大數據政府安全
⑴ 大數據時代，如何安全可靠的存儲
近日，廈門市大數據安全開放平台上線。這是全國首個點贊「數據安全屋」技術發展政務大數據安全開放利用的平台，也是全國首個致力於構建大數據開放生態協作的平台。
廈門在全國率先引入「數據安全屋」技術，完成數據一切權與運用權分別，做到開放數據「可用不可見」，處置了政府大數據開放「最後一公里」問題，讓數據提供方更有安全感，讓數據需要方更有獲得感。
「以前數據只在政府部門內部共享，往常全副對企業開放。」廈門市工信局總工程師童平平示意，大數據安全開放平台可寬泛利用在金融、安康醫療、家政效勞、智能客服、商業選址、旅遊投資、營銷設計等泛濫范疇，讓政府部門掌握的數據在安全愛護前提下，最大限度造福社會。
據悉，廈門明白提出構建「政產學研用」多方聯動、諧和展開的大數據產業生態體系。藉助此次大數據安全開放平台構建的生態協作體系，已經吸收了來自全國各地40多家大數據解決、大數據分析、模型演算法開發、大數據利用開發企業和機構入駐平台。
⑵ 大數據安全問題有哪些類型
【導讀】大數據運用有助於公司改善事務運營並猜測職業趨勢。然而，這項技能可能會被歹意利用，如果沒有適當的數據安全策略，黑客就有可能對用戶隱私造成重大要挾。那麼，大數據安全問題有哪些類型呢?
1、散布式體系
大數據解決方案將數據和操作散布在許多體繫上，以便更快地進行處理和分析。這種散布式體系能夠平衡負載，並避免發生單點故障。然而，這樣的體系很簡單遭到安全要挾，黑客只需攻擊一個點就能夠滲透到整個網路。因而，網路犯罪分子能夠很簡單地獲取敏感數據並損壞連網體系。
2、數據拜訪
大數據體系需求拜訪控制來約束對敏感數據的拜訪，否則，任何用戶都能夠拜訪機密數據，有些用戶可能將其用於歹意目的。此外，網路犯罪分子能夠侵入與大數據體系相連的體系，以盜取敏感數據。因而，運用大數據的公司需求查看並驗證每個用戶的身份。
3、不正確的數據
網路犯罪分子能夠經過操縱存儲的數據來影響大數據體系的精確性。為此，網路罪犯分子能夠創立虛偽數據，並將這些數據提供給大數據體系，例如，醫療機構能夠運用大數據體系來研究患者的病歷，而黑客能夠修正此數據以生成不正確的診斷成果。這種有缺陷的成果不簡單被發現，公司可能會持續運用不精確的數據。此類網路攻擊會嚴重影響數據完整性和大數據體系的性能。
4、侵略隱私權
大數據體系通常包括機密數據，這是許多人十分關懷的問題。這樣的大數據隱私要挾現已被全球的專家們評論過了。此外，網路犯罪分子經常攻擊大數據體系，以損壞敏感數據。
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⑶ 大數據真的能威脅國家安全嗎 近日，一篇題為《警惕阿里巴巴的大數據造成國
這是真的，但也不必恐慌，自從有網路以後，你的身份信息，只要有你買，就能版找到你，這已經權不是什麼秘密了，你如果有碰到，一些莫名其妙的電話，打給你，這就是身份已泄露。最早說的是蘋果手機里的後台，能查到你去了哪裡，在這里停留了好久，都一清二楚，這不是哈爆炸新聞了。個人建議，如果有幫到你，請記得點贊哦，我需要你的一點點鼓勵。謝謝。祝生活愉快。
⑷ 大數據存在的安全問題有哪些
【導讀】互聯網時代，數據已成為公司的重要資產，許多公司會使用大數據等現代技術來收集和處理數據。大數據的應用，有助於公司改善業務運營並預測行業趨勢。那麼，大數據存在的安全問題有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!
一、分布式系統
大數據解決方案將數據和操作分布在許多系統中，以實現更快的處理和分析。這種分布式系統可以平衡負載，避免單點故障。但是這樣的系統容易受到安全威脅，黑客只要攻擊一個點就可以滲透整個網路。
二.數據存取
大數據系統需要訪問控制來限制對敏感數據的訪問，否則，任何用戶都可以訪問機密數據，有些用戶可能會出於惡意使用。此外，網路犯罪分子可以入侵與大數據系統相連的系統，竊取敏感數據。因此，使用大數據的公司需要檢查和驗證每個用戶的身份。
三.數據不正確
網路犯罪分子可以通過操縱存儲的數據來影響大數據系統的准確性。因此，網路犯罪分子可以創建虛假數據，並將這些數據提供給大數據系統。比如醫療機構可以利用大數據系統研究患者的病歷，而黑客可以修改這些數據，產生不正確的診斷結果。
四.侵犯隱私
大數據系統通常包含機密數據，這是很多人非常關心的問題。這樣的大數據隱私威脅已經被全世界的專家討論過了。此外，網路犯罪分子經常攻擊大數據系統以破壞敏感數據。這種數據泄露已經成為頭條新聞，導致數百萬人的敏感數據被盜。
五、雲安全性不足
大數據系統收集的數據通常存儲在雲中，這可能是一個潛在的安全威脅。網路犯罪分子破壞了許多知名公司的雲數據。如果存儲的數據沒有加密，並且沒有適當的數據安全性，就會出現這些問題。
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⑸ 大數據時代:數據安全管理是最大風險
大數據時代:數據安全管理是最大風險
大數據時代的來臨，對中國來說面臨安全管理能力、存儲及處理能力、應用能力和人才培養能力等多方面的新挑戰。
大數據的安全管理能力挑戰。數據安全管理問題，是我國應用大數據面臨的最大風險。雖然將海量數據集中存儲，方便了數據分析和處理，但由於安全管理不當所造成的大數據丟失和損壞，則將引發毀滅性的災難。有專家指出：由於新技術的產生和發展，對隱私權的侵犯已經不再需要物理的、強制性的侵入，而是以更加微妙的方式廣泛衍生，由此所引發的數據風險和隱私風險，也將更為嚴重。
當前，我國對大數據的保護能力還十分有限，數據被惡意使用的現象仍然難以掌控。我國個人和企業對於數據資源的保護意識，還比較薄弱。隨著電子商務、社交網路、物聯網、雲計算、以及移動互聯網的全面普及，我國數據資源與全球的數據資源一樣，正在呈現爆發性、多樣性的增長態勢。但是，由於對數據保護認識的不足，以及對個人電腦安全防護的不當，個人或企業的隱私數據暴露在互聯網上的現象十分普遍。2011年，我國最大程序員網站的600萬個人信息和郵箱密碼被黑客公開，進而引發了連鎖的泄密事件。2013年，中國人壽80萬客戶的個人保單信息發現被泄露。這些事件都凸顯出在大數據時代，信息安全管理所面臨的、前所未有的挑戰。
大數據的存儲及處理能力挑戰。當前，我國大數據存儲、分析和處理的能力還很薄弱，與大數據相關的技術和工具的運用也相當不成熟，大部分企業仍處於IT產業鏈的低端。我國在資料庫、數據倉庫、數據挖掘以及雲計算等領域的技術，普遍落後於國外先進水平。
在大數據存儲方面，數據的爆炸式增長，數據來源的極其豐富和數據類型的多種多樣，使數據存儲量更龐大，對數據展現的要求更高。而目前我國傳統的資料庫，還難以存儲如此巨大的數據量。在大數據的分析處理方面，由於針對具體的應用類型，需要採用不同的處理方式，因此必須通過建立高級大數據的分析模型，來實現快速抽取大數據的核心數據、高效分析這些核心數據並從中發現價值，而這些數據分析能力我國還很欠缺。
因此，如何提高我國對大數據資源的存儲和整合能力，實現從大數據中發現、挖掘出有價值的信息和知識，是當前我國大數據存儲和處理所面臨的挑戰。
大數據的應用能力挑戰。我國擁有龐大的人口資源和大數據應用市場，市場復雜度高且變化多端，使我國成為世界上最復雜的大數據國家。我國互聯網用戶，通過利用互聯網上的海量數據來提升自身的商業價值和科研價值。我國企業用戶，也已積累了大量的數據信息資產，如產品數據、運營數據和價值鏈數據等。隨著我國企業信息化系統的深入部署和逐步完善，大數據應用能力所引發的商業模式的改變，將直接影響我國企業的競爭能力。
在政府決策方面，當前我國政府部門的數據規模還很小，多數仍集中在對結構化數據的應用上，而對於非結構化數據的利用則幾乎為空白。利用數據分析來支撐政府決策，我國做得還很不夠。從認識到「大數據能產生價值」，到實現了「從大數據中找到價值」，再到「有效使用大數據產生的價值」，政府目前也只是剛剛起步。當前，如何收集數據、使用數據、開放數據、管理數據和利用數據來支撐決策，是我國面臨的又一新挑戰。
大數據的人才培養能力挑戰。大數據領域技術人才和商業人才的缺乏，是一個全球性的問題。根據麥肯錫的一項研究顯示，僅美國每年就有14萬到19萬名數據科學家的缺口，預計到2018年將達到44萬到49萬，而數據科學家則更是嚴重缺乏。
我國大數據分析專業人才缺口究竟有多大，有專家粗略估算至少需要100萬人。當前，具備綜合掌控數學、統計學、機器學習等方面知識的復合型人才，同時又可承擔數據分析和數據挖掘的數據科學家，在我國尤為奇缺。目前，我國初級的分析人員只能對數據進行簡單的報表和進行描述性分析，而隨著未來大數據應用的不斷增長，我國大數據人才儲備不足的問題將更加嚴重。因此，培養能夠解決大數據問題所需的人才，包括培養大數據分析人才和管理人才，是我們需要面對的又一緊迫問題。
⑹ 大數據如何幫助政府實現「精準治理」
大數據如何幫助政府實現「精準治理」
大數據緣何受到如此重視?業內專家曾以「大、智、移、雲」形容當前國內快速進入的技術變革期。大數據、智能化、移動互聯、雲計算成為驅動中國經濟社會轉型進步的重要力量。而大數據這一幾乎橫跨所有社會經濟領域的技術變革，無疑會給中國帶來更多的改變。
大數據如何支撐政府服務能力提升?走在互聯網技術創新前沿的BAT(網路、阿里巴巴、騰訊)等大型互聯網企業正立足既有資源再創新，推動政務服務便利化。如騰訊與廣東省政府達成基於大數據的政務服務體系建設目標。騰訊支持廣東省網上辦事大廳和政務雲平台建設，在廣東各地市全面部署微信「城市服務」網路，為交通、公安、民政、住房城鄉建設等政府部門提供業務整合、在線辦理雲平台、大數據支撐等服務。
這僅僅是大數據支撐政府治理能力提升的第一步，更多的對政策走向、決策支撐、精準治理和多方協作的大數據創新仍需持續發力。
大數據撬動社會治理、市場監管創新
「當數據的價值被發現之後，可以提升國家和政府治理能力現代化，深刻影響每個人的生活形態。」龍信數據(北京)有限公司董事長李鈺說。
商事制度改革正在為經濟社會帶來活力。然而，政府管理需要關注的不僅是注冊企業數量的增長，民營企業生存狀態、活躍度、就業拉動、稅收貢獻度等情況也應受到關注。
為此，龍信數據與相關部門聯合，將企業注冊等關鍵數據分析處理。相關方與龍信組成「企業發展與宏觀經濟發展關系分析」課題組，匯總政府數據，加之數據挖掘、電話抽樣、焦點組訪談等多種方法結合，取得一般量化統計難以完成的數據結論——國內商事制度改革不僅讓市場主體數量增加，更讓產業結構持續優化，企業社會總成本持續下降等等，其中僅人員成本就下降近40%。
「大數據應用也將社會治理、市場監管轉變為實時監測。」李鈺舉例，工商部門治理「非法集資」一直是高成本任務。一方面，違法企業以各種名目遮掩違法行為;另一方面，注冊企業數目快速攀升，數量巨大。大數據破解了這一難題。
「我們匯總分析大量數據，通過指標計算比對、模型篩選，可以在數以百萬的企業中讓『高度疑似』的企業呈現。我們最後篩選出1000多戶企業，供政府部門進一步檢查。」李鈺說，這個復雜過程在以往難以想像。
大數據不僅為政府部門的治理節約時間、人力成本，也更新了治理思路和模式。「以前很多違法行為的治理可以說是事後去追究，現在一些監測治理可以讓很多行為提前發現、及早治理。」李鈺說。
開放、標准、產業、安全：大數據發展關鍵詞
目前，推動政府運用大數據創新支撐治理能力提升，包括數據資源開放、人才培養、數據立法、介面標准、安全機制等問題仍然有待突破。
實際上，《綱要》已明確提出彌補這些「短板」，即「三項主要任務」：首先要加快政府數據開放共享，推動資源整合，提升治理能力;同時要推動產業創新發展，培育新興業態，助力經濟轉型;還要強化安全保障，提高管理水平，促進健康發展。開放、標准、產業、安全成為關鍵詞。
多位業內人士接受采訪時表示，當前首要工作是推動政府部門數據加速開放共享。
事實上，此前包括北京等地的政府部門數據陸續開放共享，為數據創新迎來利好。北京市科學技術委員會牽頭打造「首都科技大數據平台」，整合長期分散於各個政府部門、科研院所、行業部門的科技數據資源，並逐步向社會數據需求方開放，提升科技資源的公共服務能力。
「北京每年有大量的醫療科研、臨床數據、交通運轉數據、金融行業數據產生，科研院所也有不少技術成果、技術交易數據、新技術新產品等數據。」北京市科學技術委員會主任閆傲霜說，然而，這些政府科技數據資源大多存於不同平台，分割嚴重，大多處於沉睡狀態，缺乏整合開發。
「有些政府部門把數據資源守得緊緊的，捨不得共享。共享機制不順暢將制約產業發展、數據應用、服務國家戰略等。」李鈺說，國家需要進一步讓政府部門數據開放，讓產業與政府數據充分融合。
產業離不了人才，人才是大數據發展的重要支撐。北京大學校長林建華表示，數據科學人才培養成為亟須加強的方面。「大數據能否做成，關鍵在能不能聚焦人才培養。」
然而，高校和產業界人士普遍認為，當前大數據人才的培養相對滯後。北京航空航天大學軟體學院院長孫偉認為，傳統IT教育很難將前沿技術和課堂傳授知識結合起來，培養出的人才難以與產業接軌。人才培養應更加面向市場需求、技術前沿。
與此同時，大數據產業發展的理念、標准、安全等也應當得到重視。李鈺等產業界人士說，當前國內要實現「數數相連」，相關部門仍需要推動標准制定，將數據產業與數據資源有效打通。
法制的跟進也需要得到重視。當前，國內關於政府信息數據的加工、應用、推廣等仍處於相對鬆散、自發狀態。業內人士建議，國家需要有明確的法律條文規范大數據的發展，特別需要以法律法規劃定大數據開發利用的邊界。
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⑺ 大數據就意味著更大的安全風險嗎
大數據就意味著更大的安全風險嗎
現如今，圍繞著大數據分析所涉及到的相關隱私問題存在著許多的擔憂：企業和各國的政府機構是否有權獲得如此廣泛的個人和群體信息？同時，對於他們收集和處理這些數據信息是否有相關的法律或政策對其進行指導和約束？這其中一個相當關鍵但卻並不經常被人們討論和關注的問題是安全性。
企業和政府機構所收集、存儲、分析和分發大量數據信息是否正面臨著安全風險方面的挑戰?如果是的話，他們應該怎麼做來減輕這些挑戰呢?
大數據不僅僅只是大量的數據
從某種意義上說，當一家企業開始收集和存儲大量的數據信息時，其就已然成為了一個相當顯眼的黑客攻擊目標。但更廣泛地說，對那些收集了大量有價值的非結構化數據信息的企業而言，其數據信息可能並不存在任何根本性的新威脅。
羅伯特?麥加維引用Brainloop公司全球營銷副總裁David Topping的話說：「 對於黑客攻擊而言，那些PB級存儲的大數據信息是安全的，因為這些數據的量對於黑客而言根本就太大了。也許除了那些資金雄厚的贊助商之外，一般的黑客都缺乏相關的分析工具來從如此龐大的數據量中提取有意義的信息。換句話說，企業也和這些黑客一樣，面臨同樣嚴峻而顯著的問題：如何從他們所收集的龐大數據中提取有價值的東西出來。因此，對於個別大型數據存儲庫而言，考慮增加任何超出其它類型資料庫的安全性措施並無太大的實施意義，尤其是考慮到這些黑客相對於各大機構的能力往往是有限的。」
環境和細粒度的安全
但僅僅只是因為這些數據是非結構化的或更難進行篩選分析，並不意味著大數據必然是更安全。如果所有的大數據存儲庫都是有用的，就不能將所有每一條信息都進行同等的維護。正如InfoWorld的安得烈C.奧利弗指出的那樣：「您企業所收集的數據越多，保持這些數據細粒度的任務和挑戰也就越艱巨。企業如何才能在不犧牲大數據性能的前提下牢牢把握所有這些數據的所有權，並遵守相關的監管規定呢?這促使企業首先需要選擇一款大數據解決方案。」
細粒度的數據安全分區對數據訪問進行了分類。例如，企業的某部分員工可能只能夠訪問非財務方面的數據，而較高級的員工則有權訪問更多的信息。此外，某些信息可能由另一個部門所擁有，或者對其的使用會被加以限制。我們面臨的挑戰是如何良好的對一個有組織且安全的系統進行維護，盡管面臨著一定的環境困境。因此當企業在面臨著在安全和盈利能力之間進行權衡的問題時，他們可以很容易地進行響應：「是的，我們有標準的網路安全，所以我們的數據是安全的。」
大數據不能被匿名化
您企業所受收集的數據越詳細，就越是可能涉及到更多的個體私人信息，因此，對於個人隱私和安全問題的關注度也應提高。有CSO指出：「計算機科學家表示他們可以使用不涉及個人可識別信息的數據來重建相關人員的身份數據。例如，如果一家品牌企業或政府機構獲得了覆蓋某地區一年的客戶GPS記錄列表，那麼，他們可以用該列表來了解一人或多人的身份信息。」在這種情況下，找到一個人的身份信息是非常簡單的。例如，在某個時間段根據GPS進行定位，然後從互聯網上搜索與該位置有關用戶的姓名。一般情況下，這個過程可能會更復雜一點，但從概念上講，其是一個很容易解決的簡單問題。
盡管企業紛紛試圖使大數據匿名化，這些企業最好的方法也只是使這些數據「假名化」——讓一些信息是假名的，當然仍還是可與一個真實的身份相聯系。這一有限制性的匿名化是大數據危險的一部分：黑客和其他惡意方可能無法完成數據的精細分析，但考慮到這些有限信息種類的豐富性，他們可以收集各種可利用的結論，進行欺詐，偷盜或者更糟的行為。
雖然原始數據需要保護，即使其是非結構化大數據存儲庫的一部分，但大數據所面臨的更大的威脅是企業支付了巨大的成本才從大數據分析中獲得的有價值的信息。麥加維再次引用 David Topping的話說：「許多企業浪費了太多的預算以保障大數據存儲。而他們真正的風險則在相關數據信息的輸出方面。由於企業往往很少監視或保護這些數據，圍繞著企業分析得出的洞察輸出是如何產生的... 大多數安全專家都認為，企業的雇員往往表現得很無辜，但有的的確是大數據被破壞最常見的罪魁禍首。」
企業需要保護大數據，盡管其涉及到某些原始信息，但我們需要將更多的重點放到通過對原始數據分析所獲得的洞察見解方面。特別是，這些見解必須至少被視為比原始數據更為重要。
處理大數據的安全問題
接下來的問題便是如何解決這些企業擔憂的安全問題。一種方法是為黑客提供一個有吸引力的假目標，以便使得企業能夠學習更安全的研究方法來應對攻擊，實施保護措施。這一戰略或不甚理想，因為其只能當系統已經有一些漏洞時才能發揮作用。但這些弱點是可能被識別和解決的。
引用Forrester公司研究題為《未來的數據安全和隱私報告：關於大數據的控制》IBM指出，「安全專業人士在網路邊緣最好進行控制。然而，如果攻擊者穿透你的周邊，他們將有充分的和不受限制的機會訪問你的數據。」 當然，解決方案就在於為數據提供一個安全層，讓簡單地訪問網路還不足以獲得如此大的許可權。
加密，特別是當處理大數據分析洞察見解時，是保護一種有效的信息保護方式，但其肯定不是一個新概念。
結論
大數據所涉及的隱私問題的確正在受到廣泛關注，特別是在爆出美國國家安全局對主要IT企業進行監控的背景之下。一個與之不同但又密切相關的問題是安全性：特別是，企業應如何保護原始的非結構化數據和從大數據分析中得到的洞察見解。不幸的是，數據完全匿名化是不可能的，因為數據信息需要與個人和用於各種用途相聯系(有時與其他私人或公共來源相組合)。雖然黑客可能無法竊取數據執行復雜的分析，但他們往往通過粗略地查看一下就足以收集有價值的信息(如在GPS數據的情況下)。隨著企業收集的數據逐漸存儲進大型數據倉庫，如聯邦數據服務中心，大數據安全方面亟待需要更多的審查。
⑻ 什麼是大數據信息安全的威脅
在攜程信用卡信息泄露、小米社區用戶信息泄露、OpenSSL“心臟出血”漏洞等事件中，大量用戶信息數據被盜，導致用戶網路銀行賬戶發生入侵事件等情況。這些事情發生在個人用戶身上。如果類似事件發生在國家財政、政務等相關部門的數據平台系統上，其後果將是不可想像的，對國家網路安全造成的損失將是前所未有的。大數據時代，我國網路安全面臨多重安全威脅。
1、大數據信息安全的威脅——網路基礎設施和基本的硬體和軟體系統由其他人控制
大數據平台依託互聯網，為政府、企業、公眾提供服務。然而，從基礎設施的角度來看，中國互聯網已經存在一些不可控的因素。例如，域名解析系統(DNS)是Internet的基礎設施之一，使訪問Internet變得很容易，而不必記住復雜的IP地址字元串。今年1月，由於DNS根伺服器受到攻擊，數千萬人在數小時內無法訪問該網站。根伺服器是全球DNS的基礎，但全世界有13個根伺服器，都是國外的，由美國控制。此外，中國還沒有完全實現對大數據平台基礎軟硬體系統的自主控制。在能源、金融、電信等重要信息系統的核心軟硬體實施中，伺服器、資料庫等相關產品占據主導地位。因此，目前中國的信息流是通過對國外企業產品的計算、傳輸和存儲來實現的。相關設備設置更多“後門”，國內數據安全生命線幾乎全部掌握在外國公司手中。2013年棱鏡事件的曝光，突顯了硬體和軟體基礎設施對中國數據安全乃至國家安全的重要性。
2、大數據信息安全的威脅——網站和應用程序充斥著漏洞和後門
近年來，由於網站和應用系統的漏洞，由後門引起的重大安全事件頻繁發生，以上三起事件都屬於這一類。據中國安全公司的網站安全檢測服務統計，多達60%的中國網站存在安全漏洞和後門。可以說，網站和應用系統的漏洞是大數據平檯面臨的最大威脅之一。然而，各種第三方資料庫和中間件在中國的各種大數據行業應用中得到了廣泛的應用。然而，此類系統的安全狀況並不樂觀，存在廣泛的漏洞。更令人擔憂的是，網站的錯誤修復都不令人滿意。
3、大數據信息安全的威脅——除了系統問題之外，網路攻擊的手段更加豐富
其中，終端惡意軟體和惡意代碼是黑客或敵對勢力攻擊大數據平台、竊取數據的主要手段之一。目前，越來越多的網路攻擊來自終端。終端滲透攻擊也成為國與國之間網路戰的主要手段。例如，著名的針對伊朗核設施的stuxnet病毒，利用Windows操作系統的弱點，滲透到特定終端，滲透到伊朗核工廠的內部網路，摧毀伊朗核設施。此外，針對大數據平台的高級持續威脅(Advanced Persistent Threat, APT)攻擊十分常見，可以繞過各種傳統的安全檢測和保護措施，竊取網路信息系統的核心數據和各種智能。例如，極光襲擊谷歌和其他30多家高科技公司就是一個例子。APT攻擊結合了社會工程、吊馬、脆弱性、深度滲透、潛伏期長、隱蔽性等特點，具有極強的破壞性。它不僅是未來網路戰的主要手段，也是對我國網路空間安全危害最大的攻擊手段之一。近年來，具有國家和組織背景的APT攻擊不斷增多，大數據平台無疑將成為APT攻擊的主要目標。
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⑼ 大數據時代下的信息安全政府怎麼做
十八屆三中全會將完善和發展中國特色社會主義制度，推進國家治理體系和治理能力現代化，作為全面深化改革的總目標。互聯網、物聯網、大數據、雲計算等現代技術正在深度改變人們的生活、工作和思維方式。面對新形勢的挑戰，國家治理方式也應順應時代發展，充分利用大數據提高城市治理效率、降低政府運行成本、提升城市治理能力。
「大數據不僅是科學概念，更是一個實實在在的應用技術。」蘇州大學教授王宜懷介紹，從政府層面來說，大數據可以將原本分散存儲在不同部門、行業、主體的數據作為整體加以利用，實現統一管理，為信息分析、利用、開放提供基礎。同時，大數據的信息平台，使數據資料更加全面，政府部門間的數據信息調用將更加方便快捷，可以有效地提高工作效率。
通過數據整合和運用提高管理能力，是目前世界各國的通用做法。在西班牙首都馬德里，整合警察、消防、醫療系統，使救援時間大幅度縮短；在新加坡，智能交通綜合信息管理平台在預測交通流速和流量方面有高達85%的准確率。
如何保證大數據的安全使用？建議，制定完善的大數據應用規則，劃分部門信息使用許可權，確保信息在指定部門、指定情況下按照規范流程使用，確保個人信息安全。在此基礎上，設立大數據監督部門，依法監督大數據採集、使用，保證數據的真實性和安全性。