大數據在危機中的社會價值

⑴ 大數據」在應急管理中的的發展潛力

「大數據」在應急管理中的應用具有很大潛力和價值，大數據的應用有助於 提高應急管理效率、節省成本和減少損失。 有利於提升突發事件的決策質量和應急處理效率，為提高政府應對突發事件能力創造了更大的應用價值。在應急管理的 事前准備、事中響應握昌和事後救援與恢復 的每一階段都可以引入大數據的應用，每個階段對大數據的應用程度也會因其需要應對內容的不同而有所差別。

大數據 包括結構化、半結構化和非結困坦構化數據， 來源渠道 包括業務處理、 社會 輿情和物理環境，這些數據無法使用常規軟體工具捕捉和處理。通過大數據的信息感知和智能分析功能，從更深層次和更廣范圍進行收集和獲取。

應急資源 包括防災、應對和恢復等環節需要的各種應急保障，在應急管理工作中具有舉足輕重的作用。大數據技術可以使應急資源的布局和運用更加精準高效，達到緊急狀態下應急資源的科學調度和優化配置，提高救援效率。

依據突發事件現場的實時數據， 應急指揮中心 可以快速制定應急方案，及時疏散群眾，快速展開救援。藉助大數據的廣泛性，挖掘數據的潛在信息，發現數據背後潛在的相關性，運用邏輯推理和數據分析，結合管理人員的經驗判斷，制定應急管理方案，提高城市突發事件應急管理質量。

突發事件的 監測與預警 ，可以對突發事件的發展趨勢和演變規律等作出科學合理的推斷，從而提前做好各種准備工作， 當事件發生時快速應對，以減少生命財產損失。利用大數據可以改善預警機制，提前預測危機，完善危汪皮桐機救援系統，改善民眾的信息不對稱問題。

與大數據時代所涌現出的海量數據及其處理能力相比，目前的應急管理信息能力嚴重不足， 沒能充分利用海量數據為應急管理服務，目前的應急管理很多隻收集單一領域數據，不對多領域數據進行關聯性分析，因此制定出的應急決策方案缺乏成效。應急管理數據只有及時傳遞到應急管理相關執行單位，才能最大限度地發揮這些數據的作用。但是由於管理體制、傳輸技術、數據安全和傳輸設施等影響，目前的應急管理數據傳遞效率不高，傳輸路徑不暢通，很多數據信息嚴重滯後，導致相關部門協調困難。

因此，必須針對大數據對傳統信息技術帶來革命性挑戰， 制定大數據在應急管理領域的發展戰略，加大大數據在應急管理領域的關鍵技術研發以及產業發展的支持和投入。

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⑵ 大數據時代 的應急管理變革

大數據時代 的應急管理變革

當前，大數據浪潮洶涌澎湃。大數據所具有的大量(volume)、高速(ve locity)、多樣(variety)和真實(ve racity)的特性正在推動原有社會生產生活模式的重大變革。在應急管理領域，大數據技術的發展至少帶來兩個方面的革命性變化。

一方面，大數據的出現改變了突發事件的發生、發展和演化的時空模式，加深了突發事件的不確定性。數據關聯和信息聯通擴大了傳統突發事件的影響范圍，數據的高速傳輸也可能使某些負面信息通過互聯網瞬間引爆網路群體性事件。海量個性化數據的存儲和傳輸過程中的安全問題則孕育了超乎想像的全新風險。

另一方面，大數據又為可測量、可追蹤和精細化的應急管理提供基本信息和管理工具。大數據技術可將這些紛繁復雜的多源異構數據處理成具有決策價值的有效信息。傳統管理模式下，應急決策大多是依據個人經驗的直覺決策(heuristic decision)，而大數據技術的應用使得高度不確定性和高度時間壓力下的分析決策(analytical decision)成為可能。

這兩個方面的變化是相輔相成、具有邏輯關聯的，前者是應急管理對象的變化，後者是應急管理方式的變化，正是由於大數據時代突發事件的形式和規律都在不斷發生變化，因此適應大數據發展的應急管理方式變革勢在必行。

綜觀世界各國應急管理的最新進展，大數據技術的應用大致體現在以下五個方面。

大數據技術在突發事件監測預警領域的應用。著名的大數據研究者邁爾·舍恩伯格和庫克耶在其暢銷著作《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》中指出，「大數據的核心就是預測，是把數學演算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性」。並描述了一個運用大數據技術預測突發公共衛生事件的經典案例：谷歌公司通過保存和分析人們的搜索指令准確地預測了2009年甲型h1N1流感的爆發，比美國疾病預防與控制中心(CDC)依靠傳統方法的預測提前了兩周，為有效控制流行病傳播提供了寶貴時間。美國政府在國家安全戰略中引入大數據技術，用於對恐怖主義活動、黑客攻擊、公共衛生事件、輿情危機等進行監測和預警。

基於大數據技術構建的輔助決策系統。危機情景下的決策始終是應急管理領域的一個重大挑戰，危機決策的挑戰來自於信息不完備、時間壓力大等客觀條件的約束。大數據技術使得基於所有數據而不是樣本數據的決策成為可能。以美國為代表的發達國家開始探索基於大數據技術的輔助決策系統。美國國土安全部從2012年開始運行了第一個跨部門大數據應用試點項目——「海王星」(Neptune)和「地獄犬」(Cerberus)，資料庫以完全不同於國土安全部自2002年沿襲至今的方式進行了重新組織，計劃將不同來源的未經分類的信息匯聚成一個「數據湖」，對海量數據的綜合分析成為國家安全決策的重要參考。

大數據技術在城市管理和社會管理領域的運用。大數據將興起於2008年的「智慧地球」和「智慧城市」建設推進到全新的階段。城市管理的一個重要方面就是確保城市公共安全。「智慧城市」運用信息和通信技術手段感測、分析、整合城市運行核心系統的各項關鍵信息，城市系統的突發事件，特別是城市生命線、基礎設施、重點地區的突發事件都在「智慧城市」系統的監測之中。而以「網格化管理」為特徵的新型社會管理模式也通過監控錄像、社區服務信息等途徑不斷積累大數據，這些數據對於掌握城市和社會的脆弱環節，控制和消除風險因素起到重要作用。

大數據技術對危機中個體行為模式的研究和應用。大數據時代中，由於人的各種行為都可以數據化，因此通過大數據技術分析危機中個體行為模式構築了應急管理領域中的一個政策基礎。大數據技術通過分析單個網民的傳播模式研究了輿情熱點事件的演化過程，大數據技術通過分析大量個體的言論和行為從而預測群體性事件發生的可能性，大數據技術通過分析人們接受各類災害(如暴雨、颶風、地震等)的預警信息之後的行為反應以設計更加有效的風險溝通策略，大數據技術追蹤個體在災害中的逃生和自救行為，從而提升應急疏散和第一響應的能力。

大數據技術在應急資源配置中的管理。應急管理是在危機情景下組織應急人員、調配應急物資以緩解和消除危機負面影響的過程。藉助於大數據技術，人員流動和物資流動都可以轉化為各種形式的大數據，如通過通訊基站可以快速確定通過手機等通訊設備發出應急信號的人員位置，而急救車、消防車等應急設備的運動軌跡可以通過GPS進行定位和追蹤。通過對這些數據集的分析可以針對災害發生的時空規律對應急資源進行優化配置，對危機情景下應急物資的調運進行最優的線路設計。大數據技術使得應急資源的布局和運用更加精準、高效。

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⑶ 大數據對社會有哪些影響

一、思維方式改變

所謂思維方式，是一種習慣性的思考問題和處理問題的模式，並由此對我們的行為方式產生直接的影響。然而，如今大數據正影響著我們的思維方式。隨著網路、騰訊、淘寶等網路公司的迅速崛起以及他們的迅速致富，數據致富成了新的致富神話。先前那些房地產、電器大亨費了九牛二虎之力才取得的億萬財富，而這些網路數據商則在短短的幾年時間就迅速超越了這些實體公司的財富，並且所費人力、物力和財力甚少。

二、教育的改變

傳統的學校教育模式映射了工業化集中物流批量生產的模式：鈴聲、標准化的課堂、統一的教材、統一的服裝等。雖然這種教育也培養出了很多人才，然而大數據教育將呈現另外的特徵，例如彈性學習、個性化輔導等。學習分析是近年來大數據在教育領域較為典型的應用，利用鬆散耦合的數據收集工具和分析技術，研究並分析學生學習參與、學習表現和學習過程的相關數據，進而對課程、教學進行實時修正並預測學習者未來的學習趨勢。

三、經濟的改變

雖然我們在政治課上學到的是，生產決定消費，消費對生產有重要的反作用力。然而我認為，在如今這個極為宣揚個性與創造力的社會中，消費很大程度地決定著生產。消費者不認同的，就賣不出去，只有消費者認同的，才賣得出去。然而，大數據可以在較短的時間內，通過對數據的全面感知、篩選、收集、分析、共享等為生產者提供可靠的、及時的信息，讓生產者生產出更為暢銷、更具個性化的物品。

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⑷ 大數據與風險社會的危機管理創新

大數據與風險社會的危機管理創新

德國社會學家烏爾里希·貝克1986年在《風險社會》一書中，首次提出風險社會的概念。人們普遍認為，它很好地描述和分析了當代社會的結構特徵，為理解當下中國轉型時期的社會風險，應對公共危機，提供了有益思路。大數據開啟了一場新的數據技術革命，大數據技術的引入，可以重構傳統的風險管理體制，再造危機管理流程，變革和創新政府管理思維。

社會轉型與社會風險

根據貝克的理解，隨著現代化的推進、科技的發展及經濟全球化進程的加速，人類進入了一個風險頻發的風險社會。雖然風險古已有之，但現代風險具有整體性、不可感知性、不確定性、全球性、自反性等傳統風險所不具備的特性，它從根本上改變了工業社會的運行邏輯、社會動力和基本結構，使人類進行了一場「從短缺社會的財富分配邏輯向晚期現代性的風險分配邏輯的轉換」。現代科技在推動社會發展的同時，也帶來大量潛在的風險，這種「自反性」現代化的結果是，科技和現代化發展得越快、越成功，風險便越多、越突出。

此外，風險社會的另一個後果，便是社會的「個體化」。人們不再以階級、家庭等制度性標准作為行動參照，而完全以自身作為決策主體；人們也不再以階級地位，確定某人的家庭地位、觀點、關系、社會、政治與認同。這是社會結構的巨大的變遷。在傳統社會，個體遭遇風險，可被當成不由個體負責的事件；而在風險社會，則被視為個體的失敗案例。這就導致風險在數量上增加，類型上更加復雜化，因為不同的人會遇到性質和形式不同的風險和罪責歸因。

與此相關，風險社會的另兩個結構性變化，是工作場所的多元化和工作的靈活化。傳統單位里終身的全職工作，轉變為充滿風險的，多樣、靈活和分散的就業體系，這帶來了普遍的就業不安全感，並對現行的勞動保障體制及法律制度的合理性提出了質疑，給社會發展和政府管理帶來了威脅與挑戰。

風險社會與危機管理

經過30多年的高速發展，當代中國正處於社會轉型和危機高發的風險社會階段。現階段我國不僅受到環境與資源的巨大制約，而且還需在盡可能短的時間內完成發達國家相當長時期內完成的社會變遷和結構轉型。這種快速轉型，可能導致社會結構出現斷裂，帶來頻繁的社會危機和劇烈的社會震盪。20世紀80年代，拉美國家出現的「拉美陷阱」，原因正在於此。

一般而言，現代風險社會具有三大特徵：風險的人化、制度化、普遍性。當前，我國正處於全球風險、社會轉型風險混合疊加的高風險時期——由傳統社會向現代社會轉型，既存在機遇，也面臨風險；經濟全球化加速了全球信息與物質的流動，將我國裹入全球風險之中。近年來，源自國內外的一系列公共危機，清晰地表明我國業已步入高風險社會。

2003年非典以來，我國「一案三制」的應急管理架構，「統一領導、綜合協調、分類管理、分級負責、屬地管理為主」的危機管理體制，得以初步成形，並在若乾重大危機應對中凸顯優勢。然而，隨著經濟、社會的急劇轉型，這種集中資源的「拳頭式」危機管理體制，問題和缺陷也日漸顯現。例如，這種危機管理體制的理論預設是危機的「非常態」，將危機視為偶然事件，側重於事後的應急處置，忽視前期預警和全流程監控，致使本可早期預防的危機頻繁發生。同時，脫胎於傳統官僚體制的政府危機管理體系立足危機「已然存在」的假設之上，依靠權力分工、責任認定和制度化的應急手段予以消除，但隨著風險社會的來臨，風險來源不斷增多，變異性、擴散性日益增強，僅對危機進行局部改良已難以從根本上解決問題。因此，必須引進新的技術與方法，創新危機管理，推進治理體系和治理能力的現代化。

大數據與危機管理創新

大數據技術及管理模式的引入，能有效重塑危機管理體制的理念、機制和流程，提高危機管理的科學性和可預見性，促進現有體制結構性問題的解決。

重塑管理理念。風險社會的危機事件具有高度的復雜性、普遍性、衍生性和利益關聯性。必須突破現有理念中「重應對、輕管理」的誤區和「重權力、輕技術」的傾向，主動運用大數據的挖掘、分析、預測和流程整合能力，對危機生命周期的全程進行流程管理，實現從單一的事件應對向全流程管理的理念轉變。避免聚焦於應對環節，忽視監測預防、緩解、評價、學習、反思等重要步驟。避免一次次成功的事件應對過後，處置能力和應急管理水平毫無長進，一事過後同類問題反復發生。大數據最大的價值在於預測，它能實現有預見性的管理。

變革管理體制。現代危機具有很強的跨領域性、衍生性、危害的全社會性，在此背景下，現行體制縱向分工的慣性與現代危機管理橫向整合要求之間存在嚴重的功能性沖突和結構性矛盾，一個部門負責一種危機的模式也已無法適應當代危機管理的需要。而大數據技術及相關管理模式，能為現有體制及專業分工所致的信息壁壘提供很好的解決方法，原因在於管理流程中產生的數據流，只遵循數據本身的性質和管理的要求，而不考慮專業分工區隔。

再造管理流程。即依據危機管理數據流的傳播方向而非專業分工來構建和再造管理流程，使危機管理體制圍繞數據流形成相應的機構、團隊和人員，有效提高管理流程整體的運行效能。

構建數據分享系統。大數據技術獲取的全樣本數據，是現代危機管理的基礎。在創新管理體制的過程中，有必要從國家層面打破部門壟斷和專業區隔，構建政府內部無縫銜接的大數據危機管理系統，為聯合開展危機管理提供共享的管理數據網路，實現以大數據分析決策為核心的整合式危機管理效益的最大化。

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⑸ 大數據時代的到來會為社會發展帶來哪些影響

對社會管理提出了更高的要求、考驗政府的危機應急能力和讓個人隱私和國家機密更容易被泄露和竊取。

1、大數據的大眾性對社會管理提出了更高的要求

在大數據時代，各類信息大規模的自由流動使得民眾參與社會管理和政治事務的熱情很容易被點燃，而這些海量的數據魚目混珠，其中有很多假信息、偽信息和謠言，這對信息的監管提出了更高的要求。

2、大數據的即時性考驗政府的危機應急能力

大數據時代，數據的傳播不受時間和空間的限制，產生後便可即時傳播，使得一旦發生社會事件，信息會通過各種渠道在第一時間傳播到公眾中，而公眾的情緒也能第一時間呈現在龐大的數據洪流中，這讓個別事件在快速傳播之後會從局部事件迅速變成公眾事件。

利用大數據技術，在發生一起公共事件後，通過開放式的軟體平台，人人都可能實時地將自己所看、所聽及所知的具體細節上傳。

在這一人人參與的過程中，人們的心理也會不知不覺發生變化，形成一種共同意識，因為他們在參與的同時，也是在進行一種公開的表達。一個能夠進行公開表達的人群就構成了德國政治哲學家哈貝馬斯所說的「公共領域」。

3、大數據技術讓個人隱私和國家機密更容易被泄露和竊取

大數據時代的到來使得各類信息的公開性和可獲得性空前增加，但這並不意味著任何信息都可以被輕率地使用。

在不斷進步和革新的大數據技術面前，個人的隱私面臨越來越容易泄露的風險，因為日常的電話記錄、郵件往來、經濟消費、交通出行、甚至是醫療檔案等個人信息都在逐漸實現數據化管理和存儲，而這些數據都並非絕對安全。

(5)大數據在危機中的社會價值擴展閱讀

在大數據時代，鑒於離散型的文獻和文獻檢索方法已無法滿足社會科學研究者對專題性、指向性強的學術文獻的需求，文獻信息服務機構應推進集成式檢索，優化數據挖掘技術、知識發現技術，提供定製化、個性化、知識化服務。

尤其是建立面向科技創新基地、科研院所、課題組乃至個人的學科化服務機制，進一步拓寬文獻信息服務范圍，提升服務層次，加快學術交流和信息、知識的傳播速度，提高文獻信息資源的利用率和共享率，使文獻信息服務機構的服務更直接、更有針對性，更好地服務於創新研究。

對大數據的探索只是剛剛開始，科學認識和把握大數據與經濟社會發展的內在關系、與信息和知識管理的內在關系，可能是包括文獻信息工作者在內的整個學術界在今後相當長一段時間的重要課題。

因此，文獻信息工作者不能停留在低層次、低水平重復的傳統內容生產模式上，而應適應大數據時代的新形勢，推進知識生產過程的有序化、結構化。

人類正處在一個強調知識和信息的時代。培根曾提出「知識就是力量」，後來學術界又提出「信息就是力量」。現在，又有學者提出「共享知識就是力量」，強調把信息管理、信息共享提升到知識管理和知識共享的階段。

利用互聯網來構建知識社會，在網路環境下實現知識交流與共享，這體現了時代的進步，有著豐富的時代內涵。在大數據時代，我們應做好數據管控，把「共享知識就是力量」的理念貫徹到知識服務實踐中。

⑹ 人類進入數據化生存時代 大數據蘊含大價值

人類進入數據化生存時代 大數據蘊含大價值_數據分析師考試

移動互聯技術的普及，將每一個人都納入到互聯網之中，並隨之產生海量的數據。那麼，這些數據意味著什麼，對人類有何價值？這就是當前計算機領域最熱門的「大數據」研究。10月20日，中國計算機學會大數據專家委員會成立，在隨後的「大數據」論壇上，與會嘉賓認為，人類已經進入了一個「數據化生存」的時代，「大數據」中蘊含著巨大的價值，並且已經在日常生活中發揮著潛移默化的作用。

據經濟之聲《天下財經》報道，「數據」是什麼？數據就是資源，它像空氣和水、石油和煤炭一樣，就在你的周圍自然而然的存在著，你每一次點擊滑鼠，每一次刷卡消費，其實就已經參與到了數據的生成，可以說，每一個人既是數字的生產者，也是數據的消費者。英國帝國理工學院教授、海量數據分析專家郭毅可就是這種理念的堅定支持者。

郭毅可：以前數據不是人類的資源，現在數據是一種自然資源，和水、油、氣一樣，沒有數據不能生活，這就是數據。

其實，數據一直存在，但為什麼現在人們會如此重視它？美國羅格斯－新澤西州立大學商學院教授熊暉認為，這是因為當前的技術手段為「大數據」的收集和分析提供了保障。

熊暉：現在這個大數據，我們第一次有了這么精細的觀測手段，比如說，以前我們不可能知道每一個人的地理信息，現在我可以非常精細的知道你每時每刻在什麼地方出現，然後就可以產生非常精細化的數據，可以用來描述人、社會和整個環境的行為，這些東西我們了解的更深了，可以幫助我們減少社會的復雜度。

今年3月，美國奧巴馬政府宣布了「大數據研究和發展計劃」，並設立了2億美元的啟動資金，希望增強收集海量數據、分析萃取信息的能力，認為這事關美國的國家安全和未來競爭力，鼓勵大學培養下一代的「大數據科學家」。

如果拋開政府行為，「大數據」分析其實早已經在商業領域大顯身手。金蝶國際軟體集團首席科學家張良傑介紹，他們參與搭建的全國中小企業信息平台，上面匯集了4000萬家企業，通過對這些企業海量數據的挖掘和分析，能夠對經濟運行狀況做出准確的預警，有助於國家相關部門做出應對決策。此外，張良傑還舉例說，在微觀經濟領域，「大數據」的作用也越發凸顯。

張良傑：(美國一家公司)把天氣預報的信息和數據，利用跟天氣相關的大數據，在亞馬遜的雲平台上做處理，然後可以幫助農業的種植者能夠很好地保障他們的收益。另外一個領域就是在企業的管理上，大數據可以幫助他們做決策。

在金融領域，「大數據分析」早已經成為一種流派，在美國華爾街，對沖基金、股票分析、高頻數據交易等領域，數據分析師都是最搶手的人才；在中國，阿里巴巴旗下的金融業務，也開始利用電子商務數據來發放「信用貸款」，發展勢頭迅猛。

中科院虛擬經濟與數據科學研究中心副主任石勇，是人民銀行徵信系統的建立者之一，他介紹，「徵信系統」也是大數據的一種應用，是一個國家金融業務開展的基礎。

石勇：在座的每一個人在銀行做的任何事，包括在ATM上取錢，數據都在裡面，現在各個商業銀行都在用你們的信用評分(這個模型就是我們算出來的)來做貸款處理，這個重要性就不用講了，美國引發次貸危機的三大指標之一就是信用評分，我們連信用評分都沒有，怎麼把經濟工作搞好？

還有學者預測，誰擁有了數據以及對數據的發掘能力，誰就將佔領下一個十年全球經濟發展的制高點。但是目前，我國大數據應用剛剛起步，基於大數據的商業模式還在萌芽階段，從需求來看，很多產業對大數據的使用還沒有意識，而供給一方，由於技術和人才儲備上的落後，也缺乏深厚的數據分析手段來支撐需求。

此外，在制度層面，中國工程院院士、中國計算機學會大數據專家委員會主任李國傑提醒，當前我國大量的基礎數據掌握在政府部門手中，今後要想不輸在起跑線上，政府部門就要有更開放的姿態分享手中的數據。

李國傑：政府部門的數據共享一直是個軟肋，國外有數據公開法等法律的規定，政府采購的信息要共享等等，相對來說執行的比價好，而中國由於部門的色彩(比較重)，這些大數據怎麼共享利用這是要解決的大問題，也呼籲政府要盡快實現數據的共享，實現數據的開發。

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⑺ 大數據時代的挑戰、價值與應對策略

大數據時代的挑戰、價值與應對策略
隨著移動互聯網、物聯網、雲計算等的快速發展，及視頻監控、智能終端、應用商店等的快速普及，全球數據量出現爆炸式增長。在此背景下，電信運營商在其網路無休止擴容的同時，卻面臨「增量不增收」的困境；而一些採用「數據驅動型決策」模式經營的公司，則可將其生產力提高5%～6%。因此，有必要深入研究大數據時代（Big Data Era）的挑戰、價值與務實應對策略。
1大數據時代的基本特徵
據統計，2010年以互聯網為基礎所產生的數據比之前所有年份的總和還要多；而且不僅是數據量的激增，數據結構亦在演變。Gartner預計，2012年半結構和非結構化的數據，諸如文檔、表格、網頁、音頻、圖像和視頻等將佔全球網路數據量的85%左右；而且，整個網路體系架構將面臨革命性改變。由此，所謂大數據時代已經來臨！
對於大數據時代，目前通常認為有下述四大特徵，稱為「四V」特徵：
（1）量大（Volume Big）。數據量級已從TB（1012位元組）發展至PB乃至ZB，可稱海量、巨量乃至超量。
（2）多樣化（Variable Type）。數據類型繁多，愈來愈多為網頁、圖片、視頻、圖像與位置信息等半結構化和非結構化數據信息。
（3）快速化（VelocityFast）。數據流往往為高速實時數據流，而且往往需要快速、持續的實時處理；處理工具亦在快速演進，軟體工程及人工智慧等均可能介入。
（4）價值高和密度低（Value HighandLowDensity）。以視頻安全監控為例，連續不斷的監控流中，有重大價值者可能僅為一兩秒的數據流；360°全方位視頻監控的「死角」處，可能會挖掘出最有價值的圖像信息。
2大數據時代面臨的挑戰
（1）運營商帶寬能力與對數據洪流的適應能力面臨前所未有的挑戰，管道化壓力化解及「雲－管－端」的有效裝備也均面臨新挑戰。
（2）大數據的「四V」特徵在數據存儲、傳輸、分析、處理等方面均帶來本質變化。數據量的快速增長，對存儲技術提出了挑戰；同時，需要高速信息傳輸能力支持，與低密度有價值數據的快速分析、處理能力。
（3）海量數據洪流中，在線對話與在線交易活動日益增加，其安全威脅更為嚴峻；而且現今黑客的組織能力、作案工具、作案手法及隱蔽程度更上一層樓，典型的有APT（Advanced Persistent Threat，高級持續性安全威脅）。
（4）大數據環境下通過對用戶數據的深度分析，很容易了解用戶行為和喜好，乃至企業用戶的商業機密，對個人隱私問題必須引起充分重視。
（5）大數據時代的基本特徵，決定其在技術與商業模式上有巨大的創新空間，這將對可持續發展起關鍵作用。
（6）大數據時代的基本特徵及安全挑戰，對政府制訂規則與監管部門發揮作用提出了新的挑戰。
3大數據帶來的價值
（1）利用大數據特徵，藉助雲計算等有效工具，深度挖掘流量與數據價值，可幫助運營商實施好流量經營，減輕管道化風險，發揚「雲－管－端」的智能管道的威力。
（2）多業務環境下掌握用戶體驗效果尤為重要，可從海量用戶數據中深度分析、挖掘出用戶的行為習慣和消費愛好，以實施精準營銷及網路優化，掌控數據增值的「金鑰匙」。
（3）掌握好大數據的存儲、分類、挖掘、快速調用和決策支撐，並應用於企業的日常運營、維護及戰略轉型中，成為企業可持續發展、維持競爭優勢的當務之急與重要途徑。
（4）充分利用對大數據的分析、挖掘，可幫助找到隱蔽性極強的APT之類的安全威脅，助力信息安全部門找到應對新型安全威脅的有效途徑。
（5）通過對公共大數據的分析、挖掘與利用，可減少欺詐行為及錯誤數據的負面作用、追收逃稅漏稅及刺激公共機構生產力等，幫助政府節省開支。例如英國政府即通過此途徑節省大約330億英鎊/年。
4大數據時代的應對策略
（1）大數據時代應以智慧創新理念融合大數據與雲計算，在大數據洪流中提升知識價值洞察力，實施高效實時個性化運作，建立有效增值的商業模式，確保應對APT之類的新型安全威脅。
（2）電信運營商轉型中流量經營已成共識，即以智能管道與聚合平台為基礎，以擴大流量規模、提升流量層次及豐富流量內涵作為基本經營方向，並以釋放流量價值為基本目標，可見大數據和雲計算的深度融合與此流量經營目標十分吻合。實際上已經有一些運營商藉助大數據Hadoop雲工具管理與分析網路中的用戶數據，為日常運維及制定市場戰略等提供有效支撐。
（3）針對大數據時代的基本特徵，加強全方位創新。包括IBM、EMC、HP、Microsoft等在內的IT巨頭，紛紛加速收購相關大數據公司進行技術整合，尋找數據洪流大潮中新的立足點。而涉及人工智慧、機器學習等新技術的創新應用，已初顯效益。
（4）將大數據時代全方位創新工作和智慧城市發展緊密結合。藉助移動互聯網、大數據與雲計算的融合、智能運營管道等，建立智能平台，優化配置城市資源，向真正的智慧城市邁進。
（5）藉助大數據創新處理技術應對APT安全攻擊。APT安全攻擊的最主要特徵為單點隱蔽能力強、攻擊空間路徑不確定、攻擊渠道不確定；同時APT攻擊一旦入侵成功則長期潛伏，攻擊時間上具有持續性。目前，全流量審計方案具備強大的實時檢測能力與事後回溯能力，並可將安全工作人員的分析能力、計算機存儲與運算能力組合在一起，是一種較完整的解決方案。

⑻ 以大數據提升危機預警管理水平

以大數據提升危機預警管理水平

大數據是一場宏大的技術革命，正在使人們的思維方式、行為模式以及社會組織方式發生深刻改變。大數據可以使管理決策更多地基於數據和數據分析，提高決策的針對性和有效性，從而實現有預見的管理。這對危機預警具有重要意義。

大數據通過對大量數據的快速收集挖掘、及時研判分析，可以實現精確預測，從而為精確預警、科學決策提供基礎。基於大數據的危機數據系統，能夠突破專業分工造成的信息壁壘，促進信息共享，提升源頭治理、動態監控、應急處置能力。大數據所集成的數據挖掘、機器學習等前沿技術，具有智能判斷分析等優勢，可以實現對危機管理全流程的實時動態監控與預警。大數據及相關管理模式的出現，從理念、方法到實踐各方面為提升危機預警管理水平提供了可能，在危機管理和社會治理領域具有廣闊的應用前景。

管理模式動態化，實現全流程監控。公共危機有多個發展階段，其性質和量級雖然主要體現在集中爆發期，但大多取決於孕育潛伏期。利用大數據的挖掘、分析、預測和流程整合功能，對危機全流程進行動態管理，可有效解決「重治輕防」問題，增強前期預警能力，有效控制危機擴散，減少人民生命財產損失。具體來說，就是利用已有數據進行合理預測，並及時更新數據，對決策進行實時評估、修正和補充；建立預警系統、評估系統、問題處理和問責系統，完善全流程動態管理模式，充分發揮動態管理的優勢和效能。

管理方式數據化，重視數據收集整理。危機管理系統的有效運行，離不開對相關數據的有效掌握和實時分析。同時，還要對多領域數據進行深入挖掘和關聯分析，以控制和降低次生災害的危害。為此，需要提高危機管理方式數據化、智能化程度，以大數據為基礎搭建多元協同的網路信息系統，通過共享的網路平台將信息迅速傳至危機管理指揮中心，為快速決策提供依據，為各方信息快捷交流提供平台。這就要求高度重視數據的收集、積累和分析、整理，有效推進數據的多領域運用。

數據共享平台化，推動數據廣泛應用。數據的有效挖掘、分析和應用，需要以跨部門跨專業的數據平台為支撐。為此，應結合國家信息化建設，建設涵蓋有線與無線網路、社會化媒體、數據終端的覆蓋全國的數據平台。同時，推進數據共享和開放利用，打破專業和部門界限，消除信息孤島，加強政府與公眾的信息交流互動，通過典型應用示範，提高大數據網路系統的覆蓋范圍和應用水平，促進數據支撐的危機預警、風險識別與科學治理常態化。

數據利用多次化，提高風險防範意識。前事不忘，後事之師。危機事件的平息並非危機管理的終結，應通過大數據對危機數據進行多次利用，不僅對危機應對中的失職、瀆職等行為依法追究責任，而且對危機事件進行深刻反思和總結，有針對性地彌補漏洞、完善制度。同時，建立危機評價與問責獎懲機制，健全風險防範長效機制。這是現代危機管理的重要環節，也有利於提高人們的風險防範意識和危機預警能力，防止類似危機再次發生。

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⑼ 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

⑽ 大數據的價值何在

大數據的價值體現在以三方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；

3、面譽悶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。

大數據技術主要包括以下作用：

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廳宏。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因扮虛冊素。