大数据让公共服务更智慧

A. 大数据在智慧交通中起了哪些作用

大数据用于智能交通的积极意义
第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。
第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体**通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾;IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。
第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。
第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。
第五，提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助于解决这种困境。
大数据的实时性，使处于静态闲置的数据被处理和需要利用时，即可被智能化利用，使交通运行的更加合理。大数据技术具有较高预测能力，可降低误报和漏报的概率，随时针对交通的动态性给予实时监控。因此，在驾驶者无法预知交通的拥堵可能性时，大数据亦可帮助用户预先了解。
第六，提高交通安全水平。主动安全和应急救援系统的广泛应用有效改善了交通安全状况，而大数据技术的实时性和可预测性则有助于提高交通安全系统的数据处理能力。在驾驶员自动检测方面，驾驶员疲劳视频检测、酒精检测器等车载装置将实时检测驾车者是否处于警觉状态，行为、身体与精神状态是否正常。同时，联合路边探测器检查车辆运行轨迹，大数据技术快速整合各个传感器数据，构建安全模型后综合分析车辆行驶安全性，从而可以有效降低交通事故的可能性。在应急救援方面，大数据以其快速的反应时间和综合的决策模型，为应急决策指挥提供辅助，提高应急救援能力，减少人员伤亡和财产损失。
第七，提供环境监测方式。大数据技术在减轻道路交通堵塞、降低汽车运输对环境的影响等方面有重要的作用。通过建立区域交通排放的监测及预测模型，共享交通运行与环境数据，建立交通运行与环境数据共享试验系统，大数据技术可有效分析交通对环境的影响。同时，分析历史数据，大数据技术能提供降低交通延误和减少排放的交通信号智能化控制的决策依据，建立低排放交通信号控制原型系统与车辆排放环境影响仿真系统。

B. 大数据在智慧城市中的应用及其发展

作者 | 网络大数据

来源 | raincent_com

城市大数据是指在城市运行过程中产生或获取的数据，是其与信息收集、处理、利用和通信能力相关的活动要素组成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源，简单易懂的公式可以表述为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。

城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。

按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。

此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。

为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。

数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。

具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。

如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。

一、通过数据汇集加速信息资源整合应用

第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。

通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。

二、通过精准分析提升政府公共服务水平

在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。

在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。

三、通过数据开放助推城市数字经济发展

开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。

另一方面，企业、组织的数据贡献到统一的大数据平台，可以“反哺”政府数据，支撑城市的精细化管理，进一步促进现代化的城市治理。

白皮书认为，当前我国城市大数据平台的建设仍处于起步阶段，且各地在管理机制、业务架构和技术能力等方面各有优劣，不利于城市大数据平台的长远发展。对于建设城市大数据平台的具体路径，白皮书提出了六点建议。

一、强化平台顶层设计

科学合理的顶层设计是城市大数据平台建设的关键，需从落实国家宏观政策出发，结合地方实际需求，统筹考虑平台目标、数据主权、关键技术、法制环境、实现功能等各个方面，以“高起点、高定位、稳落地”开展平台的顶层设计，保障城市大数据平台建设有目标、有方向、有路径、有节奏地持续推进，并且根据项目进展状况，不断迭代更新、推陈出新。

二、完善平台配套保障机制

城市大数据平台建设与运营须有相应的配套保障机制，并充分发挥保障机制的导向作用和支撑作用，以确保平台规划建设协调一致和平台整体效能的实现。

如建立城市大数据资源管理机制，明确数据内容的归口管理部门、数据采集单位和共享开放方式等;建立城市大数据平台运行管理机制，明确平台使用中数据、流程、安全等各项内容和管理标准，保障平台持续稳定运行。

三、加强数据管理

加强城市大数据管理，实现数据从采集环节到数据资产化的全过程规范化管理。明确数据权属及利益分配，以及个人信息保护、数据全生命周期的管理责任问题。明确数据资源分类分级管理，健全数据资源管理标准。

分类指的是通过多维数据特征准确描述政府基础数据类型;分级是指确定各类数据的敏感程度，为不同类型数据的开放和共享制订相应策略，完善数据采集、管理、交换、架构、评估认证等标准，推动数据共享与开放的基本规范和标准出 台。

以资源目录汇编、资源整合汇聚、交换共享平台为三大标准步骤，坚持“一数一源”、多元校核，统筹建设政务信息资源目录体系和共享交换体系。建立一套科学合理的数据分类体系，将不同领域、多种格式的数据整合在一起，通过多元的检索途径、分析工具与应用程序，方便用户查找和利用数据内容。

四、因地制宜开展平台建设与运营

城市大数据平台的建设与应用要结合，避免出现重平台建设轻平台使用的现象。政府、产业和城市的数据资源极其庞杂，需要明确平台数据资源的权属性，保障数据所有权的归属。

政府拥有政府数据资源所有权，互联网企业往往掌握着先进的数据技术和拥有互联网思维的专业队伍，本地企业对当地的人才资源、市场环境、产业发展等因素有更清晰、更准确的认识，需要充分盘活政府、互联网企业、本地企业等各方资源，参与平台的建设与运营。

城市大数据平台的数据治理和运营体系相当复杂，平台建设的模式和路径没有固定模式，需要发挥各方的主观能动性，因地制宜，挖掘地方优势，突出地方特色，为城市大数据决策提供有力的支撑。

五、开展城市大数据综合评价

各省市大数据主管部门应制定平台长效运行机制和考评办法，建立完善的上报、检查、考评机制，设计量化考核内容和标准，加强平台数据质量管控，管好用好城市大数据平台。

加强对城市大数据平台项目的后评价和项目稽查，强化对数据资源建设以及数据共享开放、数据质量和安全的审计监督。科学构建城市大数据平台综合评价指标体系，开展城市大数据平台建设成效综合评价工作，引导各地城市大数据平台建设工作，不断提升城市大数据平台建设应用成效。

六、加强平台数据安全保障

城市大数据平台包含大量政务和产业数据，涉及国家利益、公共安全、商业秘密、个人隐私，具有高度敏感性，因此必须加强平台数据安全保障能力建设。

落实等级保护、安全测评、电子认证、应急管理等基础制度，建立数据采集、传输、存储、使用、开放等各环节的安全评估机制，明确数据安全的保护范围、主体、责任和措施。研究制定数据权利准则、数据利益分配机制、数据流通交易规则，明确数据责任主体，加大对技术专利、数字版权、数字内容产品、个人隐私等的保护力度。

C. 大数据助推佛企智能升级

大数据助推佛企智能升级

昨日，中国（广东）国际互联网+博览会在佛山举行，作为本次博览会重头戏之一，“互联网+”高峰论坛如期举行。著名财经作家吴晓波及阿里巴巴副总裁涂子沛、360公司董事长周鸿袆、美的集团董事长方洪波等十多名重量级大咖齐聚会场，纵论互联网+与制造业的融合与转型。
观点：
智能时代根本在于数据
高峰论坛上，《大数据》、《数据之巅》一书作者、阿里巴巴副总裁涂子沛围绕大数据做主题演讲。“智能时代的根本是什么？我认为在于数据。” 涂子沛开宗明义提出观点：智能时代最根本在于数据，大数据是智能世界的土壤。
涂子沛认为，所有的云计算、物联网、互联网+，这些概念的基础都是大数据。涂子沛举例认为，互联网+其实就是数据化，阿里巴巴一切业务都在数据化，所有的业务也是在数据上形成。
“在传统企业，每一件电器卖到什么地方不知道。但在阿里巴巴平台上，平台上每交易一件产品，都会留下数据，互联网企业和终端用户之间的数据是可以获得的。”涂子沛称，通过数据，形成数据流，加以利用，就可以裂变出新的互联网+模式，所以互联网时代，数据是智能化的基础。“先有数据，然后形成信息，成为知识，最终达到智能”。涂子沛介绍说，阿里巴巴从电商平台转身成为金融平台，是因为数据。
实践：
用大数据“颠覆”制造业
大数据与佛山能擦出什么火花？“大数据堪称智慧城市的大脑，而云，好比智慧城市的躯干。”在涂子沛《数据之巅》一书中，也援引了佛山利用大数据，来推动公共服务平台建设的例子。书中提到，在佛山市公共服务平台上，有市民通过“我的声音”等板块，反映城市生活中的问题，部门快速解决并给予回复。涂子沛认为，基于大数据的平台建设可以让大众发现并快速解决城市生活中的问题。
对于佛山的传统制造业来说，也能用大数据进行“颠覆”和“改进”。演讲中，涂子沛表示，阿里巴巴作为一家大数据公司，也在利用数据来助推中国社会进入智能时代，目前开放了几十亿条真实数据。记者了解到，今年4月，阿里巴巴与美的集团签署了2015年战略协议。根据协议，美的集团在阿里系平台上将完成110亿元成交额，并与阿里智能云平台、O2O渠道建设、数据系统对接等方面进行合作，从而打造互联网+制造业深度合作范本。

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D. 在兴义有哪个企业是做大数据智慧便民服务的

义龙尚付通科技有限公司充分利用物联网、大数据、移动互联网等新一代内信息技术，以运营管理容平台、公共服务平台、数据服务总线的“一总线、两平台”为核心，包含智慧招商管理、智慧资产管理、创新创业在线孵化、中小企业云平台、运营监控指挥、业务协同、城市一卡通等在内的智慧城市整体解决方案，为我国高新产业的智慧城市建设提供包括规划、设计、建设、运营等在内的一站式服务。
社会经济的飞速发展，政府行政监管职能的信息化建设也需要同步进行。在食品、药品、水利、城管、社管等行业的安全生产的过程环节监控和行政监管都提出了很高的要求，信息化进程刻不容缓。义龙尚付通科技有限公司 基于先进的GRC管理理念，为政府部门的行政监管和流程管控提供了独特的解决方案和产品。解决方案的基本理念是以GRC管控、风险、 监管的统一平台服务为基础，形成了企业向相关政府提供合规报告、政府对企业进行监管和问责的基本模式。
义龙尚付通科技有限公司地址：义龙大数据园区双创产业园

E. 大数据对于智慧社区的意义到底在哪

数据对于智慧社区扮演什么样的角色呢?大数据是智慧社区的能量块。只有做好大数据的收集才能实现真正意义上的智慧数据。人和物联网、互联网新的管理型社区，各种传感器采集了大量的数据后，需要引入大数据处理技术，对数据进行智能化的处理，从而达到对楼宇住宅的科学管理，是这些源源不断的数据让智慧数据学习和升级，最终实现智能化的数据管理目标。
另一方面，居民生活服务中产生出各类数据，比如选择哪家服务商提供什么服务，服务的时间，以及交易的金额，对服务的满意度评价，这些数据可以帮助社区为居民提供更加个性化的生活定制服务。
居民身体健康数据可以帮助社区医院，为居民预防疾病，尽早发现、尽早治疗，老年人状况的数据可以为政府和养老机构、企业等决策布局提供精准服务指导，居民学习的大数据可以提高对教育的改革。
所以说，大数据的迅速发展，让社区的智慧系统升级迭代更快。特别是经过深度技术处理的二次数据，为社区智慧化的建设提供了充足的能量。
未来，我们的社区里面可以安装各类对现实世界的探测器和设备，这些设备感知、识别、采集社区的各类信息并进行加工处理，构成誉诚智慧社区所依赖的基础数据。只要社区处理好这些数据，对保障社区安全必将发生重大的作用。
大数据让我们决策更加科学和有效，让我们的生活更加智能和便利，这是传统信息化所不能比拟的。当下时代的前进、科技的发展，大数据的应用将覆盖我们身边的各种场景，必然改变我们生活的方方面面。

F. 如何应用大数据提升智慧园区综合管理

信息技术的高速发展，不断推动着信息技术服务业业务向细分化、多样化方向发展，促使新产品、新业态大量涌现，进而创造新的市场空间，带动产业升级优化。大数据产业化进程加速，信息技术服务业由传统PC时代向新兴技术转移的节奏开始加速。企业专注自身优势领域的同时，亟需结合新兴技术支撑自身发展，开放合作成为产业主要趋势。于此同时，信息技术产业的竞争正从单一企业竞争演进到以聚合生态圈协同效应的全产业链竞争，生态圈建设的重要性凸显。根据2016年全国工业和信息化工作会议报告，2016年主要预期目标软件和信息技术服务业收入14%左右。根据国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》(以下简称“《纲要》”)，全球范围内，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势，有关发达国家相继制定实施大数据战略性文件，大力推动大数据发展和应用。目前，我国互联网、移动互联网用户规模居全球第一，拥有丰富的数据资源和应用市场优势，大数据部分关键技术研发取得突破，涌现出一批互联网创新企业和创新应用，一些地方政府已启动大数据相关工作。坚持创新驱动发展，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。

《纲要》明确指出，①2018年底前建成国家政府数据统一开放平台;②到2020年，形成一批具有国际竞争力的大数据处理、分析、可视化软件和硬件支撑平台等产品。③培育10家国际领先的大数据核心龙头企业，500家大数据应用、服务和产品制造企业。实现关键部门的关键设备安全可靠。④2020年底前，逐步实现信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、资源、农业、环境、安监、金融、质量、统计、气象、海洋、企业登记监管等民生保障服务相关领域的政府数据集向社会开放。⑤中小微企业公共服务大数据。形成全国统一的中小微企业公共服务大数据平台。这是国家大数据战略的一个顶层设计，发展大数据是国家战略。虽然目前看来，人力资源的配给与现有的数据库管理技术基本是足够的，但是未来，如果人类管理数据的效率不能保持同步提升，人类在大数据时代将无法对数据进行有效管理。大数据管理技术以及开放的大数据生态圈将促使大数据行业的快速发展。

(一)大数据市场竞争格局

大数据产业属技术密集型产业，竞争更多是技术实力与创新能力的比拼，离数据越近的产业环节，产业价值越大。能掌控大数据实时集成、海量信息处理和管理、云存储等技术的厂商将成为产业的主导者，主导未来大数据产业技术发展方向，促进商业模式创新。大数据产业链现在已经初现雏形，围绕大数据的产生与集聚、组织与管理、分析与发现、应用与服务各层级正在加速构建。目前，在大数据产业链上有三种大数据公司：
(1)基于数据本身的公司(数据拥有者)：拥有数据，不具有数据分析的能力;(2)基于技术的公司(技术提供者)：技术供应商或者数据分析公司等;(3)基于思维的公司(服务提供者)：挖掘数据价值的大数据应用公司。

(二)大数据产业进入壁垒

1、数据资源壁垒

大数据时代的一大特点就是，数据成为企业核心资产，丰富的高质量数据资源是大数据产业发展的前提。近几年在互联网产业及金融、电信信息化快速发展的带动下，我国数据资源总量有了快速增长，已达到全球的13%，但其他行业受信息化水平制约，数据储量仍不丰富。对数据的掌握决定对市场的支配权;越靠近最终用户的企业，将在产业链中拥有越大的发言权。

2、技术壁垒

两类企业将在大数据产业链处于重要地位。一种是掌握海量有效数据的企业，第二种是有强大数据分析能力的企业。关键是谁拥有更多、更准、更有价值的数据。中国大数据应用处在起步阶段。淘宝、腾讯以及网络这些互联网巨头是率先使用大数据技术的用户，但他们主要基于开源软件自主开发大数据应用。行业进入需要具有较高的技术层次，技术和产品的创新能力是推动公司取得竞争优势的关键因素。

3、政策壁垒

为把握大数据时代战略机遇，我国要加速营造良好的大数据产业生态环境，政府应不断完善政策法规，创建适度宽松的发展环境，提升中国在世界信息产业的地位;IT厂商应聚焦技术创新与服务模式创新，洞察用户需求，提供高可用性的整体性解决方案;行业用户应当通过云平台实现数据大集中，形成企业数据资产;同时深度分析挖掘大数据的价值，推动企业智能决策。

4、专利壁垒

保护知识产权是软件与信息技术服务产业发展的重要因素，只有保护好知识产权，才能保护和提高开发商开发软件的积极性，才能促进软件产业的蓬勃发展，十二五规划对知识产权的保护力度进一步增大，这将对专利壁垒起到良好的促进作用。

(三)影响大数据产业发展的有利因素和不利因素

l 大数据产业发展的有利因素

1、国家政策大力支持

公司处于国家行业政策鼓励和重点支持发展的行业。发展和提升软件和信息技术服务业，对于推动信息化和工业化深度融合，培育和发展战略性新兴产业，建设创新型国家，加快经济发展方式转变和产业结构调整，提高国家信息安全保障能力和国际竞争力具有重要意义。为此国家出台《国务院关于印发进一步鼓励软件产业和集成电路产业发展若干政策的通知》、《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》、《软件和信息技术服务业十二五发展规划》、《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》等政策，从税收、研究经费、进出口优惠、人才培养、知识产权保护、市场开发和投融资等方面给予了较为全面的政策支持。根据国家发展规划，预期未来国家还将出台更多针对软件和信息产业的专门政策，这将有力地推动我国软件和信息产业的健康稳步发展。

2、大数据技术开发应用前景广阔

国家计划在2018年底前建成国家政府数据统一开放平台，率先在信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、资源、农业、环境、安监、金融、质量、统计、气象、海洋、企业登记监管等重要领域实现公共数据资源合理适度向社会开放，带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利，与云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术融合发展，与传统产业协同发展新业态、新模式，促进传统产业转型升级和新兴产业发展，激发大众创业、万众创新活力。

l 行业发展的不利因素

1、产业创新体系不健全，核心技术缺乏

长久以来，我国信息化建设过程中存在着“重硬轻软”的思想倾向。在软件产品开发层面，民众版权意识薄弱，盗版现象严重。另外，国内企业普遍规模较小、自主创新能力不足。创新能力不足是制约中国信息产业尤其是软件和信息服务业发展的瓶颈。目前，行业内虽已涌现出一些具有自主知识产权的高技术、高附加值的产品，但从总体上看，多数企业或产品尚没有自己的自主知识产权或核心技术，企业依靠产品的低水平重复开发、国外知名品牌产品代理销售等业务生存的现象较为普遍。

2、人才结构矛盾突出

软件和信息技术服务业是一个知识密集型产业，具有高技术含量和高附加值的特点，其发展需离不开大量的高素质人才。目前，我国软件行业从业人员数量规模可观,但高层次、复合型、领军型人才依然缺乏，尤其是在经营管理、技术创新等方面具有国际化视野的高端人才较为匮乏，这已经成为制约中国软件和信息技术服务业发展的关键因素之一。

3、大数据行业发展仍在初级阶段

我国的大数据产业具备良好基础，发展前景广阔。一是一批世界级的互联网公司在大数据应用上不断推陈出新，智能搜索、广告、电商、社交等借助大数据技术持续进化，互联网金融、O2O(online
to offline)等应用借助大数据向线下延伸。二是大数据技术紧跟国际先进水平，具备建设和运营世界最大规模大数据平台的能力，单集群规模达5000 到10000
台服务器，数据管理规模达到EB(1EB=1018B)级别，在机器学习等方面也有所突破。三是当前和未来一段时间，我国面临着经济结构转型升级、政府和公共服务改进提升等紧迫任务，这些方面大数据都有广阔的应用前景。大数据在全球的发展还都处于初期，技术、制度、观念等方面都需要改变。对我国来说，数据资源不丰富，数据开放程度较低、技术差距大，技术水平不高，技术扩散不畅和法律法规不完善是限制当前大数据发展的主要问题，金鹏信息智慧园区软件。

G. 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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H. 大数据智能化为何能让生活更“智慧”

8月24日，智博会上，“智慧别墅”工作人员展示“智慧镜”的功能。

如今，随着互联网、大数据、人工智能迅猛发展，大数据、智能化正飞入寻常百姓家中，生活变得无限可能。当未来家居生活长出“智慧大脑”，交通出行插上“智慧翅膀”，医疗健康安上“智慧心脏”……智能融合将为人们的生活增添更多色彩。

I. 挖掘大数据价值 推动城市智慧管理(1)

挖掘大数据价值 推动城市智慧管理(1)_数据分析师考试

大数据，源自于互联网、物联网、云技术的发展，技术的进步产生了纷繁复杂的巨量信息。

如何让大数据为我所用是智慧城市的一个重要命题。中国工程院院士邬贺铨指出，智慧城市是使用智能计算技术，使城市的关键基础设施的组成和服务更智能、互联和有效。

大数据是城市的智慧源泉

大数据将遍布智慧城市的方方面面，是智慧城市的智慧之源。从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的产业布局和规划，直到城市的运营和管理方式，都将“智慧化”或“智能化”。

大数据为智慧城市建设提供强大的决策支持。在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘，可以为城市规划提供强大的决策支持，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。大数据在城市管理上的优势将主要体现在交通管理、医疗、社会安全等方面。

应用大数据将极大提高智慧城市政府部门的决策效率和服务水平。智慧城市的建设首先需要一个“智慧政府”，大数据使数据共享成为可能，政府各个部门的既有数据库可以实现高效互联互通，极大提高政府各部门之间的协同办公能力，提高为民办事的效率，进而大幅降低政府的管理成本。

大数据将显著提升智慧城市人们的生活品质。大数据将极大地拓展民众生活空间，引领智慧城市大数据时代智慧人生的到来。大数据是未来人们享受智慧生活的基础，将改变传统“简单平面”的生活常态，通过大数据的应用服务将使信息变得更加广泛、使生活变得多维和立体。通过大数据建立家庭生活档案，智能化管理家庭日程事务、个人健康、安全起居以及外出购物。

同时，大数据将使公共服务与个人生活间的结合更为紧密，在医疗卫生、教育培训、交通、安防等领域为个人提供信息查询、内容分发、移动支付等应用体验，将人们的“简单平面”生活转向“多维泛在”，让智慧城市真正服务于民生。

政企合力实现数据与城市互融

大数据对于智慧城市的重要性不言而喻，但是目前二者并没有实现互融互通，问题出现在哪里

高德三维事业部总经理赵珂告诉笔者，大数据基本原则在于解决海量的数据的提取和整理有价值的信息。其中，最关键的是这些数据能做什么。在他看来，用数据为老百姓服务，才是政府和企业应该共同关注的目标。

从数字城市到智慧城市，政府的建设模式已经悄然发生着变化。赵珂称，政府在积极推动企业投资建设智慧城市，政府的角色已经由之前的主导转变为引导，希望由企业自主参与智慧城市项目建设。这样更加符合市场经济的规律，可以给企业更多的主动性。

对于企业来讲，从被动作业到主动寻求机会，需要的不仅仅是公司实力或者技术的储备，而是思想观念和经营模式的彻底改变。由之前的按时完成项目作业，到现在与政府合作共享，直接带来数据归属的改变，之前数据版权归政府，现在企业投资建设，数据和平台最终都属于企业，企业就会有充分的主动性来挖掘数据价值。

模式转变之后，政府和企业该如何合作完成对数据的挖掘？赵珂认为，首先应该确认的是数据一定靠各家的数据资源一起来做才能做好。随着开放度的提高，政府会同公众分享越来越多的数据，企业也会加深与政府的合作，来进行大数据的整合，最终的目标就是尽可能挖掘数据价值为公众服务。

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J. 如何合理开发利用大数据让城市更加智慧

一个城市的管理和运营需要科学的决策，只有数据支撑才能保证智慧城市的真正运行。城市发展需要完成大数据的采集、处理、共享、挖掘、分析和应用。
大数据驱动的城市构想：
1.引领下一代基础设施部署
2.建立大数据开放机制
3.推动大数据的应用
4.推进城市互联、构建智慧城市群
5.打造大数据的生态圈