京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
5分钟,全面了解政府大数据门类及应用!
坚持创新驱动发展,加快大数据部署,深化大数据应用,已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。随着大数据在各个领域的应用落地,大数据价值凸显。作为拥有海量数据资源的政府迫切需要充分利用掌握的大数据资源,挖掘政府大数据蕴藏的巨大价值,利用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力,那么政府有哪些大数据,政府大数据如何应用呢?让我们一起揭开政府大数据的面纱。
一、政府大数据及特点
政府大数据从狭义的角度理解就是政府所拥有和管理的数据,如典型的公安、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、环境、金融、统计、气象等数据。如果将政府数据与政府的服务和管理职能结合起来,我们不难发现政府数据的特点,在数据的性质、量级、生产方面的关系如下:
从拥有的独特数据类型来看,政府大致拥有五类独特数据。分别为:政府资源才有权利采集的数据:如资源类、税收类、财政类等;政府资源才有可能汇总或获取的数据:如建设、农业总、工业总等;因政府发起才产生的数据:如城市基建、交通基建、医院、教育师资等;政府的监管职责所拥有的大量数据:如人口普查、食品药品管理等;政府提供的服务的客户级消费和档案数据:如社保、水电、教育信息、医疗信息、交通路况、公安等。
从数据属性来看,政府数据可以分为自然信息类(地理、资源、气象、环境、水利等)、城市建设类(交通设施、旅游景点、住宅建设)、城市健康管理统计监察类(工商、税收、人口、机构、企业、商品)和服务与民生消费类(水、电、燃气、通信、医疗、出行)等。
从广义角度讲,政府大数据是政府工作开展产生、采集以及因管理服务需求而采集的外部大数据(如互联网舆论数据),为政府自有和面向政府的大数据。
二、政府大数据的价值
政府大数据涉及政府的管理与服务等众多分支机构的职能,数据量大,信息复杂,政府大数据的深度挖掘能够在以下方面起到极大的推动作用。
(一)让政府的治理与决策更加精细化、科学化大数据可以帮助政府与民众的沟通建立在科学的数据分析之上,优化公共服务流程、简化公共服务步骤、提升公共服务质量。国务院办公厅发布的《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》中就明确指出,要利用大数据加强对市场主体服务和监管的重要性,大数据切实可以根据其数据的预测、预警、舆论分析等,发挥其精细治理作用。
(二)促进公共服务能力与水平的全面提升我们都在谈智慧地球、实际上,智慧地球中的智慧交通、智慧医疗等政府服务职能就是要依托互联网,依托大数据,有了大数据和互联网,通过大数据的深度的挖掘和关联信息分析展现,才能真正的实现智慧的服务。
(三)引发民生大数据开发应用的新高潮我国已经加快大数据开放的步伐,明确在2018年前要构建政府大数据统一开放门户,随着政府大数据的开放,大量的政府大数据将带来整个社会的应用,利用全民力量催动大数据在各行各业的开花结果,政府大数据将在更多的面向个体和企业的服务中起到更意想不到的价值。
三、政府大数据的典型应用解读
政府大数据在国内外都有很多的应用案例和实践,当然,因为政府数据的采集和开放、跨领域应用等问题,政府大数据的应用还只是起步阶段。随着政府大数据信息不断规范、采集的不断精准、信息量的不断开放,将促进政府大数据的更多特色和深度应用。
城市规划——通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘,可以为城市规划提供强大的决策支持,强化城市管理服务的科学性和前瞻性。在新城的规划方面,通过对地理、人口等信息数据的分析,可以清晰地认知城市未来的人口数量和增长趋势。根据城市的发展策略和经济特点,市政部门可以在不同的地理位置设定功能区域规划,包括工业园区、物流园区、中央商务区、居住卫星城、医院、公安局(派出所)、大学城、文化场所、运动设施、图书馆等城市配套服务设施。在老城区的规划方面,通过分析经济快速发展和功能定位的差异、人口数量和结构性的变化,市政部门同样可以制定城市调整和优化的解决方案,比如老工业区的拆移、外迁和升级改造计划,老的商业区、居住区、城中村的改造和功能再定位等。
交通管理——在交通管理方面,通过对道路交通信息的实时挖掘,能有效缓解交通拥堵,并快速响应突发状况,为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。通过整合道路交通、公共交通、对外交通的大数据,汇聚气象、环境、人口、土地等行业数据构建交通大数据平台,提供道路交通状况判别及预测,辅助交通决策管理,支撑智慧出行服务,加快交通大数据服务模式创新。实现智慧的交通拥堵提醒、疏散管理、智慧的公交到站监测、智慧的交通事故的应急调度、智慧的民众的交通信息查询、智慧的个人私家车管理等。
公共安全——在公共安全领域,通过大数据的挖掘,可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件,提高应急处理能力和安全防范能力。针对公共安全领域治安防控、反恐维稳、情报研判、案情侦破等实战需求,建设基于大数据的公共安全管理和应用平台。汇聚融合涉及公共安全的人口、警情、网吧、宾馆、火车、民航、视频、人脸、指纹等海量业务数据,建设公共安全领域的大数据资源库,全面提升公共安全突发事件监测预警、快速响应和高效打击犯罪等能力。
环境保护——通过水质、气候、土壤、植被等环境信息的汇聚,并结合大数据分析与挖掘技术,实现环境信息的实时动态监测和分析,为环保工作者提供环境规划、决策的科学依据和环境治理抓手。例如,通过传感器捕获水质情况,得到溶解氧、水温、电导率、氨氮、PH值等参数作为参考,并结合以往水质变化情况进行综合分析、预测,为政府等部门提供水质变化应急决策支持。
农业——为了不断推进农业经济的优化,实现可持续的产业发展和区域产业结构优化,进一步推动智慧农业的建设进程,大数据将推动传统的农业生产方式应向数据驱动的智慧化生产方式转变。通过农业相关信息数据的汇聚和大数据分析处理技术的运用,能够全面及时掌握农业的发展动态和未来趋势。例如通过对近年来各地的降雨、气温、土壤状况和历年农作物产量的综合分析,可以预测农产品的生产趋势,指导政府进行激励措施、作物存储和农业服务政策的制定。
制造业——随着市场竞争的日益激烈,基于大数据的及时、正确、科学决策将成为企业生存与发展的关键因素。通过对企业生产、销售、能耗、成本、财务等各个环节的数据进行综合分析与模型预测,能够帮助企业实时掌握能耗情况、设备运行状况等关键信息,助力企业的科学决策和产品质量管控,降低成本,提高企业竞争力。
医疗卫生——通过整合医疗、药品、气象和社交网络等相关医疗信息数据,构建医疗大数据平台,形成智能临床诊断模式和自主就医模式的创新,为市民、医生、政府合理优化医疗资源配置。同时提供流行病跟踪与分析、临床诊疗精细决策、疫情监测及处置、疾病就医导航、健康自我检查等服务。大数据搜索可辅助国家及早发现疫情和多发性疾病;可协助医院和医疗研究机构更好的跟踪分析医疗效果,提升药品研发能力;可协助医院进行科学的就诊预测和管理;可协助民众进行基于医院医生的大数据的选择;根据个体医疗档案进行大数据的长期的健康分析。
食品安全——通过汇聚政府各部门的食品安全监管数据、食品检验监测数据、食品生产经营企业索证索票数据、食品安全投诉举报数据等相关食品安全数据,构建食品安全大数据平台,辅助政府及相关部门进行食品安全预警和食品溯源,帮助政府进行食品安全管理,同时为企业、第三方机构、公众提供基于大数据的食品安全服务。
终身教育——针对全民学习、终身教育的需求,建设教育大数据服务平台。积累数字教育资源,收集教育服务平台学习者行为数据和学习爱好数据,能够为千万级学习者提供个性化的终身在线学习服务,提高教育资源的共享和利用率,实现因材施教,优化教学过程,提高教学质量,为教育政策调整提供决策支持。同时,基于大数据支撑的优质教育资源开发、积累、融合、共享的服务机制,为全体学习者提供个性化选择与推送相结合的终身学习在线服务模式。
金融证券——针对金融证券领域高频算法交易、数据综合分析、违规操作监管、金融研究报告交易、金融数据服务等方面的需求,建设金融大数据分析与智能决策支持系统。汇聚融合国内外证券及相关衍生品市场的高通量交易数据,整合行业媒体实时资讯与舆情,为相关机构提供金融监管和风险管控等智能决策支持,为投资者提供金融市场数据和经济数据、投资方向等个性化的金融数据服务。
公共设施——针对公共设施养护、管理的需求,建设公共设施大数据服务系统。采集、整合各类道路、桥梁、隧道和商业楼宇的结构性能、运行状态等数据,为公共设施养护、运营决策以及安全管理提供依据,实现对公共设施的实时监测和预警,在全市的路桥隧道和商业楼宇等开展规模应用,能够形成公共设施运营与养护新模式。
电力——针对智能电网建设、维护和管理的需求,收集发电厂实时运行数据,建立发电厂数字仿真模型,为提高生产安全性、提高发电效率(降低单位电能煤耗、厂用电指标)提供决策依据。通过实时收集电网电力资产状态数据,实现电力资产在线状态检测、电网运行在线监控、主动安全预警及调度维保,保障电网可靠高效运行;通过快速收集和分析用电数据,为需求响应、负荷预测、调度优化、投资决策提供支持。
随着各地“ 智慧城市 ”建设的火热进行,政府大数据应用也开始进入实质性建设阶段,大数据在各个领域的应用价值越来越明显。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09