政府大數(shù)據(jù)應用是一種利用大數(shù)據(jù)技術提高政府治理效能的方式，在近年來得到了廣泛應用。隨著信息技術的發(fā)展，政府大數(shù)據(jù)應用不僅能夠提高公共服務的效率和質(zhì)量，還能夠支持決策制定、風險管理和資源分配等工作。近年來，各級政府加大了對大數(shù)據(jù)技術的投資，推動了一系列大數(shù)據(jù)平臺的建設和應用。

　　預計未來政府大數(shù)據(jù)應用將持續(xù)增長。一方面，隨著社會信息化水平的提高，對高質(zhì)量公共服務的需求將持續(xù)增加。另一方面，隨著大數(shù)據(jù)技術的進步和數(shù)據(jù)治理能力的提升，政府大數(shù)據(jù)應用將更加智能化，能夠?qū)崿F(xiàn)精準服務和智能決策。此外，隨著數(shù)據(jù)安全法規(guī)的完善和技術標準的確立，政府大數(shù)據(jù)應用將更加規(guī)范化。不過，如何平衡技術創(chuàng)新與數(shù)據(jù)安全，以及如何應對數(shù)據(jù)孤島問題，將是行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。

　　企業(yè)、政府和研究機構都能夠從他們搜集的海量大數(shù)據(jù)中獲取價值；大數(shù)據(jù)應用領先的國家已實施大數(shù)據(jù)應用項目，以提高國家運行效率、透明度、民眾福利和公共事務參與度，確保經(jīng)濟增長和國家安全；

　　分析政府部門采用的大數(shù)據(jù)應用項目，為其他國家提供未來大數(shù)據(jù)行動的引導。

　　企業(yè)和政府的比較

　　雖然企業(yè)和政府的主要任務并不沖突，但各自的舉措具有不同的目標和價值。企業(yè)的主要目標是通過提供產(chǎn)品和服務獲取利潤，發(fā)展或維持自身的競爭優(yōu)勢，創(chuàng)造令消費者和其他利益相關者滿意的價值。政府的主要目標則是維持國內(nèi)穩(wěn)定，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，確保公民的基本權利，改善國民福利和促進經(jīng)濟增長。

　　在競爭的市場環(huán)境下，大部分企業(yè)著眼于制定短期決策，并且執(zhí)行人員數(shù)量也很有限。而政府的決策制定過程通常需要更長的時間，經(jīng)過不同群體（包括官員、利益集團和普通民眾）反復討論和磋商，在彼此間達成一致后才能有最終結果。因此，政府制定決策要完成很多程序性步驟，以降低決策風險，提高決策效率和確保其效果。由此看來，大數(shù)據(jù)在政府部門和私有部門的應用具有很大不同。

　　數(shù)據(jù)集屬性比較

　　大數(shù)據(jù)環(huán)境是以信息技術為基礎的決策支持系統(tǒng)的演進：從上世紀60年代的數(shù)據(jù)處理，到70-80年代的信息應用，再到90年代的決策支持模型，進入2000年后的數(shù)據(jù)存儲和挖掘，再就是今天的大數(shù)據(jù)。大部分與大數(shù)據(jù)相關的技術和分析應用是從2010年左右開始出現(xiàn)的，故大數(shù)據(jù)時代正處于早期階段/發(fā)展初期。

　　大數(shù)據(jù)的屬性和挑戰(zhàn)已經(jīng)用3v來描述：海量（volume）、速度（velocity）和多樣性（variety）。海量是大數(shù)據(jù)的基本屬性，各類機構和組織在業(yè)務活動過程中產(chǎn)生數(shù)以百萬億字節(jié)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)容量越來越大。速度是指數(shù)據(jù)量增長越來越快，對處理速度和響應速度提出更高要求，運用傳統(tǒng)的信息技術手段難以有效處理，以及從中提取有價值的信息。多樣性是指數(shù)據(jù)以各種各樣類型的出現(xiàn)，包括結構化的（sql等傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫）；半結構化的（具有關鍵字和規(guī)則，但數(shù)據(jù)結構不規(guī)則或不完整）和非結構化的（非組織性的數(shù)據(jù)，沒有商業(yè)智能）。

　　大數(shù)據(jù)的概念已經(jīng)表明，大數(shù)據(jù)不僅僅是海量的數(shù)據(jù)，還包括通過處理大數(shù)據(jù)從中獲取價值。如今，大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能、商業(yè)分析和數(shù)據(jù)挖掘是同義詞，已經(jīng)使商業(yè)智能從報告和決策支持轉(zhuǎn)移到預測和制定未來行動綱領。新的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)旨在應對大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)，如分布式架構技術是一個開源平臺，目前是在管理存儲和接入，以及高速并行處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集等方面應用最為廣泛的技術。然而，對于很多企業(yè)，特別是不少中小企業(yè)來說，分布式技術是一個挑戰(zhàn)。因為這些中小企業(yè)往往不具備應用大數(shù)據(jù)需要的專業(yè)人員和經(jīng)驗，他們需要外部資源幫助。應該看到，大數(shù)據(jù)應用需要的不是純粹基于技術的技能，找到正確的分析大數(shù)據(jù)的技能，或許是企業(yè)應用大數(shù)據(jù)面臨的最大難題。對于大部分企業(yè)來說，發(fā)現(xiàn)和選擇勝任的數(shù)據(jù)專家（在數(shù)據(jù)挖掘、可視化、操作和發(fā)現(xiàn)等方面）是困難而昂貴的。

　　其他商業(yè)大數(shù)據(jù)技術包括casandra數(shù)據(jù)庫，它是一個動態(tài)的數(shù)據(jù)庫工具，采用行存儲格式，每一行能存儲二百萬個數(shù)據(jù)單元。對于企業(yè)的另一個挑戰(zhàn)是選擇最適合他們的大數(shù)據(jù)技術：開源技術（如分布式架構技術）或者商業(yè)技術（如casandra， cloudera， hortonworks， mapr）。

　　政府在應用大數(shù)據(jù)時，不僅要處理多個來源、不同格式數(shù)據(jù)集成等一般問題，而且還面臨一些特殊挑戰(zhàn)，最大的挑戰(zhàn)就是數(shù)據(jù)搜集。因為政府搜集的數(shù)據(jù)不僅來自于多種渠道（如社交網(wǎng)絡、互聯(lián)網(wǎng)、眾包），也來自于不同的來源（如國家、機構和部門），搜集難度可想而知。其次，在國家之間分享數(shù)據(jù)和信息是一個特殊的挑戰(zhàn)?？鐕窒硇畔ⅲ捎谏婕暗秸Z言轉(zhuǎn)換和不同的文化背景（內(nèi)容的表現(xiàn)形式），分享和傳遞的信息有可能失真。第三個挑戰(zhàn)是在一個國家不同的政府部門和機構之間分享數(shù)據(jù)。政府數(shù)據(jù)與商業(yè)數(shù)據(jù)最重要的不同就在范圍和區(qū)域，其差異近幾年都在平穩(wěn)增長。政府（包括地方政府和中央政府）在實施法律和規(guī)章、提供公共服務和監(jiān)管金融交易的過程中積累了大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的屬性、價值和帶來的挑戰(zhàn)，都不同于公司運營中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。政府的大數(shù)據(jù)特征屬性可以表述為存儲、安全和多樣性。通常，每個政府機構或部門都有自己的存儲機構，用于存儲公共或機密信息，而且并不愿意分享各自的專有信息。

　　每個系統(tǒng)都保存有與其他系統(tǒng)隔絕的信息，這使得政府機構和部門之間的數(shù)據(jù)集成更加復雜。彼此溝通的失敗有時是影響數(shù)據(jù)集成的重要原因。例如，在英國，警察機構和醫(yī)院之間曾經(jīng)打算在暴力犯罪方面分享信息，但這一項目最終失敗，原因就是兩者之間溝通不足。另一個分享政府信息的挑戰(zhàn)是建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式，能夠允許不同機構進行分析。盡管大部分政府數(shù)據(jù)是結構化的，但是從多種渠道和來源去搜集數(shù)據(jù)仍然是一個更大的困難。缺乏標準化的數(shù)據(jù)格式和軟件，以及從多個政府機構的離散數(shù)據(jù)庫中提取有用信息的跨機構解決方法，也是政府推進大數(shù)據(jù)應用面臨的挑戰(zhàn)。但由于政府的緊縮措施，導致其缺乏相應資金去發(fā)展和推進解決上述問題。

　　在使用大數(shù)據(jù)時，政府必須解決相關的法律、安全和許可要求等問題。在搜集和使用大數(shù)據(jù)用于預測分析與保障公民隱私權之間，應該有一條清晰的界限。

　　在美國，美國愛國者法案允許合法監(jiān)控，有時還可以監(jiān)控公民；電子通訊隱私法案允許相關部門不經(jīng)授權便可進入電子郵件系統(tǒng)；要對網(wǎng)絡情報共享和保護法案（cispa）加以注意，它將允許安全機構和私人網(wǎng)絡公司之間的信息共享，這增加了人們對誤解信息不適當應用的關注。

　　數(shù)據(jù)安全是政府大數(shù)據(jù)最基本的屬性，因此，搜集、存儲和使用大數(shù)據(jù)都需要特別注意。然而，目前大部分大數(shù)據(jù)技術，包括 casandra數(shù)據(jù)庫和分布式技術，都缺乏足夠的安全保護工具。對政府而言，確保安全是又一個挑戰(zhàn)。

　　對于政府的大數(shù)據(jù)項目而言，確保獲取高度管制行業(yè)（比如金融服務和醫(yī)療機構）信息的合規(guī)性，是搜集數(shù)據(jù)的另一個障礙。比如，當從與醫(yī)療相關的大數(shù)據(jù)獲取有效信息的時候，必須解決美國醫(yī)療管制制度對數(shù)據(jù)保護的問題。針對醫(yī)療行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析，美國與醫(yī)療相關的兩個法案健康保險攜帶和責任法案（hipaa）、經(jīng)濟和臨床健康醫(yī)療信息技術法案（hitech）均設置了很大障礙。

　　hipaa保護涉及個人隱私的健康信息，并提出了保護電子數(shù)據(jù)和病人檔案的國家標準，而且制定了保護在分析病人安全事件中病人身份和信息的規(guī)則。2009年，hitech延伸了hipaa在保護醫(yī)療記錄和醫(yī)療信息被不同機構以電子方式使用方面的規(guī)定。這些法律規(guī)定限制了醫(yī)療記錄數(shù)據(jù)信息用于大數(shù)據(jù)分析的數(shù)量和類型。因為大數(shù)據(jù)定義涉及到大范圍的數(shù)據(jù)，而這些法規(guī)把搜集數(shù)據(jù)和進行分析限定在一個狹小的范圍。目前在美國，能夠用于大數(shù)據(jù)分析的醫(yī)療信息只能來自于志愿者提供。

　　企業(yè)使用大數(shù)據(jù)，目的是了解消費者的需求和行為，發(fā)展獨有的核心競爭力，并創(chuàng)新產(chǎn)品和服務；政府使用大數(shù)據(jù)，是為了通過預測性分析，提高政策透明度，增加公民對公共事務的參與度和預防犯罪，改善國家安全，通過更好的教育和醫(yī)療提高居民福利。

　　開發(fā)從大數(shù)據(jù)中提取更多價值的技術，對于政府和企業(yè)來說都是持久挑戰(zhàn)。然而，對于政府的挑戰(zhàn)來得更尖銳，因為其必須打碎部門間的阻隔以推進數(shù)據(jù)集成，實現(xiàn)各部門信息共享，并建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)調(diào)控中心（如美國聯(lián)邦數(shù)據(jù)中心）。

　　大數(shù)據(jù)應用

　　目前，世界上有一些發(fā)達國家已經(jīng)在政府部門開始推廣大數(shù)據(jù)應用。通過分析和..

　　一、2025年中國政府大數(shù)據(jù)應用發(fā)展現(xiàn)狀

　　（一） 業(yè)務發(fā)展

　?。ǘ?方針政策

　　二、2025年中國政府大數(shù)據(jù)應用情況分析

　?。ㄒ唬?應用需求

　　1、需求規(guī)模

　　2、需求結構

　?。?） 產(chǎn)品結構

　?。?） 用戶類型投資結構

　　3、主要應用系統(tǒng)需求

　　（1） 醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)大數(shù)據(jù)應用

　?。?） 交通行業(yè)大數(shù)據(jù)應用

　?。?） 教育行業(yè)大數(shù)據(jù)應用

　　（4） ......

　?。ǘ?應用特點

　　1、基礎設施

　　2、業(yè)務系統(tǒng)

　　3、濟研：信息資源

　　4、信息安全

　　5、it管理

　　三、政府大數(shù)據(jù)應用發(fā)展影響因素

　?。ㄒ唬?政策

　?。ǘ?業(yè)務

　?。ㄈ?資金

　?。ㄋ模?技術

　?。ㄎ澹?......

　　四、中國政府大數(shù)據(jù)應用發(fā)展趨勢

　　1、基礎設施

　　2、業(yè)務應用

　　3、信息資源

　　4、信息安全

　　5、it管理

　　五、2025-2031年中國政府大數(shù)據(jù)應用需求

　?。ㄒ唬?需求規(guī)模

　?。ǘ?需求結構

　　1、用戶地區(qū)分布

　　2、用戶類型結構

　?。ㄈ?需求重點

　　1、建設重點

　　2、重點項目

　　六、中國政府大數(shù)據(jù)應用解決方案應用價值評價

　?。ㄒ唬?評價指標體系

　?。ǘ?解決方案評價

　　1、浪潮

　　2、曙光

　　3、......

　　七、建議

　?。ㄒ唬?對政府部門

　?。ǘ?對it廠商

　　表目錄

　　* 2020-2025年政府大數(shù)據(jù)應用投資規(guī)模

　　* 2025年中國政府大數(shù)據(jù)應用重點硬件產(chǎn)品投資規(guī)模

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　　* 2025年中國政府大數(shù)據(jù)應用重點it服務產(chǎn)品投資規(guī)模

　　......

　　圖目錄

　　* 2025年中國政府大數(shù)據(jù)應用投資產(chǎn)品結構

　　* 2025年中國政府大數(shù)據(jù)應用投資用戶類型結構

　　* 2025-2031年中國政府大數(shù)據(jù)應用投資規(guī)模預測分析