大數據治國

❶ 要運用什麼提升國家治理現代化水平

運用：大數據。

強基畢調推進國家治理體系和治理能力現代化的重要性，要運用大數據提升國家神鋒唯治理現代化水平。要建立健全大數據輔助科學決策和社會治理的機制，推進政府管理和社會治理模式創新，實現政府決策科學化、社會治理精準化、公共服務高效化。

隨著信息技術飛速發展和國家大數據戰略深入實施，大數游培據在經濟社會高質量發展中的作用愈加重要、日益凸顯。落實全面依法治國，推進國家治理體系和治理能力現代化，離不開大數據。

大數據特點：

隨著數字經濟發展，在政府和市場涌現出「平台」這個具備雙重性質的跨界組織形態，其天生具有社會屬性，因此自然承擔起了部分公共治理的功能。

一方面是企業平台連接的主體已擴展到普通消費者、商戶、各類社會組織及政府部門，面臨數量巨大的糾紛和各種問題，且既要兼顧各方面的訴求和利益，又要及時有效處理糾紛問題，一旦處置失當或遲緩，損失難以估量；另一方面是政府以傳統「線下單個企業市場」模式來規范數字經濟企業，難以形成有效監管，反而會導致規制不及時、規制不當、規制偏差甚至規制過度等問題。

❷ 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。

❸ 大數據時代，治國理政方式將如何改變

一、大數據技術應用於行政審批制度改革的可能

大數據時代的到來並不意味著所有的領域都可以和必須使用大數據技術, 在行政審批制度領域是否需要和適宜使用大數據技術也有不同的觀點, 本文認為行政審批制度運行過程中產生的縱向歷時數據和橫向分類數據, 使大數據技術應用於行政審批制度改革成為可能。

二、大數據技術應用於行政審批制度改革的限度

大數據技術運用於行政審批制度改革, 對於推動改革攻堅克難正在且必將發揮重要作用, 但是將改革所有矛盾的化解都寄期望於技術, 顯然是不理性的。目前行政審批制度改革中面臨的如下問題是僅依靠技術難以突破的:

第一, 人的素質應匹配大數據技術。

第二, 政務服務平台建設應匹配大數據技術。

三、大數據技術驅動行政審批制度改革創新

行政審批制度是指有行政審批權的行政機關根據法律規定對行政相對人依法提出的申請進行審查, 決定授予其進行某一活動的資格和權利, 並對其進行後續監管所形成的制度 。將大數據技術應用於審批制度改革的優勢非常明顯。 (見表2) 基於理論定義和實踐操作, 本文將大數據在行政審批制度改革中的應用, 分解為申請———審批 (受理、審查、決定) ———監管三個環節。在申請環節, 大數據可以實現統一電子化以及個性化推送;在審批環節, 大數據可以實現流程再造和有效監督;在監管環節, 大數據可以實現全方位監管以及審批與監管的無縫銜接。

表2 大數據技術應用於審批制度改革的效果分析

大數據技術應用於行政審批制度改革的過程可以分為四個階段:

第一階段是大數據概念普及階段。

第二階段是大數據改變審批流程。

第三個階段是大數據倒逼制度改革的階段。

第四個階段是大數據技術與制度高度融合階段,。

❹ 大數據國家戰略推動「數據驅動經濟」

大數據國家戰略推動「數據驅動經濟」

五中全會首次明確大數據上升為國家戰略。大數據時代的到來，讓「數據驅動」成為新的全球大趨勢。國家競爭戰略正從對資本、土地、人口、資源/能源的爭奪轉向對大數據的爭奪。

日前閉幕的五中全會首次明確大數據上升為國家戰略。

大數據時代的到來，讓「數據驅動」成為新的全球大趨勢。國家競爭戰略正從對資本、土地、人口、資源/能源的爭奪轉向對大數據的爭奪。大數據顛覆性地改變經濟形態、國際安全態勢、國家治理和資源配置模式，引發了巨大的經濟社會變革，而數據開放與共享成為推動各國大數據發展的使能器。

近些年來，全球各國紛紛將開放數據納入到國家發展戰略。截至2014年4月，全球已有63個國家制定了開放政府數據計劃，數據開放推動政府從「權威治理」向「數據治理」轉變。美國政府最先對大數據革命做出戰略反應。2009年，美國聯邦政府發布《開放政府指令》，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《大數據研究和發展計劃》，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。

歐盟同樣是數據開放的積極行動者。2011年11月，歐盟數字議程採納歐盟通信委員會《開放數據：創新、增長和透明治理的引擎》的報告，開始推進開放數據戰略，該戰略從三方面對原有法律、政策進行修訂與補充：第一，建立適應信息再利用的法律框架；第二，動用金融工具，以支持開放數據和行動作為建立歐洲經濟數據門戶的部署；第三，促進各成員國之間的協調與經驗交流，為開放數據與共享提供平台。

此後，歐盟專門在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：一是研究數據價值鏈戰略計劃；二是資助「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，包括公共資訊數據的免費獲得；作為數字化單一市場一部分，歐盟內數據的自由流動；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。

大數據對於中國的戰略意義母庸置疑。中國是全球互聯網用戶、移動互聯網用戶最多的國家，擁有龐大的數據生產和數據消費的主體。我國已經具備建設數據大國的潛在優勢。

然而，與國外先進國家相比，數據共享與開放嚴重滯後。我國政府掌握著80%以上的數據，是大數據時代的財富擁有者，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，各級政府幾個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。行政分割導致數據無法共享。我國政府數據資源多按地域或部門進行分割管理。不同地域和部門為了自身利益，形成人為數據共享壁壘，加大了政府大數據開發難度。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，我國政府開放數據的程度遠遠落後於世界領先國家。從國際上公認衡量各國信息化發展水平的全球電子政務發展指數(EGDI)上看，近十年，我國EGDI排名先升後降，從2003年第74位升至2005年第57位，2012年又跌至第78位，已經嚴重阻礙大數據在國家治理中的統籌與應用。因此，近期出台的《促進大數據發展行動綱要》提出要把數據開放共享作為戰略部署的重要任務切中要害，順應未來發展大勢。

隨著數據治理理念的影響滲透，我國公共數據開放共享進程開始逐步加快。2013年，國務院發布了《關於促進信息消費擴大內需的若干意見》，要求促進公共信息資源共享和開發利用，推動市政公用企事業單位、公共服務事業單位等機構開放信息資源。此外，2011-2013年陸續上線了國家數據(NationalData.gov.cn)、北京市政務數據資源網(BjData.gov.cn)和上海政府數據資源網(DataShanghai.gov.cn)。然而，總體而言與發達國家還有非常大的差距，據「開放知識基金會」發布的《2013年開放政府數據普查》結果，在被普查的全球70個國家和地區政府中，我國綜合排名第35位，與我國經濟大國和數據大國的身份極不匹配。

數據開放與共享涉及到諸如數據跨境流動和數據主權，數據開放隱私保護、數據安全保障及其政策框架體系等問題，這些重大問題的有效處理和把握將是影響中國未來推動數據開放、實施數據治國戰略的關鍵所在。

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《智慧政府》（徐繼華）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：智慧政府

作者：徐繼華

豆瓣評分：7.0

出版社：中信出版社

出版年份：2014-1

頁數：296

內容簡介：

現在，人類社會已經進入了一個全新的歷史階段——大數據時代。人成為一切數據足跡的總和，人們的一切行為都以數據的形式被記錄、被儲存、被處理。

作為最大的數據佔有者，政府掌握著社會方方面面的數據，但各部門間的數據沒有進行高效整合，給政府管理和民眾生活帶來了極大不便。

十八屆三中全會將「推薦國家治理的體系和治理能力現代化」列為全面深化改革的總目標。而如何達成目標，本書給出了符合時代發展的答案。本書首次將大數據與國家治理緊密結合，主張政府管理者應該具備大數據思維。通過對數據的整理與分析，政府管理者可預測民眾的下一步公共服務需求，進而提供更加智能與高效率的管理和服務，促進國家和社會發展。

本書認為，大數據不僅是一種海量的數據狀態及其相應的數據處理技術，更是一種思維方式、一項重要的基礎設施、一個影響整個國家和社會運行的基礎性社會制度。它是治理交通擁堵、霧霾、看病難、食品安全等「城市病」的利器，更將為政府打開了解社情民意的政策窗口，打造平台的政府、服務導向的政府、開放的政府，即智慧政府。本書更在論述西方發達國家實施大數據戰略的相關經驗的同時，介紹了大量發展中國家的有效做法，更引入了網格化社會管理等具有中國特色的本土實踐，使本書更具可操作性和借鑒意義。

作者指出，大數據並不僅是一場技術變革，更意味著一場社會變革，而這種社會變革又伴隨並呼喚著公共管理與公共服務領域的變革。

大數據治國時代已悄然來臨，一場改變世界格局和人類生活的大數據變革即將引爆。

作者簡介：

徐繼華：中國人民大學經濟學博士。現在某黨政機關就職。有新聞、法律、經濟等多學科背景，曾參著《網路時代的中國文化精神》、《傳媒經濟學》等暢銷書籍，在《人民日報》、《光明日報》、《經濟日報》、《科技日報》、《宏觀經濟管理》等國家級核心刊物發表文章十餘篇，累計出版各類作品20多萬字。聯系郵箱：[email protected]

馮啟娜：社會學研究者，任職於中國人民大學。研究旨趣為後工業社會的社會學、公共管理學前沿議題，關注現代科技對人類社會結構、生活形態及組織運行的影響。目前，為中國人民大學全國幹部教育培訓基地辦公室成員，參與中央和國家機關司局級幹部自主選學的課程開發和項目管理工作。聯系郵箱：[email protected]

陳貞汝：中國人民大學管理學碩士，任職於中國某運營商。關注移動互聯網、電子商務、用戶開放式創新等社會前沿領域。有統計、管理、社會學等多學科背景。曾參與多項部級科技創新行業研究項目。主要研究4G時代下基於大數據的創新服務模式。聯系郵箱：[email protected]

❻ 大數據被多國上升為國家戰略的原因

大數據被多國上升為國家戰略的原因全球掀起開放政府數據熱潮。大數據成為全球治理工具，各國紛紛出台大數據國家戰略。數據時代，循數治國將更加有效。這也脊伍是為何許多國家把大數據提升到國家戰略高度櫻明或的槐攜原因所在。

❼ 大數據的現實意義

問題一：大數據的現實意義 舉個例子 你在某寶買了件內衣 馬雲就能知道你的胸圍 你的嗜好（蕾絲還是）你的住址 電話 姓名等等一系列問題

問題二：大數據有哪些重要的作用 主要由以下三點作用：
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

問題三：大數據真的有意義么 研究表明，大數據是繼傳統IT之後下一個提高生產率的技術前沿和信息服務業發展的重要推動力。大數據的使用將成為未來提高競爭力、生產力、創新能力以及創造消費者盈餘的關鍵要素。
大數據應用能夠發揮重要的經濟作用，不但有利於私人商業活動，更有利於國民經濟和公民。數據可以為世界經濟創造重要價值，提高企業和公共部門的生產率與競爭力，並為消費者創造大量的經濟剩餘。
大數據及其開發利用能夠催生新的產業形態，拓展成為戰略性新興產業的重要組成部分。大數據的生產、整合、開發利用具有廣泛的高附加值，可以形成和應用於各行業的關鍵發現，大數據的有效利用可以創造巨大的潛在價值，許多行業和承擔業務職能的組織可以利用大數據提高人力、物力資源的分配和協調能力，減少浪費，增加透明度，並促進新想法和新見解的產生。
在當下這個信息爆炸的時代，大數據是未來的趨勢。ITjob官網有關於大數據應用實例的文章和介紹，很多論壇和貼吧也有關於大數據的討論，你可以去具體了解下大數據在生活中的應用。以及未來的發展前景，再來思考有沒有意義。

問題四：什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據 空談數據沒有太大意義，要看數據的主要方向是什麼。1、從技術應用方向來說，我們的數據主要做傳播指導；2、數據研究過程中我們的數據主要來自互聯網的公共數據（媒體數據、自媒體數據、企業自營的媒體數據），通過數據解決用戶洞察問題、傳播效果問題、競爭情報獲取的問題，3、我們主要是在大數據的維度上的研究上，我們的維度更多更寬廣，維度的多少決定了效果。

問題五：何謂大數據?大數據的特點,意義和缺陷. 大數據技術(big data)，或稱巨量資料，指的是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。
特點：
1.數據量大；
2.數據類型多；
3.數據處理實時性強；
4.數據真實性。
意義：大數據的意義在於通過對大量數據進行分析從而對核心價值進行預測。
缺陷：對處理能力要求高，存在隱私安全問題。

問題六：什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據 讀讀這本書吧。。
駕馭大數據 駕馭未來
文/林海龍 虎嗅網友
大數據的流行，也引發了圖書業大數據出版題材的升溫。去年出版的《大數據》（塗子沛著）是從數據治國的角度，深入淺出的敘述了美國 *** 的管理之道，細密入微的闡釋了黃仁宇先生」資本主義數目式管理「的精髓。最近人民郵電出版社又組織翻譯出版了美國Bill Franks的《駕馭大數據》一書。
該書的整體思路，簡單來說，就是敘述了一個」數據收集-知識形成-智慧行動「的過程，不僅回答了」what「，也指明了」how「，提供了具體的技術、流程、方法，甚至團隊建設，文化創新。作者首先在第一章分析了大數據的興起，介紹了大數據的概念、內容，價值，並分析了大數據的來源，也探討了在汽車保險、電力、零售行業的應用場景；在第二章介紹了駕馭大數據的技術、流程、方法，第三部分則介紹了駕馭大數據的能力框架，包括了如何進行優質分析，如何成為優秀的分析師，如何打造高績效團隊，最後則提出了企業創新文化的重要意義。整本書高屋建瓴、內容恣意汪洋、酣暢淋漓，結構上百川歸海，一氣呵成，總的來說，體系完備、內容繁豐、見識獨具、實用性強，非常值得推薦，是不可多得的好書！
大數據重要以及不重要的一面
與大多數人的想當然的看法不同，作者認為「大數據」中的」大」和「數據」都不重要，重要的是數據能帶來的價值以及如何駕馭這些大數據，甚至與傳統的結構化數據和教科書上的認知不同，「大數據可能是凌亂而醜陋的」並且大數據也會帶來「被大數據壓得不看重負，從而停止不前」和大數據處理「成本增長速度會讓企業措手不及」的風險，所以，作者才認為駕馭大數據，做到游刃有餘、從容自若、實現「被管理的創新」最為重要。在處理數據時，作者指出「很多大數據其實並不重要」，企業要做好大數據工作，關鍵是能做到如何沙裡淘金，並與各種數據進行結合或混搭，進而發現其中的價值。這也是作者一再強調的「新數據每一次都會勝過新的工具和方法」的原因所在。
網路數據與電子商務
對顧客行為的挖掘早已不是什麼熱門概念，然而作者認為從更深層次的角度看，下一步客戶意圖和決策過程的分析才是具有價值的金礦，即「關於購買商品的想法以及影響他們購買決策的關鍵因素是什麼」。針對電子商務這一顧客行為的數據挖掘，作者不是泛泛而談，而是獨具慧眼的從購買路徑、偏好、行為、反饋、流失模型、響應模型、顧客分類、評估廣告效果等方面提供了非常有吸引力的建議。我認為，《駕馭大數據》的作者提出的網路數據作為大數據的「原始數據」其實也蘊含著另外一重意蘊，即只有電子商務才具備與顧客進行深入的互動，也才具有了收集這些數據的條件，從這點看，直接面向終端的企業如果不電子商務化，談論大數據不是一件很可笑的事？當然這種用戶購買路徑的行為分析，也不是新鮮的事，在昂德希爾《顧客為什麼購買：新時代的零售業聖經》一書中披露了商場僱傭大量顧問，暗中尾隨顧客，用攝影機或充滿密語的卡片，完整真實的記錄顧客從進入到離開商場的每一個動作，並進行深入的總結和分析，進而改進貨物的陳列位置、廣告的用詞和放置場所等，都與電子商務時代的客戶行為挖掘具有異曲同工之妙，當然電子商務時代，數據分析的成本更加低廉，也更加容易獲取那些非直接觀察可以收集的數據（如信用記錄）。
一些有價值的應用場景
大數據的價值需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現，電子商務是一個案例，同時，作者也提到了車載信息「最初作為一種工具出現的，它可以幫助車主和公司獲得更好的、更有效的車輛保險」，然而它所能夠提供的時速、路段、開始和結束時間等信息，對改善城市交通擁堵具有意料之外的價值。基於GPS技術和手......>>

問題七：互聯網大數據有哪些好處多 大數據是什麼？為什麼要使用大數據？大數據有哪些流行的工具？本文將為您解答。
現在，大數據是一個被濫用的流行詞，但是它真正的價值甚至是一個小企業都可以實現。
通過整合不同來源的數據，比如：網站分析、社交數據、用戶、本地數據，大數據可以幫助你了解的全面的情況。大數據分析正在變的越來越容易，成本越來越低，而且相比以前能更容易的加速對業務的理解。
大數據通常與企業商業智能（BI）和數據倉庫有共同的特點：高成本、高難度、高風險。
以前的商業智能和數據倉庫的舉措是失敗的，因為他們需要花費數月甚至是數年的時間才能讓股東得到可以量化的收益。然而事實並非如此，實際上你可以在當天就獲得真實的意圖，至少是在數周內。
為什麼使用大數據？
數據在呈爆炸式的速度增長。其中一個顯著的例子來自於我們的客戶，他們大多使用谷歌分析。當他們分析一個長時間段數據或者使用高級細分時，谷歌分析的數據開始進行抽樣，這會使得數據的真正價值被隱藏。
現在我們的工具Clickstreamr可以收集點擊級的巨量的數據，因此你可以追蹤用戶在他們訪問路徑（或者訪問流）中的每一個點擊行為。另外，如果你加入一些其他的數據源，他就真正的變成了大數據。
更完整的解析
大數據大數據並不僅僅是大量的數據。他的真正意義在於根據相關的數據背景，來完成一個更加完整的報告。舉個例子，如果你把你的CRM數據加入到你網站的數據分析當中，你可能就會找到你早就知道的高價值用戶群。她們是女性，住在西海岸，年齡30至45，花費了大量的時間在Pinterest和Facebook。
現在你已經被這些知識武裝起來了，那就是如何有效的設定和獲取更多高價值的用戶。
類似Tableau和谷歌這樣的公司給用戶帶來了更加強大的數據分析工具（比如：大數據分析）。Tableau提供了一個可視化分析軟體的解決方案，每年的價格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允許你在數分鍾內分析你的數據，並且可以滿足任何的預算要求。
大數據是什麼？
由於大數據往往是一個混合結構、半結構化和非結構化的數據，因此大數據變得難以關聯、處理和管理，特別是和傳統的關系型資料庫。當談到大數據的時候，高德納公司（Gartner Group，成立於1979年，它是第一家信息技術研究和分析的公司）的分析師把它分成個3個V加以區分：
量級（Volume）：大量的數據
速率（Velocity）：高速的數據產出
多樣性（Variety）：多種類型和來源的數據。
正如我們所說，大部分的企業每一天在不同的領域都在產出大量的數據。這里給出一組樣本數據的來源及類型，他們都是企業在做大數據分析時潛在的收集和聚合數據的方式：
網站分析
移動分析
設備/感測器數據
用戶數據（CRM）
統一的企業數據（ERP）
社交數據
會計系統
銷售點系統
銷售體系
消費者數據（例如益佰利的數據、鄧氏商聯的數據或者普查數據）
公司內部電子表格
公司內部資料庫
位置數據（空間位置、GPS定位的位置）
天氣數據
但是針對無限的數據來源，不要去做太多事情。把焦點放在相關的數據上，並且從小的數據開始。通常以2-3種數據源開始是一個好的建議，比如網站數據、消費者數據和CRM，這些會讓你得到一些有價值的見解。在你最初進入大數據分析之後，你可以開始添加數據源來促進你的分析，並且公布更多的分析結果。
想要獲得更多關於大數據細節的知識，可以去查閱 *** 的大數據詞條。
大數據的好處
大數據提供了一種識別和利用高價值機會的前瞻性方法。如果你想，那麼大數據可以提供如......>>

問題八：大數據時代,大數據概念,大數據分析是什麼意思？ 世界包含的多得難以想像的數字化信息變得更多更快……從商業到科學，從 *** 到藝術，這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞：「大數據」。大數據時代什麼意思？大數據概念什麼意思？大數據分析什麼意思？所謂大數據，那到底什麼是大數據，他的來源在哪裡，定義究竟是什麼呢？
一：大數據的定義。
1、大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，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。 2、大數據技術，是指從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術的能力，包括數據採集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是一種模式，你如果真想了解大數據，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
3、大數據應用，是 指對特定的大數據 *** ，集成應用大數據技術，獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務，甚至同一領域不同企業的相同業務來說，由於其業務需求、數據 *** 和分析挖掘目標存在差異，所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持「對象、技術、應用」三位一體同步發展，才 能充分實現大數據的價值。 當你的技術達到極限時，也就是數據的極限」。大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。
二：大數據的類型和價值挖掘方法1、大數據的類型大致可分為三類：1)傳統企業數據(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。2)機器和感測器數據(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫記錄(CallDetail Records)，智能儀表，工業設備感測器，設備日誌(通常是Digital exhaust)，交易數據等。3)社交數據(Socialdata)：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平台。2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：1)客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。2)模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。3)加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。4)降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。
三：大數據的特點業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。具體來說，大數據具有4個基本特徵：1、是數據體量巨大數據體量(volumes)大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量;網路資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB(1PB=1024TB)，這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。2、是數據類別大和類......>>

問題九：舉例說明大數據在哪些方面發揮著重要作用 大數據是信息技術與專業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域，有著旺盛的應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇，需要不斷跟蹤研究大數據，不斷提升對大數據的認知和理解，堅持技術創新與應用創新的協同共進，加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對於數據的應用需求和應用水平進入新的階段。

問題十：為什麼大數據如此重要 大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。
在維克托・邁爾-舍恩伯格及肯尼斯・庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
根據 *** 的定義，大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。[1]
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。《著雲台》的分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
意義:
有人把數據比喻為蘊[4] 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提 *** 品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

❽ 發達國家如何布局大數據戰略

發達國家如何布局大數據戰略
大數據在美國之所以能被迅速、廣泛應用，與美國高度重視大數據價值、積極推動數據開放和擁有一批掌握核心技術的信息技術企業密切相關。

中國國際經濟交流中心大數據戰略課題組
最近幾年，美國、歐盟、日本等主要發達經濟體採取各種政策舉措，積極推進國家大數據戰略，取得了長足進展，成功經驗值得中國借鑒。
將推動大數據產業發展上升為國家戰略
美國在推進大數據應用上形成了從發展戰略、法律框架到行動計劃的完整布局，已實施四輪政策行動。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」。第二輪是2013年11月，白宮推出「數據-知識-行動」計劃，進一步細化了大數據改造國家治理模式、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促進增長，減少風險。第四輪是2016年 5月，白宮發布《聯邦大數據研發戰略計劃》，在已有基礎上提出美國下一步的大數據發展戰略。
歐盟及其成員國已制定大數據發展戰略，主要包括:數據價值鏈戰略計劃、資助「大數據」和「開放數據」領域的研究和創新活動、實施開放數據政策、促進公共資助科研實驗成果和數據的使用及再利用等。歐盟力推數據價值鏈戰略計劃，用大數據改造傳統治理模式，試圖大幅降低公共部門成本，並促進經濟和就業增長。2012年9月，歐盟委員會公布「釋放歐洲雲計算服務潛力」戰略，旨在把歐盟打造成推廣雲計算服務的領先經濟體，預計到2020年，大數據技術領域新增投資將為歐盟創造9570億歐元產值，增加380萬個就業崗位。2013年英國政府發布《英國數據能力發展戰略規劃》，並建立世界首個「開放數據研究所」。
日本把培育大數據和雲計算派生出的新興產業視為提振經濟增長、優化國家治理的重要抓手。2013年6月，安倍內閣正式公布《創建最尖端信息技術國家宣言》，這一以開放大數據為核心的IT國家戰略，旨在把日本建成具有「世界最高水準的廣泛運用信息產業技術的社會」。
2011年，韓國科學技術政策研究院正式提出「大數據中心戰略」以及「構建英特爾綜合資料庫」。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，韓國未來創造科學部提出「培育1000家大數據、雲計算系統相關企業」的國家級大數據發展計劃，以及出台《第五次國家信息化基本計劃(2013-2017)》等多項大數據發展戰略。
注重數據開放共享和隱私保護
目前，全球有75個國家明確承諾要建設開放政府、推行政府數據公開，並以政府白皮書、宣言和最高首長指令等形式啟動開放政府數據戰略。
與此同時，各國政府加強了數據隱私保護。目前全球已有近90個國家和地區制定了保護個人信息的法律。歐盟從1995年通過《數據保護指令》以來，不斷完善法律法規，加強對個人隱私數據的保護。從2002年的《隱私與電子通訊指令》到2009年的《歐洲信息緩存指令》，都是保護個人隱私的監管規定。
2016年4月，歐洲議會通過《一般數據保護條例》，以歐盟法規形式確定對個人數據的保護原則和監管方式，將於2018年5月開始實施。英國、法國、德國、愛爾蘭、荷蘭等國家也紛紛出台要求電信運營商和互聯網企業進行數據留存的法規。2016年10月27日，美國聯邦通信委員會(FCC)批准了一項消費者隱私保護規則，要求寬頻服務提供商在使用消費者的網路搜索、軟體使用、位置信息和其他與個人信息相關的數據之前必須徵得用戶同意。另外，2016年8月1日，美國和歐盟簽署的「隱私盾」協議正式生效，替代以前的「安全港」協議，提高了個人數據保護水平。
重視大數據重大項目研究與應用，佔領大數據產業和技術制高點
發達國家以點帶面引導大數據發展，通過資助重大項目研究，破解大數據發展核心技術，引導企業和社會推動大數據發展。2012年3月，美國發布《大數據研究和發展計劃》時宣布投資2億美元，聯合美國國家科學基金會、國家衛生研究院、國防部、能源部、國防部高級研究局、地質勘探局等6個聯邦部門和機構，共同提高收集、儲存、保留、管理、分析和共享海量數據所需核心技術的先進性，並形成合力。2013年1月，英國財政部明確將投入1.89億英鎊用於大數據和節能計算技術研發，旨在提升地球觀測和醫學等領域的大數據採集分析能力。2013年4月，英國經濟和社會研究委員會又宣布新增6400萬英鎊用於大數據研發，其中3400萬英鎊用來建立「行政數據研究網路」，匯聚政府部門和機構所收集的行政數據，促進發揮政府數據對科學研究、政策制定和執行的作用。2014年，英國政府投入7300萬英鎊進行大數據技術開發，包括在55個政府數據分析項目中開展大數據技術應用。2013年，法國政府投入1150萬歐元，用於7個大數據市場研發項目，促進大數據研發。
建立高規格的領導機構，統籌和強化部門間協作
各國戰略規劃都指定專門的管理機構和執行機構，其共同特點是凌駕於傳統政府機構之上，突破了傳統的政府管理模式，提高了決策與執行的效率。美國由白宮科學和技術政策辦公室牽頭建立大數據高級監督組，通過協調和擴大政府對大數據的投資、提供合作機遇、促進核心技術研發和勞動力發展等實現大數據戰略目標。日本政府內閣和總務省信息通信技術(ICT)基本戰略委員會作為日本大數據戰略制定和執行部門，肩負制定面向2020年日本新ICT戰略的任務。澳大利亞設立跨部門大數據工作組負責戰略落地，同時配備專門的支撐機構，從技術、研究等角度提供支撐。英國大數據戰略分別針對提高技術能力、基礎設施和軟硬體建設、推進合作、數據開放與共享，指定具體機構負責，同時由信息經濟委員會根據發展戰略制定具體實施辦法。
政府營造環境，充分調動企業發展大數據的積極性
大數據在美國之所以能被迅速、廣泛應用，與美國高度重視大數據價值、積極推動數據開放和擁有一批掌握核心技術的信息技術企業密切相關。谷歌、易安信、惠普、IBM、微軟、甲骨文、亞馬遜、Facebook等企業很早就通過收購或自主研發等方式布局大數據，成為大數據技術的主要推動者，並快速推出與大數據相關的產品和服務，為各領域、各行業應用大數據提供工具和解決方案。除了傳統信息技術企業，在大數據分析、應用及安全等領域還涌現出一批像盛龐卡(Splunk)、天睿(Teradata)等創新能力較強的創業公司，在風投資本支持下快速成長，並引導新的市場發展，為各界應用大數據提供了豐富的創新工具。
強化開源社區在技術開發中的作用，打造大數據產業鏈的核心競爭力
從大數據技術發展歷程看，大數據核心技術如分布式存儲、雲端分布式及網格計算均依賴開源模式，吸引全球開發者開發、維護和完善代碼，從而匯集全球智慧推動大數據技術不斷進步。大數據處理的核心技術哈杜普(hadoop)、映射歸約(MapRece)和星火(Spark)等均基於開源環境的創新發展。阿帕奇軟體基金會(ASF)是推動大數據技術發展的全球頂級開源社區，集結了全球最主要的大數據技術研發公司。同時，大數據領先企業也圍繞自身生態打造技術開源社區，這種開源項目方式吸引了全球頂尖技術人才共同開發，推動了技術創新和成果推廣。
多措並舉，堅守大數據安全底線
一是構建多方協同合作的安全機制。以美國為代表，通過體制機制改革打破數據割據與封鎖，整合大數據資源，協調大數據處理和分析機制，推動重點數據平台之間的數據共享，消除和控制高級可持續攻擊的危害。
二是組建網路部隊，增強威懾能力。2005年4月，美軍正式組建專門負責網路作戰的「網路戰聯合功能構成司令部」。日本2005年底決定組建一支由陸、海、空自衛隊計算機專家組成的5000人左右的網路戰部隊，專門從事網路系統的攻防。2013年初，俄羅斯國防部下令要求俄總參謀部確定建立陸軍網路司令部的計劃。目前，世界上已有46個國家組建了網路戰部隊，很多國家仍在不斷加大網路空間安全投入。
三是提高防範意識，加強主動防禦。美國政府要求各聯邦機構對所制定的安全計劃，至少每隔三年執行一次獨立的安全檢查或審計。
四是注重「撒手鐧」的戰略性技術。發達國家緊緊抓住操作系統、密碼專用晶元和安全處理器等「撒手鐧」的戰略性技術研究。
五是依託國家外交戰略，促進國際合作。美國利用網路安全話題與其他國家開展外交活動，為美國信息產業謀求更大市場份額。德國推動建立和保持歐盟在世界范圍內的廣泛合作、聯邦政府內部的合作、聯邦政府信息技術特派員負責的公共和私營部門之間的合作。
六是推進軍民融合，確保制信息權。美國有關機構對大數據投入巨資，目的是應對軍事和國家安全領域面臨的大數據挑戰，提升維護國家安全和信息網路安全的能力。美國不斷加強大數據資源開采，聯合有關盟友組建「五眼聯盟」，進行全球監控。

❾ 2015年隨著什麼文件的發布中國正式啟動大數據國家戰略

法律分析：2015年，隨著《促進大數據發展行動綱要》的發布，中國開始正式啟動大數據國家戰略,這一事件標志著發展大數據已經成為中國構建數據強國、推動大數據治國的一個必然選擇。

法律依據：《促進大數據發展行動綱要》 一、發展形勢和重要意義 全球范圍內，運用大數據推動經濟發展、完善社會治理、提升政府服務和監管能力正成為趨勢，有關發達國家相繼制定實施大數據戰略性文件，大力推動大數據發展和應用。目前，我國互聯網、移動互聯網用戶規模居全球第一，擁有豐富的數據資源和應用市場優勢，大數據部分關鍵技術研發取得突破，涌現出一批互聯網創新企業和創新應用，一些地方政府已啟動大數據相關工作。堅持創新驅動發展，加快大數據部署，深化大數據應用，已成為穩增長、促改革、調結構、惠民生和推動政府治理能力現代化的內在需要和必然選擇。

❿ 舉例說明大數據在哪些方面發揮著重要作用

政府合理利用大數據，引導決策的將是基於實證的事實，政府會更有預見性、更加負責、更加開放。中國古代治國就已經有重數據的思想，如商鞅提出，「強國知十三數……欲強國，不知國十三數，地雖利，民雖眾，國愈弱至削」。大數據時代，循「數」治國將更加有效。小數據時代，政府做決策更多依憑經驗和局部數據，難免頭痛醫頭、腳痛醫腳。比如，交通堵塞就多修路。大數據時代，政府做決策能夠從粗放型轉向集約型。路堵了，利用大數據分析，可以得知哪一時間、哪一地段最容易堵，或在這一地段附近多修路，或提前預警引導居民合理安排出行，實現對交通流的最佳配置和控制，改善交通。
對於商家來說，大數據使精準營銷成為可能。一個有趣的故事，是沃爾瑪超市的「啤酒、尿布」現象。沃爾瑪超市分析銷售數據時發現，顧客消費單上和尿布一起出現次數最多的商品，竟然是啤酒。跟蹤調查後發現，有不少年輕爸爸會在買尿布時，順便買些啤酒喝。沃爾瑪發現這一規律後，搭配促銷啤酒、尿布，銷量大幅增加。大數據時代，每個人都會「自發地」提供數據。我們的各種行為，如點擊網頁、使用手機、刷卡消費、觀看電視、坐地鐵出行、駕駛汽車，都會生成數據並被記錄下來，我們的性別、職業、喜好、消費能力等信息，都會被商家從中挖掘出來，以分析商機。
大數據也將使個人受益。從生物學、醫學上講，以前生物學家只是通過對單個或幾個基因的操控來觀察其對生物體的影響，很難發現整體的關聯。現在由於技術的發展，可以分析很多，如遺傳信息、全體基因的表達量信息、蛋白質族譜信息、全基因組甲基化信息、表觀遺傳信息等。同時還有個人健康指標、病歷、葯物反應等數據。如果真能達成生物學上多維多向數據的有機融合，就能夠把個人完整地描述出來，從而實現精準醫療的目的。
大數據時代，審核數據的真實性也有了更有效的手段。大數據的特徵之一是多樣性，不同來源、不同維度的數據之間存在一定的關聯度，可以交叉驗證。例如，某地的工業產值虛報了一倍，但用電量和能耗卻沒有達到相應的規模。這就是數據異常，很容易被系統識別出來。發現異常後，相關部門再進行復核，就能更有針對性地防止、打擊數據造假。
數據是一種資源，但數據又跟煤、石油等物質性資源不一樣。物質性資源不可再生，你用多了，別人就用少了，因而很難共享。數據可以重復使用、不斷產生新的價值。大數據資源的使用是非惡性競爭的，共享的前提下，更能夠製造雙贏。從另一個角度來說，數據如果不被融合、聯系在一起，也不能稱之為大數據。