大數據數據治理

A. 什麼將阻礙大數據時代的數據治理

這件事情政府方面肯定還沒有辦法表態，我國目前還缺少數據資產歸屬權、使用權的立法。沒有界定網路上公開的商品價格數據，是屬於淘寶的呢，還是其他「看到」的公司都有權利分享。從大數據的本質來看，大數據時代應該秉承開放、分享的精神，才能充分發展大數據的巨大價值。這些價值不僅僅限於商業，而是涉及社會和經濟運行的方方面面。我認為三個問題阻礙了數據的治理：數據割據、數據孤島和數據質量（在我尚未出版的新書《大數據時代的歷史機遇》中有更詳盡的描述）。因為制度、地方主義、部門主義等人為因素造成數據分散的現象，就稱之為「數據割據」。因為技術差距、歷史遺留問題等形成的數據分散的現象，稱之為「數據孤島」。數據質量的好壞，直接影響數據資產的價值。數據質量主要包括數據的真實性、完整性、一致性。數據質量的解決非一日之功，需要技術、制度、文化等等方方面面的努力。數據割據現象更多存在於國家各部門、各地方之間；大型企業也會造成數據割據現象。數據割據明顯違背大數據時代精神。淘寶這個行為無疑加劇了數據割據現象，無助於聚合更大規模的數據，產生更具社會、經濟意義的應用。中國的互聯網經濟剛剛開始，在搜索、電子商務、娛樂、通信等領域展現勃勃生機。像網路、淘寶、騰訊等公司在日積月累的經營中，積累了大量的數據，無疑是他們的寶貴資產。他們利用這些數據，開發新的商業模式和服務類型，是社會之福。但是如果他們濫用先發優勢，加劇的數據割據現象，並危害到創新型企業的成長，這將是產業之悲，經濟之殤。大數據時代才剛剛拉開序幕，發生淘寶和八度之爭，個人認為是好事。

B. 運用大數據進行大治理要做到什麼

運用大數據進行大治理要做到用數據說話、用數據創新 、用數據決策、用數據管理。

C. 運用大數據推動治理新變革的思路有哪些

舉例：大數據技術應用-風險治理

提前預警風險

大數據風險治理過程包括風險辨識、風險預警、風險分析、風險評估和風險決策五個階段。大數據技術的日趨成熟，為基於多維度、多層次、多群體、多因素的巨型數據分析提供了可能。

例如，藉助於大數據技術的分析、預判功能，治理主體可以運用大數據、雲計算等現代技術平台，充分收集目標信息，並通過對海量數據進行綜合分析，挖掘和甄別潛在風險，識別城市風險管理中的重點人群與重點區域，從而提前預知將要發生的危機和風險、及時制訂預案予以化解。

及時精準辟謠

大數據技術的應用不僅僅體現在預警與預測災害風險方面，而且在減災救災、災後重建、受災地區疾病預防等方面日益扮演重要角色。

在自然環境差、交通阻塞等不利情況下，利用無人機與衛通系統等技術手段，可以獲取受災地區、人群等圖像傳至應急指揮與決策部門，進而提高災後救濟、發現險情、搶救生命、現場指揮的工作效率。

助力災後救援

大數據技術可以實現災害信息的自動化識別與核查，並在災情信息溝通共享和協同服務中發揮重要作用，進而有針對性地幫助災後精準救援工作。

D. 如何能夠在大數據時代處理好數據治理

產品設計和優化基於數據而高於數據。數據是反映產品效果的一種有力輔助手段，因此，在設計產品、迭代功能前，最好都提前規劃好本次「更新換代」的數據統計分析體系，並在上線後不斷觀察，根據數據反饋指導進一步的產品優化。然而，面對繁雜的數據指標和功能流程，該如何快速而清晰搭建起合適的數據衡量體系，是一個很重要的問題。

E. 大數據治理和數據治理的區別概述

大數據時代的特徵：一、數據量大（Volume）二、類型繁多（Variety）三、價值回密度低（Value）四、速度快答時效高（Velocity）第四個特徵Velocity是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。運用大數據提升政府治理能力，需要用大數據思路發展大數據；在運用方面，改變政府部門領導的工作方式、決策思路；部門信息化機構需要大量的數據科學專業人才，國家有關部門應及早制訂招生計劃。制定完善的大數據應用規則，劃分部門信息使用許可權，確保信息在指定部門、指定情況下按照規范流程使用，確保個人信息安全。在此基礎上，設立大數據監督部門，依法監督大數據採集、使用，保證數據的真實性和安全性。望採納我的回答。