大数据协同治理

⑴ 大数据驱动政府治理更加科学精准

大数据驱动政府治理更加科学精准
我们从未像今天一样产生如此海量的数据，数据的产生已经完全不受时间、空间的限制。数据的价值挖掘也已被提高到了前所未有的高度，将成为一切组织运行的基本要素，其战略意义甚至将超过土地、人力、技术和资本。数据在类型上已经改变了原有的结构化数据为主的特征，更包含了越来越多的半结构化和非结构化数据。政府部门在数据占有方面，无疑具有天然的优势，有人口、经济、资源、社会运行等方方面面的信息资料，从大数据的角度来看，那些沉睡在档案袋、文件夹中的数据，有着无比巨大的价值。借助大数据推动政府职能转变，利用大数据提升国家治理能力，这是本届政府始终关心的问题。大数据时代的政府治理挑战与机遇中国政府经过10多年的电子政务建设，各级政府部门积累了大量的数据，政务数据量已经初具规模。从政府角度来看，政府部门所产生的数据资料多数为文本信息，虽然多年来积累了丰富的数据资产，但利用频率和效率低，这些文件即使以"电子化"手段保存，也只有分散的数据碎片，缺乏统一的标准使其"格式化"。政府的海量数据多处于"休眠"状态，真正用于提升办公效率、改变业务流程、辅助科学决策的应用并不多。传统的政府治理理念往往是基于局部"现实"的抽象分析方法，依据一定方式选择样本数据，基于局部的现象来预判整体的行为模式和趋势，这样的治理模式效率低且偏差大。在大数据时代，让海量、动态、多样的数据有效集成为有价值的信息资源，降低政府治理偏差概率，推动政府治理决策精细化和科学化。利用大数据，可以使政府治理所依据的数据资料更加全面，不同部门和机构之间的协调更加顺畅，进而有效提高工作效率，节约治理成本。建立"用数据说话"的政府绩效评估在新一届政府深化行政体制改革和政府职能转变的要求下，政府绩效评估成为考核各级政府部门的一项重要指标。然而，在纷繁、复杂、零散的行政事务背后，如何有效、精准、科学的用数据标准进行政府绩效评估是摆在所有政府部门面前的一大难题。传统的纸质、简单电子化办公模式下，对于政府部门的公文办理件数、文件传递时长、事项办理周期、办结率等数据是无从统计的，政府各项事务运行效率更是无从评估。大数据时代的绩效评估，需要以量化的数据对政府行为进行评估，避免"拍脑袋"的评估方式，才能实现科学评估。 协同管理软件的重点在于可以对非结构化的信息数据进行有效整理，以人为本、以行为为关键，进行人、事件、流程、结果等行为数据的收集。通过协同管理软件，政府组织的各类信息、行为被每一个碎片的协同数据所记录，从大数据的角度就可以对政府部门进行行为轨迹、组织效率的分析，从而让大数据中的组织协同数据给政府治理带来新的价值。致远软件致力于协同管理软件领域13年，在协同技术、工作流技术、表单技术方面有着丰富的实践与经验。政府治理中常见的工作在线时长、公文办件数、文件办理时长、事项办理数、文件办结率等各项运行数据，在致远G6-V5政务协同管理软件中，变得不再是难题。工作流程直观呈现一览无余

公文办件、办结数据一应俱全

时间效率、经费节约一目了然
协同管理软件所利用的大数据技术，让原来不能量化的评估内容变得更容易量化，其蕴含的大数据管思维，能够直观呈现数据背后的政府行为模式。电子政务建设最终目标是为了提高政府效能，提升社会公众服务满意度，大数据的应用正是推进这一目标实现的有力工具。通过数据手段，科学客观分析政府工作绩效，对于推进政府治理从粗放型向精细化转变、从个人经验判断向数据科学决策转型具有重要作用，有助于提升政府内部管理水平和决策效率。写在最后：现代化政府治理范畴非常广泛，除了政府内部治理之外，在社会治理、公共服务、经济调节等领域，大数据都有着广泛的应用，大数据的应用和价值挖掘不是一蹴而就，实际运用任重而道远。致远政务将持续关注并致力于政务大数据应用，继续运用10多年沉淀的协同技术、工作流技术、数据分析技术，助力我国电子政务升级发展、建设智慧政府。

⑵ 大数据集群治理平台的目标客户特征

1、根据公开信息查询可知，大数据集群治理平台的目标客户特征是所需数据量大，需要数据分布规范处理速度快。
2、大数据集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。

⑶ 什么是数据治理

什么是数据治理

数据治理是逐步实现数据价值的过程，具体来说，数据治理是指将零散的用户数据通过采集、传输、储存等一系列标准化的流程变成格式规范、结构统一的数据，并有严格和规范的综合数据管控;对这些标准化的数据进行进一步加工分析成为具有指导意义的业务监控报表、业务监控模型以帮助业务进行辅助决策。

在数据治理流程当中，涉及到了前端业务系统，后端业务数据库系统再到业务终端的数据分析，从源头到终端再回到源头，形成的一个闭环负反馈系统?。同样地，在数据治理流程当中，我们也需要一套标准化的规范来指导数据的采集、传输、储存以及应用。

数据治理流程

数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程也是标准化流程9的构建过程。根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。

1.理:梳理业务流程，规划数据资源

对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放?这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。

2.采:ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值

前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

3.存:大数据高性能存储及管理

这么多的业务数据存在哪里?这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。

4.用:即时查询、报表监控、智能分析、模型预测。

数据的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的几个流程都是为最终的查询，分析，监控做铺垫。这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立，业务问题的分析，其至是模型的预测。

数据治理包括哪几个方面？

数据治理是一套持续改善管理机制，通常包括了数据架构组织、数据模型、政策及体系制定、技术工具、数据标准、数据质量、影响度分析、作业流程、监督及考核等内容。从技术角度来看，数据治理涉及的IT技术主题包括元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全多产品组成的一整套解决方案。

• 元数据：采集汇总企业系统数据属性的信息，帮助各行各业用户获得更好的数据洞察力。

• 数据标准：对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准，并通过标准评估确保数据在复杂数据环境中维持企业数据模型的一致性、规范性。

• 数据质量：有效识别各类数据质量问题，建立数据监管，形成数据质量管理体系，监控并揭示数据质量问题，提供问题明细查询和质量改进建议。

• 数据集成：可对数据进行清洗、转换、整合、模型管理等处理工作。既可以用于问题数据的修正，也可以用于为数据应用提供可靠的数据模型。

• 主数据：帮助企业创建并维护内部共享数据的单一视图，从而提高数据质量，统一商业实体定义，简化改进商业流程并提高业务的响应速度。

• 数据资产：汇集企业所有能够产生价值的数据资源，为用户提供资产视图，快速了解企业资产，发现不良资产，为管理员提供决策依据，提升数据资产的价值。

• 数据交换：用于实现不同机构不同系统之间进行数据或者文件的传输和共享，提高信息资源的利用率。

• 数据安全：提供数据加密、脱敏、模糊化处理、账号监控等各种数据安全策略，确保数据在使用过程中有恰当的认证、授权、访问和审计等措施。

• 生命周期：管理数据生命周期，建立数据自动归档和销毁，全面监控展现数据的生命过程。

⑷ 大数据时代如何做好数据治理

企业数据分析系统的数据来源是各个业务系统或手工数据，这些数据的格式、内容等都有可能不同。如果不进行数据治理，数据的价值难以发挥。只有对数据标准进行规范，管理元数据、数据监控等，才能得到高质量的数据。得到规范的数据后，才可在此基础上进行主题化的数据建模、数据挖掘、数据分析等。

2013年被众多的IT人定义为中国的大数据元年，这一年国内的大数据项目开始在交通、电信、金融部门被广泛推动。各大银行对Hadoop的规划、POC尤其风生水起，带动了一波大数据应用的热潮，这个热潮和当初数据仓库进入中国时的2000年左右很相似：应用还没有想好，先归集一下数据，提供一些查询和报表，以技术建设为主，业务推动为辅。这就导致了这股Hadoop热潮起来的时候，传统企业都是以数据归集为主的，而BAT这样的企业则天生以数据为生，早早进入了数据驱动技术和业务创新的阶段。

随着Hadoop技术的提升，数据如何进来，如何整合，开展什么样的应用都已经有了成熟的案例，可是，同传统数仓时代一样，垃圾进垃圾出，如何破？相比传统数仓时代，进入Hadoop集群的数据更加的多样、更加的复杂、量更足，这个数仓时代都没有处理好的事情，如何能够在大数据时代处理好，这是所有大数据应用者最最期盼的改变，也是大数据平台建设者最有挑战的难题：数据治理难的不是技术，而是流程，是协同，是管理。 睿治数据治理平台平台架构

元数据：采集汇总企业系统数据属性的信息，帮助各行各业用户获得更好的数据洞察力，通过元数据之间的关系和影响挖掘隐藏在资源中的价值。

数据标准：对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准，并通过标准评估确保数据在复杂数据环境中维持企业数据模型的一致性、规范性，从源头确保数据的正确性及质量，并可以提升开发和数据管理的一贯性和效率性。

数据质量：有效识别各类数据质量问题，建立数据监管，形成数据质量管理体系，监控并揭示数据质量问题，提供问题明细查询和质量改进建议，全面提升数据的完整性、准确性、及时性，一致性以及合法性，降低数据管理成本，减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。

数据集成：可对数据进行清洗、转换、整合、模型管理等处理工作。既可以用于问题数据的修正，也可以用于为数据应用提供可靠的数据模型。

主数据：帮助企业创建并维护内部共享数据的单一视图，从而提高数据质量，统一商业实体定义，简化改进商业流程并提高业务的响应速度。

数据资产：汇集企业所有能够产生价值的数据资源，为用户提供资产视图，快速了解企业资产，发现不良资产，为管理员提供决策依据，提升数据资产的价值。

数据交换：用于实现不同机构不同系统之间进行数据或者文件的传输和共享，提高信息资源的利用率，保证了分布在异构系统之间的信息的互联互通，完成数据的收集、集中、处理、分发、加载、传输，构造统一的数据及文件的传输交换。

生命周期：管理数据生老病死，建立数据自动归档和销毁，全面监控展现数据的生命过程。

数据安全：提供数据加密、脱敏、模糊化处理、账号监控等各种数据安全策略，确保数据在使用过程中有恰当的认证、授权、访问和审计等措施。

建立完整的、科学的、安全的、高质量的数据管控技术体系，是首要的任务。作为数据管控的基石，为了更好支撑后续工作的开展，技术体系必须一步到位，是功能完备、高质量、高扩展性的，而不是仅实现部分功能，或者功能不完善的“半成品”。

叠加更多业务数据、细化数据业务属性与管理属性、优化与调整数据管控流程，尤其是适应未来的现代企业数据管控制度的建立完善，是逐步积累推广、不断磨合改进的长期过程。这些工作应及早启动，并成为后续大数据平台建设工作的重点。

谈大数据时代的数据治理 当前要做的是功能框架的完善，而完善的着力点则是“数据资产目录”：用资产化的视角来管理一个企业的数据，只有把数据作为资产来认识和管理，大数据项目才能达成预期，也能够治理好。大数据时代带来的价值，个人认为主要有两个，一个是技术架构，主要是架构理念的进步，另外一个更重要的则是对数据的重视。大数据时代是数据的时代，IT向DT转型，不单单是BAT，所有的IT公司，未来都在数据这两个字上。

对于一个企业来说，把数据作为资产，才是建设大数据的最终目的，而不是仅仅是因为Hadoop架构带来性价比和未来的扩展性。当一个企业把数据作为资产，他就像管理自己名下存折、信用卡一样，定期梳理，无时无刻不关心资产的变化情况，关注资产的质量。

而资产目录就是管理资产的形式和手段，他像菜单一样对企业的资产进行梳理、分门别类，提供给使用者；使用者通过菜单，点选自己需要的数据，认可菜单对应的后端处理价值，后厨通过适当的加工，推出相应的数据服务；这是一个标准的流程，而这些流程之上，附着一整套数据管理目标和流程。

大数据平台以数据资产目录为核心，将元数据、数据标准、主数据、数据质量、数据生命周期、数据轮廓等信息在逻辑层面关联起来，在管理层面上整合成统一的整体，构建起数据管理体系，全面的支持数据服务等具体应用。

大数据平台实现了数据存储、清洗和应用。在数据汇入和汇出的过程中，需要对数据的元数据进行统一记录和管理，以利于后续的数据应用和数据血缘分析。数据质量一直是数据集成系统的基础工作，对数据的各个环节设置数据质量检查点，对数据质量进行剖析、评估，以保证后续应用的可信度。

在数据收集的过程中，随着数据维度、指标的聚集，如何找到所需的业务指标及属性，并且评估相关属性的业务及技术细节，需要对收集的所有数据进行业务属性，并进行分类，建立完善的数据资产目录。

数据资产目录是整个大数据平台的数据管理基础，而数据资产目录由于数据的多样性，在使用的过程中，必然涉及数据权限的申请、审批管控流程，而管控流程的建立依赖于相应岗位的设立和对应职责的建立。

大数据平台的数据管理架构规划，通过数据物理集中和数据逻辑整合，彻底摆脱企业“数据竖井”的困境。大数据平台数据管理架构分为功能架构、流向规划和数据架构三个层面。

数据管理功能架构：借鉴DAMA数据管理和DMM数据成熟度理论，着眼于数据管理技术和数据管理流程融合，组织数据管理功能。

数据流向规划架构：规划整个大数据平台的数据流向，并在数据流入、数据整合、数据服务的具体环节实现精细化管理。

数据管理的数据架构：以数据资产目录为核心，数据项为最小管理单元，将技术元数据（实体、属性和关系）、业务元数据和管理元数据（数据标准、主数据、数据质量、数据安全）融合为彼此紧密联系、密不可分的整体，共同构成精细化管理的数据基础。

数据管理在整个大数据平台不仅仅是一个主要功能模块，它还是整个企业层面数据治理的重要组成部分，它是技术和管理流程的融合，也需要合理管控流程框架下组织机构之前的协调合作。如何利用统一的数据管理模块对企业所有进入到数据湖的数据进行有效管控，不单单取决于数据管理模块本身，也取决于元数据的合理采集、维护，组织结构及制度的强力支持保证。

谈大数据时代的数据治理 大数据平台数据管理参照了DAMA对于数据管理的九个管理目标，并进行裁剪，并对部分管理目标进行了合并，并参照了CMMI制定DMM数据成熟度目标，采用循序渐进，逐步完善的策略对管理目标进行分阶段完成，制定完整的管控流程和数据治理规范，以便持续的对数据进行管理，递进实现DMM定义的成熟度目标。

亿信睿治数据治理管理平台和DAMA的对应关系如下：

谈大数据时代的数据治理 大数据平台数据管理的核心内容是数据资产目录，围绕数据资产目录的数据流入、数据整合、数据服务都是数据管理的核心。数据管理主要管理数据的流动，以及管理流动带来的数据变化，并对数据底层的数据结构、数据定义、业务逻辑进行采集和管理，以利于当前和未来的数据使用。为了更好的对数据进行管理和使用，制度层面的建设、流程的设立必不可少，同时也兼顾到数据在流动过程中产生的安全风险和数据隐私风险。

因此数据管理介入到完整的数据流转，并在每个节点都有相应的管理目标对应，整个数据流框架如下图所示：

谈大数据时代的数据治理 企业在建制大数据平台的同时，对进入数据湖的数据进行梳理，并按照数据资产目录的形式对外发布。在发布数据资产之后，则对进出数据湖的数据进行严格的出入库管理，保证数据可信度，并定期进行数据质量剖析检查，确保数据资产完善、安全、可信，避免“不治理便破产”的谶言。

⑸ 盘点政府推动大数据应用及发展的举措

盘点政府推动大数据应用及发展的举措
一、政府：推动大数据应用的最关键力量
（一）政府掌握大量最具应用价值的核心数据，是推动大数据应用的最关键力量
根据麦肯锡大数据研究报告指出， 各个行业利用大数据价值的难易度以及发展潜力 对比下，政府利用大数据难度最低而潜力最大。
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另一方面政府开放大数据运用已经是大势所趋：
1、 政府掌握了大量最具应用价值的核心数据。 过去十多年来政府投资进行了大量电子政务或者称为政府信息化的工作，后台积累了大量的数据，而这些数据和公众的生产生活息息相关。有研究表明政府所掌握的数据使政府成为了一个国家最重要的信息保有者，有百分之七十到八十的核心数据存在于政府的后台 。
2、 开放数据本身就是政府在大数据时代提供的一项公共服务。 政府数据本质上是国家机关在履行职责时所获取的数据，采集这些数据的经费来自于公共财政，因而这些数据是公共产品，归全社会所有，应取之于民，用之于民。
3、 政府开放数据供社会进行增值开放和创新应用，推动经济增长乃至整个经济增长方式的转型。 数据是互联网创新的重要基础，如果政府不开放这一部分数据，很多创新应用没有数据作为支持，数据开发者能利用政府开放的数据，提供更好的服务，创造更多的价值， 这个过程能够提高整个国家在大数据时代的竞争力。
4、 政府开放数据推动经济增长获得的税收高于单纯卖数据获得的收入。 201 年世界经合组织在关于开放政府数据的报告中提到政府通过开放数据推动经济增长，从而获得的税收收入远高于单卖数据所能获得收入。开放数据激发经济活力从而得到税收提升，这是一个良 性循环，更是一个能创造巨大公共价值的全局性的战略。
（二） 国内外政府开放数据的情况
在 2009 年奥巴马签署开放政府数据的行政命令后，这些年来开放政府数据已成为了世界性的一个趋势。美国联邦数据平台 Data.gov 上线后，在美洲、欧洲、亚洲等地，开放政府数据已成为了政府的一项重要工作。美国联邦政府的开放政府数据平台开放了来自多个领 域的 13 万个数据集的数据。这些领域包括图中所列的农业、商业、气候、生态、教育、能源、金融、卫生、科研等十多个主题。这些主题下的数据都是美国联邦政府的各个部委所开放的。英国、加拿大、新西兰等国在 2009 年之后都建立起了政府数据开放平台，成为 了国际信息化和大数据领域的一个重要趋势。
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在我国， 2011 年香港特区政府上线了 data.gov.hk，称为香港政府资料一线通。上海在 2012年 6 月推出了中国大陆第一个数据开放平台。之后，北京、武汉、无锡、佛山南海等城市也都上线了自己的数据平台。
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（三）、 大数据对于政府治理具有极大的价值
大数据其实对政府的治理带来了全新的价值，无论是对宏观经济的决策能力、产业聚集能力、协同治理能力、社会管理能力、公众服务能力、快速响应能力的提升，大数据都可以在有很大层面上帮助政府治理。
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（四）、大数据上升至国家战略成为共识。
大数据时代，对大数据的开发、利用与保护的争夺日趋激烈，制信权成为继制陆权、制海权、制空权之后的新制权，大数据处理能力成为强国弱国区分的又一重要指标。国际上以美国为代表的发达国家纷纷布局大数据产业，相继推出大数据相关政策，大力支持大数据产 业在本国的发展。以美国为例，美国从开展关键技术研究、推动大数据应用和开放政府数据三方面布局大数据产业，尤其在开放政府数据方面非常积极，通过 Data.gov开放 37 万个数据集，并开放网站的 API 和源代码，提供上千个数据应用。我们认为，大数据未来将 引发新一轮大国竞争，大数据对整个世界的影响力会呈现爆发性增长趋势，因此包括我国在内的国家会在政策支持力度上不断提升，大数据战略将上升至国家战略已毋庸臵疑。
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（五）、 我国 高度重视大数据未来发展
自去年 3 月“大数据”首次出现在《政府工作报告》中以来，国务院常务会议一年内 6次提及大数据运用。近期在 6 月 17 日的国务院常务会议上，李克强总理再次强调“我们正在推进简政放权，放管结合、优化服务，而大数据手段的运用十分重要。” 7 月 1 日， 国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》。
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（六）. 各部委行动时间表已经确，我国大数据发展面临历史性机遇
值得注意的是，近期国务院出台文件对各个部委推进大数据任务制定了明确的时间表，很多推进工作任务要求在 2015 年 12 月底前出台政策并实施，近期将是我国大数据发展政策出台的密集期。

表 3： 各部委推进大数据应用时间表
序号工作任务负责单位时间进度1加快建立公民、法人和其他组织统一社会信用代码制度。发展改革委、中央编办、公安部、民政部、人民银行、税务总局、工商总局、质检总局2015 年 12 月底前出台并实施2全面实行工商营业执照、组织机构代码证和税务登记证“三证合一”、 “一照一码”登记制度改革。工商总局、中央编办、发展改革委、质检总局、税务总局2015 年 12 月底前实施3建立多部门网上项目并联审批平台，实现跨部门、跨层级项目审批、核准、备案的“统一受理、同步审查、信息共享、透明公开”。发展改革委会同有关部门2015 年 12 月底前完成4推动政府部门整合相关信息，紧密结合企业需求，利用网站和微博、微信等新兴媒体为企业提供服务。网信办、工业和信息化部持续实施5研究制定在财政资金补助、政府采购、政府购买服务、政府投资工程建设招投标过程中使用信用信息和信用报告的政策措施。财政部、发展改革委2015 年 12 月底前出台并实施6充分运用大数据技术，改进经济运行监测预测和风险预警，并及时向社会发布相关信息，合理引导市场预期。发展改革委、统计局持续实施7支持银行、证券、信托、融资租赁、担保、保险等专业服务机构和行业协会、商会运用大数据为企业提供服务。人民银行、银监会、证监会、保监会、民政部持续实施8健全事中事后监管机制，汇总整合和关联分析有关数据，构建大数据监管模型，提升政府科学决策和风险预判能力。各市场监管部门2015 年 12 月底前取得阶段性成果9在办理行政许可等环节全面建立市场主体准入前信用承诺制度。 信用承诺向社会公开，并纳入市场主体信用记录。各行业主管部门2015 年广泛开展试点， 2017 年 12 月底前完成10加快建设地方信用信息共享交换平台、部门和行业信用信息系统，通过国家统一的信用信息共享交换平台实现互联共享。各省级人民政府，各有关部门2016 年 12 月底前完成11建立健全失信联合惩戒机制，将使用信用信息和信用报告嵌入行政管理和公共服务的各领域、各环节，作为必要条件或重要参考依据。在各领域建立跨部门联动响应和失信约束机制。建立各行业“黑名单”制度和市场退出机制。推动将申请人良好的信用状况作为各类行政许可的必备条件。各有关部门，各省级人民政府2015 年 12 月底前取得阶段性成果12建立产品信息溯源制度，加强对食品、药品、农产品、日用消费品、特种设备、地理标志保护产品等重要产品的监督管理，利用物联网、射频识别等信息技术，建立产品质量追溯体系，形成来源可查、去向可追、责任可究的信息链条。商务部、网信办会同食品药品监管总局、农业部、质检总局、工业和信息化部2015 年 12 月底前出台并实施13加强对电子商务平台的监督管理，加强电子商务信息采集和分析，指导开展电子商务网站可信认证服务，推广应用网站可信标识，推进电子商务可信交易环境建设。健全权益保护和争议调处机制。工商总局、商务部、网信办、工业和信息化部持续实施14进一步加大政府信息公开和数据开放力度。除法律法规另有规定外，将行政许可、行政处罚等信息自作出行政决定之日起 7 个工作日内上网公开。各有关部门，各省级人民政府持续实施15加快实施经营异常名录制度和严重违法失信企业名单制度。建设国家企业信用信息公示系统，依法对企业注册登记、行政许可、行政处罚等基本信用信息以及企业年度报告、经营异常名录和严重违法失信企业名单进行公示，并与国家统一的信用信息共享交换平台实现有机对接和信息共享。工商总局、其他有关部门，各省级人民政府持续实施16支持探索开展社会化的信用信息公示服务。建设“信用中国 ”网站，归集整合各地区、各部门掌握的应向社会公开的信用信息，实现信用信息一站式查询，方便社会了解市场主体信用状况。各级政府及其部门网站要与 “信用中国 ”网站连接，并将本单位政务公开信息和相关市场主体违法违规信息在“信用中国 ”网站公开。发展改革委、人民银行、其他有关部门，地方各级人民政府2015 年 12 月底前完成17推动各地区、各部门已建、在建信息系统互联互通和信息交换共享。在部门信息系统项目审批和验收环节，进一步强化对信息共享的要求。发展改革委、其他有关部门持续实施18健全国家电子政务网络，加快推进国家政务信息化工程建设，统筹建立人口、法人单位、自然资源和空间地理、宏观经济等国家信息资源库，加快建设完善国家重要信息系统。发展改革委、其他有关部门分年度推进实施， 2020 年前基本建成19加强对市场主体相关信息的记录，形成信用档案。对严重违法失信的市场主体，按照有关规定列入“黑名单”，并将相关信息纳入企业信用信息公示系统和国家统一的信用信息共享交换平台。各有关部门2015 年 12 月底前实施20探索建立政府信息资源目录。各有关部门2016 年 12 月底前出台目录编制指南21引导征信机构根据市场需求，大力加强信用服务产品创新，进一步扩大信用报告在行政管理和公共服务及银行、证券、保险等领域的应用。发展改革委、人民银行、银监会、证监会、保监会2017 年 12 月底前取得阶段性成果22落实和完善支持大数据产业发展的财税、金融、产业、人才等政策，推动大数据产业加快发展。发展改革委、工业和信息化部、财政部、人力资源社会保障部、人民银行、网信办、银监会、证监会、保监会2017 年 12 月底前取得阶段性成果23加快研究完善规范电子政务，监管信息跨境流动，保护国家经济安全、信息安全，以及保护企业商业秘密、个人隐私方面的管理制度，加快制定出台相关法律法规。网信办、公安部、工商总局、工业和信息化部、发展改革委等部门会同法制办2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法规的，按照立法程序推进）24推动出台相关法规，对政府部门在行政管理、公共服务中使用信用信息和信用报告作出规定，为联合惩戒市场主体违法失信行为提供依据。发展改革委、人民银行、法制办2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法规的，按照立法程序推进）25建立大数据标准体系，研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等。加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准。引导建立企业间信息共享交换的标准规范。工业和信息化部、国家标准委、发展改革委、质检总局、网信办、统计局2020 年前分步出台并实施26推动实施大数据示范应用工程，在工商登记、统计调查、质量监管、竞争执法、消费维权等领域率先开展示范应用工程，实现大数据汇聚整合。在宏观管理、税收征缴、资源利用与环境保护、食品药品安全、安全生产、信用体系建设、健康医疗、劳动保障、教育文化、交通旅游、金融服务、中小企业服务、工业制造、现代农业、商贸物流、社会综合治理、收入分配调节等领域实施大数据示范应用工程。

⑹ 将大数据与政府治理有机融合

将大数据与政府治理有机融合
对于政府治理来说,大数据蕴藏大价值,主要内体现在通过打造大数据施容政平台,将原本分散存储在不同部门、行业的数据,作为整体进行统一管理、整合共享。这种情况下,有利于打破数据壁垒、跨越协同鸿沟,诸如“证明我妈是我妈”的奇葩问题会得到有效杜绝,且能促进政府与个人之间、政府与组织之间以及政府部门之间各式各样的信息化交流。
在大数据思维引导下,一些看似无用甚至垃圾的数据信息都可能变得非常有价值。比如,目前被热捧的PPP融资模式,实行难点往往是如何找到第二个P(企业和社会资源),政府用大数据能够将高度分散但又依存相关的信息碎片迅速整合成具有完整参考价值的数据信息,从而在较短时间内找到合作对象。
对于市场监管来说,大数据也能发挥重要作用。政府管理者可以通过对海量数据的深入挖掘与分析汇总,全面了解和准确掌握市场经济信息,综合分析经济社会发展趋势,不断提高市场监管的效率和质量。与此同时,也意味着所有信息数据都能在一个系统平台内查询。换句话说,政府行为就更容易受到监督,从而有效促使政府负面清单、权力清单和责任清单的透明化管理。

⑺ 用大数据打造“三共”社会治理格局

用大数据打造“三共”社会治理格局
近些年来，社会变迁使得我国社会治理创新面临多重挑战，大数据思维可以促进整体性治理、精准化治理和参与式治理，提升我国社会治理的水平。我国各级政府的治理手段越来越依靠以云端存储为载体的大数据平台，民众生活也越来越依赖以大数据分析为基础的智慧化终端，大数据平台的建构越来越成为社会治理必不可少的一环。政府要不断增强大数据在创新社会治理方面的优越性，通过建构多种模式的大数据社会治理平台加以实现。
其一，需求导向模式。即从“用户”出发来构建大数据治理平台，“用户”即普通民众。十九大报告指出，中国特色社会主义进入新时代，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。百姓美好生活需求是什么、民众的痛点在哪里，成为大数据参与社会治理的前提。获取“用户”需求，仍需要诸如智库等第三方社会主体通过科学的方法来收集，并长期跟踪获得不断变化的需求，为大数据社会平台提供准确的需求信息。获知用户需求后，政府和市场联手搭建大数据社会治理平台，开发符合民众需求的产品和服务。
其二，政绩评估模式。在当前我国行政体制的运转模式下，社会治理的绩效在相当程度上应体现为政府绩效，要杜绝“唯GDP论”的考核方式，将大数据平台的搭建纳入干部考核范围，敦促政府寻求建立科学、高效、易用的大数据平台。目前较为流行的是BOO（Building-Owning-Operation）模式，即各级政府根据当地情况提出建设要求，大数据公司依托专业技术完成平台设计，社会主体按照实际需求进行运营评估。在这种模式下，政府不投入人力、不干预运营、不主导评估、不获得产品所有权，仅需为交付的产品买单而获得使用权，不仅节省人力物力，而且让专业人员运营平台更保证了数据的真实性。
其三，市场运营模式。构建大数据平台是一个共建共治共享的工程，它的建设成败在于社会是否有活力，市场是否有热情。在市场运营模式中，政府和社会主体分别提出需求，通过大数据公司的市场化创建与运营，调动市场主体的积极性，促进供需方进行公平交易，为顶层制度设计和基层社会治理提供保证，实现收支平衡的大数据平台常态化运转。例如目前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，利用企业自身力量推出大数据的治理平台，推动政务服务便利化。
目前我国大数据推动社会治理创新还刚刚起步，对社会治理创新未能发挥真正的引导作用。而大数据的开放精准运用，必定会将社会引向共治共享。这需要突破以下瓶颈：
打破“数据孤岛”，完善大数据基础建设，由政府、市场和社会多主体共建大数据治理平台。由于收集技术和制度体系不健全，我国目前政府数据的调查、编码和存储的科学程度并不高；政府部门条块分割，形成“数据孤岛”，许多政府公共信息仍处于零散、分割、封闭状态；政府主导建立大数据治理平台缺乏其他主体参与，完全依靠政府力量往往难以完成或者效率不高。此外，大数据前提是统一、连接和共享。政府部门之间要摒弃“地方保护主义”和“自我保护主义”，通过规范政府数据采集的标准、建设统一的政府大数据中心，推进公共数据开放和基础数据资源跨部门、跨区域共享，优先推动信用、交通、医疗、卫生、就业等领域数据向社会开放。除了打通政府各个部门和条块，还需要政府、市场及社会的共同参与构建大数据治理平台。目前以BAT为代表的互联网巨头成为收集大数据的先头兵。社会民众也在生产大量数据，如社区居民通过互联网互动就是大数据的生成过程。因此要推动政府、企业和社会信息资源共建共享和开发利用，形成优势互补、多元参与、开放竞争的发展格局。
运用大数据思维，深入挖掘大数据，多方低成本使用此平台的大数据库及分析成果推进社会治理。“大数据”真实价值隐藏于各种各样、毫无规则的数据之下，要发掘数据背后的价值并真正加以利用，才是大数据推动社会治理创新的关键。建立大数据社会治理平台仍是第一步，不解决好应用和服务的问题，重金打造的开放大数据平台很容易“空心化”，难以对社会治理和社会福祉产生应有的支持。从大数据社会治理平台上，政府、市场和社会等各类社会治理主体可以低成本地通过获取、存储、管理、分析等手段，将具有海量规模的大数据变成活数据，并广泛应用于社会治理领域，服务不同社会群体。
全面提升共享意识，助力治理能力升级，引导由此形成的福利增值和精神归属。大数据的平等、开放和共享，与社会治理共享共融的本质有共通之处，政府利用大数据的契机，在全社会形成共享的精神：引导各类社会主体整合和开放数据，形成政府信息与社会信息交互融合的大数据治理平台，构建民主开放的社会氛围；引导基层民众参与社会协商、社区自治，促进政府与社会之间的协同和合作；引导社会和民众尊重规则、秩序、信用等，培育全社会的公共文明和契约精神

⑻ 个人轨迹多久更新一次

正常情况下个人轨迹是可以随时更新的。

电商终端为人们提供应用通讯、社交、地图、电商等各种功能，利于开展大数据筛查，在追踪病例或疑似病例，或暴露于疫区、途经疫区，以及与已确诊病例有可能同时出现在某公共场所或接触(间接或直接接触)的人员列入相应的筛查名单。

对社交平台发布的言论、信息进行关联分析，排查相关人员是否有潜在的发病或病毒携带的可能。与生活密切联系的数据，如电力数据等，也可以为社区的疫情排查提供数据支撑。

(8)大数据协同治理扩展阅读：

疫情大数据个人轨迹：

在协同治理中，从大数据中提取有用信息，进行专业的处理技术，数据收集、清洗、抓取、建模，确定每个模型所需的数据资源、关键特征、衡量标准等，确保模型能够迅速投入实战。通过大数据协同治理，提升疫情防控的整体效能。

应广泛推行电子健康码，在人口密集的场所强制使用，配合测温，能够在发现疑似病例时迅速排查其行动轨迹，提高防控精准度和筛查效率，形成精准防控快速反应的工作机制。

⑼ 如何实现大数据时代的政府治理创新

1、在政府系统进一步确立大数据的理念，研究制定大数据施政发展规划

2、夯实大数据产业基础，提供大数据施政平台技术支撑。

3、打通各部门各层级之间信息孤岛，实现大数据信息资源互联共享。

4、发挥第三方力量的作用，政府积极购买大数据相关技术服务

⑽ 社区智慧治理互动关系是什么模式

社区智慧治理互动关系的模式。
“社会治理是一门科学”。随着科技信息化、信息数据化的发展，将信息化建设和数据化治理作为推动社区公共服务供给和资源整合的“引擎”，将“互联网+”作为推进社区治理服务创新的有效支撑和强大驱动，是社区治理服务创新的趋势。因此，急需建设社区公共服务综合信息平台，构建社区治理服务互联网数据枢纽，整合管理服务功能，优化管理服务流程，共享信息资源，扩大信息应用范围，变“多窗口办理”为“一窗口受理”，变“居民多跑腿”为“数据快跑路”，有效解决居民群众办事难、办事慢问题。通过信息化、数据化和“互联网+”枢纽平台建设，实现社区治理服务从传统型向大数据时代的智慧型转变。树立“互联网+”思维，健全科学工作机制。数据化的“互联网+”思维、科学化的工作运行机制是社区治理服务信息化和智慧型治理顺利推进的前提。为此，一是要树立“互联网+”思维和意识，注重用大数据理念引导政府治理服务机制和模式创新。按照政府主导、行业引导、社会参与的思路建设智慧社区。二是要健全数据治理组织机构。加强统一领导，建立智慧社区建设组织领导机构，进行智慧社区建设的顶层设计。三是通过政府引导、运营商主导、社会疏导，推动各类运营主体参与社区信息化、数据化治理服务建设。树立“整体性”理念，建立信息共享枢纽。树立“整体性”治理服务理念，推进社区信息资源的整合与共享。一是在“整体性”治理服务理念引领下，建立“收集、分析、决策”为一体的大数据信息枢纽和平台，运用互联网进行治理服务信息数据的传输、开放和共享。二是建立“互联网+”数据运营管理体系。以社区公共服务站为单位，集中建设社区信息数据平台，通过集约经营，拓展并整合社区信息化服务渠道，建立标准统一的社区公共服务站门户网站、呼叫中心、短信平台，为居民提供“一网式”综合服务。加强信息“共享性”建设，促进大数据的协同化。利用具有可重构性、可复用性和可共享性功能特征的大数据信息服务平台，进行街道和社区信息化系统资源整合。通过联通“信息孤岛”，将各公共服务站、社区、街道的服务信息系统整合成统一、共享的大数据综合服务平台，提高街道整体信息化共享水平，促进社区治理服务大数据协同化，向着整体化、系统性、科学化、规范化、标准化、有序化方向发展。同时，结合不同服务站信息化建设的实际情况，推进街道社区治理信息的规范、统一和协同共享