大数据资源整合

❶ 国家大数据战略是什么

国家实施大数据战略，推进数据基础设施建设，鼓励和支持数据在各行业、各领域的创新应用。

大数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。

要求：

建设现代化经济体系离不开大数据发展和应用。我们要坚持以供给侧结构性改革为主线，加快发展数字经济，推动实体经济和数字经济融合发展，推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，继续做好信息化和工业化深度融合这篇大文章，推动制造业加速向数字化、网络化、智能化发展。

要深入实施工业互联网创新发展战略，系统推进工业互联网基础设施和数据资源管理体系建设，发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济。

❷ 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

❸ 大数据资源整合营销能带来哪些好处

大数据营销现在已经不算是什么很稀罕的事了。大数据营销也逐渐被越来越的商家所利用和推广。很多大数据营销案例都告诉我们，大数据营销已经越来越成为时代的趋势。
■实现渠道优化
企业可以根据用户的互联网浏览痕迹进行渠道营销效果优化，即根据互联网上用户的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多、哪种用户的实际购买量最多、是否是目标用户等等，从而调整企业的营销资源在各个渠道的投放。
■精准营销信息推送
相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性还是在精准性方面，都有非常大的优势。精准是建立在对海量消费者的行为分析基础之上的。消费者的网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息……在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。
■打通线上线下营销
可以将互联网上海量的客户行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现线上与线下营销的协同。
■帮助企业领导者作出决策
在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的分析进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源，这是对钢铁企业高层的挑战。
同传统营销相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。目前，已有少数企业开始尝试。国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。

❹ 社区治理有“智商”亦有“情商”

8月5日，重庆市沙坪坝区井口街道美丽阳光社区养老服务中心，工作人员正在察看大数据统计。

孙凯芳摄(人民视觉)

5月28日，参观者在贵阳市举办的2019中国国际大数据产业博览会“追梦·未来”数字艺术特展上观看和体验艺术作品《宇宙深空》。

新华社记者 杨文斌摄

8月14日上午，笔者走进北京市朝阳规划艺术馆数字沙盘展厅，巨大的屏幕及地板上投射的倾斜摄影三维模型让展厅充满科技感。屏幕上，柱状图、扇形图等各式图表将一些街道的年龄结构、人口来源结构、娱乐消费等数据展示得清晰明了。这些数据，是朝阳区责任规划师规划社区的重要依据。

工作人员向笔者介绍，6月12日，朝阳区责任规划师启动仪式暨培训大会在该馆举行，朝阳区责任规划师制度全面正式启动。据了解，朝阳区责任规划师体系突出以大数据手段为基础的智慧化治理，为责任街区提供“大数据体检化验+责任规划师开方/专家会诊+街乡去疾”的全过程、陪伴式“诊治”服务。

“社会治理的前提是社会感知，通过大数据的社会感知功能了解社区居民的所思所想、所期所盼，感知社区生活中发生的点点滴滴。海量信息汇聚起来就有了集聚效应，这有助于政府对民生问题作出更加精准的回应。”武汉大学社会学院副教授龚为纲对本报说。

当前，在中国的许多城市，可“感知”的大数据已成为很多社区治理过程中不可或缺的帮手，它们为社区搭建起的“大脑”，让社区服务、管理与规划有“智慧”，更有“人情味”。

社区服务

有“温度”的大数据

最近，家住合肥市浅水湾社区的62岁居民陈宗平通过“二维码”办好了自己的老年证。老人扫了“二维码”加一位“网格长”为好友后，“网格长”就来到他的家中，帮他现场采集、上传电子资料。“智慧社区”服务让陈宗平竖起大拇指：“真的很有‘智慧’!”

浅水湾社区是安徽省合肥市荷叶地街道网格化管理工作的首批试点单位。浅水湾社区党委书记赵明向本报介绍说，居民扫描楼栋里张贴的二维码，就能直接和服务团队联系，社区工作人员也会及时回应。“这样一来，具体的政策能够更加精准地投放，双方都更省时省力。”赵明说。

大数据将很多政务服务进行了整合，为居民办理事务简化流程。南京擎天科技有限公司研发的“社区治理一体化平台”已应用在江苏省内多个地市。这个平台与政务系统实时对接、双向互通、及时更新，老百姓通过平台的社区服务模块，可以在线办理居住证、犬证、尊老金、低保等各类业务，足不出户即可完成多项审批。

在大数据的帮助下，各部门的分工更为明确，效率也有了保证。新疆奎屯市的基层服务管理智慧平台中嵌入了“三级联动分类销号”，使民众反映的诉求实现在线分流、社区—街道—部门单位三级联动、进度跟踪提醒、效能考核于一体的完整闭环。如果在哪一层级出现处理滞后的情况，平台会自动发出提醒督促信息，如果出现未处理情况，将纳入考核减分项。

4月20日上午，有居民到新疆奎屯市穗丰园社区反映因雨路面塌陷问题。穗丰园社区干部现场查看后，立即将问题上传到智慧平台，社区再将问题上报分流至街道，街道层面流转至住建局、城管局等相关职能部门。当天下午，住建局干部便前来将塌陷路面进行围栏并施工。不到五个，系统回复“住建局已处理”，完成了整个处理流程。

如果遇到诸如水管爆裂、路灯不亮等烦心事，居民也可以直接通过APP上传照片进行报修，很多社区服务更加精细。

“小区有人丢了张废床垫，把路都挡了!”近日，家住重庆两江新区翠云花园小区的居民张先生过路时发现这一状况，便自己拍了照片并配上文字说明，上传到两江新区翠云街道社会治理(综合执法)信息系统。2后，小区网格员便已将挡路的床垫搬走。

对于一些需要特殊关照的群体，大数据为他们提供了一张“保护网”。2019年1月，安徽省合肥市公安部门联合科大讯飞公司研发出“智慧平安社区管理系统”并在多个小区投入使用。科大讯飞政法事业群产品总监张金鹏向本报介绍，该系统在便捷居民出行和保卫小区安全的同时，还可以对孤寡老人等弱势群体的行为进行判断，便于社区街道的人员为居民提供精准的关爱服务。

大数据让不少老人受益。贵州省仁怀市中枢街道茅台路社区工作人员就曾通过辖区大数据分析，发现一位空巢老人连续三天没有出门。上门之后，社区的工作人员了解到这位老人在家生病后怕麻烦，只服用一些普通药物而不愿意去医院治疗。了解情况后，社区干部一边做其思想工作，一边将其送往市医院治疗。

“大数据平台帮助社区实现资源整合、需求整合和平台整合的同时，还可以精准地识别居民需求，畅通民情民意表达渠道。另外，通过反馈与回访机制的建立，实现社区治理良性循环。”华中师范大学中国智慧社区研究院副院长陈荣卓在接受本报采访时指出。

社区管理

有“智慧”的大数据

“工作效率提高了，相关成本也在减少。”谈到运用大数据治理社区的改变时，重庆市渝中区石油街道的工作人员周桄锐对本报说。

2018年3月，“集景智慧社区”平台在重庆渝中区石油路街道正式上线运行，该平台将社区治理多方面信息整合在一张三维地图里。地图中，网格、小区、楼栋、特殊人群分布等信息一目了然。

据了解，“智慧社区”的人员数据库按季度进行更新，系统运行一段时间后，还会对动态数据根据需求进行统计分析。大数据技术的应用促进石油街道的社会治理由“粗放型”向“精准型”转变。

周桄锐对本报介绍说，通过大数据的研判分析，社区可以对事件多发地区有更频繁的巡查，提高信息和资源的利用率。此外工作人员的巡查路径清晰明了，巡查时发现的事件也可以通过平台进行上报。“有了大数据的支持，我们前后内外、指挥处理统一协调，既方便了研判分析，也方便了具体工作的开展。”周桄锐说。

针对较难管控的群 租房 ，大数据也给出了解决方法。去年8月，上海市徐汇区田林街道工作人员在“智慧社区”平台上发现了一处群租房，因为数据显示一位居民连续10次刷卡进楼，显然超出了正常频率范围。田林街道一度是群租房“重灾区”，使用“智慧社区”治理后，群租房问题得到缓解，2018年1月至8月，该街道群租同比下降76%。

社区安防也是管理重点，而大数据的加入为安防增添助力，社区及相关部门可以迅速发现并处置突发情况。

近日，贵州省贵阳市观山湖区金华园社区发生一起车辆刮擦事故，两位车主发生争执，金华园社区“治汇数”平台应急指挥系统“捕捉”到这一信息。接到警报，社区工作人员马上赶赴事故现场维持交通秩序，整个过程不超过10。

“大数据技术平台延展了社区数据采集的广度和深度，其强大的数据采集和分析能力，将复杂的社区运行体系映射在多维、动态的数据体系之中。”陈荣卓认为，大数据的应用与社区治理的互动必然重塑社区服务和管理空间。

社区规划

有“远见”的大数据

今年1月，北京市发布的《关于加强城市精细化管理工作的意见》提出，北京市将通过建设大数据平台、健全网格化管理体系等一系列举措加强城市精细化管理。并提出在街区更新提升、美丽乡村建设中落实责任规划师、设计师制度和专家团审核制度，提高设计水平。

猫眼象限、蝠音象限、云雀象限、蜂巢象限、海豚象限、旱獭象限……北京城市象限科技有限公司的这一系列智能化规划工具像一个个“小动物”，融入城市的边边角角。

将多源城市大数据以及猫眼象限、蝠音象限采集的社区观测数据汇总后，海豚象限可以基于数据输入，快速进行社区体检评估，一键生成社区体检报告。配备这样的工具箱，规划师得以玩转数据，用城市数据科学解决城市问题。

近日，在北京市规划自然资源委朝阳分局的邀请下，大数据平台城市象限为双井街道进行了健康扫描和精细体检，并得出一份包含职住通勤、居住情况、街道活力、环境品质、休闲活动等多个维度的“体检报告”。据了解，目前朝阳分局已为每个街区进行了人居环境大数据体检分析。

大数据的体检分析让社区规划更为严谨客观。“拿到充分有效的体检报告，责任规划师才能在解读数据的基础上，为街区进行科学的诊断。”朝阳分局相关负责人介绍。

四川省成都市成华区在2018年发布“美好社区”指数体系，量化、评定社区发展治理水平。在“美好社区”指数体系中，有“安全微指数”“健康微指数”“便利微指数”“舒适微指数”“活力微指数”“亲和微指数”等部分。

根据初次测评结果，成华区“美好社区”指数平均得分87.07分，“亲和微指数”得分最高，折射出成华区居民社会交往紧密程度高，但“便利微指数”相对偏低，表明成华区在交通规划、基础服务设施等便民服务方面还需继续加大力度。精准的“把脉”帮助社区规划师更好地开展工作。

“通过深入准确的挖掘数据信息价值，利用沉淀数据，大数据可以助力对社区进行预判性、前瞻性、精准性的规划。”陈荣卓指出。

❺ 大数据的数据整合和资源共享技术有哪些

1. 非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。
   
   简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：
   Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：
   
   跨粒度计算(In-DatabaseComputing)
   Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。
   
   并行计算(MPP Computing)
   Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。
   
   列存储 (Column-Based)
   Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。
   
   内存计算
   得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

❻ 大数据时代背景下的档案管理分析

大数据时代背景下的档案管理分析
在大数据时代的发展进程中，应该将大数据的价值积极的展现出来，所以相应的管理模式需要加以进一步的变革。应该将相应的管理模式加以进一步的转变，积极的采用大数据技术实现档案数据信息的相互关联，这样才能更好的实现档案资源的共享。相关的档案管理部门也应该做相互协调的工作，将档案数字资源中所蕴含的潜在价值充分的体现出来，这样才能实现进一步的整合。传统的档案管理部门中，供给式的模式占据重要位置，而在新时期的发展下，这一思维模式应该加以进一步的转变，从用户面临的问题入手，为人们的行为决策提供有益指导。以解决用户所面临的问题为目标整合档案数字资源，构建起以社会利用需求为导向的档案数字资源体系，不断提高档案服务与用户需求之间的匹配程度。
构建适应大数据要求的档案数字资源。以云计算为例，它适应了大数据时代分布式存储与海量数据并行处理的需要，实现了计算机资源的服务化，是大数据时代档案数字资源整合的基础平台和支撑技术。首先，各档案部门应根据国家统一规划以及自身基础设施建设与档案数据库资源匹配程度的具体情况，灵活选择适合的云部署方案。对于那些处在档案数字资源整合关键节点的部门应架设私有云，以动态申请公有云的方式弥补自身计算能力、存储空间等的不足。其次，云计算能统一各应用环境之间的业务逻辑、组织结构和表达方式等，消除信息孤岛，从而建立集成的档案数字资源管理平台，促成档案数字资源深层次整合与知识开发的实现。再次，云计算能实现对档案应用的整合，并以服?盏男问较蛴没Х⒉迹煌?时支持用户利用各种终端设备随时随地访问所需的云服务。这些都将在最大程度上发挥档案数字资源整合的优势，提高档案服务的效率和便捷性。
加强大数据时代档案数字资源整合的安全保障体系建设。首先，应建立IAM（身份和访问管理）和隐私保护系统，实现统一身份认证与访问权限控制，达到用户安全集成管理的目标，有效应对档案数字资源整合与大数据应用过程中的安全风险。其次，通过数据加密技术保护档案信息安全。通过SSL（Secure Sockets Layer，安全套接层协议层）加密，实现在数据集的节点和应用程序之间移动保护大数据。再次，综合运用大数据技术手段与安全保密制度，加强对重点领域档案数据的日常监管，有效应对档案数据聚集性与档案利用需求无序性造成的档案泄密风险。最后，实时开展档案数字资源异地异质备份工作，提高系统容灾能力。
最后，还要组建一支具有大数据素质的档案从业者队伍。大数据环境下，档案从业者应加强自身素质建设，在档案数字资源整合中承担起业务专家的重任，成为档案数字资源的提供者、组织者和导航者。作为档案数字资源的提供者，就要求档案从业者具有过硬的档案专业知识与技能，能正确预判大数据给本单位数据处理各环节带来的风险构成，给出基于档案专业的解决方案，从而确保档案数字资源的真实、完整与安全，最大限度地满足档案数字资源整合的需要，保证档案价值的实现。