大数据辅助政府决策

⑴ 如何发挥大数据对政府决策的应有作用

大数据时代的到来为政府治理理念的转型带来了新机遇。对于政府而言，要提升自身的治理能力，必须要在其中融入新的思维和新的文化，在这一方面，大数据中的数据思维与文化模式可以为政府治理工作的转型提供思路，如果将大数据充分地利用起来，政府治理工作便可以实现多层次、多元化、多角度发展，最终实现政府管理工作以公共服务为主、协同共治为辅的目的。如今，政府开展治理工作时，不能仅仅依靠传统的经验了，任何工作都必须要基于数据的基础上开展，这就要求政府工作人员深入到群众之中，采集客观资料，并进行科学的实证分析，以此作为开展工作的基础。也就是说，任何一项工作的开展都必须要用数据来说话，这对于促进政府工作的转型有着非常积极的效果。
大数据为政府治理模式的创新带来了新的发展机遇。大数据是对海量数据的科学运算，人们可以找寻到不同数据之间的密切联系，这也是大数据方法论的思想。此外，在大数据技术平台的支持下，人们可以采用众包、外包等一系列的组织模式来革新政府治理的组织架构，将传统的组织架构向合作、协同方面进行转型，从这一层面而言，将大数据理论引入到政府治理工作中，可以为政府治理模式的开展提供创新的模式。种种实践证实，大数据给政府治理模式的创新主要带来了几个方面的发展机遇：一是促进了政府治理模式从粗放式到精细化的转型；二是促进了政府治理模式从单一性到协同共享性的转型；三是促进了政府治理模式从被动性到主动性的转型。
大数据时代的到来提升了政府决策工作的科学性。近年来，政府各项公共事务变得越来越复杂，仅仅依靠工作人员的个人感知是无法对所有事务做出科学、准确的判断的，要想从根本上提升政府决策工作的科学性，就需要合理应用大数据思维模式，收集数据，分析现阶段经济社会运行过程中的规律，采取合理的数据挖掘来开展决策工作。从本质上而言，大数据给政府决策部门带来了如下的改变：首先，在制定决策时，政府的决定已经不是个别领导的决策，而是必须要使用数据说话，根据数据来制定出决策，与传统的决策模式相比，该种决策模式更加的科学、精准；其次，在决策实施跟踪阶段，政府可以充分利用社交网络与物联网来分析决策的实施情况，利用数据对实施成果进行监控，这可以帮助政府及时地调整决策方向和决策模式。
大数据为政府服务效能的提升带来新的机遇。要提升政府的综合治理能力，必须采取科学有效的措施提升政府的服务效能，这也是大数据背景下建设服务型政府的关键性因素。在政府治理的背景下，要提升政府的服务效能，不仅需要提升政府行政部门的审批效率，还要采取相应的措施提升政府公共服务产品的质量。一是在提升行政审批效率方面，凭借大数据能够帮助政府打破不同部门之间的信息孤岛，构建出完善的行政审批服务云平台，利用大数据能真正的为老百姓办实事，为老百姓节约时间，这既有效提升了政府开展行政工作的效率，还可以大范围的节约政府开支。二是在提升公共产品的服务质量方面，政府工作人员可以利用大数据对公共服务产品的数据进行深入的分析与挖掘，让公共服务产品供给走向个性化、分层化以及精准化发展道路。还可以利用大数据的兼容性和开放性，鼓励越来越多的社会大众参与到政府决策活动中，让他们对政府决策工作进行科学的监督，不断提升公共服务产品的综合质量。

⑵ 大数据技术在电子政务领域的应用

大数据技术在电子政务领域的应用
随着科学技术在社会各领域的不断渗透, 为人们的生活带来了巨大改变, 其中, 以大数据技术为代表的现代电子信息技术的广泛使用, 将人们带入了“大数据时代”。本文以大数据技术在电子政务领域的应用为研究内容, 在分析大数据技术特征的基础上, 这一技术在电子政务领域的实际应用加以介绍, 从而使人们更加深入的了解大数据技术。
近年来, 我国在计算机网络技术研究领域取得了显著成绩, 大数据技术、云计算技术、物联网技术等在社会各领域得到了较为广泛的应用。在此过程中, 为提高政府部门办事效率, 以大数据技术为核心的电子政务系统应运而生, 并且, 融入了大数据技术的电子政务系统在数据的获取、处理、分析等方面的效率显著提高, 为政府相关工作的高效开展奠定了基础。
1、大数据技术的特征概述
相比较传统数据处理技术来说, 大数据技术的主要特征包括以下四个方面:
(1) 大数据技术涉及到的数据量极为庞大, 在计算机网络快速发展的今天, 网络上的数字信息呈现出几何指数增长的趋势, 经过一定时期的积累, 这一数据量将达到惊人的数量, 为此, 只有大数据技术才能够对此类规模的数据进行有效的处理。
(2) 大数据技术所涉及数据类型众多, 除常见的文本、声音、图像、音频等数据外, 还包括一些特殊的文件形式, 并且, 不同类型的文件形式其作用自然也就存在着明显的差异。
(3) 大数据技术有着较快的数据处理数度, 凭借分布式计算机技术的使用, 能够在最短的时间内完成一定规模数据的处理任务, 并且, 最终得到的结果是有效的。
(4) 大数据技术所处理的数据虽然数据密度较低, 但是, 当密度较低的数据被收拢在一起后, 通过科学的数据处理分析方法, 从零星的数据中寻找有用的信息, 并对该信息的价值进行深入挖掘。
2 、大数据技术的关键
所谓大数据, 是指在短时间通过网络嗅探的方式, 快速搜集各种类型的网络数据, 并在相关数据中获取有价值的信息。大数据技术的实现需要通过大规模并行处理数据库技术、数据挖掘技术、分布式数据库技术、云计算基础构架平台等技术, 为更好的研究大数据技术, 应对其关键技术进行深入分析。
2.1 大规模并行处理数据库技术
为保证大数据技术中庞大数据的存储与处理, 则需要利用大规模并行处理数据库技术对相关数据进行集群管理。这一技术能够以最快的速度对数据处理命令进行相应, 并具有较低的延迟读写速度, 并且, 在云计算平台的配合下, 大规模并行处理数据库的成本也相对较低, 在正常工作过程中, 能够实现多个副本故障检测与转移机制, 在长时间工作的状态下, 出现故障的几率较低。
2.2 分布式数据库技术
所谓分布式数据库技术, 则区别于云存储数据库的形式, 他是利用互联网的空间特性, 将物理空间相对独立的存储单元进行连接, 通过一定的算法进行逻辑上的统一, 形成具有超大规模的数据库, 并具有较高的数据处理能力和数据存储能力。
从信息安全的角度分析, 这种分布式的数据库技术能够实现对数据资源的有效保护, 即便出现大规模的计算机病毒事件, 基于分布式数据的存储优势, 相关病毒对部分计算机的影响, 并不能对全部计算机中的数据造成毁灭性的破坏。
2.3 分布式存储技术
在大数据技术的实际应用中, 为满足用户一定规模数据存储的需求, 则充分利用了分布式存储技术所具有的纵向、横向扩展的优势, 将数据进行分割后存储与多台服务器、存储设备上, 从而有效降低了单一存储器的数据存储压力, 并且, 这种分布式存储技术, 还实现了系统可用性、可靠性的提高, 以及保证数据存取的高速进行。
2.4 云计算技术
对于大数据技术来说, 为了实现对一定规模数据的收集、分析和处理的能力, 则充分利用了云计算技术所搭建的平台, 从而为大数据技术的应用奠定了坚实的硬件基础。基于传统存储技术在速度、空间上的有限性, 无法为大数据技术提供足够的支持, 云计算技术则将传统计算机的存储、运算功能转移至云端, 以一种更加高效的方式, 为大数据技术在众多领域的拓展提供可靠的技术平台。
3、大数据技术在电子政务领域的应用
基于大数据技术的诸多优势, 在电子商务领域, 大数据技术主要用于网站数据进行分析, 社会诚信系统的构建, 信息共享平台与电子政务系统等。
3.1 大数据技术支持下的政府网站大数据分析
为准确掌握网站的浏览情况, 大多数网站都会对用户的日常浏览情况进行数据分析, 相关分析要素包括用户访问的路径、不同网页的停留时间、浏览网页的具体时间等, 通过对以上要素的研究, 能够对用户需求、习惯进行准确分析, 并能够对后期网站缺陷的具体调整提供指导性意见。
以某政府网站为例, 由于网页设计不合理, 以至于在用户打开某一页面时, 长期处于等待状态, 如此一来, 用户对这一网页的实际浏览次数将为0。针对这一情况, 网站管理人员通过对某一周期内的网站浏览情况进行分析, 由于一定周期内浏览网站用户的数量较大, 且相关要素成倍增加, 所以, 在处理以上信息的过程中就用到了大数据技术。对于网页访问次数出入较大的数据, 则需要进行深入分析, 在排除网页的可链接性之后, 检查网页内的相关信息, 却保网页内信息的可靠、安全。
通过用户浏览网站后留下的大量信息, 网站一方可以将用户信息存入数据库中, 并利用大数据技术对相关信息进行分类, 以实现网站信息向用户的精准推送。并且, 经过大数据处理后的数据信息, 逐渐成为政府行政决策的重要依据, 并能够在一定程度上保证行政决策的有效性和科学性。
3.2 大数据技术支持下的信用平台建设
为更好的掌握居民信用信息, 建立以个人为单位的信用数据库, 则需要以大数据技术为依托, 收集相关部门所掌握的居民信用资料, 并通过大数据技术进行对比、整合, 进而得出准确的个人信用情况。例如, 在购房贷款过程中, 商业银行往往需要用户提供《个人征信档案》, 在《个人征信档案》中, 不仅包括用户的基本身份信息, 还包括用户在所有金融机构办理的各种信用卡情况, 以及是否存在不良信用记录等, 这些信息的存在, 就意味着政府机构与金融机构之间实现了以大数据技术为核心的信息共享, 通过对比用户身份信息, 将属于同一用户的信用信息进行整合, 并重新存储与数据库之中。
政府行为的信用平台建设, 旨在掌握用户的个人诚信资料, 并为基于个人行为的政府服务工作提供数据支撑, 打击社会范围内长期存在的老赖等现象。大数据技术支持下的信用平台建设, 能够实现社会范围内道德诚信体系的不断加强, 促进社会道德水平的提升。
3.3 大数据交换共享平台与电子政务
随着政府部门事务性工作的不断增加, 仅依靠人工对相关数据进行收集、分类、整合、处理等工作不仅效率低, 速度慢, 且容易出现人为性差错, 数据结果的人为性因素较大。在此情况下, 依托大数据技术在多元数据收集、处理方面的优势, 以及计算机网络技术下的信息共享平台建设, 能够帮助政府通过网络获取社会各领域的相关数据, 并对数据资源进行有效整合, 形成庞大的数据库资源。
然而, 对于数据库来说, 只有得到利用才能体现其价值, 在情况下, 政府部门就充分利用了大数据交换共享平台的优势, 建立以政府事物为中心的社会基础数据库, 为政府相关工作的开展提供横向、纵向信息的全方位共享。在区域间政府工作交流方面, 大数据共享交换平台能够突破传统政务工作的空间限制, 进而促进跨地区政府部门信息资源整合与交流下的业务开展。
为更好的发挥电子政务的优势, 在大数据交换共享平台的建设方面, 需要对这一平台的信息资源目录体系进行完善, 制定政府间统一的大数据交换共享平台使用标准, 规范政府在使用大数据交换共享平台的各种行为, 以实现对数据资源的合理、高效利用。所以, 大数据交换共享平台的使用, 不仅便于政府工作的开展, 也促进了社会管理工作有条不紊的展开, 社会环境的稳定得以实现。
3.4 电子政务决策系统中的大数据技术
在实际使用过程中, 大数据技术并不仅仅是简单的对多元数据的收集、整合、分析、处理, 对于大数据技术的使用方来说, 庞大的数据价值还在于能够辅助政府决策。
利用计算机软件技术, 通过对庞大数据中有关数据的筛选、分析, 经过计算机软件的处理之后, 能够得到更加准确的计算结果, 政府部门依据这一结果, 就可以完成一系列的政府决策, 从而实现了政府办事效率的快速提高。
例如, 在市政建设方面, 对于城市内部交通拥堵问题, 可以借助交通系统长期提供的大数据信息, 了解城市内交通拥堵的主要路段、时间, 以及在庞大数据信息的支持下, 通过建模的方式, 采取多种治堵方式, 并利用大数据技术对每一种方式的实际效果进行综合评估, 最终选择效果最好的治堵方式。
对于政府决策的客观性、准确性等, 使用大数据技术辅助决策有着极大的优势, 但是, 基于大数据技术缺乏人类情感因素的介入, 以至于相关决策并不能够完全突出“以人为本”的政府工作理念, 所以, 政府部门应慎重对待大数据技术下的电子政务决策, 根据相关内容的实际情况, 做出最佳的决策选择。
4、大数据技术在电子政务中应用的不足之处分析
通过对地方政府电子政务系统的实际使用情况调查研究后发现, 即便在我国电子信息技术得到快速发展的情况下, 大多数地区政府在电子政务系统建设方面依然存在不足, 即便是已经施行电子政务管理的地区, 政府部门对于大数据技术的实际应用却有着较为明显的不足, 以至于大数据技术的优势无法得到有效发挥。
4.1“数据孤岛”现象的存在
大数据技术的核心在于对数据信息的共享, 然而, 有地方政府对大数据技术的认识不足, 以至于在数据共享方面存在政策性的理解偏差, 使得以政府为核心的相关数据无法被其它行业所利用, 大数据技术的优势也就失去。例如, A省与B省协商开通省际公交专线, 然而, 为了更好的安排公交车的运行时间表, 则需要A、B两省之间的人员往来数据进行分析, 并能够预估公交线路的实际载客风险, 从而适当的调整公交车的运营次数和时间, 但是, 在实际操作过程中, A、B两省间的客流数据无法实现共享, 以至于在公交车的实际安排下依然无法解决道路拥堵的实际问题。
地方政府所体现出来的在大数据技术应用方面的这一问题, 是传统政务管理工作中各自为政思想的延续, 一旦数据无法实现共享, 也就造成了所谓的“数据孤岛。大数据共享的问题在于两个方面, 首先, 政府部门之间有着严格的管理秩序, 优势存在上下级关系的政府部门, 下级向上级申请差异数据库中的内容, 多无法得到上机政府部门的许可, 以至于大数据技术在电子政务领域的使用存在着明显的“数据孤岛”现象。
导致“数据孤岛”现象的原因还包括大数据技术的本身, 由于我国大数据技术的应用并未得到普及, 在电子政务领域也只是部分地区完成了大数据技术的初步使用。数据作为政府管理的稀缺资源, 以及从保密的角度分析, 相关数据并不能进行过度披露, 否则, 将造成社会性的事件。所以, 这也就不难解释除政府部门间数据信息的相对独立以外, 广大市民同样无法通过大数据技术支持下的电子政务平台获得真实的数据信息。在这一“数据孤岛”现象的影响下, 地方电子政务平台的实际效果也就有着明显的降低。
4.2 电子政务领域常见的数据资源“过剩”与“闲置”问题
单从地区政府发展的角度来看, 地区政府在大数据技术方面投入的多少, 能够直接反映出该地区经济发展的实际情况, 两者之间存在着显著的正相关关系。然而, 当地区政府在大数据技术方面的投入与实际数据需求偏低时, 也就出现了所谓的数据资源“过剩”的问题。不仅如此, 在大数据技术投入不足的情况下, 政府部门无法对社会中存在的大量数据加以利用时, 也就形成了另一种形式的数据资源“闲置”。
(1) 以南京地区为例, 作为我国南方较为重要的经济主体, 南京市政府在大数据技术与电子政务方面投入了大量人力、物力和财力, 经过近几年的发展, 已经形成了较为完备的电子政务平台, 在实际使用中也到了广大市民的欢迎。然而, 相对于南京的区域地位来说, 受上海的影响, 作为上海市的经济辐射范围, 南京市的发展受到了一定的影响, 经济中心明显向上海地区便宜, 为此, 基于大数据技术的电子政务平台所整合的数据, 也就无法在更大的空间中发挥其作用, 这就是数据资源“过剩”。
(2) 在我国西北、西南部分地区, 由于经济发展较为落后, 以至于在全国范围内进行大数据技术支持下的电子政务系统建设过程中, 无法进行大范围的电子政务系统建设。以贵州省为例, 大数据技术下电子政务系统依然停留在商业层面的应用, 对于其它领域的电子政务系统建设并未涉及, 因此造成了贵州省内相关数据信息无法全面获取, 这也就是资源“闲置”的直接表现。
5、关于大数据技术在电子政务领域应用的建议
针对当前大数据技术发展的实际情况, 以及电子政务作为信息化时代下政府事务性工作改革的重要内容, 有着较为积极的意义。因此, 为推动大数据技术在电子政务领域的中的应用, 则需要做到以下三个方面。
(1) 地方政府应结合大数据技术与电子政务的结合, 推动地区大数据技术产业的发展, 通过各种优惠政策, 吸引高新技术企业入驻, 建立以大数据技术为核心的产业发展模式, 从而带动地区经济发展。
(2) 提高政府方面对大数据技术的认识, 在社会发展过程中, 大数据技术的优势越发明显, 尤其是在传统事务性工作的处理方面, 借助专业的数据分析软件, 能够完成从数据的收集、整理、分类, 直至得出数据分析结果, 实现了政府办事效率的显著提高。如此一来, 大数据技术的优势得以体现, 政府方面对于大数据的认识进一步提高, 进而促进了大数据技术在电子政务领域的普及。
(3) 加快大数据技术相关硬件、软件的研发。目前, 大数据技术涉及到的硬件、软件成本较高, 导致了部分经济欠发达地区无法实现大数据技术支持下的电子政务系统的全面推广。以大数据技术使用较为广泛的数据中心机房来说, 由于要使用到高速计算机和服务器到等昂贵的信息设备, 对于缺乏条件的地方政府来说, 可以利用云计算技术, 通过网络服务器的模式, 解决这一问题。
总的来说, 大数据技术在电子政务领域的应用实现了我国政务处理的信息化改革, 对于我国现代化社会管理制度体系的建立打下了坚实的基础。并且, 通过大数据思维在政务领域的渗透, 有助于大数据技术的应用效率提高。
6、总结
尽管, 我国电子政务系统的建设时间并不长, 相关领域依然有待完善。随着大数据技术在电子政务领域的不断渗透, 基于多元数据收集、整合、分类、处理的大数据信息交换共享平台建设, 为政府各项事务的有效开展奠定了坚实的基础。然而, 由于技术与认识上的不足, 电子政务系统中的大数据技术应用仍然集中于纵向政务业务领域, 这并不符合当前社会发展的趋势。因此, 为推广以大数据技术的应用个, 则需要加快大数据技术支持下的电子政务系统的设计, 推动电子政务系统中大数据技术的应用, 打造“数字化政府”。

⑶ 对政府服务和管理而言,大数据的大意义是什么

1、创新政府大数据管理思维。

第一，利用大数据形成政府管理的大数据思维。政府需要进一步开放数据信息，提升社会公众对于政府利用大数据技术创新自身管理范式的感知水平。

第二，政府需要强化数据信息整合的力度。政府需要进一步强化对于数据信息的整合与沟通，通过打通不同政府部门之间的“信息孤岛”，进而提升政府协同管理水平。

第三，利用大数据提高服务质量。当前我国政府亟需创建创新型与服务型政府，政府在提供公共服务过程中需要借助大数据相关手段针对社会大众的需求进行及时收集与回应，以此为基础来增强社会大众对于政府服务供给的获得感。

2、利用大数据手段升级政府管理手段。

第一，利用大数据技术完善政府管理专业的人才储备。我国政府管理部门应致力于引进大数据专业领域的人才。政府管理部门通过充实大数据人才队伍，有助于进一步提升政府管理决策的效率，同时鉴于大数据人才的稀缺性，政府不仅需要借助相关的优惠政策与扶持条件。

吸引大数据领域的高水平人才安家落户，更需要充分发挥自身的平台优势，致力于搭建以大数据研究为核心的产学研一体化研究联盟，通过大数据战略联盟的缔结，实现大数据管理人才的自给自足。

第二，利用大数据技术更新政府管理技术储备。

大数据的飞速发展对于网络空间安全提供了较大的挑战。我国政府需要从顶层设计的战略视角制定大数据网络安全保障机制，并进一步强化对于网络空间的管理与治理。

3、利用大数据理顺政府管理运行体系。

第一，利用大数据手段提升决策科学化水平。大数据技术在政策创新、公共危机治理以及行政监督等领域具有得天独厚的技术优势，决策者借助大数据技术能够促进对于大数据的深度挖掘和分析，进而对政府的各类管理事项作出科学预测，以提升决策的合理性与科学性。

大数据技术不仅能够进一步强化政府相关管理决策的指向精准性，同时借助大数据技术自身所蕴含的先进性与前沿性，能够为政府管理科学化提供有力支撑。

第二，借助大数据技术增强政府公共服务产出水平。政府在进行相关公共服务供给过程中，由于不能保障及时有效覆盖社会大众的全部需求，在大数据背景下政府应该通过致力于统一公共服务数据的格式与采集标准，持续推进公共服务资源的重新整合、竭力实现公共服务的均等化。

(3)大数据辅助政府决策扩展阅读

大数据趋势

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，让大数据营销发挥出更大的影响力。

趋势三：科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

趋势四：数据科学和数据联盟的成立

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

趋势五：数据泄露泛滥

未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。

在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。

参考资料来源：人民网-大数据与政府改革创新

⑷ 大数据如何帮助政府实现“精准治理”

大数据如何帮助政府实现“精准治理”

大数据缘何受到如此重视?业内专家曾以“大、智、移、云”形容当前国内快速进入的技术变革期。大数据、智能化、移动互联、云计算成为驱动中国经济社会转型进步的重要力量。而大数据这一几乎横跨所有社会经济领域的技术变革，无疑会给中国带来更多的改变。

大数据如何支撑政府服务能力提升?走在互联网技术创新前沿的BAT(网络、阿里巴巴、腾讯)等大型互联网企业正立足既有资源再创新，推动政务服务便利化。如腾讯与广东省政府达成基于大数据的政务服务体系建设目标。腾讯支持广东省网上办事大厅和政务云平台建设，在广东各地市全面部署微信“城市服务”网络，为交通、公安、民政、住房城乡建设等政府部门提供业务整合、在线办理云平台、大数据支撑等服务。

这仅仅是大数据支撑政府治理能力提升的第一步，更多的对政策走向、决策支撑、精准治理和多方协作的大数据创新仍需持续发力。

大数据撬动社会治理、市场监管创新

“当数据的价值被发现之后，可以提升国家和政府治理能力现代化，深刻影响每个人的生活形态。”龙信数据(北京)有限公司董事长李钰说。

商事制度改革正在为经济社会带来活力。然而，政府管理需要关注的不仅是注册企业数量的增长，民营企业生存状态、活跃度、就业拉动、税收贡献度等情况也应受到关注。

为此，龙信数据与相关部门联合，将企业注册等关键数据分析处理。相关方与龙信组成“企业发展与宏观经济发展关系分析”课题组，汇总政府数据，加之数据挖掘、电话抽样、焦点组访谈等多种方法结合，取得一般量化统计难以完成的数据结论——国内商事制度改革不仅让市场主体数量增加，更让产业结构持续优化，企业社会总成本持续下降等等，其中仅人员成本就下降近40%。

“大数据应用也将社会治理、市场监管转变为实时监测。”李钰举例，工商部门治理“非法集资”一直是高成本任务。一方面，违法企业以各种名目遮掩违法行为;另一方面，注册企业数目快速攀升，数量巨大。大数据破解了这一难题。

“我们汇总分析大量数据，通过指标计算比对、模型筛选，可以在数以百万的企业中让‘高度疑似’的企业呈现。我们最后筛选出1000多户企业，供政府部门进一步检查。”李钰说，这个复杂过程在以往难以想象。

大数据不仅为政府部门的治理节约时间、人力成本，也更新了治理思路和模式。“以前很多违法行为的治理可以说是事后去追究，现在一些监测治理可以让很多行为提前发现、及早治理。”李钰说。

开放、标准、产业、安全：大数据发展关键词

目前，推动政府运用大数据创新支撑治理能力提升，包括数据资源开放、人才培养、数据立法、接口标准、安全机制等问题仍然有待突破。

实际上，《纲要》已明确提出弥补这些“短板”，即“三项主要任务”：首先要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力;同时要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型;还要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。开放、标准、产业、安全成为关键词。

多位业内人士接受采访时表示，当前首要工作是推动政府部门数据加速开放共享。

事实上，此前包括北京等地的政府部门数据陆续开放共享，为数据创新迎来利好。北京市科学技术委员会牵头打造“首都科技大数据平台”，整合长期分散于各个政府部门、科研院所、行业部门的科技数据资源，并逐步向社会数据需求方开放，提升科技资源的公共服务能力。

“北京每年有大量的医疗科研、临床数据、交通运转数据、金融行业数据产生，科研院所也有不少技术成果、技术交易数据、新技术新产品等数据。”北京市科学技术委员会主任闫傲霜说，然而，这些政府科技数据资源大多存于不同平台，分割严重，大多处于沉睡状态，缺乏整合开发。

“有些政府部门把数据资源守得紧紧的，舍不得共享。共享机制不顺畅将制约产业发展、数据应用、服务国家战略等。”李钰说，国家需要进一步让政府部门数据开放，让产业与政府数据充分融合。

产业离不了人才，人才是大数据发展的重要支撑。北京大学校长林建华表示，数据科学人才培养成为亟须加强的方面。“大数据能否做成，关键在能不能聚焦人才培养。”

然而，高校和产业界人士普遍认为，当前大数据人才的培养相对滞后。北京航空航天大学软件学院院长孙伟认为，传统IT教育很难将前沿技术和课堂传授知识结合起来，培养出的人才难以与产业接轨。人才培养应更加面向市场需求、技术前沿。

与此同时，大数据产业发展的理念、标准、安全等也应当得到重视。李钰等产业界人士说，当前国内要实现“数数相连”，相关部门仍需要推动标准制定，将数据产业与数据资源有效打通。

法制的跟进也需要得到重视。当前，国内关于政府信息数据的加工、应用、推广等仍处于相对松散、自发状态。业内人士建议，国家需要有明确的法律条文规范大数据的发展，特别需要以法律法规划定大数据开发利用的边界。

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⑸ 大数据分析在政府内的运用效果如何啊:智慧政务

大数据可以为政府的民主决策提供信息资源，从而促进政府决策的科学化和民主化。

⑹ 大数据对于电子政务效率提高的体现

大数据对于电子政务效率提高的体现
继云计算、物联网之后，大数据已经成为IT产业的又一次颠覆性技术变革，对国家治理方式、决策、组织和业务流程、提供公共服务的方式等都将产生巨大的影响。而伴随着互联网、云计算、物联网等信息技术的迅猛发展，大量数据的收集、储存、分析、处理及其应用变得更加方便，政府或公众的决策行为将逐渐基于数据和分析而做出。大数据时代的倒，让电子政务变得更加高效、快捷。
大数据创造大价值
具体而言，依托大数据的发展，有利于节约政府投资、加强市场监管，从而提高政府决策能力、提升公共服务能力，实现区域化管理。利用大数据整合信息，将工商、国税、地税、质监等部门所收集的企业基础信息进行共享和比对，通过分析，可以发现监管漏洞，提高执法水平，达到促进财税增收、提高市场监管水平的目的。
建设大数据中心，加强政务数据的获取、组织、分析、决策，通过云计算技术实现大数据对政务信息资源的统一管理，依据法律法规和各部门的需求进行政务资源的开发和利用，可以提高设备资源利用率、避免重复建设、降低维护成本。大数据也将进一步提高决策的效率，提高政府决策的科学性和精准性，提高政府预测预警能力以及应急响应能力，节约决策的成本。
基于城市网格化的管理需要一个统一协调的管理信息整合，各类基础资源和信息都应该是共享的，大数据可以实现这一点。通过充分利用大数据的各类资源，发挥城市网格化管理效用，达到最大程度的共享应用，以提升城市和社区的服务质量、提高服务能力、加强服务管理，创建服务型社会，使城市管理工作和社区服务水平迈上更高的台阶。
有了大数据的强有力支持，还能逐步实现立体化、多层次、全方位的电子政务公共服务体系，推进信息公开，促进网上办事实时受理、部门协同办理、反馈网上统一查询等服务功能，加快推进智能化电子政务服务和移动政务服务新模式的初步应用，不断拓展个性化服务，进一步增强政府与社会、老百姓直接的双向互动、同步交流。
大数据有力助推大建设
目前，我国基于大数据的信息共享建设已经初步取得一定的成效，但就总体而言，跨部门的信息资源利用系统仍局限在小部分的政府业务范围，而且应用的深度和广度还远远不够，不能满足当今社会发展的要求。我们需要顺应大数据这个趋势，建设基于大数据的网上办事大厅、交换共享平台、社会诚信体系、容灾备份体系和公开平台，建立政务云计算平台，积极推进电子政务建设。
统筹建设省、市、县三级大数据交换共享平台，完善交换共享平台的覆盖范围，打通信息横向和纵向的共享渠道，推进跨地区、跨部门信息资源共享和业务协同。同时，完善全省政务信息资源目录体系，制定全省政务信息资源共享目录和数据标准，强化对各类信息资源的整合，为省、市、县各政府深化电子政务应用提供跨层级、跨部门的数据支撑。建立数据中心之间以及各级政务数据库之间交换、整合、比对、更新、维护机制，建设自然人、法人、空间地理等基础数据库，为社会管理、公共服务和宏观调控提供数据支撑。
开展以云计算为基础的电子政务公共服务平台的顶层设计，建设集中统一的区域性电子政务云平台，为政府部门提供高效的服务器资源、海量的存储空间、高速的网络带宽和安全的网络环境。电子政务云平台将按统一标准建设，即插即用，政府部门可根据自身需求，定制使用。创造一个信息共享、资源共用、运维共管的新局面，逐步实现政府部门统一服务器管理、统一机房、统一运维的目标，以充分整合资源、提高资源利用率、减少重复投资。
致力建设灾备份设施，为党政用户提供统一的容灾备份服务。通过数据备份、数据复制等技术实现数据级容灾，确保各部门业务数据的完整性、一致性和可用性，同时，对部分重要应用系统实现快速切换、数据零丢失的应用级容灾，从而为全省政府部门提供网络、数据以及应用系统的灾难备份与恢复服务。建设大数据中心，将政务部门的数据进行汇总、清洗、比对分析后，形成信息资源，并建设一个大数据公开平台，统一对社会开放政务数据，提高整个社会对信息资源的开发利用。

⑺ 利用大数据进行决策，是否有效可行

利用大数据进行决策，肯定有效可行。大数据时代的舆情管理不再局限于危机版解决，而是梳理出危权机可能产生的各种条件和因素，以及从负面信息转化成舆情事件的关键节点和衡量指标，增强我们对同类型舆情事件的认知和理解，帮助我们更加精准的预测未来。
用大数据引领创新管理。无论是政府的公共事务管理还是企业的管理决策都要用数据说话。政府部门在出台社会规范和政策时，采用大数据进行分析，可以避免个人意志带来的主观性、片面性和局限性，可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差，降低决策风险。通过大数据挖掘和分析技术，可以有针对性地解决社会治理难题；针对不同社会细分人群，提供精细化的服务和管理。政府和企业应建立数据库资源的共享和开放利用机制，打破部门间的“信息孤岛”，加强互动反馈。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据，通过数据的融合，进行多维数据的关联分析，进而完善决策流程，使数据驱动的社会决策与科学治理常态化，这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸。

⑻ 决策依赖数据，数据辅助决策

通过大数据，可以全面的整合大量有价值的信息，对其进行深入的处理、发掘从而找到这个事态发展的客观规律，为预防打击犯罪、提高公安的工作效率、建设智慧公安提供强有力的支持。
而通过系统的采集分析计算，能进一步的打通数据联通壁垒，实现数据资源一体化，推动上下左右联通共享，实现各种数据关联性分析，异常监测等，将数据转化为有效资源，对警情进行预测防范。

智慧公安的最终目的是为了辅助高效地完成警务公安工作的信息化决策。构建“情、指、行”一体的实战化警务协作机制，打破各警种业务不同、单打独斗的壁垒，实现一警发起、多警响应、全警行动的合力效应。
同时将海量数据吸存，并把传统的人流、物流、资金流形成的信息化“社会流”纳入管控，利用大数据分析平台进行智能分析和处理，以“人”为中心，掌控“屋、车、路、网、场、组织”等周边要素，形成的动态轨迹管控机制。

而为了促进实战化，搭建智慧警务可视化平台、将监视预警、应急指挥调度、日常演练、重点人员管控、警情分析研判等多维度多功能于一体，将充分运营大数据整合运算能力，打造权威应用。

将基础信息采集、情报信息研判、数据查询、全警种配合作战等功能集于一体，从底层数据采集到高端研判应用，自上至下贯穿公安局情报采集信息化业务。这其中包括四重采集平台、网上作战平台、情报研判平台、合成作战平台等四大功能模块，为公安局信息化作战提供了有力的技术支持，丰富了民警办案的手段，提高了办案的效率。
同时各省公安部门还在推进“智慧公安”信息分析系统建设，创新大数据基础工作平台。通过分析进行关联，形成了更为弹性、可靠、高效的大数据警务模式，在服务决策、服务基层、服务民生等方面提供更可靠、更高效的大数据分析服务。
进一步向实战应用聚焦，体现实实在在的工作成效。感知要更精准，因地制宜实现实时动态感知，真正做到全覆盖、无死角。处置要更高效，根据新情况新问题强化系统自动研判能力，加快处置流程再造，形成与智慧公安相适应的业务流程和工作标准。联动要更顺畅，强化上下联动、部门联动，发挥各自优势，联手破解城市治理难题。