公共服务大数据

㈠ 哪一年八月澳大利亚政府发布了澳大利亚公共服务大数据战略

2013年8月，澳大利亚政府信息管理办公室（AGIMO）发布《公共服务大数据战略》，提出了指导大数据发展的六大原则和实现目标拟采取的六项举措。澳大利亚将利用大数据来提供更好的服务与政策建议，同时利用隐私保护经验和现有ICT投资，以成为利用大数据分析来驱动公共部门提高效率、实现合作与创新的领导者。

战略提出指导大数据发展的六大原则

（1）数据是国家资产：

（2）从设计入手保护隐私：

（3）数据集成与过程的透明：

（4）应共享技能、资源与能力：

（5）与产学界合作：

（6）加强开放数据：

《公共服务大数据战略》该战略以六条“大数据原则”为支撑，旨在推动公共行业利用大数据分析进行服务改革，制定更好的公共政策，保护公民隐私，使澳大利亚在该领域跻身全球领先水平。

㈡ 山东省公共数据开放办法

第一条为了促进和规范公共数据开放，提高社会治理能力和公共服务水平，推动数字经济发展，根据《中华人民共和国数据安全法》《山东省大数据发展促进条例》等法律、法规，结合本省实际，制定本办法。第二条本省行政区域内的公共数据开放活动，适用本办法；涉及国家秘密的，按照有关保守国家秘密的法律、法规执行。

本办法所称公共数据，是指国家机关，法律法规授权的具有管理公共事务职能的组织，具有公共服务职能的企业事业单位，人民团体等（以下统称公共数据提供单位）在依法履行公共管理职责、提供公共服务过程中，收集和产生的各类数据。

本办法所称公共数据开放，是指公共数据提供单位面向社会提供具备原始性、可机器读取、可进行社会化开发利用的数据集的公共服务。第三条公共数据开放应当遵循需求导向、创新发展、安全有序的原则。第四条县级以上人民政府应当加强对公共数据开放工作的领导，统筹解决公共数据开放重大事项，鼓励、引导科研机构、企业、行业组织等单位开放自有数据，推动公共数据与非公共数据融合应用、创新发展。

县级以上人民政府大数据工作主管部门应当按照国家规定建立公共数据资源体系，组织、监督本行政区域内的公共数据开放工作，推动公共数据开发利用；其他有关部门按照各自职责，做好相关工作。第五条省人民政府大数据工作主管部门应当建立公共数据开放管理制度，制定公共数据分类分级规则，并组织社会力量对公共数据开放活动进行绩效评价、风险评估。第六条省人民政府大数据工作主管部门应当依托省一体化大数据平台，建设统一的公共数据开放平台。第七条公共数据提供单位应当通过统一的公共数据开放平台开放公共数据，不得新建独立的开放渠道。已经建设完成的，应当进行整合、归并，并纳入统一的公共数据开放平台。

公共数据提供单位根据国家规定不能通过统一的公共数据开放平台开放公共数据的，应当告知县级以上人民政府大数据工作主管部门。第八条公共数据以开放为原则，不开放为例外。除法律、法规和国家规定不予开放的外，公共数据应当依法开放。

数据安全和处理能力要求较高或者需要按照特定条件提供的公共数据，可以有条件开放；其他公共数据，应当无条件开放。

未经县级以上人民政府大数据工作主管部门同意，公共数据提供单位不得将无条件开放的公共数据变更为有条件开放或者不予开放的公共数据，不得将有条件开放的公共数据变更为不予开放的公共数据。

不予开放的公共数据经依法进行匿名化、去标识化等脱敏、脱密处理，或者经相关权利人同意，可以无条件开放或者有条件开放。第九条公共数据提供单位应当根据本地区经济社会发展情况，重点和优先开放与数字经济、公共服务、公共安全、社会治理、民生保障等领域密切相关的市场监管、卫生健康、自然资源、生态环境、就业、教育、交通、气象等数据，以及行政许可、行政处罚、企业公共信用信息等数据。

公共数据提供单位确定重点和优先开放的数据范围，应当征求社会公众、行业组织、企业、行业主管部门的意见。第十条省人民政府大数据工作主管部门应当对公共数据实行目录管理，制定公共数据目录编制规范。

公共数据提供单位应当按照公共数据目录编制规范，编制本单位公共数据目录和公共数据开放清单，确定公共数据的开放属性、类型、条件和更新频率，并进行动态调整，通过统一的公共数据开放平台向社会公布。

公共数据提供单位因法律、法规修改或者职能职责变更，申请调整公共数据开放清单的，应当经县级以上人民政府大数据工作主管部门同意。第十一条公共数据提供单位开放公共数据，可以通过下列方式：

（一）提供数据下载；

（二）提供数据服务接口；

（三）以算法模型提供结果数据；

（四）法律、法规和国家规定的其他方式。第十二条公共数据提供单位应当加强本单位公共数据开放和安全管理等工作，及时回应公民、法人和其他组织对公共数据的开放需求，并以易于获取和加工的方式提供公共数据开放服务。第十三条公共数据提供单位应当按照国家、省有关标准和要求，对开放的公共数据进行清洗、脱敏、脱密、格式转换等处理，并及时更新、维护。

公民、法人和其他组织认为开放的公共数据存在错误、遗漏等情形的，可以通过统一的公共数据开放平台向公共数据提供单位提出异议或者建议。公共数据提供单位应当及时处理并反馈。

㈢ 大数据的影响

大数据将会对社会发展产生深远的影响，具体表现在以下几个方面：大数据决策成为一种新的决策方式；大数据成为提升国家治理能力的新途径；大数据应用促进信息技术与各行业的深度融合；大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现。

有专家指出，大数据将会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能。互联网、银行、保险、交通、材料、能源、服务等行业领域，不断累积的大数据将加速推进这些行业与信息技术的深度融合，开拓行业发展的新方向。比如，大数据可以帮助快递弊宴公司选择运费成本最低的最佳行车路径，协助投资者选择收益最大化的股票投资组合，辅助零售商有效定位目标客户群体，帮助互联网公司实现广告精准投放，还可以让电力公司做好配送电计划确保电网安全等。总之，大数据所触及的每个角落，我们的社会生产和生活都会因之而发生巨大而深刻的变化。

4．大数据开发推动新技术和新应用的不断唯拦涌现

大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。在各种应用需求的强烈驱动下，各种突破性的大数据技术将被不断提出并得到广泛应用，数据的能量也将不断得到释放。在不远的将来，原来那些依靠人类自身判断力的领域应用，将逐渐被各种基于大数据的应用所取代。比如，今天的汽车保险公司，只能凭借少量的车主信息，对客户进行简单类别划分，并根据客户的汽车出险次数给予相应的保费优惠方案，客户选择哪家保险公司都没有太大差别。随着车联网的出现，“汽车大数据”将会深刻改变汽车保险业的商业模式，如果某家商业保险公司能够获取客户车辆的相关细节信息，并利用事先构建的数学模型对客户等级进行更加细致的判定，给予更加个性化的“一对一”优惠方案，那么，毫无疑问，这家保险公司将具备明显的市场竞争优势，获得更多客户的青睐。

㈣ 借力大数据提升公共服务质量

借力大数据提升公共服务质量_数据分析师考试

大数据时代，公共管理领域的决策将日益基于数据分析而作出，大数据在政府公共服务领域必将发挥重要的决策支撑作用，甚至能够为公共服务提供方式带来革命性影响。可以说，大数据不仅是技术变革，更是一场社会治理方式的变革，政府应当因势利导，借力大数据优化公共服务方式，提升公共服务质量。

准确把握公共服务需求

公共服务本质上属于以服务形式提供的公共产品。由于服务具有不可分割性，服务的生产过程同时也是消费过程，因此，对于作为服务提供者的政府来讲，要想让自己提供的公共服务“合口味”、进而提升公共服务质量，必须在提供服务之前掌握大量的决策支撑信息，特别是准确把握服务对象对于公共服务种类以及质和量等方面的需求。这其中就涉及如何高效地将社会成员的真实需求收集起来并进行有效的整合。

在收集和获取公共服务需求信息时，传统的入户调查式方法不仅费时费力，而且还得“一事一查”，效率极差；而运用大数据技术则可以轻而易举地解决这个问题。我们只需要将多部门建立的信息数据库加以归集、整合、转化，并进行挖掘、处理和分析，就可以很快地准确把握服务对象的公共服务需求。当中可能的困难是需要将不同部门数据格式、采集标准、显示规范都不同的海量数据读取、转换并统一呈现出来，数据清理的工作量和难度还是很大的。对此，政府可以设立或指定专司大数据归集、处理、挖掘和分析的部门来专门负责，并借助最新数据处理技术来解决，政府其他业务部门有数据使用需要时只须“按需下单”即可，省时省力、效率倍增。

精确核算公共服务成本

现代政府在每出台一项公共政策的时候，都需要进行成本核算。同样，在开展公共服务时，政府也需要进行成本——效益分析，将成本费用分析法运用于政府部门的计划决策中，以寻求在公共服务决策上如何以最小的成本获取最大的收益。这是公共决策科学性以及经济性原则所要求的。

以往，政府在开展公共决策可行性论证以及编制公共服务预算时，往往只能依靠已有的零散信息直接进行成本概算，或者依靠外部专家进行所谓的“充分”论证。事实上，这两种常见的成本核算方式所能掌握的数据信息都是不完全的，一般业务部门和外部专家所能掌握的信息处理能力也相对有限，据此得出的成本核算结论往往距离真实情况较远。因此，这些传统的公共决策成本核算方式都不可避免地存在很大缺陷。主要表现在：政府在进行公共服务决策时，如果将成本和困难估计大了，可能导致该提供的公共服务没能提供，影响服务需求的满足和社会问题的解决；反之，如果将成本和困难估计小了，则可能导致公共服务的财务可持续性存疑，影响政府公信力。政府在编制公共服务预算时，如果将成本概算多了，可能导致公共服务项目经费结余过多、出现年底“突击花钱”等非正常现象，影响公共资金使用效率；如果将成本概算少了，则可能导致公共服务项目经费短缺，致使原本应该提供的公共服务项目无法提供、原本能够达到的服务水准也无法达到。

大数据时代，政府在进行公共决策或进行编制公共服务预算时，可以借助大数据技术在海量数据处理和挖掘方面的优势，对分散在政府各个部门的数据进行有效整合，剔除无效和干扰信息，进行深度挖掘，寻找数据间的关联性，既考虑当前情况，也预测未来变化，从而能够基于相对完全信息得出成本核算结论，提高决策科学性和预算准确性。

合理配置公共服务资源

政府提供公共服务，不可避免地会碰到一个可及性问题，也就是如何准确高效地将公共服务资源配置和递送给有需要的社会成员。从社会成员的角度来讲，就是他们能否更便捷、以更低的成本享受到政府提供的公共服务。公共服务的可及性问题不仅直接影响公共服务的供给效率，也关系到公共服务项目能否最终“落地”、满足社会成员的服务需求。从理论和实践两个方面来看，民生服务可及性主要受到公共服务资源配置均等化水平、公共服务管理服务体系及具体服务流程完善程度这两个方面的制约和影响。大数据时代，政府完全可以借力大数据技术优化公共服务资源配置，并对公共服务管理服务体系及具体服务流程进行再造。这一点不仅对于公共服务资源配置顶层设计重要，而且对处在公共服务“最后一公里”的基层末梢也是至关重要。

具体而言，在优化公共服务资源配置方面，大数据技术能够在以人口为核心的关键数据、各种类型构成数据以及公共服务机构和设施分布数据的支撑下，很清楚地提示公共决策者哪个地方公共服务资源过于集中，哪个地方相对缺乏。这样就能够有效防止政府部门在进行公共服务资源配置时将“均等”标准变成“平均”指标，搞平均主义、“撒胡椒面”，有助于政府将公共服务资源向欠发达区域、乡村地区以及困难群体重点倾斜。

在公共服务管理服务体系及具体服务流程再造方面，大数据技术能够帮助政府部门在公共服务供给过程中实时定位公共服务的重点对象，迅速找到管理服务体系中的薄弱环节及具体服务流程中的遗漏缺憾与服务盲区，并据此提出再造公共服务体系及具体服务流程的合理化建议，使得政府提供的公共服务能够靠前接近最有需要的重点人群。

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㈤ 大数据百日谈23 | 公共数据（上）

前两天广东省发布了第一张公共数据资产凭证，公共数据、政务数据资产化利用、数据要素化开发又再一次成为关注的焦点。

关于公共数据，学术界很早就有探讨。

近几年，随着各地围绕公共数据相继出台管理办法、条例等政策文件，“公共数据”已经取代传统的“政务数据资源”成为政务数据共享、开放、开发工作的核心概念。

公共数据与之前常说的政务信息资源看起来很像，一脉相承，但在范围定义、侧重点、应用场景上有所区别：

一是，范围有所扩大 。政务信息资源更多的强调政府部门和具有行政职能单位采集管理的数据，公共数据从政府部门，扩大到水、电、煤等公共服务部门获取的数据。但是对于学校、医院、科研机构等既有公共性质，又有市场化成分的领域，从定义上理解还是有一些模糊的空间。

二是，明确管理权问题。 公共数据的相关管理办法和条条例中都会着重明确公共数据的管理主体和开放主体是公共管理和服务单位，这与公共数据本身提出的背景有关系。政务信息资源的提出更多是在协调政府内部各部门单位的共享关系，而公共数据则涉及到政府、社会、企业的数据流动关系，由内到外的变化，使得数据权属的定义变成关键问题，同时发文的法力效力也受到重视。而目前发文中的权属定义还以明确管理主体、开放主体方式界定，对于数据所有权界定还比较谨慎。

第三，注重共享和注重开放 。政务信息资源是在强调政府部门之间数据共享的背景下提出的，相关内容更多在内部的分工、管理、共享流程。公共数据的提出，强调的是公共类数据对社会的开放和透明，因此侧重点在数据的开放、数据要的的开发利用。

从公共数据开放的角度，无论是需求端（企业、社会）还是供给端（政府）都在积极推进，成效显著，创新不断。 在供需双方都在积极推进数据开放的背景下，应该看到当前阶段供需双方在关注点上还是存在着一些差异。

从学术界的探讨和需求端呼吁的角度，公共数据开放更强调是公共类数据能否有效的透明、供给，扩大获取渠道、减少获取成本，从而放大公共数据的资源价值，带动数字经济发展。

而从供给端视角，积极促进数据开放、透明，推动数字经济的大目标是趋同的，但从目前出台的公共政度来看，更多强调的开放主体的责任、开放的安全等，同时兼带着推动内部数据资源的共享。

想起之前参加的一个关于数据开放的政企沟通会，会上企业代表希望政府能够不断扩大数据开放范围，降低开放门开，企业在其中更好的寻找增值获利空间；与会政府部门代表则担心数据开放后的不良影响和安全问题，愿意积极开放，但认为合适的方式是企业提出需求场景，如果确认安全可控，则可以提供数据开放支持。

一个在问“你有什么，都拿出来我挑”，一个在答“你要什么，说出来，我看能不能给”……

这一问一答之间看似供需无缝匹配，其实还是需要很多理念和模式的突破。

当然，面对这些问题，各地也在积极创新，广东省的公共数据资产凭证是一个很好的尝试，我们下一篇再来聊聊看。

㈥ 大数据如何优化公共服务

大数据如何优化公共服务

公共服务领域采用大数据技术和大数据思维，既可以为政府进行公共服务决策和加强公共服务监管服务，可以为公共服务消费者在内的社会公众提供个性化和精准化服务，也有助于公共服务提供者降低成本，从而更好地实现公共服务自身的经济和社会特性并存的要求。但是，大数据不仅是一种海量的数据状态及相应的数据处理技术，更是一种思维方式，是一场由技术变革推动的社会变革。在公共服务领域真正实现与大数据的融合，现实中还存在着多重挑战。

公共服务提供主体运用大数据的意识差异大。从公共服务提供者的角度来看，虽然公共服务提供机构对于数据的重视程度较高，但是范围更多地局限于对内部的数据认知。从总体来看，公共服务提供机构的管理人员并没有意识到外部数据如互联网数据与内部数据的结合所产生的价值，而是更多地把数据进行了存储，没有进行分析。这也加重了现有的数据孤岛问题和数据闲置现象。以人口管理为例，掌握准确的基础人口数据是人口管理的一大难点。涉及人口管理的有八九家部门，税务部门有纳税人口数据，教育部门有在读人口数据，公安局有户籍人口数据，社保局有参保人口数据，等等。孤立的任何一个数据库都不能全面展现一个地方的实有人口情况。

公共服务数据格式和采集标准不统一，导致数据可用性差。大数据预处理阶段需要抽取数据并把数据转化为方便处理的数据类型，对数据进行清洗和去噪，以提取有效的数据等操作。很多公共服务部门，每天都在产生大量的数据，但在数据的预处理阶段不重视，不同部门的数据格式、采集标准也非常不同，很多数据是非结构化的，导致数据的可用性差，数据质量差，数据处理很不规范。如危险化学品的监管问题，在目前的监管格局下，危险化学品在生产、储存、使用、经营、运输的不同环节，除企业承担主体责任外，由安监、交通、公安等部门分别承担监管职责，这些主体对信息报备的宽严尺度不一。这样的宽严不一，以及各监管部门、企业主体间存在的种种信息壁垒，大大影响了监管效能。

公共服务部门从业人员多元化，大数据专业人才缺乏。数据采集工作牵涉的绝不仅仅是数据问题，它与政府以及事业单位等的改革深刻关联，势必对基层人员的工作能力和责任感都提出更高的要求。数据的采集和分析是一个多专家合作的过程，这要求相关人员是复合型人才，既熟悉本单位业务和需求，具备相关专业知识和经验，同时又要了解大数据技术，能够综合运用数学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识。面对大数据，如果不会分析，数据就只是数据；如果错误分析，数据反而还会造成新的问题。

教育、医疗、社会保障、环境保护等公共服务领域，由于技术难度相对小，而且推广意义大，可以起到“四两拨千斤”的作用，应当率先突破大数据的应用障碍，政府部门应当而且也可以在这一方面发挥更大的作用。

科学规划和合理配置网络资源，加强信息化的基础设施建设。没有信息化的基础设施建设，就谈不上信息化，更谈不上大数据。2013年8月，澳大利亚政府信息管理办公室（AGIMO）发布了公共服务大数据战略。到2013年底，澳大利亚人可以享受到每秒1G的互联网下载速度，而且安装宽带所需要的费用全部由政府免单，完全免费。对我国来讲，这一项工作只有以政府部门为主，根据发展需求，科学规划和合理配置网络地址、网络带宽等网络资源，并且鼓励大数据企业参与网络设施投资和电信服务运营。

与此同时，还应做好数据标准统一工作，为数据的采集、整合等提供支持。统一的标准是用好大数据的关键所在。应当加快研究建立健全大数据技术标准、分类标准和数据标准。针对行政记录、商业记录、互联网信息的数据特点，研究分析不同数据口径之间的衔接和数据源之间的整合，规范数据输出格式，统一应用指标涵义、口径等基本属性，为大数据的公开、共享和充分利用奠定基础。

政府搭建平台，推动公共服务部门与第三方数据平台合作，建设好社会基础数据库，助力提高公共服务效率和开展公共服务创新。公共服务部门可以考虑借助如网络、阿里、腾讯等第三方数据平台解决数据采集难题，为包括政府各职能部门在内的各种社会主体提高公共服务效率和开展公共服务创新提供可能。另外，在政府信息公开不断加强的基础上，加大数据的开放和共享，建立起公共服务领域的数据联盟。大数据越关联就越有价值，越开放就越有价值。须尽快确立数据开放基本原则，政府带头开放公共领域的行政记录等公共数据，鼓励事业单位等非政府机构提供在公共服务过程中产生的数据，推动企业等开放其在生产经营、网络交易等过程中形成的数据。最终建立起公共服务领域的数据联盟。

按照“抓两头，带中间”的思路做好大数据人才的培训和储备工作。大数据的核心说到底是“人”。相应的人才培训和储备工作要抓好两头。一头是基层。由于公共服务领域中相当多的数据是从基层采集的，因此需要加强基层基础建设，要求公共服务部门要有完整的原始记录和台账，确保原始数据采集的准确性。而且也要求基层工作人员理解统一的数据平台、统一的软件操作、统一的指标含义。随着采集数据标准的逐步统一，采集数据的各个部门还需要相应地修改原来的流程、采集方式、人力配置等等。政府有关部门应当制定适当的激励和约束机制，保障基层工作人员的素质和能力跟得上新形势的要求。另一头是高端。数据分析对国内高校人才培养也提出了新的要求。大数据人才的培养更多地集中在研究生阶段，从政府有关管理部门的角度来看，应该按照国务院简政放权、放管结合、优化服务的要求，放宽对高校专业设置的审批，真正落实高校管理自主权。鼓励并积极创造条件推动高校以及企业在大数据人才的培养方面进行探索。

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