大數據治理服務

⑴ 大數據如何創新應用在社會治理、民生服務、產業升級等領域

大數據促進我國經濟社會創新發展

本文作者：工信部賽迪研究院互聯網研究所 陸峰博士

近日，國務院印發《「十三五」國家信息化規劃》，明確提出要建立統一開放的大數據體系，加強數據資源規劃建設，構建統一高效、互聯互通、安全可靠的國家數據資源體系，推動數據應用，強化數據資源管理，注重數據安全保護。

數據與煤炭、石油等能源資源一樣，是國家基礎性和戰略性資源。近兩年來，我國大數據產業生態體系不斷完善，管理服務應用創新層出不窮，新服務、新模式、新業態不斷涌現，為推進產業轉型升級、創新社會治理模式、優化民生保障服務提供了重要保障，成為中國經濟社會創新發展的重要驅動力。加快推進大數據在經濟社會各領域創新應用，促進產業創新、管理創新、服務創新和治理創新，已經成為落實創新、協調、綠色、開放、共享五大發展理念重要抓手，成為推動中國經濟社會創新發展重要途徑。

一、大數據促進了產業發展模式創新，推動了產業轉型升級和提質增效

一是大數據促進傳統產業組織和運行模式創新，讓傳統產業研發設計、生產製造、物流運輸、售後服務更加精準、高效和智能。基於客戶需求反饋大數據的研發設計模式，有效解決了研發設計閉門造車問題，讓企業研發設計更加具有針對性和導向性。物流大數據有效解決了物流運輸信息不對稱問題，讓物流資源調度更加優化和智能，物流倉儲、車輛、人員等物流資源利用更加匹配和高效。生產製造大數據解決了生產數據車間流動問題，讓企業生產流線更加柔性化，有效支撐了個性化定製、體驗式製造、網路製造等新型製造業態。遠程運維、在線監測等大數據有效解決了大型機械裝備售後管理和維修問題，加強了產品的全生命周期管理，實現了對產品故障提前智能預警，促進了維修資源的優化配置，顯著縮短了維修周期。

二是大數據促進了新型信息服務業態的孵化，各領域大數據分析挖掘行業信息服務快速崛起。營銷、徵信、互聯網金融等領域大數據信息服務的崛起，讓產業經濟發展更加高效、健康。營銷大數據信息服務的發展，指導了企業商業規劃，優化商業資源配置，提高商業營銷效率，實現了精準營銷。徵信大數據信息服務的發展，有效解決了交易雙方信用信息不對稱問題，提高了交易可靠性保障，讓商業活動發展更加守信和健康。互聯網金融大數據信息服務的發展，縮減了互聯網金融運營成本，降低了普惠金融的發展門檻，有效解決了中小企業短期資金缺口問題，對傳統金融服務起到了有效補充。

三是大數據倒逼著信息通信技術加速創新，為我國信息通信產業實現後發趕超、由大變強提供了難得歷史機遇。大數據技術倒逼著傳統單機數據存儲和計算分析模式向網路分布式存儲和協同計算模式方向發展，對主機存儲、網路傳輸、計算控制提出了新的要求，倒逼了存儲、傳輸、計算等技術升級換代，為我國企業利用互聯網產業發展契機，推進存儲、傳輸、計算等技術自主可控提供了歷史機遇。

二、大數據促進了社會治理模式創新，加速了國家治理能力和治理體系現代化

一是大數據提升了政府社會管理能力，基於大數據的社會管理模式讓社會管理更加主動、精準、高效。城市管網、園林綠化、市容市貌等市政管理大數據的採集、挖掘和利用，加強了對城市基礎運行部件的實時監控和智能管理，優化了市政管理資源的配置，促進了城市綠色、清潔、高效、安全運行。公路、鐵路、地鐵、水運、航空等交通大數據的採集、挖掘和利用，有效指導了道路交通規劃，促進了交通運輸資源配置優化，實現了對交通的實時疏導能力，提高了對交通事故的預判能力，更好地滿足公眾安全、高效出行需要。水災、火災、台風等應急救災大數據的採集、挖掘和利用，提高了對災難發生的預判能力，優化了救災資源配置和調度，強化了災難發展動向科學評估，促進了災難損失的降低。城市規劃大數據的採集、挖掘和利用，讓城市居住和產業規劃布局更加科學合理，實現了人口早晚合理潮汐流動，降低了城市交通擁堵，促進了城市宜商宜居和產城融合。

二是大數據提升了政府宏觀調控能力，讓宏觀調控更加精準和科學。電子支付、移動支付、互聯網金融等金融大數據的採集、挖掘和利用，實現了國家對金融運行精準掌控，提高了國家對金融運行的綜合分析能力和金融調控的決策能力。電子商務大數據的採集、挖掘和利用，實現了國家對社會商貿活動運行狀態的有效把控，促進了供需調控的精準化，為了推進供給側改革、促進產業結構調整、優化產業布局提供了科學依據。煤炭、電力、石油等能源大數據的採集、挖掘和利用，實現了國家對全社會經濟運行活躍性的有效評估，為推進節能減排、加強環境治理、優化產業政策提供了科學依據。

三是大數據提升了政府市場監管能力，強化線上線下一體化監管，實現事中監管和事前預防有機結合。煤礦、非煤礦山、煙花爆竹、石化冶煉、危化品等企業安全生產大數據的採集、挖掘和利用，提高了重點危險源企業安全生產在線監管水平，實現了對重點危險源風險的科學預判，有效防範了潛在事故和重特大事故發生，降低了安全生產事故發生概率。食品、葯品等大數據的採集、挖掘和利用，強化了產品全生命周期監管，提高了產品的溯源能力，保障了涉及民生產品安全。銀行、證券、外管等金融大數據的採集、挖掘、利用，強化了對洗錢、詐騙、非法集資、內幕操作等非法金融活動監管，有效防範了金融系統性風險的發生，保障了金融運行的穩定。金融、納稅、環保、行政處罰、刑事處罰等領域信用大數據的採集、挖掘和利用，促進了信用信息「全國一張網」建設，市場主體誠信檔案、行業黑名單制度和市場退出機制逐步健全，強化了聯合激勵與懲戒機制，實現了讓「守信者一路綠燈，失信者處處受限」。同時，大數據應用完善了政府市場監管機制，實現了讓權力運行處處留痕，把執法權力關進了「數據鐵籠」。

四是大數據提升了政府網路空間治理能力，網路社會治理更加高效、科學。網路輿情大數據的採集、挖掘和利用，提高了對網路社會關注焦點的即時發現能力，加強了對物理社會潛在燃點的研判，倒逼社會重要問題解決，為解決社會問題提供了有效的決策數據支撐和贏得寶貴時間窗口期。網路安全大數據的採集、挖掘和利用，強化了對網路安全態勢的全面感知，提高了網路黑客攻擊發現能力，完善了網路安全保障體系，提升了對網路空間的管控能力。

三、大數據促進了民生服務模式創新，提升了民生保障便民、利民和惠民水平

一是大數據促進了民生服務資源優化配置，以人為本發展理念得到更加充分落實。大眾出行大數據的採集、挖掘和利用，促進了公共交通運輸資源配置，提升對道路交通的實時誘導，實現讓大眾出行道路更加順暢和換乘更加銜接。電、水、熱、氣、通信等服務大數據的採集、挖掘和利用，促進了服務資源的優化調度配置，讓服務更加均衡協調。流動人口、老年人口、學前兒童、居住人口等大數據的採集、挖掘和利用，完善了流動人口計劃生育、子女入學、醫療保障等服務，促進了醫養、學前教育、生活服務等資源優化配置。

二是大數據提高了大眾醫療衛生保障水平，構建起了人類生命新守護環。電子病歷、居民健康檔案、可穿戴智能健康設備數據等醫療衛生大數據的採集、挖掘和利用，提高醫療機構臨床決策智能化水平和遠程病人監控精準化水平，提升了衛生部門公共衛生和公眾健康監控的效率，縮短科研機構醫療葯品研發周期，為全社會防控大規模疫情發生、優化醫療資源配置、提高人的健康保障提供了有效的決策依據。

大數據正在深刻影響和改變世界發展，對產業發展、社會治理、民生服務帶來影響才剛剛開始，應用前景非常寬廣。牢牢把握科技革命歷史機遇，率先搶佔大數據發展先機，大力發展數據產業，推進大數據在經濟社會各領域深入應用，完善大數據採集挖掘、存儲傳輸、流通交易、安全保障等相關制度，充分釋放數據資源紅利，必將為中國經濟社會創新發展注入新的發展動力，推動中國經濟社會發展邁上新的發展台階、開啟發展新方位。

（聯系郵箱：[email protected]）

⑵ 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。

以上是小編為大家分享的關於大數據如何幫助政府實現「精準治理」的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

⑶ 大數據時代社會治理方式創新

大數據時代社會治理方式創新_數據分析師考試

互聯網、物聯網、大數據、雲計算等現代技術正在深度改變人們的生活、工作和思維方式。大數據時代給社會治理提出了新機遇和新挑戰，因此，應適應大數據時代社會需要，變革社會治理方式。推進大數據時代社會治理方式創新，無論從理論上還是實踐上看，都是一個全新的課題。作為我國改革開放的前沿地帶，深圳市福田區在運用大數據手段推進社會治理方式創新方面再一次走到了全國的前面，率先進行了探索，對於研究大數據時代社會治理方式創新，具有重要的理論和實踐意義。

深圳市福田區社會治理方式創新的實踐探索

大數據時代，只有讓政府以及各社會主體在合理共享各種最新數據的基礎上，發揮各自的優勢，深度挖掘數據的價值，在提供公共服務的方式、內容和機制上不斷創新，以適應快速變化的社會需求和環境，才能不斷提高我國的國家治理能力和實現社會治理方式的創新。深圳市福田區充分認識基礎數據的重要性，在如何保證動態、精準、充分佔有基礎數據方面進行了卓有成效的創新和探索。

突出大數據理念

針對大數據時代社會治理的特點，深圳市福田區在推進社會治理創新方面，樹立大數據理念，推動智慧福田建設。

大數據應用的核心是數據處理。大數據應用要充分挖掘數據價值，進行深度應用。為此福田區提出實現「讓數據多跑腿，讓群眾少跑路」的目標，以「采、用、享、碰、推、嵌」六個字來概括數據應用理念。

「采、用、享」是傳統的數據應用，是信息化建設的第一次革命；「碰、推、嵌」是大數據時代的智能應用，是信息化建設的第二次革命，以「碰、推、嵌」的可視化倒逼「采、用、享」的進一步質量提升，指導前期系統的改造。其中「碰」即數據碰撞。如將街道計生執法、人民調解、安監執法、派出所接報的發案的出租屋，與未自主申報出租屋比對碰撞，推送給街道綜管執法人員，通過發現問題推動執法，推進自主申報工作。「推」即智能推送。如福田的智慧政務開發了智慧福田門戶APP和微信公眾平台，轄區居民只要安裝或關注，平台就會根據本人實際需求，有針對性地自動推送服務信息。「嵌」即智能嵌入。如可以將業務辦理規則嵌入網格移動終端，如一旦採集滿足條件自動推送。

樹立「法治與證據」理念。大數據時代也是法制時代。改善大數據時代的社會治理，要進一步強化證據意識。福田區委、區政府強調提高社會治理能力要樹立「經濟社會是法治社會，法治社會是證據社會，只有掌握了證據才能掌握主動權，才能解決問題」的理念，注重用證據來說話，用證據來講事實擺道理。同時強調收集證據不僅僅是政法部門的事，而是所有政府部門的事。

在智慧福田的建設過程中，福田提出了要實現信息證據化，既所有信息流程都要打標留痕，作為法定證據。通過法定簽名、電子攝像等形式確定辦事群眾的法律主體地位，確保主體合法化；按照法律規定履行告知義務，使辦事群眾了解法律政策，掌握審批流程，提前准備相關資料，確保審批主動化；通過「審批結果電子上傳—法律文書紙質確認—法律文書電子歸檔」的流程，確保群眾申請、政府告知、電子歸檔、法律文書等環節實現流程證據化，對於執法、管理或服務工作中產生的各類文書、資料，電子化保存、歸檔，一方面，節約成本，延長保存期限，提高使用效率；另一方面，能長期保留證據，應對以後可能出現的申訴或投訴。

樹立「信息支撐」和「流程再造」理念。在智慧福田建設和社會治理創新過程中，福田區從一開始就注重頂層設計，由區委領導統一協調部署相關工作，尤其強調「信息支撐」即建立「數據集中採集、資源多方共享」的共建共享機制，按照無條件提供信息數據的要求，打破信息壁壘，打通部門循環，促進資源融合，實現智能共享，為群眾提供方便快捷、周到細致的服務；強調「流程再造」理念，整合全區現有各方數據資源、社會服務管理資源，全面調研各層級、各部門的業務需求和居民群眾的實際需求，認真梳理各項業務工作的辦事流程、業務關聯、信息關聯，通過循環交換、智能推送，簡化程序、減少環節、再造流程，提升服務效能，方便群眾辦事。注重深度挖掘和發揮信息作用，並利用此機會進行政府各職能部門的業務流程再造。

構建電子政務應用體系

福田區委、區政府以深圳織網工程和智慧福田建設為契機，依託大數據系統網路，著力構建以民生為導向的完善的社會建設電子政府應用體系，並在此基礎上積極開展業務流程再造，有效提高了福田區的行政效能和社會治理能力。

建設「一庫一隊伍兩網兩系統」。一庫即一個公共信息資源庫，主要由基礎信息庫、業務信息庫和主題信息庫構成。一隊伍即一支網格信息員隊伍。以社區為基礎劃分為若干個基礎網格，每個網格配備一名網格管理員，負責各類信息的採集。兩網即社會管理工作網和社區家園網。兩系統即綜合信息採集系統和決策分析支持系統。

建設「兩級中心、三級平台、四級庫」。這是智慧福田的重點建設內容。兩級中心即區管理運營中心和街道管理運營中心。三級平台即街道、社區、網格三級工作平台。四級庫即區、街道、社區、網格資料庫。主要目的是為「織網工程」綜合信息系統在福田區全區各層面、各單位、各系統全面開發利用提供系統支持和技術保障。

構建「三廳融合」的行政審批系統。「三廳融合」即全面改革全區辦證大廳運作模式，將區、街道行政服務大廳和網上辦事大廳三廳融合，打造「綜合受理、後台審批、統一發證、監督監管」的工作模式，實現所有審批事項「一網辦、一窗辦、一站辦」。其特點為：一是梳理審批權責清單。老百姓面對的只是辦事事由，只是綜合受理窗口和發證窗口，不再面對具體辦證部門。二是實行並聯審批。涉及多部門審批事項，按照「一門受理、抄告相關、同步審核、限時辦結」的原則，由政府內部進行「聯審聯辦」，並聯審批。三是實現即來即辦。凡是提交材料齊全、不需上會或專家評審、現場勘查的申請，一律即來即辦。四是實現全區通辦。轄區居民可不受時間地域限制，進行網上申報，並可在轄區范圍內任何受理點就近辦理事務。五是實現無紙化辦證。建設證照證件資料庫，智能比對，不再要求居民提供相關紙質證明和重復提供復印件，只需要提供身份證或法人機構代碼證就可以辦理，著力解決申報材料多、重復提交多等問題。

建設政務徵信體系。建設政務徵信體系是福田區在社會信用體系建設政務領域的積極探索。其主要內容為：政務誠信信息主題庫、政務誠信信息管理系統、政務誠信服務網站，以及配套制定的《政務誠信信息管理辦法》，即「一庫、一系統、一網站、一辦法」。其主要建設內容為：一是誠信管理規范。二是誠信信息收集。三是建立政務徵信信息查詢系統，提供誠信查詢服務。

通過大數據系統網路和電子政務應用體系建設，福田區全面梳理「自然人從生到死，法人從注冊到注銷，房屋樓宇從規劃、建設到拆除」全過程政府管理服務相對應的所有數據，為實現信息循環、智能推送提供數據規范和數據支持。並在信息資源融合共享的基礎上，廣泛進行部門業務工作需求調研，理清部門之間的業務關系和信息關聯，通過部門循環、信息碰撞、智能推送，再造工作流程，有效減少了工作環節，簡化了工作程序，提升了服務效能，方便了群眾辦事。同時隨著政務信息資源面向社會開放的逐步推進，各類社會組織、企業和公眾將可以合理使用不含隱私信息的基礎數據，為社會提供個性化服務和增值服務。

找准流動人口自主申報切入點

隨著社會不斷發展，人口管理不斷遇到各種挑戰，日益成為社會治理的重點和難點。深圳現有總人口1600多萬，其中戶籍人口310萬，流動人口1300多萬，是珠三角乃至全國流動人口最多的城市，流動人口規模大、流動性高，具有人口總量多、農村戶口多、租房居住多、同鄉聚居多、無業人員多，年齡偏低、文化偏低，居住變化快「五多二低一快」的特點。深圳流動人口給社會建設和社會治理帶來巨大挑戰和壓力，使深圳較早面臨城市化過程中不可避免的人口服務與管理問題。為此，深圳把如何有效破解城市人口二元結構難題，使流動人口更好地融入城市，共享改革發展成果，共建平安和諧社會，作為社會建設和社會管理的首要任務。加強和改善流動人口管理成為提高社會治理能力和完善社會治理機制的重要切入點和抓手，通過大數據系統網路和電子政務應用體系建設，深圳市福田區在人口管理上創新性地開展了人口信息自主申報，使城區公民參與到人口信息採集工作當中，在提高信息採集效率的同時，促進了人口管理工作向社會治理方向改進。

統籌協調。福田區通過搭建信息自主申報服務平台，藉助全市「人、樓、房」資料庫和智慧福田資料庫為支撐，強化房屋分類分級分色管理、申報信息審核管理、派單跟蹤績效管理等三項管理，推送法律宣傳服務、簡訊提醒服務、上門辦證服務、數據共享服務等四種服務，實現了便捷申報、重點管控、減員增效、居民自治、數據安全五個目標。同時，通過強化宣傳推動和執法核查，實現居民遵守法律、自我管理和尊重誠信的社會氛圍，運用網格化、信息化和大數據理念，進一步提高社會管理精細化、數字化和動態化管理水平。

搭建平台。提供便民實用的申報平台。一是實現自動注冊批量推送；二是實現導航指引式操作，基層和群眾普遍反映良好，滿足了信息申報和管理需求；三是實現手機智能APP申報，群眾通過手機掃描二維碼，即可鏈接到手機網頁視窗進行隨時、隨地申報；四是實現當事人只需錄入兩項信息便完成申報。同時，深圳市綜管辦向福田區提供深圳市近1億條歷史人口信息數據，用於自主申報的數據比對和信息遷移，實現了最大化的便捷申報。

信息申報。在人口信息自主申報過程中，福田區採取「大部分信息主動申報，少數信息上門採集核查」的運作模式。「主動申報、上門核查」，福田區將誠信申報的大部分信息直接入庫，綜管員只對部分存疑信息或未申報的人員上門核查。實行自主申報後，綜管員把更多精力用於對隱患、事件信息的重點採集和深化管理，並通過網格固化屬地管理和精細化採集，經過數據的比對分析，篩選防控對象、育齡婦女等重點人群，再由網格員有重點、有針對性上門採集、核實，確保糾紛、事件、計生等信息的獲取不受影響。

宣傳引導。在整個自主申報過程中，福田區充分運用報刊、電台、地鐵（公交）、高層樓宇等平台，以移動電視、展板以及宣傳折頁、海報等媒體介質，開展全方位、多角度、立體式的宣傳，市民對自主申報工作的知曉率和配合度顯著提升，形成了自主申報的社會氛圍。

同時，為確保自主申報工作扎實推進，福田區通過敬告執法和聯動執法，大力開展專項執法行動，實現了自主申報「軟約束」和「硬約束」。一是開展敬告執法；二是建立「三聯執法」機制；三是開展專項執法行動。

強化監督。福田區通過建立健全指導督辦工作機制，強力推進自主申報工作的全面開展。一是建立兩級指導培訓工作機制；二是建立每周通報工作機制；三是實施約談推進工作機制；四是落實目標量化責任機制；五是建立獎勵激勵機制。

福田區多措並舉推進人口信息自主申報工作，在理念模式和可操作性上獨具特色，並經過一段時期的工作推進，取得突出成效。

深化民生微實事改革

城市社區治理創新是社會治理創新的重要支撐點，而社區治理創新的重點則是如何完善社區居民參與社區治理的機制和渠道，如何提高社區居民公眾參與社區治理的積極性，如何培育和提高社區居民社區自治的能力，只有社區居民才最了解本社區的情況和自身的需求與偏好，因此創新社區治理方式，激活社區居民自治是引導公眾參與社會治理的重要途徑，是形成多元化社會治理格局不可或缺的內容。在探索社區治理創新，激活社區居民自治方面，深圳福田區通過開展「民生微實事」改革，以高效、快速解決百姓迫切需要、普遍關注的小事、急事、難事為切入點，創新性地走出一條社區居民「自我管理、自我服務、自我教育、自我監督」的社區自治推進路徑。

「民生微實事」改革的主要內容是福田區人大代表提出的由區財政安排專項資金，建設社區居民普遍關心和迫切需要的民生小項目。「民生微實事」項目的特點是單個項目資金量少，都是群眾熱切希望解決的惠民小項目。內容主要涉及小區設施維護、環境改造、文化服務等群眾迫切需要的方方面面。福田區委、區政府高度重視這項改革，制定《福田區「民生微實事」改革項目工作指引》，同時把該項改革同2012年福田區創新推出的「居民議事會」項目相結合，實現了「以居民議事會為平台，以居民共同商議、集體決策實事項目為內容，以議事規則為保障」的「平台+內容+制度」的系統整合。「民生微實事」改革的所有微實事項目均來源於居民群眾，並經居民議事會全體成員民主投票決議之後，按照「三議三公開」的原則組織實施。「三議」指項目由社區居民提議，街道黨工委組織工作站、居委會、群眾、專家商議，居民議事會決議；「三公開」是指決議結果公開、實施過程公開、實施結果和評價公開，充分發揮居民決議作用。以上措施有效激發了轄區居民參與社區管理服務事務的熱情，發揮了居民自我管理、自我服務、自我教育、自我監督的民主自治權利。

通過實施「民生微實事」改革，福田區一方面提高公共服務支出效能，提升社區居民滿意度，改善了黨群關系，另一方面有效激活了社區居民自治管理活力，培育了社區自治能力。福田區的「居民議事會」平台本身聚集社區各類組織、精英、賢達、戶籍和非戶籍居民代表，是社區居民充分表達民意的基礎平台。而2014年的「民生微實事」改革項目讓這一民主平台更接地氣、更有內涵、更具活力。

「民生微實事」改革項目，是福田區一場解決好聯系和服務群眾「最後一公里」問題的嘗試。福田區蓮花街道從「小事」入手，不斷以問題為導向、需求為導向、實干為導向、責任為導向，創新社區管理模式，通過打造黨群「互動圈」、民生「服務圈」、基層「法治圈」、居民「自治圈」，構建了上下互動、黨群互信、同心同德、人人參與、鄰里和睦的社區「生態系統」。

福田區社會治理方式創新的經驗啟示

福田區利用織網工程建設和智慧城市建設的契機，把新技術應用與社會治理機制創新相結合，對房屋管理、人口管理、社會參與機制等積極探索，其所取得的經驗，對研究大數據背景下的社會治理方式具有重要的理論與實踐價值。

理念更新是大數據時代社會治理方式創新前提

當今時代，隨著物聯網、雲計算、大數據、移動互聯網的發展，傳統的信息化和網路概念已經遠遠不能適應信息技術發展給社會和人民群眾生活帶來的巨大變化。同時傳統的城市管理、居民服務和社會管理模式也必須通過改革實現重大創新，才能及時響應和滿足大數據時代社會各個主體共同參與社會治理的需要。深圳市福田區的實踐表明，深刻領會正確先進的大數據相關理念，對促進城市轉型升級和提高可持續發展能力、提升社會治理能力、實現推進社會治理機制創新、促進社會治理實現管理精細化、服務智慧化、決策科學化、品質高端化，具有重要作用。

掌握基礎數據是大數據時代社會治理方式創新的基礎

大數據時代，社會治理所需的數據和信息迅速增長，各項社會建設工作的開展、各種社會治理方式的創新和各種公共服務的提供都需要大量的基礎數據與信息。如果沒有掌握大量的基礎數據與信息或者政府掌握的信息與數據不能及時更新，政府和各個社會主體就不能真正及時了解社會的各種需求，也無法規劃和選擇合理的提供服務的路徑與方式。

為及時精準掌握全市社區基礎數據，深圳市在全市實施「織網工程」，自2013年年底開始全面開展社區網格化管理工作。主要內容是：按照「屬地管理、街巷定界、規模適度、無縫銜接、動態管理」的原則，將城市社區劃分為一定數量的基礎網格，作為社區服務管理的基本單元和相關職能部門實施網格管理的對接基礎。

一是科學劃分社區基礎網格，至2014年5月底，全市共劃分社區基礎網格16417個。二是為規范基礎信息採集行為、統一信息採集項目，開發社區綜合信息系統終端採集軟體，積極探索社區基礎數據採集、傳輸、分流、清洗、二次應用的方法和經驗。三是協調設立市、區網格管理機構。四是積極穩妥地推進網格管理隊伍整合，按照「一格一員、采辦分離」原則，對網格員進行定崗定責，統一採集網格內實有人口、實有法人、實有房屋（城市部件）、實有事件（矛盾糾紛和隱患問題）信息，提供給全市公共信息資源庫。五是組織開展PDA採集信息。各區按照核定的網格員數量，逐步落實PDA設備選型和招標采購，網格員利用手持移動PDA設備和身份證讀卡器，直接在現場採集、錄入、上傳人口信息。增強信息採集的實效性，而且提高了信息採集質量，特別是照片上傳率、人口信息要素完整率明顯提升。

流動人口管理是大數據時代創新社會治理方式的有效抓手

現代社會是高風險社會，社會越發展，社會系統越復雜，系統也越發脆弱。社會的許多風險是隱形或潛伏的，並且風險的爆發具有不可預測和不確定性。而在全球化時代和信息時代，人員、信息、資本、資源的跨區域流動越來越頻繁、規模越來越大，在促進社會發展的同時也加速了風險的傳播和擴大。經過30多年的改革開放和快速發展，中國社會已經由一個低流動性社會發展成為高流動性社會，人口在不同地區之間流動的規模不斷增大。人口流動規模及由其帶動的社會資源流動規模擴大帶來的社會流動性的大幅增加，強化和放大了各種社會風險，給社會治理工作帶來無法迴避的巨大挑戰。

進入大數據時代，一方面，流動人口的規模更大，流動性更高，給社會治理帶來更大的挑戰。另一方面，新技術的採用、對數據價值的更深層次的挖掘和應用、理念的更新、政府職能的轉變和業務流程再造、新參與渠道的不斷擴展也為流動人口管理工作效能提升和社會治理能力提高提供了重要契機和可能。社會管理和社會治理的主要區別在於，管理偏重於政府的主體作用，治理則注重多元主體的共同作用。社會治理的創新和改善，離不開各種社會主體的對社會治理共同參與，而完善流動人口對社會治理的參與機制和參與方式，擴展流動人口參與渠道是進一步提高我國社會治理能力，完善治理機制的重要內容。

出租屋管理是聯結高流動性社會中社會治理各個方面的關節點。大數據時代，社會也具有高度的流動性，在高度流動的人流、信息流、資本流和物流中，物業或房屋既具有相對的穩定性，同時社會治理的對象主要是人和各個社會主體，而任何人口的流動過程或者法人的變更過程都離不開居住地或注冊地的變動。因此，加強出租屋管理是提高社會治理能力和強化流動人口管理的重要途徑。2007年深圳在全國率先探索建立房屋編碼制度。按照一戶一碼、統一編號的原則，對所有房屋包括合法和違法建築分別設定了唯一的房屋編碼，實現實有房屋全覆蓋，並製作房屋電子地圖。房屋編碼實行動態管理，房建設碼、房拆取消、定期普查、及時更新，房屋編碼不僅是出租屋登記管理的重要依據，而且逐步應用到居住證發證、門樓牌管理和城市管理的其他方面。

建設服務型政府是大數據時代社會治理方式創新的關鍵

大數據時代社會治理方式創新必須轉變政府職能，建設服務型政府，充分運用大數據系統，提升政府便民服務水平，提高政府行政管理效能至關重要。從福田區的實踐來看，從全員上門採集到有針對性上門核對，更多體現政府從「重管理」到「重服務」理念和行動的真實轉變，核對信息的服務模式更容易讓市民接受，也避免了重復擾民現象。另外，申報的數據通過與智慧福田綜合資料庫的碰撞，將實現區、街道、社區三級服務大廳和辦事窗口之間數據的隨機調用，市民在任何一個就近的辦事窗口都可以利用申報的數據辦理居住證、子女入學、計劃生育、高齡補貼等業務，減少了大量紙質材料的提交、審核，提高了辦事效率。同時，從社區居民密切相關「小事」切入，能夠有效推進我國的城市社區治理從政府管理向社區居民自我治理轉變，有利於為社會治理構建最為堅實的民意和群眾基礎。

同時，政府從上戶全員採集信息到大部分信息主動申報的模式轉變，政府把有限的資源用於對少數重點人群的管理，使政府資源的配置更趨合理，實現了由社會管理向社會治理方式的轉變。另外，自主申報不再是人海戰術的上戶採集，只需對自主申報的信息開展有針對性上戶核查和上門服務，各街道把釋放出來的人力、財力用於民生服務和穩定隊伍、優化結構，調動了基層一線工作人員的積極性。實施自主申報後，全區綜管員配備減少11%，減員增效初步顯現。

以上是小編為大家分享的關於大數據時代社會治理方式創新的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

⑷ 大數據時代下數據治理該如何破題發力

數據治理的關鍵能力是對數據資產進行管理和維護的能力。至於如何發力的話，未來的智慧城市建設趨勢將是「全數化」。在數字化基礎之上，圍繞數字空間建立一個孿生城市，以大數據為中心，實現智能服務與生態建設全面深入的數字化、網路化、智能化，實現城市的感、聯、智、控，解決城市巨系統的持續改進和智能涌現的問題。

這需要破解信息系統邊界，實現多雀漏系統多領域的綜合融通。數據治理的能力，決定了數據的利用能力，而數據治理的核心是數據的合規，巧歲燃這需要通過法律法規、地方條例等加以規范。所以還是希望通過法律制度打破數據孤島，實孝虛現數據融合，促進數字正義。

⑸ 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。

⑹ 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」。

⑺ 大數據治理的介紹

大數據將打開各行各業的數據「潘多拉魔盒」。社交網站、電商巨頭、電信運營商乃至金融、醫療、教育等行業，都將加入大數據的「淘金」熱潮，政府部門同樣會從大數據中獲益匪淺。如何將海量數據應用於決策、營銷和產品創新？如何利用大數據平台優化產品、流程和服務？如何利用大數據更科學地制定公共政策、實現社會治理？所有這一切，都離不開大數據治理。可以說，在大數據戰略從頂層設計到底層實現的「落地」過程中，治理是基礎，技術是承載，分析是手段，應用是目的。桑尼爾·索雷斯的《大數據治理》的翻譯出版，正當其時。 《大數據治理》一書較好地滿足了理解大數據治理框架的需要，系統地闡述了大數據治理的各個版塊，分析了五大類大數據的治理，考察了大數據治理在典型行業的實踐，並深入淺出地介紹了當今主流的大數據技術與平台。該書具有一定的可參照性、可操作性和可讀性，是大數據治理領域值得一讀的參考書。

⑻ 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

⑼ 醫療行業大數據數據治理概況

1、醫療行業大數據數據治理痛點

醫療行業的大數據，存在數據收集、存儲、整合、管理不規范的情況，導致數據利用率不高；加之跨部門、跨機構之間數據共享機制的缺失，「信息孤島」現象普遍，直接影響到大數據的有效利用。

2、醫療行業對數據治理的要求

（1）數據採集環節：存在海量多源異構數據，數據採集工具需覆蓋全業務、多終端、多形態的數據。

（2）數據處理環節：需要標准化的數據處理工具，將匯集整合的數據，與國際標准、國家標准、行業標准進行比對，轉換為統一格式的標准化數據。

（3）數據質控環節：可通過數據邏輯校驗，對數據的完整性、准確性、一致性、關聯性、規范性、可用性等方面的質量進行評價管理，並及時對匯總數據進行修正，從而提高數據質量。

（4）數據安全環節：需要滿足數據採集、傳輸、存儲、處理、交換及銷毀等各環節的數據安全防護需求，實現數據的分類分級管控、許可權管控、敏感數據監控、數據操作異常行為監控、數據加密等服務。

（5）數據應用環節：需要面對輔助診斷、精準醫療、臨床科研等數據應用場景，提供便捷的數據查詢、分析和展示服務，並基於一定的安全保障措施，實現數據流全流程留痕、可查詢、可追溯。

3、醫療行業數據治理工具全景

中國電子技術標准化研究院新出的《數據治理工具圖譜研究報告（2021版）》中，將數據治理工具分為三層，數據戰略層、數據管理層和數據操作層，如下為全景圖譜。

⑽ 大數據治理平台——維度管理

蘇寧八大產業,每個產業有自己的數據集市,每個數據集市有自己的維度表，沒有統一的維度管理(包括管理規范和系統支撐)。業務痛點包含以下幾個方面：

建立統一的維度管理系統，實現對維度信息的統一管控，並為集團的數據產品提供統一的維度數據服務，包含維度開發管理，維度信息管理及維度數據服務三個方面。

維度數據

如上圖所示，ETL將採集的數據，進行數據清洗之後存儲到維度數據倉庫（磐石）中，維度系統再將維度數據倉庫中的數據同步達到維度庫系統。

維度數據存儲方式：維度數據一般以一百萬的數據量作為分割點，一百萬以上數據量的維度採用的存儲是HBASE，一百萬以下的數據採用的存儲是MYSQL。

維度數據同步方式：存儲到HBASE的維度數據採用的是BULKLOAD導入，存儲到MYSQL的維度數據採用的是SPARKSQL+RDD寫入。針對數據同步臘橡都已經實現通過頁面配置任務的方式一鍵同步，節省人工。

為什麼採用這種存儲方式？

1， 針對數據量的大小採用不同的存儲引擎，節約存儲資源，提高維度服務的穩定性。

2， 實時指標的計算：OALP需要關聯維度表和事實表做指標數據加速（實時計算指標數據）。這種需要實時的查詢維度表的所有維度屬性，調用量非常龐大，所以採用了直接查詢HBASE的方式。

3， 維度需要提供基於維度值ID查詢維度值名稱的服務(包括批量精確查詢和模糊查詢)，HBASE在精確查詢上性能較高。MYSQL由於數據量不大，可以再加一層分布式緩存，提高精確查詢維度值的性能。

維度建模

1， 選擇業務過程

根據業務場景以及可用數據源

2， 聲明粒度

根據事實表及應用場景，確定匯總粒度，一般盡可能的用最細粒度

3， 確定維度

根據確定的粒度，定義對應的維度，最細粒度，也是最低層次的維度

4， 確定事實

確認將哪些事實放到事實表中，維度表只是做關聯，不做維度數據的查詢服務。

維度定義

1. 當增加新的維度時，編碼號將在已用號碼的基礎上遞增，四位十進制編碼號不能滿足需求時，可增加編碼號長度為五位十進制數，以此類推。

2. 當刪除已有的維度時，其編碼號將不再利用。

3. 當修改已有的維度時，其編碼號不變。

4. 當拆分已有的維度或合並兩個及兩個以上的維度時（數據應用場景需要），其編碼號的使用原則按照刪除原維度，並新增拆分/合並後的維度執行。

維度管理

維度：目前維度平台支持快速定義維度,通過設置維度的基本信息，選擇維度映射的維度表，做好維度與維度表的映射，設定維度的一些特性（布爾維度，時間維度，雜項維度等），檢測維度的定義結果。達到了讓業務人員能夠只是通過頁面操作就可以制定需要的維度。

維度表：數據開發人員可以通過維度庫平台定義維度表，定義好之後可以集成數據倉庫的同步任務一鍵將倉庫的數據同步到維度表中，將維度表與維度做映射關系。

維度層級：維度庫平台支持定義維度層級，只要是維度庫平台上有的維度表並且做好維度與維度的映射關系之後，就可以定義需要的維度層級，根據維度層級提供維度值的上卷下鑽查詢服務。

維度血緣：提供了維度，指標，報表的血緣關系，以及迅局歷還准備做的維度數據的血緣，維度，指標，報表調用次數的血緣等等。

維度服務

1. 維度服務調用申請：

調用維度服務，需要在維度庫管理系統中申請調用許可權。等維度管理系統授權之後，生成維度服務調用授權碼，在調用維度服務的時候帶上維度服務調用授權碼，維度服務會根據授權碼判定是否有訪問許可權。

2. 維度系統提供的服務：

1,對存儲在HBASE的維度表，我們又加了一層存儲到ELASTICSEARCH（提供維度值的模糊查詢服務）

2，針對負載較高的HBASE表，加了一層本地緩存，解決熱點問題畝搜。

3，對存儲在MYSQL的維度表，我們又加了一層存儲到分布式緩存ZEDIS（提供維度值精確查詢服務）。提供了定時或者手動刷新緩存數據的功能，以及緩存數據的監控機制。

監控分析

由於維度服務的調用量是億萬級別的，系統的監控統計，採用的是Log4j+kafka+druid的架構，如下圖所示，應用將調用日誌採用log4j- KafkaLog4jAppender寫入kafka中，再將kafka與druid集成，准實時的輸入druid中，業務基於druid做統計分析，查看維度服務調用成功或失敗的情況。

除了維度服務的調用監控，平台還有針對維度值的數據量監控（主要監控暴增或者突然沒有維度數據的情況），維度值數據質量的監控（根據維度表和事實表做數據比對，分析維度值數據的差異情況）。維度數據同步任務的監控（每個維度表的數據同步情況監控，異常告警到具體的任務負責人）。通過各種有效的監控手段，來提升維度服務的穩定性和准確性。

1. 未來平台會更加的完善,會有越來越多的維度在平台上建設,提供更加穩定和高效的維度查詢服務。

2. 能夠支持更多個性化的維度，能夠支持維度的數據版本（例如過去一段時間的維度值），支撐全集團所有數據產品的維度調用服務，將平台打造成蘇寧主數據服務的航空母艦。

3. 通過維度數據資產體系的建立，實現集團一切業務數據化，連接打通數據孤島，驅動一切數據業務化，助力企業數字化轉型，讓數據做到真正意義上的產生價值。

4. 通過提供各種維度數據支持數據產品及各類應用產品，幫助各崗位用戶在日常經營決策中做出正確決策。

目前平台的現狀及以後的規劃

1， 完善系統監控功能點：緩存任務較多，沒有有效的監控，告警機制。

2， 完善業務監控功能點：數據量監控，數據異常監控，告警功能

3， 落地維度新增、變更、下線全流程審核管理功能.

4， 完善應用層的維度、指標、報表數據鏈路的血緣分析圖譜，全方位透析資產，

5， 打通全鏈路維度變更通知的消息機制，降低數據鏈路變更帶來的風險，

6， 多系統用戶資源隔離、限流，保障多個部門在使用和體驗上的一致性，

7， 支持用戶自定義維度、完善個人工作台，基於通用維度進行維度的衍生，

8， 維度門戶的建設，將業務端和管理端進行隔離，提升用戶體驗