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大數據作用在公共服務

發布時間:2021-06-15 22:29:15

㈠ 用大數據怎樣來體現公共服務體系建設

大數據最重要的特點就是數據的相關性,應在清晰描述與索引數據的基礎上,通過數據的相關性,讓公眾能夠迅速查詢到關聯性較強的數據,既提高數據的可讀性,又提升公眾決策的准確性。因此,應在全社會層面加強對政府數據開放利用的宣傳,使公眾了解這項工作並積極參與其中,主動申請公開數據,讓公眾廣泛參與到政府數據開放決策、評判和監督中來。

㈡ 大數據如何優化公共服務

大數據如何優化公共服務

公共服務領域採用大數據技術和大數據思維,既可以為政府進行公共服務決策和加強公共服務監管服務,可以為公共服務消費者在內的社會公眾提供個性化和精準化服務,也有助於公共服務提供者降低成本,從而更好地實現公共服務自身的經濟和社會特性並存的要求。但是,大數據不僅是一種海量的數據狀態及相應的數據處理技術,更是一種思維方式,是一場由技術變革推動的社會變革。在公共服務領域真正實現與大數據的融合,現實中還存在著多重挑戰。

公共服務提供主體運用大數據的意識差異大。從公共服務提供者的角度來看,雖然公共服務提供機構對於數據的重視程度較高,但是范圍更多地局限於對內部的數據認知。從總體來看,公共服務提供機構的管理人員並沒有意識到外部數據如互聯網數據與內部數據的結合所產生的價值,而是更多地把數據進行了存儲,沒有進行分析。這也加重了現有的數據孤島問題和數據閑置現象。以人口管理為例,掌握准確的基礎人口數據是人口管理的一大難點。涉及人口管理的有八九家部門,稅務部門有納稅人口數據,教育部門有在讀人口數據,公安局有戶籍人口數據,社保局有參保人口數據,等等。孤立的任何一個資料庫都不能全面展現一個地方的實有人口情況。

公共服務數據格式和採集標准不統一,導致數據可用性差。大數據預處理階段需要抽取數據並把數據轉化為方便處理的數據類型,對數據進行清洗和去噪,以提取有效的數據等操作。很多公共服務部門,每天都在產生大量的數據,但在數據的預處理階段不重視,不同部門的數據格式、採集標准也非常不同,很多數據是非結構化的,導致數據的可用性差,數據質量差,數據處理很不規范。如危險化學品的監管問題,在目前的監管格局下,危險化學品在生產、儲存、使用、經營、運輸的不同環節,除企業承擔主體責任外,由安監、交通、公安等部門分別承擔監管職責,這些主體對信息報備的寬嚴尺度不一。這樣的寬嚴不一,以及各監管部門、企業主體間存在的種種信息壁壘,大大影響了監管效能。

公共服務部門從業人員多元化,大數據專業人才缺乏。數據採集工作牽涉的絕不僅僅是數據問題,它與政府以及事業單位等的改革深刻關聯,勢必對基層人員的工作能力和責任感都提出更高的要求。數據的採集和分析是一個多專家合作的過程,這要求相關人員是復合型人才,既熟悉本單位業務和需求,具備相關專業知識和經驗,同時又要了解大數據技術,能夠綜合運用數學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面知識。面對大數據,如果不會分析,數據就只是數據;如果錯誤分析,數據反而還會造成新的問題。

教育、醫療、社會保障、環境保護等公共服務領域,由於技術難度相對小,而且推廣意義大,可以起到「四兩撥千斤」的作用,應當率先突破大數據的應用障礙,政府部門應當而且也可以在這一方面發揮更大的作用。

科學規劃和合理配置網路資源,加強信息化的基礎設施建設。沒有信息化的基礎設施建設,就談不上信息化,更談不上大數據。2013年8月,澳大利亞政府信息管理辦公室(AGIMO)發布了公共服務大數據戰略。到2013年底,澳大利亞人可以享受到每秒1G的互聯網下載速度,而且安裝寬頻所需要的費用全部由政府免單,完全免費。對我國來講,這一項工作只有以政府部門為主,根據發展需求,科學規劃和合理配置網路地址、網路帶寬等網路資源,並且鼓勵大數據企業參與網路設施投資和電信服務運營。

與此同時,還應做好數據標准統一工作,為數據的採集、整合等提供支持。統一的標準是用好大數據的關鍵所在。應當加快研究建立健全大數據技術標准、分類標准和數據標准。針對行政記錄、商業記錄、互聯網信息的數據特點,研究分析不同數據口徑之間的銜接和數據源之間的整合,規范數據輸出格式,統一應用指標涵義、口徑等基本屬性,為大數據的公開、共享和充分利用奠定基礎。

政府搭建平台,推動公共服務部門與第三方數據平台合作,建設好社會基礎資料庫,助力提高公共服務效率和開展公共服務創新。公共服務部門可以考慮藉助如網路、阿里、騰訊等第三方數據平台解決數據採集難題,為包括政府各職能部門在內的各種社會主體提高公共服務效率和開展公共服務創新提供可能。另外,在政府信息公開不斷加強的基礎上,加大數據的開放和共享,建立起公共服務領域的數據聯盟。大數據越關聯就越有價值,越開放就越有價值。須盡快確立數據開放基本原則,政府帶頭開放公共領域的行政記錄等公共數據,鼓勵事業單位等非政府機構提供在公共服務過程中產生的數據,推動企業等開放其在生產經營、網路交易等過程中形成的數據。最終建立起公共服務領域的數據聯盟。

按照「抓兩頭,帶中間」的思路做好大數據人才的培訓和儲備工作。大數據的核心說到底是「人」。相應的人才培訓和儲備工作要抓好兩頭。一頭是基層。由於公共服務領域中相當多的數據是從基層採集的,因此需要加強基層基礎建設,要求公共服務部門要有完整的原始記錄和台賬,確保原始數據採集的准確性。而且也要求基層工作人員理解統一的數據平台、統一的軟體操作、統一的指標含義。隨著採集數據標準的逐步統一,採集數據的各個部門還需要相應地修改原來的流程、採集方式、人力配置等等。政府有關部門應當制定適當的激勵和約束機制,保障基層工作人員的素質和能力跟得上新形勢的要求。另一頭是高端。數據分析對國內高校人才培養也提出了新的要求。大數據人才的培養更多地集中在研究生階段,從政府有關管理部門的角度來看,應該按照國務院簡政放權、放管結合、優化服務的要求,放寬對高校專業設置的審批,真正落實高校管理自主權。鼓勵並積極創造條件推動高校以及企業在大數據人才的培養方面進行探索。

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㈢ 政治大題答案大數據的積極作用

結合材料和所學政治知識,分析大數據對提高政府公共服務能力的作用。
(1)便於全面高效收集與整合交通、環境、資源、戶籍人口等信息;(2分)為政府決策提供科學依據,提高決策水平;(3分)能夠在民生服務、城市管理等方面提高行政效率;(3分)有利於推進政府公共服務體系建設,增強服務能力。(2分)

㈣ 大數據 對社會有什麼作用

主要由以下三點作用:

一、對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態,這些應用不斷產生大數據。

雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化,將結果反饋到上述應用中,將創造出巨大的經濟和社會價值。

二、大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。

在硬體與集成設備領域,大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響,還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域,大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

三、大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。大數據是大量、高速、多變的信息,它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。

藉助大數據及相關技術,我們可針對不同行為特徵的客戶進行針對性營銷,甚至能從「將一個產品推薦給一些合適的客戶」到「將一些合適的產品推薦給一個客戶」,得以更聚焦客戶,進行個性化精準營銷。

(4)大數據作用在公共服務擴展閱讀

大數據時代帶來的機遇:

1、社會治理是對社會的經濟、政治和文化等事務進行的組織、協調、指導、規范、監督的過程。它涉及合理有效配置社會資源,比如提供教育、文化、衛生、體育、社會保障等社會公共服務和公共產品,保障社會公平與公正;涉及通過行政及司法手段保障社會安全和社會穩定。

2、創新社會治理,是我國應對社會轉型、化解社會矛盾、協調利益關系、維護社會秩序所面臨的一項重大戰略任務。

3、大數據技術通過對海量數據的快速收集與挖掘、及時研判與共享,成為支持社會治理科學決策和准確預判的有力手段,為社會轉型期的社會治理創新帶來了機遇。

㈤ 如何運用大數據提高政府公共服務能力

大數據最重要來的特源點就是數據的相關性,應在清晰描述與索引數據的基礎上,通過數據的相關性,讓公眾能夠迅速查詢到關聯性較強的數據,既提高數據的可讀性,又提升公眾決策的准確性。因此,應在全社會層面加強對政府數據開放利用的宣傳,使公眾了解這項工作並積極參與其中,主動申請公開數據,讓公眾廣泛參與到政府數據開放決策、評判和監督中來。

㈥ 大數據有哪些重要的作用

我們正處在科技高速發展的時代,如今互聯網已經與我們的生活息息相關,我們每天在互聯網產生大量的數據,這些數據散落在網路中看似沒有怎麼作用,但是這些數據經過系統的處理整合起來確實非常有價值的。

一、發展大數據技術可以提高生產力

大數據技術在企業已經成為投入使用很成功的案例,很多應用程序開發商和大型公司都運用大數據技術擴展大數據項目。大數據技術在運用時可以通過數據挖掘知道最需要的數據是哪些,通過這些數據獲取更多的生產力,提高生產能力,為企業帶來更多的商業價值。目前有很多企業通過數據挖掘分析解決問題,相對來說大數據分析比著傳統的數據分析速度更快,更能獲取可「回收利用」的信息流量,提高行業內的生產力。

二、發展大數據技術可以改善營銷決策

近幾年的數據量暴增,數據盈利也很可能成為未來收入的主要來源,大數據技術在海量數據的分析中,尋求到最合適的企業營銷策略,通過數據分析給企業帶來更明智的策略。

大數據工程師通過對客戶的數據精湛分析,分析行業內的流行趨勢並且定製出更適合的產品或者服務,通過對定價的檢測和分析對客戶忠誠度有效評估,一系列的運用大數據及時改善營銷決策,給企業帶來有價值的數據決策。

三、發展大數據技術的未來優勢

大數據行業的興起,許多開發企業都意識到,想要在行業內不斷的發展就要運用大數據技術,提升自身企業的品牌價值,在行業比拼中尋求更多的競爭優勢,微軟亞馬遜等大型跨國公司目前都在採用大數據解決問題,為消費者提供更好的服務。

目前有很多行業和企業都嘗到大數據技術的甜頭了,未來會有越來越多運用大數據技術的產業,以現在大數據發展的速度來看,2020年大數據的市場規模將達到2030億美元,很多企業都在期盼大數據項目可以運用的范圍更廣闊,然後通過運用產生更大的利益空間。

大數據技術能為行業提高生產力、改善營銷決策,給企業帶來更好的發展前景,目前大數據技術發展雖然在初級階段,但是發展勢頭很猛,未來也會有更多的行業領域涉足大數據技術運用,大數據技術未來發展形式一片大好!

當下,大數據方面的就業主要有三大方向:一是數據分析類大數據人才,二是系統研發類大數據人才,三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師,如果想系統的學習編程的可以來我這看看。

對於求職者來說,大數據只是所從事事業的一個方向,而職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵,選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。

一、ETL研發

企業數據種類與來源的不斷增加,對數據進行整合與處理變得越來越困難,企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是:在企業大數據應用的早期階段,Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

隨著數據規模不斷增大,傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘,企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。

三、可視化工具開發

可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上,通過操作界面元素,有可視化開發工具自動生成相關應用軟體,輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。過去,數據可視化屬於商業智能開發者類別,但是隨著Hadoop的崛起,數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素,確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。


五、數據倉庫研究

為方便企業決策,出於分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務,指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

六、OLAP開發

OLAP在線聯機分析開發者,負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型,然後創建數據訪問的用戶界面,提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

數據科學家是一個全新的工種,能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展,越來越多的實際工作將會直接針對數據進行,這將使人類認識數據,從而認識自然和行為。

八、數據預測分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家,即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理,並需要為此設立數據管家職位,這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據,並將數據清洗和規范化,將數據導入數據倉庫中,成為一個可用的版本。

十、數據安全研究

數據安全這一職位,主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作,並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。成都加米穀大數據培訓機構,專注於大數據人才培養。

希望對您有所幫助!~

㈦ 大數據的作用是什麼,

在很多人的眼裡大數據可能是一個很模糊的概念,但是,在日常生活中大數據有離我們很近,我們無時無刻不再享受著大數據所給我們帶來的便利,個性化,人性化。全面的了解大數據我們應該從四個方面簡單了解。定義,結構特點,我們身邊有哪些大數據,大數據帶來了什麼,這四個方面了解。
那麼「大數據」到底是什麼呢?

在麥肯錫全球研究所給出的定義中指出:大數據即是一種規模大到在獲取,存儲,管理,分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合。簡單而言大數據是數據多到爆表。大數據的單位一般以PB衡量。那麼PB是多大呢?1GB=1024MB ,1PB=1024GB才足以稱為大數據。

如圖:

衡量單位一覽表
其次,大數據具有什麼樣的特點和結構呢?

大數據從整體上看分為四個特點,
第一,大量。

衡量單位PB級別,存儲內容多。
第二,高速。

大數據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。
第二,多樣。

數據的來源是各種渠道上獲取的,有文本數據,圖片數據,視頻數據等。因此數據是多種多樣的。
第三,價值。

大數據不僅僅擁有本身的信息價值,還擁有商業價值。大數據在結構上還分為:結構化,半結構化,非結構化。結構化簡單來講是資料庫,是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整,沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。

㈧ 大數據屬於政府負有提供義務的公共服務嗎

您好,
政府提供的公共服務大致可分為4類:
1、基礎性公共服務。人人都可享受的。如:供專水、供電、供氣屬、基本交通設施(公路、鐵路、機場、公交車等)、基本通訊設施(通訊衛星、有線電視網路、電話網、寬頻網等),郵電、氣象服務(天氣預報、地震預報等)等。
2、社會性公共服務。基本上也是人人可以享受的。如:教育、醫療、科普、普法、衛生、社會保險、環境保護、技能培訓等。
3、經濟性公共服務。主要為經濟發展服務的。如:辦政務服務網站(讓國民了解辦事程序)、招商引資洽談會、高新技術交易平台、融資擔保、中小企業信貸服務等。
4、安全性公共服務。如:軍隊、警察、消防、國安等。
大數據屬於上述的公共服務,政府負有義務提供。
如能進一步提出更加詳細的信息,則可提供更為准確的法律意見。

㈨ 大數據有什麼用途

大數據技術主要還包括以下作用:

第一,對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。

移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態,這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化,將結果反饋到上述應用中,將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二,大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。

面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域,大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響,還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域,大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三,大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。

各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

大數據是大量、高速、多變的信息,它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。

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