公共數據服務

❶ 國家地理信息公共服務平台的數據怎麼使用

步驟 

1

網路搜索國家地理信息公共服務平台，打開第一個

2

服務資源

3

詳細信息

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打開網頁

5

選擇打開方式為arcmap

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下載

7

用arcmap打開

注意事項 

電腦必須聯網，因為數據的訪問是通過已經發布好的服務訪問的。

❷ 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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❸ 什麼是數據所有權，什麼是公共數據，什麼是數

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❹ 一個查詢系統的公共數據，該以什麼樣的方式存放

一個查詢系統的公共數據，應該通過網路形式將關系資料庫系統。將其存放於回主站伺服器上。
1）查詢答系統，一種信息傳輸系統。在具有多終端的數據傳輸系統中，主站按預先編好的次序依次查詢從站有無待發送的信息，然後進行處理。
2）能供各查詢點查詢。通過查詢系統可以查詢到資料庫中，查詢者需要的數據，以表，或者視圖的形式顯示出來。
3）開發者可對數據進行統一管理和控制，保證數據的安全性、完整性和及時更新，以及應對並發查詢等。
參考：網路「資料庫」、「查詢系統」詞條。

❺ 公共的數據環境都有哪些

公共的數據環境可以是全局數據結構、共享的通信區、內存的公共覆蓋區等。

❻ 能推薦一個實用的家庭數據存儲方案嗎可以做公共數據伺服器存放，性價比高。

買個家用nas就好

❼ 現在的公共資料庫是怎麼用的啊TAT

1、現在一般生產製造業用oracle的比較多；
2、商業企業用sybase較多，也有用oracle的；
3、財務管理用sql server的多（用友等），不過現在也都有for oracle版本的了；
4、中小企業網站方面用mysql、sql server的較多，大型的網上商城用orcale的較多。

oracle、sybase都是大型的資料庫，一般用這類資料庫的伺服器操作系統都是linux的；sql server從操作系統的安全性來說企業級運營都會選擇oracle、sybase。另外雖然mysql也是運行在linux上的，但其由於是免費版本，所以企業級也很少用

❽ 公共服務數據從哪兒拿到啊，給條明路

有很多啊 很多做數據的服務的還是不錯的，我們和東湖大數據一直有合作，還是棒棒的

❾ 公共數據網的另一種說法

它可以有三種選擇：建造自己的專用網；使用現存的公共網路；或使用以上兩者結合的網內絡。建立專用容網是有點被誤導的，它通常是指一個利用公共設施建立的網路，除非顧客提供所有的交換轉換設備，並在不同的地點之間建立了租用線路。專用則更精確這一事實：這個機構可以全面利用這些線路，並且不與其它任何人共享這些線路。建立專用網的另外一條途徑是使用微波安裝或使用除了LEC之外的其它公司提供的城域網設施。許多公司為廣域網使用公用數據網提供的服務，但卻為連接局部設施建立專用網設施，例如在一個校園環境內建築物之間布纜是比較容易的。公用數據網(PDN)是由局域或長途電信局提供的一種分組交換或電路交換服務，這些電信局包括MCI、US Sprint和AT&T，另外上述服務也可以由另外一些機構提供，這些機構首先為自己使用而建造了網路，然後又使得其它用戶也可以使用這些網路。提供的分組交換服務通常包括X．25、幀中繼、交換式多兆位數據服務(SMDS)或非同步傳送模式。電路交換服務包括撥號線、交換56線路和綜合業務數字網路(ISDN)。

❿ 按照《網路安全法》，哪些公共數據資源需要開放

《網路安全法》中沒有公共數據資源需要開放哪些領域的相關規定。

《網路安全法》中唯一提及公共數據資源開放的是：第十八條國家鼓勵開發網路數據安全保護和利用技術，促進公共數據資源開放，推動技術創新和經濟社會發展。

但在國務院印發《促進大數據發展行動綱要》指出，到2018年底前建成國家政府數據統一開放平台，率先在信用、交通、醫療、衛生、就業、社保、地理、文化、教育、科技、資源、農業、環境、安監、金融、質量、統計、氣象、海洋等重要領域實現公共數據資源合理適度向社會開放。

(10)公共數據服務擴展閱讀：

公共數據資源開放的相關任務：

1、加快政府數據開放共享，推動資源整合，提升治理能力。大力推動政府部門數據共享，穩步推動公共數據資源開放，統籌規劃大數據基礎設施建設，支持宏觀調控科學化，推動政府治理精準化，推進商事服務便捷化，促進安全保障高效化，加快民生服務普惠化。

2、推動產業創新發展，培育新興業態，助力經濟轉型。發展大數據在工業、新興產業、農業農村等行業領域應用，推動大數據發展與科研創新有機結合，推進基礎研究和核心技術攻關，形成大數據產品體系，完善大數據產業鏈。

3、強化安全保障，提高管理水平，促進健康發展。健全大數據安全保障體系，強化安全支撐。