政府大數據定義
Ⅰ 政府利用大數據分析什麼
公共部門或政府部門以創建和利用大量數據而聞名。大數據分析為政府機構提供了節省公共資金的機會。實際上，通過有效利用大數據分析，聯邦政府每年可以節省數百億美元。以下是大數據分析對聯邦和政府的好處：
快速而完善的決策
當識別出鎖定在大數據分析中的趨勢和其他見解時，制定組織決策變得更加容易和快捷。這是通過使用流工具和其他技術處理生成的實時數據來實現的。如果這些工具不可用，則決策可以恢復為猜測或完全避免決策過程。
提高生產力
必要工具的可用性使所有用戶可以有效地使用大數據分析集來查找信息，做出明智的決定並更好地提供服務。政府更好的選擇會轉化為增強對公民的服務。
提高透明度並降低成本
許多政府稅務機構存儲個人信息，這些信息會在整個公共部門中復制。公民不斷被要求填寫表格以收集政府已經擁有的數據。提供預先填寫的表格可以幫助加快處理時間，還可以減少收集到的信息中的錯誤。
如果將數據存儲在中央位置，則所有政府機構都可以輕松地從共享池訪問信息。這也有助於降低效率，並確保僅使用正確的數據。
利用大數據分析集的政府可以使信息自由流通，提高透明度並建立與公民的信任。公民了解政府收集的數據以及政府如何處理數據。這種透明性使公民能夠監控政府支出的效果，並迫使政府明智地支出。組織可以通過處理和共享大數據分析來將信息作為服務提供。
消除欺詐，消除浪費和濫用
政府中大數據分析的核心優勢之一是消除欺詐。此外，組織可以通過識別差異來消除內部浪費。根據任務的不同，這些機構可以消除由政黨或其服務人員造成的濫用和欺詐。
減少犯罪和安全威脅
大數據分析可以幫助政府部門發現對社會構成安全威脅的犯罪和其他非法活動。大數據分析還將協助地方政府和政府共同努力，減少社區的犯罪活動。
對大數據分析的仔細分析可以幫助發現異常行為模式，從而表明存在欺詐行為。該模式可用於提供配置文件和統計參數，以識別可疑交易，然後可以對其進行密切監視。在不同數據集上應用以信息為中心的方法有助於提高刑事司法系統的有效性和效率。
增加投資回報率
大數據分析的主要目的是優化IT系統的使用並增強對財務活動的分析。可以整合其數據和分析工具的政府機構將極大地減少基礎架構和運營成本。
改善任務成果
大數據分析提供了預測結果和對數據場景進行建模的功能。
改善應急響應
大數據分析可用於應對危險的自然災害，發現健康問題，防止水資源短缺問題並協調數千名流離失所者。例如，颶風瑪利亞(Hurricane Maria)，分析用於確定需要快速幫助和更好地分配資源的區域。
識別並減少低效率
仔細分析大數據分析有助於政府機構和地方議會了解他們過去犯的錯誤。
勞動力效率
大數據分析可以幫助地方政府或其他機構了解員工離職或退休時造成的勞動力缺口。這些機構可以通過確保新員工填補退休人員引入的空白來提供平穩的運營。
大數據分析在政府中的應用
大數據分析的靈活性使其可以在不同領域中使用。通過實施大數據分析平台，政府機構可以訪問對其日常功能至關重要的大量信息。對這些信息的實時訪問使政府能夠指出需要關注的領域，做出更好，更快速的決策並制定必要的更改。以下是可以在政府中應用大數據分析的領域：
衛生保健
醫療保健是世界各地的大問題。許多衛生系統依靠政府補貼和支持。因此，存在資源浪費或政府補貼分配不公的風險。大數據分析使政府有機會清楚地了解資金分配的位置以及分配背後的原因。這意味著政府機構可以更好地控制資源及其對社區的有效性。
農業
很難追蹤一個國家乃至全球的牲畜和土地。對於政府而言，要跟蹤其公民種植的多種農作物和牲畜將是一項艱巨的任務。大數據分析可以改變政府管理和支持農民及其資源的方式。收集和分析大量
數據的能力使農業管理變得容易。
運輸
每天都有數百萬的市民在開車或步行時使用公共道路。許多因素都會影響道路安全，例如道路狀況，警務人員，車輛安全和天氣狀況。有了這些因素，幾乎不可能控制所有可能導致事故的事情。大數據分析使政府能夠監督
運輸部門，以確保道路更安全，道路更美好，道路更新。
地方政府機構可以分析從不同道路上的交通流獲得的數據。分析工具有助於匯總由道路感測器，攝像機，GPS設備傳輸的實時交通數據。作為回報，這些信息使交通管理人員能夠識別對道路安全的潛在威脅。通過實時調整公共交通路線，可以解決對城市交通流量造成的任何潛在威脅。
教育
大數據分析可幫助政府更好地了解聯邦和地方各級的教育需求。
這確保了青年人獲得最高質量的教育，這將對該國將來帶來極大的好處。
消除貧困
世界上許多國家都試圖消除貧困，這已經有很多年了。
大數據分析為政府提供了必要的工具，以揭示關於如何減少全球貧困水平的更好的創新想法。這些數據使確定緊急需求的領域以及如何滿足這些需求變得更加容易。
政府用例
天氣預報：
中國國家海洋和大氣管理局不斷從海，陸和空基感測器收集數據。當您聽到有關颶風或龍卷風的天氣預報時，數據來自NOAA。該組織使用大數據分析方法來收集和分析大量數據，以提供正確的信息。
國家安全：
NSA從大數據分析獲得其數據處理能力。它利用了由NSA設計的開源項目Accumulo，為用戶提供了將數據存儲在大表中的功能，智慧政務：利用大數據分析政府能做那些事兒從而可以輕松地訪問信息並增強安全性。當代理商將數據集放在一起時，它可以使用Accumulo調查各種細節，同時阻止訪問可能泄露個人信息的信息。
犯罪偵查和預防：
聯合國毒品和犯罪問題辦公室報告說，2009年犯罪分子洗錢超過1.6萬億美元，占國內生產總值的2.7%。中國財政部金融犯罪執法局(FinCEN)使用大數據分析工具來收集和分析大量銀行交易。這有助於打擊洗錢，資助恐怖主義和其他非法活動。
網路安全：
國土安全部為感測器採用了入侵檢測系統，除了檢測惡意軟體和未經授權的訪問嘗試外，該感測器還可以分析進出聯邦系統的互聯網流量。大數據分析用於識別異常和可疑行為。獲得的信息有助於打擊網路犯罪。
改進的服務交付：
在自然資源局已經實施了大數據分析，以幫助保護，恢復和管理國家的歷史，自然和文化資源，為子孫後代。該機構已創建一個共享服務通知，該信息庫包含一個州內其他機構可能需要的每條信息。這種共享的信息池為該機構的利益相關者以及公眾提供了見解和分析。
Ⅱ 什麼是「大數據」的真正含義
如果你說大數據就是數據大，或者侃侃而談4個V，也許很有深度的談到BI或預測的價值，又或者拿Google和Amazon舉例，技術流可能會聊起Hadoop和Cloud Computing，不管對錯，只是無法勾勒對大數據的整體認識，不說是片面，但至少有些管窺蠡測、隔衣瘙癢了。也許，「解構」是最好的方法。
怎樣結構大數據?
首先，大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。
其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，我們著手從三個層面來展開：
第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。我會從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性;從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在;從對大數據的現在和未來去洞悉大數據的發展趨勢;從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。
第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。我將分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。
第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。我將分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。
和大數據相關的理論?
1、 特徵定義
最早提出大數據時代到來的是麥肯錫：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」
業界(IBM 最早定義)將大數據的特徵歸納為4個「V」(量Volume，多樣Variety，價值Value，速Velocity)，或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T);第二，數據類型繁多。比如，網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，價值密度低，商業價值高。第四，處理速度快。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
古語雲：三分技術，七分數據，得數據者得天下。先不論誰說的，但是這句話的正確性已經不用去論證了。維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中舉了百般例證，都是為了說明一個道理：在大數據時代已經到來的時候要用大數據思維去發掘大數據的潛在價值。書中，作者提及最多的是Google如何利用人們的搜索記錄挖掘數據二次利用價值，比如預測某地流感爆發的趨勢;Amazon如何利用用戶的購買和瀏覽歷史數據進行有針對性的書籍購買推薦，以此有效提升銷售量;Farecast如何利用過去十年所有的航線機票價格打折數據，來預測用戶購買機票的時機是否合適。
那麼，什麼是大數據思維?維克托·邁爾-舍恩伯格認為，1-需要全部數據樣本而不是抽樣;2-關注效率而不是精確度;3-關注相關性而不是因果關系。
阿里巴巴的王堅對於大數據也有一些獨特的見解，比如，
「今天的數據不是大，真正有意思的是數據變得在線了，這個恰恰是互聯網的特點。」
「非互聯網時期的產品，功能一定是它的價值，今天互聯網的產品，數據一定是它的價值。」
「你千萬不要想著拿數據去改進一個業務，這不是大數據。你一定是去做了一件以前做不了的事情。」
特別是最後一點，我是非常認同的，大數據的真正價值在於創造，在於填補無數個還未實現過的空白。
Ⅲ 政務大數據發展為什麼要構建數據基因
大數據技術充分促使大數據與政府所掌握的海量公共信息數據的融合和開發，有力促進我國智慧政務建設的深化和轉型，有效的解決困擾我國智慧政務多年發展的數據共享開放頑疾。其作用將會突出體現在以下 3 個方面：
一、政務大數據的開發利用有助於實現智慧政務的信息共享與業務協同，打破信息孤島，加快簡政放權，轉變政府職能
在大數據思維和應用的背景下，有關部門會全力推進基於大數據和一體化的智慧政務整合力度和進程，藉助發展大數據技術和建設國家基礎信息資料庫的機遇，出台智慧政務建設標准、平台標准;理順區域、領域、部門間的關系，一舉打破「信息孤島」，促進統一信息數據介面標准規范，逐步實現業務協同和實時數據信息交換，全面提升智慧政務建設水平，切實提高政府效能，加快轉變政府職能。
二、政務大數據的開發利用有助於促使更多的與經濟社會發展相關的關鍵數據的向社會企業開放，促進大眾創業、萬眾創新，提升人民群眾的滿意程度和智慧政務建設的成效
更多的將不涉及政府保密和公共安全的有用數據及時准確的向社會、機構、企業開放，能夠更好地調動各個社會主體的參與性，使凝固的數據「活起來」，帶動與這些數據相關的金融、交通、商務、醫療、地理信息等相關大數據產業的發展與升級，進一步提升人民群眾生活便捷度，提高社會治理水平，完善國家治理體系。
三、政務大數據的開發利用有助於政府部門重新思考定義「信息安全」，提升信息安全能力，建設「網路強國」
1、基於大數據思維和應用，政府部門將會重新審視、定義「信息安全」與「數據安全」的內涵，全新評定「信息安全」等級，將不涉及國家安全、公共安全的有用數據開放出去，減少「數據負擔」和「安全負擔」，提升政府運行效率，劃清安全界限。
2、通過大數據匹配和模型運算，能夠更好的評估數據安全等級，建立數據安全保護防衛模型和系統，檢測信息數據安全保護系統，進一步提升智慧政務與網路信息安全的能力水平，為全面實現網路強國戰略保駕護航。
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Ⅳ 對政府服務和管理而言,大數據的大意義是什麼
1、創新政府大數據管理思維。
第一，利用大數據形成政府管理的大數據思維。政府需要進一步開放數據信息，提升社會公眾對於政府利用大數據技術創新自身管理範式的感知水平。
第二，政府需要強化數據信息整合的力度。政府需要進一步強化對於數據信息的整合與溝通，通過打通不同政府部門之間的「信息孤島」，進而提升政府協同管理水平。
第三，利用大數據提高服務質量。當前我國政府亟需創建創新型與服務型政府，政府在提供公共服務過程中需要藉助大數據相關手段針對社會大眾的需求進行及時收集與回應，以此為基礎來增強社會大眾對於政府服務供給的獲得感。
2、利用大數據手段升級政府管理手段。
第一，利用大數據技術完善政府管理專業的人才儲備。我國政府管理部門應致力於引進大數據專業領域的人才。政府管理部門通過充實大數據人才隊伍，有助於進一步提升政府管理決策的效率，同時鑒於大數據人才的稀缺性，政府不僅需要藉助相關的優惠政策與扶持條件。
吸引大數據領域的高水平人才安家落戶，更需要充分發揮自身的平台優勢，致力於搭建以大數據研究為核心的產學研一體化研究聯盟，通過大數據戰略聯盟的締結，實現大數據管理人才的自給自足。
第二，利用大數據技術更新政府管理技術儲備。
大數據的飛速發展對於網路空間安全提供了較大的挑戰。我國政府需要從頂層設計的戰略視角制定大數據網路安全保障機制，並進一步強化對於網路空間的管理與治理。
3、利用大數據理順政府管理運行體系。
第一，利用大數據手段提升決策科學化水平。大數據技術在政策創新、公共危機治理以及行政監督等領域具有得天獨厚的技術優勢，決策者藉助大數據技術能夠促進對於大數據的深度挖掘和分析，進而對政府的各類管理事項作出科學預測，以提升決策的合理性與科學性。
大數據技術不僅能夠進一步強化政府相關管理決策的指向精準性，同時藉助大數據技術自身所蘊含的先進性與前沿性，能夠為政府管理科學化提供有力支撐。
第二，藉助大數據技術增強政府公共服務產出水平。政府在進行相關公共服務供給過程中，由於不能保障及時有效覆蓋社會大眾的全部需求，在大數據背景下政府應該通過致力於統一公共服務數據的格式與採集標准，持續推進公共服務資源的重新整合、竭力實現公共服務的均等化。
(4)政府大數據定義擴展閱讀
大數據趨勢
趨勢一：數據的資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
趨勢二：與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三：科學理論的突破
隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立
未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。
趨勢五：數據泄露泛濫
未來幾年數據泄露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會面臨數據攻擊，無論他們是否已經做好安全防範。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視今天的安全定義。
在財富500強企業中，超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及客戶數據，所有數據在創建之初便需要獲得安全保障，而並非在數據保存的最後一個環節，僅僅加強後者的安全措施已被證明於事無補。
參考資料來源：人民網-大數據與政府改革創新
Ⅳ 大數據是指什麼
大數據又稱為巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。「大數據」概念最早由維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在編寫《大數據時代》中提出，指不用隨機分析法（抽樣調查）的捷徑，而是採用所有數據進行分析處理。大數據有4V特點，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
根據維基網路的定義，大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。《著雲台》的分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
它們按照進率1024（2的十次方）來計算：
1 Byte =8 bit
1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit
1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB
1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB
1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB
1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB
1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB
1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB
1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB
1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB
1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
特徵
容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；
種類（Variety）：數據類型的多樣性；
速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
真實性（Veracity）：數據的質量
復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道
意義
有人把數據比喻為蘊
藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。