A. 大数据时代的治理转型
大数据时代的治理转型
大数据技术在商业领域已经显示出提供“解决方案”的惊人能力,同样可以在国家治理、政府治理、社会治理中运用
国务院通过的《关于促进大数据发展的行动纲要》为未来中国的大数据发展指明了方向。然而,与全球主要发达国家相比,中国仍处于大数据发展的初级阶段。如何构筑大数据时代的国家竞争发展优势将具有深远的战略意义。
大数据时代的国际竞争格局
当前,大数据正焕发出变革的力量,并正在改变各国综合国力增速,重塑未来国际战略格局,主要表现在以下方面。
首先,大数据成为经济社会发展新的驱动力。随着物联网、云计算、移动互联网等网络新技术的应用和发展,社会信息化进程进入数据时代,海量数据的产生与流转成为常态。未来20年,全球50亿人将实现联网,这将使全球数据量呈几何式快速增长。预计到2020年,全球数据使用量将达到约40ZB(1ZB=10亿TB),将成为新的重要驱动力。
其次,大数据将成为重要的战略资源和核心资产。世界各国对数据的依赖快速上升,国家竞争焦点已经从资本、土地、人口、资源的争夺转向了对大数据的争夺,制信(数)权成为继制陆权、制海权、制空权之后的新制权。大数据使得数据强国与数据弱国的区分不再以经济规模和经济实力论英雄,而是决定于一国大数据能力的优劣。
第三,大数据将改变国家治理的架构和模式。大数据不仅是一场技术和经济革命,更是一场国家治理的变革。大数据可以通过对海量、动态、高增长、多元化、多样化数据的高速处理,快速获得有价值信息,提高公共决策能力。另外,数据主权的提出也使政府、企业和个人的角色发生转变,使国家治理结构逐步实现从国家独大的治理结构转向多元共治,从封闭性治理结构转向开放性结构,从政府配置资源模式转向市场配置资源模式的转变,作为基础设施的大数据和作为基础性制度的大数据同时存在。
最后,大数据安全已经成为国家最重要的战略安全之一。借助大数据革命,美国等发达国家全球数据监控能力升级,确保自身在网络空间和数据空间的主导地位。各种国家信息基础设施和重要机构所承载着的庞大数据信息,如由信息网络系统所控制的石油和天然气管道、水、电力、交通、银行、金融、商业和军事等,都有可能成为被攻击的目标,大数据安全已经上升成为国家安全极为关键的组成部分。
主要国家大数据战略在行动
当前,世界各国纷纷利用大数据提升国家竞争能力和战略能力。
1.美国大数据战略的全球领导力。美国政府最先对大数据技术革命做出战略反应,利用大数据提升国家治理水平和国家竞争优势。迄今为止,美国政府在大数据方面实施了三轮政策行动。
第一轮是2012年3月,白宫发布《大数据研究和发展计划》,并成立“大数据高级指导小组”,该计划有两个目标:一是用大数据技术系统改造传统国家治理手段和治理体系;二是形成新的经济增长业态和板块。
第二轮是2013年11月,白宫推出“数据-知识-行动”(Data to Knowledge to Action)计划,进一步细化了利用大数据改造国家治理、促进前沿创新、提振经济增长的路径。这是美国向数字治国、数字经济、数字城市、数字国防转型的重要举措。
第三轮是2014年5月,美国总统办公室提交《大数据:把握机遇,维护价值》政策报告,强调政府部门和私人部门紧密合作,利用大数据最大限度地促进增长和利益,减少风险。
2.欧盟“数据驱动经济战略”框架初显。欧盟在2014年发布了《数据驱动经济战略》,有望近期内成为欧盟经济单列行业,为欧盟恢复经济增长和扩大就业,做出巨大贡献。欧盟在大数据方面的活动主要涉及两方面内容:(1)研究数据价值链战略计划;(2)资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动。数据价值链战略计划包括开放数据、云计算、高性能计算和科学知识开放获取四大战略。主要原则是:高质量数据的广泛获得性,包括公共资助数据的免费获得;作为数字化单一市场的一部分,欧盟内的数据自由流动;寻求个人潜在隐私问题与其数据再利用潜力之间的适当平衡,同时赋予公民以其希望形式使用自己数据的权利。
3.亚太地区国家纷纷抢占大数据战略制高点。亚洲一些国家在大数据发展中紧追其后。日本积极谋划利用大数据改造国家治理体系,对冲经济下行风险。2013年6月,安倍内阁正式公布新IT战略《创建最尖端IT国家宣言》,以开放大数据为核心的IT国家战略,把大数据和云计算衍生出的新兴产业群视为提振经济增长、优化国家治理的重要抓手。
韩国科学技术政策研究院2011年正式提出“大数据中心战略”以及“构建英特尔综合数据库”。同时,韩国社会专职部门制定应对大数据时代计划。2012年,韩国国家科学技术委员会就大数据未来发展环境发布重要战略规划。2013年,在朴槿惠总统“创意经济”的新国家发展战略指引下,韩国未来创造科学部提出“培养大数据、云计算系统相关企业1000个”的国家级大数据发展计划以及《第五次国家信息化基本计划(2013-2017)》等多项大数据发展战略。
总体来看,国外政府大数据政策措施体现出如下明显特征:一是颁布战略规划进行整体布局,抢占大数据先机;二是注重构建配套政策,包括人才培养、产业扶持、资金保障、数据开放共享等,为本国大数据发展构筑良好的生态环境。
中国准备好了吗
大数据对于中国的战略意义毋庸置疑。2013年,中国大数据产业市场规模为34.3亿元,同比增长率超100%。然而,与国外先进国家相比,中国大数据发展却面临非常严峻的风险与挑战。
1.大数据战略储备能力不足,尚缺乏国家顶层设计。从主要发达国家的大数据发展经验看,美国等国持续强化国家战略的顶层设计,重点关注大数据对创新能力、国家安全能力、产业竞争力等国家竞争优势的重构,持续推出大数据国家战略规划。目前,中国明确大数据发展战略的中央部门和政府部门较少,更多是产业界和学术界的探讨,大数据战略的国家顶层设计尚未进入议事日程。此外,大数据治理不是技术问题,而是具有系统性、全局性的战略问题,需要有全面推动大数据战略实施的权力部门和核心决策机构。而这些机制设计,中国都明显缺失和缺位。
2.条块分割体制壁垒和“信息孤岛”,阻碍数据开放和共享。据统计,中国政府掌握着80%以上的数据,政府作为政务信息的采集者、管理者和占有者,具有其他社会组织不可比拟的信息优势。但由于信息技术、条块分割的体制等限制,各级政府部门之间的信息网络往往自成体系、相互割裂,相互之间的数据难以实现互通共享,导致目前政府掌握的数据大都处于割裂和休眠状态。同时,由于政府部门业务管理信息系统开发和建设的“部门化”,政府信息系统出现“系统林立”和分裂状态,政府公共信息资源重复采集现象严重,信息摩擦和治理成本偏高。总体而言,政府开放数据的程度远远落后于世界领先国家。
3.传统治理思维和治理体制在大数据时代出现明显的不适应,并引发新的难题。大数据正在重构政府、市场、社会三者之间关系模式,然而,现有国家治理思维和治理体制已经明显不适应这种大数据时代新趋势的变化。特别是如果经济体制、行政体制和社会管理体制改革不能有效跟进,既得利益主体很可能将大数据技术带来的国家治理契机转化为既得利益的手段和工具,可能引发新的“权力寻租”、新的“数字鸿沟”等问题。
4.法治建设滞后,维护“数据主权”的法律法规标准及配套政策严重缺失。目前,中国大数据法治建设明显滞后,用于规范、界定“数据主权”的相关法律缺失,缺乏有效的大数据法律框架。
一是对于政府、商业组织和社会机构的数据开放、信息公开的相关法律法规尚待进一步完善,尤其缺乏企业和应用程序中关于搜集、存储、分析、应用数据的相关法规。
二是没有对保护本国数据、限制数据跨境流通等做出明确规定。金融、证券、保险等重要行业在华开展业务的外国企业将大量敏感数据传输、存储至其国外的数据中心,存在不可控风险。
三是大数据技术应用与产业发展刚刚起步,缺乏与之相配套的法律法规及政策。
将大数据发展规划上升为全面的国家战略
大数据引发的经济社会革命才刚刚开始,需要全面提升大数据在国家经济发展和治理方面的重要战略地位。
1.完善大数据发展的国家顶层设计。要在“行动纲要”基础上,加快形成大数据国家战略,包括中长期路线图与实施重点、目标、路径。统筹布局,加快大数据发展核心技术研发;推进大数据开放、共享以及安全方面的相关立法与标准制定;抢抓全球科技革命和产业革命战略机遇,重构国家综合竞争优势。
一是把数据主权纳入国家核心利益的战略范畴,加快大数据立法、法律法规和标准的制定。
二是规划重点领域的大数据研究计划,布局关键技术研发方向,强化大数据基础设施建设和人才培养,加强对大数据产业的扶持,做好体制机制、资金、法规标准等方面的保障,为后期专项政策制定、项目规划等提供依据。
三是借鉴国外政府大数据战略经验,制定符合中国国情的大数据配套政策路线图,注重从战略技术能力储备和战略应用实施两个角度,释放大数据发展的潜能。
2.构建国家大数据仓库。应加快G2G(政府与政府之间)、G2B(政府与企业之间)、G2C(政府与公民之间)的大数据开放与共享,盘活大数据资产。
一是加强大数据基础设施建设。全面推进实施“宽带中国”战略,持续支持下一代互联网、第四代移动通信、公共无线网络、电子政务网、行业专网和物联网等网络基础设施建设,建立政府“云平台”,统筹监测数据管理平台、公众民情采集与服务数据管理平台、公共安全与应急管理数据管理平台、政府管理绩效考评数据管理平台、资源统筹与经济预警监测数据管理平台。
二是加强基础数据整合。一方面,整合来自于政府职能部门及业务部门的数据信息资源,推动和规范诚信机构建设,提供完整、准确、及时的企业和个人诚信信息,推进大数据征信体系建设;另一方面,推动国家基础数据开放共享进程,打造透明、智慧政府,推动国家、省、市、县四级大数据交换共享,打通信息横向和纵向的共享渠道,推进跨地区、跨部门信息资源共享和业务协同,并在此基础上最终建成国家大数据仓库。
3.运用大数据,全面提升公共服务水平。从全球领先国家经验看,社会治理体系和公共服务体系是运用大数据进行改造提升的最有潜力领域。
一是将大数据更广泛实践于污染防治、城市规划、交通、医疗健康、教育、国家安全、社会舆情、军事等重要领域,在智能交通、智慧医疗、智慧教育、智慧军工、国防等方面实现重大模式创新。
二是利用大数据加快政府自身革命,制定政府大数据开发与利用的负面清单、权力清单和责任清单。
三是利用大数据实施监管和反腐。大数据给网络问政、网络监督和技术反腐提供了强大的技术支撑,可以利用大数据建立国民满意度指数、腐败指数以及清廉指数等。
4.利用大数据创新政府决策方案。大数据技术在商业领域已经显示出提供“解决方案”的惊人能力,同样可以在国家治理、政府治理、社会治理方面中运用。以通信网、互联网、移动互联网、物联网四张网为支撑,可以提出大数据智慧城市解决方案、大数据新农村建设解决方案、大数据金融解决方案、大数据智能终端解决方案、大数据位置服务解决方案、大数据教育解决方案、大数据文化创意解决方案、大数据环境解决方案、大数据制造解决方案、大数据生物健康解决方案、大数据中小企业数据中心解决方案、大数据服务平台解决方案、大数据信息安全解决方案等,为大数据战略真正落地找到突破口。
5.充分挖掘释放大数据变革、创新经济的潜能。首先,通过大数据实现制造业数字化、智能化及下一代信息技术的深度融合。要做好大数据与工业宽带建设的对接,率先将工业宽带的传输、工业大数据采集、数据中心的计算应用等环节整合起来,建立完善的工业互联网体系和中国的工业4.0体系。
其次,鉴于目前中国的人口要素红利在“退潮”,土地、资源、环境等生产要素日益紧张,要将大数据作为新的战略性生产要素释放出来,建立多元参与的协同创新联盟,增强产学研合作集成研发能力,激励基于大数据资源的创新创业,推动经济实现高质量增长。
再次,利用大数据研判,预测宏观经济形势,开发“经济增长形势判断预测系统”、“物价变化高频判断系统”、“金融市场信心判断系统”、“房地产景气判断系统”等,增强对经济形势判断的科学性、精准性。
6.开展全球大数据交流合作。全球主要国家都已提出本国大数据国家战略,特别是美国、日本等国的数据量非常庞大。中国可通过大数据外交,与之展开国际合作,特别是在应对气候变化、粮食安全、疾病灾害、恐怖主义等领域,以及在“一带一路”战略推进过程中,丰富公共外交领域的大数据建设。
此外,可利用大数据技术掌握全球性数据情报和全球焦点事件发展态势。建议实施中国版“全球脉动”(Global Pusle)项目。联合国于2009年推出“全球脉动”项目,提出大数据是纳米技术和量子计算之后的一个颠覆性变化,用这个技术对Twitter和Facebook等互联网数据和文本信息开展实时分析监测,使用语言解密软件对互联网世界进行“情绪分析”,可以对疾病、动乱、种族冲突提供早期预警。中国可以实施类似的大数据全球情报智能监测项目,对全球重大趋势进行早期预警,切实维护和保障国家安全。
B. 大数据时代给政府治理带来哪些挑战和机遇
政府治理是一个动态的过程,受社会经济、政治结构、技术变革、文化环境等多因素的综合影响。技术变革是政府治理现代化的重要推动力量,大数据作为一种新技术,推动全球进入一个将数据当作核心资产的新时代,推动社会朝着更加开放、权力更分散和网状大社会方向发展。
数据时代是一个将数据当作核心资产的时代,数据呈现出战略化、资产化和社会化等特征。随着数据作为国家战略资产意识的增强,以及越来越多的国家将数据管理上升到战略层面,大数据势必会以更加积极的姿态进入到公共管理和政府治理范畴内。无论是把大数据单纯作为一种技术,还是一种抽象理念,或者是一个时代背景,它都将对政府治理理念、治理范式、治理内容、治理手段等产生不同程度的影响。
政府治理理念的影响
⒈开放的意识
大数据时代最强音,开放,开放。无论是美国提出的“开放政府”战略,还是规模不断扩大的世界“开放联盟”组织,世界各国政府的开放意识在强化。开放意识的缺失,将使一个国家或政府在大数据时代处于“被淘汰”的境地。
⒉包容的心态
大数据时代,国家间的包容性增强,欧盟科学数据的开放战略志在打破体系内20多个国家的数据分界线,实现数据世界的一体化。美国We the People的上线,政府利用“社交”方式为公民提供了合法的倾诉平台,可以更近距离地听到公众的声音,政府与公众之间的包容度增强;
⒊科学的态度
大数据时代,数据的颗粒度在变小,政府所能获得的和提供的数据更加原始与真实,政府决策过程在科学技术的支撑下变得高效与可考证化,决策结果中不确定因素所带来的风险大大降低。科学思考成为一种习惯,经验分析不再主导。
⒋关联的思考
大数据时代,认识问题、分析问题、思考问题、解决问题,都需要进行“关联”,人的关联、物的关联、人与物的关联,历史时间的关联,地理位置空间的关联,多维度的关联
⒌深度的分析
大数据时代,分析是深度的、实时的、,大数据分析的是极端个人化的数据,这些个人信息以形态各异的形式,分散在不同的时间段、不同的地理位置、不同的网站平台,大数据要做的就是不停的分析,深入的挖掘这些看似不相关的数据,找出数据间可能存在的规律。
对政府治理范式的影响
随着政府治理环境的改变,政府治理范式在不断发展创新。大数据被认为是继互联网革命之后又一次技术革命。技术是政府治理的要素之一,技术变革是政府治理现代化的重要推动力量。对于政府来说,技术变革既可以带来治理手段的创新,也可能推动治理机制的创新,最终变革政府治理范式。
大数据时代要对数据进行治理,而非管理,避免出现数据的独享、集中和单向性,充分体现社会开放性、权力多中心和双向互动特性。一般认为新公共管理自20世纪90年代末已经进入了后新公共管理时期,兴起了“治理”理论。在美国,对新公共管理进行批评并对它大有取代之势的是新公共服务,代表性人物罗伯特﹒登哈特甚至认为新公共服务已经成为公共行政的一种模式。在英国,对新公共管理的批评发展起来的是整体性治理模式( holistic governance),其代表人物是佩里﹒希克斯和帕却克﹒登力维。
除了已经发展较为成熟和体系化的新公共服务和整体性治理两大主流政府治理理论体系外,在信息化技术飞速发展的影响下相继出现了数字化治理、网络化治理等提法。尽管各流派侧重点各有不同,但也存在一定的共性,“治理”理论的核心观点是主张通过合作、协商、伙伴关系,确定共同的目标等途径,实现对公共事务的管理,涉及的核心问题就是权力多中心化以及由此引发主体多元化、结构网络化、过程互动化和方式协调化的诉求。对比大数据的社会属性,发现其与“治理”理论在多中心、回应性、协同化等诸多方面不谋而合。因此,将大数据应用到政府治理中将加速政府治理的创新,可以产生“倍增”效应。内容根据国家信息中心整理
C. 大数据驱动政府治理更加科学精准
大数据驱动政府治理更加科学精准
我们从未像今天一样产生如此海量的数据,数据的产生已经完全不受时间、空间的限制。数据的价值挖掘也已被提高到了前所未有的高度,将成为一切组织运行的基本要素,其战略意义甚至将超过土地、人力、技术和资本。数据在类型上已经改变了原有的结构化数据为主的特征,更包含了越来越多的半结构化和非结构化数据。政府部门在数据占有方面,无疑具有天然的优势,有人口、经济、资源、社会运行等方方面面的信息资料,从大数据的角度来看,那些沉睡在档案袋、文件夹中的数据,有着无比巨大的价值。借助大数据推动政府职能转变,利用大数据提升国家治理能力,这是本届政府始终关心的问题。大数据时代的政府治理挑战与机遇中国政府经过10多年的电子政务建设,各级政府部门积累了大量的数据,政务数据量已经初具规模。从政府角度来看,政府部门所产生的数据资料多数为文本信息,虽然多年来积累了丰富的数据资产,但利用频率和效率低,这些文件即使以"电子化"手段保存,也只有分散的数据碎片,缺乏统一的标准使其"格式化"。政府的海量数据多处于"休眠"状态,真正用于提升办公效率、改变业务流程、辅助科学决策的应用并不多。传统的政府治理理念往往是基于局部"现实"的抽象分析方法,依据一定方式选择样本数据,基于局部的现象来预判整体的行为模式和趋势,这样的治理模式效率低且偏差大。在大数据时代,让海量、动态、多样的数据有效集成为有价值的信息资源,降低政府治理偏差概率,推动政府治理决策精细化和科学化。利用大数据,可以使政府治理所依据的数据资料更加全面,不同部门和机构之间的协调更加顺畅,进而有效提高工作效率,节约治理成本。建立"用数据说话"的政府绩效评估在新一届政府深化行政体制改革和政府职能转变的要求下,政府绩效评估成为考核各级政府部门的一项重要指标。然而,在纷繁、复杂、零散的行政事务背后,如何有效、精准、科学的用数据标准进行政府绩效评估是摆在所有政府部门面前的一大难题。传统的纸质、简单电子化办公模式下,对于政府部门的公文办理件数、文件传递时长、事项办理周期、办结率等数据是无从统计的,政府各项事务运行效率更是无从评估。大数据时代的绩效评估,需要以量化的数据对政府行为进行评估,避免"拍脑袋"的评估方式,才能实现科学评估。 协同管理软件的重点在于可以对非结构化的信息数据进行有效整理,以人为本、以行为为关键,进行人、事件、流程、结果等行为数据的收集。通过协同管理软件,政府组织的各类信息、行为被每一个碎片的协同数据所记录,从大数据的角度就可以对政府部门进行行为轨迹、组织效率的分析,从而让大数据中的组织协同数据给政府治理带来新的价值。致远软件致力于协同管理软件领域13年,在协同技术、工作流技术、表单技术方面有着丰富的实践与经验。政府治理中常见的工作在线时长、公文办件数、文件办理时长、事项办理数、文件办结率等各项运行数据,在致远G6-V5政务协同管理软件中,变得不再是难题。工作流程直观呈现一览无余
公文办件、办结数据一应俱全
时间效率、经费节约一目了然
协同管理软件所利用的大数据技术,让原来不能量化的评估内容变得更容易量化,其蕴含的大数据管思维,能够直观呈现数据背后的政府行为模式。电子政务建设最终目标是为了提高政府效能,提升社会公众服务满意度,大数据的应用正是推进这一目标实现的有力工具。通过数据手段,科学客观分析政府工作绩效,对于推进政府治理从粗放型向精细化转变、从个人经验判断向数据科学决策转型具有重要作用,有助于提升政府内部管理水平和决策效率。写在最后:现代化政府治理范畴非常广泛,除了政府内部治理之外,在社会治理、公共服务、经济调节等领域,大数据都有着广泛的应用,大数据的应用和价值挖掘不是一蹴而就,实际运用任重而道远。致远政务将持续关注并致力于政务大数据应用,继续运用10多年沉淀的协同技术、工作流技术、数据分析技术,助力我国电子政务升级发展、建设智慧政府。
D. 浅析大数据对政府2.0的推进作用
浅析大数据对政府2.0的推进作用
1 大数据是信息革命的又一里程碑
1.1 大数据时代来临
大数据从狭义上讲,是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合;从广义上讲,是从各种类型的海量信息中快速获得有价值信息的能力,人类思维和决策的方式及方法将进入更高层次,有了大数据的这种能力,人类才能真正从“智能”走向“智慧”。
随着信息技术特别是信息通讯技术的发展,互联网、WEB2.0、社交网络、物联网、移动互联网、云计算等相继进入人们的日常工作和生活中,全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势,根据国际数据公司IDC发布的研究报告,2011年全球创建和复制的数据总量为1.8ZB(约1.8万亿GB),预计全球数据量大约每两年翻一番,到2020年全球将达到35ZB的数据信息量。如今,人在每分每秒产生的数据(包括位置、状态,见闻、言论等等)都能够被数字化并进入互联网,各类传感器可以应用到各个领域收集我们所需的数据,甚至能植入人体,新的互联网址协议IPv6可以标识如家用电器、远程照相机、汽车、传感器等,甚至可以细微到大海里的一颗沙子,数据库巨人JimGray预测,到2047年现实世界人、事、物的所有信息都将上网。前所未有的巨量数据信息正在聚集,人类步入大数据时代。
大数据时代,数据衡量度向纵深定义,我们有了TB(1TB=1024GB)、PB(1PB=1024TB)、EB(1EB=1024PB)、ZB(1ZB=1024EB)、YB(1YB=1024ZB)、BB(1BB=1024YB),数据规模蓬勃发展。同时,需要分析处理的数据类型也正在不断扩展,我们从传统的结构化数据(二维表数据)向越来越多原先无法用常规软件深化分析的非结构化数据扩展,如文本、图型、语音、视频等。随着互联网上各种应用不断涌现,诸如社交网络、电子商务、众包平台、位置服务等,非结构化信息的增长远快于结构化数据的增长。不断发展的信息技术和方法,使我们的视野、我们的能力进入更广更深的领域,就像人类有了天文望远镜我们能探知浩瀚的宇宙一样,如今我们已经进入能够探索和应用规模形态超常的“大数据原矿”的时代。
大数据代表着信息技术未来发展的战略走向,它将引发技术领域跨越式发展,是继互联网后的又一次信息革命。
1.2 大数据创造大价值
巨量数据正在成为一种资源,一种生产要素,渗透至各个领域,而拥有大数据能力,即善于聚合信息并有效利用数据,将会带来层出不穷的创新,从某种意义上说它代表着一种生产力,麦肯锡认为,“人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”
大数据将带来此起彼伏的IT技术革命。为解决日益增长的海量数据、数据多样性、数据处理时效性等问题,一定会在存储器、数据仓库、系统架构、人工智能、数据挖掘分析以及信息通讯等方面不断涌现突破性技术,当今世界IT巨头、IT敏锐的创新者们正努力耕耘在大数据技术领域,大数据将成为IT的主战场。
大数据将在各行各业引发各类创新模式。随着大数据的发展,行业渐进融合,以前认为不相关的行业通过大数据技术有了相通的渠道,沃尔玛通过数据挖掘将风马牛不相及的“啤酒与尿布”联系在一起,大数据将会产生新的生产模式、商业模式、管理模式,这些新模式对经济社会发展带来深刻影响。
大数据将给人们生活带来翻天覆地的变化。大数据技术进步将极大地惠及人们生活的方方面面,在家有智能管家帮助你美好生活;外出购物,商家会根据你的消费习惯将购物信息通过无线互联网推送给你;外出就餐,车载语音助手会帮你挑选餐厅并告诉你即时的周边情况和停车状况。衣食住行的便利将无处不在。
大数据将提升电子政务和政府社会治理的效率。大数据的包容性将打开政府各部门间、政府与市民间的边界,信息孤岛现象大幅消减,数据共享成为可能,政府各机构协同办公效率和为民办事效率提高,同时大数据将极大地提升政府社会治理能力和公共服务能力。
2 电子政务向政府2.0进阶
2.1 WEB2.0催生政府2.0
电子政务迄今为止经历了四个阶段:第一阶段是政府信息公开阶段,政府部门建立各自的门户网站,对政府信息进行分类并予以公开,提供及时准确的政务信息和公共服务事项的表格下载;第二阶段是业务办理的信息化阶段,政府部门对外服务和管理的事项实现在线处理,在信息系统和数据库的支撑下,实现业务办理信息化;第三阶段是纵向信息系统整合阶段,相同的上下级政府部门利用多级网络和中心数据库实现三级政府部门甚至四级政府部门的信息系统整合,构建统一的信息平台;第四阶段是水平的电子政务信息系统整合阶段,实现跨部门的政府信息资源共享和政务协同。电子政务发展的四阶段历程是从单向的政务信息传播,到在线服务,再到高效的政务办公,其关注的焦点是政府本身的电子政务建设。
E. 大数据国家战略推动“数据驱动经济”
大数据国家战略推动“数据驱动经济”
五中全会首次明确大数据上升为国家战略。大数据时代的到来,让“数据驱动”成为新的全球大趋势。国家竞争战略正从对资本、土地、人口、资源/能源的争夺转向对大数据的争夺。
日前闭幕的五中全会首次明确大数据上升为国家战略。
大数据时代的到来,让“数据驱动”成为新的全球大趋势。国家竞争战略正从对资本、土地、人口、资源/能源的争夺转向对大数据的争夺。大数据颠覆性地改变经济形态、国际安全态势、国家治理和资源配置模式,引发了巨大的经济社会变革,而数据开放与共享成为推动各国大数据发展的使能器。
近些年来,全球各国纷纷将开放数据纳入到国家发展战略。截至2014年4月,全球已有63个国家制定了开放政府数据计划,数据开放推动政府从“权威治理”向“数据治理”转变。美国政府最先对大数据革命做出战略反应。2009年,美国联邦政府发布《开放政府指令》,作为大数据的前奏推出了“Data.gov”公共数据开放网站。2012年3月,美国联邦政府发布了《大数据研究和发展计划》,正式启动了“大数据发展计划”,宣布将投入超过2亿美元在大数据研究上。
欧盟同样是数据开放的积极行动者。2011年11月,欧盟数字议程采纳欧盟通信委员会《开放数据:创新、增长和透明治理的引擎》的报告,开始推进开放数据战略,该战略从三方面对原有法律、政策进行修订与补充:第一,建立适应信息再利用的法律框架;第二,动用金融工具,以支持开放数据和行动作为建立欧洲经济数据门户的部署;第三,促进各成员国之间的协调与经验交流,为开放数据与共享提供平台。
此后,欧盟专门在2014年发布了《数据驱动经济战略》,有望近期内成为欧盟经济单列行业,为欧盟恢复经济增长和扩大就业,做出巨大贡献。欧盟在大数据方面的活动主要涉及两方面内容:一是研究数据价值链战略计划;二是资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动。数据价值链战略计划包括开放数据、云计算、高性能计算和科学知识开放获取四大战略,主要原则是:高质量数据的广泛获得性,包括公共资讯数据的免费获得;作为数字化单一市场一部分,欧盟内数据的自由流动;寻求个人潜在隐私问题与其数据再利用潜力之间的适当平衡,同时赋予公民以其希望形式使用自己数据的权利。
大数据对于中国的战略意义母庸置疑。中国是全球互联网用户、移动互联网用户最多的国家,拥有庞大的数据生产和数据消费的主体。我国已经具备建设数据大国的潜在优势。
然而,与国外先进国家相比,数据共享与开放严重滞后。我国政府掌握着80%以上的数据,是大数据时代的财富拥有者,政府作为政务信息的采集者、管理者和占有者,具有其他社会组织不可比拟的信息优势。但由于信息技术、条块分割的体制等限制,各级政府几个部门之间的信息网络往往自成体系,相互割裂,相互之间的数据难以实现互通共享,导致目前政府掌握的数据大都处于割裂和休眠状态。行政分割导致数据无法共享。我国政府数据资源多按地域或部门进行分割管理。不同地域和部门为了自身利益,形成人为数据共享壁垒,加大了政府大数据开发难度。由于政府部门业务管理信息系统开发和建设的“部门化”,政府信息系统出现“系统林立”和分裂状态,政府公共信息资源重复采集现象严重,信息摩擦和治理成本偏高。
总体而言,我国政府开放数据的程度远远落后于世界领先国家。从国际上公认衡量各国信息化发展水平的全球电子政务发展指数(EGDI)上看,近十年,我国EGDI排名先升后降,从2003年第74位升至2005年第57位,2012年又跌至第78位,已经严重阻碍大数据在国家治理中的统筹与应用。因此,近期出台的《促进大数据发展行动纲要》提出要把数据开放共享作为战略部署的重要任务切中要害,顺应未来发展大势。
随着数据治理理念的影响渗透,我国公共数据开放共享进程开始逐步加快。2013年,国务院发布了《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》,要求促进公共信息资源共享和开发利用,推动市政公用企事业单位、公共服务事业单位等机构开放信息资源。此外,2011-2013年陆续上线了国家数据(NationalData.gov.cn)、北京市政务数据资源网(BjData.gov.cn)和上海政府数据资源网(DataShanghai.gov.cn)。然而,总体而言与发达国家还有非常大的差距,据“开放知识基金会”发布的《2013年开放政府数据普查》结果,在被普查的全球70个国家和地区政府中,我国综合排名第35位,与我国经济大国和数据大国的身份极不匹配。
数据开放与共享涉及到诸如数据跨境流动和数据主权,数据开放隐私保护、数据安全保障及其政策框架体系等问题,这些重大问题的有效处理和把握将是影响中国未来推动数据开放、实施数据治国战略的关键所在。
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F. 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
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《智慧政府大数据治国时代的来临》(徐继华冯启娜陈贞汝)电子书网盘下载免费在线阅读
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书名:智慧政府大数据治国时代的来临
豆瓣评分:7.0
作者:徐继华/冯启娜/陈贞汝
出版社:中信出版社
副标题:大数据治国时代的来临
出版年:2014-1
页数:296
内容简介:
现在,人类社会已经进入了一个全新的历史阶段——大数据时代。人成为一切数据足迹的总和,人们的一切行为都以数据的形式被记录、被储存、被处理。
作为最大的数据占有者,政府掌握着社会方方面面的数据,但各部门间的数据没有进行高效整合,给政府管理和民众生活带来了极大不便。
十八届三中全会将“推荐国家治理的体系和治理能力现代化”列为全面深化改革的总目标。而如何达成目标,本书给出了符合时代发展的答案。本书首次将大数据与国家治理紧密结合,主张政府管理者应该具备大数据思维。通过对数据的整理与分析,政府管理者可预测民众的下一步公共服务需求,进而提供更加智能与高效率的管理和服务,促进国家和社会发展。
本书认为,大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术,更是一种思维方式、一项重要的基础设施、一个影响整个国家和社会运行的基础性社会制度。它是治理交通拥堵、雾霾、看病难...
作者简介:
徐继华:中国人民大学经济学博士。现在某党政机关就职。有新闻、法律、经济等多学科背景,曾参著《网络时代的中国文化精神》、《传媒经济学》等畅销书籍,在《人民日报》、《光明日报》、《经济日报》、《科技日报》、《宏观经济管理》等国家级核心刊物发表文章十余篇,累计出版各类作品20多万字。联系邮箱:[email protected]
冯启娜:社会学研究者,任职于中国人民大学。研究旨趣为后工业社会的社会学、公共管理学前沿议题,关注现代科技对人类社会结构、生活形态及组织运行的影响。目前,为中国人民大学全国干部教育培训基地办公室成员,参与中央和国家机关司局级干部自主选学的课程开发和项目管理工作。联系邮箱:[email protected]
陈贞汝:中国人民大学管理学硕士,任职于中国某运营商。关注移动互联网、电子商务、用户开放式创新等社会前沿领域。有统计...
H. 大数据时代是什么
问题一:什么是大数据时代 世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学,从 *** 到艺术,这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词:“大数据”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据,那到底什么是大数据,他的来源在哪里,定义究竟是什么呢?
一:大数据的定义。
1、大数据,又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营友巧决策更积极目的的资讯。
2、大数据技术,是指从各种各样类型的大数据中,快速获得有价值信息的技术的能力,包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。
互联网是个神奇的大网,大数据开发也是一种模式,你如果真想了解大数据,可以来这里,这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零,按照顺序组合起来就可以找到,我想说的是,除非你想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要来了。
3、大数据应用,是 指对特定的大数据 *** ,集成应用大数据技术,获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务,甚至同一领域不同企业的相同业务来说,由于其业务需求、数据 *** 和分析挖掘目标存在差异,所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展,才能充分实现大数据的价值。
当你的技术达到极限时,也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起答空,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二:大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类:
1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata):包括 CRM systems的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。
2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data):包括呼叫记录(CallDetail Records),智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是Digital exhaust),交易数据等。
3)社交数据(Socialdata):包括用户行为记录,反馈数据等。如Twitter,Facebook这样的社交媒体平台。
2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种:
1)客户群体细分,然后为每个群体量定制特别的服务。
2)模拟现实环境,发掘新的需求同时提高投好举键资的回报率。
3)加强部门联系,提高整条管理链条和产业链条的效率。
4)降低服务成本,发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
三:大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说,大数据具有4个基本特征:
1、是数据体量巨大
数据体量(volumes)大,指代大型数据集,一般在10TB规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;网络资料表明,其新......>>
问题二:大数据时代:大数据是什么? 大数据是什么?是一种运营模式,是一种能力,还是一种技术,或是一种数据 *** 的统称?今天我们所说的“大数据”和过去传统意义上的“数据”的区别又在哪里?大数据的来源又有哪些?等等。当然,我不是专家学者,我无法给出一个权威的,让所有人信服的定义,以下所谈只是我根据自己的理解进行小结归纳,只求表达出我个人的理解,并不求全面权威。先从“大数据”与“数据”的区别说起吧,过去我们说的“数据”很大程度上是指“数字”,如我们所说的客户量,业务量,营业收入额,利润额等等,都是一个个数字或者是可以进行编码的简单文本,这些数据分析起来相对简单,过去传统的数据解决方案(如数据库或商业智能技术)就能轻松应对;而今天我们所说的“大数据”则不单纯指“数字”,可能还包括“文本,图片,音频,视频……”等多种格式,其涵括的内容十分丰富,如我们的博客,微博,轻博客,我们的音频视频分享,我们的通话录音,我们位置信息,我们的点评信息,我们的交易信息,互动信息等等,包罗万象。用正规的语句来概括就是,“数据”是结构化的,而“大数据”则包括了“结构化数据”“半结构化数据”和“非结构化数据”。关于“结构化”“半结构化”“非结构化”可能从字面上比较难理解,在此我试着用我的语言看能否形象点地表达出来:由于数据是结构化的,数据分析可以遵循一定现有规律的,如通过简单的线性相关,数据分析可以大致预测下个月的营业收入额;而大数据是半结构化和非结构化的,其在分析过程中遵循的规律则是未知的,它通过综合方方面面的信息进行模拟,它以分析形式评估证据,假设应答结果,并计算每种可能性的可信度,通过大数据分析我们可以准确找到下一个市场热点。 基于此,或许我们可以给“大数据”这样一个定义,“大数据”指的是收集和分析大量信息的能力,而这些信息涉及到人类生活的方方面面,目的在于从复杂的数据里找到过去不容易昭示的规律。相比“数据”,“大数据”有两个明显的特征:第一,上文已经提到,数据的属性是包括结构化、非结构化和半结构化数据;第二,数据之间频繁产生交互,大规模进行数据分析,并实时与业务结合进行数据挖掘。解决了大数据是什么,接下来还有一个问题,大数据的来源有哪些?或者这个问题这样来表达会更清晰“大数据的数据来源有哪些?”对于企业而言,大数据的数据来源主要有两部分,一部分来自于企业内部自身的信息系统中产生的运营数据,这些数据大多是标准化、结构化的。(若继续细化,企业内部信息系统又可分两类,一类是“基干类系统”,用来提高人事、财会处理、接发订单等日常业务的效率;另一类是“信息类系统”,用于支持经营战略、开展市场分析、开拓客户等。)传统的商业智能系统中所用到的数据基本上数据该部分。而另外一部分则来自于外部,包括广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据由源于 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它来源的社交媒体数据构成,其产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。具体包括了:如,呼叫详细记录、设备和传感器信息、GPS 和地理定位映射数据、通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。由于来源不同,类型不同的数据透视的是同一个事物的不同的方面,以消费客户为例,消费记录信息能透视客户的消费能力,消费频率,消费兴趣点等,渠道信息能透视客户的渠道偏好,消费支付信息能透视客户的支付渠道情况,还有很多,如,客户会否在社交网站上分享消费情况,消费前后有否在搜索引擎上搜索过相关的关键词等等,这些信息(或说数据)......>>
问题三:大数据时代是什么意思?详解 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、互联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等,其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力,实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
问题四:大数据时代,大数据概念,大数据分析是什么意思? 世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学,从 *** 到艺术,这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词:“大数据”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据,那到底什么是大数据,他的来源在哪里,定义究竟是什么呢?
一:大数据的定义。
1、大数据,又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 2、大数据技术,是指从各种各样类型的大数据中,快速获得有价值信息的技术的能力,包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。
互联网是个神奇的大网,大数据开发也是一种模式,你如果真想了解大数据,可以来这里,这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零,按照顺序组合起来就可以找到,我想说的是,除非你想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要来了。
3、大数据应用,是 指对特定的大数据 *** ,集成应用大数据技术,获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务,甚至同一领域不同企业的相同业务来说,由于其业务需求、数据 *** 和分析挖掘目标存在差异,所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展,才 能充分实现大数据的价值。 当你的技术达到极限时,也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二:大数据的类型和价值挖掘方法1、大数据的类型大致可分为三类:1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata):包括 CRM systems的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data):包括呼叫记录(CallDetail Records),智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是Digital exhaust),交易数据等。3)社交数据(Socialdata):包括用户行为记录,反馈数据等。如Twitter,Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种:1)客户群体细分,然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境,发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系,提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本,发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
三:大数据的特点业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说,大数据具有4个基本特征:1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大,指代大型数据集,一般在10TB规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;网络资料表明,其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB),这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实,到目前为止,人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类......>>
问题五:什么是大数据,大数据时代怎么理解 大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
问题六:什么是大数据时代 大数据时代
(巨量资料(IT行业术语))
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最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
产生背景
编辑
进入2012年,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数
大数据时代来临
据,并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《 *** 》《华尔街日报》的专栏封面,进入美国白宫官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。[1]
数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《 *** 》2012年2月的一篇专栏中所称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里・金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是 *** ,所有领域都将开始这种进程。”[2]
影响
编辑
大数据
现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。[3]
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[2]
在现今的社会,大数据的应用越来越彰显他的优势,它占领的领域也越来越大,电子商务、O2O、物流配送等,各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务,创新运营模式。有了大数据这个概念,对于消费者行为的判断,产品销售量的预测,精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。[4]
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……[1]
截止到2012年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表明,2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB,相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,全人类历史上说过的所......>>
问题七:什么是大数据时代 大数据时代
(巨量资料(IT行业术语))
编辑
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
中文名
大数据时代
外文名
Big data
提出者
麦肯锡
类 属
科技名词
目录
1 产生背景
2 影响
? 大数据
? 大数据的精髓
? 数据价值
? 可视化
3 特征
4 案例分析
5 产业崛起
6 提供依据
7 应对措施
产生背景
编辑
进入2012年,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数
大数据时代来临
据,并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《 *** 》《华尔街日报》的专栏封面,进入美国白宫官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。[1]
数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《 *** 》2012年2月的一篇专栏中所称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里・金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是 *** ,所有领域都将开始这种进程。”[2]
影响
编辑
大数据
现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。[3]
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[2]
在现今的社会,大数据的应用越来越彰显他的优势,它占领的领域也越来越大,电子商务、O2O、物流配送等,各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务,创新运营模式。有了大数据这个概念,对于消费者行为的判断,产品销售量的预测,精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。[4]
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……[1]
截止到2012年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表......>>
问题八:简述什么是大数据时代 一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据 *** ,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
问题九:什么是大数据时代。什么又叫做云商。? 随着分布式计算技术的成熟,大公司已经有了分析处理大数据的能力。这也让数据挖掘等数据分析技术逐渐成熟,以往只能采取抽样数据分析而现在可以分析所有的数据了。分析结果随着数据量的增加也越来越精确,范围也越来越广,而数据也随之越来越有价值这就造成几乎所有公司开始拼命搜集各类数据以提高自己的服务。
云商也叫智慧云商。信息 + 应用+ 基础设施无处不在 = 平台应用跨地域、跨终端、跨系统、跨平台。
问题十:马云说大数据时代已经开始到来,那么大数据是指什么内容呢?想深入学习这方面的知识 您好,看你选择什么行业了,我先说说大数据概念包含几个方面的内涵吧 1. 数据量大,TB,PB,乃至EB等数据量的数据需要分析处理。 2. 要求快速响应,市场变化快,要求能及时快速的响应变化,那对数据的分析也要快速,在性能上有更高要求,所以数据量显得对速度要求有些“大”。 3. 数据多样性:不同的数据源,非结构化数据越来越多,需要进行清洗,整理,筛选等操作,变为结构数据。 4. 价值密度低,由于数据采集的不及时,数据样本不全面,数据可能不连续等等,数据可能会失真,但当数据量达到一定规模,可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。 很多行业都会有大数据需求,譬如电信行业,互联网行业等等容易产生大量数据的行业,很多传统行业,譬如医药,教育,采矿,电力等等任何行业,都会有大数据需求。 随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加,数据量的增长是持续的。 如果需要分析大数据,则可以Hadoop等开源大数据项目,或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。 随着互联网和移动的快速发展,大数据在各个领域不断增加应用。也越来越面向个人大数据应用。