大数据与政府数据管理

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1、大数据与政府数据管理21世纪是数据信息管理大发展的时代，2011年5月，在“云计划相遇大数据”为主题的EMCC抛出了大数据的概念。本文从详细介绍大数据入手，分析了政府数据管理中不利于大数据应用的问题，并提出了一定的解决办法，以期推进我国政府管理的大数据建设。1.大数据的概念目前，国内外没有统一的大数据概念，一般是指大小已经超出了传统意义，一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据。“大数据”之“大”并不仅仅在于其“容量之大”，而是指在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。大数据通过对海量数据进行整理、分析，获得有巨大价值

2、的产品，或深刻的洞见，最终形成变革之力。大数据拥有四大特征：第一，大量(Volume)。2012年、2013年产生数据量总和是人类有历史以来到2011年产生数据量的总和，两年的数据量等于一万年的总和，这个数据规模为1.8ZB。这表明互联X时代的社交X络、电子商务与移动通信把人类带入了一个以“PB”乃至“EB”为单位的新时代。第二，多样(Variety)。大数据有X络数据、企事业单位数据、政府数据，有X络数据自媒体数据(比如社交X络、博客、微博等)，有日志数据(比如搜索引擎，大家上X等等都会留下很多足迹)，还有富媒体数据(视频、音频等等)，相对于以往便于存储的以文

3、本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。第三，价值(Value)。被称为“大数据时代预言家”的牛津大学X络学院互联X研究所治理与管理专业教授维克托·迈尔-舍恩伯格说：“大数据的核心就是预测，不是要教机器像人一样思考，而是要把数学计算运用到海量数据上，来预测事情发生的可能性”。预测，作为大数据的核心力量，早已被多次证明。2009年，Google曾用大数据分析5000万条美国人频繁检索的词汇，将之和美国疾病中心在2003-2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较，准确预测当年的流感趋势，甚至可以具体到特定的地区和

4、州。第四，高速(Velocity)。1秒定律，这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。简单地说，大量化、多样化、快速化以及价值密度低就是“大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。2.政府数据管理三部曲党的十八大报告首次提出“四化同步”战略，将信息化提升到国家战略高度，如果地方政府、各部门采取“鸵鸟政策”，不去了解虚拟世界，不会运用移动互联X信息技术，不懂得大数据概念。这样既不符合中央要求，也不符合时代的

5、要求，只能让我们在时代发展中步步落伍。哈佛大学商学院达文波特说：大数据及其分析，将会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能。任何一个组织，如果早一点着手大数据的工作，就可以获得明显的竞争优势。数据被视为科学的度量，知识的;没有数据，无论是学术研究，还是政策的制定，都将寸步难行。那么作为政府部门该如何进行数据管理呢?2.1数据收集我国是一个人口大国，也是互联X大国、大国，但很可惜，却是一个大数据小国。《“大数据”》的徐子沛认为，这是因为我们收集数据的意识比较差。在技术层面，我们与美国等国家差距并不大。但由于缺乏“大数据”意识，很多数据得不到收集和存储，也就无法有

6、效利用。政府部门在运用大数据时首要任务就是建立收集X络，收集大数据。根据麦肯锡的数据，我国2010年新增的数据量约为250拍，不及日本的400拍、欧洲的2000拍，与美国的3500拍更是相去甚远。我国才刚刚开始试水大数据战略，可借鉴国外收集、管理、利用数据的先进经验，改进政府的决策，提高工作效率。而美国在这方面已经形成了一套完整的规范，值得学习。比如美国的交通安全管理局作为美国联邦政府最早大规模收集数据部门之一，在1966年起就开始在全国范围内收集交通事故记录虽然一起交通事故的数据可能是无序的，一年的数据、一个地区的数据也无章可循，但随着跨年度、跨地区的数据的累

7、积和增多，群体的行为规律就会浮出水面，可以通过挖掘这些数据，制定合理政策，避免交通事故的发生率。数据源主要是收集三种类型的数据：业务管理数据：以基层上报、被动接收下级部门和各类社会组织数据。我国卫生部在2006年制定了第一套最小标准数据集。而美国现在的很多行业都有着这样的统一“最小数据集”，2011年美国已拥有1万多个这样的系统。民意社情数据：投入人力、财力主动收集单个公民或组织数据。我国国家统计局于2006年正式成立了社情民意调查中心，并于2013年11月，与百度、阿里巴巴、卓创资讯等11家企业签订了大数据战略合作框架协议。2014年初，与卓创资讯联合发布流通

8、领域重要生产资料价格，这