党的十八大精神要求全面加强党的思想建设、组织建设、作风建设、反腐倡廉建设、制度建设，建设学习型、服务型、创新型的“三型”马克思主义执政党。习总书记在党的群众路线教育实践活动总结大会上明确提出“把抓好党建作为最大的政绩”，要求从严治党、制度治党、依规治党。《中国共产党党组工作条例（试行）》的通过标志着我国党务工作已步入制度化、规范化、程序化轨道。2016年习总书记将“全面从严治党”纳入治国理政的总体战略布局，集中体现了时代和实践发展对党建工作的新要求。

在新常态的要求下，传统的党建工作方式已经很难满足实践的需要:

●互联网、新媒体快速发展，单一宣传教育形式对党员缺乏吸引力；

●“两个责任”所要求的重点工作的落实和执行情况难以及时掌握；

●党组织层级多、党员队伍分散，党员信息、党费收缴和组织生活情况难以统一管理；

●党内沟通交流方式有限，缺乏灵活、多样的沟通途径。

二、系统价值

三、方案简介

谷尼大数据采用“智慧党建+大数据”的创新理念，以“全面从严治党”为核心，从党风、党务、党纪三个方面着手，打造集宣传教育、两个责任、纪律巡视、效能监察、组织管理、党务督办于一体的全面党建信息化管理平台，助力企业构建“阳光明亮、活力充沛、效能优异、廉洁自律”的党建新格局。

1.党务管理

●组织管理：对组织简介、组织结构图、组织人员分布等组织信息进行管理。

●党员档案：管理党员个人基本信息、在组织中的成长信息及转接信息等。

●干部管理：记录干部的基本信息、招聘、考核、培训、任免等，实现对干部的全生命周期管理。

●党员发展：管理党员发展全过程，包括从提交入党申请、积极分子考察、发展对象管理以及预备党员考察、转正及奖惩情况。

●党务督办：党务督办聚焦党内重点工作的任务分解、下发、执行反馈及跟踪。

●制度建设：用于发布党内、集团公司及二级单位党委的重要制度规定。

●党费管理：记录党费的收支情况，支持查询党费缴纳标准、党员缴费记录、支部缴费记录及党费支出记录。

●组织生活：实现组织考察、民主评议、主题活动的准备、召开及记录。

2.党风治理

●宣传教育：用于发布党建信息、工作动态、党建专题教育等信息的发布，以增强信息交流和沟通。

●投稿管理：支持稿件投递、管理员审批和信息发布。

●警示教育：发布警示教育信息，提升反腐倡廉教育的效果，帮助公司上下能够积极参与廉洁文化建设。

●问卷调查：公司内部对各种问题发起调查，并对问题和结果进行统计，以供决策者进行分析。

●主体责任：包括主体责任清单的录入、责任完成情况跟踪及问责管理。

●绩效考核：包括绩效考核指标制定、考核模板的管理以及考核评分。

●网上党校：为党员提供课程安排查询、课件下载学习及学习培训成绩查询。

●党建论坛：为全体党员群众建立一个内部互动交流的平台，全体员工均可以在论坛发表观点及看法。

3.党纪监督

●纪律审查：为信访举报提供途径，并对信访进行登记、审核以及重要问题立案调查。

●效能监察：包括效能监察工作计划制定、调研立项、项目审批、工作实施、问题反馈及整改跟踪。

●巡视管理：包括巡视计划的制定、执行、调查汇报、情况反馈及整改汇报。

●监督责任：党廉责任清单的查询、跟踪落实及检查考核。

4.移动应用

移动党建实现掌上支部，提供党员之间交流的互动平台，同时提供微党课、微考试、微投票等轻应用，自动推送党建信息和党务工作提醒，协助随时随地开展党务工作。

关键词：智慧党建、大数据、党建管理系统、谷尼智慧党建系统。

党的十八大精神要求全面加强党的思想建设、组织建设、作风建设、反腐倡廉建设、制度建设，建设学习型、服务型、创新型的“三型”马克思主义执政党。习总书记在党的群众路线教育实践活动总结大会上明确提出“把抓好党建作为最大的政绩”，要求从严治党、制度治党、依规治党。《中国共产党党组工作条例（试行）》的通过标志着我国党务工作已步入制度化、规范化、程序化轨道。2016年习总书记将“全面从严治党”纳入治国理政的总体战略布局，集中体现了时代和实践发展对党建工作的新要求。

在新常态的要求下，传统的党建工作方式已经很难满足实践的需要:

●互联网、新媒体快速发展，单一宣传教育形式对党员缺乏吸引力；

●“两个责任”所要求的重点工作的落实和执行情况难以及时掌握；

●党组织层级多、党员队伍分散，党员信息、党费收缴和组织生活情况难以统一管理；

●党内沟通交流方式有限，缺乏灵活、多样的沟通途径。

二、系统价值

三、方案简介

谷尼大数据采用“智慧党建+大数据”的创新理念，以“全面从严治党”为核心，从党风、党务、党纪三个方面着手，打造集宣传教育、两个责任、纪律巡视、效能监察、组织管理、党务督办于一体的全面党建信息化管理平台，助力企业构建“阳光明亮、活力充沛、效能优异、廉洁自律”的党建新格局。

1.党务管理

●组织管理：对组织简介、组织结构图、组织人员分布等组织信息进行管理。

●党员档案：管理党员个人基本信息、在组织中的成长信息及转接信息等。

●干部管理：记录干部的基本信息、招聘、考核、培训、任免等，实现对干部的全生命周期管理。

●党员发展：管理党员发展全过程，包括从提交入党申请、积极分子考察、发展对象管理以及预备党员考察、转正及奖惩情况。

●党务督办：党务督办聚焦党内重点工作的任务分解、下发、执行反馈及跟踪。

●制度建设：用于发布党内、集团公司及二级单位党委的重要制度规定。

●党费管理：记录党费的收支情况，支持查询党费缴纳标准、党员缴费记录、支部缴费记录及党费支出记录。

●组织生活：实现组织考察、民主评议、主题活动的准备、召开及记录。

2.党风治理

●宣传教育：用于发布党建信息、工作动态、党建专题教育等信息的发布，以增强信息交流和沟通。

●投稿管理：支持稿件投递、管理员审批和信息发布。

●警示教育：发布警示教育信息，提升反腐倡廉教育的效果，帮助公司上下能够积极参与廉洁文化建设。

●问卷调查：公司内部对各种问题发起调查，并对问题和结果进行统计，以供决策者进行分析。

●主体责任：包括主体责任清单的录入、责任完成情况跟踪及问责管理。

●绩效考核：包括绩效考核指标制定、考核模板的管理以及考核评分。

●网上党校：为党员提供课程安排查询、课件下载学习及学习培训成绩查询。

●党建论坛：为全体党员群众建立一个内部互动交流的平台，全体员工均可以在论坛发表观点及看法。

3.党纪监督

●纪律审查：为信访举报提供途径，并对信访进行登记、审核以及重要问题立案调查。

●效能监察：包括效能监察工作计划制定、调研立项、项目审批、工作实施、问题反馈及整改跟踪。

●巡视管理：包括巡视计划的制定、执行、调查汇报、情况反馈及整改汇报。

●监督责任：党廉责任清单的查询、跟踪落实及检查考核。

4.移动应用

移动党建实现掌上支部，提供党员之间交流的互动平台，同时提供微党课、微考试、微投票等轻应用，自动推送党建信息和党务工作提醒，协助随时随地开展党务工作。

关键词：智慧党建、大数据、党建管理系统、谷尼智慧党建系统。

公安大数据分析平台，展示公安大数据解决方案部分功能！今天将简单分析“6家共享单车倒闭”相信现在很多人都知道共享单车，但是也肯定为数不多的用户不太清楚其实已经有6家共享单车倒闭了，我知道的也就小蓝车和酷奇了，大批网民对此大为不满。所以此次就拿这个栗子作为分析对象：

【企业倒闭押金难退】

19日，深陷倒闭和跑路传闻的酷骑单车发出一纸“酷骑单车后续使用及退押金事宜的通知”称，北京的办公室将暂停办理押金退还业务，用户退押金都要去位于成都的公司。而另一家以“体验好、管理精细”自居的小蓝单车近日也陷入崩盘危机。

新华社初步梳理发现，目前公开已知的有6家共享单车企业倒闭，据芝麻信用提供的数据，粗略统计造成用户押金损失已经超过10多亿元，亟需尽快拿出应急解决方案。

【网民看法】：

我的一个朋友也深受押金退不了而头疼，但是我试过小黄车的退款速度是相当快的，一分钟都不要，摩拜没试过，应该也很快，在共享单车的风口某些小公司也可能有通过押金来非法集资的想法，这只是猜测，不然钱去哪了？

先看看信息来源的比例吧：

新闻：998

海外：0

微博：164

论坛：101

微信：185

其它：355

此次事件传播的很快也很广，比例最大的是新闻，确实这个事情也是个比较大的新闻了，我们继续看看此次事件的走势吧：

小编查看来下正负面走势，和小编预料的一样，几乎全是负面情感的报道和网民评论：

如图所示在23号负面达到了峰值，在24号正面达到了峰值，因此可以初略推测当负面达到峰值时，波及的共享单车可能会有公关的行为，情理之中，效果还是可以的。

热词分享，看看相关的热词有哪些：

押金_用户_倒闭_单车_消费者_账户_损失_成都_推广_小蓝等

网民评论的情绪波动也是差不多各持一半：

正面：41.5%

中立：18.6%

负面：39.8%

这里展现的是技术上的部分功能，针对公安大数据解决方案所涉及到的真正核心的技术和功能，不能公开展示，详细可以关注官方。

智慧校园大数据平台的建设，从应用范围来讲包括校内和校外两个部分。校内应用以满足管理者、教师、学生、在学校的教学、教务、行政、德育、科研、总务等各种应用需求，而校外应用部分将扩展到广大家长和社区公众，以信息资源的共享、交流、互动为主要内容，实现智慧校园向社区、家庭的延伸扩展。

行业痛点

1、学校工作流程复杂，且办事效率低下，比如：公文审批、物料申请等等；

2、校内大量信息和数据的处理，对人工依赖程度较高，比如：学生学籍、教师信息等数据的录入、维护；

3、各个管理平台之间无法实现数据共享对接。比如：教师、学生的基础数据需要在不同平台中重复录入，信息维护成本极高。

4、管理数据不能为其他平台服务，比如：考勤管理中的数据，不能服务于教师和学生的评价；阅卷管理的数据，不能服务于教学。

5、数据可靠性差，不能支撑管理工作的改善，为领导决策提供科学依据。

项目背景

目前，随着学校教师的教育信息化水平在不断提升、现代化教育教学设施的进一步完善，智慧校园是学校教育现代化的一种体现，虽然大部分学校经过多年的信息化建设取得了一些成绩，但随着社会信息技术的不断发展，智慧校园的建设也需要不断更新，现主要存在以下问题需要解决：

缺少教育教学相关应用，大多数学校在软件应用取得了一些成绩，但由于主要是以探索方式进行建设，缺乏整体规划，教育教学方面应用较为粗浅，文化管理特色已不能满足学校发展的要求。学校教师专业发展、学生教育教学、校园文化活动等方面的应用有待提高。

信息的共享和利用不充分，尽管学校多年的信息化应用积累了大量的数据，但并未实现统一身份认证，并且信息孤岛的壁垒一直没有打破，对这些数据无法进一步的挖掘、分析、加工、整理，不能给学校教育、教学、德育、科研、总务等各方面管理决策提供科学、有效的数据支撑。

建设原则

智慧校园大数据平台定位于开放的、可扩展的、可持续提供服务的信息化平台，同时，该平台以应用为向导，基于智慧的软硬件环境，结合云计算、物联网、移动网络、虚拟社区等先进技术为管理者、师生、家长和相关联的社会群体提供智慧的服务。平台规划需具有一定的超前性、引领性与创新性，同时需要充分考虑信息化的实用价值，试点成功将对我市、我省的校园信息化建设起到示范作用。

在技术上，平台将基于顶层设计，基于“硬件集群、数据集中、应用集成”的建设理念，从基础环境、管理应用、教学应用、信息服务、信息标准、安全保障等层面进行整体规划，构建了一个松散耦合的分布式应用体系，实现各类应用在数据流、业务流、服务流、界面展现等各层面的融合，同时利用云计算模式，在为更广泛的用户提供云服务的同时，有效节约教育信息化硬件资金与人力投入，满足教育服务应用软件的不断扩充。

功能概述

智慧管理：管理与服务是师生教学顺利高效开展的保障。提供智慧学校“智慧管理”解决方案，提升学校OA办公系统、人事管理、后勤管理、资产管理、图书管理、学生管理等的效率，并通过对相关数据的挖掘与分析，为学校教学改革决策、教学质量检测、全面教学质量及校园管理提供支撑。

智慧教学：教学是中学教育改革的关键，充分利用信息化手段，改革传统”填鸭式、被动式、单一式“的教学方法，探索信息化环境下学生中心、寓教于乐、协作学习等全面、快乐和高效的教学方式，提升教学效率和学生兴趣，提升学生学习绩效，达成教学目标。

智慧实践：课改是深化教育改革的重点，如何将素质教育从理念转化为切实可实施的课程与教学行为，是推进素质教育，实施”全人“培养战略的关键，也是全面推进素质教育的龙头和战略抓手。采用信息技术手段，开发特色课程与信息技术实现高度融合，以”虚实结合“的生态学习环境、实践中心信息化平台的实训软件为依托，结合师资培训和校际合作竞赛等增值服务，以培养德智体美等全面发展的一代新人为根本宗旨，为学校提供”智慧实践“素质教育拓展课程全面的解决方案，推进新课改及高考两类人才、两种模式——”技能型及学术型“改革，全面提升基础教育的质量与水平。

智慧教研：积累数十年教育行业的经验，在教学改革中，着重提供教师发展服务，为教师提供教育技术能力、中小学班主任心理健康咨询与辅导能力的提升提供系列网络课程、虚拟仿真实训、在线名师咨询等系列支持服务。通过开展教师专业发展联盟、智慧校长研训班及卓越教师研训班等形式，采用O2O线上线下模式构建网上教研活动平台，建立虚拟教研社区，构建智慧学校”智慧教研“教师素质提升解决方案，实现校企合作，与教育研究者、教育企业合作，建立教改联盟，进行跨校公开课教学、跨校虚拟教研、校企协同课程开发等多种协同教改模式的创新探索。

智慧文化：通过校园文化顶层设计，全面打造”智慧校园“，为学校提供“智慧文化”品牌价值提升解决方案。通过信息化的手段，对校园文化进行展示，从而促进学校招生和品牌价值的提升，帮助学校打造智慧示范学校，树立当地标杆。

智慧服务：通过信息化手段，简化老师与学生、家长与学校互联 互通；通过校园一卡通的服务平台，服务于学校师生校园消费、图书馆借阅、宿舍校园门禁等，让“智慧服务”解决方案为学校带来对于管理者、教师、学生校园生活的品质提升。

内容来源：2017年5月13日，周末去哪儿架构师李锡铭在“Java开发者大会 | Java之美【上海站】”进行《大数据平台快速解决方案中》演讲分享。

阅读字数：1891 | 4分钟阅读

摘要

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。周末去哪儿架构师李锡铭根据自己的成功经验，为我们分享大数据平台快速解决方案。

大咖演讲视频

http://t/R9an7Rr

搭建始末

当时我们确定要做大数据的时候，有两种选型。第一种选型是用用原生的、开源的大数据技术，需要自己搭建；第二种是ODPS。

后来我们选择了利用原生大数据，自己搭建一个大数据平台。因为我们已经有了一定的小积累，并且也想做一个大数据方面的技术沉淀。

在移动互联网时代，用户所有的行为、浏览、记录和收藏等所有的数据，我们都会把它拿下来分析，前段时间阶段性沉淀的东西有多少，是对之前的一个总结。这个数据还能帮助我们进行深度挖掘，之后如何对不同用户分类，做一个精准化的营销定位。

每个公司都会对这些数据进行报表级的展现。我们最开始的数据实现方式是把所有用户的行为数据放到传统的关系型数据库中，利用纯Java应用程序去读这张表。当计算某个指标的时候，还会关联若干张子表。这张主表大概有几千万，其它子表也是百万级甚至千万级的。如果单纯用Java去算的话，还要额外处理多线程。

所以我们用传统的Java纯程序+关系型数据库去处理报表的时候，在存储和计算的性能上会出现问题，以至于报表需求越来越慢。

在这样的大背景下，我们改成了使用大数据去处理这种场景。

技术概览

Hadoop是现在所有大数据计算存储的一个底层概念，后面所有衍生的大数据产品都是在Hadoop的基础上进行衍生的。

这张图是目前大数据平台的架构。

原生的Hadoop应该包含了Hdfs（文件存储）、Yarn（资源调度）和Mapreduce（算法）。

Spark是类似于Mapreduce的一个计算框架，它在很多场景中的性能会比原生的Mapreduce好很多，尤其是迭代计算的时候，会有好几个数量级的提升。

Sqoop是一个数据的迁移工具。

Hive是对底层Hdfs系统的文件抽象出一个类似Mysql的关系型数据库，但大前提是它是在Hadoop这个大的语义下的关系型数据库。

Oozie是一个任务编排和调度的框架。

Hue是大数据的管理后台。

Zookeeper是分布式协调工具。

1.组件分类

基础数据：Mysql，File。基础数据层是游离于大数据之外的概念，它是传统的数据来源。

大数据存储：Hdfs、Hive。大数据存储是最基础的文件存储，在这基础上抽象出一个大数据的关系型数据库。

大数据计算：Mapreduce、Spark、Sqoop。Mapreduce是原生的，Spark是新生的，Sqoop是数据转移的工具。

大数据协调与调度：Yarn、Zookeeper、Oozie。Yarn是原生的，Zookeeper是一个分布式保证文件原子性的工具，Oozie是调度工具。

大数据展现：Hue。Curd的展现层。

2.典型执行流程

最开始说过，我们遇到的问题是，Mysql的表存不下，计算也有问题。在这个场景下要把数据，从Mysql转到大数据，并利用大数据进行计算，最后做一个展现。

它的流程是，首先通过Sqoop把Mysql的数据一次性或是增量的同步到一张Hive表里，用Hive Sql写好查询后，本质上Hive Sql会转化成Mapreduce任务再去执行，最后数据就展现出来了。

很多时候后台的服务Control层会有入口和出口，我们需要把入口和出口的参数都记下来，方便以后排错或做统计方面的应用。

在应用程序里，把这些消息定时写到消息队列中，用Spark定时读消息队列，并把这些读取到的消息按Spark的方式做一个编程。这个任务最终会被丢到Hadoop的底层计算里，然后用Yarn去调度，计算出结果，把这个结果写入Hive，这就完成了一次流式计算。

3.Hue

这里写了一个Hive Sql，与传统Mysql的写法几乎一样。Hive Sql写好以后点执行。它的过程是把Sql首先交给Hive去跑，Hive用自己的Sql解析引擎把这个任务翻译成Mapreduce，Mapreduce再用Yarn跑在Hadoop上，最终把结果跑出来。

4.存储：Hadoop hdfs

HadoopHdfs是基础的存储层。

HadoopHdfs其实只包含了两种类型，一个是Namenode，一个是Datanode。Namenode是一个管理的节点，而datanode只负责数据的存储和冗余。

5.计算：Mapreduce&spark

Hadoop原生的计算框架是Mapreduce，而spark是一个新兴的计算框架，它更快更全面。

6.资源管理器：yarn、Apache、hadoop yarn

资源管理器的架构内包含rescource manager和node manager。Rescource manager是管理节点，node manager是work节点。

把任务丢给rescource manager，它去把任务分发给每个节点，做一些状态的变换，最后把结果通过rescource manager汇总以后，处理完毕交给客户端。

7.hive

hive的架构并不是很复杂，上层是一些用户的API、web页面和命令行。它的核心是执行引擎，把sql翻译成大数据平台可以接受的任务。底层基于存储，它可以存在hdfs上。

8.sqoop

主要用于在hadoop与传统的数据库间进行数据的传递。

9.ooize

大数据任务编排调度。

学习与使用路线

如果想要学习一些大数据相关的东西，我推荐可以先掌握一些基础，然后找一个场景套进技术里，进行快速实践。在快速实践的过程中会发现很多问题需要解决，很多知识需要补充，所以要在实践中前行，在错误中补充。

我的分享到此结束，谢谢大家！

农业数据来源涵盖区域广、涉及领域和内容宽泛，数量庞大且错综复杂。农业领域影响因素信息的全收集，才可以使得全面、多维感知精准决策成为可能。建立数据交换系统，形成快速稳定的数据采集渠道，收集各类涉农信息。 建立科学规范的信息标准体系，通过数据治理整治异构系统传来的多规数据，形成真实可信的有效数据。通过各涉农部门与单位的不同数据整合，形成完整数据链条，描绘出产业全链信息。

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大数据可视化共享平台，一方面，作为“一站式云计算服务来源”，政府各机构可以集中购买大数据处理各种云服务产品，节约大量IT预算。通过应用程序商店，采用成熟的软件产品，规范与整合了部门业务流程，减少部门重复的软件开发成本，减少各部门在硬件、软件和运行方面的开销，提升大数据信息技术方面的整体安全性。另一方面，IT企业可以通过网站向政府提供专业化的IT服务，并通过竞争提升服务能力和服务质量，与大数据运营形成良好互动，可有效地推动政府的云战略，也有利于提升整个国家的信息化水平。

结束语：为什么要共享大数据？1、唤醒数据价值；整合分散于各个政府部门、科研院所、行业部门的数据资源，逐步向社会数据需求方开放，提升科技资源的公共服务能力。2、提高数据运行效率；社会治安曾是纽约市政府最为棘手的问题，每年要花费大笔的财政经费在警察和警务装备上。而随着详尽犯罪记录数据的开放，不仅开发出了提示公众避免进入犯罪高发区域和提高警惕的手机应用，从而降低犯罪发生的概率；而且还能将犯罪记录信息和动态交通数据结合起来，起到指导调配警力的作用。 3、 激发巨大商业价值；美国将原本用于军事的卫星定位系统GPS向公众开放使用，从汽车导航、精准农业耕作到物流、通讯等，北斗卫星系统开放后不仅服务了生产和生活，同时还创造了大量就业岗位。据现阶段数据估算，仅美国国内就有约三百万的就业岗位依赖于GPS卫星引导系统。

民政大数据平台目标——能够有效改善民政工作管理与服务的机制，进一步优化业务流程、改进管理方式、转变工作方法、提高工作效率，为民政部门在维护社会稳定、构建和谐社会中发挥职能作用提供强有力的支撑和保障。

（来源：悟道方案 518doc）

1. 系统概述

谷尼纪检监察大数据平台以监督对象信息、廉政信息等数据为基础，将大数据技术与纪检监察业务需求相结合，通过数据采集、存储、清洗、挖掘和可视化技术，提高廉政线索发现、腐败预防、权力监管等工作的效率和效果，促进纪检监察管理工作的升级。

2. 产品价值

实现及时发现违规违纪问题线索

实现整体提升纪检监察工作成效

实现有效提高纪检监察办案效率

实现显著增强腐败预防的前瞻性

3. 系统结构

4. 系统特点

纪检监察业务管理与大数据技术有机结合；

领导干部量化监督与预防腐败的有机结合；

定向、定性、定量和定期分析评估的有机结合；

考核以量化评价、排名与预防职务犯罪的有机结合。

5. 功能描述

廉政档案管理

实现对党员干部本人基本情况、家庭成员情况、财产收入情况、个人重大事项报告情况等档案信息的管理。

考核监督管理

实现对“两个责任”工作情况的信息管理，自动统计、计分、排名，并可以多级联动，立体监督。

“八项规定”监督管理

实现对“八项规定”相关事项监督管理，通过与财政局的数据分析比对，实现动态监控，对异常支出进行预警，进行重点抽查。

基层小微权力监督管理

实现对农村“党务、村务、财务”信息管理，构建农村“小微权力”监督体系。

纠治“四风”监督管理

实现对“四风”问题的组织监督和社会监督，“纪检督查”、“四风拍拍”、“工作纪律”3个子系统，让“四风”问题无处遁形。

大数据可视化呈现

实现对行政区域内干部人员分布、廉政情况等多个维度的分析和可视化呈现，为干部任用、提拔提供有效的参考依据。

关键词：纪检监察大数据平台，纪检监察大数据解决方案，谷尼大数据

数据的开放共享是建立开放型、服务型、现代型政府的开始。现今，大数据产业大发展、大机遇、大红利的时代已然到来。目前，大数据应用以政府数据和公共数据为基础，以数据汇集和共享为支撑，以提高政务效率和服务能力为目标的政府管理和公共服务领域应用相对成熟和广泛。

结束语:

对各个国家地区大数据实践的研究表明，大数据的应用可以从五个方面提高政府公共管理水平：

一是实现信息透明和共享，使外部利益相关者（比如公民和企业）和内部利益相关者（比如政府雇员和政府机构）都能提高自身的工作效率，产生积极的经济社会综合效益。

二是通过评估公共部门的绩效，增强内部竞争，激励工作表现，提高公共建设效率，提升行政服务质量，降低政府的管理成本。

三是通过人口细分和定制政策，增强公共服务的针对性，提高工作效率和公众满意度，减少开支。在传统公共管理中，公共部门倾向于为所有公民提供相同的服务。

四是用政务智能替代或辅助人工决策，在纷繁复杂的数据中自动识别出不一致、错误和虚假的信息，减少出错 成本和福利管理中的诈骗，缩小税收缺口。

五是引导公共部门内部和外部的创新，例如，商业、非营利性机构、第三方通过开发出大数据工具和分析，对公 共服务进行反馈，为改善现有的方案提出建议，从而为公共部门创造新的价值。

（来源: 悟道方案 518doc）