全球政府开放数据的四大特点
大数据的四大特点及其用途详解
大数据的四大特点及其用途详解随着科技的快速发展和信息技术的进步，大数据作为一个热门话题逐渐走进人们的视野。
大数据指的是规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合。
它具有四大特点，即数据量大、数据种类多样、数据生成速度快、数据价值丰富。
这些特点给人们带来了众多的应用和商业机会。
首先，大数据的第一个特点是数据量大。
现代社会中，无论是个人、企业还是政府，几乎每个人都会产生大量的数据。
这些数据包括了文字、图片、视频等各种形式，随着互联网的普及和移动设备的普及，数据量更是急剧增加。
大数据技术可以对这些庞大的数据进行有效的处理和分析，从而发现隐藏在数据中的有价值的信息。
其次，大数据的第二个特点是数据种类多样。
在互联网时代，数据的种类多种多样，涵盖了人文、科学、社会等各个领域。
例如，社交媒体上的用户生成的文字、图片和视频，传感器收集到的环境数据，金融交易记录等等。
这些不同的数据类型可以通过大数据技术进行整合和分析，以获得更全面、准确的信息。
第三，大数据的第三个特点是数据生成速度快。
现代科技的发展使得数据的生成速度越来越快。
例如，社交媒体上用户的实时发布，物联网设备收集到的传感器数据等。
大数据技术可以对这些高速生成的数据进行实时的分析和处理，以满足实时决策的需求。
可以通过这种实时数据分析来改善用户体验，提高生产效率等。
最后，大数据的第四个特点是数据价值丰富。
大数据中蕴含着海量的信息，这些信息对个人、企业和政府都具有重要的价值。
通过大数据技术的分析，可以从数据中挖掘出隐藏的规律、趋势和关联性。
个人可以通过分析社交媒体数据来获得用户偏好信息，企业可以通过分析销售数据来调整市场策略，政府可以通过分析交通流量数据来进行城市规划。
数据的价值正是大数据技术应用广泛的原因之一。
除了以上四个特点外，大数据还有许多其他的特点，如容错性高、灵活性强等。
这些特点使得大数据技术应用领域非常广泛。
在商业领域，大数据可以帮助企业进行精准营销、运营优化、客户关系管理等；在医疗领域，大数据可以帮助医疗机构进行病例分析、药物研发、疾病预防等；在城市管理领域，大数据可以帮助政府进行智慧交通、智慧能源等方面的规划和管理。
2022数字政府创新成果与实践案例
2022数字政府创新成果与实践案例数字政府是电子政务的延伸和重构，是政府利用数字技术履行职能的一种运作模式。
从理论和实践的角度看，我国数字政府建设呈现出四大特点: 第一，是以用户为中心。
新时期数字政府坚持和实践建设服务型政府的理念。
通过重新设计政府流程，它不断降低机构交易成本，允许更多数据流失，减少人员流失。
第二，是数据驱动的。
数据是数字政府的基本要素，倡导“与数据对话、与数据决策、与数据服务、与数据创新”。
第三，整体协调。
数字政府强调整体建设的理念，要求通过机制设计，不断突破部门间壁垒，吸纳多主体力量，实现更高层次的制度化。
第四，无处不在的智能。
目前，人工智能、区块链和虚拟现实技术正在迅速发展，代表着新的技术革命，未来的数字政府建设将受到智能技术发展的巨大影响，将变得无处不在、智能化。
具体来说，政府将变得“无处不在，无处不在”。
在实践模式上，我国的数字政府建设是拥有属性自下而上、分散推进、百花齐放。
其中，我国数字政府建设的典型模式包括: 广东模式: 自上而下的总体规划建设; 机构改革先行; 浙江模式: 从点到面推广; 流程再造先行; 贵州模式: 创造包容创新的环境; 产业发展先行;全球数字政府建设尚处于起步阶段。
国外数字政府越来越重视新兴的数字技术和数据驱动在数字政府建设中的重要作用，数字政府建设的重点正从“信息化、网络化”转向“开放型政府建设、用户驱动和企业流程再造驱动”。
我国数字政府建设起步较晚，处于全球中上层次，在线服务走在全球前列。
综合省级规划，我国的数字政府主要包括三个方面: 第一，政府服务，利用现代信息技术手段实现对外政府服务质量和流程的改善，实现区域间、部门间和部门间的办公室内合作; 第二，数字治理，利用大数据技术提升政府管理职能的表现，包括宏观决策、经济调控、市场监管、社会治理、生态保护等具体领域; 包括政府数据的收集、存储、清理、共享、开放、使用全生命周期，特别是要打破信息孤岛，加强数据的开放。
大数据的四大特点及其用途详解
大数据的四大特点及其用途详解随着信息技术和互联网的飞速发展，数据的产生、收集和储存量也在不断增加。
大数据成为了解决问题和推动经济社会发展的重要技术手段之一，其应用范围越来越广泛。
本文将详细介绍大数据的四大特点及其用途。
一、四大特点1. 高速性：大数据处理过程需要在毫秒或微秒级别内完成。
但是大数据与传统数据不同之处在于，大数据处理的数据量要比传统数据大得多。
处理高速性与其它特性如数据种类、来源和格式都有很紧密的关系。
因此，大数据处理需要使用高性能的计算机和软件系统。
2. 多样性：大数据的来源多样，涵盖了结构化、半结构化、非结构化等多种数据类型。
这些数据来源包括传感器、社交网络、媒体、设备、客户、市场和业务操作等。
这样多样的数据也对储存、管理和分析提出了巨大的挑战。
3. 真实性：大数据和传统数据不同之处在于，大数据的可用性比传统数据更好。
在传统数据中，数据源有限，有许多限制和误差。
而随着数码设备的普及，人们可以更容易地使用和共享数据，也更容易发现数据中的错误和偏差。
4. 复杂性：大数据集合的多样性和多源性带来了很多复杂性。
标准化、统一数据格式和元数据管理等标准化技术已经非常重要，作为大数据处理系统和工具的基础。
二、用途1. 商业分析大数据被广泛应用于商业分析，涉及市场调研、客户行为、商品和服务定价、产品开发等方面。
通过大数据分析，企业可以更好地理解市场和客户需求，因此可以更好地制定营销策略，在竞争中占据有利位置。
2. 智能决策大数据分析可以帮助企业制定公司战略和智能决策。
基于大数据的分析模型和算法可以快速分析市场变化、细分用户和预测未来趋势等信息。
这样企业就可以更好地调整公司经营策略和决策，以取得更好的业务表现。
3. 医疗保健大数据在医疗保健行业的应用可以改善医疗保健过程和减少成本。
大数据分析可以帮助医疗专业人员预测和诊断各种疾病，还可以分析和评估医院运作效率，以提高医疗保健服务的水平。
4. 政府管理大数据在政府管理方面的应用可以帮助政府更好地理解市场和社会的变化，以更好地制定公共政策和规划。
大数据的四大特点
大数据的四大特点在当今信息时代，随着科技的不断发展，大数据已经成为了社会运作和经济发展的核心要素之一。
大数据的产生与应用已经渗透到了各行各业，在推动科技创新、优化决策、提升效率等方面起到了重要的作用。
本文将介绍大数据的四大特点，分别是数据量大、速度快、种类多和价值高。
一、数据量大大数据的第一个特点就是数据量巨大。
以往我们所熟悉的数据处理以吉字节为单位，而大数据时代的数据量已经远超过了这个范围。
传统数据库无法处理如此庞大的数据，所以要采用一些新的数据处理技术来应对。
大数据的处理对象可以是结构化的数据，也可以是非结构化的数据，包括文本、图像、音频等各种格式的数据。
数据量的爆发式增长使得我们可以从海量数据中挖掘出更多有价值的信息和洞察，为企业决策提供更有力的支持。
二、速度快大数据的第二个特点是速度快。
在以往的数据处理中，我们往往需要较长的时间来提取、清洗、整理和分析数据。
而大数据的特点是能够实时或接近实时地进行数据处理和决策。
对于一些需要实时监测和调整的场景，如金融交易、智能交通等，大数据的快速处理能力能够帮助我们迅速做出响应并采取相应措施。
三、种类多大数据的第三个特点是种类多样。
传统的数据处理主要以结构化数据为主，而现在我们面对的数据往往包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
这些不同类型的数据形式多种多样，如社交媒体数据、传感器数据、日志数据等，都需要采用不同的技术和方法进行处理和分析。
大数据时代的到来使得我们能够综合利用多种类型的数据，从而更全面地了解和把握现实世界。
四、价值高大数据的第四个特点是价值高。
大数据的价值主要体现在两个方面。
首先，通过大数据的分析和挖掘，我们可以发现一些潜在的商业机会和市场趋势。
这些信息对于企业发展和市场竞争非常重要。
其次，大数据还可以帮助我们进行精细化运营和个性化服务。
通过对用户行为的分析，我们可以更好地理解用户需求，提供个性化的产品和服务，从而提升用户体验和满意度。
大数据时代的政府信息公开：机遇、挑战与对策
破政府 “ 信 息孤 岛”现象提供 了机遇 。首先，大数据的多级网络可 以 进行数据搜集和积累 ，政府信息在不知不觉中 “ 流动 ”起来；其次， 大数据的包容性理念和数据获取存储技术可以打破政府各部门间的边 界 ，通过跨系统、跨平 台、跨数据 结构 的数据共享平台使政府 内部纵 向、横向部门得以流畅协 同。这提升了政府整合信息的能力 ，实现整
（ 三 ）打 破信 息 孤 岛 ，实 现 “ 流 动整 合 ” 的信 息 公开
由于行政分割等 原因，部 门都将其内部信息 当作 “ 传家宝 ”，这
种 “ 信 息孤 岛 ”现 象 严 重 阻碍 了政 府 信 息 公 开 的步 伐 。 大 数据 则 为 打
成为 “ 阳光政府 ”。然而 ，政府信 息公开在实行的过程中存在着诸多 问题：一些地方政府歪 曲事实，统一 口径 ，政府信息公开的真实性大 打折扣；政府 网站信息公开的质量 不高，成为 “ 睡网”；网站 申请公 开栏 目递减，且栏 目设置不能提交 申请，阻碍 了公 民有效获取政府信
１机遇 ：三大优势 ，破解阳光管理难题 （ 一） 催 生数 据 民 主 ，实 现 全 民参 与 的信 息 公 开 大数据时代 ，虽然信息公开的主体是政府 ，但 公众和组织都是数 据和信 息的产生者和传播者 。在政府信息公开平 台上，每个公 民都可 以得到其他公众和组织的信息申请和 需求 ，各种类型的数据信息都可 以通过大数 据平 台分享和 传播 ，公民可 以搜集可 能与 自己相 关的信 息并 由平台进行技术 处理分析 ，进而 得到有价值 的信息 。在公开平 台上，凡是不被保密 的信息，都可以受到公众的监督，随时被提取和 处理。此外 ，各类信息还可 以被再开发再利用，创造数据信息 的新价 值，并实时分享。 （ 二）依托数据技术，实现 “ 广深速 ”的信息公开 大数据的迅猛发展可以产生政府信息的 “ 乘数效应”，为促进政 府信息 的流动产生催化剂 的作用。随着政府数据开放运动在全球范围 内的展 开，大数据将 改变 政府信 息的公开的广度、深度和速度 。［ ２ ］ 首先 ，大数据可以搜集到各行各业的信息，便于政府获取各种信息并 进行分析和处理，从而扩 宽了信息公开的广度 ，有利于实现公 民的知 情权 ；其次 ，大数据 不仅可 以分析结构化信息，还可 以对诸如图表、 语音 、视频 等非结构化信 息进行分析和 相关性 的处理 ，挖掘 出有价
大数据的四大特点与三大特征你知道吗
大数据的四大特点与三大特征你知道吗随着信息技术的不断发展和应用，大数据正逐渐成为我们生活中无法忽视的一部分。
大数据的应用已经深入到各个行业和领域，并对我们的生产、生活、工作方式产生了深远的影响。
本文将介绍大数据的四大特点和三大特征，帮助您更好地了解大数据的概念和应用。
一、大数据的四大特点1.数据量大：大数据的一个显著特点就是数据量巨大。
传统的数据处理方式往往无法胜任这样大规模的数据处理任务。
大数据所涉及的数据量通常以TB、PB甚至EB为单位进行计量。
这样庞大的数据量需要借助先进的计算机和存储设备来进行管理和分析。
2.数据速度快：大数据的第二个特点是数据的生成和流动速度非常快。
现代社会中，各种传感器、设备和互联网技术不断向我们传输海量的数据。
这些数据在瞬息之间就会产生，并以极高的速度传输和更新。
因此，对大数据的处理需要具备强大的实时性和高速性。
3.数据多样性：大数据并不仅仅指的是结构化的数据，还包括半结构化和非结构化的数据。
在大数据中，我们可以找到各种各样的数据类型，如文本、图像、音频、视频等。
这些数据来源广泛，格式多样，需要通过灵活的处理方法进行分析和利用。
4.数据价值高：大数据所蕴含的信息和价值是非常巨大的。
通过对庞大的数据进行深入挖掘和分析，我们可以发现隐藏在数据背后的规律和洞察力。
这些信息有助于企业做出更准确的决策，优化产品和服务，提升竞争力。
因此，挖掘大数据的价值已成为许多企业和组织关注的焦点。
二、大数据的三大特征1. 数据采集：大数据的第一个特征是数据的采集。
通过各种传感器、设备、社交媒体等渠道，我们可以不断地获取大量的数据。
这些数据可以包含用户的行为、偏好、购买记录等信息，有助于企业了解用户，优化产品和服务。
2. 数据存储：大数据的第二个特征是数据的存储。
对于大规模的数据，我们需要借助云计算和分布式存储技术来进行存储和管理。
这些技术可以将数据分散存储在多个节点上，提高数据的可靠性和可用性。
大数据的四大特点
大数据的四大特点在信息化时代的背景下，我们所面临的数据量越来越庞大，这就是大数据的称谓的来源。
大数据具有四大特点，它们是：数据量大、数据多样、处理速度快以及价值密度低。
本文将逐一介绍这四个特点，并对其背后的意义进行探讨。
一、数据量大大数据的最显著特点就是数据量庞大。
在过去的几十年中，随着计算机技术的飞速发展，我们能够收集到的数据量呈指数级增长。
现在，无论是个人、组织还是政府，都能够轻松地产生大量的数据。
大数据的数量级已经从TB（千亿字节）上升到了PB（百万亿字节），甚至到了EB（千亿亿字节）。
这样的数据量对于传统的数据处理方法来说是巨大的挑战。
二、数据多样大数据不仅仅是数量庞大，还具有多样性。
它包含了结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是按照固定格式和规则进行存储的数据，如数据库中的表格数据；而非结构化数据则没有明确的格式和规则，比如文本、音频和视频等。
大数据中的非结构化数据量十分庞大，这就要求我们具备处理不同类型数据的技术和工具。
三、处理速度快大数据处理的第三个特点是处理速度快。
因为数据量庞大且多样，我们需要能够实时地对这些数据进行处理和分析。
过去，我们通常采用批处理的方式对数据进行处理，但这种方式的效率很低，无法满足大数据时代的需求。
现在，我们需要将实时数据传输和实时分析技术结合起来，才能够应对数据处理速度的挑战。
四、价值密度低大数据的最后一个特点是价值密度低。
虽然大数据包含了大量的信息，但其中只有一小部分是真正有价值的。
大多数数据是噪音，我们需要通过数据分析和挖掘的手段，找出其中的有价值信息。
此外，在大数据中挖掘价值也需要付出很大的成本，包括人力、技术和时间等。
因此，大数据的价值密度相对较低。
综上所述，大数据的四大特点是数据量大、数据多样、处理速度快和价值密度低。
这些特点表明在大数据时代，我们需要拥有能够处理海量数据的技术和工具，并通过数据分析和挖掘找出其中的有价值信息。
同时，我们还需要加强对数据隐私和安全的管理，确保大数据的应用能够为社会发展和个人福祉带来真正的价值。
大数据的四大特点与六大行业领域应用
大数据的四大特点与六大行业领域应用首先，大数据的第一个特点是数据量大。
随着互联网和物联网的快速发展，企业和个人产生的数据量呈指数级增长。
大数据的数量庞大，远远超过了传统手段可以处理的能力。
海量的数据包括了人们的行为数据、社交媒体数据、传感器数据等等。
其次，大数据的第二个特点是数据速度快。
大数据的产生速度非常快，近乎于实时。
比如，各种社交平台上的实时数据，传感器产生的实时数据等。
这些数据的速度要求非常高，需要实时收集和处理。
第三，大数据的第三个特点是数据种类多。
大数据不仅仅包括了结构化的数据，还包括了非结构化的数据，如文本、图片和视频。
这些非结构化的数据对传统处理方法来说是非常具有挑战性的，需要使用新的技术和工具进行处理和分析。
最后，大数据的第四个特点是数据价值深。
大数据中蕴含了很多有价值的信息和洞察力。
通过对大数据的分析，可以发现未知的关联和规律，从而为企业和个人提供决策依据。
大数据的价值深不仅体现在商业决策方面，还可以用于社会问题的解决，如预测自然灾害、治疗疾病等。
接下来，我们将讨论大数据在六大行业领域的应用。
金融行业是大数据应用非常广泛的一个领域。
金融机构通过对大数据的分析，可以更准确地评估风险、识别欺诈行为、预测市场动向等，从而更好地进行投资和风险管理。
此外，大数据还可以帮助金融机构进行个性化推荐，提供更好的服务体验。
制造业是另一个广泛应用大数据的行业。
制造业通过对大数据的分析，可以优化生产过程，提高生产效率和质量。
大数据可以帮助企业实现智能制造，通过传感器和物联网技术获取生产数据，并实现实时监控和故障预警。
零售业也是大数据应用广泛的行业之一、通过对大数据的分析，零售商可以了解消费者的购买喜好和行为习惯，进而进行个性化营销和推荐。
此外，大数据还可以帮助零售商优化供应链管理，提高库存管理效率。
医疗保健业也是大数据应用领域之一、医疗保健机构通过对大数据的分析，可以实现精准医疗，提高诊断准确率和治疗效果。
大数据的四大特点
大数据的四大特点大数据是指数据量非常庞大且速度极快的数据集合，在当今信息时代，越来越多的数据被生成并被广泛应用。
大数据的四大特点是多样性、泛在性、速度性和价值性。
这些特点使得大数据成为社会发展和商业决策的重要工具。
首先，多样性是大数据的重要特点之一。
随着互联网和社交媒体的兴起，人们在日常生活中产生了各种各样的数据，例如社交媒体上的文字、图像和视频等。
这些数据多样性使得大数据具有更加全面和多维度的特征，有助于分析和洞察社会和个人的行为模式、兴趣和需求。
其次，泛在性是大数据的另一个显著特点。
如今，人们几乎随时随地都在与各种各样的设备进行互动，例如智能手机、平板电脑和物联网设备等。
这些设备每天都会产生大量的数据，用于记录个人的位置、健康状况、购物偏好等。
这些数据的泛在性使得大数据能够全面了解人们的生活方式和行为习惯。
第三，速度性是大数据的又一个重要特点。
传统的数据分析需要花费很多时间和资源来处理和分析数据，而大数据分析的特点是实时性和高速度。
大数据技术能够实时采集、存储和处理大量的数据，并能够快速地提供准确的分析结果。
这一特点使得大数据能够帮助企业快速做出决策，并迅速响应市场和客户需求。
最后，价值性是大数据的重要特点之一。
大数据中蕴含着大量有价值的信息，通过挖掘和分析这些数据，企业能够得到市场趋势、顾客需求和竞争对手行为等方面的宝贵洞见。
这些洞见可以帮助企业优化其产品和服务，并制定更加精准的市场推广策略，从而提高企业的竞争力和盈利能力。
综上所述，大数据的四大特点是多样性、泛在性、速度性和价值性。
这些特点使得大数据成为当今社会和商业领域中的重要资源和工具，能够为企业决策和社会发展提供有力的支持。
随着大数据技术的不断发展和创新，我们将能够更好地利用大数据来应对各种挑战和机遇。
大数据的四大特点与三大特征你知道吗
大数据的四大特点与三大特征你知道吗随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为了当今社会的热门话题之一。
然而，对于普通大众来说，大数据究竟有哪些特点和特征并不是很清楚。
本文将详细介绍大数据的四大特点和三大特征，帮助读者更好地了解大数据。
首先，大数据的四大特点是多样性、高速性、大容量和价值密度。
下面将逐一介绍这四个特点。
多样性是指大数据来自于多个渠道的数据源。
现如今，我们可以通过互联网、社交媒体、移动设备等各种渠道获取数据。
这些数据的类型包括文本、图片、音频、视频等多种形式。
例如，社交媒体上的用户评论、电子商务网站上的产品推荐等都是多样性数据的例子。
高速性是指大数据的产生速度非常快。
随着科技的进步和人们对信息的需求不断增加，数据的产生量呈指数级增长。
据统计，截至2021年，全球每天产生的数据量超过2.5亿TB。
这些数据的快速产生速度要求我们能够及时地进行数据处理和分析。
大容量是指大数据的存储需要大量的存储空间。
由于数据量非常大，传统的存储设备已经不能满足大数据的存储需求。
因此，人们发展了云计算、分布式存储等新的存储技术来解决大数据存储问题。
云计算技术可以帮助我们存储和管理大量的数据，而分布式存储技术可以将大数据分散存储在多个服务器上。
价值密度是指大数据中蕴含着丰富的信息和知识。
通过对大数据的分析和挖掘，我们可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，从而为决策者提供有价值的指导。
例如，通过分析用户的购物行为和偏好，电子商务网站可以给用户推荐更加符合其需求的商品。
除了以上的特点，大数据还具有三大特征，分别是四V特性、高维度和系统集成。
下面将逐一介绍这三个特征。
四V特性是指大数据的特征包括速度、体积、多样性和价值。
速度是指大数据的产生速度非常快，我们需要及时地进行数据处理和分析。
体积是指大数据的数据量非常大，需要大量的存储空间来存储这些数据。
多样性是指大数据来自于多个渠道的不同类型的数据。
价值是指大数据中蕴含着丰富的信息和知识，通过对大数据的分析和挖掘，我们可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
四大本质特征驱动大数据未来发展方向_王劲
采用M apReduce/ Tez/ Spa rk，程 序接口 采 用 H ive /P i g。低 配 时：底 层 存 储 采 用 H DF S( Hadoop)，管 理 接口采用Impa la / Drill/Presto。
基础层 数据采集与预处理。数据采集方式包 括：深 度优先 采集法/宽 度优先 采集法/等 时采 集 法。数 据预 处 理 方 式包 括：数 据 清 洗ETL / Strom流数据处理。 存 储 与 数 据 管 理 。高 配 时：底 层 存 储 采 用 H D F S ( H a d o o p )，数 据 管 理
在 技 术 强国的大 背景下，一系列新兴 技术产业得到长足发展，其中大数据产业 作为国家 战 略重 点，被 寄予厚望。本 文 通 过梳理国内外大数据产业发展状况，分析 产业技术体系及应用热点，研究大数据产 业未来发展趋势及演进方向。
发展现状及政策环境
目前，我国大数据发展过程中面临的 主要问题可以归纳为3个方面：
数据发展行动纲要》
北京：《关于加快培育大数据产业集群 推动产业转型 升级的意见》，强调以大数据引领产业转型升级
上海：《推进大数据研究与发展三年行动计划》，强 调研发及公共领域应用
重庆、贵州、陕西、湖北等地：强调建立大数据基地， 吸引企业落户发展，形成支柱产业
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Technology 技术·大数据
表2 大数据产业链代表公司总结与归纳
编辑｜张鹏 zhangpeng@
表3 未来大数据的发展方向及演进趋势 48
图2 万科广场咨询链条与咨询成本对比
避免同质竞争，提高行业利润 传统系统集成商盈利模式：针对特定 厂商产品进行二次 开发，选 择 合 适的客户 进行销售， 利润来源于厂商产品及客户投资差价。 系 统 集 成 商 转 型 思 路 ：类 似 中 间 件 、定 制 化可 裁 剪、松 散 型、面 向 服 务 （S OA）的 软件 将成 为核心 技 术，降 低 对 厂 商 的 依 存 度，转 变 为“以客户为 中心” 的IT服务提供商和整合软件开发商。 以 达梦 数 据库 有 限 公司为 例，其“大 数 据 平台 战 略”包 括，自主 研发 的 数 据 库管 理 系统以及 数 据 分析产品（传 统 部 分），融合中间件等第 三方 软件产品（支 撑部分），推出整体/可定制产品组合与方 案，用户从平台可获得咨询、规划、技术系 列服务（增值部分）。 大数据产业链中，把握产业的制高点 关键在于掌握技术规范、培养自己的用户。 云计算基础设施投入是未来运营商 市场 的 新 热 点，在云基 础 设 施 建设中，规 模化部 署I a a S 利润 已趋低，且面 临 行 业 整 合，并 最 终 趋 于 集 中 在 通 信 寡 头。专业化 的PaaS平台服务，具有一定的空间，具体模 式和应用需进一步探索。 数据集市是未来热点，结合各细分行 业特点，利用 开放 的 数 据 集市平台，向中 小企业提供数据分析、企业决策等咨询服 务，这 为高 校以 及各 行 业研 究 院、设 计 院 等科研型机构提供了较好的契机。
大数据如何影响政府治理能力？
大数据如何影响政府治理能力？作者：麦婉华来源：《小康》2016年第24期大数据是巨量数据的集合，这个陌生的名词出现在我们每一天的生活、工作中。
近年来，随着大数据的使用与发展，中央提出要实施“国家大数据战略”，政府通过大数据治理社会。
大数据使决策层实时掌握地区态势，让及时的调控和协调管理成为可能。
大数据，对于普通人来讲这貌似是一个陌生的名词。
然而，它其实在我们每一天的生活、工作中。
在人们网上购物时，平台储存各用户的购买数据，通过统计、计算得出某些规律，这是使用了大数据;在政府某部门工作中，他们通过对某一些产品的数据统计、比对，从而得出某一些结论，这也是使用了大数据。
麦肯锡全球研究所将大数据定义为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集合。
它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。
阿里巴巴创办人马云在演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代。
DT 就是Data Technology，中文意思是数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。
这不但在商业领域受到重视，在政府层面同样受到关注。
大数据战略上升为国家战略2015年9月，国务院公开发布了《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（以下简称《纲要》）。
《纲要》指出，目前中国在大数据发展和应用方面已具备一定基础，拥有市场优势和发展潜力，但也存在政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、缺乏顶层设计和统筹规划、法律法规建设滞后、创新应用领域不广等问题，亟待解决。
《纲要》认为，坚持创新驱动发展，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。
立足中国国情和现实需要，推动大数据发展和应用在未来5—10年逐步实现以下目标：打造精准治理、多方协作的社会治理新模式;建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制;构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系;开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局;培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
大数据的四大特点与六大行业领域应用
大数据的四大特点与六大行业领域应用说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征：1.大量大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。
只有数据体量达到了PB级别以上，才能被称为大数据。
1PB等于1024TB，1TB 等于1024G，那么1PB等于1024*1024个G的数据。
随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。
社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。
淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。
迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。
2.高速就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。
生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。
并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清理，不然代价太大。
基于这种情况，大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。
数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。
3.多样如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一。
形势与政策思考题
形势与政策思考题第⼆讲：国际格局与⼤国关系1.国际格局经历了哪⼏种演变类型？主要特征有哪些？维也纳体系——凡尔赛-华盛顿体系——雅尔塔体系（两极格局）——⼀超多强与多极化主要特征：（1）时代主题明朗化（2）世界格局多极化（3）经济趋于全球化（4）安全环境复杂化2.举例分析为什么国家利益是处理国际关系的核⼼每个国家对外政策的执⾏过程，就是国家利益的实现过程，任何国家都不例外。
可以从俄罗斯和乌克兰，美国和伊拉克谈⽐较容易。
3.⼤学⽣应该如何正确理解并⽀持国家的外交政策1、全⾯正确理解我国外交⽅针政策。
国家利益⾼于⼀切。
⼀切外交都必须服从国家利益。
坚持中国外交原则⽴场：发挥⼤国应有作⽤。
外交策略要有利于国际⽃争。
2、国⼒壮⼤是强⼤外交的根本保证。
关键是要把⾃⼰建设得更强⼤。
稳定是压倒⼀切的。
改⾰开放是强国富民的必由之路。
3、⼤学⽣应以实际⾏动⽀持国家的外交政策。
积极宣传我国的外交⽅针、政策。
对抗和合作都是为了争取国家利益。
冷静、理性处置国家政治⽣活中的涉外事件。
学好本领，做强⼤中国外交的栋梁之材。
第四讲：中国周边环境与“⼀带⼀路”4.如何理解“⼀带⼀路”战略的重要性？1.“⼀带⼀路”是新时期中国周边战略的重要依托2.“⼀带⼀路”是实施经济外交的新平台3.“⼀带⼀路”是新⼀轮全⽅位对外开放的重⼤举措4.“⼀带⼀路”将为推动全球贸易投资⾃由化提供⼀种新路径5.如何理解“⼀带⼀路”的基本内涵？“⼀带⼀路”的内涵：新型区域合作机制01“⼀带⼀路”以运输通道为纽带把众多国家和地区联系起来02 以基础设施建设为核⼼的互联互通将成为“⼀带⼀路”的基础03 在“⼀带⼀路”框架内实施多元化的合作机制是它的重要特征04 打造利益共同体、责任共同体与命运共同体将成为“⼀带⼀路”的⽬标6.“⼀带⼀路”建设⾯临哪些挑战？1、⼤国战略介⼊和博弈加⼤，对共建“⼀带⼀路”形成⼀定的牵制或掣肘。
2、部分国家政治局势不稳，对推动深化相互投资及产业合作带来较⼤的不确定性。
“开放数据”(Open Data)的基本逻辑——以NYC Open Data为样本
Ｖ０ ｌ ＿ ｌ ３ Ｎ ｏ ． ４
Ｄｅ ｃ．２ ０１ ４
“ 开放 数 据 ＂ （ Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｄ ａ ｔ ａ ） 的基本 逻辑
— —
以Ｎ Ｙ Ｃ Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｄ ａ ｔ ａ 为 样 本
吴伟 强 ，吴安琪。 。 杨 婧雯
（ １ ． 浙江工业大学 政治与公共管理学院 ， 浙江 杭州 ３ １ ０ ０ ２ ３ ； ２ ． 浙江工业 大学 中国中小企业研究 院， 浙江 杭州 ３ １ ０ ０ ２ ３ ）
学区schooldistricts燃油锅炉建筑物与油耗量oilboilersdetailedfuelconsumptiondbuildigdata凉爽屋顶建筑物nyccoolr00fsbuildings对违规事件的通告ecbnoticeviolations社区园艺花园nycgreentliuillbcommunitygardens餐厅检查结果公告restaurantinspectionresults健康和医院集团newyorkcityhealtlldhpitalsc0rpomtion初级保健信息工程识别名录pcipreco龋itionst养老院nursinghomes物业综合信息系统ipis建筑物许可证buildingpemits建筑投诉dobcomplaintsreceived建筑物足迹buildingf00t硼nts飓风疏散区域huriiceevacuationzones飓风疏散避难中心hu而ceevacuationcenters社区应急反应队伍communityemergencyresponsete警区分界p0liceprecincts博物馆与画廊museumdgall谢es剧院neaters足球场与橄榄球场地图m印ofsoccerdf00tballfields海滩目录directory0fbeacheswifi无线接入点wmhotspotlm撕oils2010年至今311服务请求3llservicerequestsfmm2010present课后项目afterschoolpmgrams住房管理局设施和服务中心nychafacilitiesa11dservicecentem斯泰顿岛渡轮时刻表statenislaildferryschedule授权经营的出租车medallionvehicle8一authorized地铁入口subwayentrmces无线纽约一建筑物数据wirednycallbuildin铲data城市自行车系统数据citibikesystemdata纽约市警察局机动车碰撞数据nypdmotorvehiclecouisions选民信息库voterinfomationpmjectdrepository注
大数据与政府数据管理
大数据与政府数据管理作者：李鹰来源：《管理观察》2014年第29期摘要：21世纪是数据信息大发展的时代，2011年5月，在“云计划相遇大数据”为主题的EMC World 2011会议中，EMC抛出了大数据的概念。
本文从详细介绍大数据入手，分析了政府数据管理中不利于大数据应用的问题，并提出了一定的解决办法，以期推进我国政府管理的大数据建设。
关键词：政府数据管理大数据信息化建设1.大数据的概念目前，国内外没有统一的大数据概念，一般是指大小已经超出了传统意义，一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据。
“大数据”之“大”并不仅仅在于其“容量之大”，而是指在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。
大数据通过对海量数据进行整理、分析，获得有巨大价值的产品，或深刻的洞见，最终形成变革之力。
大数据拥有四大特征：第一，大量（Volume）。
2012年、2013年产生数据量总和是人类有历史以来到2011年产生数据量的总和，两年的数据量等于一万年的总和，这个数据规模为1.8ZB。
这表明互联网时代的社交网络、电子商务与移动通信把人类带入了一个以“PB”乃至“EB”为单位的新时代。
第二，多样（Variety）。
大数据有网络数据、企事业单位数据、政府数据，有网络数据自媒体数据（比如社交网络、博客、微博等），有日志数据（比如搜索引擎，大家上网等等都会留下很多足迹），还有富媒体数据（视频、音频等等），相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
第三，价值（Value）。
被称为“大数据时代预言家”的牛津大学网络学院互联网研究所治理与管理专业教授维克托·迈尔-舍恩伯格说：“大数据的核心就是预测，不是要教机器像人一样思考，而是要把数学计算运用到海量数据上，来预测事情发生的可能性”。
预测，作为大数据的核心力量，早已被多次证明。
大数据的四大特点与六大行业领域应用
大数据的四大特点与六大行业领域应用其次，大数据的特点在于数据的多样性。
大数据包含各种类型的数据，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文本、图像、音频和视频）。
大数据技术可以同时处理多种类型的数据，从而提供更全面的分析和洞察。
第三，大数据的实时性是其另一个重要特点。
大数据技术可以处理实时生成的数据，并提供及时反馈和洞察力。
这对于许多领域，如金融、电子商务和物流管理等，都是至关重要的。
最后，大数据的特点还在于其价值密度高。
大数据中存在着大量有价值的信息和见解，通过对大数据的分析和挖掘，组织可以发现潜在的商机、优化生产和提高效率。
在六个行业领域中，大数据技术有着不可或缺的应用。
首先是金融领域。
大数据技术可以帮助金融机构进行风险管理、欺诈检测、客户关系管理和个性化推荐等方面的工作。
例如，通过对大量交易数据的分析，金融机构可以及时发现异常交易，防止欺诈行为。
其次是电子商务。
大数据技术可以帮助电子商务企业提供个性化的推荐和销售策略。
通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和社交媒体数据，电子商务企业可以预测用户的需求，为他们提供个性化的产品和服务。
第三是制造业。
大数据技术可以改善制造过程的效率和质量。
通过对传感器数据、生产线数据和供应链数据的实时监控和分析，制造企业可以及时发现问题和瓶颈，并进行调整和优化。
第四是健康医疗领域。
大数据技术可以帮助医疗机构进行疾病预测、药物研发和个体化治疗。
通过分析患者的基因组数据、病历数据和临床试验数据，医疗机构可以提供更准确和有效的医疗方案。
第五是交通和物流领域。
大数据技术可以帮助交通和物流企业优化路径规划、减少拥堵和提高交通效率。
通过分析交通流量数据、地理位置数据和供应链数据，交通和物流企业可以预测需求和调整运营计划。
最后是能源领域。
大数据技术可以帮助能源公司改善能源效率和减少排放。
通过分析能源使用数据、天气数据和供应链数据，能源公司可以优化供应和需求，减少浪费和环境负担。
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全球政府开放数据的四大特点
自2009年美国数据门户网站上线以来，开放数据运动在全球范围内迅速兴起。
通过开放政府数据，可以提高政府透明度，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。
综观世界各国开放数据现状，主要有四大特点:
一、联合行动，迅速推广
全球开放数据运动始于美国。
2009年1月，美国总统奥巴马签署了《开放透明政府备忘录》，要求建立更加开放透明、参与、合作的政府，体现了美国政府对开放数据的重视。
同年，数据门户网站上线，美国联邦行政管理和预算局(OMB)向白宫提交了《开放政府令》获批准，全球开放数据运动由此展开。
2011年9月20日，巴西、印度尼西亚、墨西哥、挪威、菲律宾、南非、英国、美国等八个国家联合签署《开放数据声明》，成立开放政府合作伙伴(OGP，Open Government Partnership)。
截至2014年2月10日，全球已有63个国家加入开放政府合作伙伴。
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》，法国、美国、英国、德国、日本、意大利、加拿大和俄罗斯承诺，在2013年年底前，制定开放数据行动方案，最迟在2015年末按照宪章和技术附件要求来进一步向公众开放可机读的政府数据。
图1 开放政府合作伙伴的国家分布图
从目前全球参与开放数据运动的国家来看，既包括美国、英国、法国、奥地利、西班牙等发达国家，也包括印度、巴西、阿根廷、加纳、肯尼亚等发展中国
家。
国际组织欧盟、经济合作与发展组织(OECD)、联合国(UN)、世界银行(WB)也加入到了开放数据运动，建立了数据开放门户网站。
二、主动承诺，逐步开放数据资源
政府收集了大量有价值的数据，通过开放数据，可以更好地了解一国的自然资源使用情况，政府开支情况，土地交易和管理情况，这些将强化政府责任，提升治理能力，有效预防腐败，还可以提高政府资金支出的效率，为大众提供更多更好的服务选择。
正是由于意识到了开放数据带来的众多好处，美国、英国、法国等国政府纷纷发布相应的行动计划，主动作出开放数据的各项承诺，逐步开放数据资源。
美国政府在其2013年12月5日发布的《开放政府合作伙伴——美国第二次开放政府国家行动方案》中提出，在成功地实施了第一次行动方案中的开放数据承诺的基础上，第二次的行动方案作出承诺，要让公众能够更方便的获取有用的政府数据。
通过这些承诺，美国政府将按照战略资产来管理政府数据，对门户网站进行改进，开放农业和营养方面的数据，开放自然灾害相关数据来支持响应和恢复工作。
英国政府在其2013年11月发布的《八国集团开放数据宪章2013年英国行动计划》中作出了六项承诺:
一是英国将发布《八国集团开放数据宪章》中明确的高值数据集；
二是确保所有的数据集都通过国家数据门户网站来进行发布；
三是通过与社会、机构、公众沟通来明确应该优先公布哪些数据集；
四是将通过分享经验和工具来支持国内外开放数据创新者；
五是将为英国的开放数据工作设定一个清晰的前进方向，所有政府部门将在2014年6月前更新其部门的开放数据战略；
六是英国政府将为政府数据建立一个国家级的信息基础设施。
法国政府在2013年11月6日发布《八国集团开放数据宪章法国行动计划》，作出四项承诺:
一是朝着默认公开发布数据的目标前进，支持高价值数据集的发布；
二是建立一个开放平台以鼓励创新和提高透明度；
三是通过征求公众和社会意见完善开放数据政策；
四是支持法国和全球的开放式创新。
在各国承诺中，都将公众的需求放在重要位置，通过征求公众意见逐步开放有价值的数据集。
三、统一门户，开放数据集
从全球范围来看，建立统一的政府开放数据门户，集中开放可加工的数据集是各国数据门户网站的一个普遍做法。
各国数据门户网站域名中都普遍带有“数据”和“政府”字样，如(英语)，datos.gob(西班牙语)等。
在门户网站上，重点开放可机读的数据集(datasets)、应用程序(APPS)等资源，有些数据门户网站上还设置了供开发人员参与和公众反馈的专栏。
在全国范围内建立统一的开放数据门户是各国通行做法，但是由于国家间的差异，有些地方、部门也建立了单独的数据开放门户，如：新加坡采用的是统一数据门户网站.sg，截至2014年2月10日，门户网站上开放了68个部门8733个数据集，实现了全国范围内的整合。
美国的数据门户在2014年1月全面改版，截至2014年2月10日，网站上共开放了88137个数据集，349个应用程序，140个移动应用，参与的部门达到175个。
除了在国家数据门户上整合了部分州、地方政府的数据集外，美国还有40个州、44个县市建立了单独的数据门户。
美国的数据开放格式多达46种，其中应用最广的格式是HTML、ZIP和XML这三种，数据集分别有20775个、12517个和11992个。
英国除了全国统一的数据门户网站外，伦敦、曼彻斯特等地以及索尔福德市议会等16个地方和部门还建立了独立的开放数据门户。
在英国的数据开放门户网站()上，共开放了13670个公开的数据集以及4170个非公开的数据集。
各国开放的数据集以CSV、HTML、XLS、NII、PDF等一种或多种格式出现。
在印度，目前使用的是全国统一的数据开放门户网站(.in)，共开放了5811个数据集，共有58个部门和4个州参与，开放了24个应用程序，在5811个数据集中，以XLS格式开放的有1793个，以ZIP格式开放的4个，以CSV格式开放的2087个，以HTML格式开放的有30个，以XML格式开放的有1897个。
四、围绕民生，关注用户需求
数据开放运动的一个核心目的就是更好地满足公众的需求，通过政府开放数据，促进公共服务领域提供更好的服务，通过政府数据的免费使用来带动创新，创造出一些有助于大众更好地适应现代生活的实用工具和产品。
根据八国集团签署的《开放数据宪章》，对于优先开放的高价值数据而言，主要包括14类数据，具体参见表1。
表1 《开放数据宪章》中优先开放的高价值数据
从各国开放数据门户情况来看，围绕民生需求的数据在开放数据中比重最高，也颇受用户欢迎，但是民众关注的热点与国家的社会体制和经济发展情况密切相关。
如：美国新版的数据开放门户，将原来的金融、企业、农业、海洋和安全等六大类数据集拓展至农业、消费、教育、能源、金融、地球空间、全球发展、医疗、就业和技能、公共安全、科研、气候、企业、道德、法律、制造、海洋、州、市、县等二十大类，与民生需求相关的数据集普遍增加。
在加拿大，下载量最高的十个数据集中有九个来自加拿大公民身份与移民局，包括永久居民的申请流程和时限、永久居民的分类、等待中的永久居民申请等等。
在新加坡，阅读量最高的数据集为人民协会总部、3G移动用户数、各运营商3G 移动通信服务平均速率。
在印度，下载量最高的数据集为电子和计算机科学的技术发展、印度国防研究与发展组织的热成像产品、国内储蓄及构成占GDP现价的比例等数据集。
由此可见，政府开放数据运动已在全球逐步兴起，在国家层面统筹规划，并整合地方和部门，建设数据开放门户网站，围绕民生需求逐步向公众开放免费的可机读数据集，鼓励开发人员基于数据集开发应用程序，带动全社会创新，已成为大势所趋。