『壹』 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。
『贰』 智慧环保大数据一体化管理平台建设和运营方案
建立智慧环保大数据一体化管理平台就需要有一个中心 三套体系 多种应用形成一张图。
指间科技的智慧环保大数据一体化管理平台是以生态环境大数据资源中心应用系统为核心框架，以智能监管体系、精准监测体系、公共服务体系为支撑。以11个子系统多种应用形成环保一张图，全方位多角度的展现环境问题。
一、智能监管体系下的部分子系统
1. 生态环境天地立体视频监控系统：从天地两个角度，在饮用水源地、小流域、湖库、生态红线保护区的敏感位置设立地面高清视频监控点，对敏感区域进行全方位、全天候、立体化的监视监控和数据采集，并根据业务需求采用无人机技术巡视巡航监控，来弥补固定位置的监控点不足之处，实现随时随地、实时、便捷地查看每个区域实际情况，为监督、应急指挥提供了犹如亲临现场的高效的视频平台。
2. 生态环境网格化监管系统：按照“属地管理、分级负责、全面覆盖、责任到人”的原则，通过GIS技术将网格中的网格划分、网格员、污染企业、网格事件、空气质量监测、水质量监测等内容在地图上进行叠加并集中展示，进行环境监管资源整合，逐步构建一个“横向到边，纵向到底”的环境监管网络。
二、精准监测体系下的部分子系统
1. 空间地理信息系统：利用网络、通讯、信息技术、3S(GPS GIS GRS)技术，整合各类环境信息资源，建立统的环境信息资源数据库，将环保数据中心汇集在各级各类环保业务信息，完整准确地定位在信息相关的地理环境中。
2.环境质量（水、气、土）染源监测应用系统：通过对生态环保区、环境敏感区域、企业污染源排放点安装视频监控设备，整合融合现有污染源监控系统数据，将环境数据和视频监控数据实时传达到政务外网云平台，为用户提供在PC端、移动端进行实时查询、报警提醒、远程查看、远程取证管理等功能。
三、公共服务体系下的部分子系统
1. 公众服务平台应用系统：将管辖区域进行统一区域化管理，通过GIS技术将地理区域单元的大气环境监测、水环境监测、污染源监管、排放清单、风险源等相关的数据跟气象、人口、交通、敏感点等数据进行关联汇通、交互共享。为公众显示实时的兴趣点和周边区域环境质量等信息。
2. 企业服务平台系统：通过建立统一的数据标准实现对省环保厅企业信息填报的现有系统的有效整合，形成面向企业的统一窗口，方便企业网上办事。
『叁』 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。
以上是小编为大家分享的关于大数据如何优化公共服务的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货