㈠ 用大数据怎样来体现公共服务体系建设
大数据最重要的特点就是数据的相关性,应在清晰描述与索引数据的基础上,通过数据的相关性,让公众能够迅速查询到关联性较强的数据,既提高数据的可读性,又提升公众决策的准确性。因此,应在全社会层面加强对政府数据开放利用的宣传,使公众了解这项工作并积极参与其中,主动申请公开数据,让公众广泛参与到政府数据开放决策、评判和监督中来。
㈡ 大数据如何优化公共服务
大数据如何优化公共服务
公共服务领域采用大数据技术和大数据思维,既可以为政府进行公共服务决策和加强公共服务监管服务,可以为公共服务消费者在内的社会公众提供个性化和精准化服务,也有助于公共服务提供者降低成本,从而更好地实现公共服务自身的经济和社会特性并存的要求。但是,大数据不仅是一种海量的数据状态及相应的数据处理技术,更是一种思维方式,是一场由技术变革推动的社会变革。在公共服务领域真正实现与大数据的融合,现实中还存在着多重挑战。
公共服务提供主体运用大数据的意识差异大。从公共服务提供者的角度来看,虽然公共服务提供机构对于数据的重视程度较高,但是范围更多地局限于对内部的数据认知。从总体来看,公共服务提供机构的管理人员并没有意识到外部数据如互联网数据与内部数据的结合所产生的价值,而是更多地把数据进行了存储,没有进行分析。这也加重了现有的数据孤岛问题和数据闲置现象。以人口管理为例,掌握准确的基础人口数据是人口管理的一大难点。涉及人口管理的有八九家部门,税务部门有纳税人口数据,教育部门有在读人口数据,公安局有户籍人口数据,社保局有参保人口数据,等等。孤立的任何一个数据库都不能全面展现一个地方的实有人口情况。
公共服务数据格式和采集标准不统一,导致数据可用性差。大数据预处理阶段需要抽取数据并把数据转化为方便处理的数据类型,对数据进行清洗和去噪,以提取有效的数据等操作。很多公共服务部门,每天都在产生大量的数据,但在数据的预处理阶段不重视,不同部门的数据格式、采集标准也非常不同,很多数据是非结构化的,导致数据的可用性差,数据质量差,数据处理很不规范。如危险化学品的监管问题,在目前的监管格局下,危险化学品在生产、储存、使用、经营、运输的不同环节,除企业承担主体责任外,由安监、交通、公安等部门分别承担监管职责,这些主体对信息报备的宽严尺度不一。这样的宽严不一,以及各监管部门、企业主体间存在的种种信息壁垒,大大影响了监管效能。
公共服务部门从业人员多元化,大数据专业人才缺乏。数据采集工作牵涉的绝不仅仅是数据问题,它与政府以及事业单位等的改革深刻关联,势必对基层人员的工作能力和责任感都提出更高的要求。数据的采集和分析是一个多专家合作的过程,这要求相关人员是复合型人才,既熟悉本单位业务和需求,具备相关专业知识和经验,同时又要了解大数据技术,能够综合运用数学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识。面对大数据,如果不会分析,数据就只是数据;如果错误分析,数据反而还会造成新的问题。
教育、医疗、社会保障、环境保护等公共服务领域,由于技术难度相对小,而且推广意义大,可以起到“四两拨千斤”的作用,应当率先突破大数据的应用障碍,政府部门应当而且也可以在这一方面发挥更大的作用。
科学规划和合理配置网络资源,加强信息化的基础设施建设。没有信息化的基础设施建设,就谈不上信息化,更谈不上大数据。2013年8月,澳大利亚政府信息管理办公室(AGIMO)发布了公共服务大数据战略。到2013年底,澳大利亚人可以享受到每秒1G的互联网下载速度,而且安装宽带所需要的费用全部由政府免单,完全免费。对我国来讲,这一项工作只有以政府部门为主,根据发展需求,科学规划和合理配置网络地址、网络带宽等网络资源,并且鼓励大数据企业参与网络设施投资和电信服务运营。
与此同时,还应做好数据标准统一工作,为数据的采集、整合等提供支持。统一的标准是用好大数据的关键所在。应当加快研究建立健全大数据技术标准、分类标准和数据标准。针对行政记录、商业记录、互联网信息的数据特点,研究分析不同数据口径之间的衔接和数据源之间的整合,规范数据输出格式,统一应用指标涵义、口径等基本属性,为大数据的公开、共享和充分利用奠定基础。
政府搭建平台,推动公共服务部门与第三方数据平台合作,建设好社会基础数据库,助力提高公共服务效率和开展公共服务创新。公共服务部门可以考虑借助如网络、阿里、腾讯等第三方数据平台解决数据采集难题,为包括政府各职能部门在内的各种社会主体提高公共服务效率和开展公共服务创新提供可能。另外,在政府信息公开不断加强的基础上,加大数据的开放和共享,建立起公共服务领域的数据联盟。大数据越关联就越有价值,越开放就越有价值。须尽快确立数据开放基本原则,政府带头开放公共领域的行政记录等公共数据,鼓励事业单位等非政府机构提供在公共服务过程中产生的数据,推动企业等开放其在生产经营、网络交易等过程中形成的数据。最终建立起公共服务领域的数据联盟。
按照“抓两头,带中间”的思路做好大数据人才的培训和储备工作。大数据的核心说到底是“人”。相应的人才培训和储备工作要抓好两头。一头是基层。由于公共服务领域中相当多的数据是从基层采集的,因此需要加强基层基础建设,要求公共服务部门要有完整的原始记录和台账,确保原始数据采集的准确性。而且也要求基层工作人员理解统一的数据平台、统一的软件操作、统一的指标含义。随着采集数据标准的逐步统一,采集数据的各个部门还需要相应地修改原来的流程、采集方式、人力配置等等。政府有关部门应当制定适当的激励和约束机制,保障基层工作人员的素质和能力跟得上新形势的要求。另一头是高端。数据分析对国内高校人才培养也提出了新的要求。大数据人才的培养更多地集中在研究生阶段,从政府有关管理部门的角度来看,应该按照国务院简政放权、放管结合、优化服务的要求,放宽对高校专业设置的审批,真正落实高校管理自主权。鼓励并积极创造条件推动高校以及企业在大数据人才的培养方面进行探索。
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㈢ 政治大题答案大数据的积极作用
结合材料和所学政治知识,分析大数据对提高政府公共服务能力的作用。
(1)便于全面高效收集与整合交通、环境、资源、户籍人口等信息;(2分)为政府决策提供科学依据,提高决策水平;(3分)能够在民生服务、城市管理等方面提高行政效率;(3分)有利于推进政府公共服务体系建设,增强服务能力。(2分)
㈣ 大数据 对社会有什么作用
主要由以下三点作用:
一、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。
云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。
二、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。
在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
三、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。大数据是大量、高速、多变的信息,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
借助大数据及相关技术,我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销,甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”,得以更聚焦客户,进行个性化精准营销。
(4)大数据作用在公共服务扩展阅读
大数据时代带来的机遇:
1、社会治理是对社会的经济、政治和文化等事务进行的组织、协调、指导、规范、监督的过程。它涉及合理有效配置社会资源,比如提供教育、文化、卫生、体育、社会保障等社会公共服务和公共产品,保障社会公平与公正;涉及通过行政及司法手段保障社会安全和社会稳定。
2、创新社会治理,是我国应对社会转型、化解社会矛盾、协调利益关系、维护社会秩序所面临的一项重大战略任务。
3、大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享,成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段,为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。
㈤ 如何运用大数据提高政府公共服务能力
大数据最重要来的特源点就是数据的相关性,应在清晰描述与索引数据的基础上,通过数据的相关性,让公众能够迅速查询到关联性较强的数据,既提高数据的可读性,又提升公众决策的准确性。因此,应在全社会层面加强对政府数据开放利用的宣传,使公众了解这项工作并积极参与其中,主动申请公开数据,让公众广泛参与到政府数据开放决策、评判和监督中来。
㈥ 大数据有哪些重要的作用
我们正处在科技高速发展的时代,如今互联网已经与我们的生活息息相关,我们每天在互联网产生大量的数据,这些数据散落在网络中看似没有怎么作用,但是这些数据经过系统的处理整合起来确实非常有价值的。
一、发展大数据技术可以提高生产力
大数据技术在企业已经成为投入使用很成功的案例,很多应用程序开发商和大型公司都运用大数据技术扩展大数据项目。大数据技术在运用时可以通过数据挖掘知道最需要的数据是哪些,通过这些数据获取更多的生产力,提高生产能力,为企业带来更多的商业价值。目前有很多企业通过数据挖掘分析解决问题,相对来说大数据分析比着传统的数据分析速度更快,更能获取可“回收利用”的信息流量,提高行业内的生产力。
二、发展大数据技术可以改善营销决策
近几年的数据量暴增,数据盈利也很可能成为未来收入的主要来源,大数据技术在海量数据的分析中,寻求到最合适的企业营销策略,通过数据分析给企业带来更明智的策略。
大数据工程师通过对客户的数据精湛分析,分析行业内的流行趋势并且定制出更适合的产品或者服务,通过对定价的检测和分析对客户忠诚度有效评估,一系列的运用大数据及时改善营销决策,给企业带来有价值的数据决策。
三、发展大数据技术的未来优势
大数据行业的兴起,许多开发企业都意识到,想要在行业内不断的发展就要运用大数据技术,提升自身企业的品牌价值,在行业比拼中寻求更多的竞争优势,微软亚马逊等大型跨国公司目前都在采用大数据解决问题,为消费者提供更好的服务。
目前有很多行业和企业都尝到大数据技术的甜头了,未来会有越来越多运用大数据技术的产业,以现在大数据发展的速度来看,2020年大数据的市场规模将达到2030亿美元,很多企业都在期盼大数据项目可以运用的范围更广阔,然后通过运用产生更大的利益空间。
大数据技术能为行业提高生产力、改善营销决策,给企业带来更好的发展前景,目前大数据技术发展虽然在初级阶段,但是发展势头很猛,未来也会有更多的行业领域涉足大数据技术运用,大数据技术未来发展形式一片大好!
当下,大数据方面的就业主要有三大方向:一是数据分析类大数据人才,二是系统研发类大数据人才,三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师,如果想系统的学习编程的可以来我这看看。
对于求职者来说,大数据只是所从事事业的一个方向,而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征,选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。
一、ETL研发
企业数据种类与来源的不断增加,对数据进行整合与处理变得越来越困难,企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是:在企业大数据应用的早期阶段,Hadoop只是穷人的ETL。
二、Hadoop开发
随着数据规模不断增大,传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘,企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。
三、可视化工具开发
可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上,通过操作界面元素,有可视化开发工具自动生成相关应用软件,轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去,数据可视化属于商业智能开发者类别,但是随着Hadoop的崛起,数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素,确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
五、数据仓库研究
为方便企业决策,出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务,指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
六、OLAP开发
OLAP在线联机分析开发者,负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型,然后创建数据访问的用户界面,提供高性能的预定义查询功能。
七、数据科学研究
数据科学家是一个全新的工种,能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展,越来越多的实际工作将会直接针对数据进行,这将使人类认识数据,从而认识自然和行为。
八、数据预测分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家,即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
九、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理,并需要为此设立数据管家职位,这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据,并将数据清洗和规范化,将数据导入数据仓库中,成为一个可用的版本。
十、数据安全研究
数据安全这一职位,主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作,并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。成都加米谷大数据培训机构,专注于大数据人才培养。
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㈦ 大数据的作用是什么,
在很多人的眼里大数据可能是一个很模糊的概念,但是,在日常生活中大数据有离我们很近,我们无时无刻不再享受着大数据所给我们带来的便利,个性化,人性化。全面的了解大数据我们应该从四个方面简单了解。定义,结构特点,我们身边有哪些大数据,大数据带来了什么,这四个方面了解。
那么“大数据”到底是什么呢?
在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出:大数据即是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。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢?1GB=1024MB ,1PB=1024GB才足以称为大数据。
如图:
衡量单位一览表
其次,大数据具有什么样的特点和结构呢?
大数据从整体上看分为四个特点,
第一,大量。
衡量单位PB级别,存储内容多。
第二,高速。
大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第二,多样。
数据的来源是各种渠道上获取的,有文本数据,图片数据,视频数据等。因此数据是多种多样的。
第三,价值。
大数据不仅仅拥有本身的信息价值,还拥有商业价值。大数据在结构上还分为:结构化,半结构化,非结构化。结构化简单来讲是数据库,是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。
㈧ 大数据属于政府负有提供义务的公共服务吗
您好,
政府提供的公共服务大致可分为4类:
1、基础性公共服务。人人都可享受的。如:供专水、供电、供气属、基本交通设施(公路、铁路、机场、公交车等)、基本通讯设施(通讯卫星、有线电视网络、电话网、宽带网等),邮电、气象服务(天气预报、地震预报等)等。
2、社会性公共服务。基本上也是人人可以享受的。如:教育、医疗、科普、普法、卫生、社会保险、环境保护、技能培训等。
3、经济性公共服务。主要为经济发展服务的。如:办政务服务网站(让国民了解办事程序)、招商引资洽谈会、高新技术交易平台、融资担保、中小企业信贷服务等。
4、安全性公共服务。如:军队、警察、消防、国安等。
大数据属于上述的公共服务,政府负有义务提供。
如能进一步提出更加详细的信息,则可提供更为准确的法律意见。
㈨ 大数据有什么用途
大数据技术主要还包括以下作用:
第一,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。
第二,大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三,大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。
各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。
大数据是大量、高速、多变的信息,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。