時間：2023-08-03 17:29:21
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇大數據在社會治理中的應用，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
關鍵詞：智慧城市：大數據時代；政府治理
大數據的產生為新時代的數據處理方式創造了本質上的變革，由此產生的新時代既為政府治理帶來了新的機遇，同時也帶來了前所未有的挑戰。大數據的應用幫助政府在傳統的治理功能上，提高了其對信息和數據進行分析和整合的能力，從而更大程度地滿足社會大眾的不同需求，促進了政府的治理效率和服務水平的提升。但是，大數據也帶來了新的挑戰，因此怎樣把握機遇并有效利用，同時積極應對挑戰是當前政府治理所面臨的主要問題。
一、政府治理的新背景
簡單來說，大數據就是大小超過了普通數據庫的操作范圍的數據群，其特征主要體現為規模大、速度快、多樣化以及復雜性強四個方面，也就是說在根本上與普通的數據并沒有太大差別。隨著大數據理念的出現，其在計算機領域創造了標志性的技術革新。隨后這一概念逐漸被應用于社會的其他行業，2013年更是被稱為中國的“大數據元年”。在大數據時代里，所有生物的活動或事物都有可能被通過數據的形式來進行記錄和存儲。而正是由于大數據的大范圍運用，數據和資源逐漸成為社會的重要生產資料。我國的科研學家提出制定大數據戰略措施，通過對其的有效利用來促進國家發展，并提高國際競爭力。政府治理是一個持續的過程，大數據帶來的大量的信息和資源為政府帶來了更多有價值的信息。但在面對大數據時，政府的傳統治理方式已難以應對。
二、大數據時代智慧城市治理的挑戰
（一）治理理念面臨的挑戰
長久以來，我國在社會主義市場經濟環境下逐漸形成了傳統的政府管理體制和治理理念，正是對社會和經濟進行的整體式管理，反映了政府部門的自我主義和全本觀念。例如部分地區的政府管理者習慣對社會大眾說套話，政府信息化程度較低，對于部分突況的反應和處理能力不足，對實事新聞的敏感度也不夠高。因此我國政府一直致力于打破傳統管理理念的局限，積極開展政府智慧治理理念的宣傳和推廣工作。大數據的產生隨之帶來的是信息的不斷公開和共享，社會大眾更容易對個人感興趣的事物和信息進行個人觀點的發表和交流。因此，此時需要政府發揮主導作用，引領社會輿論向積極的趨勢發展。
（二）治理方式面臨的挑戰
傳統的政府治理方式大多以國家控制力為依靠，通過帶有強制性的指令來要求社會大眾進行服從，從而實現對社會的治理目標。大數據的應用使得政府治理的方式發生了本質性的變化。一方面，數據的分析和傳輸方式更為優化，例如通過各類新型媒體的輔助，政府與社會大眾的距離逐漸拉近，兩者之間進行的交流和溝通也更為頻繁，數據的傳出和反饋更為密切。另一方面，計算機技術的不斷革新讓社會主體不斷提升信息和實事的了解程度，政府不再是信息的壟斷持有者，參與、合作的新型治理方式正在逐漸形成。可以說，這不僅僅是更為科學的治理態度，也反映了緊跟時代的智慧治理方式。
（三）治理體系面臨的挑戰
大數據的應用不僅帶來了新的機遇，同時也產生了不可避免的難題。首先是隱私權的問題，現代化時代信息的傳播速度極快，一旦有不利的信息得到傳播，輿論便難以控制。并且只要大數據獲取了足夠的個體信息，即使是無關緊要的數據，組合在一起也極有可能暴露出個人的隱私。其次是數據共享的問題，大數據為社會生活和生產提供了豐富的資源和信息，使得許多個人的信息在不經意間得到傳播和使用。但是，這也與我國的相關隱私保護條例不夠健全和完善有關，以及政府對信息產權的保護意識不強，加之大眾對新信息的好奇，最終使得信息被不斷分享和公開。
三、大數據時代政府治理的革新
（一）技術革新
大數據的產生是計算機技術逐漸成熟的反映。大數據曾是被忽視的技術，所以數據處理技術的革新是大數據的運用基礎。大數據技術的內容包含信息獲取技術、數據整合技術、信息分析技術等。當前，大數據技術主要誕生于計算機信息產業界以及其他相關領域，若要將大數據技術分配到政府部門，并且成為政府治理的得力助手，需要政府決策者進行系統性的了解和學習。因此，近幾年國家政府也逐漸與多個大型企業建立了大數據合作關系，期望能夠借助商業的大數據技能來加快大數據在政府治理中的運用。通過這樣的方式，有助于快速提升政府治理的能力和效率。
（二）理論革新
從表面上看，大數據技術帶來的技術風暴僅僅是一種技術性的革新，但實際上，大數據所帶來的是信息技術的理論和互聯網思維的革新。其能夠得到如此大范圍的應用不僅僅是由于數據量的擴大，而是人類在對信息技術的應用思維上發生了本質的變革。通常情況下，技術的革新大多早于理念的革新，而思想的滯后則會導致技術發展速度緩慢。據此，政府決策者是否能夠建立“大數據思維方式”是政府實現智慧治理的關鍵，也就是說，需要大數據的相關理論真正滲透到政府智慧治理的觀念中來。同時，全新的時代背景下，政府實現智慧治理需要管理者確立科學的思維方式，此時運用大數據來進行進行輔助，才能更有效地提升治理質量。
摘 要：在大數據時代，伴隨著大數據的迅速發展，國家治理能力的建設面臨著全新的機遇和巨大的挑戰。在信息時代的客觀要求下，
>> 大數據背景下國家治理的現代化建設研究 大數據視角下政府治理能力現代化探究 大數據施政平臺引領下政府現代化治理水平的提升 國家治理現代化的地方性視角 國家治理視角下政治文化的現代化思考 數據共享：國家治理體系現代化的前提 大數據為實現國家治理現代化提供了技術平臺和實現路徑 國家治理現代化視域下的協商民主 論政府主導下的國家治理現代化 治理現代化視角下的維穩 宗族視角下的鄉村治理現代化 大數據與政府治理能力現代化 群眾路線視角下國家治理能力現代化路徑初探 國家治理現代化的新意 國家治理現代化的關鍵 運用大數據推進政府治理現代化的路徑選擇分析 大數據在政府治理能力現代化中的應用研究 人的現代化視閾下的國家治理體系和治理能力現代化 國家治理現代化 信息經濟學視角下推進國家治理能力現代化的思考 常見問題解答 當前所在位置：l），2015-4-10.
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關鍵詞：大數據；公共行政；價值理性；“全能型”政府角色；參與型公共管理
中圖分類號：D9
文獻標識碼：A
doi：10.19311/ki.16723198.2017.01.063
1“大數據”技術的社會初探
經濟商業領域“大數據”技術的成功引進，引起了公共行政領域學者的關注，并提出要轉變公共行政的傳統理念，構建“大數據”時代下的公共行政新模式。我國已經有一些學者提出自己的新看法，對“大數據”的公共行政發展前景給予了相對積極的預測。“大數據”在政府和公共服務領域的應用可有效推動政務工作開展，提高政府部門的服務效率、決策水平和社會管理水平，產生巨大社會價值（張蘭廷，2014）。基于“大數據”的全面分析可以為政府決策提供咨詢，降低決策風險，提高決策水平；為政府相關部門實時獲取信息，及時處理突發、群體性問題提供可能；有利于提高政府部門整體決策管理水平，使決策更加科學、高效、合理，管理更加公平、公正、公開，為建設文明、創新的社會主義和諧起到積極的作用（宋若濤，2014）。
事實上，新事物在新領域實際運作中可能發揮的具體效用往往需要社會各界進行一定時間的論證，而非急于上馬引進，否則可能會產生負面的效果。盡管我國公共行政學界對“大數據”技術有一定的展望，但目前學界并沒有對“大數據”技術有一個統一的界定，相關的研究仍然處于起步階段，能借鑒的西方經驗也很有限。特別地，學界對“大數據”技術應用的負面效果探究相對較少，我們對“大數據”技術在公共行政領域中的認識相對片面。
反觀我國的政府，對“大數據”技術在公共行政領域的態度基本上肯定的，近年來，我國中央政府和部分地方政府高度關注“大數據”技術并高速開展相關的建設工程。從中央政府的層面看，2015年8月，國務院了關于“印發促進大數據發展行動綱要”的通知，要求各省、自治區、直轄市人民政府，國務院各部委、各直屬機構認真貫徹落實“大數據”在公共行政領域的實踐應用，全面推進我國大數據發展，加快建設數據強國，為此中央給予巨大的人力、物力資源（國務院，2015）。從地方政府的層面看，廣東省于2012年底提出《廣東省實施大數據戰略工作方案》，并在2014年初正式成立省大數據管理局，加快制定實施“大數據”戰略政策措施，推進相關基礎設施建設，并加強政務、企業、社會“大數據”的綜合開發應用，借“大數據”之力實現發展的轉型升級（廣東省政府，2012）；從2015年2月開始，貴州省政府也積極開展“大數據”的建設，力爭將貴州大數據綜合試驗區建設成為匯集全國數據匯集應用新高地、綜合治理示范區、產業發展聚集區、創業創新首選地、政策創新先行區。由此可見，在學界還沒有對公共行政領域的“大數據”應用效果進行充分的探討，政府部門已經先行大力開展嘗試，“大數據”機構受到了我國政府部門的絕對重視。誠然，“大數據”技術在能在一定程度上促進決策水平科學性的提升，但是這并不意味著“大數據”技術在沒有經過系統論證的前提下在公共行政領域扎下根并不斷提升相關領域的建設投入。
2“大數據”技術的公共行政領域反思
從已有的文獻分析上看，目前學界對“大數據”技術在公共行政領域引進后可能產生的弊端探討相對較少，這給了我們對“大數據”技術進行深層次追問的空間，思考“大數據”時代下公共行政的未來發展方向應該何去何從。
從理論上看，針對經濟商業領域中“大數據”技術的引進成功，筆者嘗試追問，這種有限領域的引進成功是否有普遍的可復制性，這是否意味著其引進公共行政領域也必然成功？和經濟商業領域相比，公共行政領域是否有和“大數據”技術契合的困難點？是否真的如一部分學者所說的，“大數據”技術的引進必然改變公共行政領域的傳統思維認識模式？
從實踐上看，針對政府近期開展的一系列“大數據”建設工程，筆者嘗試追問，這種建設模式是否真的有助于政府部門長期推動民主決策、分析預測的發展？如果真的如政府部門設想的一樣，“大數據”技術能推動政府決策科學化，是否在同一時間也不可避免地有深層次的、短期內看不見的伴隨公共行政體系運行而產生的結構性副效應？“大數據”技術在公共行政領域的快速發展背后，是否有政府部門進一步的考慮，其中包含更深層次的政治行動邏輯與政治動機？
個人認為，以上的問題如果得不到深入的思考和妥善的回答，公共行政的發展模式很難實現從工業時代向信息時代的良性過渡，“大數據”時代下公共行政基本價值難以得到有效維護，最終導致社會的善治難以實現。
3“大數據”技術的公共行政領域引進適應性――基于知識領域差異的理論分析
首先，筆者暫且撇開“大數據”技術在現實生活中公共行政領域的具體運作情況，從理論上，就知識領域本身討論“大數據”和公共行政知識系統的關系。
實際上，公共行政領域和經濟商業領域之間有巨大的不可通s性。這種不可通約性的體現并不僅限于淺層的兩者研究對象的不同，即經濟商業領域學者研究的是不同經濟主體的各種經濟活動和各種相應的經濟關系及其運行、發展的科學規律，而公共行政領域學者研究的是政府部門處理行政機關內部事務和社會公共事務的科學規律。兩個學科之間的深層次不可通約性實際上深入到兩者之間相對抽象的知識結構核心部分，這除了對兩個學科本身的歷史發展造成根本性的差異，也造成了它們和“大數據”技術理論上的契合度可能存在巨大的差異。為了深入探討這個差異，筆者有必要簡單回顧一下公共行政和經濟商業領域各自發展的一個重要歷史階段，即公共行政領域和經濟商業領域的“價值和效率”之爭，以此推論出兩個領域和“大數據”技術理論上的契合度可能存在的巨大差異。
在經濟商業領域，19世紀末20世紀初，西方經濟學快速發展，以門格爾為代表的奧地利學派與以施穆勒為代表的德國歷史學派之間的發生了經濟學世上有名的方法論之爭。“歷史主義―制度主義―演進主義”的經濟學研究范式演進清晰地說明了歷史學派的發展和超越；而“個體主義―演進主義―自由主義”的原則又明確地表達了奧地利學派在經濟學發展中的重要作用和思想地位（靳濤，2005）。這場爭論的最終結果以門格爾為代表的奧地利學派勝利而告終，即經濟學領域更應該注重的是事實而非價值，重工具選擇、效率提升而非價值選擇。這場爭論給后世的經濟學發展方向帶來巨大的影響，推動經濟學理論的快速前進。
在公共行政領域，20世紀40年代，古典公共行政學在韋伯理論發展后期遭遇到了前所未有的挑戰。美國的公共行政領域學者，西蒙與沃爾多之間展開了激烈的辯論，兩人分別從兩個不同的方向開辟出了行政學未來發展的路徑。西蒙認為，公共行政領域要堅持價值中立取向，從邏輯實證主義的角度出發，強調“價值”和“事實”的分離；同時，他堅持經驗主義立場和科學統一觀念，主張重建一門更加精致、更有效率的行政科學（西蒙，1952）。相反，沃爾多批評了邏輯實證主義，將公共行政學建立在廣泛的政治、歷史和文化的根基上，追問公共行政本身的合法性；他注重將民主等規范價值引入公共行政中，強調公共行政學就是一種政治理論（沃爾多，1952）。這場爭論的最終結果以沃爾多學派勝出而告終，即公共行政領域更應該注重的是價值而非事實，重價值判斷而非工具選擇、效率提升。這場爭論一直影響后世，以沃爾多等一批美國年輕學者發起的新公共行政運動，推動了公共行政領域進一步的發展。從此，公共行政領域的發展基本上是以價值為主導的模式。
結合公共行政領域和經濟商業領域歷史上著名的“價值和效率”之爭，更有助于分析兩個領域和“大數據”技術理論上的契合度差異。實際上，“大數據”技術本質上只是一種信息時代下的新技術工具，它為人類社會發展帶來的是“工具理性”的巨大提升，而對“價值理性”進步的貢獻則相對有限。20世紀以來，經濟商業領域的發展更注重的是工具選擇、效率提升而非價值選擇，經濟商業領域的發展很多是源于工具選擇的進步帶來經濟效率的上升，而“大數據”技術恰好能滿足經濟商業領域的發展現實需要而給予巨大的工具支持。從經濟商業領域的成功引入案例可以發現，“大數據”的新技術和新理念改變了傳統的企業運營舊思路和舊工具，它為企業提供了重要的發展新動力。反觀公共行政領域，20世紀以來，公共行政領域更注重的是價值判斷而非工具選擇、效率提升，“大數據”的引進只能在公共行政領域的管理工具上帶來一定的發展，但對其價值理念發展的貢獻則相當有限。公共行政領域的引進并不意味著它像經濟商業領域的引進一樣，有成功的必然性，相反，公共行政領域和“大數據”技術有天然的不可避免的契合困難點。由此可見，“大數據”并必然不像一些學者說的那樣能帶來公共行政領域的認識理念革新，相反，它作為技術工具，在傳統的公共行政理念的引導下，可能進一步固化已有的公共行政領域的管理模式，實際上是不利于公共行政核心價值的維護與信息時代下社會善治的實現。公共管理在追求公共利益精益性、在進行科學決策時具有更優的條件，也意味著公共管理在實現良好的社會治理、提升治理質量方面面臨現實挑戰（王崢嶸，2014）。
4“大數據”技術的公共行政領域實踐――基于政治責任、政府角色的分析
4.1“大數據”技術和我國政府的政治責任
中國歷史學家黃仁宇先生曾在其專著中提到，當一個國家尚不能用數目字進行有效管理的時候，這個國家的治理模式并不能和市場經濟的發展實現有效契合，國家的現代化不能有效實現（黃仁宇，2014）。所謂“數目字管理”，具體指的是政府將整個社會資源整合進一個數字化的記錄系統，實現社會資源在如實計算基礎上的自由流動和交換，從而推動財富的創造和積累，這是資本主義商業社會、也是現代社會存在的前提條件和重要基礎（陳心塵，2012）。
“數目字管理”形式的出現和市場經濟的發展需求密切相關。一方面，市場經濟要求市場交易過程理性化、可預測，數字為市場經濟提供了必要的貨幣形式基礎，“數目字管理”是一個國家市場經濟發展的現實需要。另一方面，市場經濟要求建立法治型的官僚制以此獲得最高的效率，實現行政組織運作的理性化，因此可以計算的規則對于官僚制最重要（韋伯，2012），“數目字管理”也是市場經濟背景下現代官僚制發展的必然要求。就本質來說，“大數據”技術是官僚體制內“數目字管理”的新形式，它的引進是信息時代下政治理性化發展的必然要求，其出現符合市場經濟發展的歷史必然性，也符合公共行政治理的發展需求。當代中國，改革開放以后，隨著市場經濟的建設不斷深入，我國政府也開展了政府社會治理模式的創新，官僚體制改革中不斷引入市場經濟的理念，提升治理的效率。我國政府十分重視量化管理模式的引入，中央和地方政府Α按笫據”技術的高度重視就是深化“數目字管理”具體的表現之一。誠然，“大數據”技術作為新型的政府決策技術依據之一，有助于推動民主決策、分析預測的發展，但是在一定程度上也很可能成為政治責任躲避的新工具，而這一點卻是黃仁宇先生對“數目字管理”的認識缺陷，也是目前學界對“大數據”技術在公共行政領域引進的認識缺陷。
關鍵詞：反恐；大數據技術；云計算
1.引言
大數據技術所帶動的云計算、物聯網技術進步，將力助反恐戰術水平的提升。本文重點分析基于大數據反恐的本質內含及利用大數據技術反恐在經濟、政治、教育、文化、城市管理、軍事等層面的部署。
2.對大數據的基本認識
2.1大數據概念
IBM公司于1950年提出高效業務智能的概念，商業智能機理是將企業中的數據通過相關技術處理來提取有助提高企業決策和運營能力的知識工具，這也許是大數據技術運用的雛形。結合百家對大數據的定義，我認為大數據時代，應該把數據背后潛在的價值作為對數據一個最基本的考量，故，大數據是指從海量、多元化的已存儲的靜態和高速增長的動態數據中提取能促進人類社會生產、進步的內在的相關性的信息。
2.2大數據的基本特征用7“V”+“di”概括：規模、快速、多元化、廣度、深度、可視化、真實、應激性。
2.2.1廣度、深度大數據神散而形不散，它一般從不同的維度進行橫向、縱向的擴展。
2.2.2真實性自然界生物陰陽相生，真與假本是一胎多胞。通過對數據的處理，去偽存真，恐怖勢力的活動動態能實時被我軍掌握。
2.2.3應激性生物學上，應激性是生物對外界環境作出的相應的反應；任何物理物體都有實時描述自己的一個數據集合，這個數據集合就是物體的應激反應。
3.通過對數據特征的透析來支撐反恐作戰的基本思想
大數據本質上是一種面向過程、面向系統、智能化的信息組織模型與服務模式，更加適應與國家治理、反恐作戰等領域。孫子說，百戰百勝，非善之善者，不戰而屈人之兵，善之善者也。故，上兵伐謀，其次伐交，最次伐兵，最下伐攻。用兵的最上等策略，是用計謀去挫敗對方，所謂不戰而屈人之兵。在反恐作戰中我軍應充分發揮這個交戰指導原則。我大膽從經濟、政治、文化、教育、城市治理、軍事六個層面來簡要闡述在反恐作戰中戰術部署。
3.1反恐的經濟策略
大數據技術在經濟建設中正日益凸顯其巨大的能量：利用大數據技術因地制宜，對農、工、商、服務業進行產品開發和業務創新、產業升級、經濟轉型；資源合理調配，打擊投機倒把行為；促進形成具有地域特色的現代農業、高科技新型工業；減小貧富差距，提高居民收入；力助區域經濟貿易圈、城市群等經濟圈的發展。
例如，新疆特色農產品利用大數據技術分析、研究關于客戶對產品吃法需求的數據，有助于新產品的開發，保證產品在市場上的競爭優勢。
3.2反恐的政治層面
我國面臨的恐怖勢力源于分裂分子、宗教極端主義者、國內外培植的邪惡勢力。為徹底打擊、粉碎恐怖勢力，可從三個方面著手：
第一方面，打掉國內外任何對恐怖勢力支持的個人、組織。美國利用大數據技術進行反恐可謂屢試不爽，美國安全局局長亞歷山大在一次情報委員會上承認，通過“棱鏡”監視項目，政府至少挫敗50起恐怖事件。
第二方面，掌握國際話語權
實現我國掌握大數據領域核心技術，提高國際話語權。我國正處民族偉大復興的進程中，向國際說明自己發展道路的合理性；反恐的正當性；消除外國對我國發展的質疑；保障我國在國際社會的合理利益；都依賴于更多國家話語權。
第三方面，加強國際社會合作
在平等、互助、公平基礎上加強與反恐經驗豐富國家合作；深化上海合作組織在反恐方面的合作；發揮大數據在心理策略方面策應公共外交上的應用；
3.3反恐的文化層面
中華民族文化博大精深，利用大數據技術推動文化產業發展，使文化深入公民心靈深處，讓公民找回心靈歸屬感。
3.4反恐的教育層面
第一方面，論個人與國家利益
我國是人民當家作主的社會主義國家，國際利益是人民利益的集中體現，是個人與集體利益的終極統一。沒有國家利益就無從談起個人利益，千千萬萬的個人利益匯集成國家利益。國榮我榮，國衰我恥。
第二方面，公民為維護國家利益而努力
廣大公民應維護民族尊嚴、國家統一完整，同破壞祖國統一、民族分裂的行為作斗爭，擁護國家的民族政策及外交方針，聲討分裂分子及西方少數國家的暴行；努力學習科學文化知識，為民族偉大復興而奮斗，提高民族自信心、自豪感，樹立社會責任感、提高自身道德修養，樹立崇高理想及正確的人生觀、價值觀，做四好公民。
3.5提高城市治理
借助大數據技術提高城市的治理水平：幫助政府根據群眾的所想、所需來提高服務水平、提升執政能力、建設仁愛政府、提高政府形象；。采集城市的地理信息及醫院、派出所等公共服務部門的電話、位置、路線，為可能發生的緊急事件提升源頭治理、動態處理、提前預警能力；緩解城市交通擁擠問題，通過對城市設置的傳感器收集的數據進行分析，提取出指導人民出行的預案；在互聯網上，可實現政府與人民的互動，形成政府主導，公民參與、多元協同治理的新格局。
3.5反恐的軍事層面
3.5.1先勝先勝思想是孫子戰爭理論的基本內容之一，它一方面與知勝、稱勝、易勝、勢勝、全勝等思想密切聯系在一起，共同構成孫子戰略思想的主題框架，另一方面，又以先知、先算、先備、先機、先勢等思想為主線，形成自身的內在邏輯關系。我國的反恐作戰遵循指這個導思想，做到提前預警、部署，決勝于千里之外。
3.5.2反恐戰場
美國海陸空一體化的作戰指揮系統（NECC）具備實時提供服務能力、實時完成針對性目標情報信息搜索、處理、傳遞功能；實現各兵種聯合作戰應用和情報、態勢命令、計劃數據集成，實現信息資源共享。
3.5.2.1反恐戰場感知設備
反恐戰場感知設備是獲取反恐戰場恐怖勢力等目標信息主要方式，設備感知能力直接影響我國反恐部署。反恐感知設備對目標信息感知、采集、傳輸、處理、分析、甄別、應用是我國反恐作戰中指揮與控制戰中有效打擊恐怖勢力的核心要素。反恐作戰感知設備如1圖。
3.5.2.2目標信息感知確認
大數據處理、分析工作離不開數據質量和數據管理，高度真實性的數據和有效的數據管理能夠保證分析結果的真實。對大數據目標信息感知不僅是對目標的識別，還包括對獲取的物體信息采集設施和對信息包裝功能的確認，是對目標傳感器設施的二維碼標簽和識讀能力的確認，是對RFIO標簽和識讀能力的確認，對北斗衛星導航傳感網的確認，進而對識別的物體和采集信息的可靠性與可信度進行確認。
一、互聯網時代下帶給城市公共安全風險管理的特點
（一）強大的數據基礎
互聯網技術的出現與發展有助于政府和社會及時準確地掌握相關信息，事先能消除隱患，事件發生后也能快速作出正確反應，更加有效地應對事故和災難。以往的城市公共安全風險問題，資源、數據來源比較單一、零散，限制于科技和技術手段，絕大部分有關于城市公共安全風險問題的數據信息無法獲取、或難以識別，不能完全在安全事件處置中發揮作用。因此，公共安全治理問題常常表現信息問題，尤其是對一些突發性公共安全事件，能夠及時準確地獲得信息、甄別信息、分析信息并快速作出決策，對于正確應對突發事件處理至關重要。例如在美國“9•11”事件發生之前及之中，來自不同渠道的報警電話、安全情報、新聞報道等大量信息蜂擁而至，讓美國安全部門和警方無所適從，嚴重影響了當局應對這一事件的能力。直接原因都是當地政府未能及時掌握相關信息與數據，未能進行事件預防，事件發生后也未能在第一時間進行正確應對。而在互聯網高速發展的今天，帶給城市公共安全的大數據為我們處理相關安全事件提供了有力抓手，與大數據相關各類感知技術、物聯網技術、云計算技術、移動網絡技術等，可以快速將與公共安全相關的各類數據進行全方位采集和快速傳輸，使得公共安全治理得以基于完整的數據圖譜而不是單一、零散的數據源，從而保障了危機決策與應對的科學性和有效性。
（二）全新的數據處理方法
如何對數量巨大、類型各異的數據進行快速處理是公共安全事件中危機處理的一個難點，對于一些來自媒體、網絡、監控、檢測設備的非結構化數據，包括文字、聲音、圖像、視頻等。據統計，城市社會活動中產生的結構化數據與非結構化的數據分別占16%、84%。特別是在大量鮮活的、碎片化的信息在突發性的公共安全事件中突然涌出，短時間內不可能進行結構化處理。在以往的技術條件下，對這些數據只能依賴人工來進行分析和處理，嚴重延滯了事件應對的時機。例如某國曾發生過一起刑事案件，警察為了解犯罪嫌疑人行蹤，動用1000名警察翻看監控視頻錄像帶，耗時一個月時間，而實際上犯罪嫌疑人就一直住在公安局附近并經常外出活動。而借助互聯網時代下大數據的自動提取與語義分析、處理、圖像識別等技術，警察可以從公共安全事件發生時產生的大量鮮活的、碎片化的、原生態的非結構化數據中，快速挖掘出事件的原因、規律、趨勢、后果，并采取相應對策。
（三）高效智能的預測手段
以往的公共安全風險治理的一大難題是無法對可能的風險點進行定位，對公共安全隱患問題進行預測。實際上，人類行為看上去具有很大的偶然性和隨意性，但只要群體夠大、數據夠多，仍可以被有效預測。全球復雜網絡權威巴拉巴西認為，93%的人類行為是可以預測的 [1]。利用互聯網大數據技術，相關部門可以對城市運行中有關公共安全的相關數據進行采集、整合、處理、加工，歸納整理城市運行特點，為城市運行安全監測、綜合分析、預警預測、輔助決策等提供服務，充分發揮數據潛在價值，以提高城市公共安全管理水平。
在犯罪防范領域，相關部門利用公安互聯網大數據進行預測預警，分析挖掘隱含關系，對重點人員信息關聯分析以及案件規律分析應用，分析案件與案件之間，大型活動和社會之間的關聯關系，推演出相應規律，預測和預防犯罪案件的發生。如密歇根大學的研究人員利用“超級計算機以及大量數據”來幫助警方定位那些最易受到不法分子侵擾片區的方法，利用大量數據創建一張波士頓犯罪高發地區熱點圖，為警察更具針對性地鎖定犯罪易發點、抓獲逃犯提供支持。在突發事件防范領域，政府利用大數據可以監測人群活動、車輛流動、設施運轉狀況，在危險發生的臨界點前進行預警和事先處置，從而避免事故的發生。在疾病防范領域，人們可以利用大數據對疾病的發生和傳播狀況進行及時跟蹤，防止疾病傳播失控。谷歌公司曾對5000余萬條最頻繁的檢索詞條數據進行測試，總共處理了4.5億個不同的數學模型，并與美國疾病控制和預防中心的報告對比，追蹤流行性疾病的準確率達到97%。[2]
（四）智能的風險評估手段
城市的公共安全風險是需要評估的。通過事先的風險評估，相關部門可以知道各個區域、各個機構以及各個對象發生安全事故的可能性，這對于人們合理配置力量、加強重點布防無疑是非常有價值的。但在實際中，影響公共安全的因素錯綜復雜。對公共安全事件發生的原因和后果，理論上有多種闡釋。[3]風險管理理論認為，現代公共安全問題源于工業化大生產的不確定性，社會風險原子化分布加劇了挑戰；政府規制理論指出，產業因素是眾多公共安全問題的根源，產業結構影響企業素質，企業素質決定生產經營行為，生產經營行為關乎質量和安全水平；危機管理理論主張，公共安全事件的危害程度主要取決于救援和處置水平高低。可見影響公共安全發生和后果的因素十分復雜，建立起一套科學合理、有預測力的風險評估體系并非易事。基于大數據，政府部門可以對城市、區域或特定場所的安全水平進行更加科學合理的評估。同時借助于各項虛擬技術，政府部門可以在互聯網的大數據基礎上，對公共安全事件發生可能產生的后果、各類處置方案的有效性以及社會可能的反應進行模擬，在模擬的基礎上對各種處置預案進行評估和優化。
二、互聯網時代下城市公共安全的風險
（一）城市的基礎設施覆蓋面不足。
互聯網時代下的處理技術是依賴于全面詳細的數據為基礎，基于大數據技術的公共安全治理，首先需要有全面、準確和詳實的數據作為支撐，這依賴于現代信息技術對各類活動進行實時監測和數據捕捉。但由于目前我國的城市中對于捕捉這種數據還存在許多的缺陷，無法實現運用大數據來進行城市公用安全管理的基礎。感知設施和傳感網絡中存在許多盲點，大量與公共安全相關的人類活動、生產經營、設施運轉中產生的數據無法被及時有效捕捉，或雖已捕捉但未有及時傳輸到決策系統，使這些活動成為無法捕捉的活動。例如公共交通管理中，許多人不使用公交卡等電子支付工具而是使用現金，使他們的活動動向難以被察覺；在危險品管理中，一些化工企業未能及時記錄危險品生產、運輸和存儲數據并上報，使政府無法對其進行監控。大量無法查詢的活動存在，使得互聯網時代下的數據分析成為無用之刃。
（二）城市的數據不能及時共享
當前，我國發生災害的時候，是由各個部門組成的臨時小組，各個部門之間缺乏溝通，彼此的工作流程不一，出現信息孤島的問題，無法實現資源的共享。各類公共安全信息缺乏整合，公共安全信息數量大、內容雜、來源多，但在實際中這些數據往往分散于各部門、各機構和各企業，沒有實現共享，“信息孤島”現象非常普遍。這樣在發生安全事件時，政府部門難以及時了解事件的完整圖譜。公共安全管理系統常常按功能分而治之，在不少地方一個平安城市系統中有幾種甚至十幾種安防平臺，且大多數之間沒有實現互聯，缺乏業務的有機整合。[5]例如不少地區的視頻監控系統往往自成一體，覆蓋面小，應用面窄，缺乏與應急聯動、警務指揮、城市管理、警用地理信息系統及其他公安信息的有效聯動。
公共安全治理系統與其它電子政務系統缺乏協同，未能與公共安全治理相關的醫療、社會保障、房屋管理、宣傳等系統進行有效的協作，在公共事件發生后往往依賴于領導之間的協調會、碰頭會等來解決不同部門之間的協作問題。
（三）城市公共安全的數據采集與數據安全之間存在矛盾
在公共安全治理領域中，許多公共安全數據本身具有雙重屬性，一方面它們涉及到公共安全保障，從而具有“公共性”；另一方面它們又與公眾隱私密切相關，又具有“私有性”。這兩種屬性之間的矛盾會給公共安全治理中的大數據管理帶來難題。例如政府在公共場所大量安裝視頻監控設備，一方面固然有助于保障公共安全，但另一方面也可能會使人們的隱私被暴露。筆者曾就智慧交通問題做過調研，一些車企反映，許多車主之所以不愿意安裝車載系統，有些車主甚至將汽車自帶的車載系統停用，一個重要原因是車主普遍擔心啟用車載系統后本人會被監控。尤其是在大數據環境中，政府需要將各方面的數據進行集成和整合，由此形成的龐大數據庫完全可以勾繪出一個人的生活、工作、社交等方面的全景式圖像，人們的一舉一動都將隨時處在政府部門的目光之中。美國到現在為止仍沒有建立全國統一的個人身份識別號碼體系，主要原因就是民眾擔心由此會導致自身的隱私被暴露。我國雖然具有強勢政府的傳統，但公共安全大數據管理中的隱私問題卻不容忽視。
三、互聯網時代下公共安全風險的應對策略
（一）加強技術支持
1、公共安全數據采集的多樣化，夯實數據基礎通過完善城市基礎設施建設，加強對各類社會活動和城市運行數據的感知與采集，確保城市中的人、機器、設施等物體的各項動作都能捕捉到活動，為公共安全監測、預警與處置提供充分的數據基礎。城市中重要的商業圈以及生活圈是人口密集、設施較多的場所，存在的安全風險也較大，例如踩踏事件、電梯事件等，這就需要加強城市的網格化管理，將數據采集的體系延伸至城市的每一個有風險的地方，防止露空，從而實現運用互聯網大數據進行城市公共安全處理的基礎。
2、公共安全數據存儲的融合化，加強數據關聯對于來自電話、視頻監控設備、感知、互聯網、物聯網等各個渠道獲取的類型多樣、結構各異的公共安全信息，能進行充分的關聯，使得原生態的公共安全信息能從粗放無序的數據真正轉化為精細可用的信息，并最終實現高效應用。
3、公共安全數據分析的實時化，保障處理高效一個城市每時每刻都會產生龐大的公共安全信息，公共安全保障系統要能對這些海量、異構、動態數據進行迅速分析處理，從而事先發現可能存在的隱患，突發事件后能迅速找到最佳的處置對策。
4、公共安全事務決策的智能化，促進科學決策要加強公共安全數據分析工具的開發，建立數據分析模型，從而能在短時間內對海量的安全數據進行分析處理并作出科學判斷，幫助政府管理者能事先對安全隱患進行盡早察覺，事中對安全事件進行合理應對。
（二）制度層面上
1、完善城市安全的數據管理網格。要對城市中重要的商業圈、產業圈、生活圈等人口或設施密度高、安全隱患大的區域進行梳理，加強網格化管理，完善各網格區域內的數據采集體系，使城市安全監控網絡的觸角能延伸到任何一個風險點，防止出現盲區，從而夯實城市公共安全治理的大數據基礎。
2、推進公共安全數據整合。由于我國各部門之間缺乏溝通與交流，使得彼此間的信息缺乏流通，出現信息孤島的問題，降低了辦事效率，建議城市政府部門充分利用云計算技術，建立城市公共安全大數據管理云平臺，將與公共安全相關的各類數據進行集中式管理，有效帶動公共安全信息在各部門之間、政府與公眾之間依職能、按需求進行交換與共享。同時鼓勵各政府部門和社會機構以大數據云平臺為基礎，開發各類公共安全管理應用系統，從而提高各部門的辦事效率。
3、加強大數據安全保障。既要推動公共大數據數據資源的開發與利用，又要保護好公民隱私和商業秘密。為此政府在獲取公共安全數據之后，其一要保障數據不泄露，防止其它機構和人員非法獲得這些數據；其二要保障數據不濫用，即使是政府自己，也不能將這些數據為所欲為，而只能將這些數據用于公共安全管理以及其它合法的公共管理職能，不能用于其它目的。
4、 建立城市公共安全風險評估和預防措施 。我們應該首先加強城市的重要領域、重點活動、重點環節等公共安全應急預案，切實制定應急規劃，找到應急預警點及時風險預警信息能夠有效的預防災害發生，即使無法避免也能將危害程度降到最低，這些預警方案應該定期進行培訓與演習，并不斷進行完善，使得真正在應急處理中能夠有效挽救降低損失。
參考文獻：
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[3]胡穎廉.公共安全需整體治理[N].學習時報,2015-07-13.
“兩會”期間，中國政府網制作了“大數據看兩會”專題，通過大數據對網上輿情進行分析解讀；在央視《新聞聯播》“兩會”報道中，引用百度新聞關于“政府工作報告”前十名的熱搜詞，用大數據清晰呈現出了人們對政府工作報告的關注點；在國家信息中心網絡政府研究中心的數據中，包含了新浪微博700多萬條相關信息、2000項百度指數數據，以及新浪、搜狐、新華網、人民網等117家網站的進一年共52.5萬篇新聞報道。這次史無前例的“數字兩會”，都讓“大數據”這個關鍵詞進入到了尋常百姓的視野。
其實，大數據技術早在“兩會”大放光彩之前，就已成為互聯網企業業務創新、各級政府部門體察民意的最佳工具。許多企業對大數據應用的關注程度在幾年前，就已經得到了具體應用，很多企業也隨之設立了首席數據官（CDO）這樣的職位，而許多分析機構早就經營起了"數據買賣"。
許多人也許不知道，在使用大數據對此次兩會“政府工作報告”熱點詞匯分析以及“環境治理”、“三公公開”、“互聯網金融”等過去一年中的搜索熱詞加工、解釋的背后，一套強大的IT基礎設施正在飛速運轉。而這套強大的IT基礎設施提供方正是曙光公司，其大數據處理平臺通過強大的采集、存儲、分析和提煉能力，為各大門戶網站提供底層數據支撐。
作為為本次大數據看“兩會”提供盛宴的“廚師長”，曙光公司大數據首席技術工程師宋懷明博士表示：“從輿情產品服務的角度看，濃縮海量信息、抵抗‘數據爆炸’，已成輿情分析平臺最基本的需求。為此，曙光大數據解決方案采用了社會化行為分析技術，通對海量文本、圖片、視音頻等數字化內容進行集中存儲和智能檢索，實現互聯網熱點數據的深層次挖掘，。用戶可以利用大數據技術的碰撞比對、頻率分析、語義分析、多維融合、深度挖掘等創新特性，改變傳統情報分析中的邏輯推理、綜合統計、比較聯系、特征解釋等相對落后的技術手段，進而實現各要素之間的深度關聯和智能判斷。”
如今，“大數據看兩會”的熱潮已經延伸到會場。兩會期間，多位大數據產學研的人大代表和政協委員從各個方面提出了關于大數據的應用問題，包含制定大數據標準、大數據助力網絡安全、建立食品安全風險監測大數據平臺、使用大數據分析解決PM2.5問題、利用大數據解決教育資源不平等等問題。而作為中國高性能計算領導者和云計算領先企業，曙光公司已經率先一步，為各大行業用戶開辟出了一條摘取大數據果實的捷徑。
據記者了解，曙光大數據一體機XData-Hadoop系統已在金融、電信、政府、互聯網等多個行業部署與應用，并在社會輿情分析、衛星遙感數據分析等方面皆取得了令人滿意的效果。（姜姝）
[關鍵詞] 大數據;行政職能;數據共享;創新
[中圖分類號] D63 [文獻標識碼] A 文章編號：1671-0037（2015）06-24-3
Innovation and Challenge of Administrative Functions in the Era of Big Data
Gao Jun
（Henan Research Institute of Science and Technology Information Zhengzhou Henan 450003）
Abstract：With the extensive application of cloud computing and other new information technologies，in Internet economy， mobile Internet，e-commerce and other emerging applications，the amount of data at an increasing by geometric series speed， administrative departments are inevitably faced with big data. Several large data main source and the related characteristics of the future government functions are analyzed in this paper， combined with the status quo of the services of the administrative departments and the construction of information， the challenges and opportunities will be brought by big data to the administrative department were discussed on focus， public governance problems that can be solved by the administrative functional departments with big data were analyzed.
Key words：big data; administrative function; data sharing; innovation
1 前言
幾年前人們把大規模數據稱為“海量數據”，但實際上，大數據（Big Data）這個概念早在2008年就已被提出。2008年，在Google成立10周年之際，著名的《自然》雜志出版了一期專刊，專門討論未來的大數據處理相關的一系列技術問題和挑戰，并提出了“Big Data”的概念。
特別是自2012年3月美國奧巴馬政府簽署并了一個的“大數據的研究和發展計劃”，由美國國家自然基金會（NSF）、衛生健康總署（NIH）、能源部（DOE）、國防部（DOD）等六大部門共同協作，投資兩億美元啟動與大數據相關技術及工具的研發，是美國政府自“信息高速公路”計劃后又制定的一項重要措施，從而使得“大數據”上升到國家戰略層面。
“大數據”又稱“海量數據”，是指由于數據集規模過大，從而導致傳統的數據庫技術無法進行有效的處理。“大數據”首先是指數據集規模大，通常意義上指超過10TB容量的數據。但在具體的應用中，往往由于多數用戶數據的集中存放，已經形成了PB級的數據量;其次是指大數據類型的多樣化，由于其數據來自不同的數據源，而數據類別和數據格式日趨豐富，早已突破了先前所限定的結構化數據范疇，還包含有半結構化和非結構化數據。再次是指數據處理速度快，即使規模龐大數據量，也能實現對數據實時分析加工。最后特性指數據真實性高，伴隨社交網絡、行業資訊、自動化交易以及其他應用的新數據源的興起，隨之而來產生了大量真實可靠的不同行業領域數據。
不斷積累的大數據既包含結構化又囊括了半結構化及非結構化數據，并有著在小數據量時不具備的深度知識和價值。因此說大數據在給技術帶來巨變的同時，也伴生了技術創新和新的創業機遇。政府部門作為城市管理者并兼具民生服務的提供者，其不僅提供了大量高質量的數據，而且對數據應用也有強烈的需求。通過對不同時間段內的數據收集和整理，并通對其進行深入分析對比，可以發現以前很難洞察到的社會運行模式、規則和存在的問題，有針對性地加以應對，有助于提高行政工作效率、決策的科學化。本文在大數據的時代背景下，致力于有效利用大數據進一步提升行政職能部門的服務水平，提高經濟效益和社會效益。
2 行政大數據價值凸顯
當今社會最大的特點是高度信息化、數字化，數據在不知不覺中大量的產生。這些數據來自于社會的不同方面，涉及不同的層面，數據類型差異巨大，是對社會方方面面的真實反映。政府部門作為城市管理管理者和民生服務的提供者，其不僅產生了海量的數據，而且對數據應用也有強烈的需求。如果收集不同行業不同時間段內的數據，并對其加工整理，深入的分析挖掘，可以發現以前很難洞察到的社會運行模式、規律和存在的問題，有針對性地加以應對，有助于提高行政工作的效率以及決策的科學化。所以說政府部門應更加注重運用新的信息技術對數據資源進行深度挖掘，以滿足日趨精細化科學管理的需要。同時，隨著社會的發展與進步，人們對經濟和文化的訴求日益提高，轉而對職能部門的執政效率和透明度，工作方式的改善，社會服務等諸多方面都提出更高的要求。建議在如下幾個方面有所改善：
2.1 引導日常的生活服務的方向
隨著人們物質生活水平的穩步提高，對生活信息的質量也提出了更高的要求，對日常天氣、飲食安全、交通服務等信息越來越關注。及時、準確的披露這些信息，方便了人們的日常生活，并有助于促進政府服務方式的轉變，重塑政府良好的形象。
2.2 幫助政府職能部門提高執政水平
體現在兩個方面：一是，加快促進各個行政部門提高數據的協同共享。當前經濟社會面臨有史以來最快的發展速度，資源環境的約束日益顯現，同時城市的發展轉型也迫在眉睫，從而對政府管理部門的管理能力提出了更高的要求，這必將導致提高政府部門數據共享的程度。雖然當前社會經歷著歷史上最快的發展的速度，但受資源和環境的制約越來越明顯，城市發展也面臨著轉型的壓力，因此對政府的行政管理能力提出了更高的期望，要求政府部門加大公共信息資源共享的力度。二是，助推管理決策水平的提高。在政策制定的初期，良好的數據分析能夠提高制定政策的質量。在政策實施階段，有效的數據分析能反映政策的實施情況。對實施監測數據的分析，可以檢測政策能否依據計劃實施，對實施過程中的偏差或錯誤，數據分析可以及時、準確加以展現。在政策評估階段，必須通過科學的數據分析改善政策中的不足。
2.3 有助于為企業發展提供支持服務
政府信息公開，側重于政府信息的社會屬性。在創新驅動、轉型發展的背景下，政府部門公共信息資源的經濟屬性越來越受到企業的關注。政府部門的公共信息資源日益已成為一種創造價值的新的生產要素，向企業開放后，將會極大地推動本市信息服務業的發展。
大數據可以提高政府決策的科學性和精確性，提高政府的預測預警和政府應急能力。政府部門的決策漸漸摒棄了傳統的經驗和直覺，越來越多的依靠電子政務的數據決策分析。目前的大數據超越了傳統的數據分析方法，不僅可用于分析純粹的數據，而且對語音、視頻等都可以深入的進行挖掘。對大數據的深入和廣泛應用，必將為有關行政管理部門決策的科學和準確提供強有力的支持。
3 行政大數據應用面臨的挑戰
大數據雖然描繪出了一副美好的藍圖，但部分行政部門之間仍存在數據無法有效共享，信息隔離現象。長期受困于信息孤島，致使誠信系統建設以及不動產登記等改革舉措均不同程度的受到影響，同時也引發了諸如數據庫重復建設等浪費現象，亟待引起相關部門高度重視。
3.1 “行政部門數據割據”下的信息孤島
目前社會服務管理信息化建設立足于大數據這個基礎之上，其迫切需要各部門數據資源實現協同共享以及不同業務系統之間的互聯互通。當前一些行政部門存在“數據小農意識”，不同職能部門從自身的業務需求出發，建立本部門的信息化系統，并伴隨著這些系統規模的不斷膨脹，致使產生一個個信息孤島，不僅讓普通民眾受其困擾，也讓行政部門治理水平受到制約。
目前推行大數據技術的最大障礙，主要來自于各個職能部門的利益割據。現在各個部門都在搞信息化建設，但多是為信息化而信息化，對實際應用考慮不夠多，其結果是僅僅完成一個項目而已。數據庫雖然建成了，可多數工作人員并不了解本部門到底有哪些數據、如何應用。“數據”、“經過請示上級領導不允許共享”，也往往是各地推進信息化數據共享中最常聽到的答復。但具體為何不允許共享、到底是哪條政策不允許，又往往沒有定論。實際上是一些行政職能部門缺乏“大數據意識”，把自己擁有的豐富信息只是存儲在硬盤上、束之高閣，缺乏開拓進取的勇氣。
3.2 信息化系統重復建設，浪費嚴重
由于數據資源在不同的管理部門中各自為政，這種天然的壟斷性及條塊劃分，嚴重制約了政府的協調管理水平，降低了社會服務效率，減弱了應急響應能力。在目前如火如荼的大數據應用背景下，很多行政部門開始建立形式各異的數據中心、信息中心。由于其標準不同，勢必導致重復建設直至造成資源浪費，并為下一步的信息集成帶來新的挑戰。
據報道，目前國內共有各級公積金管理機構606個，這些機構本應按照國務院《住房公積金管理條例》，進行統一系統的管理。但實際的情況卻是各地開發出幾百套公積金管理系統，每個系統動輒花費數百萬元，多者則達千萬元以上，除此之外每年還需要支付幾十萬到上百萬元的升級維護費用。然而，這樣巨大的投入，卻沒能產生把公積金聯網管好的效果，反而形成了一個個信息孤島。
另外還存在技術標準、數據標準、接口標準不統一，系統五花八門，給數據共享互通造成障礙，這是目前很多部門管理系統遭遇的困境，也是大數據應用發展過程中亟待解決的共性問題。
4 大數據時代行政職能的創新
4.1 加大數據資源集中的力度，提高管理能力
建立全省（乃至全國）統一的大數據平臺，集中全省公共服務領域的數據資源。引入國家的相關標準，借力于國家數據存儲中心。擴大數據來源渠道和范圍，支持和鼓勵企業與高校，行業協會，科研機構以及其他單位參與數據采集和數據資源建設;建立省數據資源管理辦公室，進一步完善數據資產登記、管理、開放、開發等標準，推進規范政府數據資產管理的制度化，保證數據資源有序、有效使用。
4.2 實現信息透明和共享
使外部利益相關者（比如公民和企業）和內部利益相關者（比如政府雇員和政府機構）都能提高自身的工作效率，產生積極的經濟社會綜合效益。其中典型的案例是自2006年起央行上海總部公開金融信息后，以此為依托誕生一個新生的行業金融咨詢服務業，先后產生了5家上市企業，拉動了十幾萬人的就業。目前，中國氣象科學數據實現了共享，催生了一批以處理天氣信息展現為核心業務的企業，其中也不乏如墨跡天氣等的佼佼者，并獲得了不菲的收入。
4.3 提高大數據分析能力和利用能力的建設
加強應用于大數據的關鍵算法和常用的基本技術研究，開發專用的分析處理工具，形成大數據技術和產品資源庫;發揮龍頭企業創新平臺和大數據服務的專業優勢，加快開拓大數據應用市場，發展第三方的數據業務，提供個性化的數據支持服務;加大數據開放、共享和應用服務的力度，探索新的商業模式，開展大數據的公共應用;有針對性地選擇重點行業領域，強化云計算大數據的示范效用，以點帶面，拉動大數據行業應用水平。
4.4 用政務智能替代或輔助人工決策
在浩如煙海的數據中智能化地識別出不一致、錯誤、異常以及虛假的信息，降低出錯成本，降低利用管理中的漏洞進行詐騙概率。美國郵政（USPS）的計算機系統能夠自動掃描郵件的相關數據（存放位置、派送路線、重量、體積等信息），通過與數據庫中近4 000億條數據的比較，甄別出“用郵欺詐”的郵件。掃描一封郵件只需要50～100毫秒。一旦檢測出了“異常”――比如包裹郵資不足或者郵票重復使用等情況，系統就會對信件實施實時攔，再由分揀人員對其進行特殊處理。有趣的是，該項目竟然由此形成了“威懾效應”。自從2006年開始實施此計劃 起，“用郵欺詐”行為減少了很多。
4.5 引導公共部門內部和外部的創新
例如，商業、非營利性機構、第三方通過開發出大數據工具和分析，對公共服務進行反饋，為改善現有的方案提出建議，從而為公共部門創造新的價值。作為“大數據”惠民的一項重要探索，北京市于2012年10月推出政府數據資源網測試版，并面向企業及個人征集應用程序（APP）。由社會力量開發的“游北京”和“愛健康”兩個移動服務APP經過兩年的應用升級，已經得到眾多用戶的認可。前者服務于大眾為北京游玩提供相關信息支持服務，后者則提供了北京市所有衛生保健設施應用指南，諸如診所、醫院、養老院等位置信息可以輕易地利用這款軟件定位，并可以獲取附近的醫療設施，也可以進一步的查看現場網絡圖像。
參考文獻：
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【關鍵詞】智慧城市；大數據；數據挖掘；數據分析
【Abstract】With the development of urbanization and spatial distribution， wisdom city construction has become the hot issues in current study， large data is the cornerstone of wisdom city construction， is a key of city construction， management decision. We introduce the large data play in the role of wisdom City， lay the foundation for further study on Application of big data technology， provides the reference for the building wisdom city digital platform.
【Key words】Wisdom City； Big data； Data mining； Data analysis
0 引言
大數據時代的到來打破了數據的壟斷，信息源的擴大化和豐富化是大數據時代的重要特點。在未來，大數據將遍布城市各個角落，不管是人們的衣食住行，還是城市的運營管理，都將在大數據支撐下走向“智慧化”，而大數據將為智慧城市提供“智慧引擎”。
1 大數據的含義以及特征
大數據又被稱為巨量數據，指的是所涉及的數據規模巨大，以至于無法在合理時間內通過人工截取、管理、處理并成為人類所能解讀的信息[1]。這些數據來自方方面面，比如傳感器采集的氣候信息、數字照片和視頻、購物交易記錄、手機信號等。
大數據具有四個特征：
（1）數據量大，大數據的起始計量單位至少是P、E或Z。
（2）數據類型繁多，包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，因而對數據的處理能力提出了更高的要求。
（3）價值密度相對較低，信息海量但是要完成數據的價值“提純”難度較大。
（4）巨大的數據價值，包括商業價值、社會價值、科研價值等。
2 大數據與智慧城市建設
近年來，國內外掀起了智慧城市建設的熱潮，僅我國明確提出創建智慧城市行動計劃及發展戰略的城市已有200多個。大數據為智慧城市建設提供了新的技術、路徑、要求和機遇。
2.1 大數據是智慧城市建設的關鍵技術
智慧城市相對于數字城市概念，最大的區別在于對感知層獲取的數據進行大數據處理，從而獲得支撐和保障智慧城市順利運營的多元信息。
要實現對數字信息的智慧處理，前提是引入大數據處理技術，從而來整合分析跨地域、跨行業、跨部門的海量數據的處理，將特定的信息應用于特定的行業和特定的解決方案中。
智慧城市的應用過程實際上就是對數據采集、分析、存儲和利用的過程[2]，大數據是智慧城市各個領域都能夠實現“智慧化”的關鍵性支撐技術。
2.2 大數據在智慧城市中有廣泛的應用領域
大數據在智慧城市中的落腳點是為智慧城市的各個領域提供強大的決策支持，大數據就像血液一樣遍布智慧交通、智慧醫療、智慧生活等智慧城市各個應用系統，科學治理城市。
在智慧交通系統中，通過對道路、車輛、天氣、行人等大量交通信息的實時挖掘，能有效緩解交通擁堵，并快速響應突發狀況，為城市交通的良性運轉提供科學的決策依據。
在智慧安防系統中，通過平安城市、智能交通管理、環境保護、危化品運輸監控、食品安全監控等大數據的挖掘，可以及時發現人為或自然災害、恐怖事件，提高應急處理能力和安全防范能力等。
在智慧城管系統中，通過對不同時間段、不同區域、不同部門獲得的大量監測數據進行實時采集、實時處理及深度挖掘，實現對城市管理實時監控與長期管理優化。
2.3 大數據對智慧城市建設提出了新的要求
大數據為智慧城市建設提供了新的技術和手段，同時也為智慧城市建設提出了新的要求。
一是，要更加注重信息共享。我國智慧城市建設的一個瓶頸在于“信息孤島”效應[3]，各政府部門間不愿公開、分享數據，無法產生數據的深度價值和綜合價值。在大數據時代，智慧城市建設應大力推進大數據基礎平臺和基礎網絡建設，積極推進信息資源數據交換和共享體系建設，使大數據真正產生“大智慧”。
二是，要更加注重信息安全。大數據時代，數據資產化成為趨勢，企業內部運行數據和客戶資料成為寶貴的數據資產，而且很多智慧城市應用系統涉及公民財產安全甚至國家安全，數據價值很高，因此信息安全問題成為大數據時代智慧城市建設重要難題。
三是，要更加注重大數據產業的發展。智慧城市必然催生大數據運營行業的快速發展，包括大數據的采集、儲存、分析、挖掘等相關技術并且市場潛力十分巨大。未來三年我國智慧城市大數據應用市場年均將翻番。因此，在智慧城市建設過程中，要高度重視、積極培育圍繞大數據運營管理的相關產業和龍頭企業。
3 智慧城市與大數據實踐經驗
從國家政策來看，中國“863計劃”智慧城市項目總體技術體系架構在科技部863計劃“智慧城市（一期）”項目的支持下，提出了“六橫兩縱”的智慧城市技術框架。“六橫”層層遞進，最下層的是城市的感知層，再是傳輸層，再上面依次分別是處理層、支撐服務層、應用服務層，最上面是智慧應用層，貫穿全局的是安全保障體系以及標準與評測。而要真正實現智慧城市，必須引入大數據技術，主要包含以下三大方面的需求。
3.1 大數據融合技術
我國智慧城市建設面臨的重大挑戰之一，是城市系統之間由于標準問題無法有效集成，形成信息孤島。因此，在大數據融合技術領域，一方面要加強大數據標準建設，另一方面要加強海量異構數據建模與融合、海量異構數據列存儲與索引等關鍵技術研發[4]，給予底層數據集成的信息共享提供標準和技術保障。
3.2 大數據處理技術
大規模數據在智慧城市系統流動過程中，出于傳輸效率、數據質量與安全等因素的考慮，需要對大規模數據進行預處理。大數據處理技術往往需要與基于云計算的并行分布式技術相結合，這也是目前國際產業界普遍采用的技術方案。
3.3 大數據分析和挖掘技術
相比于大數據融合和處理技術，大數據分析與挖掘技術更為復雜，是國際學術界和產業界面臨的極具挑戰性的技術難題。
4 大數據時代推進智慧城市建設的幾點建議
4.1 強化對大數據的研究
引導科研院所和相關企業成立大數據技術創新聯盟，進一步加強對大數據發展前沿技術和信息的持續跟蹤研究。積極開展以社會需求為導向的大數據科學研究，建立大數據分析平臺，努力推出具有自主知識產權的大數據分析設備、軟件和服務，加速大數據理論、技術和應用的創新。
4.2 優化大數據形成機制
加強政府部門在管理和服務過程中對數據的主動采集，在構建人口、法人、自然資源與空間地理、宏觀經濟等基礎數據庫，經濟社會重點領域的信息資源綜合數據庫和專業數據庫的基礎上，建立政府大數據庫。鼓勵制造業企業和商業機構加強對生產經營活動中的數據采集，形成覆蓋生產過程和商業各環節各流程的數據庫。推進無線識別技術、傳感器、無線網絡、傳感網絡等新技術的廣泛應用，提高數據采集的智能化水平。強化對大數據建設工作的組織協調，打破地區和部門數據壁壘，實現數據資源聯合共建、廣泛共享。
4.3 加快大數據產業發展
出臺大數據產業發展與應用規劃綱要，規劃建設大數據產業基地，出臺專項政策，成立產業發展基金，搭建研發創新平臺，吸引電信運營商、知名大數據企業以及互聯網領軍企業落戶。積極培育本地大數據企業，進一步培養和引進大數據專業人才、領軍人才、應用型人才，重點發展數據獲取、存儲、集成、挖掘、管理、融合、安全、可視化、建模等技術以及大數據一體機、新型架構計算機、大數據獲取工具、大數據管理產品、大數據分析軟件等硬件裝備和軟件產品。
4.4 推進大數據普及應用
從推進大數據商業化應用、推動政務大數據應用兩方面入手，大力促進大數據普及應用。在政務方面，重點選取醫療衛生、食品安全、港口物流、智慧交通、公共安全、科技服務等具有大數據基礎的領域，建設大數據公共服務平臺，強化大數據在智慧城市建設應用系統中的應用。
在商業方面，實施典型應用示范工程，支持和鼓勵行業協會、中介組織開發深度加工的行業應用數據庫，建立行業應用和商業服務大數據公共服務平臺，提供數據挖掘分析和商業智能等大數據應用服務。推動大數據在生產過程中的應用，鼓勵有條件的企業運用大數據開展個性化制造，創新生產管理模式，提高企業競爭力。
4.5 加強大數據規范管理
研究大數據產業相關的政策法規，提出數據資源權益、隱私保護等方面的法規細則建議，制定大數據相關標準，并提出技術解決手段，在保護數據資源的同時，促進數據資源合理有序地開發利用。在人才、財稅、科技金融等方面出臺有利于數據人才和數據產業發展的政策，逐步建立有利于大數據研究與發展的制度法規體系。重視大數據及其信息安全體系建設，加大對大數據信息安全形勢的宣傳力度，明確大數據的重點保障對象，加強對敏感和要害數據的監管，加快面向大數據的信息安全技術的研究，培養大數據安全的專業人才，建立并完善大數據信息安全體系。
5 結束語
智慧城市是城鎮化進程的下一個階段，是城市信息化的新高度，是現代城市發展的遠景。無線城市、數字城市、平安城市、感知城市是智慧城市的必要條件。誠信城市、綠色城市、健康城市、人文城市是智慧城市應有之意，智慧城市產生大數據，大數據反過來支撐智慧城市。智慧城市與大數據技術相結合一定會有璀璨的明天。
【參考文獻】
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今天，只有數據本身是科學的，分析、選擇、清洗數據的過程則更接近藝術，而評價各路占卜先生水平高低則是看他們對數據的解讀和演繹。
看來，大數據一直在改變歷史進程。浪潮集團執行總裁、首席技術官王柏華認為，其實，我們每天都在和數據打交道，數據在不經意間已然改變了我們生活的方方面面。
數據來源多種多樣
當前，數據已經成為真正有價值的資產。大數據時代，數據來源多種多樣，王柏華認為，主要分為交易數據、交互數據、傳感數據。即為ERP、電子商務、POS機等交易工具帶來的交易數據，微信、微博、即時通信等社交媒體帶來的交互數據，以及GPS、RFID、視頻監控等物聯網設備帶來的傳感數據。他用了一個很恰當的比喻，這些雜亂的數據就像來自五湖四海的人們所說的各種方言，亟需提供大數據梳理服務，讓未來的數據都講普通話。另外，他認為，從數據價值歸屬來看，大數據可歸納為組織數據和互聯網數據，只有將組織數據和互聯網數據兩者整合才能創造更大價值。將這些數據概括為組織數據和互聯網數據兩大類型，但在實際應用中，組織數據與互聯網數據尚未有效整合，在數據處理中，雜亂的數據、海量的數據，沉睡的數據嚴重地影響了數據的有效利用。如何整合這些數據資產，使其為政府治理、企業決策乃至個人生活服務，是大數據的核心價值。
面對這些挑戰，人們急需綜合的大數據平臺對各種數據進行有效處理。據王柏華介紹，為了進一步整合組織數據與互聯網數據，浪潮推出專門針對互聯網開放數據的浪潮Dro Data（卓數）數據服務平臺。Dro Data互聯網數據服務，可通過采集互聯網公開網頁，建立原始網頁鏡像，并對網頁內容進行分詞、分類、存儲等處理，建立了豐富的數據資源目錄和海量的可用數據，并將互聯網數據分為19個大類，進行分類整理。目前，浪潮已在哈爾濱、濟南、長治、綿陽、云南等地建立了基于云計算的互聯網數據采集中心，截止到9月底，已采集超過7.5PB的互聯網數據，并可對外提供各類數據服務。
大數據平臺 更好地服務客戶
隨著我國企業信息化程度和水平不斷提高，越來越多的企業需要大數據分析的能力以提高競爭力。在互聯網，電子商務，金融，電信，零售，物流等數據驅動型行業，客戶分群，客戶行為分析，客戶關系管理，市場營銷，廣告投放，業務優化，風險管理等企業核心業務越來越依賴于對數據的有效分析與挖掘，為此，大數據處理平臺功不可沒。
在“Inspur World 2014”上，浪潮了以云中心、云服務、云安全、云伙伴為四大方向的浪潮集團云海戰略，并指出信息化建設正在從以應用為中心向以數據為中心轉變。當前，數據不僅滲透到每一個行業和業務職能領域，還滲透到每一個個體的社會生活之中，形成了現實世界與虛擬世界共存的局面。在大數據時代下，浪潮集團全新了將組織數據與互聯網數據整合的大數據戰略，并將通過大數據平臺、大數據服務和大數據應用三大方向共同推進浪潮大數據戰略的落地。“傳統數據的整合是正在進行的必由之路，而大數據的到來使這種搖搖晃晃的步伐變得堅定起來。”王柏華表示，“從數據價值歸屬來看，大數據可以進一步歸納為組織數據和互聯網數據，只有將組織數據和互聯網數據兩者整合才能創造更大價值。”
據王柏華介紹，針對組織數據和互聯網數據兩大類型，浪潮還推出了云海IOP平臺和云海卓數平臺。云海IOP是開放式大數據處理平臺，能夠對組織內部數據進行整合、分析，并提供創新應用開發平臺；云海卓數平臺采集海量互聯網數據，并淬煉其中有價值的信息。基于這兩大平臺，浪潮提供三類大數據服務，即組織內部數據服務整合、互聯網數據及組織數據融合、組織數據的對外開放，合作伙伴可以基于這些服務開發創新應用，共同構成了浪潮大數據產業鏈，打造大數據產業生態圈。
現在，浪潮的大數據平臺和服務已經通過服務客戶應用于各種領域，在組織數據和互聯網數據的整合中，為社會提供更多價值。比如，對大數據的處理，也是公安云性能提升的重點。以山東警務云為例，浪潮在幫助濟南公安局在搭建云數據中心的基礎上構建了大數據平臺，以開展行為軌跡分析、社會關系分析、生物特征識別、音視頻識別、銀行電信詐騙行為分析、輿情分析等多種大數據研判手段的應用，為指揮決策、各警種情報分析、研判提供支持，做到圍繞治安焦點能夠快速精確定位、及時全面掌握信息、科學指揮調度警力和社會安保力量迅速解決問題。
警務云通過整合公安內外部信息資源，全面提升數據共享和信息聯動運轉效率，通過跨區域、跨部門、全警種聯動、多信息軌跡即時跟蹤和信息共享，為公安機關在警務民生、多偵聯動、情報分析、社會治理等方面提供了強有力的信息化支撐平臺。“警務云”平臺通過內置實戰要素和技戰法的警務千度，集成1.5億人像庫，以及旅店業、網吧、鐵路、民航、交通卡扣等數據，使單項信息拓展至28類321項，是傳統搜索引擎信息量的10倍，搜索效率提升了100倍，在目前授權9700名民警使用的情況下，日均查詢量高達12萬次，帶動后臺4億次搜索、百億次運算。
大數據的應用打破了公安工作傳統的發展路徑，為濟南市公安局警務運作、公安執法、隊伍管理等方面開辟了新的發展路徑。通過云平臺對數據進行控制，利用對大數據的監控進行挖掘，實現人像、指紋比對、卡口監控等數據融合處理，為領導指揮決策、社會輿情分析提供信息研判的依據，進一步提升了警務工作能力。
開放與隱私的權衡
王柏華認為，大數據要想釋放出大價值，必須共融共通，走開放之路，讓不同領域的數據真正流動起來、融合起來。當然，這個開放市場不僅僅是政府、企業之間開放，企業對個人也要開放。
據王柏華介紹，現在大量的關于國民經濟或者說民生的數據其實還在封閉狀態，在工商部門、銀行、保險、公安、醫院、社保，包括電信運營商機構的手里。如何讓這些數據流動起來，能讓大家更方便，其實應該由政府帶頭實現等級制數據的開放共享。在不違反保密或者是國防的情況下，如果不開放大數據，那么大數據研究和創業都是無米之炊。
縱觀國內目前情況，王柏華表示，政府數據開放進程還顯得不夠快，這其中與基礎薄弱有關。談到基礎，他認為，政府無論是開放數據還是應用大數據，其基礎是數據整合，而目前政府的數據整合還停留在初級階段，尤其是政府跨部門之間的數據整合顯得動力不足。
如今，互聯網以及社交媒體的發展讓人們在網絡上留下的數據越來越多，海量數據再通過多維度的信息重組使得企業都在謀求各平臺間的內容、用戶、廣告投放的全面打通，以期通過用戶關系鏈的融合，網絡媒體的社會化重構，為廣告用戶帶來更好的精準社會化營銷效果。社交媒體對于大數據的解構不可避免地帶來隱私問題，當用戶在使用電子郵件、社交網絡的時候，大概也會知道自己的信息將被記錄下來，當用戶發表的言論或者分享的照片、視頻等，都決定著互聯網運營商將向你推薦什么樣的資源和廣告；當用戶拿著智能手機滿世界跑的時候，手機廠商們早已通過定位系統把你的全部信息收羅在自己的數據庫里，利用這些信息來構建地圖和交通信息等。
以前，這些記錄幾乎不會對普通人造成影響，因為它的數量如此巨大，除非刻意尋找，人們不會注意其中的某些信息。但是，隨著大數據技術的不斷進步，這一狀況正在悄然發生改變。大數據技術就好比互聯網應用中的“夏洛克?福爾摩斯”，隱私問題又該如何權衡？王柏華認為，開放公共數據，并善用這些數據的話并不會侵犯公民個人隱私，數據只有真正開放了，才能為人類創造更大的價值。
大數據人才 求賢若渴
【關鍵詞】大數據；信息；應用
隨著信息技術的快速發展，信息在人們的生活中、工作中扮演著越來越重要的角色。人們對信息的處理和應用也經歷了電腦時代，互聯網時代，一直到現在的大數據時代。大數據像血液一樣遍布城市生活的各個方面（智能交通、智能醫療、智能營銷等），并推動政府職能部門及企業管理者們從“經驗治理”向“科學治理”轉型。
一、大數據概述
“大數據”是指為了更經濟、更有效地從高頻率、大容量、不同結構類型的數據中獲取有價值的信息而設計的新一代架構技術，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展創新。“大數據”的精髓在于“大”，其不僅說明數據的數量龐大，還意味著數據種類繁多、結構復雜，變化速度飛快。大數據具有四種特性：Volume（數據量大）、Velocity（處理速度快）、Variety（數據類型多）和Veracity（真實）。（1）Volume——數據量龐大，從TB級別躍升到PB乃至EB級別（1024GB=1TB；1024TB=1PB；1024PB=1EB）。這樣的數據量已讓傳統的數據庫難以處理，也讓人們掌握更全面的信息。（2）Velocity——數據量巨大，數據處理、分析的速度就得快，云計算、物聯網技術使人們對信息能即時、快速的處理。（3）Variety——數據類型繁多，如網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息，更多類型的數據源提供了了解用戶個性化特征的更全面的信息。（4）Veracity——真實是數據的生命，更精確的數據保證了分析結果的準確性。
二、大數據對信息的影響
（一）信息的安全性
隨著產生、搜集、分析的數據量越來越大，數據的集中存儲增加了數據泄露風險，如何保護這些數據資源的安全，顯得日益重要。同時要保證這些數據不被濫用，也成為信息安全的一部分。另一方面，大數據對數據完整性、可用性和秘密性帶來挑戰，在防止數據丟失、被盜取和被破壞上存在一定的技術難度。企業需要考慮如何應對數據泄露風險，并且建立相關預案，也要從網絡安全、數據安全、災難備份和安全管理各個角度考慮，部署整體的安全解決方案，來保障數據安全。
（二）個人信息隱私的保護
大數據時代下，用戶享受著企業為其量身打造的個性化服務，而企業利用用戶活動產生的“大數據”進行分析利用發家致富。這看似雙贏的局面，就在用戶享受所謂“個性化服務”的同時，其隱私也在一定程度上受到威脅，陷于尷尬。大數據時代，用戶在互聯網的一舉一動都會被服務方知曉，變成各類數據。當用戶瀏覽網頁、發微博、逛社交網站、網絡購物的時候，所有的一舉一動實際上都被系統監視著。就像京東監視著用戶的購物習慣，百度監視著用戶的網頁瀏覽習慣，新浪微博了解用戶的心中所好，騰訊似乎什么都知道，包括用戶的社交關系網。在這種情況下，個人隱私會逐漸變得無處遁形，如何保護用戶的隱私，尤其是一些個人信息，成為一個難題。
三、大數據下的信息應用
大數據目前在國內還處于初級階段，但是其社會價值、商業價值已經顯現出來。首先，政府擁有大量的數據，可以幫助政府更好地科學決策，有效施政；其次，手中握有數據的公司基于數據交易即可產生很好的效益，還可以幫企業做內部數據挖掘，幫企業更精準找到用戶，降低營銷成本，提高企業銷售額，增加利潤。
（一）幫助政府正確有效決策
我國政府擁有大量的經濟、交通、氣候數據，如何挖掘海量數據的潛在價值，為城市治理、市民生活提供可靠的決策建議，是建設宜居城市、智慧城市所面臨的重要課題，也是幫助政府進行科學決策的重要助手。近幾年，PM2.5成為政府、企業、民眾關心的熱點話題，中國的許多城市經歷了一場被動的“戰爭”——全民應對霧霾天氣。在北京，政府不得不以工地停工、公車停駛、工廠停產等種種措施，盡力減少各種污染物的排放。霧霾是怎么產生的，對大多數公眾來說，一直是個模糊概念。環保部門分析，第一，污染物排放量大，燃煤、機動車、工業揚塵，這些污染源排放量大，是造成空氣嚴重污染的根本原因；第二，擴散條件不利；第三，區域污染和本地污染“貢獻”疊加，PM2.5污染區域性及相關聯區域污染相互傳輸，是重污染形成過程的重要因素。解決霧霾問題需要大量的數據及科學分析。核心是了解燃煤、機動車、工業污染和揚塵究竟各自“貢獻”了多少PM2.5？準確的數字是多少？2013年，中科院大氣物理所研究員王躍思與其同事唐貴謙、潘月鵬完成了一項有關PM2.5的研究，名為《北京及周邊區域顆粒物和細粒子排放源特征及其來源解析》。報告指出，就北京原生PM2.5排放而言，機動車排放占50%，工業占38%，居民占8%，電廠占4%。通過該報告，政府可以分析整理出北京及周邊區域大氣污染物排放清單，分析出大氣污染物排放的特征，來源及其形成機理，在此基礎上提出更有針對性、更有效的治理措施。
（二）幫助企業進行精準營銷
消費者的消費日趨理性和個性化，研究消費者的消費習慣及消費趨勢就成為商家面臨的重要課題。在這種情況下，大數據的作用就開始顯現出來了。沃爾瑪、麥德龍、肯德基等知名企業的一些主要門店均安裝了搜集運營數據的裝置。這些企業可以將數據與交易記錄結合，并利用大數據工具展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價方面給出意見，此類方法已經幫助企業減少了17%的存貨，同時增加了高利潤品牌商品的比例。電商時代的營銷就更為精準。電商網站記錄用戶購買行為有助于電商網站為用戶提供個性化服務，也為其帶來巨大的商機。網站通過社會化網絡數據的挖掘分析，了解用戶在下一時段的購買傾向，甚至通過對所有用戶購物行為的分析，清楚的提煉到底那些用戶在未來一個月需要購買什么類型產品、需要多少數量。例如用戶在電商網站上購買了西褲，相關的西褲推薦就會在未來一段時間內推薦給用戶；用戶在社交網絡上提到某種產品或服務，這類型的產品或服務就能主動找到用戶。電商網站推薦的商品基本都與用戶瀏覽或購買的商品有關，具有個性化、細分化、針對性的特點，而這些都依賴于對用戶瀏覽、消費信息的挖掘和分析，提高了用戶滿意度，也增加了企業收益。
（三）為客戶提供適合的產品和服務
據中國互聯網絡信息中心2012年的統計報告顯示，截止2012年底中國網絡視頻用戶達到3.72億，占網民數量的65.9%。視頻用戶多，但喜好各有不同，同時版權購買費用高。在這種情況下，弄清網民喜好，有針對性的購買、制作電視劇、電影就成為視頻網站的迫切需要。2013年，最火的美劇當屬Netflix制作的《紙牌屋》。它在美國和其他40個國家及地區已經成為網絡點播率最高的劇集。國內得到獨家版權的搜狐視頻上線該劇20天后，播放量超343萬次。該劇的火爆得益于精彩的劇情及優秀的導演和男主角，而這部電視劇的導演和男主角都是被“算”出來的。Netflix在美國有接近2700萬的訂閱用戶，這些人每天在Netflix上產生3000多萬個網絡點擊行為，例如暫停、回放或者快進，并且用戶每天還會給出400萬個評分，以及300萬次搜索請求……根據數據，點擊率非常高的鬼才導演大衛·芬奇和男演員凱文·史派西，成為了主創的選擇。大數據就這樣注入了電視劇行業。《紙牌屋》被譽為電視劇行業通過互聯網挖掘用戶行為數據分析結果的第一次戰略運用，這似乎給電視劇、視頻網站從業者帶來了一種新思路。在此之前，電視制作者并不知道全國愛看武俠劇、愛情劇、喜劇觀眾在哪里，他們是誰，有了大數據以后，制作者就可以精準地找到他們，然后制作出對應的劇作推送給目標觀眾。
（四）幫助人們災后科學救援
技術研究機構IDC曾預計，大量新數據無時無刻不在涌現，并以每年50%的速度遞增。從通信到測定方位、溫度甚至大氣化學變化，大數據應用無處不在。2013年4月，四川雅安蘆山發生7.0級地震，災區損失嚴重。政府等權威部門缺乏大數據管理能力的問題，在雅安地震中凸顯。災區沒有每日更新的數據，重要數據難以公開而造成交通擁堵，救援工作難以開展；沒有統一的物流中心和轉運車輛，造成物資發放混亂。可見，缺乏大數據時代的管理思維和協調能力，必然會影響救災效率。擁有大數據、應用大數據的公司在這方面做出了表率。在災后救援中，高德公司緊急上線了高德導航雅安版。這一版本中，集成了雅安當地最新的救助點信息，方便救援隊伍及時將傷者運送到最近的救助點；行車公告可以根據實時路況提供行車建議；“位置分享”可讓救援人員很快找到需要幫助的人。救災需要精準數據和細致兼備的后勤管理，也更需要我們把所有相關信息轉化為真實行動的大數據管理，為科學救災提供依據和指導。
四、結語
大數據時代的發展是和諧的、合作共贏的，因為數據財富和資產可以復制、遞增、共享。但要實現大數據環境下對信息的充分有效利用，面臨著許多挑戰，如大數據處理技術、工具等不是很完善，人們的思維有待改變，企業組織架構需要調整等。要解決這些問題，需要確定信息應用的目標，儲備培養大數據相關技術人才，完善企業內部整合能力，形成一個有效利用信息的機制，實現信息的價值。
參考文獻
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關鍵詞：大數據；政府；數據管理
大數據開啟的時代轉型在世界范圍內方興未艾，它在商業領域發揮巨大作用的同時，正大步向政府部門進軍，其產生的思維革命與方式轉變正不斷沖擊著政府數據管理。討論大數據背景下政府數據管理而臨的機會與挑戰，尋求政府數據管理的變革途徑顯得尤為必要。
一、大數據與政府數據管理概述
大數據是通過量化角度認識世界的有效途徑，是改變市場格局、組織結構，以及政府與公眾關系的獨特方法。大數據具有轉化為國家重要公共信息資源的潛力，作為重要的信息資本和數據資源，儼然被各國政府提升到了戰略高度。政府部門己然開始考慮向大數據管理邁進，在數據信息量飛速增長的當今，通過多元化渠道來搜集數據資本，挖掘決策信息，支持政策制定。
面向大數據管理的技術與模式研究首先興起于西方國家，政府希望運用大數據來增強其解決諸如自然災害和恐怖襲擊等國家難題的能力，同時提升其服務公眾的信息和咨詢功能。國際上已有一些國家推行了先驅性的政府大數據探索，并積累了管理經驗。
（一）著力開展國家數據管理項目部署
而對大數據帶來的挑戰，各國政府給予空前重視，以不同方式開展大數據管理，于宏觀層而部署本國大數據戰略。2004年，英國政府建立水平掃描中心，以提高政府應對跨部門和多學科數據管理挑戰的能力。2011年，水平掃描中心通過對多渠道數據進行深入分析，預測了環境保護對緩解資源緊張局勢和維護國際安全的作用。2012年，歐盟委員會在“2012歐盟數字化議程和挑戰”中指出，大數據戰略是數字化議程一部分。2011年，韓國國家信息通信技術戰略總統委員會提出大數據發展倡議，建立廣泛的政府大數據網絡分析系統，促進政府和私營部門之間的數據整合。
（二）拓展公開信息數據資源服務平臺
更大程度地公開和整合政府數據資源，是提高政府信息公共服務能力，提高政府公信力的有效方法。韓國衛生福利部建立社會福利綜合管理網絡，分析來自35個機構的385種不同類型公共數據。
（三）自主探索跨部門、跨區域的數據管理合作
結合國家層而大數據管理部署，進行部門間或國際間合作是一個較好途徑，政府部門和區域根據自身數據管理特點，制定各自層而的特色數據管理策略。英國等17個國家與IBM公司共同發起了DOME大數據合作項目，開發能夠處理每天來自平方公里列陣射電望遠鏡的超過1EB數據集的超級計算機系統，探討新興技術于日常積累的大數據的計算、存儲和分析的應用。
當前，我國政府數據管理以做出一些探索。國家統計局自2011年著手研究政府大數據應對之策；上海市政府運用大數據，對接1號店、上海鋼聯等企業，落實大數據在政府管理中的戰略要求；南通市以綜合數據管理平臺為突破口，依托政府支持，協調48家成員單位，探索出部門信息歸集運用新模式。
二、我國政府大數據管理的機遇與挑戰
與國際相比，我國政府大數據管理還處于起步階段，跨部門和跨領域的合作函待加強，信息平臺構建的任務十分緊迫。
（一）大數據豐富政府數據資源數量，改善政府數據資源質量.
政府各部門結合部門職能創建海量數據庫，借助數據管理解決實際問題和提供公共信息服務。歷經多年并不斷提升的政府數據信息化建設，使得政府領域積累的行政記錄數據大規模增長。
（二）大數據提升政府數據資源管理技術，節約政府數據資源管理成本
政府大數據不受時空限制，可重復使用，處于持續更新中，不斷發展的數據資源要求數據資源管理技術升級。國際范圍的政府大數據技術正不斷取得突破與發展，大數據技術日趨成熟。國際上各國政府部門的數據管理實踐，能夠給我國政府數據管技術提升帶來啟示。我國商業領域大數據應用己取得一定進展，其大數據技術可以批判性地應用于政府數據資源管理。政府大數據規模巨大，必要時可與商業交易數據和網絡用戶數據對接，要求政府具有與數據規模相適應的數據存儲與處理能力，在硬件上提升政府數據庫更新維護能力，在軟件上推動相關技術創新與人才培養。大數據利用已有的行政記錄、交易記錄和網絡信息，能夠大大降低統計調查的成本，節省政府數據管理開支。同時，政府部門為掌握社會發展狀況和綜合管理社會資源，勢必進行一定規模和頻率的統計調查活動。許多數據搜集活動僅存在調查口徑與統計標準的微小差別，造成統計調查的相似與重復，從而增加了被調查者的統計負擔。政府整合利用大數據能夠大大降低被調查者的負擔，使其免受重復調查影響。
（三）大數據促進政府數據管理體制機制改革，增加政府數據資源管理深度 伴隨日益明顯的政府數據開放趨勢，大數據將是政府數據透明管理的開端。大數據沖擊著政府數據管理的固有體制模式，為政府數據管理提供了新的思路，有利于建立信息共享機制，完善信息職能，強化政府服務功能，實現政府數據管理體制機制改革的新飛躍。大數據的多樣性與復雜性，要求政府全而開展數據管理信息化與標準化建設，以適應大數據給政府數據管理帶來的沖擊，促進各級政府數據管理部門全而提升其硬件與軟件技術，改革統計調查方法，變革數據管理流程設計，制定數據管理標準推動大數據信息平臺建設。政府數據管理主要以逐級匯總的歷史數據為主，數據周期長，無法即時反映經濟現象的當前變化情況，政府信息咨詢功能具有時滯性。利用大數據能改變這一現狀，網絡實時記錄和上傳的信息，通過云計算和物聯網等技術進行快速分析和計算，使得數據的實時分析和實時報告成為可能。
大數據增加公眾對政府數據公共資源的需求，增大對政府數據管理能力的考驗，提高對政府數據產品的質量要求。當前我國政府的數據管理意識和技術還不能夠完全適應日益增長的社會公眾數據信息需求，仍然存在一些函待解決的問題。
第一，大數據沖擊政府數據管理體制。政府大數據管理采取專業部門獨立上報模式，管理相對分散。政府為適應大數據環境，必須改進原有的數據收集制度，新型調查制度的制定與實踐比較困難。由于其復雜性與專業性需要安排專業人員進行管理，需要調整己形成滿足傳統調查體系要求的人力資源結構。新調整的人力資源結構，可能無法快速適應大數據要求，也可能由于人員變動影響傳統調查開展。而且，大數據概念相對新穎，涵蓋的范圍可能超出現有法律規章的規定與說明，保證大數據環境下的數據管理能夠高效有序地進行，特別要保護國家秘密、企業秘密和個人信息不受侵犯，需要增加有關的數據管理法律規章。
第二，大數據沖擊政府數據管理的思維。大數據具備的自身特點使其區別于傳統數據，需及時轉換思維模式，調整數據管理的內容以適應大數據管理要求，對傳統政府數據管理理念與模式形成挑戰。樹立大數據意識是政府部門有效管理大數據的基本前提，大數據意識的缺乏可能嚴重滯后我國政府大數據管理進程，降低大數據管理創新速度。大數據概念引起政府部門重視相對滯后，政府管理部門缺乏大數據意識。我國社會公眾對于政府數據管理的職能和具體工作還不夠了解，對于大數據理論與實踐的認識還不夠深刻，無法以社會公眾監督形式成為推動政府大數據管理變革的堅強力量。
第三，大數據沖擊政府數據權威性。電子商務和社交網絡飛速發展，政府己不再是數據唯一者。商業領域和社交媒體積累了海量數據，對數據進行開發與挖掘，分析結論提供咨詢服務。雖然存在一定相似性，但由于數據渠道和計算方法不同，其數據結論往往與政府存在一定差異，影響政府權威性。因公眾對政府數據的服務需求日益旺盛，但政府數據在頂層設計上的宏觀性存在先天不足，沒有以微觀性的公眾需求為導向，對數據解讀不夠個性化。關鍵性的數據資源存在壁壘，未能開放到公眾個人。如何在保障必要機密的情況下，適當開放數據資源，增加與公眾需求相適應數據信息共享。大數據具有噪聲性和低密度性的特點，政府進行公共數據產品提供，就需要對大數據進行規范化處理，確保數據產品的質量。政府數據部門進行制定和更新數據標準同樣存在困難。
第四，大數據沖擊政府數據管理技術。政府大數據管理需要深度挖掘更具價值的指標數據，更好地服務決策制定與社會管理，這需要更加專業化與高效化的數據處理技術，需要高水平與高素養的專業數據處理人員。傳統的數據存儲與處理設備無法滿足與日俱增的數據量增長，即時交互的信息需要更加專業的硬件設備支撐響應，需要政府根據實際情況調整與更新硬件設備，這可能增加政府數據管理成本。
三、政府大數據管理的對策建議
大數據時代己然到來，為更好地實現社會管理，滿足公眾需求，完善數據信息資源公共服務，政府部門可從以下方而探索其大數據管理之策。
（一）加大宣傳和培養力度，自上而下提高大數據意識和能力。以科普宣傳為主要手段，在公眾范圍內普及大數據知識。提高政府數據管理人員大數據意識，學數據前沿知識，轉換大數據思維，接觸大數據實踐。專業大數據管理人才是最直接與政府大數據打交道的人員，直接影響部門數據處理效率。政府可以與高校聯合培養的模式，也要加大具備多方向知識結構的復合數據管理人才培養，必要時引進外部優秀數據管理人才。
（二）不斷優化政府職能機構配置，建立健全大數據管理體系。強化政府數據管理的服務職能，著力考慮數據需求者的運用目的與環境，對用戶需求展開調查，服務需求者的決策制定與行為選擇。在調查方法上，豐富政府調查數據的類型，利用已有電子行政記錄、商業交易記錄和網絡用戶信息，降低調查成本。在指標設計上，應由宏觀向微觀轉變，增設滿足社會需求指標，減少重復或不必要指標。在數據標準上，明確數據含義、計算方法、數量單位和應用環境，使數據合理應用。
（三）多角度深化領域間合作，著力引進和創新大數據技術。大數據應提升到國家戰略高度，結合實際從國家高度提出大數據計劃，自上而下逐步滲透，制定各部門大數據計劃或部門聯合大數據計劃。政府大數據作為保密性質的重要公共資源，我國采取政府與商業聯合開發的模式較為適宜。在初期著力引進外部大數據管理技術，力求掌握核心技術，在中期采取邊引進邊創新的策略，探索適合我國的政府大數據管理技術，在后期著力開發具有中國特色的大數據管理技術，掌握大數據技術主動權。
（四）建立政府大數據服務平臺，維護政府權威與公信度。建立官方數據服務平臺，促進政府公共數據查詢服務公開透明。在保護國家秘密、商業秘密、個人信息基礎上，以政府官方網站為依托，打造在線政府大數據信息平臺，向社會公眾免費公開非數據。在公共服務場建設數據查詢服務基礎設施，切實增強數據可獲得性。平臺實施統一標準，做到科學規范，保證數據可比，實現數據共享。
（五）完善相關法律規章保障，確保大數據環境信息安全。政府部門有必要建立健全大數據相關法律法規，重點制定與大數據新問題相關的法律法規。提升大數據安全保障技術，通過技術手段監測數據安全程度，不斷升級數據安全核心技術，加大對本國數據安全相關企業投入，共同開發新技術。不斷配套完善政府大數據管理組織體系，共同維護數據安全。
大數據時代的政府數據管理任重而道遠，需要我國政府結合當前實際情況，樹立大數據意識，保持揚棄態度，加快數據挖掘技術創新，不斷深化數據管理革新，進而加速大數據應用進程，提升政府數據服務能力，共同推進大數據背景下政府治理的現代化。
參考文獻
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2016年5月19日，“2016中國大數據應用大會”會在北京國家會議中心舉行，就大會的籌備情況作了介紹。
“2016中國大數據應用大會”由中國大數據專家委員會、中國電子信息產業集團有限公司、成都市人民政府共同主辦，將于7月14日―15日在成都世紀城國際會議中心舉行。此次大會以“大數據與智能時代”為主題，旨在促進大數據與各行業、各領域的深度融合，探討大數據的技術創新和產業促進發展。
大數據產業的巨大價值，引起了全球各國的高度重視。美國的大數據已在醫療、教育、稅收等領域創造了巨大的價值，美國政府已開放37萬個數據集和1209個數據工具；大數據在OECD組織中的歐洲國家公共管理部門創造了上千億歐元的經濟價值；日本、澳大利亞、新加坡等國也紛紛出臺大數據發展政策。我國也在2015年9月《促進大數據發展行動綱要》。隨著互聯網、大數據技術與傳統產業不斷融合，將催生更多新的大數據創新機會，為實體經濟發展帶來新的突破。我國目前大數據產業仍舊處于初級發展階段：數據豐富與開放程度不夠、數據挖掘與分析工具性能待提高、模式創新與業務拓展能力待提高等。長遠來看，大數據將在能源、金融、醫療、制造、地理信息、消費等行業大有用武之地。大數據將持續激發商業模式創新，不斷催生新業態，成為互聯網等新興領域促進業務創新增值、提升企業核心價值的重要驅動力。大數據產業正在成為新的經濟增長點，將對未來電子信息產業格局產生重要影響。
恰逢其時的“2016中國大數據應用大會”將給大數據產業鏈的各個環節帶來更多驚喜和啟發。據了解，此次大會由主論壇和多場分論壇構成，話題涵蓋了大數據領域的熱點。
主論壇將圍繞業界關注的熱點話題：大數據與未來智能社會、未來地球科學計劃與大數據、大數據生態系統構建、大數據與人工智能新思路、醫療大數據與智慧民生、大數據行為分析與智能電子商務、大數據與智慧城市建設、政府治理能力提升與大數據、大數據與信息安全服務等內容展開探討。
多場分論壇也緊扣主題，將分別圍繞智能制造、大數據核心技術、地理信息與大數據、大數據與健康醫療、大數據與互聯網金融、宏觀經濟大數據等熱點話題進行深入探討。
此次大會得到了四川省及成都市的大力支持，作為主辦方之一的“中國西部硅谷”、中國IT產業第四極的成都市，是中國大數據產業的一個重要基地。大會將邀請海內外大數據領域的主管部門領導、知名專家、行業用戶、企業出席并作報告。會議內容將面向大數據技術和產業主管部門領導、大數據技術專家、大數據行業應用技術主管與CIO、大數據技術開發者及廣大用戶。
據悉，組委會將為與會者提供一個高端、精彩的交流平臺，將大數據大會打造成為專業化、國際化、高端化的一流行業盛會。
