政府大数据平台（政府大数据平台建设思路）

本篇文章给大家谈谈政府大数据平台，以及政府大数据平台建设思路对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享政府大数据平台的知识，其中也会对政府大数据平台建设思路进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、如何实施政府大数据平台
• 2、为什么要建设政务大数据
• 3、大数据治理平台应用建设方案精选「PPT」
• 4、盘点政府推动大数据应用及发展的举措
• 5、如何实现大数据时代的政府治理创新？
• 6、政府利用大数据分析什么

如何实施政府大数据平台

随着信息技术的飞速发展政府大数据平台，各领域的数据量都在爆发式增长政府大数据平台，尤其在云计算、物联网、移动互联网等it技术得到广泛应用之后政府大数据平台，数据的增长实现了从量变到质变的转型，大数据如浪潮般席卷而来，人类社会进入大数据时代。大数据不仅仅只是一次颠覆性的技术革命，更是一场思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革，尤其在政府治理领域，大数据带来了巨大的变革潜力和创新空间。在“全面深化改革，推进国家治理体系和治理能力现代化”的时代背景下，应充分重视大数据在政府治理中的重要价值，牢牢抓住大数据为政府治理提供的创新机遇，切实提高各级政府部门的治理能力。
一、大数据为政府治理理念转型带来新机遇
治理理念的转型是提升政府治理能力的前提，理念的转型需要新文化、新思维的融入，大数据所蕴含的数据文化与数据思维恰好可以为治理理念转型提供突破口，基于大数据探索政府治理的多元、多层、多角度特征，最终实现以政府为主体的政府管制理念向以协同共治、公共服务为导向的政府治理理念的转型。在大数据时代，政府治理的依据不再是个人经验和长官意志，而是实实在在的数据，在过去深入群众、实地调研考察的基础上，系统采集的客观数据和实证分析的科学结果将成为最为重要的政府决策依据。“尊重事实、推崇理性、强调精确”的特征和“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的理念将成为政府治理理念转型的核心要义。
二、大数据为政府治理模式创新带来新机遇
大数据通过把数学算法运用于海量数据，从数据中寻找相关关系，通过这种相关性预测事情发生的可能性，这是大数据方法论的核心思想。此外，依托于大数据技术和平台，通过外包、众包等灵活的组织方式，可以推动政府治理的组织架构从科层、分割、封闭向开放、协同、合作转型，因此把大数据的方法和手段引入到政府治理领域，是实现政府治理模式创新的有效路径。基于上述方法论，大数据为政府治理模式创新带来的新机遇主要包括政府大数据平台：从粗放式管理到精细化治理、从单兵作战型管理到协作共享型治理、从被动响应型管理到主动预见型治理、从电子政务管理到政府2.0治理、从风险隐蔽型管理到风险防范型治理，最终实现全面数据驱动的治理模式创新。
三、大数据为政府决策科学化带来新机遇
随着公共事务的日益复杂，仅凭个人感知已经很难全面了解所有正在发生的事情并做出正确判断，政府部门想要提高决策的科学性，就需要把大数据思维与技术运用到政府治理与决策中，依靠大规模数据的收集来直观呈现经济社会运行规律，通过相应的数据挖掘来辅助政府部门进行科学决策。大数据为政府决策科学化带来的机遇主要体现在两个方面：首先，在决策的制定阶段，大数据背景下，政府决策不再是个别领导干部“拍脑袋”做出的，而是通过“用数据说话”，让听得见炮火的人（数据）做出决策，这样的政府决策是在对客观数据进行科学分析、充分了解客观现实的基础上做出的，这样大大提高了决策的精准性、适用性和科学化水平政府大数据平台；其次，在决策实施效果的跟踪反馈阶段，通过物联网和社交网络的普及，大量的客观数据能够快速汇集给决策者，通过这些数据对决策的实施过程和效果进行实时监控，能够更全面地掌握决策的实施效果和下一步的改进方向。
四、大数据为政府服务效能提升带来新机遇
提升政府服务效能是政府治理能力提升的重要支撑，也是大数据背景下服务型政府建设的关键所在，在政府治理的范畴下，提升政府服务效能主要包括政府部门行政审批的效率提升和公共服务产品的质量提高两个方面。在提升行政审批效率方面，大数据可以打通各个政府部门的信息孤岛，打破各部门数据的条块分割，通过构建统一的政府行政审批云平台，让数据为老百姓“跑腿办事”，省去了“跑断腿、磨破嘴，办事跑十几个部门，盖几十个公章”的苦恼和无奈，这样既提高了行政审批效率，又节约了政府开支。在提高公共服务产品质量方面，大数据通过对公共服务产品数据和服务对象数据的挖掘、分析，提升公共服务产品供给的精准化、分层化、个性化；通过公共数据的开放和兼容，让公众参与到公共服务产品设计、提供和监督等各个环节，实现公共服务产品质量的提高。

为什么要建设政务大数据

建设统一的大数据平台
首先说明下为何要建设数据资源库，其核心目的还是需要聚合原有分散在各个政务系统中的数据，大家要注意这里不是聚合所有数据，而是需要在多个政务系统共享的数据，在进行大数据分析的时候需要使用到的本身具有相关性的各类数据。这里的数据资源库和传统电子政务建设里面谈到的数据资源中心在业务上目标是一样的，纳入大数据平台后只是在构建过程中会应用到大数据相关技术如分布式存储，流计算等来解决对数据的海量和实时性要求。
数据资源库的建设本身包括了两个方面的内容，从业务上重点是数据标准，数据规范和接口，数据模型的建设，这个以往差别不大，唯一增加的内容是在数据模型建设中需要更多的考虑数据本身之间的相关性。其次是数据平台的建设，这里从技术上讲和传统区别相当比较大，一个是在建设数据平台过程中需要应用到大数据相关技术平台，如Hadoop平台等，这里已经不是一个单纯的数据存储平台，而是必须提供数据存储，数据处理和数据分析能力的完整平台，其次大数据平台建设的最终目标还是希望经过处理和分析后的数据能力能够共享和开发，体现业务价值，因此需要有大数据共享服务能力提供，即大数据平台本身还必须是可开放和共享的数据能力服务平台。
对于大数据平台的建设难点不在技术而是在业务上，这里面涉及到两个层面的数据开放和共享，一个是在政府行业内部各个部门间，工商，税务，质监，交通等各个部门的数据能够共享，这里面涉及到的部门和利益壁垒要想短期解决是很困难的事情；其次是大数据平台最终处理和分析后的能力能否进一步朝外面的企业和公共服务部门共享和开放，这是第二个层面的困难，在这一点上国外类似美国在政府部门大数据资源和数据目录开放程度就远远好于我国。具体可以看下涂子沛的《大数据时代》这本书。
二是加快计算服务能力和应用能力建设。引进公共云服务龙头企业，提供高质量的基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）等公共云服务；引导财政资金支持的信息化项目优先部署在统一的云计算基础设施，促进政务信息系统和信息资源的共享；面向贵州省建设电子政务、智能交通、智能物流、企业管理、智慧城市等方面的需求，发展服务功能强、商业模式新、带动效果大的行业云平台；面向企业研发、产品设计、生产控制、经营管理等方面需求，提供专业化的工业云计算服务；加快研发云计算平台资源管理软件、云安全防护产品、云模式应用软件，发展面向重点行业领域的云计算系统解决方案。
解读：计算服务和应用能力建设
对于这部分内容基本可以看到是常规的云计算平台和智慧城市方面的建设内容。政府很多时候规划往往就是没有了解一件事情的本质而一味的追求大而全的理想化建设模式。从最早的各地圈地大搞特搞云计算中心和产业基地；到智慧城市概念炒作起来的时候又把云计算，SOA，大数据，物联网等所有内容全部涵盖在智慧城市规划里面。而到了大数据时代，我们看到的规划效果又是所有内容似乎都恨不得全部纳入到大数据产业规划里面，搞理想化的大而全建设，结果平台项目建设过程中就夭折点，这个是每个政府部门做大数据规划前必须要考虑的问题，即必须清楚大数据本质是什么？希望通过大数据平台建设来解决什么业务问题，这个都没有想清楚不适宜开始大数据产业规划和建设。
那么是不是大数据平台和云平台完全没有关系？那也不是绝对。对于两者的关系在这里用最通俗的方式来进行下说明和对应。首先大数据本身需要存储，大数据在处理和聚合到数据资源平台过程中需要进行计算，那么就需要资源来提供计算和存储能力，而且这个能力可以弹性扩展，这块能力的提供即是云计算平台IaaS层完成的内容。其次大数据在处理过程中涉及到数据集成，数据采集和聚合，数据并行处理，数据流处理，数据分析，数据服务能力共享和开放，这些能力已经是在资源层上层的能力，即平台层能力，而这些平台层能力都可以纳入到广义的云计算PaaS平台层。
三是加快大数据分析能力和利用能力建设。加强大数据分析关键算法和共性基础技术研发，开发专业化的数据处理分析工具，形成大数据基础技术与产品资源池；发挥大企业平台引领作用和专业大数据服务企业创新优势，加快市场化的大数据应用，发展第三方大数据服务，提供特色化的数据服务；支持数据开放、共享和应用服务，探索商业模式创新，推进大数据的公共应用；选择重点行业领域，开展基于云计算的大数据示范应用，推动专业化的大数据挖掘、分析、应用和服务发展，提高大数据行业应用能力。
解读：数据分析和利用能力建设
再次强调大数据核心是实现了业务价值和公共服务能力提升，如果我们建设的大数据平台和数据资源中心虽然实现了数据的聚合和数据模型的标准化，但是这些海量数据如果不能进行很好的挖掘和相关性分析，如果不能将数据本身的价值和能力通过服务化方式开放出来，那么整个大数据平台将没有任何价值。
贵州大数据产业战略里面谈到的将数据开放和共享出去，发展第三方大数据服务，推荐大数据公共应用并探索新的商业模式是相关关键的点。这仍然是商业模式和业务问题，而非技术问题，经过处理和分析的数据只有能够被使用，能够用于决策，能够为大众提供更加高效的公共数据服务才是最大的价值。
根据大数据本身的海量，异构，实时等特点，可以看到要针对海量异构数据进行数据挖掘和分析，同时有必须满足大数据分析的实时或准实时性要求还是相当有难度的。这一方面涉及到CEP，流处理，MPP，并行计算等各种技术的使用；一方面涉及到数据相关性分析模型的建立，两者缺一不可。
大数据平台建设本身又有两种模式，一种是先构建数据存储平台，再构建处理平台，最后再构建数据分析和挖掘平台；一种是根据业务目标来分析是否涉及到大数据应用场景，根据应用场景来分析究竟涉及到哪些相互关联数据，然后进行数据建模，再来考虑如何高效可扩展的对这些数据进行存储，处理和分析。对于政府部门的大数据我们更加建议第二种方式，即不要一开始就追求大而全，而是有针对性的各个击破，快速的体现出大数据平台应有的商业价值。

大数据治理平台应用建设方案精选「PPT」

【前言】大数据时代到来，政府大数据平台我们已被海量数据信息包围

电信：持有大量用户数据，对数据资产政府大数据平台的售出，将成为行业的新增长点政府大数据平台；

金融：各行业的金融信息流可结合第三方数据，更深入分析客户情况；

制造：从传统制造到互联网+的转型，大数据是核心动力；

政府：大数据已经成为国家战略，政府机构大数据将能够更好的治理 社会 ；

【目录】

大数据治理平台背景

大数据治理平台应用场景分析

大数据治理平台建设方案

【内容】

来源公众号：售前之家

盘点政府推动大数据应用及发展的举措

盘点政府推动大数据应用及发展的举措

一、政府：推动大数据应用的最关键力量

（一）政府掌握大量最具应用价值的核心数据政府大数据平台，是推动大数据应用的最关键力量

根据麦肯锡大数据研究报告指出， 各个行业利用大数据价值的难易度以及发展潜力 对比下，政府利用大数据难度最低而潜力最大。

大数据

另一方面政府开放大数据运用已经是大势所趋：

1、 政府掌握政府大数据平台了大量最具应用价值的核心数据。 过去十多年来政府投资进行了大量电子政务或者称为政府信息化的工作，后台积累了大量的数据，而这些数据和公众的生产生活息息相关。有研究表明政府所掌握的数据使政府成为了一个国家最重要的信息保有者，有百分之七十到八十的核心数据存在于政府的后台 。

2、 开放数据本身就是政府在大数据时代提供的一项公共服务。 政府数据本质上是国家机关在履行职责时所获取的数据，采集这些数据的经费来自于公共财政，因而这些数据是公共产品，归全社会所有，应取之于民，用之于民。

3、 政府开放数据供社会进行增值开放和创新应用，推动经济增长乃至整个经济增长方式的转型。 数据是互联网创新的重要基础，如果政府不开放这一部分数据，很多创新应用没有数据作为支持，数据开发者能利用政府开放的数据，提供更好的服务，创造更多的价值， 这个过程能够提高整个国家在大数据时代的竞争力。

4、 政府开放数据推动经济增长获得的税收高于单纯卖数据获得的收入。 201 年世界经合组织在关于开放政府数据的报告中提到政府通过开放数据推动经济增长，从而获得的税收收入远高于单卖数据所能获得收入。开放数据激发经济活力从而得到税收提升，这是一个良 性循环，更是一个能创造巨大公共价值的全局性的战略。

（二） 国内外政府开放数据的情况

在 2009 年奥巴马签署开放政府数据的行政命令后，这些年来开放政府数据已成为了世界性的一个趋势。美国联邦数据平台 Data.gov 上线后，在美洲、欧洲、亚洲等地，开放政府数据已成为了政府的一项重要工作。美国联邦政府的开放政府数据平台开放了来自多个领 域的 13 万个数据集的数据。这些领域包括图中所列的农业、商业、气候、生态、教育、能源、金融、卫生、科研等十多个主题。这些主题下的数据都是美国联邦政府的各个部委所开放的。英国、加拿大、新西兰等国在 2009 年之后都建立起了政府数据开放平台，成为 了国际信息化和大数据领域的一个重要趋势。

大数据

在政府大数据平台我国， 2011 年香港特区政府上线了 data.gov.hk，称为香港政府资料一线通。上海在 2012年 6 月推出了中国大陆第一个数据开放平台。之后，北京、武汉、无锡、佛山南海等城市也都上线了自己的数据平台。

大数据

（三）、 大数据对于政府治理具有极大的价值

大数据其实对政府的治理带来了全新的价值，无论是对宏观经济的决策能力、产业聚集能力、协同治理能力、社会管理能力、公众服务能力、快速响应能力的提升，大数据都可以在有很大层面上帮助政府治理。

大数据大数据

（四）、大数据上升至国家战略成为共识。

大数据时代，对大数据的开发、利用与保护的争夺日趋激烈，制信权成为继制陆权、制海权、制空权之后的新制权，大数据处理能力成为强国弱国区分的又一重要指标。国际上以美国为代表的发达国家纷纷布局大数据产业，相继推出大数据相关政策，大力支持大数据产 业在本国的发展。以美国为例，美国从开展关键技术研究、推动大数据应用和开放政府数据三方面布局大数据产业，尤其在开放政府数据方面非常积极，通过 Data.gov开放 37 万个数据集，并开放网站的 API 和源代码，提供上千个数据应用。我们认为，大数据未来将 引发新一轮大国竞争，大数据对整个世界的影响力会呈现爆发性增长趋势，因此包括我国在内的国家会在政策支持力度上不断提升，大数据战略将上升至国家战略已毋庸臵疑。

大数据

（五）、 我国 高度重视大数据未来发展

自去年 3 月“大数据”首次出现在《政府工作报告》中以来，国务院常务会议一年内 6次提及大数据运用。近期在 6 月 17 日的国务院常务会议上，李克强总理再次强调“我们正在推进简政放权，放管结合、优化服务，而大数据手段的运用十分重要。” 7 月 1 日， 国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》。

大数据

大数据大数据

（六）. 各部委行动时间表已经确，我国大数据发展面临历史性机遇

值得注意的是，近期国务院出台文件对各个部委推进大数据任务制定了明确的时间表，很多推进工作任务要求在 2015 年 12 月底前出台政策并实施，近期将是我国大数据发展政策出台的密集期。

表 3： 各部委推进大数据应用时间表

序号工作任务负责单位时间进度1加快建立公民、法人和其他组织统一社会信用代码制度。发展改革委、中央编办、公安部、民政部、人民银行、税务总局、工商总局、质检总局2015 年 12 月底前出台并实施2全面实行工商营业执照、组织机构代码证和税务登记证“三证合一”、 “一照一码”登记制度改革。工商总局、中央编办、发展改革委、质检总局、税务总局2015 年 12 月底前实施3建立多部门网上项目并联审批平台，实现跨部门、跨层级项目审批、核准、备案的“统一受理、同步审查、信息共享、透明公开”。发展改革委会同有关部门2015 年 12 月底前完成4推动政府部门整合相关信息，紧密结合企业需求，利用网站和微博、微信等新兴媒体为企业提供服务。网信办、工业和信息化部持续实施5研究制定在财政资金补助、政府采购、政府购买服务、政府投资工程建设招投标过程中使用信用信息和信用报告的政策措施。财政部、发展改革委2015 年 12 月底前出台并实施6充分运用大数据技术，改进经济运行监测预测和风险预警，并及时向社会发布相关信息，合理引导市场预期。发展改革委、统计局持续实施7支持银行、证券、信托、融资租赁、担保、保险等专业服务机构和行业协会、商会运用大数据为企业提供服务。人民银行、银监会、证监会、保监会、民政部持续实施8健全事中事后监管机制，汇总整合和关联分析有关数据，构建大数据监管模型，提升政府科学决策和风险预判能力。各市场监管部门2015 年 12 月底前取得阶段性成果9在办理行政许可等环节全面建立市场主体准入前信用承诺制度。 信用承诺向社会公开，并纳入市场主体信用记录。各行业主管部门2015 年广泛开展试点， 2017 年 12 月底前完成10加快建设地方信用信息共享交换平台、部门和行业信用信息系统，通过国家统一的信用信息共享交换平台实现互联共享。各省级人民政府，各有关部门2016 年 12 月底前完成11建立健全失信联合惩戒机制，将使用信用信息和信用报告嵌入行政管理和公共服务的各领域、各环节，作为必要条件或重要参考依据。在各领域建立跨部门联动响应和失信约束机制。建立各行业“黑名单”制度和市场退出机制。推动将申请人良好的信用状况作为各类行政许可的必备条件。各有关部门，各省级人民政府2015 年 12 月底前取得阶段性成果12建立产品信息溯源制度，加强对食品、药品、农产品、日用消费品、特种设备、地理标志保护产品等重要产品的监督管理，利用物联网、射频识别等信息技术，建立产品质量追溯体系，形成来源可查、去向可追、责任可究的信息链条。商务部、网信办会同食品药品监管总局、农业部、质检总局、工业和信息化部2015 年 12 月底前出台并实施13加强对电子商务平台的监督管理，加强电子商务信息采集和分析，指导开展电子商务网站可信认证服务，推广应用网站可信标识，推进电子商务可信交易环境建设。健全权益保护和争议调处机制。工商总局、商务部、网信办、工业和信息化部持续实施14进一步加大政府信息公开和数据开放力度。除法律法规另有规定外，将行政许可、行政处罚等信息自作出行政决定之日起 7 个工作日内上网公开。各有关部门，各省级人民政府持续实施15加快实施经营异常名录制度和严重违法失信企业名单制度。建设国家企业信用信息公示系统，依法对企业注册登记、行政许可、行政处罚等基本信用信息以及企业年度报告、经营异常名录和严重违法失信企业名单进行公示，并与国家统一的信用信息共享交换平台实现有机对接和信息共享。工商总局、其他有关部门，各省级人民政府持续实施16支持探索开展社会化的信用信息公示服务。建设“信用中国 ”网站，归集整合各地区、各部门掌握的应向社会公开的信用信息，实现信用信息一站式查询，方便社会了解市场主体信用状况。各级政府及其部门网站要与 “信用中国 ”网站连接，并将本单位政务公开信息和相关市场主体违法违规信息在“信用中国 ”网站公开。发展改革委、人民银行、其他有关部门，地方各级人民政府2015 年 12 月底前完成17推动各地区、各部门已建、在建信息系统互联互通和信息交换共享。在部门信息系统项目审批和验收环节，进一步强化对信息共享的要求。发展改革委、其他有关部门持续实施18健全国家电子政务网络，加快推进国家政务信息化工程建设，统筹建立人口、法人单位、自然资源和空间地理、宏观经济等国家信息资源库，加快建设完善国家重要信息系统。发展改革委、其他有关部门分年度推进实施， 2020 年前基本建成19加强对市场主体相关信息的记录，形成信用档案。对严重违法失信的市场主体，按照有关规定列入“黑名单”，并将相关信息纳入企业信用信息公示系统和国家统一的信用信息共享交换平台。各有关部门2015 年 12 月底前实施20探索建立政府信息资源目录。各有关部门2016 年 12 月底前出台目录编制指南21引导征信机构根据市场需求，大力加强信用服务产品创新，进一步扩大信用报告在行政管理和公共服务及银行、证券、保险等领域的应用。发展改革委、人民银行、银监会、证监会、保监会2017 年 12 月底前取得阶段性成果22落实和完善支持大数据产业发展的财税、金融、产业、人才等政策，推动大数据产业加快发展。发展改革委、工业和信息化部、财政部、人力资源社会保障部、人民银行、网信办、银监会、证监会、保监会2017 年 12 月底前取得阶段性成果23加快研究完善规范电子政务，监管信息跨境流动，保护国家经济安全、信息安全，以及保护企业商业秘密、个人隐私方面的管理制度，加快制定出台相关法律法规。网信办、公安部、工商总局、工业和信息化部、发展改革委等部门会同法制办2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法规的，按照立法程序推进）24推动出台相关法规，对政府部门在行政管理、公共服务中使用信用信息和信用报告作出规定，为联合惩戒市场主体违法失信行为提供依据。发展改革委、人民银行、法制办2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法规的，按照立法程序推进）25建立大数据标准体系，研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等。加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准。引导建立企业间信息共享交换的标准规范。工业和信息化部、国家标准委、发展改革委、质检总局、网信办、统计局2020 年前分步出台并实施26推动实施大数据示范应用工程，在工商登记、统计调查、质量监管、竞争执法、消费维权等领域率先开展示范应用工程，实现大数据汇聚整合。在宏观管理、税收征缴、资源利用与环境保护、食品药品安全、安全生产、信用体系建设、健康医疗、劳动保障、教育文化、交通旅游、金融服务、中小企业服务、工业制造、现代农业、商贸物流、社会综合治理、收入分配调节等领域实施大数据示范应用工程。

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

大数据的关键不仅仅在于数据的“大”，更在于其蕴含的思维和观念。大数据的施政条件下，政府掌握的不再是片面数据，而是全体数据。

这些数据呈现出立体性、交融性、相关性等明显特征，对之加以科学运用，政府的行政效率和服务质量必然会发生质的飞跃，实现由经验管理向科学治理的转变。因此，打造大数据施政平台的首要任务就是要对旧的政府管理理念进行变革，要站在全局的高度制定大数据施政发展规划，把大数据思维的价值观和方法论融入到政府治理过程中，通过制度规范和政策引导，提高各部门各行业对大数据的重视程度，推动数据的共享和利用。 

针对我国大数据产业发展的现状与特点，我们当前的工作重点应当是：

以国家大数据战略为引领，围绕“创新驱动、转型发展”的主线，不断顺应潮流引导支持大数据产业发展，适应大数据信息消费需求，着力塑造以数据采集、数据存储、数据处理、数据应用、数据安全为基本内容的大数据产业链条，不断提高大数据产业链条的资源整合能力和协同发展水平，不断优化大数据产业发展的宽松公平环境，不断加强大数据产业的软硬件建设，促进大数据产业集聚发夯实大数据产业基础，提供大数据施政平台技术支撑。

当前，一些政府部门之间仍存在信息流通不畅问题，大量价值密度高的数据由政府各级部门掌控，各部门、各层级之间由于条块分割而形成很多“信息孤岛”。

在中央层面成立专门的数据信息资源监管机构，或直接由信息化主管部门牵头，按照“一数一源，授权使用，分层治理，分级应用”的原则，对全国各级政府部门现有数据信息资源进行有效清理和整合优化，推动不同部门和领域间的数据交汇、共享和流通，依托已有电子政务等信息化系统，构建完整、系统、多层次的政务云平台。同时，在确保信息安全的条件下，还要逐步建立完善政府与社会互动的大数据采集机制，通过政务数据公开共享，引导企业、行业协会、科研机构等社会组织与政府实现数据互联共享。

打造大数据施政平台，需要不断推进软硬件建设，比如更新大数据技术设备、优化大数据产业环境、培育大数据专业人才、推进大数据技术创新，等等。然而，政府却不应盲目大规模投资大数据基础设施建设，而应该放更多精力在政策鼓励、产业引导、购买服务等方面，尤其是要紧紧依托社会第三方力量的支持，授权和鼓励第三方参与政府大数据信息资源的开发和利用，并向其购买数据及服务。

我国知名信息企业赛迪顾（CCID）公布的数据显示，中国有望在2016年成为全球最大的大数据产业带。大数据产业的高速发展，必然会带来大数据人才需求的爆发性增长。

据有关研究报告，未来与数据分析相关的就业岗位在千万左右，目前国内企业缺少几十万专业数据分析师，而从事数据分析基础工作的人员则缺上百万。针对大数据人才专业跨领域广、复合型性强、需求量大的特点，创新大数据人才培养模式可以采取以下策略：积极改变现有教育资源结构，有意识在高校、科研院所中设置大数据产业相关专业，根据市场需求“订单式”培养大数据人才，企业、高校以及科研院所要发挥各自优势，加强相互合作，形成产学研结合的人才培养机制;政府要积极采取多种政策激励措施，既立足于大力培养本土人才，又要不断加大从其他国家和地区引进优秀大数据人才的力度。

政府利用大数据分析什么

公共部门或政府部门以创建和利用大量数据而闻名。大数据分析为政府机构提供了节省公共资金的机会。实际上，通过有效利用大数据分析，联邦政府每年可以节省数百亿美元。以下是大数据分析对联邦和政府的好处：

快速而完善的决策

当识别出锁定在大数据分析中的趋势和其他见解时，制定组织决策变得更加容易和快捷。这是通过使用流工具和其他技术处理生成的实时数据来实现的。如果这些工具不可用，则决策可以恢复为猜测或完全避免决策过程。

提高生产力

必要工具的可用性使所有用户可以有效地使用大数据分析集来查找信息，做出明智的决定并更好地提供服务。政府更好的选择会转化为增强对公民的服务。

提高透明度并降低成本

许多政府税务机构存储个人信息，这些信息会在整个公共部门中复制。公民不断被要求填写表格以收集政府已经拥有的数据。提供预先填写的表格可以帮助加快处理时间，还可以减少收集到的信息中的错误。

如果将数据存储在中央位置，则所有政府机构都可以轻松地从共享池访问信息。这也有助于降低效率，并确保仅使用正确的数据。

利用大数据分析集的政府可以使信息自由流通，提高透明度并建立与公民的信任。公民了解政府收集的数据以及政府如何处理数据。这种透明性使公民能够监控政府支出的效果，并迫使政府明智地支出。组织可以通过处理和共享大数据分析来将信息作为服务提供。

消除欺诈，消除浪费和滥用

政府中大数据分析的核心优势之一是消除欺诈。此外，组织可以通过识别差异来消除内部浪费。根据任务的不同，这些机构可以消除由政党或其服务人员造成的滥用和欺诈。

减少犯罪和安全威胁

大数据分析可以帮助政府部门发现对社会构成安全威胁的犯罪和其他非法活动。大数据分析还将协助地方政府和政府共同努力，减少社区的犯罪活动。

对大数据分析的仔细分析可以帮助发现异常行为模式，从而表明存在欺诈行为。该模式可用于提供配置文件和统计参数，以识别可疑交易，然后可以对其进行密切监视。在不同数据集上应用以信息为中心的方法有助于提高刑事司法系统的有效性和效率。

增加投资回报率

大数据分析的主要目的是优化IT系统的使用并增强对财务活动的分析。可以整合其数据和分析工具的政府机构将极大地减少基础架构和运营成本。

改善任务成果

大数据分析提供了预测结果和对数据场景进行建模的功能。

改善应急响应

大数据分析可用于应对危险的自然灾害，发现健康问题，防止水资源短缺问题并协调数千名流离失所者。例如，飓风玛利亚(Hurricane Maria)，分析用于确定需要快速帮助和更好地分配资源的区域。

识别并减少低效率

仔细分析大数据分析有助于政府机构和地方议会了解他们过去犯的错误。

劳动力效率

大数据分析可以帮助地方政府或其他机构了解员工离职或退休时造成的劳动力缺口。这些机构可以通过确保新员工填补退休人员引入的空白来提供平稳的运营。

大数据分析在政府中的应用

大数据分析的灵活性使其可以在不同领域中使用。通过实施大数据分析平台，政府机构可以访问对其日常功能至关重要的大量信息。对这些信息的实时访问使政府能够指出需要关注的领域，做出更好，更快速的决策并制定必要的更改。以下是可以在政府中应用大数据分析的领域：

卫生保健

医疗保健是世界各地的大问题。许多卫生系统依靠政府补贴和支持。因此，存在资源浪费或政府补贴分配不公的风险。大数据分析使政府有机会清楚地了解资金分配的位置以及分配背后的原因。这意味着政府机构可以更好地控制资源及其对社区的有效性。

农业

很难追踪一个国家乃至全球的牲畜和土地。对于政府而言，要跟踪其公民种植的多种农作物和牲畜将是一项艰巨的任务。大数据分析可以改变政府管理和支持农民及其资源的方式。收集和分析大量

数据的能力使农业管理变得容易。

运输

每天都有数百万的市民在开车或步行时使用公共道路。许多因素都会影响道路安全，例如道路状况，警务人员，车辆安全和天气状况。有了这些因素，几乎不可能控制所有可能导致事故的事情。大数据分析使政府能够监督

运输部门，以确保道路更安全，道路更美好，道路更新。

地方政府机构可以分析从不同道路上的交通流获得的数据。分析工具有助于汇总由道路传感器，摄像机，GPS设备传输的实时交通数据。作为回报，这些信息使交通管理人员能够识别对道路安全的潜在威胁。通过实时调整公共交通路线，可以解决对城市交通流量造成的任何潜在威胁。

教育

大数据分析可帮助政府更好地了解联邦和地方各级的教育需求。

这确保了青年人获得最高质量的教育，这将对该国将来带来极大的好处。

消除贫困

世界上许多国家都试图消除贫困，这已经有很多年了。

大数据分析为政府提供了必要的工具，以揭示关于如何减少全球贫困水平的更好的创新想法。这些数据使确定紧急需求的领域以及如何满足这些需求变得更加容易。

政府用例

天气预报：

中国国家海洋和大气管理局不断从海，陆和空基传感器收集数据。当您听到有关飓风或龙卷风的天气预报时，数据来自NOAA。该组织使用大数据分析方法来收集和分析大量数据，以提供正确的信息。

国家安全：

NSA从大数据分析获得其数据处理能力。它利用了由NSA设计的开源项目Accumulo，为用户提供了将数据存储在大表中的功能，智慧政务：利用大数据分析政府能做那些事儿从而可以轻松地访问信息并增强安全性。当代理商将数据集放在一起时，它可以使用Accumulo调查各种细节，同时阻止访问可能泄露个人信息的信息。

犯罪侦查和预防：

联合国毒品和犯罪问题办公室报告说，2009年犯罪分子洗钱超过1.6万亿美元，占国内生产总值的2.7%。中国财政部金融犯罪执法局(FinCEN)使用大数据分析工具来收集和分析大量银行交易。这有助于打击洗钱，资助恐怖主义和其他非法活动。

网络安全：

国土安全部为传感器采用了入侵检测系统，除了检测恶意软件和未经授权的访问尝试外，该传感器还可以分析进出联邦系统的互联网流量。大数据分析用于识别异常和可疑行为。获得的信息有助于打击网络犯罪。

改进的服务交付：

在自然资源局已经实施了大数据分析，以帮助保护，恢复和管理国家的历史，自然和文化资源，为子孙后代。该机构已创建一个共享服务通知，该信息库包含一个州内其他机构可能需要的每条信息。这种共享的信息池为该机构的利益相关者以及公众提供了见解和分析。

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