大数据数字化反贪

㈠ 大数据的预测功能是增值服务的核心

大数据的预测功能是增值服务的核心
从走在大数据发展前沿的互联网新兴行业，到与人类生活息息相关的医疗保健、电力、通信等传统行业，大数据浪潮无时无刻不在改变着人们的生产和生活方式。大数据时代的到来，给国内外各行各业带来诸多的变革动力和巨大价值。
最新发布的报告称，全球大数据市场规模将在未来五年内迎来高达26%的年复合增长率——从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。全球各大公司、企业和研究机构对大数据商业模式进行了广泛地探索和尝试，虽然仍旧有许多模式尚不明朗，但是也逐渐形成了一些成熟的商业模式。
两种存储模式为主
互联网上的每一个网页、每一张图片、每一封邮件，通信行业每一条短消息、每一通电话，电力行业每一户用电数据等等，这些足迹都以“数据”的形式被记录下来，并以几何量级的速度增长。这就是大数据时代带给我们最直观的冲击。
正因为数据量之大，数据多为非结构化，现有的诸多存储介质和系统极大地限制着大数据的挖掘和发展。为更好地解决大数据存储问题，国内外各大企业和研究机构做了许许多多的尝试和努力，并不断摸索其商业化前景，目前形成了如下两种比较成熟的商业模式：
可扩展的存储解决方案。该存储解决方案可帮助政府、企业对存储的内容进行分类和确定优先级，高效安全地存储到适当存储介质中。而以存储区域网络（SAN）、统一存储、文件整合/网络连接存储（NAS）的传统存储解决方案，无法提供和扩展处理大数据所需要的灵活性。而以Intel、Oracle、华为、中兴等为代表的新一代存储解决方案提供商提供的适用于大、中小企业级的全系存储解决方案，通过标准化IT基础架构、自动化流程和高扩展性，来满足大数据多种应用需求。
云存储。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统，其结构模型一般由存储层、基础管理、应用接口和访问层四层组成。通过易于使用的API，方便用户将各种数据放到云存储里面，然后像使用水电一样按用量进行收费。用户不用关心数据的存储介质、网络状况以及安全性的管理，只需按需向提供方购买空间。
源数据价值水涨船高
在红红火火的大数据时代，随着数据的累积，数据本身的价值也在不断升值，这种情况很好地反应了事物由量变到质变的规律。例如有一种罕见的疾病，得病率为十万分之一，如果从小样本数据来看非常罕见，但是扩大到全世界70亿人，那么数量就非常庞大。以前技术落后，不能将该病情数字化集中研究，所以很难攻克。但是，我们现在把各种各样的数据案例搜集起来统一分析，我们很快就能攻克很多以前想象不到的科学难题。类似的例子，不胜枚举。
正是由于可以通过大数据挖掘到很多看不见的价值，源数据本身的价值也水涨船高。一些掌握海量有效数据的公司和企业找到了一条行之有效的商业路径：对源数据直接或者经过简单封装销售。在互联网领域，以Facebook、twitter、微博为代表的社交网站拥有大量的用户和用户关系数据，这些网站正尝试以各种方式对该源数据进行商业化销售，Google、Yahoo!、网络[微博]等搜索公司拥有大量的搜索轨迹数据以及网页数据，他们可以通过简单API提供给第三方并从中盈利；在传统行业中，中国联通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中国电信[微博]等运营商拥有大量的底层用户资料，可以通过简单地去隐私化，然后进行销售盈利。
各大公司或者企业通过提供海量数据服务来支撑公司发展，同时以免费的服务补偿用户，这种成熟的商业模式经受住了时间的考验。但是对于任何用户数据的买卖，还需处理好用户隐私信息，通过去隐私化方式，来保护好用户隐私。
预测是增值服务的核心
在大数据基础上进行深度挖掘，所衍生出来的增值服务，是大数据领域最具想象空间的商业模式。大数据增值服务的核心是什么？预测！大数据引发了商业分析模式转变，从过去的样本模式到现在的全数据模式，从过去的小概率到现在的大概率，从而能够得到比以前更准确的预测。目前形成了如下几种比较成熟的商业模式。
个性化的精准营销。一提起“垃圾短信”，大家都很厌烦，这是因为本来在营销方看来是有价值的、“对”的信息，发到了“错”的用户手里。通过对用户的大量的行为数据进行详细分析，深度挖掘之后，能够实现给“对”的用户发送“对”的信息。比如大型商场可以对会员的购买记录进行深度分析，发掘用户和品牌之间的关联。然后，当某个品牌的忠实用户收到该品牌打折促销的短信之后，一定不是厌烦，而是欣喜。如优捷信达、中科嘉速等拥有强大数据处理技术的公司在数据挖掘、精准广告分析等方面拥有丰富的经验。
企业经营的决策指导。针对大量的用户数据，运用成熟的数据挖掘技术，分析得到企业运营的各种趋势，从而给企业的决策提供强有力的指导。例如，汽车销售公司，可以通过对网络上用户的大量评论进行分析，得到用户最关心和最不满意的功能，然后对自己的下一代产品进行有针对性的改进，以提升消费者的满意度。
总体来说，从宏观层面来看，大数据是我们未来社会的新能源；从企业微观层面来看，大数据分析和运用能力正成为企业的核心竞争力。深入研究和积极探索大数据的商业模式，对企业的未来发展有至关重要的意义。

㈡ 银行数字化转型加速，潜在风险如何防范业内共识：加强监管！

金融业数字化转型正衔枚疾进。

这条因新冠肺炎疫情倒逼而来的转型之路，已由匀速变成加速。而市场需求之迫切，更是超乎想象：数字化转型，不仅成为近来很多金融论坛的重要议题，一些互联网银行以及传统金融机构金融 科技 方面的负责人，更成为炙手可热的嘉宾，或专题讲座，或网上授课，或论坛演讲。而金融 科技 巨头更是大举进军金融业，为数字化转型需求迫切的金融机构提供 科技 支撑。继阿里云加码“数字农信”战略，将开放更多智能风控、数据智能经验和数字生活场景等生态资源，助力农信社、农商银行等中小银行形成特有的创新型服务业态后，8月16日，腾讯云也与昆山农商银行正式签署战略合作协议，双方将在银行私有云平台建设、分布式架构转型、分布式数据库应用、移动端开发等金融新基建领域展开合作，同时依托双方优势资源，推进零售业务数字化建设以及场景金融创新，构建面向未来金融场景的数字新连接能力。

然而，数字化转型从来不像人们想象的那样，将业务从线下搬到线上，就一劳永逸；也不是成立一个金融 科技 部，做几个银行APP那么轻巧。由于涉及金融机构整个内部架构、流程和理念等全方位重构，想要实现真正意义上的数字化转型，并非易事。这其中，在转型过程中，如何有效防控未来智能金融的潜在风险，尤其困难。

众所周知，数字化转型离不开大数据、云计算、人工智能；只有充分发挥技术的力量，才能实现传统金融向数字化时代智能金融的转变。利用大数据，金融机构可以构建符合自身实际需求的业务、风控模型；利用云计算，可以按照模型，进行高效快速运算，将结果用于日常运营；利用人工智能，可以实现高频小额贷款的自动发放，实现真正意义上的“秒贷”。可以说，数字化时代的智能金融，颠覆了传统金融业务模式，省去了大量人工操作过程，极大提升了客户体验和满意度，让以客户为中心的经营理念变成了现实。这从头部民营互联网银行每年动辄服务数千万，甚至上亿客户，发放数千万笔贷款中可窥见一斑。

不过，硬币总有两面。当金融机构享受数字化转型后的智能金融带来的便利、高效等好处的同时，潜在的风险也如影随形。

中国证监会原主席肖钢日前警告称，“人工智能与金融业深度融合的新业态，是金融模式变革的方向，在大力发展的同时亦需要提防可能带来的系统性风险。”他表示，由于人工智能主要依靠模型和算法，因此在该技术运用于金融市场时，一旦数据质量不高或出现偏差，则有可能产生蝴蝶效应，带来系统性风险。例如，在资本市场上，事先设定的投资模型往往在实施中没有人为干预，这可能使得投资策略产生高度一致性，并在某个时点上对市场造成冲击，由此引发系统性风险。美股就曾经出现过“闪电崩盘”，道琼斯指数在极短时间内暴跌上千点。

虽然肖钢的观点，业内早有认知，但在当前金融机构纷纷加大数字化转型、发展智能金融的大背景下，仍具有振聋发聩的意义。

事实上，业内对智能金融潜在风险认识非常深刻。苏宁银行董事长黄金老此前在接受采访时就表示，通过数字化转型，金融服务会像水一样渗透到各个场景各个生态之中，把金融服务或者金融产品内嵌到企业的生产环节、交易环节和个人的生活环节，但这种“渗透”也会带来新的风险和挑战。第一大风险是数据风险，这来源于金融的全自动化，要依靠数据来决策。银行是数据化应用最丰富，或者是最全面的一个领域。如何合理整合这些数据是数字化转型中银行的必修课。应对不当，就会产生数据造假、数据中断、数据泄露、数据滥用等风险。第二大风险是技术风险，既包括算法的可解释性和可评估性，比如构造了包含一百个变量的模型来评估贷款是否可以发放，但由谁衡量这个模型是否适当。也涵盖技术带来的安全风险，在高度依赖数字化系统的情况下，一旦系统被攻击或者停摆，可能会对金融安全造成更大的危害。

正因为数据采集来自于人，模型搭建来自于人，因此，智能金融虽然省事，虽然智能，但也会因为数据质量问题和算法参数设定等问题，潜藏较大风险。如果建立模型的人再有不良用心，潜藏的风险更大。而智能金融一旦发生风险，常常是系统性的。因此，未雨绸缪，做好风险防控工作，非常重要。

如何防范潜在风险？业内共识是，加强监管。

智能金融时代，传统监管理念和手段，无法有效匹配。因此，金融机构在加速数字化转型，监管当局的监管手段也应当加速转换。既然智能金融的风险点潜藏在数据治理和算法等方面，那么，监管对象就应当既包含对模型的可解释性的监管，要让监管对象能够解释清楚模型到底基于何种逻辑；也应包含对智能金融有关模型和算法的构建者、设计者的监管，为此要及时完善监管制度，堵塞监管盲区，通过资质认定，让相关从业者具有监管层认可的资质。最重要的是，监管层要有懂行的监管者，要能看得明白，管得到位，治得有效。

㈢ 数字化货币对贪污有影响吗数字化货币对贪污有影响吗

数字化货币对贪污有影响吗数字化货币对贪污有影响吗？首先可以肯定的是，数字货币代替纸币肯定是的大势所趋，无可阻挡。

最近中国的数字货币开始在国内大范围试水，引发了热议。既然是试点，应该是小范围的，但是这次却是在28个省市同时试点，范围之广令人咋舌，由此可见政府对于推广数字货币的急切心理。


很多人看到这个消息那是一片欢呼，纷纷赞叹中国的数字货币技术已经领先世界，马上要迎来数字货币的新时代，那欢呼好像是中国已经站在了世界的巅峰一样。

网友的欢呼可以理解，毕竟官媒说的都是数字货币的好处，而对于数字货币，一般的老百姓并不能深刻地认识它，欢呼在所难免。

那么我们应该如何看待数字货币呢？

数字货币的确是有很多好处

相对于我们使用的纸币，数字货币制造成本更低，基本可以忽略。生产纸币需要材料、人工，生产过程还需要消耗电力，中国每年发行海量的纸币，生产这些纸币需要一笔不小的费用。数字货币的生产成本则可以忽略不计，如此一来也算是节约了资源。另外，纸币是要磨损的，各大银行每年都需要回收磨损严重的废币，然后再予以销毁，这又是一笔成本。数字货币是虚拟货币，不存在这个问题。

数字货币使用也比较简单，不用找零，需要多少钱直接输入数字就可以，省时省力，可以有效节约柜台结账时间，提高结账效率。中国人现在大部分年轻人都习惯了支付宝、微信等支付方式，转换为数字货币存在的障碍不大，但需要重点教授老人使用。

数字货币对贪污腐败具有一定的抑制作用，一旦全面实施数字货币，废除纸币，那么将会使金钱行贿受贿变得困难，因为每一笔交易都会在系统上完成，都会留下痕迹，领着麻袋送现金的行为行不通了。

有网友欢呼要数字货币可以消灭贪污受贿，这种想法就太天真了。送现金行不通，可以送古玩、字画、黄金等实物，这照样是行贿。再说了，凭奸商跟贪官们的“智商”，要想规避监控并不难。

另外，反腐是有关部门主导的，老百姓完全不知情，有没有贪污腐败完全是相关部门说了算，查不查也都是他们说了算，这跟施行不施行数字货币无关。


如何看待数字货币

无法达成去美元化的目的

中国之所以急切推行数字货币的目的之一就是去美元化，为可能的中美脱钩做准备。有很多网友对数字货币也寄予厚望，欢呼终于可以摆脱美元体系了，这种观点是毫无根据的。

使用数字货币，能不能兑换外币完全由央行说了算，如此做法的确可以控制将人民币兑换成美元，从而控制国内宝贵的美元外流，但是对于国际上的去美元化基本上没有意义。

中国的数字货币使用的只有中国人，世界上其他国家并不使用，在中国进行国际贸易的时候依然需要以美元结算而不是数字货币，如此怎么可能达到去美元化的目的呢？而且只要国内银行涉及到美元结算业务，就无法避开美国的金融制裁。

所以，推行数字货币可以达到控制美元外流的目的，但无法实现去美元化。

数字货币不是区块链技术

有不少网友将数字货币说成是区块链技术，这完全是误解。

区块链技术的一个显著特点就是去中心化，每一个交易中心都可以成为一个独立的单元，不受外界影响，外界无法得知独立单元内进行了什么交易，达到完全保密的目的。但是数字货币不是去中心化，而是加强了中心化，全国所有人（特权除外）的任何交易行为都只有一个中心，那就是发行数字货币的耽误。

使用纸币交易不会被记录，比如一个人用现金买了一个成人玩具，这个行为除了买着及卖着知道外，第三人不会知道。但是使用数字货币就不同了，所有人的交易行为都会被储存到一个服务器，你买任何东西都会被记录，所有的隐私都将不复存在。

当然了，这样也对于打击违法犯罪肯定是有帮助。


数字货币投放比纸币更加难以控制

发行纸币毕竟还需要生产过程，而发行数字货币则只需要在后台添加数字就可以。

货币对普通的老百姓的生活是如此的重要，一旦超发就意味着老百姓手里的钱贬值，财富缩水，数字货币超发也是一样的后果。相比较而言，发行数字货币要比发行纸币容易得多，希望决策者一定要慎之又慎。

㈣ 建设纪检大数据监督平台的目的

一、建设背景
“数字监督”已然成为大数据时代权力监督体系不可或缺的一种新形态。此前，中央纪委国家监委也印发了《信息化工作规划（2018-2022年）》，明确要求为依规依纪依法履行好纪检、监察职能提供有力的科技辅助和技术支持。数字赋能权力监督是提升综合治理能力与时俱进的现实需要，是创新监督方式推动监督的工作理念，也是纪检监察高质量发展的必然要求。
二、解决问题
虽然利用大数羡橡据技术解决传统的干部权力监督问题是一种新型的有益的尝试，且随着互联网技术的发展在社会各个领域的迅速延伸，越来越多明明的政府部门开始去探索如何利用这一技术在权力监督工作中去发挥作用。但不能否认的是，在实践中权力监督的成效还有待进一步加强，仍存在一些亟待解决的突出问题。
例如监督部门对监管内容不明确、数据采集方式不全面，信息收集困难且效率低；各级纪委监委数据量较大，在信息化过程中缺乏平台整合，纪检监察相关数据未互联互通，使得业务数据“孤岛化”；传统的监督模式激派告效率低、时间周期长，整体问题统计起来较为困难并且精准度不够，相关领导无法掌握全区各级部门权力运行的整体情况，以及问题的趋势频率，难以决策。

㈤ 反贪、反诈分别是什么意思，这里面的 反 是什么意思

大数据、人工智能、网络直播等移动通信和互联网新技术的更新迭代是电信诈骗犯罪案件高发的客观背景，但除此之外还有许多其他原因。

结合审判实践，我们总结出电信诈骗犯罪案件高发的原因，主要有六个方面：

1 大量个人信息遭泄露、甚至被买卖，成为犯罪分子筛选潜在行骗对象的重要手段；

2 部分地方的工商登记机关、银行机构对申请注册公司、开立银行账户行为把关不严；

3 行政监管、行政处罚缺位，导致部分一般违法行为发展为犯罪；

4 互联网技术的发达同时导致网络电信诈骗行为查处、打击困难；

5 犯罪分子依靠技术手段，具有较强的反侦查能力；

6 被害人因自身贪念、心理承受能力差、识别能力差等弱点，易陷入犯罪分子精心设计好的圈套。

结合以上犯罪特点、原因和审判经验，广州法院的法官们总结出以下防范电信网络诈骗犯罪的对策及建议，一起来看看这份“反诈宝典”吧！

01

妥善保管个人信息

个人信息泄露、贩卖等现象突出已成为诈骗犯罪黑色产业链的重要组成部分。由于许多电信网络诈骗方式都以获取被害人隐私信息为先决条件和必经步骤，因此，广大人民群众把好个人信息保护的第一道关口，从源头杜绝隐私外泄对于避免财产损失至关重要。

㈥ 数字化,数据化,数字化时代,大数据之间的区别已与联系是什么

数字化则是推进信息化的最好方法。所谓数字化，就是将许许多多复杂的、我们难以估计的信息通过一定的方式变成计算机能处理的0和1的二进制码。数据化是指问题转化为可制表分析的量化形式的过程。最直观的就是企业形形色色的报表和报告。

数据化管理=数据分析+服务业务+改善管理。数据化运营（约等于）数据化管理，前者常见于互联网行业，上升到所有行业其实都叫数据化管理。

数字时代其实就是电子信息时代的代名词，因为电子信息的所有机器语言都是用数字代表的，所以人们将其美称为数字时代，所有的一切都建立在电子信息的基础上，信息传输高速便捷，但是人们对电脑的依赖也会越来越大，而且各种电磁辐射接踵而至，纵横交错于生活的每片角落，所以说有好处也有坏处。

大数据说的是一种移动互联网和物联网背景下的应用场景，各种应用产生的巨量数据，需要处理和分析，挖掘有价值的信息。

数据分析：

数据分析就是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论的过程。

数据分析只能对某一个问题作出解答，比如分析得出销售额下降的比率和原因，但并没有告诉我们怎么做，也就是说，数据分析本身不能带来最大化的业绩和效率。所以，数据分析结合人的决策和业务行动，将正确的分析结果用最实际的方式应用到业务层面才能产生效益，只有持续不断的产生效益才能称之为数据化管理。

㈦ 阿里的总监将大数据、数字化的经验，总结成资料干货，可以收藏

阿里把企业的数字化转型划分为“数字化重构”和“数字化增长”两大类别，这个概念是不是听着很难懂？

重构，就是转型嘛；增长，就是更进一步嘛，说白了还是原来的老样子，换了个解释而已。

说到数字化转型，我觉得这是一个非常好的话题，甚至能衍生出很多干货，无论是传统企业，还是顶尖的互联网大公司，如阿里腾讯，老板都在朝这个方向努力。

所以和大数据有关的知识，还是很有必要学习的。

我给大家整理了很多干货，我从一个10年从业者和管理者的角度，这份干货，无论是底层干活的，中层管控的，上层布局的，都能够很清楚的学习到。

涉及到的方面还是很广的：大数据、数仓、中台、AI、IT规划、大数据平台、BI工具。

我是怎么总结的？

从架构入手，到每个模块的分解，再到每个地方的注意点，基本上就行了，太细的也不是通过文字去说清楚的。

只要能做到，看了干货资料，能对实际工作产生指导，就可以了。

这只是一部分，还有更多，自己来看就好。

㈧ 中国实施大数据战略有五大行动支点

中国实施大数据战略有五大行动支点
大数据引擎业已成为组织创新、产业升级、经济社会发展、国家治理能力现代化的核心驱动力。在借鉴欧美发达国家大数据战略实施的先进经验基础上，中国中国实施大数据战略有五大行动支点。
变革时代的大数据革命
自“智慧地球”概念于2008年11月提出以来，整个地球都沉浸在如何变得更加智慧这个庞大的课题里。联合国秘书长执行办公室于2009年正式启动了“全球脉动”倡议项目，旨在推动数字数据与快速数据收集和分析方式创新。联合国2012年5月对外发布了《大数据促发展：挑战与机遇》白皮书，探讨如何利用互联网数据推动全球发展。随着大数据发展战略得到全球各国的高度重视，世界主要国家的“智慧国家”建设发展战略和行动计划风起云涌。由于大数据是数字化生存时代的新型战略资源，对国家治理和社会发展作用巨大，各国科技界、产业界和政府部门极为关注，于是“智慧企业”“智慧校园”“智慧医院”“智慧政府”“智慧城市”被不同类型组织列为发展目标。
科学技术是第一生产力，产业的每一次革命性跃迁都离不开科技革命的推动，往往只有那些抓住技术革命的战略机遇并迅速作出适应性调整的国家或民族才能不断生存发展。毫无疑问，大数据是当前一个事关经济社会发展全局的战略性产业，已经成为全球高科技产业竞争的前沿领域，以美、日、欧为代表的全球发达国家已经展开以大数据为核心的新一轮信息战略以及新一轮的人才竞争、技术竞争、产业竞争、企业竞争和国家竞争。报告显示，2014年，全球大数据市场增长速度达53%，总体规模为285亿美元。到2017年，全球大数据市场收入将达500亿美元，这意味着从2011年起连续6年年复合增长率达38%。中国市场情报中心有关统计显示，2012年中国大数据市场规模为4.5亿元，同比增长40.6%，到2018年，中国大数据市场规模将达到463.4亿元。2012—2013年度，在欧美国家1217家营业额收入超过10亿美元的企业中，643家企业制定了大数据战略，其中7%的企业至少投入了5亿美元，15%的企业至少投入了1亿美元发展大数据。
显然，随着经济社会的发展，大数据带来的深刻影响和巨大价值逐渐被认识，它通过技术的创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为我们提供了一种全新的看待世界的方法，大数据带来的信息风暴正在全方位地改变着我们的生活、工作和思维。
大数据战略实施的国际经验
欧美发达国家相继制定了大数据发展战略，并制订了具体的实施政策和行动计划，已经取得初步成效。总体而言，这些战略具有以下几个方面典型特征：
开放性。自2009年美国政府开放数据门户网站data.gov上线以来，各国政府掀起开放数据运动。通过开放政府数据，提高政府透明度，提升政府治理能力和效率，更好地满足公众需求，促进社会创新，带动经济增长。据统计，截至2014年1月12日，开放数据运动已覆盖全球44个国家(地区)。2013年6月，八国集团首脑在北爱尔兰峰会上签署《开放数据宪章》，各国表示愿意进一步向公众开放可机读的政府数据，并在2013年末制定相应的行动计划。英国承诺2015年前开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并将投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”。2013年11月，法国政府出台《八国集团开放数据宪章行动计划》，作出“朝着默认公开发布数据的目标前进”“建立一个开放平台以鼓励创新和提高透明度”等几项承诺。
智能性。2010年11月，德国联邦政府启动“数字德国2015”战略，推动互联网服务、云计算、物联网、3D技术以及电动汽车信息通信技术等信息通讯产业的发展，推动实施基于传统制造业智能化和数据化的“工业制造4.0战略”，将物联网引入制造业，打造智能工厂，工厂通过CPS(网络物理系统)实现在全球互联。2011年，韩国就提出“智慧首尔2015”计划，目标是到2015年成为世界上最方便使用智能技术的城市，建立与市民沟通的智能行政服务，建成适应未来生活的基础设施和成为有创造力的智慧经济都市。2013年6月，日本安倍内阁公布《面向2020年的ICT综合战略》，全面阐述2013-2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”的目标。
价值性。2012年4月，英国经济与商业研究中心的一份研究报告预计了2012-2017年大数据产生的经济利益：2011年英国私企和公共部门企业的数据资产价值为251亿英镑，2017年将达到407亿英镑。大数据增加的创新与就业机会，将贡献价值240亿英镑，同时为小企业创造预计价值为420亿英镑的发展前景。该报告还预测大数据将创造新业务市场，即创造58000个就业机会。大数据可以更有效地改进客户需求分析，预计此项优化将产生738亿英镑的效益。大数据可以优化产品存量和资源分配，大大降低成本，预计产生460亿英镑的效益。同时，政府部门通过大数据可对医疗保健系统进行防欺诈检测和分析，预计节省不必要的支出达20亿英镑。显然，如果有意识地在更大的合理范围内开放大数据，大数据将带来更多的价值增殖。
应用性。2012年9月，IBM公司启动在加拿大安大略省巴里市兴建智能数据中心，即IBM加拿大领导数据中心，旨在推进节能化数据中心管理方面的研究和为企业提供能使其连续性经营的服务以及灾备数据服务。为响应公民对数据的需求，加拿大逐步开放地理空间数据，并将大数据研究列为政府科研基金重点资助对象。2013年8月，英国政府发布的《英国农业技术战略》指出，英国今后对农业技术的投资将集中在大数据上，目标是将英国的农业科技商业化。
保障性。2012年5月，美国政府宣布投资2亿美元提高大数据技术(包括数据的储存、分析、收集)，以加快科学研究、加强国家安全、改革教学和培训体系以及促进专业人才发展。2013年1月，英国商业、创新和技能部宣布注资6亿英镑发展8类高新技术，其中，1.89亿英镑用来发展大数据技术。“欧盟开放数据战略”将重点加强在数据处理技术、数据门户网站和科研数据基础设施三方面的投入，旨在欧洲企业与市民能自由获取欧盟公共管理部门的所有信息，建立一个汇集不同成员国以及欧洲机构数据的“泛欧门户”。
中国实施大数据战略的行动支点
为了应对大数据战略带来的机遇和挑战，借鉴欧美发达国家大数据战略实施的先进经验，我国需要在如下几个方面下功夫：
完善制度。完善知识产权保护体系，促进数据共享和整合，推动数据价值创造。加快制定相关标准和指南，制定大数据发展战略。出台法律，为涉及企业运营数据、客户信息、个人隐私和各种行为的详细记录数据提供法律保障。完善信息资源市场，界定信息产权，明确信息的所有权、使用权和收益权的规定，发挥市场在信息资源方面的优化配置作用。
构筑平台。成立大数据管理局，建立信息资源共享平台，开放政府信息资源。以部门业务信息为基础，从标准、流程、数据三个方面进行设计，建设“物理分散、逻辑集中”的公共数据中心，通过数据集中挖掘，提高数据利用率，提高各级政府行政管理效率和公共服务水平。
突破技术。在明确大数据关键技术的基础上，确定重点支持领域，加大研发支持力度，整合云计算、物联网等专项项目，支持大数据技术的开发、研究和应用示范，引导企业加大大数据研发力度，实现关键技术突破，特别需要优先支持大数据技术在舆情研判、疾病防治、灾害控制、交通安全、城市管理、公共服务、社会治理等民生领域的应用。在公共服务和公用事业管理中采购大数据技术，以政府采购引导国内大数据发展。
培养人才。加大高水平大数据人才的引进和培养力度，重点培育数据挖掘、机器学习等方面的专业人才。制定激励措施对企业管理者进行数据分析技术培训，提高大型企业管理人员的数据分析能力。同时，在大学相应阶段有针对性地增加相关大数据技术与分析课程，增加学生在感知技术、数据仓库、数据搜索、数据挖掘与可视化等领域的知识积累，扩大人才储备规模。
提供保障。设立大数据研发基金，加大大数据平台建设的投入力度，加强智慧企业、智慧医院、智慧政府、智慧城市建设。设立奖惩制度，强化大数据国家安全建设。建立预算制度，控制各部门经费流向，推动数据共享，防止“信息孤岛”现象的出现。