❶ 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。
❷ 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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❸ 大數據與公共事業管理專業的關系
1、大數據專業，一般是指大數據採集與管理專業；
2、課程設置，大數據專業將從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，包括實現和分析協同過濾演算法、運行和學習分類演算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準測試、分布式Hbase集群的搭建和基準測試、實現一個基於、Maprece的並行演算法、部署Hive並實現一個的數據操作等等，實際提升企業解決實際問題的能力。
公共事業管理專業屬於管理學大類，公共管理類。
公共事業管理專業是培養公務員與管理幹部及研究公共政策和公共事務管理的專業。隨著我國改革開放的不斷深入和經濟建設的持續發展，政府和其他公共管理部門的職能及管理手段正在發生深刻變化。公共事業管理專業主要是為國家培養現代公共管理人才，加強公共政策與管理的深入研究，以促進國家的改革與發展。
公共事業管理屬於管理學大類，公共管理類。
本專業具有研究性、實用性和綜合性的特點。研究性表現在必須對公共管理理論與方法進行研究，加強中國社會與國際社會歷史與現狀的比較研究，並對當前國內公共管理的熱點、重點問題與對策加以研究；實用性則表現為學生必須具有善於學習和勇於創新的能力、分析和解決實際問題的能力、適應環境變化和創業競爭的能力、與他人協作和國際交往的能力；綜合性即以政治學和經濟學為主，以法學、社會學、管理學以及工程共事業的活動，並通過對這些活動的本質與現象、主體與客體、觀念與技術、內容與形式、制度與過程、歷史與未來的研究，掌握公共事業管理的規律性，幫助和推動這些活動的科學化、法制化、合理化、規范化和時代化進程。
❹ 大數據發展論壇大會有意義么
是很有意義的，大數據是最新興起的行業，會有很多的問題和經驗，這樣的論壇是具有實際意義的，能學習到很多東西，對參會人員和大數據的發展都有意義。
❺ 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。
❻ 公共安全領域如何與大數據結合
通過有序過程與隨機過程分析，選擇社會治安關鍵因素，進行常態與暫態分析，實現社會治安風險評估，事件預警；另外針對高風險因素監控和關聯分析，擴大社會掌控面；制定有效防範措施和反應預案。同時融合定位、通信、網路等技術，提高對高風險因素（人、物、事、時間、地點等）掌控的精度、粒度，建立重大事件風險評估、預警機制，提高防範能力。
❼ 哪個國家先發布了公共服務大數據
澳大利亞政府信息管理辦公室（AGIMO）近日發布了《公共服務大數據戰略》。該戰回略以六條「答大數據原則」為支撐，旨在推動公共行業利用大數據分析進行服務改革，制定更好的公共政策，保護公民隱私，使澳大利亞在該領域躋身全球領先水平。
預計六大原則將極大地提高生產力及創新收益，並協助政府解決各種難題。這六大原則分別為：數據屬於國有資產，從設計著手保護隱私，數據完整性與程序透明度，技巧、資源共享，與業界和學界合作，強化開放數據。
該戰略將制定一個具體的行動安排，以便將六大原則落到實處。具體計劃如下：2014年3月推出大數據實踐指南，2014年7月前出台一份關於大數據分析中所遇難題的報告。緊接著推動ICT行業和教育行業提供大數據分析中的必要技巧，制定一份數據分析指南和兩份在建項目指南；開發一個信息資產登記系統；記錄大數據分析中的技術演進。
❽ 如何理解大數據和個性化定製之間關系
科技數據中心解決方案是以組織價值鏈分析模型為理論指導，結合組織戰略規劃和內面向對容象的方法論，對組織信息化戰略進行規劃重造立足數據，以數據為基礎建立組織信息化標准，提供面向數據採集、處理、挖掘、分析、服務為組織提供一整套的基礎解決方案。未至數據中心解決方案採用了當前先進的大數據技術，基於Hadoop架構，利用HDFS、Hive、Impala等大數據技術架構組件和公司自有ETL工具等中間件產品，建立了組織內部高性能、高效率的信息資源大數據服務平台，實現組織內數億條以上數據的秒級實時查詢、更新、調用、分析等信息資源服務。未至數據中心解決方案將，為公安、教育、旅遊、住建等各行業業務數據中心、城市公共基礎資料庫平台、行業部門信息資源基礎資料庫建設和數據資源規劃、管理等業務提供了一體化的解決方案。