大數據對政府治理的影響及挑戰

❶ 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。

(1)大數據對政府治理的影響及挑戰擴展閱讀

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

❷ 結合大數據時代的特點，談談數據時代社會治理遇到了哪些挑戰

社會治理大數據意識低。隨著大數據時代的到來，大數據分析為服務型社會治理模式的實現提供了重要支撐。然而，以大數據分析為重要支撐的服務型社會治理模式的實現，必須以社會治理大數據意識的形成為前提。從我國目前的情況來看，社會治理大數據意識仍然比較低，主要體現在以下三個方面：一是「重管理、輕服務」的管控思維在我國仍然大有市場，導致社會治理大數據意識的形成缺乏強有力的平台支撐。二是「重局部、輕全局」的部門利益導向導致我國社會治理體制的碎片化，從而使社會治理大數據意識的形成失去了重要的動力來源。三是「重政府、輕社會」的偏見導致包括企事業單位、社會組織、社區和公民個人在內的其他社會主體在社會治理中的參與性嚴重不足，從而使社會治理大數據意識的形成失去了廣泛的社會基礎。

社會治理大數據共享障礙多。目前，我國社會治理相關數據實現完全共享仍然面臨諸多障礙，主要體現在以下五個方面：一是缺乏數據共享的理念，對社會治理現代化的認識不足，不同部門的數據之間缺乏互聯互通，社會治理相關數據的綜合利用效益低下。二是缺乏數據共享機制的責任主體，從而導致許多政府部門因擔心犯下泄露國家機密的錯誤而寧可不作為。三是缺乏數據共享的法規和制度，無法可依或者法律法規之間相互沖突。四是目前我國尚未形成社會治理數據共享的統一標准和規范，尚未出台在全國具有普遍指導意義的與社會治理機制相關的頂層設計，因此社會治理大數據共享缺乏明確的操作規則和目標指向。五是缺乏合理的財政預算，導致政府部門在社會治理數據和信息資源再利用中收費機制不合理，利益分配不均衡。更有甚者，一些政府部門將其掌握的社會治理數據和信息資源產權部門化，設置利用壁壘，嚴重阻礙社會治理相關數據的共享。

社會治理大數據相關能力弱。在大數據時代，提升對社會治理大數據的分析能力以及對分析結果的應用能力，是實現社會治理創新的關鍵性因素。然而，目前我國社會治理大數據相關能力仍然比較弱，主要體現在以下三個方面：一是缺乏對社會治理大數據進行分析的能力，而這種分析能力又與相關人才的培養和支撐密切相關。目前，除了騰訊、網路、阿里巴巴等技術型互聯網公司掌握和應用大數據分析技術，並網羅一批大數據分析人才之外，我國對社會治理大數據的分析和應用仍然處於探索階段，相關人才十分缺乏。二是目前我國各社會治理主體嚴重缺乏根據社會治理大數據形成社會治理需求的意識和能力，而將這種社會治理需求轉化為有效社會治理和社會服務的能力就更加缺乏。三是長期以來我國各社會治理主體對社會治理特徵和發展趨勢的預測更多的是感性的判斷預測，或者是理論的邏輯推演預測，缺乏以對社會治理大數據的深度挖掘和系統分析為基礎的合理預測。

❸ 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。

❹ 大數據對政府治理組織結構的影響有哪些

1.對信息的控制；2.對政策的控制；3.對公共產品與公共服務的生產與版供給的控制；4.促進政府思維方式的變權革；5.推動社會網路結構的生成；

❺ 大數據時代的治理轉型

大數據時代的治理轉型

大數據技術在商業領域已經顯示出提供「解決方案」的驚人能力，同樣可以在國家治理、政府治理、社會治理中運用
國務院通過的《關於促進大數據發展的行動綱要》為未來中國的大數據發展指明了方向。然而，與全球主要發達國家相比，中國仍處於大數據發展的初級階段。如何構築大數據時代的國家競爭發展優勢將具有深遠的戰略意義。
大數據時代的國際競爭格局
當前，大數據正煥發出變革的力量，並正在改變各國綜合國力增速，重塑未來國際戰略格局，主要表現在以下方面。
首先，大數據成為經濟社會發展新的驅動力。隨著物聯網、雲計算、移動互聯網等網路新技術的應用和發展，社會信息化進程進入數據時代，海量數據的產生與流轉成為常態。未來20年，全球50億人將實現聯網，這將使全球數據量呈幾何式快速增長。預計到2020年，全球數據使用量將達到約40ZB（1ZB=10億TB），將成為新的重要驅動力。
其次，大數據將成為重要的戰略資源和核心資產。世界各國對數據的依賴快速上升，國家競爭焦點已經從資本、土地、人口、資源的爭奪轉向了對大數據的爭奪，制信（數）權成為繼制陸權、制海權、制空權之後的新制權。大數據使得數據強國與數據弱國的區分不再以經濟規模和經濟實力論英雄，而是決定於一國大數據能力的優劣。
第三，大數據將改變國家治理的架構和模式。大數據不僅是一場技術和經濟革命，更是一場國家治理的變革。大數據可以通過對海量、動態、高增長、多元化、多樣化數據的高速處理，快速獲得有價值信息，提高公共決策能力。另外，數據主權的提出也使政府、企業和個人的角色發生轉變，使國家治理結構逐步實現從國家獨大的治理結構轉向多元共治，從封閉性治理結構轉向開放性結構，從政府配置資源模式轉向市場配置資源模式的轉變，作為基礎設施的大數據和作為基礎性制度的大數據同時存在。
最後，大數據安全已經成為國家最重要的戰略安全之一。藉助大數據革命，美國等發達國家全球數據監控能力升級，確保自身在網路空間和數據空間的主導地位。各種國家信息基礎設施和重要機構所承載著的龐大數據信息，如由信息網路系統所控制的石油和天然氣管道、水、電力、交通、銀行、金融、商業和軍事等，都有可能成為被攻擊的目標，大數據安全已經上升成為國家安全極為關鍵的組成部分。
主要國家大數據戰略在行動
當前，世界各國紛紛利用大數據提升國家競爭能力和戰略能力。
1.美國大數據戰略的全球領導力。美國政府最先對大數據技術革命做出戰略反應，利用大數據提升國家治理水平和國家競爭優勢。迄今為止，美國政府在大數據方面實施了三輪政策行動。
第一輪是2012年3月，白宮發布《大數據研究和發展計劃》，並成立「大數據高級指導小組」，該計劃有兩個目標：一是用大數據技術系統改造傳統國家治理手段和治理體系；二是形成新的經濟增長業態和板塊。
第二輪是2013年11月，白宮推出「數據-知識-行動」(Data to Knowledge to Action)計劃，進一步細化了利用大數據改造國家治理、促進前沿創新、提振經濟增長的路徑。這是美國向數字治國、數字經濟、數字城市、數字國防轉型的重要舉措。
第三輪是2014年5月，美國總統辦公室提交《大數據：把握機遇，維護價值》政策報告，強調政府部門和私人部門緊密合作，利用大數據最大限度地促進增長和利益，減少風險。
2.歐盟「數據驅動經濟戰略」框架初顯。歐盟在2014年發布了《數據驅動經濟戰略》，有望近期內成為歐盟經濟單列行業，為歐盟恢復經濟增長和擴大就業，做出巨大貢獻。歐盟在大數據方面的活動主要涉及兩方面內容：（1）研究數據價值鏈戰略計劃；（2）資助「大數據」和「開放數據」領域的研究和創新活動。數據價值鏈戰略計劃包括開放數據、雲計算、高性能計算和科學知識開放獲取四大戰略。主要原則是：高質量數據的廣泛獲得性，包括公共資助數據的免費獲得；作為數字化單一市場的一部分，歐盟內的數據自由流動；尋求個人潛在隱私問題與其數據再利用潛力之間的適當平衡，同時賦予公民以其希望形式使用自己數據的權利。
3.亞太地區國家紛紛搶佔大數據戰略制高點。亞洲一些國家在大數據發展中緊追其後。日本積極謀劃利用大數據改造國家治理體系，對沖經濟下行風險。2013年6月，安倍內閣正式公布新IT戰略《創建最尖端IT國家宣言》，以開放大數據為核心的IT國家戰略，把大數據和雲計算衍生出的新興產業群視為提振經濟增長、優化國家治理的重要抓手。
韓國科學技術政策研究院2011年正式提出「大數據中心戰略」以及「構建英特爾綜合資料庫」。同時，韓國社會專職部門制定應對大數據時代計劃。2012年，韓國國家科學技術委員會就大數據未來發展環境發布重要戰略規劃。2013年，在朴槿惠總統「創意經濟」的新國家發展戰略指引下，韓國未來創造科學部提出「培養大數據、雲計算系統相關企業1000個」的國家級大數據發展計劃以及《第五次國家信息化基本計劃（2013-2017）》等多項大數據發展戰略。
總體來看，國外政府大數據政策措施體現出如下明顯特徵：一是頒布戰略規劃進行整體布局，搶佔大數據先機；二是注重構建配套政策，包括人才培養、產業扶持、資金保障、數據開放共享等，為本國大數據發展構築良好的生態環境。
中國准備好了嗎
大數據對於中國的戰略意義毋庸置疑。2013年，中國大數據產業市場規模為34.3億元，同比增長率超100%。然而，與國外先進國家相比，中國大數據發展卻面臨非常嚴峻的風險與挑戰。
1.大數據戰略儲備能力不足，尚缺乏國家頂層設計。從主要發達國家的大數據發展經驗看，美國等國持續強化國家戰略的頂層設計，重點關注大數據對創新能力、國家安全能力、產業競爭力等國家競爭優勢的重構，持續推出大數據國家戰略規劃。目前，中國明確大數據發展戰略的中央部門和政府部門較少，更多是產業界和學術界的探討，大數據戰略的國家頂層設計尚未進入議事日程。此外，大數據治理不是技術問題，而是具有系統性、全局性的戰略問題，需要有全面推動大數據戰略實施的權力部門和核心決策機構。而這些機制設計，中國都明顯缺失和缺位。
2.條塊分割體制壁壘和「信息孤島」，阻礙數據開放和共享。據統計，中國政府掌握著80%以上的數據，政府作為政務信息的採集者、管理者和佔有者，具有其他社會組織不可比擬的信息優勢。但由於信息技術、條塊分割的體制等限制，各級政府部門之間的信息網路往往自成體系、相互割裂，相互之間的數據難以實現互通共享，導致目前政府掌握的數據大都處於割裂和休眠狀態。同時，由於政府部門業務管理信息系統開發和建設的「部門化」，政府信息系統出現「系統林立」和分裂狀態，政府公共信息資源重復採集現象嚴重，信息摩擦和治理成本偏高。總體而言，政府開放數據的程度遠遠落後於世界領先國家。
3.傳統治理思維和治理體制在大數據時代出現明顯的不適應，並引發新的難題。大數據正在重構政府、市場、社會三者之間關系模式，然而，現有國家治理思維和治理體制已經明顯不適應這種大數據時代新趨勢的變化。特別是如果經濟體制、行政體制和社會管理體制改革不能有效跟進，既得利益主體很可能將大數據技術帶來的國家治理契機轉化為既得利益的手段和工具，可能引發新的「權力尋租」、新的「數字鴻溝」等問題。
4.法治建設滯後，維護「數據主權」的法律法規標准及配套政策嚴重缺失。目前，中國大數據法治建設明顯滯後，用於規范、界定「數據主權」的相關法律缺失，缺乏有效的大數據法律框架。
一是對於政府、商業組織和社會機構的數據開放、信息公開的相關法律法規尚待進一步完善，尤其缺乏企業和應用程序中關於搜集、存儲、分析、應用數據的相關法規。
二是沒有對保護本國數據、限制數據跨境流通等做出明確規定。金融、證券、保險等重要行業在華開展業務的外國企業將大量敏感數據傳輸、存儲至其國外的數據中心，存在不可控風險。
三是大數據技術應用與產業發展剛剛起步，缺乏與之相配套的法律法規及政策。
將大數據發展規劃上升為全面的國家戰略
大數據引發的經濟社會革命才剛剛開始，需要全面提升大數據在國家經濟發展和治理方面的重要戰略地位。
1.完善大數據發展的國家頂層設計。要在「行動綱要」基礎上，加快形成大數據國家戰略，包括中長期路線圖與實施重點、目標、路徑。統籌布局，加快大數據發展核心技術研發；推進大數據開放、共享以及安全方面的相關立法與標准制定；搶抓全球科技革命和產業革命戰略機遇，重構國家綜合競爭優勢。
一是把數據主權納入國家核心利益的戰略范疇，加快大數據立法、法律法規和標準的制定。
二是規劃重點領域的大數據研究計劃，布局關鍵技術研發方向，強化大數據基礎設施建設和人才培養，加強對大數據產業的扶持，做好體制機制、資金、法規標准等方面的保障，為後期專項政策制定、項目規劃等提供依據。
三是借鑒國外政府大數據戰略經驗，制定符合中國國情的大數據配套政策路線圖，注重從戰略技術能力儲備和戰略應用實施兩個角度，釋放大數據發展的潛能。
2.構建國家大數據倉庫。應加快G2G（政府與政府之間）、G2B（政府與企業之間）、G2C（政府與公民之間）的大數據開放與共享，盤活大數據資產。
一是加強大數據基礎設施建設。全面推進實施「寬頻中國」戰略，持續支持下一代互聯網、第四代移動通信、公共無線網路、電子政務網、行業專網和物聯網等網路基礎設施建設，建立政府「雲平台」，統籌監測數據管理平台、公眾民情採集與服務數據管理平台、公共安全與應急管理數據管理平台、政府管理績效考評數據管理平台、資源統籌與經濟預警監測數據管理平台。
二是加強基礎數據整合。一方面，整合來自於政府職能部門及業務部門的數據信息資源，推動和規范誠信機構建設，提供完整、准確、及時的企業和個人誠信信息，推進大數據徵信體系建設；另一方面，推動國家基礎數據開放共享進程，打造透明、智慧政府，推動國家、省、市、縣四級大數據交換共享，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，並在此基礎上最終建成國家大數據倉庫。
3.運用大數據，全面提升公共服務水平。從全球領先國家經驗看，社會治理體系和公共服務體系是運用大數據進行改造提升的最有潛力領域。
一是將大數據更廣泛實踐於污染防治、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。
二是利用大數據加快政府自身革命，制定政府大數據開發與利用的負面清單、權力清單和責任清單。
三是利用大數據實施監管和反腐。大數據給網路問政、網路監督和技術反腐提供了強大的技術支撐，可以利用大數據建立國民滿意度指數、腐敗指數以及清廉指數等。
4.利用大數據創新政府決策方案。大數據技術在商業領域已經顯示出提供「解決方案」的驚人能力，同樣可以在國家治理、政府治理、社會治理方面中運用。以通信網、互聯網、移動互聯網、物聯網四張網為支撐，可以提出大數據智慧城市解決方案、大數據新農村建設解決方案、大數據金融解決方案、大數據智能終端解決方案、大數據位置服務解決方案、大數據教育解決方案、大數據文化創意解決方案、大數據環境解決方案、大數據製造解決方案、大數據生物健康解決方案、大數據中小企業數據中心解決方案、大數據服務平台解決方案、大數據信息安全解決方案等，為大數據戰略真正落地找到突破口。
5.充分挖掘釋放大數據變革、創新經濟的潛能。首先，通過大數據實現製造業數字化、智能化及下一代信息技術的深度融合。要做好大數據與工業寬頻建設的對接，率先將工業寬頻的傳輸、工業大數據採集、數據中心的計算應用等環節整合起來，建立完善的工業互聯網體系和中國的工業4.0體系。
其次，鑒於目前中國的人口要素紅利在「退潮」，土地、資源、環境等生產要素日益緊張，要將大數據作為新的戰略性生產要素釋放出來，建立多元參與的協同創新聯盟，增強產學研合作集成研發能力，激勵基於大數據資源的創新創業，推動經濟實現高質量增長。
再次，利用大數據研判，預測宏觀經濟形勢，開發「經濟增長形勢判斷預測系統」、「物價變化高頻判斷系統」、「金融市場信心判斷系統」、「房地產景氣判斷系統」等，增強對經濟形勢判斷的科學性、精準性。
6.開展全球大數據交流合作。全球主要國家都已提出本國大數據國家戰略，特別是美國、日本等國的數據量非常龐大。中國可通過大數據外交，與之展開國際合作，特別是在應對氣候變化、糧食安全、疾病災害、恐怖主義等領域，以及在「一帶一路」戰略推進過程中，豐富公共外交領域的大數據建設。
此外，可利用大數據技術掌握全球性數據情報和全球焦點事件發展態勢。建議實施中國版「全球脈動」（Global Pusle）項目。聯合國於2009年推出「全球脈動」項目，提出大數據是納米技術和量子計算之後的一個顛覆性變化，用這個技術對Twitter和Facebook等互聯網數據和文本信息開展實時分析監測，使用語言解密軟體對互聯網世界進行「情緒分析」，可以對疾病、動亂、種族沖突提供早期預警。中國可以實施類似的大數據全球情報智能監測項目，對全球重大趨勢進行早期預警，切實維護和保障國家安全。

❻ 政府治理為什麼需要大數據

大數據為政府治理能力的提升帶來了發展機遇。首先是為推動政府治理理念和模式的變化帶來機遇。在政府治理領域，通過讓海量、動態、多樣的數據有效集成為有價值的信息資源，推動政府轉變管理理念和治理模式，進而加快治理體系和治理能力現代化。其次是為推動政府治理決策精細化和科學化帶來機遇。在大數據時代，互聯網數據的價值隨著海量積累而產生質變，能夠對經濟社會運行規律進行直觀呈現，從而降低政府治理偏差概率，提高政府治理的精細化和科學化。再次是為推動政府治理提高效率和節約成本帶來機遇。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。
大數據對提升政府治理能力的重要性不言而喻，但在實際工作中具體運用大數據卻任重而道遠。現階段，大數據在政府治理領域還未得到足夠重視。我國政府部門目前幾乎沒有使用大數據技術，很多政府部門並未對大數據提升業務能力予以足夠重視，大數據資源管理的思維尚未建立。大數據在政府治理中的技術運用尚在探索。隨著我國信息化技術應用不斷擴展，國家及企業層面產生了巨量大數據，但總體集成、掌握、整合、分析這些數據需要成熟的技術投入，目前如何利用大數據進行精細分析仍處於摸索階段。大數據本身的管理還需要綜合完善。如何管理大數據，我國各部門還缺乏統一標准，各部門的數據來源、數據架構、數據體系各自為政，不能有效整合，大大降低了數據的使用效率

❼ 如何看待大數據在公共危機中的應用取決於哪些影響因素

大數據（BIGDATA）背景下，由於海量數據和信息傳播交互的新模式和新特點給傳統的政府公共危機管理帶來了全新的挑戰，但是同樣也為政府解決公共危機提供了全新的解決手段。大數據所帶來的公共危機挑戰不同於以往的傳統信息媒體時代的挑戰，政府如果足夠重視大數據的巨大影響，利用大數據手段來分析、預測、解決公共危機，與社會民眾做好數據交互，就能以此為契機，將我國的公共危機治理水平提上一個全新的層次。
大數據；公共危機；政府
隨著自媒體的深入發展以及移動智能終端設備的廣泛普及，信息對整個社會的影響逐步提高直到如今達到一種絕對重要的地位。進入21世紀以來，以全體、混雜和相關關系為特點的大數據時代的來臨對政府及官員的公共關系管理帶來前所未有的挑戰。掌握大數據時代公共危機管理的特徵及策略，對於推動建立職能科學的政府，全面推行「四個全面」戰略具有十分重要的意義。
一、基於大數據環境下的政府公共危機管理特徵分析
「大數據」概念最早出現於《大數據時代》，該書由數據科學研究權威人物維克托•邁爾•舍恩伯格和肯尼斯•庫克耶編寫，指不用隨機分析法（抽樣調查）的捷徑，而是採用所有數據進行分析處理。大數據有4V特點，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。當前我國正處於社會轉型期，公共處於多發狀態，大數據背景下公共危機呈現出如下特徵：
1.信息傳遞復雜化趨勢。隨著大數據時代的到來，信息傳播有四個顯著特點，一是多樣化且十分豐富的傳播路徑，二是低廉的傳播成本，三是快速的傳播速度，四是數量大、分散廣的信息傳播主體。因此，當公共危機發生時，相較於傳統媒體，大數據時代下信息在新媒介上的傳播速度十分快，另外移動終端已經廣泛運用到社會群體中，現今社會人人都可通過移動終端快速接受信息和傳播信息，進一步加快了信息的傳播速度。大數據時代給公共危機的控制方面帶來新的挑戰的難題。而在這種情況之下，我國政府由於網路信息假設的滯後和公共危機預案體系的不完備，在公共危機發生時往往後知後覺，容易造成較大的損失。
2.信息多元化傳遞致與政府信息權威性下降並存。在傳統媒介時代，政府掌控著有限的信息傳播渠道，且社會信息交流水平較低，政府因而能夠相對有效控制信息的傳播，但伴隨著移動互聯終端的普及和自媒體趨勢的發展，使得信息傳播呈現多元化。在這種情況下，缺少准確的權威信息的導向，輿論民情呈現出

❽ 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」。

❾ 大數據對經濟政治生活的影響 2000字

大數據時代是一個將數據當作核心資產的時代，數據呈現出戰略化、資產化和社會化等特徵。隨著數據作為國家戰略資產意識的增強，以及越來越多的國家將數據管理上升到戰略層面，大數據勢必會以更加積極的姿態進入到公共管理和政府治理范疇內。無論是把大數據單純作為一種技術，還是一種抽象理念，或者是一個時代背景，它都將對政府治理理念、治理範式、治理內容、治理手段等產生不同程度的影響。本文試圖將大數據這一新概念與政府治理有機結合起來，闡述大數據時代背景下的政府治理將會發生什麼新變化，面臨哪些機遇和挑戰。
一、「大數據」概念的界定
（一）「大數據」概念的提出與發展
2008年9月4日《自然》（Nature）刊登了一個名為「Big Data」的專輯，首次提出大數據（Big Data）概念，該專輯對如何研究PB級容量的大數據流，目前正在制訂的、用以最為充分地利用海量數據的最新策略進行了探討。[1]2011年5月，EMC（全球最大的外置存儲硬碟供應商）舉辦了主題為「雲計算相遇大數據」的大會，首次拋出了「大數據」（Big Data）的概念。緊隨其後，IBM、麥肯錫等眾多國外機構發布了「大數據」的相關研究報告，2011年6月麥肯錫全球研究所發布研究報告——《大數據的下一個前沿：創新、競爭和生產力》（Big data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Proctivity）[2]，首次提出「大數據時代」來臨。此後，聯合國、世界經濟論壇也紛紛關注信息時代海量數據對社會經濟發展所帶來的沖擊，2012年5月聯合國「全球脈沖」(Global Pulse)計劃發布《大數據開發：機遇與挑戰》（Big Data for Development: Challenges & Opportunities）[3]報告，闡述了大數據帶來的機遇、主要挑戰和大數據應用。2011、2012年達沃斯世界經濟論壇將大數據作為專題討論的主題之一，發布了《大數據、大影響：國際發展新的可能性》（Big Data, Big Impact: New Possibilities for International Development）[4]等系列報告。
奧巴馬政府創造性地將「大數據」概念全面引入到公共行政領域。2009年，美國聯邦政府發布《開放政府指令》（The Open Government Directive），作為大數據的前奏推出了Data.gov公共數據開放網站。2012年3月，美國聯邦政府發布了《大數據研究和發展倡議》（Big Data Research and Development Initiative）[5]，正式啟動了「大數據發展計劃」，宣布將投入超過2億美元在大數據研究上[6]；同年5月，聯邦政府發布《數字政府戰略》（ Digital Government Strategy）[7]，致力於為公眾提供更好的「數字化」服務，圍繞數據進行的一系列措施在美國政府全面推進，大數據對美國政府的影響逐步顯現。
（二）大數據的概念
「大數據」作為信息社會發展的一個新生事物，目前尚處在逐漸被認識、被應用的初始階段，無論是學術界還是IT行業對大數據的理解各有側重，尚未形成一套完整的理論體現，因此很難對行進行精準的定義。維基網路將大數據定義為「所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊」[8]。全球知名的咨詢公司如麥肯錫、Gartner以及知名信息化企業如IBM等作為大數據的推崇者，更側重於從技術層面界定大數據。2011－2013年，Gartner發布了多個與大數據有關的白皮書，如「Hype Cycle for Big Data, 2012」，定義了大數據的技術生命周期，報告中指出大數據不只是一項單一的技術，而是一個概念，是一套技術。《互聯網周刊》則認為，「大數據是通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見，最終形成變革之力」。[9]
⒈大數據的技術屬性
大數據在誕生之初僅僅是一個IT行內的技術術語，維基網路將其定義為「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合」，被概括為「4V」理論：
海量化數據（Volume）——數據體量巨大及規模完整性。隨著數據加工處理技術的提高，網路寬頻的成倍增加，以及社交網路技術的迅速發展，使得數據產生量和存儲量成倍增長，數據規模從TB級別躍升到PB級別。
多樣化結構（Variety）——數據類型繁多。隨著物聯網、社交網路、智能終端等的普及和應用，網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等非結構化數據所佔比例越來越大。
高速化處理（Velocity）——主要表現為數據流的處理速度快。數據規模的無限擴張既對高速化處理提出了新的要求，也為其帶來了新的機遇，大數據的高速化處理要求具有時間敏感性和決策性的分析，要求能在第一時間抓住重要事件發生的信息。這一點也是大數據和傳統的數據挖掘技術不同的本質區別所在。
低密度價值（Value）——體現出的是大數據運用的真實意義所有。數據規模大並不意味著價值高，相反，這些數據間更多的表現為稀缺性、不確定性和多樣性。[10]
盡管對大數據難以明確定義，但大數據所具有的規模性（Volume）、多樣性（Variety）和高速性（Velocity）特徵被廣泛地認同。在3V基礎上，人們對大數據的第四特性有不同的看法，IDC認為大數據具有高價值性（Value），盡管這種價值更多地表現在低價值度的碎片化數據中，如何挖掘這種價值正是大數據的關鍵所在；IBM則認為大數據應該具有真實性（Veracity），真實性將促使人們利用數據融合和先進的數學方法進一步提升數據的質量，從而創造更高價值（參見圖1）。[11]隨著大數據應用的深入，人們對最初的「4V」有了不同的理解和看法。2013年IBM提出了新的「4V」理論。數量（Volume）、多樣性（Variety）、速度（Velocity）和精確性（Veracity）。IBM認為，盡管前3個V涵蓋了大數據本身的關鍵屬性，但真實性是當前亟需考慮的重要維度，將促使他們利用數據融合和先進的數學方法進一步提升數據的質量，從而創造更高價值。[12]2014年，IBM發布了《踐行大數據承諾：大數據項目的實施應用》（Realizing the Promise of Big Data: Implementing Big Data Projects）白皮書，在該報告中對進一步擴展了大數據的特性，首次提出將大數據的特性由4V擴展為「Vs」。[13] 「Vs」在大數據已有特性的基礎上，增加了數據粘度（Viscosity），主要用來衡量數據流間的關聯性（resistance to flow of data）；數據易變性（Variability），主要衡量數據流的變化率；數據有效性（Volatility），主要表明數據有效性的期限和存儲的期限時長。我們認為，未來隨著大數據技術的發展成熟，以及人們對大數據應用的深入，大數據的「Vs」特性將會不斷變化和拓展。