較深刻印象的是他的一個科學家提出，我們不應該簡單地服從法律方面的隱私保護問題，這些遠遠不夠的，公司都應該遵從谷歌不作惡的原則，甚至更應該做出更積極的努力。
四、大數據時代的發展方向、趨勢
根據ESM國際電子商情針對2013年大數據應用現狀和趨勢的調查顯示：被調查者最關注的大數據技術中，排在前五位的分別是大數據分析（12.91%）、雲資料庫（11.82%）、Hadoop（11.73%）、內存資料庫（11.64%）以及數據安全（9.21%）。Hadoop已不再是人們心目中僅有的大數據技術，而大數據分析成為最被關注的技術。從中可以看出，人們對大數據的了解已經逐漸深入，關注的技術點也越來越多。既然大數據分析是最被關注的技術趨勢，那麼大數據分析中的哪項功能是最重要的呢？從下圖可以看出，排在前三位的功能分別是實時分析（21.32%）、豐富的挖掘模型（17.97%）和可視化界面（15.91%）。2012年也曾做過類似的調查，當時選擇豐富的挖掘模型（27.22%）比實時分析（19.88%）多7.34%。短短一年時間內，企業對實時分析的需求激增，成就了很多以實時分析為創新技術的大數據廠商。從調查結果可以看出：企業在未來一兩年中有迫切部署大數據的需求，並且已經從一開始的基礎設施建設，逐漸發展為對大數據分析和整體大數據解決方案的需求。與此同時，大數據還面臨人才的缺乏的挑戰，需要企業和高校聯合起來，培養數據領域的復合型人才，幫助企業打贏這場「數據戰」。
五、大數據的應用
（一）行業拓展者，打造大數據行業基石
IBM：IBM大數據提供的服務包括數據分析，文本分析，藍色雲杉（混搭供電合作的網路平台）；業務事件處理；IBM Mashup Center的計量，監測，和商業化服務（MMMS）。 IBM的大數據產品組合中的最新系列產品的InfoSphere bigInsights，基於Apache Hadoop。
該產品組合包括：打包的Apache Hadoop的軟體和服務，代號是bigInsights核心，用於開始大數據分析。軟體被稱為bigsheet，軟體目的是幫助從大量數據中輕松、簡單、直觀的提取、批註相關信息為金融，風險管理，媒體和娛樂等行業量身定做的行業解決方案。
微軟：2011年1月與惠普（具體而言是HP資料庫綜合應用部門） 合作目標是開發了一系列能夠提升生產力和提高決策速度的設備。
EMC：EMC 斬獲了紐交所和Nasdaq；大數據解決方案已包括40多個產品。
Oracle：Oracle大數據機與Oracle Exalogic中間件雲伺服器、Oracle Exadata資料庫雲伺服器以及Oracle Exalytics商務智能雲伺服器一起組成了甲骨文最廣泛、高度集成化系統產品組合。
（二）大數據促進了政府職能變革
重視應用大數據技術，盤活各地雲計算中心資產：把原來大規模投資產業園、物聯網產業園從政績工程，改造成智慧工程；在安防領域，應用大數據技術，提高應急處置能力和安全防範能力；在民生領域，應用大數據技術，提升服務能力和運作效率，以及個性化的服務，比如醫療、衛生、教育等部門；解決在金融，電信領域等中數據分析的問題：一直得到得極大的重視，但受困於存儲能力和計算能力的限制，只局限在交易數型數據的統計分析。一方面大數據的應用促進了政府職能變革，另一方面政府投入將形成示範效應，大大推動大數據的發展。
（三）打造「智慧城市」
美國奧巴馬政府在白宮網站發布《大數據研究和發展倡議》，提出「通過收集、處理龐大而復雜的數據信息，從中獲得知識和洞見，提升能力，加快科學、工程領域的創新步伐，強化美國國土安全，轉變教育和學習模式」 ；中國工程院院士鄔賀銓說道，「智慧城市是使用智能計算技術使得城市的關鍵基礎設施的組成和服務更智能、互聯和有效，隨著智慧城市的建設，社會將步入「大數據」時代。」
（四）未來，改變一切
未來，企業會依靠洞悉數據中的信息更加了解自己，也更加了解客戶。
數據的再利用：由於在信息價值鏈中的特殊位置，有些公司可能會收集到大量的數據，但他們並不急需使用也不擅長再次利用這些數據。例如，行動電話運營商手機用戶的位置信息來傳輸電話信號，這對以他們來說，數據只有狹窄的技術用途。但當它被一些發布個性化位置廣告服務和促銷活動的公司再次利用時，則變得更有價值。
六、機遇和挑戰
大數據賦予了我們洞察未來的能力，但同時諸多領域的問題亟待解決，最重要的是每個人的信息都被互聯網所記錄和保留了下來，並且進行加工和利用，為人所用，而這正是我們所擔憂的信息安全隱患！更多的隱私、安全性問題：我們的隱私被二次利用了。多少密碼和賬號是因為「社交網路」流出去的？
眼下中國互聯網熱門的話題之一就是互聯網實名制問題，我願意相信這是個好事。畢竟我們如果明著亮出自己的身份，互聯網才能對我們的隱私給予更好保護