大数据在社会治理中的应用精选(九篇)

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第1篇：大数据在社会治理中的应用范文

一、互联网+时代使当今社会呈现新特点

随着“互联网+”、云计算以及物联网等互联网新技术、新应用、新发展模式的推陈出新，更使互联网在生态法治建设中得到广泛地推广应用，由此而产生的环境数据越来越多、越来越“大”。大数据时代具有4V特点：一是数据量巨大（Volume），一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量（1PB=1024TB）；二是数据类型多样化（Variety），数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，不仅含有文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据；三是处理速度快（Velocity），数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，使得环境数据资源越来越充分、环保管理越来越科学；四是数据真实性高（Veracity），目前全国范围内的一万多家国家重点环境监控企业，基本上都装有在线监测设备，实时监测四大类需减排的污染物排放量，提高环境数据的真实性。

二、互联网+时代对我国环境治理提出新的挑战

（一）立法层面：法律及监管障碍突破

“互联网+”未知大于已知。这对企业而言意味着未来无限的空间和机遇，但是对于法律及监管机构而言则是非常大的挑战：一方面，大数据以及“互联网+”在生态文明建设领域暂时处于盲点，需要完善相关法律法规；另一方面，新的业态刚刚萌芽，其未来的发展存在无限的可能性，如果贸然规制，则可能极大地限制其发展。如何在鼓励创新和防范风险中间维持一个微妙的平衡，对监管机构而言是一个巨大的挑战。政府环保部门在完善环境监管体制的同时，要给予大数据、“互联网+”环境领域适度空间。

（二）执法层面：推动环境监管模式创新

新法赋予了环保部门按日计罚、查封扣押等新监管手段，这是对环境监察机构的肯定，也对环境执法提出更加严格的要求。互联网的加入，为重点污染源监控提供了新的手段。蔚蓝地图是阿里巴巴作出的使互联网和环保行业结合的尝试，通过这款App，用户可以点击获得全国各个地区水、空气、土壤的参数和指标。App既能提升公众参与度，推进政府处理一些老百姓关注的问题，还能提高企业的研发和技术能力，最终三位一体地做一些社会关注的事件，为客户、为企业、为社会带来一些贡献。

（三）司法层面：大数据在规制环境污染犯罪等严重污染行为中的运用

大数据技术对于预测及打击犯罪同样具有不错的效果，基于大数据分析的社会化分析和预测性分析将会是大数据警务的两个热门领域，越来越多的案例表明犯罪预防领域的预测型分析能够显著降低犯罪率。大数据应用于环境刑事责任领域，可以有效地降低环境资源犯罪的概率，实现惩罚犯罪与环境权保护的相结合之目标，对于生态文明建设有重要促进作用。

三、互联网+时代环境治理转型的推进

在当前时代，作为推动环境治理体系和治理能力现代化的重要手段，无论对于政府、社会，还是市场领域，都可以以“互联网+”为依托，将大数据技术、服务应用在现代环境保护与生态文明建设过程中时，推动环境治理模式的变革，从而促进社会治理转型的，实现“美丽中国”的发展目标。

（一）政府层面：拓展政府环境监管义务履行方式

第一，用微博、微信及搜索数据进行环境舆情监测。每天在这些平台上传播的数据量高达百亿甚至千亿条，这些数据对于政府收集民意动态，监测社会环境舆情具有重要意义。第二，发挥政府监管义务在环境领域的履行途径。一是数据收集与数据公开。推动我国大数据的发展，重点在于改变政府理念，由政府牵头带到社会各行各业公开数据，然后收集整理数据。二是空气质量预警预报。充分利用气象数据、空气质量自动监测得到的数据、污染源自动监控得到的数据进行相关性分析，达到空气质量预警预报的目的。三是利用大数据采集技术分析环境污染成因。将各种不同种类的环境指标信息和污染源排放信息相互结合，通过科学的分析合理预测企业排污强度、污染源分布情况及其对周围环境质量的影响。四是构建环境监测数据共享平台。江苏省环保系统“1831平台”，常州市开发的“生态常州”，都属于环保大数据共享平台。

（二）社会层面：推动公众参与积极性

移动互联平台正成为撬动环境保护公众参与的杠杆，让更多社会力量投身其中，提高环境保护的效果和水平。“互联网+”不仅能创新环境保护公众参与的方式、方法和途径，更能在许多环节发挥更大的作用。

（三）市场层面：“共享经济”模式推动生态文明建设

从需求来看，消费者从以往无止境的对商品和服务的“占有”欲，转变为更加注重商品和服务的“使用”权。从供给来看，生产者也必须由提供数量巨大的商品和服务转向提供“使用价值”更高的商品和服务。利用“互联网+”而在近几年悄然兴起的“共享经济”模式，正是对此的积极回应。

第2篇：大数据在社会治理中的应用范文

【关键词】电力系统 大数据 应用

1 电力系统中的主要数据类型

1.1 基础类数据

该类型数据是指与变压器、发电机等电力设施设备属性相关的基础数据。电力企业要根据自身实际情况，规划和管理基础类数据，并在电力系统中同步更新数据，确保调度中心掌握最新数据，并根据最新数据作为正确决策。同时，还要集中存储、整理这些数据，避免数据丢失。

1.2 实时数据

该类型数据产生于电力系统运行的全过程中，其数据量十分庞大，要求配备大容量的存储空间。实时数据能够如实反映电力系统运行状况，通过对实时数据进行纠错处理，可进一步提升实时数据的使用价值，为调度部门决策提供依据。在现阶段的电力系统中，无需对实时数据进行再处理，而只需将稳定接口建立在数据输入与输出^程中。

1.3 日常管理数据

该类型数据是各部门统计电力系统运行中产生的各类数据，以及在处理完问题后形成的数据信息。在电力系统中，日常管理数据会在特定范围内自动生成，并在电力系统建立的数据同步与共享平台上进行共享。通过对日常管理数据的共享，可如实反映出电力设施设备是否处于正常运行状态，同时还能便于电力各部门获取所需数据信息，为本部门工作的有序开展提供依据。

2 电力系统中大数据的具体应用

通过上文分析可知，在电力系统中存在着大量的数据信息，为使这些数据能够发挥出自身应有的作用，可将大数据技术合理应用于电力系统的各个环节当中，下面对此进行具体论述。

2.1 在谐波治理中的应用

随着大数据技术的不断进步和完善，使得电力大数据获得了快速的发展，并被应用于电网故障诊断、电力风险评估等领域当中，为电力系统的安全、稳定运行提供了强有力的保障。与传统的数据处理技术相比，大数据着重强调了数据本身所具有的“4V”特点，即跨领域、多类型、融合及利用。

谐波是电力系统运行过程中不可避免的问题，通过大数据技术，并借助现有的平台和系统，可对谐波进行检测、分析及治理，有助于提升电力系统的运行可靠性。大数据在电力系统谐波治理中的应用，主要是对谐波产生的原因进行分析及定位，并利用数据挖掘技术提出有效的治理方案。具体应用中，可采用Apriori数据挖掘算法对谐波产生的原因进行定位分析，在此基础上找出与分析结果相匹配的谐波治理方案，工作人员则可以此作为参考依据，快速制定出治理谐波的有效途径，由此能够大幅度提升工作效率。系统可自动对谐波检测数据结果及谐波点上的电压、设备状态等数据进行读取，然后运用Apriori算法进行初始化，并执行关联分析，同时输出设备与谐波点的置信度，再从中选出置信度最高的三个设备，分别提取它们的电流及电压数据，并对其执行谐波检测算法，随后输出带有谐波的设备编号，以此作为谐波原因设备，最后从谐波治理方案中，选出与之相匹配的方案给工作人员进行参考。基于大数据的谐波处理方式，不但使检测结果的精确性获得提升，而且还使原因定位更加准确。

2.2 在电力规划中的应用

随着电力规划业务的快速发展，积累了大量的TB级数据，这对及时采集数据、分析数据、处理数据提出了更高的要求。为此，应在电力规划中应用大数据技术，实现以下功能：一是对空间负荷进行预测。收集电力网中小区建筑、整体面积、占地面积、用地类型、负荷密度、容积率等信息，以及小区目标年的占地面积、建筑负荷值等信息，对远景年的电量负荷情况进行预测，为电力规划提供依据；二是对用电量进行预测。根据历史用电量数据、历史人口、历史国民经济数据、历史三大产业数据以及电力规划的区域面积，对该区域在规划年度内的用电量进行预测；三是关联分析多项指标。电力系统与其他系统进行对接，如GIS，从这些系统中获取所需数据，对多项指标进行分析，为电力规划设计提供数据支持。

2.3 在系统建设管理中的应用

在电力项目建设管理方面，电力系统每年要参与至少3000个项目的建设，但是受系统自身数据储存容量不足的影响，只能够在参与建设管理的过程中储存少量有关施工现场的建设信息。这些信息数据仅限于文件、图片等占用储存空间小的数据，而不能储存视频。在这种情况下，系统管理人员不能依靠储存的数据了解电力项目的实施过程，同时电力系统缺失自动化分析功能和决策功能，不利于提高项目建设管理水平。为此，有必要应用大数据技术，加快“大建设”基建系统建设，具体应从以下方面入手：不断提升电力系统的非结构化数据储存能力以及项目管理的准确性；不断扩大电力系统的信息收集范围，提高对现场信息的采集频率，提升系统自身的数据储存空间；扩展电力系统功能，使其能够分析处理大量非结构化数据。

3 结论

综上所述，电力系统的运行稳定不但关系到社会生产，而且还与人们的日常生活息息相关。随着电力系统的不断运行，其中的各类数据信息大幅度增多，通过对这些数据的合理利用，能够在一定程度上提高系统的运行稳定性。由于电力系统涉及的内容较广，限于篇幅，本文仅从谐波治理、电力规划和系统建设管理这三个方面，对大数据的应用进行了论述。在未来一段时期，可对大数据技术在电力系统其它领域中应用的研究予以加强，借此来推动我国电力系统的持续发展。

参考文献

[1]卢建昌，樊围国.大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用[J].广东电力，2014（09）：147-148.

[2]衡星辰，周力.分布式技术在电力大数据高性能处理中的应用[J].电力信息与通信技术，2013（09）：165-167.

[3]郑海东，易武，孙薇庭.大数据及其在电力工业中的应用[J].农村电气化，2015（09）：98-99.

第3篇：大数据在社会治理中的应用范文

关键词：大数据；教育变革；商业创新；政府治理

大数据，如今是一个非常热的概念，但普通人听起来又觉得云山雾罩。实际上，大数据就在你我身边，虽然你看不到它，不在意它，但它却时时影响着我们的生活。对于我们每一个普通人而言，大数据有什么应用价值呢？只要看看周围正在变化的一切，你就可以知道，大数据对每个人的重要性不亚于人类初期对火的使用。大数据让人类对一切事物的认识回归本源；大数据通过影响经济生活、政治博弈、社会管理、文化教育科研、医疗保健休闲等等行业，与每个人产生密切的联系。

一、定义大数据。从大数据的本质上来说，大数据所代表的是当今社会所独有的一种新型的能力，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，获取更深刻的洞察力。在大数据时代，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”大数据――挖掘和整合一切有用的信息，为人类社会提供更好的服务。大数据（big？ data），或称海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据具有四大特征：Volume（大量）、Velocity（实时）、Variety（多样）、Value（价值）。大数据已经成为各类大会的重要议题，管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。

二、大数据为教育带来变革。为个性化教育指引实践方向；为教育决策提供科学依据；为教育评价拓展新思路。大数据给了我们一种可能性，这种可能性使你可以用不同的视角去看同一件事情。工业社会的教育，考核数理化，当然是好的。不需要你过多发挥主观能动性，不需要你创新，但是现在以及未来，不再需要那样的人，我们更需要的是懂社会、会合作的人。小型化、专业化、个性化将是未来人才培养的主流方向。与传统数据时代相比，大数据环境下教育决策信息的把握，无论是在全面性、及时性还是可利用性等方面都具备大幅提高的条件和手段。其中，条件源于大数据本身的特性：全面性和及时性体现在数据的丰富来源渠道？及自动追踪和留存学习行为的功能之上，可利用性指的是大数据不存在物理设施般的折旧和贬值、能够不断释放隐藏价值；手段意指在大数据时代思维方式指导下对大数据特性的运用：大数据时代思维方式具有综合性、开放性的特点，能够启发教育决策者从多角度、层面、全方位地利用教育决策信息，思维方式同时兼顾敏捷性，要求教育决策者对海量数据保持高度的信息敏感性，迅速有效地发挥大数据的价值功能。在大数据背景下，知识教学不再只能在学校进行，作为教师，应该清醒地认识到教育的功能究竟是什么，我觉得，应该回到杜威的观点，就是教育即生长。那我们做教师的，在这样一个大数据的时代，应该把关注人的生长提升到重要的地位。

三、大数据为商业带来变革，体现在商业模式的创新，大致分为价值发现、价值创造、价值实现。商业模式创新中的价值发现创新是指以客户为导向来获取企业价值活动的相关信息，通常是指市场环境、社会环境和技术等发生变化，导致企业商业模式发生变化。价值创造创新是指进行企业生产并创造价值，企业内部环境（包括组织、流程、成本等）以及合作模式、合作伙伴和生产模式的改变会导致企业商业模式发生变化。价值实现创新是指创造的价值必须在客户与企业之间进行分配，从而实现各自价值。价值实现是指客户关系、分销渠道、收益模式的变化导致目标客户改变并进而导致企业商业模式创新。大数据对企业的影响基本包括从内到外的一系列企业行为：对内可强化内部治理，提升会业务，加强对产品功能的检测和监视，进行基础研究；对外可提升销售、增加客户，提升客户服务水平，实现决策自动化。这些作用正是大数据的应用价值所在。大数据可以帮助企业了解外部环境、发现客户价值，可以改变生产模式和合作模式，使企业实现价值；可以改变客户关系分销渠道和收益模式，帮助企业创造价值，进而引发企业进行商业模式创新。

四、大数据对政府治理带来变革。大数据时代是一个将数据当作核心资产的时代，数据呈现战略化、资产化和社会化等特征。随着数据作为国家战略资产意识的增强，以及越来越多的国家将数据管理上升到战略层面，大数据势必会以更加积极的姿态 进入公共管理和政府治理范畴内。无论是把大数据单纯作为一种技术，还是一种抽象理念，或者是一个时代背景，它都将对政府治理理念、治理范式、治理内容、治理手段等产生不同程度的影响。大数据为政府治理能力的提升带来了发展机遇。首先是为推动政府治理理念和模式的变化带来机遇。在政府治理领域，通过让海量、动态、多样的数据有效集成为有价值的信息资源，推动政府转变管理理念和治理模式，进而加快治理体系和治理能力现代化。其次是为推动政府治理决策精细化和科学化带来机遇。在大数据时代，互联网数据的价值随着海量积累而产生质变，能够对经济社会运行规律进行直观呈现，从而降低政府治理偏差概率，提高政府治理的精细化和科学化。再次是为推动政府治理提高效率和节约成本带来机遇。利用大数据，可以使政府治理所依据的数据资料更加全面，不同部门和机构之间的协调更加顺畅，进而有效提高工作效率，节约治理成本。

第4篇：大数据在社会治理中的应用范文

关键词： 智能数据平台 产学研 整合思路

一、社会治理智能数据平台的构建思路

随着信息化时代的到来，人们对大数据的研究开始日渐加深。研究者开始越来越多地强调对大数据的深层次挖掘，其中这种挖掘使得研究者能有越来越多探讨和发现原来所不存在的事物之间的相关关系。可以说，大数据的出现，是“长尾理论”和“黑天鹅”理论的双重验证――原本被统计学剔除在外的小概率事件纳入其中。但是，值得深思的是，目前对大数据的研究仍然过多地集中在理论层面，缺乏实践性的探讨，更缺乏深层次的具有统筹规划方案能力的全方位的探测。因此，在高校研究和社会治理层面，这种非计算机科学的社会应用，如果能够行之有效地将大数据概念引入实践化，就成了摆在社会科学研究者眼前的重中之重。特别是构建一套完整智能数据平台，帮助社会科学研究者在数据收集、数据分析和同用户反馈交流中起到平台作用，进而实现生产、教学和科研三位一体的布局战略。

智能数据平台所实现的这三个功能既是独立的又是相辅相成的。说这三者是独立的，原因在于这三个功能个各司其职地完成了相对较为独立的任务。其中，智能数据平台的生产功能为用户满足商业、政府、NGO等社会组织数据收集、数据分析及满足市民在各种生活情境中对信息的精确获取功能。智能数据平台的教学功能为以学生为主体，深入细致地挖掘智能数据平台中生活情境中可能存在的需求。而科研功能则在通过完成软件的生产和教学功能的同时，进一步拓展了软件的价值。其中，科研的方向可以有二：第一，科研人员可以根据特定情境下智能数据平台收集到的数据进行深入加工和挖掘，在获得深层次变量关系的同时，完成满足社会需求的科研论文和项目。此外，围绕智能数据平台的功能拓展，也是一项重要的科研功能。三者虽然拥有各自的功能，但是在另外一个层面三者之间也存在不可分离的关联。其中生产功能以需求为导向为智能平台的建设提出了方向，这种方向性的指引保证教学过程中能以社会情景、社会组织和社会人的需求为方向进行知识传授。这种以生产为导向的知识传授正是现代应用型技术人才培养的需要。最后，在教学中，由于学生教师以智能数据平台为工具的社会需求解决方案设计，能够进一步保证教师的科研有明确的方向性和应用性。这种应用型将会进一步影响智能数据分析平台的生产和教师的教学。可以说智能平台的构建是能够真正地从满足社会需求方面出发培养应用应用技能性人才，提高教师科研能力较好的解决方案。

二、围绕智能数据平台建设的产学研示例探讨

围绕智能数据平台出发制订产学研三位一体的发展方案不仅能够有效地拓展应用型技术人才培养的思路，而且能够提高实际教学质量，使得教师从原本简单的知识讲解转换到和学生一起寻找具体社会问题的解决方案。例如，在传统的社会工作类专业中，一般都会部署发展社会学、西方社会学、社会组织管理、社会调查研究方法和数据分析技术这5门课程。按照传统意义的划分来看，这5门课程分别对应了社会理论和研究方法的课程。从传统课程的讲解体系上来看，这5门课程都是自成一体的，依照教学大纲对应着不同的细致知识点。但是从构建智能数据平台建设为核心的产学研研究中，这5门课程便可以有效整合成为一个整体。特别是在以社会情景需求为专题突破口的前提下，这5门课程更是成为统一专题服务的工具，它们以不同的视角指向了同一目标。例如，以“如何了解市民的心理健康程度，保障社会安全”的社会需求为例，教师可以在西方社会学和发展社会学这两门课程中向学生引出该主题，同时要求运用这两门课程的知识，明确能够解决需求的社会理论。学生在理论的确定过程中，通过与教师和其他同学的讨论明确了理论的本质和解决问题的思路，此后将依据理论界定出关键概念和研究主题与研究假设。在社会组织管理课程中，学生将依据研究主题和假设，明确社会需求可能解决的突破点――选择和那些具体的社会组织进行合作与探讨，从数据收集和分析的角度科学化地提出一整套解决方案。在未来的社会调查研究方法和数据分析技术中，研究者将可以通过已确定研究主题、假设和社会组织的具体情况进行概念操作化和问卷设计，并将问卷、测量或其他形式的数据收集方式置入智能数据平台中。在数据分析技术课程中，学生将按照已经设定好的研究方案运用智能数据分析平台对分析数据并输出报告。最终，这些报告和数据结果将有针对性地提交给对应的社会管理组织，在实践中评估其对社会需求的解决程度。

参考文献：

[1]陈阳，张梅.大数据基础上抽样调查在社会治理中的应用探讨[J].理论界，2015，11：151-155.

[2]陈阳，魏玉东.大数据影响下的政府社会经济调查动向探寻[J].辽宁经济，2015，01：76-77.

第5篇：大数据在社会治理中的应用范文

（一）总体概况

2016年，贵州省信息社会指数（I S I）达到0.3559，指数值处在0.3～0.6区间，自2014年首次进入从工业社会向信息社会的转型期以来，贵州目前仍处于信息社会的转型期。而同期的北京、上海、天津三东部直辖市信息社会指数超过了0.6，率先进入信息社会的发展期。西部十二省区市中内蒙、陕西和重庆信息社会指数超过0.4，位居前三甲。全国信息社会指数平均为0.4523。

2016年，贵州省信息社会指数在全国的排名为第29位，与上年持平；在西部12个省区市中位居第10位，仅高于甘肃和。贵州省信息社会发展水平仍处于全国较低水平，发展相对落后。

在发展趋势上，自2007年以来贵州信息社会指数总体呈现不断上升趋势，指数由2007年的0.1908提高到2016年的0.3559，增加了0.1651，年均复合增长率为7.17%，高于全国（6.5%）0.67个百分点，表明贵州信息社会正在加速发展，发展速度高于全国平均水平。

（二）重点领域发展概况

反映贵州信息社会发展水平的四个重点领域发展水平和贡献度各不相同。从发展水平来看，在线政府发展水平最高，其次是信息经济、数字生活和网络社会。从贡献度来看，数字生活指数对贵州省信息社会指数提升的贡献度最大，近几年稳步提升；网络社会指数贡献度其次，近几年有所下降；信息经济指数位居第三，基本保持平稳；在线政府指数贡献度恢复增长，但由于在线政府指数权重较小，所以贡献度也较小。

1、信息经济发展平稳，发展水平位居全国第26位

2016年，贵州信息经济指数为0.3174，位居全国第26位，同比增长1.14%，增速较上一年降低3.23个百分点，2007～2016年年均复合增长率为4.51%。

从信息经济指数四个二级指标（经济发展指数、人力资源指数、产业结构指数、发展方式指数）构成来看，2016年，贵州经济发展指数、人力资源指数、产业结构指数和发展方式指数全国排名分别是第30位、3位、18位和28位。同比增长分别是13.09%、1.1%、-3.48%和5.75%，其中产业结构转变增速放缓呈现负增长。由此看来，经济发展水平和发展方式相对全国滞后仍是贵州信息经济发展的短板，但人力资源积累和劳动者素质的显著提升以及发展方式转变取得明显成效，特别是教育投入连续几年全国领先，有力地推动了贵州信息社会的发展。

2、网络社会发展稳中有增，发展水平位居全国第29位

2016年，贵州网络社会指数为0.3334，位居全国第29位，较上年前进了1位，同比增长8.94%，增速位居全国第一，高于全国平均水平3.62个百分点，2007～2016年年均复合增长率为3.27% 。

从网络社会指数两个二级指标（支付能力指数和社会发展指数）来看，2016年，贵州支付能力指数和社会发展指数全国排名分别是第28位和25位，同比增长分别是16.22%和6.39%，支付能力增速全国第一，社会发展增速全国靠前。正因为支付能力和社会发展的快速增长，提升了贵州网络社会指数在全国的排位。特别要看到的是，在社会发展指数中的空气质量指数贵州已连续几年领先全国，得益于贵州长期坚持守住生态底线、保住青山绿水、走节能环保发展之路的指导思想。

3、在线政府发展企稳回升，发展水平位居全国第21位

2016年，贵州在线政府指数为0.4961，位居全国第21位，较上年提升了3位，同比增长8.46%，高于全国平均增幅8.46个百分点。一直以来贵州在线政府发展明显好于其他重点领域的发展，成为贵州信息社会发展的有力支撑，特别是2015年以来，贵州抢抓大数据发展机遇，大胆探索与实践，率先建成全国第一个省级政府数据集聚共享开放的统一平台――“云上贵州”系统平台，启动实施电子政务云等“7+N”云工程、“数据铁笼”行动计划和大数据综合治税等一批政府大数据应用项目，以大数据打造社会治理新模式，构建民生服务新体系，建立经济运行新机制，开启科学决策新路径，健全自身监管新机制，从而达到以大数据提升政府治理能力的目的，一系列的重大举措，有力地推动了贵州在线政府的发展。

4、数字生活发展快速增长，发展水平位居全国第27位

2016年，贵州数字生活指数为0.3700，位居全国第27位，同比增长10.16%，增速位居全国第2位，高于全国平均水平4.15个百分点，2007～2016年年均复合增长率为24.55%，位居全国第一。2007～2012年间贵州数字化生活全国排名一直处在第31位，2013年和2014年排名开始逐年上升，分别是第30位和第29位，2015年回落到第31位，2016又快速提升至第27位，达到历史最高水平。贵州数字生活发展水平起点相对较低，但随着这几年信息基础设施加快建设和教育事业的快速发展，贵州数字生活的发展正在加速追赶并取得成效。

从数字生活指数三个二级指标（移动电话指数、电脑指数、互联网指数）构成来看，2016年，贵州移动电话指数、电脑指数和互联网指数分别是0.5141、0.2081和0.3878，同比增长分别是8.19%、24.71%和6.08%，全国排名分别是第22位、第29位和第30位，其中电脑指数增速最快，位居全国第一，由此可见贵州2016年公众使用电脑的发展势头迅猛，发展情况好于全国其他地区。

二、贵州省各市（州）信息社会发展概况

（一）市（州）信息社会发展水平排名及变化情况

从2016年各市（州）信息发展水平看，贵阳市发展最为突出，ISI超过0.5，是贵州省信息社会发展第一梯队，处于信息社会发展转型阶段后期；遵义市、六盘水市、安顺市发展较为突出，其ISI均在0.3～0.5之间，是贵州省信息社会发展第二梯队，处于信息社会发展转型期；毕节市、铜仁市、黔西南州、黔东南州、黔南州ISI均在0.2～0.3，是贵州省信息社会发展第三梯队，处于信息社会发展起步期。

第三梯队[0.2～0.3] 毕节市、铜仁市、黔西南州、黔南州

从全国市（州）排名情况来看，与2015年相比，黔东南州进位较快由全国第298位上升为第286位，上升了12位；毕节市、铜仁市和黔西南州排名仍保持不变，分别为第334名、331名和300名；其余市（州）排名均有不同程度下降，其中贵阳市由2015年的第56位下降到第65位，下降了9位；遵义市由第237位下降到第238位，下降了1位；六盘水市由第260位下降到第268位，下降了8位；安顺市由第285位下降到第298位，下降了13位；黔南州由第307位下降到第302位，下降了5位。

从贵州省各市（州）排名情况看，从高到低依次是贵阳市、遵义市、六盘水市、黔东南州、安顺市、黔西南州、黔南州、铜仁市、毕节市，与2015年排名结果相比，除黔东南州、安顺市排名有所变化外，其余市（州）排名均无明显变化，黔东南州由第5位上升为第4位，上升了1位，安顺市由第4位下降为第5位，下降了1位。

从2016年各市（州）信息社会发展速度看，毕节市增长最快，增长率超过6%，贵阳市和安顺市为负增长，其余各市（州）均有小幅度的增长，增长率在5%以内。

（二）市（州）信息社会发展水平的地区分布特点

从全国各市（州）信息社会发展水平看，贵州省各市（州）信息社会发展水平普遍较为滞后。仅有贵阳市ISI排名位于全国前100位，全国排名第65位，其ISI值为0.5011，高于全省（0.3559）平均水平，其余市（州）排名均在全国第260位以后，ISI值均落后于全省水平。

从2016年信息社会发展四个一级指标来看，2016年，信息经济指数除六盘水市（0.2881）外，其余均超过0.3，具体为贵阳市（0.3745）、黔东南州（0.3247）、毕节市（0.3186）、铜仁市（0.3178）、黔西南州（0.3177）、黔南州（0.3171）、安顺市（0.3068）、遵义市（0.3006）；网络社会指数超过0.3的只有贵阳市指数值为0.3610，全国排名第211位，其余市（州）指数均低于0.3，分别为六盘水市（0.2915）、安顺市（0.2773）、遵义市（0.2711）、黔南州（0.2596）、黔西南州（0.2547）、黔东南州（0.2450）、铜仁市（0.2422）、毕节市（0.2254），全国排名在300位至340位之间；在线政府指数超过0.5的市（州）有贵阳市（0.5806）、六盘水市（0.5796）和遵义市（0.5634），分别位居全国第45、47和61位，高于全国（0.5450）平均水平，黔西南州（0.4402）、黔东南州（0.4240）、安顺市（0.4106）、黔南州（0.3438）、毕节市（0.3533），在线政府指数在0.3～0.5之间，处于在线政府发展的转型期，仅铜仁市（0.1509）在线政府指数处于起步期；数字生活指数方面，贵阳市发展最为突出，指数值超过0.6，其值为0.7415，排名全国第29位，数字生活已经进入快速发展阶段，遵义市（0.3880）、六盘水市（0.3196）、黔东南州（0.3292），数字生活处于转型阶段，其余市（州）数字生活指数均低于0.3，仍处在起步期。

三、近年来信息社会发展的经验

（一）抢抓大数据发展机遇，推动信息社会跨越式发展

从2014年3月1日贵州在北京举办了大数据推介会以来，贵州在大数据发展上实现了多个率先：一是率先启动首个国家大数据综合试验区、国家大数据产业集聚区和国家大数据产业技术创新试验区建设，为国家战略开展先行先试。二是率先建成全国第一个省级政府数据集聚共享开放的统一云平台――“云上贵州”系统平台。三是率先开展大数据地方立法，颁布实施《贵州省大数据应用促进条例》，成为全国首个大数据地方性法规。四是率先设立全球第一个大数据交易所，探索数据货币化交易，赋予数据金融产品的功能特性。五是率先举办贵阳国际大数据产业博览会和云上贵州大数据商业模式大赛，搭建大数据业界交流的高端平台。

贵州大数据发展一系列的率先举措得到了中央的高度肯定、国家的大力支持、企业的主动参与和业界的充分认可。目前，三大基础电信运营企业数据中心在贵州贵安新区建设并投入使用，高通、IBM、联想、华为、腾讯、印孚瑟斯等世界或国内500强企业落户贵州。贵州大数据的发展极大地带动了以大数据为引领的电子信息产业的快速发展，从而推动了贵州信息社会发展进程。

（二）勇于探索和实践，积极推动国家大数据（贵州）综合试验区建设

第6篇：大数据在社会治理中的应用范文

关键词：雾霾危害；雾霾治理；经济发展；大数据；平衡与发展

中图分类号：F205 文献标识码：A doi：10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2013.08.11 文章编号：1672-3309（2013）08-24-02

近几年，雾霾现象日益严重和频繁，影响范围也越来越大，给公众健康、工作和生活带来巨大危害，公众对雾霾治理诉求日益高涨。但是，雾霾治理是一个十分繁杂的工程，而且雾霾治理与经济发展关系密切，处理不当，短期内可能会对经济发展产生不利影响。因此，研究雾霾治理、经济发展及其关系，具有重大意义。

一、雾霾现状分析

（一）雾霾及成因

雾霾是雾和霾的统称。雾是由大量悬浮在近地面空气中的微小水滴或冰晶组成的水汽凝结物。霾是一种由于大量烟、尘等微粒悬浮而形成的浑浊现象，霾的核心物质是空气中悬浮的灰尘颗粒，较为被公众所熟知，危害也较大的就是PM2.5（直径小于等于2.5微米的颗粒物）。雾霾产生的主要原因有工业生产排放的废气，燃煤排放的烟尘，交通工具排放的尾气，以及建筑工地和道路交通产生的扬尘等。在此基础上，如果地面空气相对湿度较大，且大气层比较稳定，通过大气辐射降温，空气极易饱和凝结形成雾霾。

（二）雾霾危害

首先，雾霾现象日益严重和频繁，范围也越来越大。据调查，中国长三角、珠三角、京津冀三大区域的城市群每年出现灰霾污染的天数达到 100 天以上，PM2.5年均浓度超过世界卫生组织推荐的空气质量标准指导值 2-4 倍[1]。受影响区域包括华北平原、黄淮等多个地区，受影响面积约占国土面积的1/4，受影响人口约6亿人[2]。其次，严重危害公众健康。雾霾会造成呼吸、心脑血管等多种疾病，甚至引发癌症。再次，造成巨大经济损失。雾霾会影响交通运输的正常运行；危害个人或公众设施；造成人才流失；久而久之，势必给一个城市乃至国家的声誉造成不良影响，动摇外来企业投资信心，损害经济环境以及经济的长久发展。

据调研，2010年北京、上海、广州、西安因PM2.5污染分别造成早死人数为2349、2980、1715、726人，共计7770人，分别占当年死亡总人数的比例为1.9%、1.6%、2.2%、1.5%，经济损失分别为18.6、23.7、13.6、5.8亿元，共计61.7亿元[1]。

二、雾霾治理

由于雾霾范围影响之大、健康危害之深、经济损失之重，雾霾治理也因此显得尤为迫切和重要。笔者认为治理雾霾需要通过“大规划”、“大数据”、“大行动”以及“大变革” 四个方面来实现。

（一）大规划

“大规划”是指从时间、空间、纵深等维度对雾霾治理的各个环节、方案与实施措施进行规划。其原因如下：

第一，我国是全球PM2.5高污染国家之一，且人口众多，生态环境薄弱，雾霾治理可能需要花费十年、甚至几十年，需要几代人的努力，时间跨度巨大。第二，雾霾治理涉及到多个省、市、地区，不单单是几个城市的问题，空间跨度巨大，且需要良好的协同合作精神。第三，雾霾治理涉及到各行各业，需要政府、企业、公众等共同参与和努力。因此，需要制定“大规划”，进行统一部署，指导雾霾治理的实施，并跟踪、审查治理效果。“大规划”需要从以下方面执行：

首先，法律法规先行。大力完善法律法规，并制定完善的效果评定、奖励惩罚体系，严格、明确的责任落实制度，确保规划能够高效的执行。其次，成立专门管理部门或团队，协调各个省市地区，负责雾霾治理的计划制定、执行与监督，并对最终治理效果负责。再次，制定短、中、长期治理计划。计划内容包括能源结构、产业结构调整、经济转型计划等，“城市病”治理计划，新能源的研发与应用计划，环保科研投资计划等。最后，需要培养环保文化。环保不仅仅是专业问题、经济问题、社会问题，环保应当上升为一种文化伦理的高度，深入民族骨髓。

（二）大数据

“大数据”是最近十分流行的概念，公众用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据被认为会给工作、生活与思维带来变革[3]。笔者认为，在雾霾治理方面，“大数据”作用重大。要想有效治理雾霾，必须对雾霾的生成、演化、降解和危害做出统计分析，才能制定合理方案并实施治理。另外，这些数据对于医疗卫生、工业生产等领域都有重要的参考价值。因此，需要建设海量雾霾数据库，以及基于这些数据的分析、应用软件系统。从数据检测、收集到数据统计分析，形成一套完整的、宏大的信息系统，服务于整个雾霾治理过程，甚至整个环境污染治理、科学研究与生产过程。为此，笔者认为需要从以下方面着手构造“大数据”：首先，加大信息系统研发力度，构造整个软件、硬件平台，培养相关人才。其次，加大雾霾基础数据和雾霾危害数据统计、检测力度。最后，数据公开与共享，营造良好的数据应用环境，让公众和企业参与此项工程。

（三）大行动

雾霾影响范围之大，程度之深，没有人可以独善其身。因此，政府、企业、公众都需要从自身做起，依照雾霾治理“大规划”中制定的各项计划、政策，共同参与到雾霾治理之中。首先，政府需要制定法律法规，以及相关部门的设立，组织和调动各方积极性；其次，需要加大财政投资力度；再次，公开各种数据，增加透明度，接受公众监督；最后，实施严格的监管与惩罚措施。企业需要增加社会责任感，改进生产技术或采用新技术，减少污染排放，提高再生资源利用率，并自觉公开各项排放数据，接受公众的监督。公众则需要节能减排，养成良好的环保习惯，并对整个治理过程进行监督。还有一点就是政府、企业、公众需要为整个社会形成一种环保文化共同努力。

（四）大变革

笔者所说的变革，不仅仅是指经过了“大规划”、“大数据”、“大行动”之后的一种结果，如雾霾得到了根治，产业得到升级改造，经济得到发展等，而是更加强调新理念、新思想、新战略的产生、发展与成熟。具体包括：第一，通过对“大规划”、“大数据”、“大行动”的思考、检验与论证，不断修正计划与实施过程中的错误与不足，丰富与提升政府、企业管理能力和经验。第二，在培养环保文化过程中，对人与自然、社会与经济发展的重新认识与思考。第三，随着取缔高污染、高能耗企业，产业改造升级等积极结果的出现，势必对企业发展、企业管理等理论产生新的影响与冲击。第四，“城市病”治理、城市人口规划，势必对中国城镇化进程产生积极影响。第五，中国人口众多，能源消耗巨大，随着能源消费结构升级、新能源科技进步，势必对能源战略、经济发展战略产生积极影响。

三、雾霾治理与经济发展

雾霾治理与经济发展关系密切，雾霾治理也会对经济发展产生影响。笔者认为对于雾霾治理与经济发展的关系，应遵循短期求平衡、长期求发展的原则。

（一）短期求平衡

短期内求平衡首先是因为资源是有限的，要么用于治理雾霾，要么用于发展经济。其次，某些治理措施需要把握力度。如汽车尾气治理力度过激，势必会减少汽车销量，影响经济增长。再如短时间内急剧降低燃煤量，但替代能源不能及时跟进的话，势必影响公众生活质量和工业生产。最后，雾霾治理各项子任务也需要分轻重缓急。形成雾霾的因素很多，如燃煤、交通扬尘等，相对燃煤，交通扬尘对雾霾的“贡献”要小得多，短期内治理燃煤比治理交通扬尘成效更大。

总之，短期内需要权衡雾霾治理与经济发展，应循序渐进，把握治理重点和治理力度，不可急于求成。可通过二八法则、决策树、民主投票等原理和方法来评价、平衡各项治理措施，决定是否实施治理，以及治理力度。在极为特殊的情况下，可暂时放弃某项治理工作。但是，此种情况需要慎重使用，并有法可依，否则会偏离雾霾治理原有轨道。最后，需要注意的是，应用以上原理和方法时，可能需要综合考虑，以制定最优方案。另外，还需要考虑其他因素，如公众对于雾霾治理与经济发展重要性的不同理解，以避免产生社会问题。

（二）长期求发展

经济增长不仅仅指经济量的增长，更侧重于经济结构的改进和优化以及经济质量的改善和提高。发展经济是我国第一要务，雾霾治理也不能偏离经济发展这个核心。长期内需要从根本上消除雾霾，但是，不能为了“治霾”而“治霾”，应以雾霾治理为契机，促进社会经济发展，使雾霾治理成为经济发展的催化剂。具体来说，通过取缔高能耗、高污染企业；优化调整能源消费结构，促进经济转型；解决“城市病”问题；积极开发清洁和可再生能源；加大环保科技研发等方式，在治霾的过程中推动经济的发展。需要强调的是，在以上治理过程中，加大创新力度，完成治霾的同时，增大治霾对经济发展的边际量。

第一，环保金融创新。雾霾治理需要大量资金，因此，需要充分发挥资本市场的作用，力求创新，可尝试发行环保债券等金融工具，加大集资力度。

第二，充分调动企业积极性。企业既是污染大户也是治霾潜力股。因此，需要从国家政策、税收等各个方面调动企业治霾积极性，如将其治霾成本转为税收进行减免。

第三，引进和吸收国外经验、资本与技术。许多国外发达国家，如美国、日本、英国都经历过空气严重污染的阶段，这些国家治霾经验丰富，资金充裕，技术先进，需要充分利用，减少治霾弯路，并促进经济发展。

参考文献：

[1]潘小川、李国星、高婷. 危险的呼吸——PM2.5的健康危害和经济损失评估研究[M].北京：中国环境科学出版社，2012：2-3.

第7篇：大数据在社会治理中的应用范文

关键词：大数据；社会公共管理；管理模式；创新

社会公共管理是政府工作的重要内容，在保障和维护社会和谐稳定，为人们提供高质量的服务等方面作用突出。大数据时代背景下，大数据及相关技术在各行业和领域得到了广泛的运用，经济社会发展、生活管理等的影响了极大的影响和冲击。经济的快速发展、社会的变革和进步，对社会公共管理提出了更高的要求。基于大数据理念推进社会公共管理模式的创新十分有必要。希望通过大数据及相关技术的应用，对社会公共管理进行完善和优化，提高社会公共管理的质量水平，促使建设“美丽中国”，中华民族伟大复兴，中国梦的目标更好地实现。

一、大数据对社会公共管理产生的影响

所谓的大数据，具备这几个方面的特征。其数据信息量大，要求实现海量数据信息的分析；数据信息储存、获取的渠道和方式更加多样，数据信息更加的复杂；数据信息的处理速度快，对这些数据信息进行深入的挖掘、分析、处理和应用，能够为预测、决策等提供科学依据，确保其科学性和实效性。大数据给社会公共管理相关工作的开展和实施产生了极大的影响，推动着社会公共管理模式的创新。相关单位和人员工作实践中需要充分意识到这一点。一方面，大数据时代背景下，社会上形成的各类数据信息量更大，信息网更庞大，信息的深度、复杂度也有所增加，这在一定程度上增加了社会公共管理工作开展和实施的难度，对国家治理、社会管理、人们生活等产生了极大的影响。促使管理工作的内容更复杂，需要数据的信息数据更庞杂。另一方面，大数据及相关技术在管理中的科学合理化应用，为社会公共管理体系建设和完善、制度改革、管理模式创新等提供了科学的支撑，借助大数据及信息化手段，有助于更好地实现社会公共管理的科学化、高效化管理，促使推进国家治理能力、治理体系现代化建设目标更好的实现。因此，社会公共管理相关工作开展和实施的过程中，各参与主体需要强化大数据意识，要能够有效地利用大数据手段，推进大数据与社会公共管理有效结合，充分地发挥大数据的价值和优势。对社会公共管理进行完善和优化，提高社会公共管理的质量水平，确保政府的各项决策更科学、社会治理更精准、公共服务更高效，促使建设“美丽中国”，中华民族伟大复兴中国梦的目标更好地实现，为人们生活提供更大的便利。例如，有效提升社会管理服务的质量，使公共管理提供的服务更加多元化、标准化；推动公共管理模式的创新、政府工作的职能发生一定的转变，利用大数据分析后的数据信息调整和优化社会公共服务，为人们提供针对性、个性化的服务；实现科学化管理，通过大数据分析，全面、准确把握人们的需求，为科学管理提供支撑，评价分析社会公共管理各项决策的实施，确保管理和服务到位。

二、大数据时代社会公共管理面临的困境和存在的问题

（一）大数据意识不强

新时期，我国经济社会的不断发展给社会公共管理工作的开展和实施提出了更高的要求，公共部门的管理人员也充分认识到了实施精细化管理、科学化管理的重要性。大数据能够为精细化管理、科学化管理的高效化实施提供有效支撑和保障，在提高社会公共管理的质量水平，促进社会公共管理模式创新、完善和优化方面作用突出。但是，在实际工作开展和实施中很多人员缺乏大数据意识，其应用没有发挥出全部的优势和价值。主要表现在：部分人员在利用大数据，进行大数据收集、分析、处理等方面存在不足；所采用的社会公共管理模式和手段存在一定的滞后性，仍有很多部门和人员采用的是传统的信息获取方式，信息化管理的水平不高，容易因信息不全面、不准确等影响管理决策的科学性和客观性，一定程度上影响了社会公共管理决策的落实和相关目标的实现；相关人员工作的实施，没有从全局性的角度去深入挖掘、分析和利用大数据信息，在信息筛选、信息挖掘和共享利用方面存在不足，无法实现碎片化、复杂化数据信息的有效整合利用等，公共部门及相关人员的大数据意识有待提升。

（二）信息共享利用问题

社会公共管理是一项基础性、复杂性、系统性的工作，涉及到的部门和人员比较多，为保证相关工作的质量和效益，则要求在全国范围内进行，要确保相关部门和人员之间的有效协调和配合。但是，具体实施中很多情况下并没有做到这一点。各个单位和部门之前日常工作的开展和实施“各自为战”，缺乏有效的沟通和交流，联系不够密切，没有切实利用政务外网、内网等多渠道、多元化的方式去广泛的收集和整理数据信息，很容易产生信息孤岛的问题，导致在社会公共管理决策的时候数据信息不全面、不充分，进而影响决策管理的科学性。严重影响数据信息及相关资源的整合和共享利用，进而对社会公共管理的工作效率、服务质量和效果产生一定的影响，还增加了相关工作开展和实施的工作量，削减了管理工作人员的热情。此外，对各个公共部门协调配合造成了一定的影响，还容易诱发矛盾纠纷问题，在出现问题的时候，各个部门互相推诿责任。

（三）信息安全问题

大数据的发展和应用，在提高管理决策的科学性和有效性的同时，一定程度上增加了信息安全管理的难度。大数据时代背景下，信息传播、数据处理等发生了极大的变化，在为各项管理工作提供便利的同时，也存在比较大的网络信息安全隐患，对大数据安全存储、大数据的传递和共享利用等造成影响。例如，网络信息泄露、窃取和篡改网络信息数据、网络病毒入侵等，对数据信息的安全、可靠性影响巨大。大数据时代下，可以借助网络系统和平台进行交流互动和沟通，如果网络安全监管工作不到位，很容易造成网络信息泄露。借助移动磁盘、移动存储器等进行数字化存储，在受到自然灾害、线路故障、木马病毒等的影响和破坏的时候，容易导致存储信息和数据的部分丢失、无法获取、毁灭性损坏等问题，进而对数据信息的准确性、全面性造成影响，对大数据信息的传递、共享、利用造成不利影响，对社会公共管理科学决策造成影响。

（四）专业技术人才匮乏

大数据的应用对各管理人员提出了更高的要求，很多从事社会公共管理的人员专业技术水平不高，在利用互联网、物联网、云计算等先进的信息技术进行管理方面存在明显的不足。在利用大数据，进行大数据收集、分析、处理等方面存在不足，如无法借助大数据进行数据信息的全面采集、深入挖掘、高效化分析、精确筛选、科学转换和有效整合，将严重影响数据信息的利用率，影响其价值和作用的发挥，公共部门及相关人员的专业化技术有待进一步提升。

三、大数据时代社会公共管理模式创新的对策

（一）培养数据思维和意识

社会公共管理工作的开展和实施要牢牢的把握时代特征和要求，对此进行科学的创新，转变管理的思维、创新管理的模式，以取得更理想的管理效果。提升社会公共管理和服务的质量，为人们提供更大的便利，确保工作的实施满足新时代社会发展变革的各项需求和人们的生活需求。在创新工作中，要强化政府、公共部门及相关人员的责任意识、服务意识，工作的开展要贯彻和执行“以人为本”的理念，并根据实际工作的需要引进新技术、新手段，有效提升社会公共管理的质量。对原有的管理模式、服务模式进行科学的创新，促使其不断完善和优化。大数据时代社会公共管理工作的实施，要科学地将大数据及相关技术、信息化技术运用其中，加强信息化、数字化建设，实现精细化、科学化、现代化管理，有效提升社会公共管理的效率和质量。公共部门及相关人员要培养数据思维和意识，确保日常工作实施中能够合理利用大数据，做好数据信息收集、存储、分析、处理等工作，从全局性的角度去深入的挖掘、分析和利用大数据信息，对碎片化、复杂化的数据信息进行有效的整合利用，确保相关信息数据的全面性、准确性，为管理决策提供科学的依据，保证管理决策的科学性和客观性，为人们提供更具针对性的社会公共管理及相关服务，满足社会多元化需求。

（二）借助大数据实现资源共享

公共部门及相关人员要充分的认识到社会公共管理的复杂性、系统性，各部门和人员之间要在协同管理、配合参与下，有效地提高社会公共管理的效率及相关服务的质量。具体实施中，要转变“各自为战”的思想观念，借助大数据和信息化技术构建完善的管理系统和平台，实现公共部门及相关人员之间的有效的沟通和交流。公共部门及相关人员也要有意识地从政务外网、内网等多渠道获取相关的数据信息，整合和利用这些数据信息，为社会公共管理决策提供支撑和依据，确保管理决策科学，进而提高社会公共管理的工作效率、服务质量和效果。同时，密切的配合下，确保各项工作的规范、有序开展和实施，降低工作中的错漏情况、不到位情况，减少部分间的矛盾纠纷和互相推诿的情况。

（三）提高信息安全管理水平

大数据时代社会公共管理工作的实施在进行信息化、数字化建设的过程中，需要高度的警惕网络安全威胁和安全隐患，有效地提高信息安全管理水平，确保数据信息的安全性、完整性和准确性，更好地为社会公共管理决策提供支撑和保障。首先，要提高安全防护技术，确保各项安全防护技术能够得到规范合理的运用，及时的检测和分析系统异常情况，对非法入侵进行有效的自动防御，保护系统内部的信息数据；对重要的数据信息进行加密处理，确保数据信息存储、传递和利用安全，防止数据信息丢失、恶意或随意篡改信息的行。其次，要提升网络安全防范等级，对网络漏洞进行及时修补，保证系统安全。此外，要强化网络安全意识，确保操作规范、安全，定期查看移动磁盘、移动存储器、线路、设备等，避免因其故障和损坏而导致的数据丢失、无法获取、毁灭性损坏等问题。

（四）提高管理人员的技术能力

为更好地满足新时期对社会公共服务的要求，有效提升社会公共管理的效率和质量，则需要不断的加强相关人员的培训，促使公共管理的思维、模式、方法、手段等不断的创新和优化，引进专业化、高素质的人员从事相关工作。要强化相关人员的服务意识、责任意识，实施柔性管理，全面的贯彻和执行“以人文本”的理念，积极主动的参与社会公共管理，深入基层落实相关工作，提供更加全面的社会公共服务。相关人员还需要与时俱进，提高大数据思维，学习和掌握相关的技术，科学合理地运用大数据存储技术，广泛地收集和存储相关数据信息，对海量数据信息进行分析，确保数据信息全面准确，为管理决策提供科学依据。合理利用统计分析、数据挖掘相关技术，挖掘和利用有价值的数据信息，分析和评价社会公共管理开展和实施的情况及效果。借助云计算、大数据技术，实现精细化、科学化管理等。

四、结语

综上所述，在当前形势下，推进我国社会公共管理模式的创新是必然趋势，是提高社会公共管理水平和服务质量的有效举措。大数据时代背景下，社会公共管理模式需要准确把握大数据带来的机遇和挑战，加强社会公共管理数字化、信息化建设，实现精细化、科学化管理，以有效提升社会公共服务质量，推动公共事业可持续健康发展。

参考文献

[1]张小红,费保升,方海等.大数据时代公共管理的挑战及创新模式探究[J].安徽理工大学学报(社会科学版),2016,18(05):11-15.

[2]谢婷.大数据时代的社会公共管理模式创新[J].中国管理信息化,2020,23(04):215-217.

[3]邹沛耘.大数据时代下的公共管理创新[J].管理观察,2019(36):67-68.

[4]苏达文.大数据时代社会公共管理模式的创新分析[J].中外企业家,2020(20):34.

第8篇：大数据在社会治理中的应用范文

随着大数据时代的崛起，云数据时代的来临，大数据给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战，教育行业同样不可避免。当前人们对大数据的认识尚处于初始阶段，特别是大数据在教育领域的研究和实践才刚刚开始，真正的将大数据完美地应用于教育，造福于教育，仍然有很长的路要走，这需要我们共同的努力！

一、何为大数据

《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏，讲述了数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等多个学科扮演了愈加重要的角色。加里?金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”大数据也称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、处理、并整理成为帮助企业更好经营决策的各种资讯，同时与大数据相关的数据存储、数据安全、数据分析等领域也都属于大数据范畴。

二、大数据对教学的影响

中国原始社会时期，“燧人之世，天下多水，故教民以渔”，“宓羲氏之世，天下多兽，故教民以猎”，法家思想的集大成者韩非子也有“世异则事异，事异则备变”的观点，足见教育是需要根据现实变化的。

在教育领域中，大数据除体现传统数据的所有宏观功能外，还能收集分析详尽的微观个性化数据，大数据的优势立显。传统数据诠释宏观、整体的教育状况；大数据用于调整教育行为与实现个性化教育；传统数据来源于阶段性的，针对性的评估，其采样过程可能有系统误差；大数据来源于过程性的，以第三方、技术型的观察采样的方式误差较小。传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通，易获得；大数据挖掘需要的人才，专业技能以及设施设备要求较高，并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者。

大数据带来新一轮教育信息化的浪潮已然随着硬件的高速革新和软件的高度智能无法抗拒地推到了我们面前。作为新时期的教育管理者，唯有掌握良好的“冲浪”技术，转变教育思想，及时利用大数据服务学校管理、改革教育教学，提高办学质量。

三、大数据教学管理模式

随着时代的发展，科技的日新月异，以往的教学管理模式正在慢慢退出历史舞台。这种以现代信息技术为支撑，大数据为载体的新型管理模式极大地实现了教育资源的共享与充分利用，促进了工作效率的提升，转变了工作效能，让工作更加具有时效性，科学性，及时性。管理透明化、简约化、信息化。

1、教育大数据管理的模型构建

正如2014年全国教育工作会议提出的，今后一个时期我国教育管理的目标是“加快推进教育治理体系和治理能力现代化”，我国的教育管理模式将发生质的变革，大数据管理模型应运而生。

大数据支撑的教育管理模型：以“主体、对象、资源、目标”为核心要素，建立多级连通共享的教育云，构建教育管理复杂系统，利用云技术处理教育云端大数据，为教育公共服务机构、教师和学生提供全天候多终端个性化需求的教育资源服务、专业发展服务和综合素质发展服务，提升教育资源配置的合理性和公平性，提升教育决策科学化水平。大数据教育管理新模式如右图所示。

在教育管理中，人的因素是重要的教育数据，是一切教育数据的来源。教育资源的配置，首先要进行科学合理的资源基本分类：人才资源、财物资源、知识资源；教育内容、教育理论、教育方法、教育经验等，是教育资源配置中的隐性资源，却是根本资源；技术资源是大数据教育管理的生产力资源，教育技术尤其是教育信息技术、大数据、云技术的应用，是管理主体满足教育服务需要，合理配置教育资源的应用型资源。

2、教育大数据管理的行动路线图

教育大数据管理是一个长远的伟大工程，从当前的教育信息化建设水平和面临的挑战综合考虑，还有相当长的路程要走。我们需要在思想上、理论上和实践上全面推进，迫切需要制订正确而长远的行动路线图如又图所示。

这是三个层级的运行策略：底层是大数据教育管理的基础建设――教育云的建设，各区域应遵循国家教育数据标准，建设分布式教育数据中心（云）――资源库+数据库+数据关系逻辑的建构，为云端教育教学资源配置提供基础硬件支撑，进而建设三层智慧平台――智慧校园、智慧学堂（课堂）和智慧终端（尤其是移动终端）――应用平台建设，同样作为基础层级的是教育资源的大数据挖掘――对教育过程所产生的数据进行统计、分析、建模等处理，为教育管理决策提供数据应用；位于高层的是教育大数据管理的操作系统，从公共服务到学生个体发展，利用大数据进行教育资源的公平配置和个性化供给，推进教育发展与改革，使人人享有优质恰当的教育资源，促进教育的优质可持续发展，推进教育品牌建设和创新提升，形成高效绿色的教育文化。

四、大数据教学管理的优越性

第9篇：大数据在社会治理中的应用范文

大数据又称巨量资料、海量资料，是近年来IT行业最热门的术语之一，是具有复杂性质的数据集合。本文依据数据库相关原理对于大数据的涵义概念进行界定，从而对于大数据的研究进展和发展趋势进行解析，以促进对于大数据的研究和应用活动的进一步发展。

【关键词】数据库 大数据 研究 进展与趋势

随着电子信息技术的发展，自2012年以来，“大数据”就成为IT领域的最热门术语之一。人类从不同的视角对于大数据的概念进行界定，并对于大数据进行具有现实意义的研究，希望可以将其应用于各个行业、领域，促进更行业、领域的发展，为人类及人类社会的发展作出相应的贡献。

1 关于大数据的涵义界定

“大数据”作为IT领域新术语被提出源自于1980年著名未来科学家阿尔文・托夫勒便在《第三次浪潮》一书，但是直到2008年前后，大数据才逐渐成为人类计算机科学技术活动中的新的研究对象。从字面意思上讲，“大数据”的涵义概念界定主要体现在“大”和“数据”两个方面，即指大量的数据。而这显然不是大数据真正意义上的涵义、概念。从本质上讲大数据是由众多数据构成的数据集合，是以云计算为基础的数据处理与应用模式，并通过数据的整合共享，形成治理资源和知识服务能力。由此概念，我们可以对于大数据的特点进行归纳，即Volume，数据量，从TB级别跃升到PB级别或更好地EB级别；Variety，数据的来源各不相同且数据类型具有多样性、复杂性的特点。比如说，在大数据中部分数据资料来源于网络，包括网页、图片和网络日志，也有部分资料来源于日常生活中正常运行的通讯系统等；Velocity，处理及相应速度；Veracity，数据的时效性与实用性，也被称为可用性和可信性，是对于数据正确与否的判断，而数据内容是否正确取决于数据收集、传播设备的质量。

2 从数据库视角对大数据的解读

2.1 数据库视角的选择

数据库（database，简称DB），是依照某种数据模型组织起来并存放二级储存器中的数据集合。在对数据库进行不断的研究过程中，IT专员逐渐发现了数据的诸多特点，即数据可以通过接口的使用对数据库数据结合进行数据资源的共享；数据库中数据简洁明了且具有独立性；数据库可以对数据资料进行集中控制统一管理，以确保数据信息的安全性和可靠性，同时有利于数据资源的再开发与利用。本文所以选择以数据库作为视角是因为，从1965年至今，IT行业和其他领域对于数据库进行了广泛的应用活动，也就是说，数据库在科学技术发展过程中为数据资料的管理与应用做出了杰出贡献，人们对于数据库的使用和特征极为熟悉。因此从数据库视角对大数据进行解读更具有参照性、对比性和时代意义。

2.2 大数据的研究进展

人类对于大数据的研究内容主要体现在对于大数据系统的分类；大数据全生命周期管理；大数据质量管理等。而人类所有对大数据进行如上的研究，根源在于大数据已被广泛的运用于人类社会生活的各个领域，其中包括网络Web数据、决策数据和科学数据。换句话说，大数据具体应用主要体现在应用互联网、商务智能数据和科学数据管理的三大方面。在专业人员对于这三方面的应用进行实践和研究的过程中，大数据语义系统的建立、具体功能平衡的分析功能与支持大数据进行处理活动的储存体系的框架结构既是研究重点也是研究难点。受到之前数据库的影响，在进行大数据研究时人们往往忽略了大数据海量资料和数据结合内容的复杂性和多变性，阻碍了人们对于大数据语义系统的建立和服务硬件、处理系统的框架结构的建立的研究，使体系的建立受到研究方式、内容、问题等因素的阻碍。

2.3 大数据的广泛性应用

随着电子信息科学技术的发展，近年来因对大数据相关系统的进一步研究和相应技术的发展。大数据被广泛应用于社会发展中的各个行业领域。例如，对于社交媒体数据的分析活动；广告在互联网上的与传播；GPS基于位置的服务问题；具有实时性的特商务智能服务等。其中社交网络传媒数据，也就是与Web相关的网络数据其主要面向于消费者和普通公众，而商务智能服务则主要面向企业。也就说，大数据的应用既面向个人、普通民众，又具有针对性的面对企业、机构和各个行业、领域的专业人士。因此，如何在现有的、已知的对于大数据的研究和应用的基础上对大数据进行更深层次的研究和应用成了相关人士研究的主要问题。

2.4 大数据发展与应用的趋势

2.4.1 数据平台系统的建立与应用

与传统的数据库相比较，大数据作为海量数据的集合，较数据库有更大的空间进行数据资料件的传播与共享。同时因大数据具有可信性和可用性的特点，利用大数据建立数据平台能够更好的确保数据资源的安全性和稳定性，从而促进平台和数据资料市场正态的运行、发展秩序。

2.4.2 对高端数据进行精准的分析

与传统数据库相比，大数据对于数据资源的分析具有高速度和精准性的特点，因此，在大数据日后的发展过程中，该数据集合会被广泛应用于高端数据的精准分析工作中，例如，航天科技研发过程中的数据分析、国家图书馆的数据资料管理等，从而进一步为促进我国社会、科技等领域的发展作出相应的贡献。

2.4.3 大规模网络服务社区的建立

人们在利用大数据建立网络平台的同时，将相关的服务数据在平台上进行共享，从而建立一个以大数据为技术支持的网络服务社区，用户可以根据自己的需求在社区服务平台选择服务，使工作和生活中各项服务的便捷性得到最大程度的提升，对人类生活方面的发展作出了巨大贡献。

3 结论

综上所述，运用已掌握的知识对于新知识领域的探索是一种易于理解和掌握新课题的有效方法。从数据库的视角对大数据的发展进程与趋势进行解读，便于各界人士对于大数据相关知识理论的理解和掌握，同时，该研究有利于对大数据的进一步研究活动。

参考资料

[1]李楠.基于关联数据的知识发现研究[D].中国农业科学院，2012.

[2]韩晶.大数据服务若干关键技术研究[D].北京邮电大学，2013.

[3]陆静.我国图书馆界大数据研究评述与展望[J].图书馆杂志，2014，01（01）：20-25.