智慧政府大數據治國時代的來臨115

A. 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。

B. 大數據時代給政府治理帶來哪些挑戰和機遇

政府治理是一個動態的過程，受社會經濟、政治結構、技術變革、文化環境等多因素的綜合影響。技術變革是政府治理現代化的重要推動力量，大數據作為一種新技術，推動全球進入一個將數據當作核心資產的新時代，推動社會朝著更加開放、權力更分散和網狀大社會方向發展。

數據時代是一個將數據當作核心資產的時代，數據呈現出戰略化、資產化和社會化等特徵。隨著數據作為國家戰略資產意識的增強，以及越來越多的國家將數據管理上升到戰略層面，大數據勢必會以更加積極的姿態進入到公共管理和政府治理范疇內。無論是把大數據單純作為一種技術，還是一種抽象理念，或者是一個時代背景，它都將對政府治理理念、治理範式、治理內容、治理手段等產生不同程度的影響。

政府治理理念的影響

⒈開放的意識

大數據時代最強音，開放，開放。無論是美國提出的「開放政府」戰略，還是規模不斷擴大的世界「開放聯盟」組織，世界各國政府的開放意識在強化。開放意識的缺失，將使一個國家或政府在大數據時代處於「被淘汰」的境地。

⒉包容的心態

大數據時代，國家間的包容性增強，歐盟科學數據的開放戰略志在打破體系內20多個國家的數據分界線，實現數據世界的一體化。美國We the People的上線，政府利用「社交」方式為公民提供了合法的傾訴平台，可以更近距離地聽到公眾的聲音，政府與公眾之間的包容度增強；

⒊科學的態度

大數據時代，數據的顆粒度在變小，政府所能獲得的和提供的數據更加原始與真實，政府決策過程在科學技術的支撐下變得高效與可考證化，決策結果中不確定因素所帶來的風險大大降低。科學思考成為一種習慣，經驗分析不再主導。

⒋關聯的思考

大數據時代，認識問題、分析問題、思考問題、解決問題，都需要進行「關聯」，人的關聯、物的關聯、人與物的關聯，歷史時間的關聯，地理位置空間的關聯，多維度的關聯

⒌深度的分析

大數據時代，分析是深度的、實時的、，大數據分析的是極端個人化的數據，這些個人信息以形態各異的形式，分散在不同的時間段、不同的地理位置、不同的網站平台，大數據要做的就是不停的分析，深入的挖掘這些看似不相關的數據，找出數據間可能存在的規律。

對政府治理範式的影響

隨著政府治理環境的改變，政府治理範式在不斷發展創新。大數據被認為是繼互聯網革命之後又一次技術革命。技術是政府治理的要素之一，技術變革是政府治理現代化的重要推動力量。對於政府來說，技術變革既可以帶來治理手段的創新，也可能推動治理機制的創新，最終變革政府治理範式。

大數據時代要對數據進行治理，而非管理，避免出現數據的獨享、集中和單向性，充分體現社會開放性、權力多中心和雙向互動特性。一般認為新公共管理自20世紀90年代末已經進入了後新公共管理時期，興起了「治理」理論。在美國，對新公共管理進行批評並對它大有取代之勢的是新公共服務，代表性人物羅伯特﹒登哈特甚至認為新公共服務已經成為公共行政的一種模式。在英國，對新公共管理的批評發展起來的是整體性治理模式( holistic governance)，其代表人物是佩里﹒希克斯和帕卻克﹒登力維。

除了已經發展較為成熟和體系化的新公共服務和整體性治理兩大主流政府治理理論體系外，在信息化技術飛速發展的影響下相繼出現了數字化治理、網路化治理等提法。盡管各流派側重點各有不同，但也存在一定的共性，「治理」理論的核心觀點是主張通過合作、協商、夥伴關系，確定共同的目標等途徑，實現對公共事務的管理，涉及的核心問題就是權力多中心化以及由此引發主體多元化、結構網路化、過程互動化和方式協調化的訴求。對比大數據的社會屬性，發現其與「治理」理論在多中心、回應性、協同化等諸多方面不謀而合。因此，將大數據應用到政府治理中將加速政府治理的創新，可以產生「倍增」效應。內容根據國家信息中心整理

C. 大數據驅動政府治理更加科學精準

大數據驅動政府治理更加科學精準
我們從未像今天一樣產生如此海量的數據，數據的產生已經完全不受時間、空間的限制。數據的價值挖掘也已被提高到了前所未有的高度，將成為一切組織運行的基本要素，其戰略意義甚至將超過土地、人力、技術和資本。數據在類型上已經改變了原有的結構化數據為主的特徵，更包含了越來越多的半結構化和非結構化數據。政府部門在數據佔有方面，無疑具有天然的優勢，有人口、經濟、資源、社會運行等方方面面的信息資料，從大數據的角度來看，那些沉睡在檔案袋、文件夾中的數據，有著無比巨大的價值。藉助大數據推動政府職能轉變，利用大數據提升國家治理能力，這是本屆政府始終關心的問題。大數據時代的政府治理挑戰與機遇中國政府經過10多年的電子政務建設，各級政府部門積累了大量的數據，政務數據量已經初具規模。從政府角度來看，政府部門所產生的數據資料多數為文本信息，雖然多年來積累了豐富的數據資產，但利用頻率和效率低，這些文件即使以"電子化"手段保存，也只有分散的數據碎片，缺乏統一的標准使其"格式化"。政府的海量數據多處於"休眠"狀態，真正用於提升辦公效率、改變業務流程、輔助科學決策的應用並不多。傳統的政府治理理念往往是基於局部"現實"的抽象分析方法，依據一定方式選擇樣本數據，基於局部的現象來預判整體的行為模式和趨勢，這樣的治理模式效率低且偏差大。在大數據時代，讓海量、動態、多樣的數據有效集成為有價值的信息資源，降低政府治理偏差概率，推動政府治理決策精細化和科學化。利用大數據，可以使政府治理所依據的數據資料更加全面，不同部門和機構之間的協調更加順暢，進而有效提高工作效率，節約治理成本。建立"用數據說話"的政府績效評估在新一屆政府深化行政體制改革和政府職能轉變的要求下，政府績效評估成為考核各級政府部門的一項重要指標。然而，在紛繁、復雜、零散的行政事務背後，如何有效、精準、科學的用數據標准進行政府績效評估是擺在所有政府部門面前的一大難題。傳統的紙質、簡單電子化辦公模式下，對於政府部門的公文辦理件數、文件傳遞時長、事項辦理周期、辦結率等數據是無從統計的，政府各項事務運行效率更是無從評估。大數據時代的績效評估，需要以量化的數據對政府行為進行評估，避免"拍腦袋"的評估方式，才能實現科學評估。 協同管理軟體的重點在於可以對非結構化的信息數據進行有效整理，以人為本、以行為為關鍵，進行人、事件、流程、結果等行為數據的收集。通過協同管理軟體，政府組織的各類信息、行為被每一個碎片的協同數據所記錄，從大數據的角度就可以對政府部門進行行為軌跡、組織效率的分析，從而讓大數據中的組織協同數據給政府治理帶來新的價值。致遠軟體致力於協同管理軟體領域13年，在協同技術、工作流技術、表單技術方面有著豐富的實踐與經驗。政府治理中常見的工作在線時長、公文辦件數、文件辦理時長、事項辦理數、文件辦結率等各項運行數據，在致遠G6-V5政務協同管理軟體中，變得不再是難題。工作流程直觀呈現一覽無余

公文辦件、辦結數據一應俱全

時間效率、經費節約一目瞭然
協同管理軟體所利用的大數據技術，讓原來不能量化的評估內容變得更容易量化，其蘊含的大數據管思維，能夠直觀呈現數據背後的政府行為模式。電子政務建設最終目標是為了提高政府效能，提升社會公眾服務滿意度，大數據的應用正是推進這一目標實現的有力工具。通過數據手段，科學客觀分析政府工作績效，對於推進政府治理從粗放型向精細化轉變、從個人經驗判斷向數據科學決策轉型具有重要作用，有助於提升政府內部管理水平和決策效率。寫在最後：現代化政府治理范疇非常廣泛，除了政府內部治理之外，在社會治理、公共服務、經濟調節等領域，大數據都有著廣泛的應用，大數據的應用和價值挖掘不是一蹴而就，實際運用任重而道遠。致遠政務將持續關注並致力於政務大數據應用，繼續運用10多年沉澱的協同技術、工作流技術、數據分析技術，助力我國電子政務升級發展、建設智慧政府。

D. 淺析大數據對政府2.0的推進作用

淺析大數據對政府2.0的推進作用
1 大數據是信息革命的又一里程碑
1.1 大數據時代來臨
大數據從狹義上講，是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合；從廣義上講，是從各種類型的海量信息中快速獲得有價值信息的能力，人類思維和決策的方式及方法將進入更高層次，有了大數據的這種能力，人類才能真正從「智能」走向「智慧」。
隨著信息技術特別是信息通訊技術的發展，互聯網、WEB2.0、社交網路、物聯網、移動互聯網、雲計算等相繼進入人們的日常工作和生活中，全球數據信息量呈指數式爆炸增長之勢，根據國際數據公司IDC發布的研究報告，2011年全球創建和復制的數據總量為1.8ZB(約1.8萬億GB)，預計全球數據量大約每兩年翻一番，到2020年全球將達到35ZB的數據信息量。如今，人在每分每秒產生的數據（包括位置、狀態，見聞、言論等等）都能夠被數字化並進入互聯網，各類感測器可以應用到各個領域收集我們所需的數據，甚至能植入人體，新的互聯網址協議IPv6可以標識如家用電器、遠程照相機、汽車、感測器等，甚至可以細微到大海里的一顆沙子，資料庫巨人JimGray預測，到2047年現實世界人、事、物的所有信息都將上網。前所未有的巨量數據信息正在聚集，人類步入大數據時代。
大數據時代，數據衡量度向縱深定義，我們有了TB(1TB=1024GB)、PB(1PB=1024TB)、EB(1EB=1024PB)、ZB(1ZB=1024EB)、YB(1YB=1024ZB)、BB(1BB=1024YB)，數據規模蓬勃發展。同時，需要分析處理的數據類型也正在不斷擴展，我們從傳統的結構化數據（二維表數據）向越來越多原先無法用常規軟體深化分析的非結構化數據擴展，如文本、圖型、語音、視頻等。隨著互聯網上各種應用不斷涌現，諸如社交網路、電子商務、眾包平台、位置服務等，非結構化信息的增長遠快於結構化數據的增長。不斷發展的信息技術和方法，使我們的視野、我們的能力進入更廣更深的領域，就像人類有了天文望遠鏡我們能探知浩瀚的宇宙一樣，如今我們已經進入能夠探索和應用規模形態超常的「大數據原礦」的時代。
大數據代表著信息技術未來發展的戰略走向，它將引發技術領域跨越式發展，是繼互聯網後的又一次信息革命。
1.2 大數據創造大價值
巨量數據正在成為一種資源，一種生產要素，滲透至各個領域，而擁有大數據能力，即善於聚合信息並有效利用數據，將會帶來層出不窮的創新，從某種意義上說它代表著一種生產力，麥肯錫認為，「人們對於海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來」
大數據將帶來此起彼伏的IT技術革命。為解決日益增長的海量數據、數據多樣性、數據處理時效性等問題，一定會在存儲器、數據倉庫、系統架構、人工智慧、數據挖掘分析以及信息通訊等方面不斷涌現突破性技術，當今世界IT巨頭、IT敏銳的創新者們正努力耕耘在大數據技術領域，大數據將成為IT的主戰場。
大數據將在各行各業引發各類創新模式。隨著大數據的發展，行業漸進融合，以前認為不相關的行業通過大數據技術有了相通的渠道，沃爾瑪通過數據挖掘將風馬牛不相及的「啤酒與尿布」聯系在一起，大數據將會產生新的生產模式、商業模式、管理模式，這些新模式對經濟社會發展帶來深刻影響。
大數據將給人們生活帶來翻天覆地的變化。大數據技術進步將極大地惠及人們生活的方方面面，在家有智能管家幫助你美好生活；外出購物，商家會根據你的消費習慣將購物信息通過無線互聯網推送給你；外出就餐，車載語音助手會幫你挑選餐廳並告訴你即時的周邊情況和停車狀況。衣食住行的便利將無處不在。
大數據將提升電子政務和政府社會治理的效率。大數據的包容性將打開政府各部門間、政府與市民間的邊界，信息孤島現象大幅消減，數據共享成為可能，政府各機構協同辦公效率和為民辦事效率提高，同時大數據將極大地提升政府社會治理能力和公共服務能力。
2 電子政務向政府2.0進階
2.1 WEB2.0催生政府2.0
電子政務迄今為止經歷了四個階段：第一階段是政府信息公開階段，政府部門建立各自的門戶網站，對政府信息進行分類並予以公開，提供及時准確的政務信息和公共服務事項的表格下載；第二階段是業務辦理的信息化階段，政府部門對外服務和管理的事項實現在線處理，在信息系統和資料庫的支撐下，實現業務辦理信息化；第三階段是縱向信息系統整合階段，相同的上下級政府部門利用多級網路和中心資料庫實現三級政府部門甚至四級政府部門的信息系統整合，構建統一的信息平台；第四階段是水平的電子政務信息系統整合階段，實現跨部門的政府信息資源共享和政務協同。電子政務發展的四階段歷程是從單向的政務信息傳播，到在線服務，再到高效的政務辦公，其關注的焦點是政府本身的電子政務建設。

E. 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。

以上是小編為大家分享的關於大數據國家戰略推動「數據驅動經濟」的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

F. 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

G. 《智慧政府大數據治國時代的來臨》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《智慧政府大數據治國時代的來臨》（徐繼華馮啟娜陳貞汝）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：智慧政府大數據治國時代的來臨

豆瓣評分：7.0

作者:徐繼華/馮啟娜/陳貞汝
出版社:中信出版社
副標題:大數據治國時代的來臨
出版年: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...

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...

H. 大數據時代是什麼

問題一：什麼是大數據時代 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友巧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的崛起答空，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好舉鍵資的回報率。
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......>>

問題二：大數據時代：大數據是什麼？ 大數據是什麼？是一種運營模式，是一種能力，還是一種技術，或是一種數據 *** 的統稱？今天我們所說的「大數據」和過去傳統意義上的「數據」的區別又在哪裡？大數據的來源又有哪些？等等。當然，我不是專家學者，我無法給出一個權威的，讓所有人信服的定義，以下所談只是我根據自己的理解進行小結歸納，只求表達出我個人的理解，並不求全面權威。先從「大數據」與「數據」的區別說起吧，過去我們說的「數據」很大程度上是指「數字」，如我們所說的客戶量，業務量，營業收入額，利潤額等等，都是一個個數字或者是可以進行編碼的簡單文本，這些數據分析起來相對簡單，過去傳統的數據解決方案（如資料庫或商業智能技術）就能輕松應對；而今天我們所說的「大數據」則不單純指「數字」，可能還包括「文本，圖片，音頻，視頻……」等多種格式，其涵括的內容十分豐富，如我們的博客，微博，輕博客，我們的音頻視頻分享，我們的通話錄音，我們位置信息，我們的點評信息，我們的交易信息，互動信息等等，包羅萬象。用正規的語句來概括就是，「數據」是結構化的，而「大數據」則包括了「結構化數據」「半結構化數據」和「非結構化數據」。關於「結構化」「半結構化」「非結構化」可能從字面上比較難理解，在此我試著用我的語言看能否形象點地表達出來：由於數據是結構化的，數據分析可以遵循一定現有規律的，如通過簡單的線性相關，數據分析可以大致預測下個月的營業收入額；而大數據是半結構化和非結構化的，其在分析過程中遵循的規律則是未知的，它通過綜合方方面面的信息進行模擬，它以分析形式評估證據，假設應答結果，並計算每種可能性的可信度，通過大數據分析我們可以准確找到下一個市場熱點。 基於此，或許我們可以給「大數據」這樣一個定義，「大數據」指的是收集和分析大量信息的能力，而這些信息涉及到人類生活的方方面面，目的在於從復雜的數據里找到過去不容易昭示的規律。相比「數據」，「大數據」有兩個明顯的特徵：第一，上文已經提到，數據的屬性是包括結構化、非結構化和半結構化數據；第二，數據之間頻繁產生交互，大規模進行數據分析，並實時與業務結合進行數據挖掘。解決了大數據是什麼，接下來還有一個問題，大數據的來源有哪些？或者這個問題這樣來表達會更清晰「大數據的數據來源有哪些？」對於企業而言，大數據的數據來源主要有兩部分，一部分來自於企業內部自身的信息系統中產生的運營數據，這些數據大多是標准化、結構化的。（若繼續細化，企業內部信息系統又可分兩類，一類是「基幹類系統」，用來提高人事、財會處理、接發訂單等日常業務的效率；另一類是「信息類系統」，用於支持經營戰略、開展市場分析、開拓客戶等。）傳統的商業智能系統中所用到的數據基本上數據該部分。而另外一部分則來自於外部，包括廣泛存在於社交網路、物聯網、電子商務等之中的非結構化數據。這些非結構化數據由源於 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它來源的社交媒體數據構成，其產生往往伴隨著社交網路、移動計算和感測器等新的渠道和技術的不斷涌現和應用。具體包括了：如，呼叫詳細記錄、設備和感測器信息、GPS 和地理定位映射數據、通過管理文件傳輸協議傳送的海量圖像文件、Web 文本和點擊流數據、科學信息、電子郵件等等。由於來源不同，類型不同的數據透視的是同一個事物的不同的方面，以消費客戶為例，消費記錄信息能透視客戶的消費能力，消費頻率，消費興趣點等，渠道信息能透視客戶的渠道偏好，消費支付信息能透視客戶的支付渠道情況，還有很多，如，客戶會否在社交網站上分享消費情況，消費前後有否在搜索引擎上搜索過相關的關鍵詞等等，這些信息（或說數據）......>>

問題三：大數據時代是什麼意思？詳解 最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」 「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。大數據作為雲計算、物聯網之後IT行業又一大顛覆性的技術革命。雲計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而數據才是真正有價值的資產。企業內部的經營交易信息、互聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，其數量將遠遠超越現有企業IT架構和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大超越現有的計算能力。如何盤活這些數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，是大數據的核心議題，也是雲計算內在的靈魂和必然的升級方向。

問題四：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......>>

問題五：什麼是大數據，大數據時代怎麼理解 大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

問題六：什麼是大數據時代 大數據時代
（巨量資料（IT行業術語））
編輯
最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」 「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。
產生背景
編輯
進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數
大數據時代來臨
據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《 *** 》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。[1]
數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。
正如《 *** 》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。
哈佛大學社會學教授加里・金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是 *** ，所有領域都將開始這種進程。」[2]
影響
編輯
大數據
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。[3]
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，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。[2]
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。[4]
「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。
大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）；發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……[1]
截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上說過的所......>>

問題七：什麼是大數據時代 大數據時代
（巨量資料（IT行業術語））
編輯
最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」 「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。
中文名
大數據時代
外文名
Big data
提出者
麥肯錫
類 屬
科技名詞
目錄
1 產生背景
2 影響
? 大數據
? 大數據的精髓
? 數據價值
? 可視化
3 特徵
4 案例分析
5 產業崛起
6 提供依據
7 應對措施
產生背景
編輯
進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數
大數據時代來臨
據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《 *** 》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。[1]
數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。
正如《 *** 》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。
哈佛大學社會學教授加里・金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是 *** ，所有領域都將開始這種進程。」[2]
影響
編輯
大數據
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。[3]
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，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。[2]
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。[4]
「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。
大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）；發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……[1]
截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表......>>

問題八：簡述什麼是大數據時代 一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據 *** ，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

問題九：什麼是大數據時代。什麼又叫做雲商。? 隨著分布式計算技術的成熟，大公司已經有了分析處理大數據的能力。這也讓數據挖掘等數據分析技術逐漸成熟，以往只能採取抽樣數據分析而現在可以分析所有的數據了。分析結果隨著數據量的增加也越來越精確，范圍也越來越廣，而數據也隨之越來越有價值這就造成幾乎所有公司開始拚命搜集各類數據以提高自己的服務。
雲商也叫智慧雲商。信息 + 應用+ 基礎設施無處不在 = 平台應用跨地域、跨終端、跨系統、跨平台。

問題十：馬雲說大數據時代已經開始到來，那麼大數據是指什麼內容呢？想深入學習這方面的知識 您好，看你選擇什麼行業了，我先說說大數據概念包含幾個方面的內涵吧 1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。 2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。 3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。 4. 價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。 很多行業都會有大數據需求，譬如電信行業，互聯網行業等等容易產生大量數據的行業，很多傳統行業，譬如醫葯，教育，采礦，電力等等任何行業，都會有大數據需求。 隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加，數據量的增長是持續的。 如果需要分析大數據，則可以Hadoop等開源大數據項目，或Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。 隨著互聯網和移動的快速發展，大數據在各個領域不斷增加應用。也越來越面向個人大數據應用。