分析運用大數據對提升

Ⅰ 大數據分析的好處

大數據分析的好處就是可以在海量的數據信息中分析出一定的規律或者得到一些結論，從而為決策、行動提供數據分析參考依據。

Ⅱ 如何運用大數據提升企業管理水平

大數據作為新一代信息技術的代表，己開始在工業設計、研發、製造、銷售、服務等環節取得應用，並成為推動互聯網與工業融合創新的重要因素。面對大數據浪潮，傳統企業需要主動把握大數據發展方向，深入挖掘大數據價值，持續推進管理創新，從而提升企業管理水平。學會大數據思維。在大數據時代，企業管理者和員工要把大數據思維融入企業決策、管理理念、工作方式以及企業文化之中。
首先，要充分信任數據，用數據說話，基於數據去發現問題解決問題。
其次，要以用戶為導向。在大數據和互聯網高度發達的今天，顧客的需求目益多樣化和個性化，企業要充分利用大數據，不斷完善產品功能和用戶體驗，以滿足用戶的新需求。挖掘大數據價值。大數據專家舍恩伯格說：「 數據好比一座金山，但是數據在那裡放著，這座金山就不會屬於你，企業需要做的是了解並挖掘這些『 金山』 ，最後成為大數據的贏家。」
目前我國大數據應用還主要局限於互聯網企業，傳統企業則缺乏數據深度挖掘所需要的人員和技術支撐。當前，傳統企業首先要結合自身實際，從戰略高度規劃和部署，分層次、有計劃、循序漸進推動大數據在企業的應用。其次，要充分利用現有設備技術，加強大數據的收集、管理和利用好大數據。促進企業決策更加科學化，管理更加精細化。提升對大數據的分析能力。在大數據時代，企業必須對海量的數據進行准確、快速的分析，以最快的速度為企業管理者提供有價值的信息，這對企業的數據分析能力提出了更高更嚴的要求。企業要建立一套完整的數據採集、儲存、整理和分析體系，加強對大數據技術的開發利用，以充分利用數據這一戰略資源。同時，大數據對從業者，尤其是數據分析師也提出了更高的要求。企業要加快大數據人才培養，不斷提升對大數據的獲取、分析能力。在大數據時代，數據種類更加多樣化。
據統計，企業中80％的數據都是非結構化數據。因此，企業不但要重視結構化數據的利用，也要重視非結構化數據的挖掘和利用。加快大數據與工業化的融合。融合是大數據的價值所在，是推動信息化和工業化深度融合的重要體現，也是促進企業轉型升級的重要抓手。

Ⅲ 如何利用大數據技術手段提升信息服務水平

大數據技術可以幫助企業、機構或個人更好地理解客戶需求、分析市場趨勢和探索未來發展方向。以下是一些利用大數據技術啟槐提升信息服務水平的方法：
1. 數據收集與存儲：建立可靠的數據收集平台，收集各種形式的數據並建立相應的存儲和管理系統，包括海量的結構化和非結構化數據。
2. 數據清洗與整合：使用專業工具對數據進行清洗、去重、去噪、轉換和規范化等操作，並將各種來源的數據整合為一個實體罩旁念。
3. 數據挖掘與分析：通過特定的演算法和工具，對數據進行深入分析和挖掘，識別潛在關物困系、規律和趨勢，並預測未來發展趨勢。
4. 數據呈現與共享：以清晰的方式展示挖掘出的數據，如圖表、報告、可視化效果等形式，以便更好地理解數據並支持決策。
5. 持續優化與更新：隨著數據不斷增長，需要對數據收集、分析和呈現進行不斷優化和更新，以便獲取更准確的信息並滿足不斷變化的需求。
總之，利用大數據技術來提升信息服務水平，需要嚴格遵循數據保密、隱私保護和合規運營等原則，注重數據質量和有效性，確保數據的准確性和客觀性，從而為客戶提供更優質的信息服務。

Ⅳ 如何應用大數據提升智慧園區綜合管理

信息技術的高速發展，不斷推動著信息技術服務業業務向細分化、多樣化方向發展，促使新產品、新業態大量涌現，進而創造新的市場空間，帶動產業升級優化。大數據產業化進程加速，信息技術服務業由傳統PC時代向新興技術轉移的節奏開始加速。企業專注自身優勢領域的同時，亟需結合新興技術支撐自身發展，開放合作成為產業主要趨勢。於此同時，信息技術產業的競爭正從單一企業競爭演進到以聚合生態圈協同效應的全產業鏈競爭，生態圈建設的重要性凸顯。根據2016年全國工業和信息化工作會議報告，2016年主要預期目標軟體和信息技術服務業收入14%左右。根據國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》(以下簡稱「《綱要》」)，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。

《綱要》明確指出，①2018年底前建成國家政府數據統一開放平台;②到2020年，形成一批具有國際競爭力的大數據處理、分析、可視化軟體和硬體支撐平台等產品。③培育10家國際領先的大數據核心龍頭企業，500家大數據應用、服務和產品製造企業。實現關鍵部門的關鍵設備安全可靠。④2020年底前，逐步實現信用、交通、醫療、衛生、就業、社保、地理、文化、教育、科技、資源、農業、環境、安監、金融、質量、統計、氣象、海洋、企業登記監管等民生保障服務相關領域的政府數據集向社會開放。⑤中小微企業公共服務大數據。形成全國統一的中小微企業公共服務大數據平台。這是國家大數據戰略的一個頂層設計，發展大數據是國家戰略。雖然目前看來，人力資源的配給與現有的資料庫管理技術基本是足夠的，但是未來，如果人類管理數據的效率不能保持同步提升，人類在大數據時代將無法對數據進行有效管理。大數據管理技術以及開放的大數據生態圈將促使大數據行業的快速發展。

(一)大數據市場競爭格局

大數據產業屬技術密集型產業，競爭更多是技術實力與創新能力的比拼，離數據越近的產業環節，產業價值越大。能掌控大數據實時集成、海量信息處理和管理、雲存儲等技術的廠商將成為產業的主導者，主導未來大數據產業技術發展方向，促進商業模式創新。大數據產業鏈現在已經初現雛形，圍繞大數據的產生與集聚、組織與管理、分析與發現、應用與服務各層級正在加速構建。目前，在大數據產業鏈上有三種大數據公司：
(1)基於數據本身的公司(數據擁有者)：擁有數據，不具有數據分析的能力;(2)基於技術的公司(技術提供者)：技術供應商或者數據分析公司等;(3)基於思維的公司(服務提供者)：挖掘數據價值的大數據應用公司。

(二)大數據產業進入壁壘

1、數據資源壁壘

大數據時代的一大特點就是，數據成為企業核心資產，豐富的高質量數據資源是大數據產業發展的前提。近幾年在互聯網產業及金融、電信信息化快速發展的帶動下，我國數據資源總量有了快速增長，已達到全球的13%，但其他行業受信息化水平制約，數據儲量仍不豐富。對數據的掌握決定對市場的支配權;越靠近最終用戶的企業，將在產業鏈中擁有越大的發言權。

2、技術壁壘

兩類企業將在大數據產業鏈處於重要地位。一種是掌握海量有效數據的企業，第二種是有強大數據分析能力的企業。關鍵是誰擁有更多、更准、更有價值的數據。中國大數據應用處在起步階段。淘寶、騰訊以及網路這些互聯網巨頭是率先使用大數據技術的用戶，但他們主要基於開源軟體自主開發大數據應用。行業進入需要具有較高的技術層次，技術和產品的創新能力是推動公司取得競爭優勢的關鍵因素。

3、政策壁壘

為把握大數據時代戰略機遇，我國要加速營造良好的大數據產業生態環境，政府應不斷完善政策法規，創建適度寬松的發展環境，提升中國在世界信息產業的地位;IT廠商應聚焦技術創新與服務模式創新，洞察用戶需求，提供高可用性的整體性解決方案;行業用戶應當通過雲平台實現數據大集中，形成企業數據資產;同時深度分析挖掘大數據的價值，推動企業智能決策。

4、專利壁壘

保護知識產權是軟體與信息技術服務產業發展的重要因素，只有保護好知識產權，才能保護和提高開發商開發軟體的積極性，才能促進軟體產業的蓬勃發展，十二五規劃對知識產權的保護力度進一步增大，這將對專利壁壘起到良好的促進作用。

(三)影響大數據產業發展的有利因素和不利因素

l 大數據產業發展的有利因素

1、國家政策大力支持

公司處於國家行業政策鼓勵和重點支持發展的行業。發展和提升軟體和信息技術服務業，對於推動信息化和工業化深度融合，培育和發展戰略性新興產業，建設創新型國家，加快經濟發展方式轉變和產業結構調整，提高國家信息安全保障能力和國際競爭力具有重要意義。為此國家出台《國務院關於印發進一步鼓勵軟體產業和集成電路產業發展若干政策的通知》、《國務院關於加快培育和發展戰略性新興產業的決定》、《軟體和信息技術服務業十二五發展規劃》、《關於印發促進大數據發展行動綱要的通知》等政策，從稅收、研究經費、進出口優惠、人才培養、知識產權保護、市場開發和投融資等方面給予了較為全面的政策支持。根據國家發展規劃，預期未來國家還將出台更多針對軟體和信息產業的專門政策，這將有力地推動我國軟體和信息產業的健康穩步發展。

2、大數據技術開發應用前景廣闊

國家計劃在2018年底前建成國家政府數據統一開放平台，率先在信用、交通、醫療、衛生、就業、社保、地理、文化、教育、科技、資源、農業、環境、安監、金融、質量、統計、氣象、海洋、企業登記監管等重要領域實現公共數據資源合理適度向社會開放，帶動社會公眾開展大數據增值性、公益性開發和創新應用，充分釋放數據紅利，與雲計算、物聯網、移動互聯網等新一代信息技術融合發展，與傳統產業協同發展新業態、新模式，促進傳統產業轉型升級和新興產業發展，激發大眾創業、萬眾創新活力。

l 行業發展的不利因素

1、產業創新體系不健全，核心技術缺乏

長久以來，我國信息化建設過程中存在著「重硬輕軟」的思想傾向。在軟體產品開發層面，民眾版權意識薄弱，盜版現象嚴重。另外，國內企業普遍規模較小、自主創新能力不足。創新能力不足是制約中國信息產業尤其是軟體和信息服務業發展的瓶頸。目前，行業內雖已涌現出一些具有自主知識產權的高技術、高附加值的產品，但從總體上看，多數企業或產品尚沒有自己的自主知識產權或核心技術，企業依靠產品的低水平重復開發、國外知名品牌產品代理銷售等業務生存的現象較為普遍。

2、人才結構矛盾突出

軟體和信息技術服務業是一個知識密集型產業，具有高技術含量和高附加值的特點，其發展需離不開大量的高素質人才。目前，我國軟體行業從業人員數量規模可觀,但高層次、復合型、領軍型人才依然缺乏，尤其是在經營管理、技術創新等方面具有國際化視野的高端人才較為匱乏，這已經成為制約中國軟體和信息技術服務業發展的關鍵因素之一。

3、大數據行業發展仍在初級階段

我國的大數據產業具備良好基礎，發展前景廣闊。一是一批世界級的互聯網公司在大數據應用上不斷推陳出新，智能搜索、廣告、電商、社交等藉助大數據技術持續進化，互聯網金融、O2O(online
to offline)等應用藉助大數據向線下延伸。二是大數據技術緊跟國際先進水平，具備建設和運營世界最大規模大數據平台的能力，單集群規模達5000 到10000
台伺服器，數據管理規模達到EB(1EB=1018B)級別，在機器學習等方面也有所突破。三是當前和未來一段時間，我國面臨著經濟結構轉型升級、政府和公共服務改進提升等緊迫任務，這些方面大數據都有廣闊的應用前景。大數據在全球的發展還都處於初期，技術、制度、觀念等方面都需要改變。對我國來說，數據資源不豐富，數據開放程度較低、技術差距大，技術水平不高，技術擴散不暢和法律法規不完善是限制當前大數據發展的主要問題，金鵬信息智慧園區軟體。

Ⅳ 如何運用大數據提升公司業績

大數據能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，不僅具有巨大的潛在商業價值，而且為企業提升競爭力提供了新思路。企業怎樣利用大數據提升競爭力？樂思認為這里從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。
企業決策大數據化。現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化採集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據採集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛採集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。
成本控制大數據化。目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程採集數據，以求最大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標准、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾；細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程式控制制為中、產後控制為輔的方式，可以最大限度降低企業運營成本。
服務體系大數據化。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然後對症下葯，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理；比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，並快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，最大程度提高服務質量和效率。
產品研發大數據化。產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然後，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢。

Ⅵ 信用卡大數據分析對提額有作用嗎

當然有用了，比如卡速查，這個微信公眾號平台能夠幫助持卡人全方位的了解自己的用卡行為，並且讓持卡人能夠多維度深度的解析信用卡，同時將這些信息綜合後計算信用卡當前的提額概率。提額概率越高，表示信用卡提額成功率越高，所以，大家要選擇提額概率較高時提交提額申請，對於提升信用卡額度是很有幫助的。

Ⅶ 大數據如何提升領導力與執行力

大數據如何提升領導力與執行力
許多人認為，高層重在領導力，尤其是決策力和決斷力。而基層重在執行力，特別要善於把高層的決策意圖轉化為現實成果。在很大程度上，在許多組織的確如此。但實際上，不管是處於哪個層級的領導者，他們都既需要領導力，又需要執行力。領導力與執行力二者是成正比的，彼此之間難以截然分開。領導力越強，執行力也就越強，反之亦然。在領導工作中能夠把領導力和執行力有效結合起來的領導者才是真正卓越的領導者，貫通領導力與執行力重在左腦點燃，右腦引爆。
左腦點燃 找准方向
左腦點燃強調領導者要善於使用左腦的理性思維找准工作的突破口，抓住工作的制勝點。制勝點的選擇主要依賴於領導者對所處社會大勢和發展方向的深刻洞察，依賴於領導者對面臨的主要問題輕重緩急的准確判斷。制勝點選准了，決策的方向就對了，執行起來就能事半功倍。否則，方向錯了，執行力越強，錯得越厲害，做起事情則事倍功半。
找准制勝點首先需要大量的數據和信息。重視數據在領導工作中的運用，尤其是在決策中強調對第一手數據的收集和使用是一切領導者都必須具備的素質，不分時代，無論古今。時至今日，互聯網的發展使得調查研究不僅僅可以面對面，還能夠鍵對鍵。大數據是互聯網時代的產物，由於計算機和互聯網的普及使得大量的數據能夠迅速匯集積累，可以便捷統計分析。決策所依賴的數據不僅有小范圍的調查，還可以有大規模的數據。
實地調研和大數據分析各有利弊，應該互補起來，當下的重點是把大數據用起來。調研可能有不實的情況，調研實施可能不實，調研對象可能不說實話。數據背後體現的是人的行為痕跡，一旦形成就相對穩定，很難修改。而且，調研的對象只能是小眾，關注的是典型；數據的來源則是大眾，只要留有數據，一個也不能少。
大數據應用於領導者的決策能夠進一步提升決策的精準度。2014年，某商場舉辦了一次營銷活動，旨在提高商場對有效會員的黏度。大數據團隊通過對會員購物偏好的歷史分析，把這些客戶感興趣的品牌作為積分兌換目標吸引他們。通過數據分析，商場對這部分顧客群體的主要特點就有了基本把握：一是女性，她們對購物更感興趣而且能夠帶來男性客戶；二是近一個月沒有來過，但歷史上都有過購物記錄。
領導者在獲得決策信息後還需要對信息進行理性分析和綜合判斷，才能找准致勝點。綜合判斷時既要了解事物的普遍性，更要把握事物的特殊性，因為特殊性是對自身內在規律的一種揭示。該商場通過數據分析，將此次活動內容發給12萬會員中符合其目標受眾的1824人，最後實際產生兌換的人數為128人，參與率達7%，而同行業同類促銷活動的參與率僅為1%。這就是一次針對部分會員的定向決策。通過大數據分析定向營銷，精準制導。不僅提高了營銷的效率，而且提升了營銷的效果，還可以降低營銷的成本。
對企業來說，大數據的出現和運用的大趨勢是盡可能實現每一個人在消費產品和接受服務上的「私人訂制」。對政府提供公共服務來說也是如此。政府可以根據服務對象的年齡、職業、收入、家庭成員和居住地等數據，利用微信、APP等現代通訊技術，通過手機終端超前向群眾主動推送其可能需要的公共服務信息，提高公共服務的精準性。比如：對25歲左右的，可以推送就業留學、護照辦理等方面的服務信息；對30歲左右的，可以推送生育服務證登記、初生兒戶籍辦理等方面的服務信息；對35歲左右的，可以推送幼兒教育、公園場地分布等服務信息，等等。
因此，在決策前，領導者應注重運用左腦的理性思維，系統分析形勢，抓住主要問題所在，並利用大數據全面分析，綜合判斷找准制勝點。制勝點是決定成敗得失的方向問題，必須理性判斷不能任性而為，這就是左腦點燃的奧秘。在大數據的基礎上，有了左腦的准確點燃，在很大程度上就能夠解決做決策、搞營銷、提供服務等方面費時費力又不討好的情況，就能解決做領導工作很多時候想當然的情況，做到「彈無虛發」，一擊即准。
右腦引爆 團隊執行
右腦引爆強調領導者應善用右腦的形象思維引爆團隊的激情和干勁，激發大家的智慧和勇氣，帶領大家去執行決策，實現決策目標。領導力的實質是大家一起干，強調團隊的執行力。如果只有領導者的積極性而沒有追隨者的積極性，那就只能是孤家寡人，難以有所成效。相反，如果能把下屬員工的積極性激發起來，就能形成高效的執行團隊，無堅不摧，無往不勝。
找到制勝點後，就可以有的放矢了。領導力的本質是一種影響力，能不能影響別人付諸行動，就要依靠領導者的右腦思維來引爆。動人心者莫大乎於情，使人動情最容易的不是邏輯的力量，不是理性的說服，而是訴諸形象思維，通過感性激發。比如，形象的各種符號和打動人心的宣傳語言就是調動團隊執行積極性的關鍵，也是右腦引爆團隊執行的核心。
領導者應能把握領導工作不同環節的變化，相應重點地使用左右腦。決策之前既要用左腦又要用右腦，用右腦重在跳出來看問題，用左腦重在植根現實做選擇；決斷時主要靠左腦，綜合分析，理性判斷。執行時候重點是用右腦，目的是引爆大家執行的激情，既要讓大家有意願干，又要讓大家有能力干。右腦形象思維引爆執行的最大優勢是執行到位的好處能夠讓大家看得見、聞得著、摸得到。如此一來，執行的時候，團隊成員都有動力，有方向，有方法。
一切卓越領導者都應當是左腦點燃，右腦引爆，盡量把左腦右腦結合起來，融合起來。領導思維千變萬化，在理性思維和形象思維中不斷地激盪和平衡無疑是領導思維的本質特點。
當然，很多時候，不是每一個領導者都能夠有效平衡左腦的理性思維和右腦的形象思維，適時實現左右腦思維的轉換。有的領導者以理性思維見長，或技術卓越，或管理過硬；有的領導者以形象思維為主，或長於營銷，或長於設計。
建立領導團隊的目的在於實現組織「大腦」的平衡思維，注重團隊成員的差異化和互補性。一個人再優秀去創業也很難成功，但一個團隊去創業成功的概率就大多了。領導力的真諦即在於此：自己要行，團隊也要行；領導者既要靠自己，也要靠團隊。

Ⅷ 怎麼利用大數據提升政府效能

大數據時代的到來為政府治理理念的轉型帶來了新機遇。對於政府而言，要提升自身的治理能力，必須要在其中融入新的思維和新的文化，在這一方面，大數據中的數據思維與文化模式可以為政府治理工作的轉型提供思路，如果將大數據充分地利用起來，政府治理工作便可以實現多層次、多元化、多角度發展，最終實現政府管理工作以公共服敏滑務為主、協同共治為輔的目的。如今，政府開展治理工作時，不能僅僅依靠傳統的經驗了，任何工作都必須要基於數據的基礎上開展，這就要求政府工作人員深入到群眾之中，採集客觀資料，並進行科學的實證分析，以此作為開展工作的基礎。也就是說，任何一項工作的開展都必須要用數據來說話，這對於促進政府工作的轉型有著非常積極的效果。
大數據為政府治理模式的創新帶來了新的發展機遇。大數據是對海量數據的科學運算，人們可以找尋到不同數據之間的密切聯系，這也是大數據方法論的思想。此外，在大數據技術平台的支持下，人們可以採用眾包、外包等一系列的組織模式來革新政府治理的組織架構，將傳統的組織架構向合作、協同方面進行轉型，從這一層面而言，將大數據理論引入到政府治理工作中，可以為政府治理模式的開展提供創新的模式。種種實踐證實，大數據給政府治理模式的創新主要帶來了幾個方面的發展機遇：一是促進了政府治理模式從粗放式到精細化的轉型；二是促進了政府治理模式從單一性到協同共享性的轉型；三是促進了政府治理模式從被動性到主動性的轉型。
大數據時代的到來提升了政府決策工作的科學性。近年來，政府各項公共事務變得越來越復雜，僅僅依靠工作人員的個人感知是無法對所有事務做出科學、准確的判斷的，要想從根本上提升政府決策工作的科學性，就需要合理應用大數據思維模式，收集嘩鍵數據，分析現階段經濟社會運行過程中的規律，採取合理的數據挖掘來開展決策工作。從本質上而言，大數據給政府決策部門帶來了如下的改變：首先，在制定決策時，政府的決定已經不是個別領導的決策，而是必須要使用數據說話，根據數據來制定出決策，與傳統的決策模式相比，該種決策模式更加的科學、精準；其次，在決策實施跟蹤階段，政府可以充橋蘆臘分利用社交網路與物聯網來分析決策的實施情況，利用數據對實施成果進行監控，這可以幫助政府及時地調整決策方向和決策模式。
大數據為政府服務效能的提升帶來新的機遇。要提升政府的綜合治理能力，必須採取科學有效的措施提升政府的服務效能，這也是大數據背景下建設服務型政府的關鍵性因素。在政府治理的背景下，要提升政府的服務效能，不僅需要提升政府行政部門的審批效率，還要採取相應的措施提升政府公共服務產品的質量。一是在提升行政審批效率方面，憑借大數據能夠幫助政府打破不同部門之間的信息孤島，構建出完善的行政審批服務雲平台，利用大數據能真正的為老百姓辦實事，為老百姓節約時間，這既有效提升了政府開展行政工作的效率，還可以大范圍的節約政府開支。二是在提升公共產品的服務質量方面，政府工作人員可以利用大數據對公共服務產品的數據進行深入的分析與挖掘，讓公共服務產品供給走向個性化、分層化以及精準化發展道路。還可以利用大數據的兼容性和開放性，鼓勵越來越多的社會大眾參與到政府決策活動中，讓他們對政府決策工作進行科學的監督，不斷提升公共服務產品的綜合質量。

Ⅸ 如何使用大數據來提升法律執行力

如何使用大數據來提升法律執行力

在時代快速發展的今天，很多行業開始看到通過分析、可視化的方法處理那些不斷更新的數據，可以得到現實的利益。與此同時，相對而言較為保守的行業也漸漸開始覺醒，並在大數據的浪潮中尋找屬於自己的方向。其中一個典型的行業為法律行業，例如：司法機關、律師事務所等。

但是現在法律行業在面對大數據的時還存在著很多問題：法院和律師事務所可以在大數據中得到什麼？大數據如何幫助法院克服常見的程序性問題，例如業務負擔過重、時間延誤和成本過高？如何處理實驗中的敏感性數據？法律執行中的大數據的內在意義是什麼？對於法律行業來說，大數據是一個新的挑戰並存在著很多問題，不過現在已經有一些好的例子表現出大數據對於法律行業的積極作用。那麼現在就讓我們來深入探討一下這個問題。

信息周刊早期曾對來自亞特蘭大的精品律師事務所「Thomas Horstemeyer」作為案例進行解讀。此律師事務所有60名雇員並實行一些擁有自己知識產權的方法。與傳統律師事務所不同，他們並沒有將所有案件進行檔案紙質收藏，而是將這些信息全部上傳到私人雲端中。他們在事務所中擁有很多儲存空間網路（這些空間有十幾TB那麼大），並在這些數據的基礎上進行數據分析、挖掘，同時他們還以此為基礎開發了一個純粹的虛擬環境，並升級防火牆、增加負載均衡、虛擬化伺服器以及使用網路語音（VoIP）取代了電話系統。此外，因為不再需要使用舊的方法來保存文件，律師事務所節省了很大的一筆開支。

盡管這個案例看起來和大數據並沒有關系，但是這對於那些擁有大量紙質文件的法律行業來說只是一個開始。當所有檔案數據化後，需要做的就是對可利用的數據進行更快的分析，並可以在舊的案件記錄中更快更好的挖掘出可以信息以進行二次利用。

大數據在法律行業中有著很多的應用。首先，它可以大大的節約成本並提高執行效率。當大量的案件記錄以及相關數據得到直接快速的分析時，這些案件中的一些相關點便可以發現。為了達到此目的，那麼律師事務所需要學會如何正確的收集、儲存、編目和組織所有的數據，這是律師事務所可以在這些數據中得到利益的保證。如今，計算機的強大計算能力以及低廉的成本使我們可以保存我們想要的任何數據。這可能導致在未來某些情況下產生一些完全新的見解，並讓法官和檢察官回答現在完全無法回答的問題。

律師事務所可以在一些情況下使用特定的演算法進行預測，即基於以往的相似案件的法律處理結果，來預測現在新的案件可能會得到怎麼的處理。在加利福利亞州的一個小型的律師事務所「Dummit, Buchholz & Trapp」就是使用經過LexisNexis改進的演算法技術，可以在20分鍾內預測某一案件是否值得受理，而同樣的事情，在以前卻需要20天。

第二，大數據可以增加法律行業的透明度，這讓法官和客戶都可以從中受益。例如一個名為TyMetrix LegalView Analytics的工具可以大量收集由法律支出的數十億百億費用產生的發票。這樣，對於律師事務所來說，可以簡單的讓自己與行業標准進行比較，從而為某項業務設定合適的價格。另一方面，諸如Sky Analytics之類的工具可以幫助公司減少法律支出，控制司法成本，這些工具可以幫助公司建立法律支出上的一種無與倫比的宏觀視角，並在節省司法支出方面盡可能的提出具體的建議。

同樣，消費者也會因為法律行業數據的公開民主透明化而獲利。一款名為RateDriver的應用程序，可以讓美國51個州的使用者迅速確定自己需要為律師所付出的費用。

第三點，大數據可以成為法庭上的一種新的證據。許多美國案例中表現出，由公共數據集收集分析得到的結果在一定情況下可以被認定為證據。作為一個數據驅動行業，法律行業的大部分數據依然保存在線下，保存在紙張中，但是現在這個行業正在穩步向信息時代邁進，並利用其中大量的新機遇改善自己的工作。當數據全部得以數字化時，那麼對於法律行業就可以很容易的聯繫到其他的公開數據，並以此產生一些新的碰撞。正如數據公司LexisNexis的首席構架師Ian Koenig所說的那樣：「這可以讓我在海底中撈到屬於我的那根針」。

最後一點，大數據也開始出現在了律師事務所的HR部門。正如早期的一則新聞中討論的那樣，大數據可以讓人力資源經理整合潛在新雇員的所有信息數據，並估計其在某次評估中的可能表現，這可以幫助這些事務所找到那些真正符合他們要求的雇員。

現在的市場上已經出現了一些完全專注於法律行業的大數據開發小組。其中一個典型的例子是總部位於聖路易斯的Juristat，現在其在美國法律行業中起著特殊的意義。Juristat為法官和律師事務所提供可操作的分析，並幫助他們優化訴訟策略、營銷政策以及內部運作。他們甚至可以做的更多，例如Juristat的一項工具可以預測出流感的爆發對陪審團的裁決產生怎樣的影響。

大數據在法律行業還處於剛剛起步的階段，還有很長的道路要走。律師事務所等法律行業在處理問題的時候往往需要較為可信的信息，但是對於信息數字化中存在的隱私以及安全問題還亟待解決，所以很多人對於將他們的信息進行共享還處於觀望甚至排斥的態度。對於法律行業來講，大數據的興起既是危機也是挑戰，但是說到底，前進的唯一道理還是信息的數字化。一本名為《法律行業中的大數據》的書為法律行業起一個很好的頭，它對大數據如何對法律行業產生影響進行了由內而外的深入解讀並提供了實際可行的建議。

以上是小編為大家分享的關於如何使用大數據來提升法律執行力的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨