公共服務大數據

㈠ 哪一年八月澳大利亞政府發布了澳大利亞公共服務大數據戰略

2013年8月，澳大利亞政府信息管理辦公室（AGIMO）發布《公共服務大數據戰略》，提出了指導大數據發展的六大原則和實現目標擬採取的六項舉措。澳大利亞將利用大數據來提供更好的服務與政策建議，同時利用隱私保護經驗和現有ICT投資，以成為利用大數據分析來驅動公共部門提高效率、實現合作與創新的領導者。

戰略提出指導大數據發展的六大原則

（1）數據是國家資產：

（2）從設計入手保護隱私：

（3）數據集成與過程的透明：

（4）應共享技能、資源與能力：

（5）與產學界合作：

（6）加強開放數據：

《公共服務大數據戰略》該戰略以六條「大數據原則」為支撐，旨在推動公共行業利用大數據分析進行服務改革，制定更好的公共政策，保護公民隱私，使澳大利亞在該領域躋身全球領先水平。

㈡ 山東省公共數據開放辦法

第一條為了促進和規范公共數據開放，提高社會治理能力和公共服務水平，推動數字經濟發展，根據《中華人民共和國數據安全法》《山東省大數據發展促進條例》等法律、法規，結合本省實際，制定本辦法。第二條本省行政區域內的公共數據開放活動，適用本辦法；涉及國家秘密的，按照有關保守國家秘密的法律、法規執行。

本辦法所稱公共數據，是指國家機關，法律法規授權的具有管理公共事務職能的組織，具有公共服務職能的企業事業單位，人民團體等（以下統稱公共數據提供單位）在依法履行公共管理職責、提供公共服務過程中，收集和產生的各類數據。

本辦法所稱公共數據開放，是指公共數據提供單位面向社會提供具備原始性、可機器讀取、可進行社會化開發利用的數據集的公共服務。第三條公共數據開放應當遵循需求導向、創新發展、安全有序的原則。第四條縣級以上人民政府應當加強對公共數據開放工作的領導，統籌解決公共數據開放重大事項，鼓勵、引導科研機構、企業、行業組織等單位開放自有數據，推動公共數據與非公共數據融合應用、創新發展。

縣級以上人民政府大數據工作主管部門應當按照國家規定建立公共數據資源體系，組織、監督本行政區域內的公共數據開放工作，推動公共數據開發利用；其他有關部門按照各自職責，做好相關工作。第五條省人民政府大數據工作主管部門應當建立公共數據開放管理制度，制定公共數據分類分級規則，並組織社會力量對公共數據開放活動進行績效評價、風險評估。第六條省人民政府大數據工作主管部門應當依託省一體化大數據平台，建設統一的公共數據開放平台。第七條公共數據提供單位應當通過統一的公共數據開放平台開放公共數據，不得新建獨立的開放渠道。已經建設完成的，應當進行整合、歸並，並納入統一的公共數據開放平台。

公共數據提供單位根據國家規定不能通過統一的公共數據開放平台開放公共數據的，應當告知縣級以上人民政府大數據工作主管部門。第八條公共數據以開放為原則，不開放為例外。除法律、法規和國家規定不予開放的外，公共數據應當依法開放。

數據安全和處理能力要求較高或者需要按照特定條件提供的公共數據，可以有條件開放；其他公共數據，應當無條件開放。

未經縣級以上人民政府大數據工作主管部門同意，公共數據提供單位不得將無條件開放的公共數據變更為有條件開放或者不予開放的公共數據，不得將有條件開放的公共數據變更為不予開放的公共數據。

不予開放的公共數據經依法進行匿名化、去標識化等脫敏、脫密處理，或者經相關權利人同意，可以無條件開放或者有條件開放。第九條公共數據提供單位應當根據本地區經濟社會發展情況，重點和優先開放與數字經濟、公共服務、公共安全、社會治理、民生保障等領域密切相關的市場監管、衛生健康、自然資源、生態環境、就業、教育、交通、氣象等數據，以及行政許可、行政處罰、企業公共信用信息等數據。

公共數據提供單位確定重點和優先開放的數據范圍，應當徵求社會公眾、行業組織、企業、行業主管部門的意見。第十條省人民政府大數據工作主管部門應當對公共數據實行目錄管理，制定公共數據目錄編制規范。

公共數據提供單位應當按照公共數據目錄編制規范，編制本單位公共數據目錄和公共數據開放清單，確定公共數據的開放屬性、類型、條件和更新頻率，並進行動態調整，通過統一的公共數據開放平台向社會公布。

公共數據提供單位因法律、法規修改或者職能職責變更，申請調整公共數據開放清單的，應當經縣級以上人民政府大數據工作主管部門同意。第十一條公共數據提供單位開放公共數據，可以通過下列方式：

（一）提供數據下載；

（二）提供數據服務介面；

（三）以演算法模型提供結果數據；

（四）法律、法規和國家規定的其他方式。第十二條公共數據提供單位應當加強本單位公共數據開放和安全管理等工作，及時回應公民、法人和其他組織對公共數據的開放需求，並以易於獲取和加工的方式提供公共數據開放服務。第十三條公共數據提供單位應當按照國家、省有關標准和要求，對開放的公共數據進行清洗、脫敏、脫密、格式轉換等處理，並及時更新、維護。

公民、法人和其他組織認為開放的公共數據存在錯誤、遺漏等情形的，可以通過統一的公共數據開放平台向公共數據提供單位提出異議或者建議。公共數據提供單位應當及時處理並反饋。

㈢ 大數據的影響

大數據將會對社會發展產生深遠的影響，具體表現在以下幾個方面：大數據決策成為一種新的決策方式；大數據成為提升國家治理能力的新途徑；大數據應用促進信息技術與各行業的深度融合；大數據開發推動新技術和新應用的不斷涌現。

有專家指出，大數據將會在未來10年改變幾乎每一個行業的業務功能。互聯網、銀行、保險、交通、材料、能源、服務等行業領域，不斷累積的大數據將加速推進這些行業與信息技術的深度融合，開拓行業發展的新方向。比如，大數據可以幫助快遞弊宴公司選擇運費成本最低的最佳行車路徑，協助投資者選擇收益最大化的股票投資組合，輔助零售商有效定位目標客戶群體，幫助互聯網公司實現廣告精準投放，還可以讓電力公司做好配送電計劃確保電網安全等。總之，大數據所觸及的每個角落，我們的社會生產和生活都會因之而發生巨大而深刻的變化。

4．大數據開發推動新技術和新應用的不斷唯攔涌現

大數據的應用需求，是大數據新技術開發的源泉。在各種應用需求的強烈驅動下，各種突破性的大數據技術將被不斷提出並得到廣泛應用，數據的能量也將不斷得到釋放。在不遠的將來，原來那些依靠人類自身判斷力的領域應用，將逐漸被各種基於大數據的應用所取代。比如，今天的汽車保險公司，只能憑借少量的車主信息，對客戶進行簡單類別劃分，並根據客戶的汽車出險次數給予相應的保費優惠方案，客戶選擇哪家保險公司都沒有太大差別。隨著車聯網的出現，「汽車大數據」將會深刻改變汽車保險業的商業模式，如果某家商業保險公司能夠獲取客戶車輛的相關細節信息，並利用事先構建的數學模型對客戶等級進行更加細致的判定，給予更加個性化的「一對一」優惠方案，那麼，毫無疑問，這家保險公司將具備明顯的市場競爭優勢，獲得更多客戶的青睞。

㈣ 借力大數據提升公共服務質量

借力大數據提升公共服務質量_數據分析師考試

大數據時代，公共管理領域的決策將日益基於數據分析而作出，大數據在政府公共服務領域必將發揮重要的決策支撐作用，甚至能夠為公共服務提供方式帶來革命性影響。可以說，大數據不僅是技術變革，更是一場社會治理方式的變革，政府應當因勢利導，借力大數據優化公共服務方式，提升公共服務質量。

准確把握公共服務需求

公共服務本質上屬於以服務形式提供的公共產品。由於服務具有不可分割性，服務的生產過程同時也是消費過程，因此，對於作為服務提供者的政府來講，要想讓自己提供的公共服務「合口味」、進而提升公共服務質量，必須在提供服務之前掌握大量的決策支撐信息，特別是准確把握服務對象對於公共服務種類以及質和量等方面的需求。這其中就涉及如何高效地將社會成員的真實需求收集起來並進行有效的整合。

在收集和獲取公共服務需求信息時，傳統的入戶調查式方法不僅費時費力，而且還得「一事一查」，效率極差；而運用大數據技術則可以輕而易舉地解決這個問題。我們只需要將多部門建立的信息資料庫加以歸集、整合、轉化，並進行挖掘、處理和分析，就可以很快地准確把握服務對象的公共服務需求。當中可能的困難是需要將不同部門數據格式、採集標准、顯示規范都不同的海量數據讀取、轉換並統一呈現出來，數據清理的工作量和難度還是很大的。對此，政府可以設立或指定專司大數據歸集、處理、挖掘和分析的部門來專門負責，並藉助最新數據處理技術來解決，政府其他業務部門有數據使用需要時只須「按需下單」即可，省時省力、效率倍增。

精確核算公共服務成本

現代政府在每出台一項公共政策的時候，都需要進行成本核算。同樣，在開展公共服務時，政府也需要進行成本——效益分析，將成本費用分析法運用於政府部門的計劃決策中，以尋求在公共服務決策上如何以最小的成本獲取最大的收益。這是公共決策科學性以及經濟性原則所要求的。

以往，政府在開展公共決策可行性論證以及編制公共服務預算時，往往只能依靠已有的零散信息直接進行成本概算，或者依靠外部專家進行所謂的「充分」論證。事實上，這兩種常見的成本核算方式所能掌握的數據信息都是不完全的，一般業務部門和外部專家所能掌握的信息處理能力也相對有限，據此得出的成本核算結論往往距離真實情況較遠。因此，這些傳統的公共決策成本核算方式都不可避免地存在很大缺陷。主要表現在：政府在進行公共服務決策時，如果將成本和困難估計大了，可能導致該提供的公共服務沒能提供，影響服務需求的滿足和社會問題的解決；反之，如果將成本和困難估計小了，則可能導致公共服務的財務可持續性存疑，影響政府公信力。政府在編制公共服務預算時，如果將成本概算多了，可能導致公共服務項目經費結余過多、出現年底「突擊花錢」等非正常現象，影響公共資金使用效率；如果將成本概算少了，則可能導致公共服務項目經費短缺，致使原本應該提供的公共服務項目無法提供、原本能夠達到的服務水準也無法達到。

大數據時代，政府在進行公共決策或進行編制公共服務預算時，可以藉助大數據技術在海量數據處理和挖掘方面的優勢，對分散在政府各個部門的數據進行有效整合，剔除無效和干擾信息，進行深度挖掘，尋找數據間的關聯性，既考慮當前情況，也預測未來變化，從而能夠基於相對完全信息得出成本核算結論，提高決策科學性和預算準確性。

合理配置公共服務資源

政府提供公共服務，不可避免地會碰到一個可及性問題，也就是如何准確高效地將公共服務資源配置和遞送給有需要的社會成員。從社會成員的角度來講，就是他們能否更便捷、以更低的成本享受到政府提供的公共服務。公共服務的可及性問題不僅直接影響公共服務的供給效率，也關繫到公共服務項目能否最終「落地」、滿足社會成員的服務需求。從理論和實踐兩個方面來看，民生服務可及性主要受到公共服務資源配置均等化水平、公共服務管理服務體系及具體服務流程完善程度這兩個方面的制約和影響。大數據時代，政府完全可以借力大數據技術優化公共服務資源配置，並對公共服務管理服務體系及具體服務流程進行再造。這一點不僅對於公共服務資源配置頂層設計重要，而且對處在公共服務「最後一公里」的基層末梢也是至關重要。

具體而言，在優化公共服務資源配置方面，大數據技術能夠在以人口為核心的關鍵數據、各種類型構成數據以及公共服務機構和設施分布數據的支撐下，很清楚地提示公共決策者哪個地方公共服務資源過於集中，哪個地方相對缺乏。這樣就能夠有效防止政府部門在進行公共服務資源配置時將「均等」標准變成「平均」指標，搞平均主義、「撒胡椒面」，有助於政府將公共服務資源向欠發達區域、鄉村地區以及困難群體重點傾斜。

在公共服務管理服務體系及具體服務流程再造方面，大數據技術能夠幫助政府部門在公共服務供給過程中實時定位公共服務的重點對象，迅速找到管理服務體系中的薄弱環節及具體服務流程中的遺漏缺憾與服務盲區，並據此提出再造公共服務體系及具體服務流程的合理化建議，使得政府提供的公共服務能夠靠前接近最有需要的重點人群。

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㈤ 大數據百日談23 | 公共數據（上）

前兩天廣東省發布了第一張公共數據資產憑證，公共數據、政務數據資產化利用、數據要素化開發又再一次成為關注的焦點。

關於公共數據，學術界很早就有探討。

近幾年，隨著各地圍繞公共數據相繼出台管理辦法、條例等政策文件，「公共數據」已經取代傳統的「政務數據資源」成為政務數據共享、開放、開發工作的核心概念。

公共數據與之前常說的政務信息資源看起來很像，一脈相承，但在范圍定義、側重點、應用場景上有所區別：

一是，范圍有所擴大 。政務信息資源更多的強調政府部門和具有行政職能單位採集管理的數據，公共數據從政府部門，擴大到水、電、煤等公共服務部門獲取的數據。但是對於學校、醫院、科研機構等既有公共性質，又有市場化成分的領域，從定義上理解還是有一些模糊的空間。

二是，明確管理權問題。 公共數據的相關管理辦法和條條例中都會著重明確公共數據的管理主體和開放主體是公共管理和服務單位，這與公共數據本身提出的背景有關系。政務信息資源的提出更多是在協調政府內部各部門單位的共享關系，而公共數據則涉及到政府、社會、企業的數據流動關系，由內到外的變化，使得數據權屬的定義變成關鍵問題，同時發文的法力效力也受到重視。而目前發文中的權屬定義還以明確管理主體、開放主體方式界定，對於數據所有權界定還比較謹慎。

第三，注重共享和注重開放 。政務信息資源是在強調政府部門之間數據共享的背景下提出的，相關內容更多在內部的分工、管理、共享流程。公共數據的提出，強調的是公共類數據對社會的開放和透明，因此側重點在數據的開放、數據要的的開發利用。

從公共數據開放的角度，無論是需求端（企業、社會）還是供給端（政府）都在積極推進，成效顯著，創新不斷。 在供需雙方都在積極推進數據開放的背景下，應該看到當前階段供需雙方在關注點上還是存在著一些差異。

從學術界的探討和需求端呼籲的角度，公共數據開放更強調是公共類數據能否有效的透明、供給，擴大獲取渠道、減少獲取成本，從而放大公共數據的資源價值，帶動數字經濟發展。

而從供給端視角，積極促進數據開放、透明，推動數字經濟的大目標是趨同的，但從目前出台的公共政度來看，更多強調的開放主體的責任、開放的安全等，同時兼帶著推動內部數據資源的共享。

想起之前參加的一個關於數據開放的政企溝通會，會上企業代表希望政府能夠不斷擴大數據開放范圍，降低開放門開，企業在其中更好的尋找增值獲利空間；與會政府部門代表則擔心數據開放後的不良影響和安全問題，願意積極開放，但認為合適的方式是企業提出需求場景，如果確認安全可控，則可以提供數據開放支持。

一個在問「你有什麼，都拿出來我挑」，一個在答「你要什麼，說出來，我看能不能給」……

這一問一答之間看似供需無縫匹配，其實還是需要很多理念和模式的突破。

當然，面對這些問題，各地也在積極創新，廣東省的公共數據資產憑證是一個很好的嘗試，我們下一篇再來聊聊看。

㈥ 大數據如何優化公共服務

大數據如何優化公共服務

公共服務領域採用大數據技術和大數據思維，既可以為政府進行公共服務決策和加強公共服務監管服務，可以為公共服務消費者在內的社會公眾提供個性化和精準化服務，也有助於公共服務提供者降低成本，從而更好地實現公共服務自身的經濟和社會特性並存的要求。但是，大數據不僅是一種海量的數據狀態及相應的數據處理技術，更是一種思維方式，是一場由技術變革推動的社會變革。在公共服務領域真正實現與大數據的融合，現實中還存在著多重挑戰。

公共服務提供主體運用大數據的意識差異大。從公共服務提供者的角度來看，雖然公共服務提供機構對於數據的重視程度較高，但是范圍更多地局限於對內部的數據認知。從總體來看，公共服務提供機構的管理人員並沒有意識到外部數據如互聯網數據與內部數據的結合所產生的價值，而是更多地把數據進行了存儲，沒有進行分析。這也加重了現有的數據孤島問題和數據閑置現象。以人口管理為例，掌握准確的基礎人口數據是人口管理的一大難點。涉及人口管理的有八九家部門，稅務部門有納稅人口數據，教育部門有在讀人口數據，公安局有戶籍人口數據，社保局有參保人口數據，等等。孤立的任何一個資料庫都不能全面展現一個地方的實有人口情況。

公共服務數據格式和採集標准不統一，導致數據可用性差。大數據預處理階段需要抽取數據並把數據轉化為方便處理的數據類型，對數據進行清洗和去噪，以提取有效的數據等操作。很多公共服務部門，每天都在產生大量的數據，但在數據的預處理階段不重視，不同部門的數據格式、採集標准也非常不同，很多數據是非結構化的，導致數據的可用性差，數據質量差，數據處理很不規范。如危險化學品的監管問題，在目前的監管格局下，危險化學品在生產、儲存、使用、經營、運輸的不同環節，除企業承擔主體責任外，由安監、交通、公安等部門分別承擔監管職責，這些主體對信息報備的寬嚴尺度不一。這樣的寬嚴不一，以及各監管部門、企業主體間存在的種種信息壁壘，大大影響了監管效能。

公共服務部門從業人員多元化，大數據專業人才缺乏。數據採集工作牽涉的絕不僅僅是數據問題，它與政府以及事業單位等的改革深刻關聯，勢必對基層人員的工作能力和責任感都提出更高的要求。數據的採集和分析是一個多專家合作的過程，這要求相關人員是復合型人才，既熟悉本單位業務和需求，具備相關專業知識和經驗，同時又要了解大數據技術，能夠綜合運用數學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面知識。面對大數據，如果不會分析，數據就只是數據；如果錯誤分析，數據反而還會造成新的問題。

教育、醫療、社會保障、環境保護等公共服務領域，由於技術難度相對小，而且推廣意義大，可以起到「四兩撥千斤」的作用，應當率先突破大數據的應用障礙，政府部門應當而且也可以在這一方面發揮更大的作用。

科學規劃和合理配置網路資源，加強信息化的基礎設施建設。沒有信息化的基礎設施建設，就談不上信息化，更談不上大數據。2013年8月，澳大利亞政府信息管理辦公室（AGIMO）發布了公共服務大數據戰略。到2013年底，澳大利亞人可以享受到每秒1G的互聯網下載速度，而且安裝寬頻所需要的費用全部由政府免單，完全免費。對我國來講，這一項工作只有以政府部門為主，根據發展需求，科學規劃和合理配置網路地址、網路帶寬等網路資源，並且鼓勵大數據企業參與網路設施投資和電信服務運營。

與此同時，還應做好數據標准統一工作，為數據的採集、整合等提供支持。統一的標準是用好大數據的關鍵所在。應當加快研究建立健全大數據技術標准、分類標准和數據標准。針對行政記錄、商業記錄、互聯網信息的數據特點，研究分析不同數據口徑之間的銜接和數據源之間的整合，規范數據輸出格式，統一應用指標涵義、口徑等基本屬性，為大數據的公開、共享和充分利用奠定基礎。

政府搭建平台，推動公共服務部門與第三方數據平台合作，建設好社會基礎資料庫，助力提高公共服務效率和開展公共服務創新。公共服務部門可以考慮藉助如網路、阿里、騰訊等第三方數據平台解決數據採集難題，為包括政府各職能部門在內的各種社會主體提高公共服務效率和開展公共服務創新提供可能。另外，在政府信息公開不斷加強的基礎上，加大數據的開放和共享，建立起公共服務領域的數據聯盟。大數據越關聯就越有價值，越開放就越有價值。須盡快確立數據開放基本原則，政府帶頭開放公共領域的行政記錄等公共數據，鼓勵事業單位等非政府機構提供在公共服務過程中產生的數據，推動企業等開放其在生產經營、網路交易等過程中形成的數據。最終建立起公共服務領域的數據聯盟。

按照「抓兩頭，帶中間」的思路做好大數據人才的培訓和儲備工作。大數據的核心說到底是「人」。相應的人才培訓和儲備工作要抓好兩頭。一頭是基層。由於公共服務領域中相當多的數據是從基層採集的，因此需要加強基層基礎建設，要求公共服務部門要有完整的原始記錄和台賬，確保原始數據採集的准確性。而且也要求基層工作人員理解統一的數據平台、統一的軟體操作、統一的指標含義。隨著採集數據標準的逐步統一，採集數據的各個部門還需要相應地修改原來的流程、採集方式、人力配置等等。政府有關部門應當制定適當的激勵和約束機制，保障基層工作人員的素質和能力跟得上新形勢的要求。另一頭是高端。數據分析對國內高校人才培養也提出了新的要求。大數據人才的培養更多地集中在研究生階段，從政府有關管理部門的角度來看，應該按照國務院簡政放權、放管結合、優化服務的要求，放寬對高校專業設置的審批，真正落實高校管理自主權。鼓勵並積極創造條件推動高校以及企業在大數據人才的培養方面進行探索。

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