㈠ 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。
㈡ 哪個國家率先發布了公共服務大數據戰略
美國率先將大數據從商業概念上升到國家戰略。2012年3月，美國政府公布了2億美元的《大數據研究發展計劃》，提出通過提高美國從大型復雜數據中提取知識和觀點的能力，加快科學與工程研究步伐，加強國家安全。同年11月公布的具體研發計劃涉及各級政府、私企及科研機構的多個大數據研究項目。 在日本，安倍內閣於2013年6月發布了「創建最尖端IT國家宣言」，全面闡述了2013年至2020年間以發展開放公共數據和大數據為核心的國家戰略，強調「提升日本競爭力，大數據應用不可或缺」。
㈢ 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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㈣ 大數據平台的目的和意義，其主要內容和能達到的經濟利益和社會效益是什麼
大數據平台：是指以處理海量數據存儲、計算及不間斷流數據實時計算等場景為主的一套基礎設施。典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。
大數據平台是為了滿足企業對於數據的各種要求而產生的。
大數據平台的功能：
1、容納海量數據
2、速度快
3、兼容傳統工具
4、利用Hadoop
5、為數據科學家提供支持
6、提供數據分析功能
㈤ 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。
㈥ 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。