分析运用大数据对提升

Ⅰ 大数据分析的好处

大数据分析的好处就是可以在海量的数据信息中分析出一定的规律或者得到一些结论，从而为决策、行动提供数据分析参考依据。

Ⅱ 如何运用大数据提升企业管理水平

大数据作为新一代信息技术的代表，己开始在工业设计、研发、制造、销售、服务等环节取得应用，并成为推动互联网与工业融合创新的重要因素。面对大数据浪潮，传统企业需要主动把握大数据发展方向，深入挖掘大数据价值，持续推进管理创新，从而提升企业管理水平。学会大数据思维。在大数据时代，企业管理者和员工要把大数据思维融入企业决策、管理理念、工作方式以及企业文化之中。
首先，要充分信任数据，用数据说话，基于数据去发现问题解决问题。
其次，要以用户为导向。在大数据和互联网高度发达的今天，顾客的需求目益多样化和个性化，企业要充分利用大数据，不断完善产品功能和用户体验，以满足用户的新需求。挖掘大数据价值。大数据专家舍恩伯格说：“ 数据好比一座金山，但是数据在那里放着，这座金山就不会属于你，企业需要做的是了解并挖掘这些‘ 金山’ ，最后成为大数据的赢家。”
目前我国大数据应用还主要局限于互联网企业，传统企业则缺乏数据深度挖掘所需要的人员和技术支撑。当前，传统企业首先要结合自身实际，从战略高度规划和部署，分层次、有计划、循序渐进推动大数据在企业的应用。其次，要充分利用现有设备技术，加强大数据的收集、管理和利用好大数据。促进企业决策更加科学化，管理更加精细化。提升对大数据的分析能力。在大数据时代，企业必须对海量的数据进行准确、快速的分析，以最快的速度为企业管理者提供有价值的信息，这对企业的数据分析能力提出了更高更严的要求。企业要建立一套完整的数据采集、储存、整理和分析体系，加强对大数据技术的开发利用，以充分利用数据这一战略资源。同时，大数据对从业者，尤其是数据分析师也提出了更高的要求。企业要加快大数据人才培养，不断提升对大数据的获取、分析能力。在大数据时代，数据种类更加多样化。
据统计，企业中80％的数据都是非结构化数据。因此，企业不但要重视结构化数据的利用，也要重视非结构化数据的挖掘和利用。加快大数据与工业化的融合。融合是大数据的价值所在，是推动信息化和工业化深度融合的重要体现，也是促进企业转型升级的重要抓手。

Ⅲ 如何利用大数据技术手段提升信息服务水平

大数据技术可以帮助企业、机构或个人更好地理解客户需求、分析市场趋势和探索未来发展方向。以下是一些利用大数据技术启槐提升信息服务水平的方法：
1. 数据收集与存储：建立可靠的数据收集平台，收集各种形式的数据并建立相应的存储和管理系统，包括海量的结构化和非结构化数据。
2. 数据清洗与整合：使用专业工具对数据进行清洗、去重、去噪、转换和规范化等操作，并将各种来源的数据整合为一个实体罩旁念。
3. 数据挖掘与分析：通过特定的算法和工具，对数据进行深入分析和挖掘，识别潜在关物困系、规律和趋势，并预测未来发展趋势。
4. 数据呈现与共享：以清晰的方式展示挖掘出的数据，如图表、报告、可视化效果等形式，以便更好地理解数据并支持决策。
5. 持续优化与更新：随着数据不断增长，需要对数据收集、分析和呈现进行不断优化和更新，以便获取更准确的信息并满足不断变化的需求。
总之，利用大数据技术来提升信息服务水平，需要严格遵循数据保密、隐私保护和合规运营等原则，注重数据质量和有效性，确保数据的准确性和客观性，从而为客户提供更优质的信息服务。

Ⅳ 如何应用大数据提升智慧园区综合管理

信息技术的高速发展，不断推动着信息技术服务业业务向细分化、多样化方向发展，促使新产品、新业态大量涌现，进而创造新的市场空间，带动产业升级优化。大数据产业化进程加速，信息技术服务业由传统PC时代向新兴技术转移的节奏开始加速。企业专注自身优势领域的同时，亟需结合新兴技术支撑自身发展，开放合作成为产业主要趋势。于此同时，信息技术产业的竞争正从单一企业竞争演进到以聚合生态圈协同效应的全产业链竞争，生态圈建设的重要性凸显。根据2016年全国工业和信息化工作会议报告，2016年主要预期目标软件和信息技术服务业收入14%左右。根据国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》(以下简称“《纲要》”)，全球范围内，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势，有关发达国家相继制定实施大数据战略性文件，大力推动大数据发展和应用。目前，我国互联网、移动互联网用户规模居全球第一，拥有丰富的数据资源和应用市场优势，大数据部分关键技术研发取得突破，涌现出一批互联网创新企业和创新应用，一些地方政府已启动大数据相关工作。坚持创新驱动发展，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。

《纲要》明确指出，①2018年底前建成国家政府数据统一开放平台;②到2020年，形成一批具有国际竞争力的大数据处理、分析、可视化软件和硬件支撑平台等产品。③培育10家国际领先的大数据核心龙头企业，500家大数据应用、服务和产品制造企业。实现关键部门的关键设备安全可靠。④2020年底前，逐步实现信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、资源、农业、环境、安监、金融、质量、统计、气象、海洋、企业登记监管等民生保障服务相关领域的政府数据集向社会开放。⑤中小微企业公共服务大数据。形成全国统一的中小微企业公共服务大数据平台。这是国家大数据战略的一个顶层设计，发展大数据是国家战略。虽然目前看来，人力资源的配给与现有的数据库管理技术基本是足够的，但是未来，如果人类管理数据的效率不能保持同步提升，人类在大数据时代将无法对数据进行有效管理。大数据管理技术以及开放的大数据生态圈将促使大数据行业的快速发展。

(一)大数据市场竞争格局

大数据产业属技术密集型产业，竞争更多是技术实力与创新能力的比拼，离数据越近的产业环节，产业价值越大。能掌控大数据实时集成、海量信息处理和管理、云存储等技术的厂商将成为产业的主导者，主导未来大数据产业技术发展方向，促进商业模式创新。大数据产业链现在已经初现雏形，围绕大数据的产生与集聚、组织与管理、分析与发现、应用与服务各层级正在加速构建。目前，在大数据产业链上有三种大数据公司：
(1)基于数据本身的公司(数据拥有者)：拥有数据，不具有数据分析的能力;(2)基于技术的公司(技术提供者)：技术供应商或者数据分析公司等;(3)基于思维的公司(服务提供者)：挖掘数据价值的大数据应用公司。

(二)大数据产业进入壁垒

1、数据资源壁垒

大数据时代的一大特点就是，数据成为企业核心资产，丰富的高质量数据资源是大数据产业发展的前提。近几年在互联网产业及金融、电信信息化快速发展的带动下，我国数据资源总量有了快速增长，已达到全球的13%，但其他行业受信息化水平制约，数据储量仍不丰富。对数据的掌握决定对市场的支配权;越靠近最终用户的企业，将在产业链中拥有越大的发言权。

2、技术壁垒

两类企业将在大数据产业链处于重要地位。一种是掌握海量有效数据的企业，第二种是有强大数据分析能力的企业。关键是谁拥有更多、更准、更有价值的数据。中国大数据应用处在起步阶段。淘宝、腾讯以及网络这些互联网巨头是率先使用大数据技术的用户，但他们主要基于开源软件自主开发大数据应用。行业进入需要具有较高的技术层次，技术和产品的创新能力是推动公司取得竞争优势的关键因素。

3、政策壁垒

为把握大数据时代战略机遇，我国要加速营造良好的大数据产业生态环境，政府应不断完善政策法规，创建适度宽松的发展环境，提升中国在世界信息产业的地位;IT厂商应聚焦技术创新与服务模式创新，洞察用户需求，提供高可用性的整体性解决方案;行业用户应当通过云平台实现数据大集中，形成企业数据资产;同时深度分析挖掘大数据的价值，推动企业智能决策。

4、专利壁垒

保护知识产权是软件与信息技术服务产业发展的重要因素，只有保护好知识产权，才能保护和提高开发商开发软件的积极性，才能促进软件产业的蓬勃发展，十二五规划对知识产权的保护力度进一步增大，这将对专利壁垒起到良好的促进作用。

(三)影响大数据产业发展的有利因素和不利因素

l 大数据产业发展的有利因素

1、国家政策大力支持

公司处于国家行业政策鼓励和重点支持发展的行业。发展和提升软件和信息技术服务业，对于推动信息化和工业化深度融合，培育和发展战略性新兴产业，建设创新型国家，加快经济发展方式转变和产业结构调整，提高国家信息安全保障能力和国际竞争力具有重要意义。为此国家出台《国务院关于印发进一步鼓励软件产业和集成电路产业发展若干政策的通知》、《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》、《软件和信息技术服务业十二五发展规划》、《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》等政策，从税收、研究经费、进出口优惠、人才培养、知识产权保护、市场开发和投融资等方面给予了较为全面的政策支持。根据国家发展规划，预期未来国家还将出台更多针对软件和信息产业的专门政策，这将有力地推动我国软件和信息产业的健康稳步发展。

2、大数据技术开发应用前景广阔

国家计划在2018年底前建成国家政府数据统一开放平台，率先在信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、资源、农业、环境、安监、金融、质量、统计、气象、海洋、企业登记监管等重要领域实现公共数据资源合理适度向社会开放，带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利，与云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术融合发展，与传统产业协同发展新业态、新模式，促进传统产业转型升级和新兴产业发展，激发大众创业、万众创新活力。

l 行业发展的不利因素

1、产业创新体系不健全，核心技术缺乏

长久以来，我国信息化建设过程中存在着“重硬轻软”的思想倾向。在软件产品开发层面，民众版权意识薄弱，盗版现象严重。另外，国内企业普遍规模较小、自主创新能力不足。创新能力不足是制约中国信息产业尤其是软件和信息服务业发展的瓶颈。目前，行业内虽已涌现出一些具有自主知识产权的高技术、高附加值的产品，但从总体上看，多数企业或产品尚没有自己的自主知识产权或核心技术，企业依靠产品的低水平重复开发、国外知名品牌产品代理销售等业务生存的现象较为普遍。

2、人才结构矛盾突出

软件和信息技术服务业是一个知识密集型产业，具有高技术含量和高附加值的特点，其发展需离不开大量的高素质人才。目前，我国软件行业从业人员数量规模可观,但高层次、复合型、领军型人才依然缺乏，尤其是在经营管理、技术创新等方面具有国际化视野的高端人才较为匮乏，这已经成为制约中国软件和信息技术服务业发展的关键因素之一。

3、大数据行业发展仍在初级阶段

我国的大数据产业具备良好基础，发展前景广阔。一是一批世界级的互联网公司在大数据应用上不断推陈出新，智能搜索、广告、电商、社交等借助大数据技术持续进化，互联网金融、O2O(online
to offline)等应用借助大数据向线下延伸。二是大数据技术紧跟国际先进水平，具备建设和运营世界最大规模大数据平台的能力，单集群规模达5000 到10000
台服务器，数据管理规模达到EB(1EB=1018B)级别，在机器学习等方面也有所突破。三是当前和未来一段时间，我国面临着经济结构转型升级、政府和公共服务改进提升等紧迫任务，这些方面大数据都有广阔的应用前景。大数据在全球的发展还都处于初期，技术、制度、观念等方面都需要改变。对我国来说，数据资源不丰富，数据开放程度较低、技术差距大，技术水平不高，技术扩散不畅和法律法规不完善是限制当前大数据发展的主要问题，金鹏信息智慧园区软件。

Ⅳ 如何运用大数据提升公司业绩

大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力？乐思认为这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。
企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。
成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。
服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。
产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。

Ⅵ 信用卡大数据分析对提额有作用吗

当然有用了，比如卡速查，这个微信公众号平台能够帮助持卡人全方位的了解自己的用卡行为，并且让持卡人能够多维度深度的解析信用卡，同时将这些信息综合后计算信用卡当前的提额概率。提额概率越高，表示信用卡提额成功率越高，所以，大家要选择提额概率较高时提交提额申请，对于提升信用卡额度是很有帮助的。

Ⅶ 大数据如何提升领导力与执行力

大数据如何提升领导力与执行力
许多人认为，高层重在领导力，尤其是决策力和决断力。而基层重在执行力，特别要善于把高层的决策意图转化为现实成果。在很大程度上，在许多组织的确如此。但实际上，不管是处于哪个层级的领导者，他们都既需要领导力，又需要执行力。领导力与执行力二者是成正比的，彼此之间难以截然分开。领导力越强，执行力也就越强，反之亦然。在领导工作中能够把领导力和执行力有效结合起来的领导者才是真正卓越的领导者，贯通领导力与执行力重在左脑点燃，右脑引爆。
左脑点燃 找准方向
左脑点燃强调领导者要善于使用左脑的理性思维找准工作的突破口，抓住工作的制胜点。制胜点的选择主要依赖于领导者对所处社会大势和发展方向的深刻洞察，依赖于领导者对面临的主要问题轻重缓急的准确判断。制胜点选准了，决策的方向就对了，执行起来就能事半功倍。否则，方向错了，执行力越强，错得越厉害，做起事情则事倍功半。
找准制胜点首先需要大量的数据和信息。重视数据在领导工作中的运用，尤其是在决策中强调对第一手数据的收集和使用是一切领导者都必须具备的素质，不分时代，无论古今。时至今日，互联网的发展使得调查研究不仅仅可以面对面，还能够键对键。大数据是互联网时代的产物，由于计算机和互联网的普及使得大量的数据能够迅速汇集积累，可以便捷统计分析。决策所依赖的数据不仅有小范围的调查，还可以有大规模的数据。
实地调研和大数据分析各有利弊，应该互补起来，当下的重点是把大数据用起来。调研可能有不实的情况，调研实施可能不实，调研对象可能不说实话。数据背后体现的是人的行为痕迹，一旦形成就相对稳定，很难修改。而且，调研的对象只能是小众，关注的是典型；数据的来源则是大众，只要留有数据，一个也不能少。
大数据应用于领导者的决策能够进一步提升决策的精准度。2014年，某商场举办了一次营销活动，旨在提高商场对有效会员的黏度。大数据团队通过对会员购物偏好的历史分析，把这些客户感兴趣的品牌作为积分兑换目标吸引他们。通过数据分析，商场对这部分顾客群体的主要特点就有了基本把握：一是女性，她们对购物更感兴趣而且能够带来男性客户；二是近一个月没有来过，但历史上都有过购物记录。
领导者在获得决策信息后还需要对信息进行理性分析和综合判断，才能找准致胜点。综合判断时既要了解事物的普遍性，更要把握事物的特殊性，因为特殊性是对自身内在规律的一种揭示。该商场通过数据分析，将此次活动内容发给12万会员中符合其目标受众的1824人，最后实际产生兑换的人数为128人，参与率达7%，而同行业同类促销活动的参与率仅为1%。这就是一次针对部分会员的定向决策。通过大数据分析定向营销，精准制导。不仅提高了营销的效率，而且提升了营销的效果，还可以降低营销的成本。
对企业来说，大数据的出现和运用的大趋势是尽可能实现每一个人在消费产品和接受服务上的“私人订制”。对政府提供公共服务来说也是如此。政府可以根据服务对象的年龄、职业、收入、家庭成员和居住地等数据，利用微信、APP等现代通讯技术，通过手机终端超前向群众主动推送其可能需要的公共服务信息，提高公共服务的精准性。比如：对25岁左右的，可以推送就业留学、护照办理等方面的服务信息；对30岁左右的，可以推送生育服务证登记、初生儿户籍办理等方面的服务信息；对35岁左右的，可以推送幼儿教育、公园场地分布等服务信息，等等。
因此，在决策前，领导者应注重运用左脑的理性思维，系统分析形势，抓住主要问题所在，并利用大数据全面分析，综合判断找准制胜点。制胜点是决定成败得失的方向问题，必须理性判断不能任性而为，这就是左脑点燃的奥秘。在大数据的基础上，有了左脑的准确点燃，在很大程度上就能够解决做决策、搞营销、提供服务等方面费时费力又不讨好的情况，就能解决做领导工作很多时候想当然的情况，做到“弹无虚发”，一击即准。
右脑引爆 团队执行
右脑引爆强调领导者应善用右脑的形象思维引爆团队的激情和干劲，激发大家的智慧和勇气，带领大家去执行决策，实现决策目标。领导力的实质是大家一起干，强调团队的执行力。如果只有领导者的积极性而没有追随者的积极性，那就只能是孤家寡人，难以有所成效。相反，如果能把下属员工的积极性激发起来，就能形成高效的执行团队，无坚不摧，无往不胜。
找到制胜点后，就可以有的放矢了。领导力的本质是一种影响力，能不能影响别人付诸行动，就要依靠领导者的右脑思维来引爆。动人心者莫大乎于情，使人动情最容易的不是逻辑的力量，不是理性的说服，而是诉诸形象思维，通过感性激发。比如，形象的各种符号和打动人心的宣传语言就是调动团队执行积极性的关键，也是右脑引爆团队执行的核心。
领导者应能把握领导工作不同环节的变化，相应重点地使用左右脑。决策之前既要用左脑又要用右脑，用右脑重在跳出来看问题，用左脑重在植根现实做选择；决断时主要靠左脑，综合分析，理性判断。执行时候重点是用右脑，目的是引爆大家执行的激情，既要让大家有意愿干，又要让大家有能力干。右脑形象思维引爆执行的最大优势是执行到位的好处能够让大家看得见、闻得着、摸得到。如此一来，执行的时候，团队成员都有动力，有方向，有方法。
一切卓越领导者都应当是左脑点燃，右脑引爆，尽量把左脑右脑结合起来，融合起来。领导思维千变万化，在理性思维和形象思维中不断地激荡和平衡无疑是领导思维的本质特点。
当然，很多时候，不是每一个领导者都能够有效平衡左脑的理性思维和右脑的形象思维，适时实现左右脑思维的转换。有的领导者以理性思维见长，或技术卓越，或管理过硬；有的领导者以形象思维为主，或长于营销，或长于设计。
建立领导团队的目的在于实现组织“大脑”的平衡思维，注重团队成员的差异化和互补性。一个人再优秀去创业也很难成功，但一个团队去创业成功的概率就大多了。领导力的真谛即在于此：自己要行，团队也要行；领导者既要靠自己，也要靠团队。

Ⅷ 怎么利用大数据提升政府效能

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敏滑务为主、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，收集哗键数据，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，政府可以充桥芦腊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。

Ⅸ 如何使用大数据来提升法律执行力

如何使用大数据来提升法律执行力

在时代快速发展的今天，很多行业开始看到通过分析、可视化的方法处理那些不断更新的数据，可以得到现实的利益。与此同时，相对而言较为保守的行业也渐渐开始觉醒，并在大数据的浪潮中寻找属于自己的方向。其中一个典型的行业为法律行业，例如：司法机关、律师事务所等。

但是现在法律行业在面对大数据的时还存在着很多问题：法院和律师事务所可以在大数据中得到什么？大数据如何帮助法院克服常见的程序性问题，例如业务负担过重、时间延误和成本过高？如何处理实验中的敏感性数据？法律执行中的大数据的内在意义是什么？对于法律行业来说，大数据是一个新的挑战并存在着很多问题，不过现在已经有一些好的例子表现出大数据对于法律行业的积极作用。那么现在就让我们来深入探讨一下这个问题。

信息周刊早期曾对来自亚特兰大的精品律师事务所“Thomas Horstemeyer”作为案例进行解读。此律师事务所有60名雇员并实行一些拥有自己知识产权的方法。与传统律师事务所不同，他们并没有将所有案件进行档案纸质收藏，而是将这些信息全部上传到私人云端中。他们在事务所中拥有很多储存空间网络（这些空间有十几TB那么大），并在这些数据的基础上进行数据分析、挖掘，同时他们还以此为基础开发了一个纯粹的虚拟环境，并升级防火墙、增加负载均衡、虚拟化服务器以及使用网络语音（VoIP）取代了电话系统。此外，因为不再需要使用旧的方法来保存文件，律师事务所节省了很大的一笔开支。

尽管这个案例看起来和大数据并没有关系，但是这对于那些拥有大量纸质文件的法律行业来说只是一个开始。当所有档案数据化后，需要做的就是对可利用的数据进行更快的分析，并可以在旧的案件记录中更快更好的挖掘出可以信息以进行二次利用。

大数据在法律行业中有着很多的应用。首先，它可以大大的节约成本并提高执行效率。当大量的案件记录以及相关数据得到直接快速的分析时，这些案件中的一些相关点便可以发现。为了达到此目的，那么律师事务所需要学会如何正确的收集、储存、编目和组织所有的数据，这是律师事务所可以在这些数据中得到利益的保证。如今，计算机的强大计算能力以及低廉的成本使我们可以保存我们想要的任何数据。这可能导致在未来某些情况下产生一些完全新的见解，并让法官和检察官回答现在完全无法回答的问题。

律师事务所可以在一些情况下使用特定的算法进行预测，即基于以往的相似案件的法律处理结果，来预测现在新的案件可能会得到怎么的处理。在加利福利亚州的一个小型的律师事务所“Dummit, Buchholz & Trapp”就是使用经过LexisNexis改进的算法技术，可以在20分钟内预测某一案件是否值得受理，而同样的事情，在以前却需要20天。

第二，大数据可以增加法律行业的透明度，这让法官和客户都可以从中受益。例如一个名为TyMetrix LegalView Analytics的工具可以大量收集由法律支出的数十亿百亿费用产生的发票。这样，对于律师事务所来说，可以简单的让自己与行业标准进行比较，从而为某项业务设定合适的价格。另一方面，诸如Sky Analytics之类的工具可以帮助公司减少法律支出，控制司法成本，这些工具可以帮助公司建立法律支出上的一种无与伦比的宏观视角，并在节省司法支出方面尽可能的提出具体的建议。

同样，消费者也会因为法律行业数据的公开民主透明化而获利。一款名为RateDriver的应用程序，可以让美国51个州的使用者迅速确定自己需要为律师所付出的费用。

第三点，大数据可以成为法庭上的一种新的证据。许多美国案例中表现出，由公共数据集收集分析得到的结果在一定情况下可以被认定为证据。作为一个数据驱动行业，法律行业的大部分数据依然保存在线下，保存在纸张中，但是现在这个行业正在稳步向信息时代迈进，并利用其中大量的新机遇改善自己的工作。当数据全部得以数字化时，那么对于法律行业就可以很容易的联系到其他的公开数据，并以此产生一些新的碰撞。正如数据公司LexisNexis的首席构架师Ian Koenig所说的那样：“这可以让我在海底中捞到属于我的那根针”。

最后一点，大数据也开始出现在了律师事务所的HR部门。正如早期的一则新闻中讨论的那样，大数据可以让人力资源经理整合潜在新雇员的所有信息数据，并估计其在某次评估中的可能表现，这可以帮助这些事务所找到那些真正符合他们要求的雇员。

现在的市场上已经出现了一些完全专注于法律行业的大数据开发小组。其中一个典型的例子是总部位于圣路易斯的Juristat，现在其在美国法律行业中起着特殊的意义。Juristat为法官和律师事务所提供可操作的分析，并帮助他们优化诉讼策略、营销政策以及内部运作。他们甚至可以做的更多，例如Juristat的一项工具可以预测出流感的爆发对陪审团的裁决产生怎样的影响。

大数据在法律行业还处于刚刚起步的阶段，还有很长的道路要走。律师事务所等法律行业在处理问题的时候往往需要较为可信的信息，但是对于信息数字化中存在的隐私以及安全问题还亟待解决，所以很多人对于将他们的信息进行共享还处于观望甚至排斥的态度。对于法律行业来讲，大数据的兴起既是危机也是挑战，但是说到底，前进的唯一道理还是信息的数字化。一本名为《法律行业中的大数据》的书为法律行业起一个很好的头，它对大数据如何对法律行业产生影响进行了由内而外的深入解读并提供了实际可行的建议。

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