大数据数据治理

A. 什么将阻碍大数据时代的数据治理

这件事情政府方面肯定还没有办法表态，我国目前还缺少数据资产归属权、使用权的立法。没有界定网络上公开的商品价格数据，是属于淘宝的呢，还是其他“看到”的公司都有权利分享。从大数据的本质来看，大数据时代应该秉承开放、分享的精神，才能充分发展大数据的巨大价值。这些价值不仅仅限于商业，而是涉及社会和经济运行的方方面面。我认为三个问题阻碍了数据的治理：数据割据、数据孤岛和数据质量（在我尚未出版的新书《大数据时代的历史机遇》中有更详尽的描述）。因为制度、地方主义、部门主义等人为因素造成数据分散的现象，就称之为“数据割据”。因为技术差距、历史遗留问题等形成的数据分散的现象，称之为“数据孤岛”。数据质量的好坏，直接影响数据资产的价值。数据质量主要包括数据的真实性、完整性、一致性。数据质量的解决非一日之功，需要技术、制度、文化等等方方面面的努力。数据割据现象更多存在于国家各部门、各地方之间；大型企业也会造成数据割据现象。数据割据明显违背大数据时代精神。淘宝这个行为无疑加剧了数据割据现象，无助于聚合更大规模的数据，产生更具社会、经济意义的应用。中国的互联网经济刚刚开始，在搜索、电子商务、娱乐、通信等领域展现勃勃生机。像网络、淘宝、腾讯等公司在日积月累的经营中，积累了大量的数据，无疑是他们的宝贵资产。他们利用这些数据，开发新的商业模式和服务类型，是社会之福。但是如果他们滥用先发优势，加剧的数据割据现象，并危害到创新型企业的成长，这将是产业之悲，经济之殇。大数据时代才刚刚拉开序幕，发生淘宝和八度之争，个人认为是好事。

B. 运用大数据进行大治理要做到什么

运用大数据进行大治理要做到用数据说话、用数据创新 、用数据决策、用数据管理。

C. 运用大数据推动治理新变革的思路有哪些

举例：大数据技术应用-风险治理

提前预警风险

大数据风险治理过程包括风险辨识、风险预警、风险分析、风险评估和风险决策五个阶段。大数据技术的日趋成熟，为基于多维度、多层次、多群体、多因素的巨型数据分析提供了可能。

例如，借助于大数据技术的分析、预判功能，治理主体可以运用大数据、云计算等现代技术平台，充分收集目标信息，并通过对海量数据进行综合分析，挖掘和甄别潜在风险，识别城市风险管理中的重点人群与重点区域，从而提前预知将要发生的危机和风险、及时制订预案予以化解。

及时精准辟谣

大数据技术的应用不仅仅体现在预警与预测灾害风险方面，而且在减灾救灾、灾后重建、受灾地区疾病预防等方面日益扮演重要角色。

在自然环境差、交通阻塞等不利情况下，利用无人机与卫通系统等技术手段，可以获取受灾地区、人群等图像传至应急指挥与决策部门，进而提高灾后救济、发现险情、抢救生命、现场指挥的工作效率。

助力灾后救援

大数据技术可以实现灾害信息的自动化识别与核查，并在灾情信息沟通共享和协同服务中发挥重要作用，进而有针对性地帮助灾后精准救援工作。

D. 如何能够在大数据时代处理好数据治理

产品设计和优化基于数据而高于数据。数据是反映产品效果的一种有力辅助手段，因此，在设计产品、迭代功能前，最好都提前规划好本次“更新换代”的数据统计分析体系，并在上线后不断观察，根据数据反馈指导进一步的产品优化。然而，面对繁杂的数据指标和功能流程，该如何快速而清晰搭建起合适的数据衡量体系，是一个很重要的问题。

E. 大数据治理和数据治理的区别概述

大数据时代的特征：一、数据量大（Volume）二、类型繁多（Variety）三、价值回密度低（Value）四、速度快答时效高（Velocity）第四个特征Velocity是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。运用大数据提升政府治理能力，需要用大数据思路发展大数据；在运用方面，改变政府部门领导的工作方式、决策思路；部门信息化机构需要大量的数据科学专业人才，国家有关部门应及早制订招生计划。制定完善的大数据应用规则，划分部门信息使用权限，确保信息在指定部门、指定情况下按照规范流程使用，确保个人信息安全。在此基础上，设立大数据监督部门，依法监督大数据采集、使用，保证数据的真实性和安全性。望采纳我的回答。