大数据分析应用常见的困难及发展趋势分析.doc

《大数据分析应用常见的困难及发展趋势分析.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、大数据分析应用常见的困难及发展趋势分析一、政府大数据应用效益难题　　1.缺少利用大数据决策的成功案例　　在智慧城市建设中，以支持政府决策为名的大数据中心建设如火如荼，但利用大数据改进决策的成功案例却鲜有，与大数据中心的投资不成比例，令人质疑大数据中心遍地开花模式的合理性。　　2.行政推动大数据应用效果不好　　大数据应用本是一个经济学问题，国内大数据应用却太行政化了，地区之间的大数据应用评比给地方政府很大的压力，为了争取好的名次，只能为大数据而大数据，使大数据应用背离了实事求是的目标，大数据已沦为某些地方政府自我宣传的招牌，离实际业务需求渐行渐远。　　3.大数据概念混乱影响了常

2、规数据管理　　大数据最初的概念是指“现有技术处理不了的大规模数据”，为了更多利用大数据的优惠政策，大数据概念被人为的扩展了，认为政府数据集中起来都是大数据，一些地方政府成立大数据局就包含政府所有的数据管理，大数据概念的扩展造成应用的混乱，传统有效的数据管理被忽视。大数据应用需要因地制宜，中小城市做好传统数据整合管理是第一位的，并不都需要推行大数据应用，更不都需要建大数据中心，大数据概念的混乱阻碍各地政府实事求是地解决本地区的数据管理问题。　　4.大数据理念需要反思　　过度宣传大数据作用必然会形成迷信，以为大数据无所不能，该迷信只会增加盲目建设的浪费，前些年为信息共享而共享的浪

3、费已是前车之鉴，大数据应用正在蹈其覆辙，为大数据而大数据的做法正在蔓延，大数据应用有价值亦有边界，超越边界推行必然适得其反，大数据应用理念需要反思。　　二、政府大数据分析应用常见困难　　1.找不到适合的大数据资源　　大数据分析研究首要的问题是大数据从哪里来？虽然大数据中心存有不少数据，但适合解决领导急需问题的数据缺之又缺，不用的时候数据却多之又多，大数据应用是对业务积累数据的再利用，不像统计调查可以根据需要进行调查设计，因此缺乏适用的数据经常是大数据决策应用的常态。　　2.大数据分析对应不上领导的需求　　数据专家利用大数据中心的资源也能够分析出一些结论，但是这些结论业务部门早

4、已知道，即使一些有价值的成果也会因与领导层当时的关注点不合拍而被冷落。政府工作有自己的优先级，领导层不可能放下重要的工作去落实专家提出的建议，数据导向产生的分析成果很难与领导注意力的优先级合拍。　　3.数据挖掘因人而异不可复制　　从大数据中提取信息不是IT技术自己能完成的工作，计算机并没有信息抽象能力，这种能力专家才有，同样的数据不同人看到的信息是不一样的，同样的信息决策分析的结论也不相同，信息提取与决策分析依赖于专家的智慧，这种认知决策的过程IT难以复制，难以形成规模，难以形成稳定的效益。　　4.决策的不确定性超出IT能力　　利用大数据改进决策的难题是决策本身的不确定性。确

5、定性问题的信息是完备的，IT处理只是一种计算，信息技术很容易发挥其优势;但是信息技术不会处理政府决策不确定性问题，这是人脑擅长的领域，解决此类问题的信息和分析能力主要来自决策者的头脑。　　决策问题的不确定性是大数据决策应用效益不好的根本原因。三、流行的大数据应用观点的片面性　　1.大数据作用不只是改进决策　　流行的大数据观点将政府大数据应用局限于改进决策，改进决策固然重要，但这并不是信息技术擅长的领域，信息技术擅长的领域是在数据层次上的操作，而不是在信息层次上分析。　　政府数据更大的作用是提高政府公共服务的效率，政府提倡的“只跑一次”、“一号、一窗、一网”式服务都是数据层次上

6、的大数据应用，应用并不是改进决策而是提高服务效率，是公众最能够产生获得感的领域。　　2.对大数据的局限性缺乏认识　　流行观念认为科学决策依赖的只是数据，数据越多信息越多，决策越正确，大数据将成为获取信息的主渠道，政府决策可以建立在大数据基础之上。然而实际情况并非如此，政府决策信息来自诸多方面，不只是数字化信息，很多重要的信息难以数字化，决策者需要综合考虑，大数据产生于相对狭窄的业务领域，适合于具体业务的改进，并不适合政府的宏观决策。　　3.并非所有数据都是资源　　“数据都是资源”的观念是错误的，数据是否资源要由使用者因具体环境而定，正是在“数据都是资源”的误导下，一些大数据中

7、心积极囤积数据，以囤积的数据规模显示大数据工作的成绩，使许多数据中心堆满大量数据垃圾，笔者认为大数据中心应当以应用为导向，整合有用数据，清理无用数据，数据使用效益会更好。　　4.仅靠大数据不能实现科学决策　　过度的大数据宣传已形成乌托邦式梦想，以为只要有充分的大数据资源就可以实现政府的科学决策，就可以建设完备的城市大脑，实现政府决策的科学化、智能化，建成智慧政府。其实大数据资源有其优点也有其片面性，大数据的规模是以其关注面的狭窄性为代价的，政府决策需要全面均衡，仅靠大数据资源是做不到的。况且对于不确定性