大数据在危机中的社会价值

⑴ 大数据”在应急管理中的的发展潜力

“大数据”在应急管理中的应用具有很大潜力和价值，大数据的应用有助于 提高应急管理效率、节省成本和减少损失。 有利于提升突发事件的决策质量和应急处理效率，为提高政府应对突发事件能力创造了更大的应用价值。在应急管理的 事前准备、事中响应握昌和事后救援与恢复 的每一阶段都可以引入大数据的应用，每个阶段对大数据的应用程度也会因其需要应对内容的不同而有所差别。

大数据 包括结构化、半结构化和非结困坦构化数据， 来源渠道 包括业务处理、 社会 舆情和物理环境，这些数据无法使用常规软件工具捕捉和处理。通过大数据的信息感知和智能分析功能，从更深层次和更广范围进行收集和获取。

应急资源 包括防灾、应对和恢复等环节需要的各种应急保障，在应急管理工作中具有举足轻重的作用。大数据技术可以使应急资源的布局和运用更加精准高效，达到紧急状态下应急资源的科学调度和优化配置，提高救援效率。

依据突发事件现场的实时数据， 应急指挥中心 可以快速制定应急方案，及时疏散群众，快速展开救援。借助大数据的广泛性，挖掘数据的潜在信息，发现数据背后潜在的相关性，运用逻辑推理和数据分析，结合管理人员的经验判断，制定应急管理方案，提高城市突发事件应急管理质量。

突发事件的 监测与预警 ，可以对突发事件的发展趋势和演变规律等作出科学合理的推断，从而提前做好各种准备工作， 当事件发生时快速应对，以减少生命财产损失。利用大数据可以改善预警机制，提前预测危机，完善危汪皮桐机救援系统，改善民众的信息不对称问题。

与大数据时代所涌现出的海量数据及其处理能力相比，目前的应急管理信息能力严重不足， 没能充分利用海量数据为应急管理服务，目前的应急管理很多只收集单一领域数据，不对多领域数据进行关联性分析，因此制定出的应急决策方案缺乏成效。应急管理数据只有及时传递到应急管理相关执行单位，才能最大限度地发挥这些数据的作用。但是由于管理体制、传输技术、数据安全和传输设施等影响，目前的应急管理数据传递效率不高，传输路径不畅通，很多数据信息严重滞后，导致相关部门协调困难。

因此，必须针对大数据对传统信息技术带来革命性挑战， 制定大数据在应急管理领域的发展战略，加大大数据在应急管理领域的关键技术研发以及产业发展的支持和投入。

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⑵ 大数据时代 的应急管理变革

大数据时代 的应急管理变革

当前，大数据浪潮汹涌澎湃。大数据所具有的大量(volume)、高速(ve locity)、多样(variety)和真实(ve racity)的特性正在推动原有社会生产生活模式的重大变革。在应急管理领域，大数据技术的发展至少带来两个方面的革命性变化。

一方面，大数据的出现改变了突发事件的发生、发展和演化的时空模式，加深了突发事件的不确定性。数据关联和信息联通扩大了传统突发事件的影响范围，数据的高速传输也可能使某些负面信息通过互联网瞬间引爆网络群体性事件。海量个性化数据的存储和传输过程中的安全问题则孕育了超乎想象的全新风险。

另一方面，大数据又为可测量、可追踪和精细化的应急管理提供基本信息和管理工具。大数据技术可将这些纷繁复杂的多源异构数据处理成具有决策价值的有效信息。传统管理模式下，应急决策大多是依据个人经验的直觉决策(heuristic decision)，而大数据技术的应用使得高度不确定性和高度时间压力下的分析决策(analytical decision)成为可能。

这两个方面的变化是相辅相成、具有逻辑关联的，前者是应急管理对象的变化，后者是应急管理方式的变化，正是由于大数据时代突发事件的形式和规律都在不断发生变化，因此适应大数据发展的应急管理方式变革势在必行。

综观世界各国应急管理的最新进展，大数据技术的应用大致体现在以下五个方面。

大数据技术在突发事件监测预警领域的应用。著名的大数据研究者迈尔·舍恩伯格和库克耶在其畅销著作《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》中指出，“大数据的核心就是预测，是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性”。并描述了一个运用大数据技术预测突发公共卫生事件的经典案例：谷歌公司通过保存和分析人们的搜索指令准确地预测了2009年甲型h1N1流感的爆发，比美国疾病预防与控制中心(CDC)依靠传统方法的预测提前了两周，为有效控制流行病传播提供了宝贵时间。美国政府在国家安全战略中引入大数据技术，用于对恐怖主义活动、黑客攻击、公共卫生事件、舆情危机等进行监测和预警。

基于大数据技术构建的辅助决策系统。危机情景下的决策始终是应急管理领域的一个重大挑战，危机决策的挑战来自于信息不完备、时间压力大等客观条件的约束。大数据技术使得基于所有数据而不是样本数据的决策成为可能。以美国为代表的发达国家开始探索基于大数据技术的辅助决策系统。美国国土安全部从2012年开始运行了第一个跨部门大数据应用试点项目——“海王星”(Neptune)和“地狱犬”(Cerberus)，数据库以完全不同于国土安全部自2002年沿袭至今的方式进行了重新组织，计划将不同来源的未经分类的信息汇聚成一个“数据湖”，对海量数据的综合分析成为国家安全决策的重要参考。

大数据技术在城市管理和社会管理领域的运用。大数据将兴起于2008年的“智慧地球”和“智慧城市”建设推进到全新的阶段。城市管理的一个重要方面就是确保城市公共安全。“智慧城市”运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，城市系统的突发事件，特别是城市生命线、基础设施、重点地区的突发事件都在“智慧城市”系统的监测之中。而以“网格化管理”为特征的新型社会管理模式也通过监控录像、社区服务信息等途径不断积累大数据，这些数据对于掌握城市和社会的脆弱环节，控制和消除风险因素起到重要作用。

大数据技术对危机中个体行为模式的研究和应用。大数据时代中，由于人的各种行为都可以数据化，因此通过大数据技术分析危机中个体行为模式构筑了应急管理领域中的一个政策基础。大数据技术通过分析单个网民的传播模式研究了舆情热点事件的演化过程，大数据技术通过分析大量个体的言论和行为从而预测群体性事件发生的可能性，大数据技术通过分析人们接受各类灾害(如暴雨、飓风、地震等)的预警信息之后的行为反应以设计更加有效的风险沟通策略，大数据技术追踪个体在灾害中的逃生和自救行为，从而提升应急疏散和第一响应的能力。

大数据技术在应急资源配置中的管理。应急管理是在危机情景下组织应急人员、调配应急物资以缓解和消除危机负面影响的过程。借助于大数据技术，人员流动和物资流动都可以转化为各种形式的大数据，如通过通讯基站可以快速确定通过手机等通讯设备发出应急信号的人员位置，而急救车、消防车等应急设备的运动轨迹可以通过GPS进行定位和追踪。通过对这些数据集的分析可以针对灾害发生的时空规律对应急资源进行优化配置，对危机情景下应急物资的调运进行最优的线路设计。大数据技术使得应急资源的布局和运用更加精准、高效。

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⑶ 大数据对社会有哪些影响

一、思维方式改变

所谓思维方式，是一种习惯性的思考问题和处理问题的模式，并由此对我们的行为方式产生直接的影响。然而，如今大数据正影响着我们的思维方式。随着网络、腾讯、淘宝等网络公司的迅速崛起以及他们的迅速致富，数据致富成了新的致富神话。先前那些房地产、电器大亨费了九牛二虎之力才取得的亿万财富，而这些网络数据商则在短短的几年时间就迅速超越了这些实体公司的财富，并且所费人力、物力和财力甚少。

二、教育的改变

传统的学校教育模式映射了工业化集中物流批量生产的模式：铃声、标准化的课堂、统一的教材、统一的服装等。虽然这种教育也培养出了很多人才，然而大数据教育将呈现另外的特征，例如弹性学习、个性化辅导等。学习分析是近年来大数据在教育领域较为典型的应用，利用松散耦合的数据收集工具和分析技术，研究并分析学生学习参与、学习表现和学习过程的相关数据，进而对课程、教学进行实时修正并预测学习者未来的学习趋势。

三、经济的改变

虽然我们在政治课上学到的是，生产决定消费，消费对生产有重要的反作用力。然而我认为，在如今这个极为宣扬个性与创造力的社会中，消费很大程度地决定着生产。消费者不认同的，就卖不出去，只有消费者认同的，才卖得出去。然而，大数据可以在较短的时间内，通过对数据的全面感知、筛选、收集、分析、共享等为生产者提供可靠的、及时的信息，让生产者生产出更为畅销、更具个性化的物品。

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⑷ 大数据与风险社会的危机管理创新

大数据与风险社会的危机管理创新

德国社会学家乌尔里希·贝克1986年在《风险社会》一书中，首次提出风险社会的概念。人们普遍认为，它很好地描述和分析了当代社会的结构特征，为理解当下中国转型时期的社会风险，应对公共危机，提供了有益思路。大数据开启了一场新的数据技术革命，大数据技术的引入，可以重构传统的风险管理体制，再造危机管理流程，变革和创新政府管理思维。

社会转型与社会风险

根据贝克的理解，随着现代化的推进、科技的发展及经济全球化进程的加速，人类进入了一个风险频发的风险社会。虽然风险古已有之，但现代风险具有整体性、不可感知性、不确定性、全球性、自反性等传统风险所不具备的特性，它从根本上改变了工业社会的运行逻辑、社会动力和基本结构，使人类进行了一场“从短缺社会的财富分配逻辑向晚期现代性的风险分配逻辑的转换”。现代科技在推动社会发展的同时，也带来大量潜在的风险，这种“自反性”现代化的结果是，科技和现代化发展得越快、越成功，风险便越多、越突出。

此外，风险社会的另一个后果，便是社会的“个体化”。人们不再以阶级、家庭等制度性标准作为行动参照，而完全以自身作为决策主体；人们也不再以阶级地位，确定某人的家庭地位、观点、关系、社会、政治与认同。这是社会结构的巨大的变迁。在传统社会，个体遭遇风险，可被当成不由个体负责的事件；而在风险社会，则被视为个体的失败案例。这就导致风险在数量上增加，类型上更加复杂化，因为不同的人会遇到性质和形式不同的风险和罪责归因。

与此相关，风险社会的另两个结构性变化，是工作场所的多元化和工作的灵活化。传统单位里终身的全职工作，转变为充满风险的，多样、灵活和分散的就业体系，这带来了普遍的就业不安全感，并对现行的劳动保障体制及法律制度的合理性提出了质疑，给社会发展和政府管理带来了威胁与挑战。

风险社会与危机管理

经过30多年的高速发展，当代中国正处于社会转型和危机高发的风险社会阶段。现阶段我国不仅受到环境与资源的巨大制约，而且还需在尽可能短的时间内完成发达国家相当长时期内完成的社会变迁和结构转型。这种快速转型，可能导致社会结构出现断裂，带来频繁的社会危机和剧烈的社会震荡。20世纪80年代，拉美国家出现的“拉美陷阱”，原因正在于此。

一般而言，现代风险社会具有三大特征：风险的人化、制度化、普遍性。当前，我国正处于全球风险、社会转型风险混合叠加的高风险时期——由传统社会向现代社会转型，既存在机遇，也面临风险；经济全球化加速了全球信息与物质的流动，将我国裹入全球风险之中。近年来，源自国内外的一系列公共危机，清晰地表明我国业已步入高风险社会。

2003年非典以来，我国“一案三制”的应急管理架构，“统一领导、综合协调、分类管理、分级负责、属地管理为主”的危机管理体制，得以初步成形，并在若干重大危机应对中凸显优势。然而，随着经济、社会的急剧转型，这种集中资源的“拳头式”危机管理体制，问题和缺陷也日渐显现。例如，这种危机管理体制的理论预设是危机的“非常态”，将危机视为偶然事件，侧重于事后的应急处置，忽视前期预警和全流程监控，致使本可早期预防的危机频繁发生。同时，脱胎于传统官僚体制的政府危机管理体系立足危机“已然存在”的假设之上，依靠权力分工、责任认定和制度化的应急手段予以消除，但随着风险社会的来临，风险来源不断增多，变异性、扩散性日益增强，仅对危机进行局部改良已难以从根本上解决问题。因此，必须引进新的技术与方法，创新危机管理，推进治理体系和治理能力的现代化。

大数据与危机管理创新

大数据技术及管理模式的引入，能有效重塑危机管理体制的理念、机制和流程，提高危机管理的科学性和可预见性，促进现有体制结构性问题的解决。

重塑管理理念。风险社会的危机事件具有高度的复杂性、普遍性、衍生性和利益关联性。必须突破现有理念中“重应对、轻管理”的误区和“重权力、轻技术”的倾向，主动运用大数据的挖掘、分析、预测和流程整合能力，对危机生命周期的全程进行流程管理，实现从单一的事件应对向全流程管理的理念转变。避免聚焦于应对环节，忽视监测预防、缓解、评价、学习、反思等重要步骤。避免一次次成功的事件应对过后，处置能力和应急管理水平毫无长进，一事过后同类问题反复发生。大数据最大的价值在于预测，它能实现有预见性的管理。

变革管理体制。现代危机具有很强的跨领域性、衍生性、危害的全社会性，在此背景下，现行体制纵向分工的惯性与现代危机管理横向整合要求之间存在严重的功能性冲突和结构性矛盾，一个部门负责一种危机的模式也已无法适应当代危机管理的需要。而大数据技术及相关管理模式，能为现有体制及专业分工所致的信息壁垒提供很好的解决方法，原因在于管理流程中产生的数据流，只遵循数据本身的性质和管理的要求，而不考虑专业分工区隔。

再造管理流程。即依据危机管理数据流的传播方向而非专业分工来构建和再造管理流程，使危机管理体制围绕数据流形成相应的机构、团队和人员，有效提高管理流程整体的运行效能。

构建数据分享系统。大数据技术获取的全样本数据，是现代危机管理的基础。在创新管理体制的过程中，有必要从国家层面打破部门垄断和专业区隔，构建政府内部无缝衔接的大数据危机管理系统，为联合开展危机管理提供共享的管理数据网络，实现以大数据分析决策为核心的整合式危机管理效益的最大化。

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⑸ 大数据时代的到来会为社会发展带来哪些影响

对社会管理提出了更高的要求、考验政府的危机应急能力和让个人隐私和国家机密更容易被泄露和窃取。

1、大数据的大众性对社会管理提出了更高的要求

在大数据时代，各类信息大规模的自由流动使得民众参与社会管理和政治事务的热情很容易被点燃，而这些海量的数据鱼目混珠，其中有很多假信息、伪信息和谣言，这对信息的监管提出了更高的要求。

2、大数据的即时性考验政府的危机应急能力

大数据时代，数据的传播不受时间和空间的限制，产生后便可即时传播，使得一旦发生社会事件，信息会通过各种渠道在第一时间传播到公众中，而公众的情绪也能第一时间呈现在庞大的数据洪流中，这让个别事件在快速传播之后会从局部事件迅速变成公众事件。

利用大数据技术，在发生一起公共事件后，通过开放式的软件平台，人人都可能实时地将自己所看、所听及所知的具体细节上传。

在这一人人参与的过程中，人们的心理也会不知不觉发生变化，形成一种共同意识，因为他们在参与的同时，也是在进行一种公开的表达。一个能够进行公开表达的人群就构成了德国政治哲学家哈贝马斯所说的“公共领域”。

3、大数据技术让个人隐私和国家机密更容易被泄露和窃取

大数据时代的到来使得各类信息的公开性和可获得性空前增加，但这并不意味着任何信息都可以被轻率地使用。

在不断进步和革新的大数据技术面前，个人的隐私面临越来越容易泄露的风险，因为日常的电话记录、邮件往来、经济消费、交通出行、甚至是医疗档案等个人信息都在逐渐实现数据化管理和存储，而这些数据都并非绝对安全。

(5)大数据在危机中的社会价值扩展阅读

在大数据时代，鉴于离散型的文献和文献检索方法已无法满足社会科学研究者对专题性、指向性强的学术文献的需求，文献信息服务机构应推进集成式检索，优化数据挖掘技术、知识发现技术，提供定制化、个性化、知识化服务。

尤其是建立面向科技创新基地、科研院所、课题组乃至个人的学科化服务机制，进一步拓宽文献信息服务范围，提升服务层次，加快学术交流和信息、知识的传播速度，提高文献信息资源的利用率和共享率，使文献信息服务机构的服务更直接、更有针对性，更好地服务于创新研究。

对大数据的探索只是刚刚开始，科学认识和把握大数据与经济社会发展的内在关系、与信息和知识管理的内在关系，可能是包括文献信息工作者在内的整个学术界在今后相当长一段时间的重要课题。

因此，文献信息工作者不能停留在低层次、低水平重复的传统内容生产模式上，而应适应大数据时代的新形势，推进知识生产过程的有序化、结构化。

人类正处在一个强调知识和信息的时代。培根曾提出“知识就是力量”，后来学术界又提出“信息就是力量”。现在，又有学者提出“共享知识就是力量”，强调把信息管理、信息共享提升到知识管理和知识共享的阶段。

利用互联网来构建知识社会，在网络环境下实现知识交流与共享，这体现了时代的进步，有着丰富的时代内涵。在大数据时代，我们应做好数据管控，把“共享知识就是力量”的理念贯彻到知识服务实践中。

⑹ 人类进入数据化生存时代 大数据蕴含大价值

人类进入数据化生存时代 大数据蕴含大价值_数据分析师考试

移动互联技术的普及，将每一个人都纳入到互联网之中，并随之产生海量的数据。那么，这些数据意味着什么，对人类有何价值？这就是当前计算机领域最热门的“大数据”研究。10月20日，中国计算机学会大数据专家委员会成立，在随后的“大数据”论坛上，与会嘉宾认为，人类已经进入了一个“数据化生存”的时代，“大数据”中蕴含着巨大的价值，并且已经在日常生活中发挥着潜移默化的作用。

据经济之声《天下财经》报道，“数据”是什么？数据就是资源，它像空气和水、石油和煤炭一样，就在你的周围自然而然的存在着，你每一次点击鼠标，每一次刷卡消费，其实就已经参与到了数据的生成，可以说，每一个人既是数字的生产者，也是数据的消费者。英国帝国理工学院教授、海量数据分析专家郭毅可就是这种理念的坚定支持者。

郭毅可：以前数据不是人类的资源，现在数据是一种自然资源，和水、油、气一样，没有数据不能生活，这就是数据。

其实，数据一直存在，但为什么现在人们会如此重视它？美国罗格斯－新泽西州立大学商学院教授熊晖认为，这是因为当前的技术手段为“大数据”的收集和分析提供了保障。

熊晖：现在这个大数据，我们第一次有了这么精细的观测手段，比如说，以前我们不可能知道每一个人的地理信息，现在我可以非常精细的知道你每时每刻在什么地方出现，然后就可以产生非常精细化的数据，可以用来描述人、社会和整个环境的行为，这些东西我们了解的更深了，可以帮助我们减少社会的复杂度。

今年3月，美国奥巴马政府宣布了“大数据研究和发展计划”，并设立了2亿美元的启动资金，希望增强收集海量数据、分析萃取信息的能力，认为这事关美国的国家安全和未来竞争力，鼓励大学培养下一代的“大数据科学家”。

如果抛开政府行为，“大数据”分析其实早已经在商业领域大显身手。金蝶国际软件集团首席科学家张良杰介绍，他们参与搭建的全国中小企业信息平台，上面汇集了4000万家企业，通过对这些企业海量数据的挖掘和分析，能够对经济运行状况做出准确的预警，有助于国家相关部门做出应对决策。此外，张良杰还举例说，在微观经济领域，“大数据”的作用也越发凸显。

张良杰：(美国一家公司)把天气预报的信息和数据，利用跟天气相关的大数据，在亚马逊的云平台上做处理，然后可以帮助农业的种植者能够很好地保障他们的收益。另外一个领域就是在企业的管理上，大数据可以帮助他们做决策。

在金融领域，“大数据分析”早已经成为一种流派，在美国华尔街，对冲基金、股票分析、高频数据交易等领域，数据分析师都是最抢手的人才；在中国，阿里巴巴旗下的金融业务，也开始利用电子商务数据来发放“信用贷款”，发展势头迅猛。

中科院虚拟经济与数据科学研究中心副主任石勇，是人民银行征信系统的建立者之一，他介绍，“征信系统”也是大数据的一种应用，是一个国家金融业务开展的基础。

石勇：在座的每一个人在银行做的任何事，包括在ATM上取钱，数据都在里面，现在各个商业银行都在用你们的信用评分(这个模型就是我们算出来的)来做贷款处理，这个重要性就不用讲了，美国引发次贷危机的三大指标之一就是信用评分，我们连信用评分都没有，怎么把经济工作搞好？

还有学者预测，谁拥有了数据以及对数据的发掘能力，谁就将占领下一个十年全球经济发展的制高点。但是目前，我国大数据应用刚刚起步，基于大数据的商业模式还在萌芽阶段，从需求来看，很多产业对大数据的使用还没有意识，而供给一方，由于技术和人才储备上的落后，也缺乏深厚的数据分析手段来支撑需求。

此外，在制度层面，中国工程院院士、中国计算机学会大数据专家委员会主任李国杰提醒，当前我国大量的基础数据掌握在政府部门手中，今后要想不输在起跑线上，政府部门就要有更开放的姿态分享手中的数据。

李国杰：政府部门的数据共享一直是个软肋，国外有数据公开法等法律的规定，政府采购的信息要共享等等，相对来说执行的比价好，而中国由于部门的色彩(比较重)，这些大数据怎么共享利用这是要解决的大问题，也呼吁政府要尽快实现数据的共享，实现数据的开发。

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⑺ 大数据时代的挑战、价值与应对策略

大数据时代的挑战、价值与应对策略
随着移动互联网、物联网、云计算等的快速发展，及视频监控、智能终端、应用商店等的快速普及，全球数据量出现爆炸式增长。在此背景下，电信运营商在其网络无休止扩容的同时，却面临“增量不增收”的困境；而一些采用“数据驱动型决策”模式经营的公司，则可将其生产力提高5%～6%。因此，有必要深入研究大数据时代（Big Data Era）的挑战、价值与务实应对策略。
1大数据时代的基本特征
据统计，2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多；而且不仅是数据量的激增，数据结构亦在演变。Gartner预计，2012年半结构和非结构化的数据，诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全球网络数据量的85%左右；而且，整个网络体系架构将面临革命性改变。由此，所谓大数据时代已经来临！
对于大数据时代，目前通常认为有下述四大特征，称为“四V”特征：
（1）量大（Volume Big）。数据量级已从TB（1012字节）发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。
（2）多样化（Variable Type）。数据类型繁多，愈来愈多为网页、图片、视频、图像与位置信息等半结构化和非结构化数据信息。
（3）快速化（VelocityFast）。数据流往往为高速实时数据流，而且往往需要快速、持续的实时处理；处理工具亦在快速演进，软件工程及人工智能等均可能介入。
（4）价值高和密度低（Value HighandLowDensity）。以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；360°全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。
2大数据时代面临的挑战
（1）运营商带宽能力与对数据洪流的适应能力面临前所未有的挑战，管道化压力化解及“云－管－端”的有效装备也均面临新挑战。
（2）大数据的“四V”特征在数据存储、传输、分析、处理等方面均带来本质变化。数据量的快速增长，对存储技术提出了挑战；同时，需要高速信息传输能力支持，与低密度有价值数据的快速分析、处理能力。
（3）海量数据洪流中，在线对话与在线交易活动日益增加，其安全威胁更为严峻；而且现今黑客的组织能力、作案工具、作案手法及隐蔽程度更上一层楼，典型的有APT（Advanced Persistent Threat，高级持续性安全威胁）。
（4）大数据环境下通过对用户数据的深度分析，很容易了解用户行为和喜好，乃至企业用户的商业机密，对个人隐私问题必须引起充分重视。
（5）大数据时代的基本特征，决定其在技术与商业模式上有巨大的创新空间，这将对可持续发展起关键作用。
（6）大数据时代的基本特征及安全挑战，对政府制订规则与监管部门发挥作用提出了新的挑战。
3大数据带来的价值
（1）利用大数据特征，借助云计算等有效工具，深度挖掘流量与数据价值，可帮助运营商实施好流量经营，减轻管道化风险，发扬“云－管－端”的智能管道的威力。
（2）多业务环境下掌握用户体验效果尤为重要，可从海量用户数据中深度分析、挖掘出用户的行为习惯和消费爱好，以实施精准营销及网络优化，掌控数据增值的“金钥匙”。
（3）掌握好大数据的存储、分类、挖掘、快速调用和决策支撑，并应用于企业的日常运营、维护及战略转型中，成为企业可持续发展、维持竞争优势的当务之急与重要途径。
（4）充分利用对大数据的分析、挖掘，可帮助找到隐蔽性极强的APT之类的安全威胁，助力信息安全部门找到应对新型安全威胁的有效途径。
（5）通过对公共大数据的分析、挖掘与利用，可减少欺诈行为及错误数据的负面作用、追收逃税漏税及刺激公共机构生产力等，帮助政府节省开支。例如英国政府即通过此途径节省大约330亿英镑/年。
4大数据时代的应对策略
（1）大数据时代应以智慧创新理念融合大数据与云计算，在大数据洪流中提升知识价值洞察力，实施高效实时个性化运作，建立有效增值的商业模式，确保应对APT之类的新型安全威胁。
（2）电信运营商转型中流量经营已成共识，即以智能管道与聚合平台为基础，以扩大流量规模、提升流量层次及丰富流量内涵作为基本经营方向，并以释放流量价值为基本目标，可见大数据和云计算的深度融合与此流量经营目标十分吻合。实际上已经有一些运营商借助大数据Hadoop云工具管理与分析网络中的用户数据，为日常运维及制定市场战略等提供有效支撑。
（3）针对大数据时代的基本特征，加强全方位创新。包括IBM、EMC、HP、Microsoft等在内的IT巨头，纷纷加速收购相关大数据公司进行技术整合，寻找数据洪流大潮中新的立足点。而涉及人工智能、机器学习等新技术的创新应用，已初显效益。
（4）将大数据时代全方位创新工作和智慧城市发展紧密结合。借助移动互联网、大数据与云计算的融合、智能运营管道等，建立智能平台，优化配置城市资源，向真正的智慧城市迈进。
（5）借助大数据创新处理技术应对APT安全攻击。APT安全攻击的最主要特征为单点隐蔽能力强、攻击空间路径不确定、攻击渠道不确定；同时APT攻击一旦入侵成功则长期潜伏，攻击时间上具有持续性。目前，全流量审计方案具备强大的实时检测能力与事后回溯能力，并可将安全工作人员的分析能力、计算机存储与运算能力组合在一起，是一种较完整的解决方案。

⑻ 以大数据提升危机预警管理水平

以大数据提升危机预警管理水平

大数据是一场宏大的技术革命，正在使人们的思维方式、行为模式以及社会组织方式发生深刻改变。大数据可以使管理决策更多地基于数据和数据分析，提高决策的针对性和有效性，从而实现有预见的管理。这对危机预警具有重要意义。

大数据通过对大量数据的快速收集挖掘、及时研判分析，可以实现精确预测，从而为精确预警、科学决策提供基础。基于大数据的危机数据系统，能够突破专业分工造成的信息壁垒，促进信息共享，提升源头治理、动态监控、应急处置能力。大数据所集成的数据挖掘、机器学习等前沿技术，具有智能判断分析等优势，可以实现对危机管理全流程的实时动态监控与预警。大数据及相关管理模式的出现，从理念、方法到实践各方面为提升危机预警管理水平提供了可能，在危机管理和社会治理领域具有广阔的应用前景。

管理模式动态化，实现全流程监控。公共危机有多个发展阶段，其性质和量级虽然主要体现在集中爆发期，但大多取决于孕育潜伏期。利用大数据的挖掘、分析、预测和流程整合功能，对危机全流程进行动态管理，可有效解决“重治轻防”问题，增强前期预警能力，有效控制危机扩散，减少人民生命财产损失。具体来说，就是利用已有数据进行合理预测，并及时更新数据，对决策进行实时评估、修正和补充；建立预警系统、评估系统、问题处理和问责系统，完善全流程动态管理模式，充分发挥动态管理的优势和效能。

管理方式数据化，重视数据收集整理。危机管理系统的有效运行，离不开对相关数据的有效掌握和实时分析。同时，还要对多领域数据进行深入挖掘和关联分析，以控制和降低次生灾害的危害。为此，需要提高危机管理方式数据化、智能化程度，以大数据为基础搭建多元协同的网络信息系统，通过共享的网络平台将信息迅速传至危机管理指挥中心，为快速决策提供依据，为各方信息快捷交流提供平台。这就要求高度重视数据的收集、积累和分析、整理，有效推进数据的多领域运用。

数据共享平台化，推动数据广泛应用。数据的有效挖掘、分析和应用，需要以跨部门跨专业的数据平台为支撑。为此，应结合国家信息化建设，建设涵盖有线与无线网络、社会化媒体、数据终端的覆盖全国的数据平台。同时，推进数据共享和开放利用，打破专业和部门界限，消除信息孤岛，加强政府与公众的信息交流互动，通过典型应用示范，提高大数据网络系统的覆盖范围和应用水平，促进数据支撑的危机预警、风险识别与科学治理常态化。

数据利用多次化，提高风险防范意识。前事不忘，后事之师。危机事件的平息并非危机管理的终结，应通过大数据对危机数据进行多次利用，不仅对危机应对中的失职、渎职等行为依法追究责任，而且对危机事件进行深刻反思和总结，有针对性地弥补漏洞、完善制度。同时，建立危机评价与问责奖惩机制，健全风险防范长效机制。这是现代危机管理的重要环节，也有利于提高人们的风险防范意识和危机预警能力，防止类似危机再次发生。

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⑼ 如何看待大数据在公共危机中的应用取决于哪些影响因素

大数据（BIGDATA）背景下，由于海量数据和信息传播交互的新模式和新特点给传统的政府公共危机管理带来了全新的挑战，但是同样也为政府解决公共危机提供了全新的解决手段。大数据所带来的公共危机挑战不同于以往的传统信息媒体时代的挑战，政府如果足够重视大数据的巨大影响，利用大数据手段来分析、预测、解决公共危机，与社会民众做好数据交互，就能以此为契机，将我国的公共危机治理水平提上一个全新的层次。
大数据；公共危机；政府
随着自媒体的深入发展以及移动智能终端设备的广泛普及，信息对整个社会的影响逐步提高直到如今达到一种绝对重要的地位。进入21世纪以来，以全体、混杂和相关关系为特点的大数据时代的来临对政府及官员的公共关系管理带来前所未有的挑战。掌握大数据时代公共危机管理的特征及策略，对于推动建立职能科学的政府，全面推行“四个全面”战略具有十分重要的意义。
一、基于大数据环境下的政府公共危机管理特征分析
“大数据”概念最早出现于《大数据时代》，该书由数据科学研究权威人物维克托•迈尔•舍恩伯格和肯尼斯•库克耶编写，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。当前我国正处于社会转型期，公共处于多发状态，大数据背景下公共危机呈现出如下特征：
1.信息传递复杂化趋势。随着大数据时代的到来，信息传播有四个显著特点，一是多样化且十分丰富的传播路径，二是低廉的传播成本，三是快速的传播速度，四是数量大、分散广的信息传播主体。因此，当公共危机发生时，相较于传统媒体，大数据时代下信息在新媒介上的传播速度十分快，另外移动终端已经广泛运用到社会群体中，现今社会人人都可通过移动终端快速接受信息和传播信息，进一步加快了信息的传播速度。大数据时代给公共危机的控制方面带来新的挑战的难题。而在这种情况之下，我国政府由于网络信息假设的滞后和公共危机预案体系的不完备，在公共危机发生时往往后知后觉，容易造成较大的损失。
2.信息多元化传递致与政府信息权威性下降并存。在传统媒介时代，政府掌控着有限的信息传播渠道，且社会信息交流水平较低，政府因而能够相对有效控制信息的传播，但伴随着移动互联终端的普及和自媒体趋势的发展，使得信息传播呈现多元化。在这种情况下，缺少准确的权威信息的导向，舆论民情呈现出

⑽ 大数据的价值何在

大数据的价值体现在以三方面：

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

3、面誉闷临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

大数据技术主要包括以下作用：

第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展厅宏。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因扮虚册素。