公共大數據
澳大利亞政府信息管理辦公室（AGIMO）近日發布了《公共服務大數據戰略專》。該戰略以六條「屬大數據原則」為支撐，旨在推動公共行業利用大數據分析進行服務改革，制定更好的公共政策，保護公民隱私，使澳大利亞在該領域躋身全球領先水平。
預計六大原則將極大地提高生產力及創新收益，並協助政府解決各種難題。這六大原則分別為：數據屬於國有資產，從設計著手保護隱私，數據完整性與程序透明度，技巧、資源共享，與業界和學界合作，強化開放數據。
該戰略將制定一個具體的行動安排，以便將六大原則落到實處。具體計劃如下：2014年3月推出大數據實踐指南，2014年7月前出台一份關於大數據分析中所遇難題的報告。緊接著推動ICT行業和教育行業提供大數據分析中的必要技巧，制定一份數據分析指南和兩份在建項目指南；開發一個信息資產登記系統；記錄大數據分析中的技術演進。
㈡ 大數據和公共事業管理專業的關系
公共事業管理專業的分析概括需要用到大數據的統計，從而到處公共事業的發展規律。通過大數據進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
(2)公共大數據擴展閱讀：
大數據的作用：
1、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
2、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。
3、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。
4、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
5、從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
6、使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
㈢ 什麼是基於公共網路之上的大數據
對於大多數互聯網公司或者工程師而言，大數據實際上只有一個意思，就是把一堆亂七八糟的數據扔到 HDFS 上面然後進行計算。計算的工具有很多，最常見的是 Map-Rece，但是技術一直在演進，現在還流行 Impala、Spark、Presto 什麼的。對於這些搞大數據的工程師而言，這是一個非常好的事情，因為要把這么多異構的數據和系統跑起來，需要很多人寫很多代碼，還需要有人來做運維。這么一個部門總得需要幾十台機器否則還不如單機計算能力強，工程師也得有十來人。然後可能還需要數據分析師，否則這部門跟擺設也沒什麼區別。如果系統做得不錯數據量也有了，總得配個數據科學家搞點數據挖掘或者機器學習什麼的吧。所以大數據這件事情可以解決很多就業問題，畢竟很多上了規模的互聯網公司都想搞大數據。
但是對於消費者或者互聯網所謂的「用戶」來說，大數據卻是另外一個意思。大數據的意思就是盡可能地搜集跟終端消費者相關的隱私，然後進行營銷。從理論上說，大數據公司通過搜集用戶行為，可以更好地了解消費者的需求，增強用戶體驗。但是在實踐上，這些所謂的智能推薦還停留在很初級的階段，因此會有人在淘寶上搜索棺材結果在微博上不停地看到跟喪葬相關的廣告。對於微博這樣的公司，還意味著它會傾向於通過直接或者間接地暴露你的隱私來獲得商業利益。據說，評價一家國內公司的大數據能力是跟被查水表的頻繁程度正相關的。就目前而言，大數據對於終端消費者更多的是「被實名」。舉一個例子，如果你在 Android 手機上使用 Facebook 賬號訪問某個 App，那麼對不起，你在這個手機上的所有行為都有可能被 Facebook 關聯到你真實的身份上。在這種能力上，國內的三巨頭排序大概是 T > A >> B。所以最後這家公司的 App 特別流氓甚至超越了數字公司，如果你想幫幫這家公司就多用用他家的地圖或者訂點外賣。
㈣ 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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㈤ 什麼是基於公共網路之上的大數據
一般公共網路就是在大型超市和娛樂場所。他們的數據非常大。可以發出很多手機的接觸信號。
㈥ 公共安全領域如何與大數據結合
通過有序過程與隨機過程分析，選擇社會治安關鍵因素，進行常態與暫態分析，實現社會治安風險評估，事件預警；另外針對高風險因素監控和關聯分析，擴大社會掌控面；制定有效防範措施和反應預案。同時融合定位、通信、網路等技術，提高對高風險因素（人、物、事、時間、地點等）掌控的精度、粒度，建立重大事件風險評估、預警機制，提高防範能力。
㈦ 政府利用大數據分析可以干什麼
比如說利抄用大數據可以分析交通路況，選出優化的路線。