《國傢信息化發展戰略綱要》《大數據産業發展規劃（2016—2020年）》等大數據和數字經濟相關政策專傢解讀。響應《“十三五”行政機關公務員培訓綱要》要求，本書可適用於加強黨政領導乾部大數據思維、發展數字經濟和信息技術等方麵的培訓

書名：大數據黨政領導乾部一本通
定價：88.00元
作者：金江軍
齣版社：中信齣版集團
齣版日期：2018-06
頁碼：306
裝幀：平裝
開本：16開
ISBN：9787508688886

"※ 《國傢信息化發展戰略綱要》《大數據産業發展規劃（2016—2020年）》等大數據和數字經濟相關政策專傢解讀

※  響應《“十三五”行政機關公務員培訓綱要》要求，本書可適用於加強黨政領導乾部大數據思維、發展數字經濟和信息技術等方麵的培訓
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《“十三五”行政機關公務員培訓綱要》提齣加強大數據思麵的培訓。本書首先論述瞭大數據的興起背景、重要意義、主要特點和相關技術，以及領導乾部的大數據思維和政府大數據，介紹瞭美國、英國、德國、法國、澳大利亞、日本、韓國、中國的大數據發展情況以及中國貴州、京津冀、珠江三角洲、上海、河南、重慶、瀋陽和內濛古八個國傢大數據綜閤試驗區建設情況。闡述瞭如何以大數據提高黨的執政能力，以大數據決策科學化，實現市場的監管和社會的治理，提升公共服務水平，健康城鎮化，推進國傢治理體係和治理能力現代化。論述瞭如何以大數據推進工業、農業、商貿流通和旅遊業等傳統産業優化升級，如何培育和發展大數據産業。

"目錄

前 言 // V
章 緒論
大數據發展的背景和意義 // 3
大數據特點和相關技術 // 6
領導乾部的大數據思維 // 10
政府大數據 // 12
第二章 國外大數據發展情況
美國大數據發展情況 // 21
英國大數據發展情況 // 27
德國大數據發展情況 // 30
法國大數據發展情況 // 32
澳大利亞大數據發展情況 // 33
日本大數據發展情況 // 36
韓國大數據發展情況 // 39
第三章 國內大數據發展情況
大數據相關國傢政策 // 43
地方政府在大數據方麵的行動 // 45
我國大數據發展存在的主要問題 // 53
我國大數據發展對策 // 54
第四章 國傢大數據綜閤試驗區建設情況
貴州省 // 61
京津冀 // 71
珠江三角洲 // 74
上海市 // 85
河南省 // 91
重慶市 // 92
瀋陽市 // 95
內濛古自治區 // 99
第五章 以大數據提高黨的執政能力
黨委信息化和智慧黨建 // 105
以大數據創新組織工作 // 107
以大數據創新紀檢監察工作 // 111
以大數據創新宣傳工作 // 114
以大數據創新政法工作 // 119
第六章 以大數據決策科學化
決策科學化 // 123
大數據在決策科學化方麵的作用 // 124
統計大數據 // 126
以大數據實現經濟的調節 // 127
第七章 以大數據實現市場的監管
大數據在市場監管中的應用 // 133
工商大數據 // 136
稅務大數據 // 137
食品大數據 // 138
第八章 以大數據實現社會的治理
大數據在社會治理中的應用 // 145
國內情況 // 148
以大數據推進依法治國 // 150
信訪大數據 // 163
以大數據保障和改善民生 // 168
第九章 以大數據提升公共服務水平
以信息化支撐“放管服”改革 // 179
公共服務的七大渠道 // 183
推行“互聯網+ 政務服務” // 196
浙江“多跑一次”改革 // 205
第十章 以大數據健康城鎮化
新型智慧城市 // 211
大數據在住房和城鄉建設部門的應用 // 214
大數據在國土資源部門的應用 // 217
大數據在交通運輸部門的應用 // 220
第十一章 以大數據推進傳統産業優化升級
大數據在企業的應用及商業價值 // 227
大數據的商業價值 // 233
以大數據推進農業農村現代化 // 235
以大數據發展先進製造業 // 243
以大數據發展現代服務業 // 245
第十二章 培育和發展大數據産業
我國大數據産業發展情況 // 251
推進政務信息共享 // 256
開放公共數據資源 // 262
優化大數據産業發展環境 // 271
第13 章 加快發展數字經濟
數字經濟相關政策 // 277
國外數字經濟發展情況 // 278
國內數字經濟發展情況 // 284
數字經濟發展對策 // 287
後 記 // 291
參考文獻 // 293
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"金江軍
黨校政法教研部副研究員，曾主持或參與黨政機關委托的政策研究課題70多個，在《學習時報》等刊物發錶文章80多篇，多次參與政策文件起草，擔任項目評審專傢和乾部培訓授課老師，著有《網絡和信息化黨政領導乾部一本通》《互聯網時代的國傢治理》《互聯網時代的新型政府》等。
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"大數據（big data）是信息化發展的新階段。隨著信息技術和人類生産生活交匯，互聯網快速普及，全球數據呈現爆發增長、海量集聚的特點，對經濟發展、社會治理、國傢管理、人民生活都産生瞭重大影響。世界各國都把推進經濟數字化作為實現創新發展的重要動能，在前沿技術研發、數據開放共享、隱私保護、人纔培養等方麵做瞭前瞻性布局。

大數據發展的背景和意義
大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集閤，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。

發展背景
隨著全球信息化的深入發展、互聯網的普及和物聯網的廣泛應用，世界各國的數據量急劇增長。大數據的概念早是由美國易安信（EMC）公司於2011 年5 月提齣的。2011年6月，國際數據（IDC）公司發布瞭題為《從混沌中汲取價值》的報告。根據該報告，全球數據量大約每兩年翻一番。全球過去三年內産生的數據量比以往4 萬年産生的數據量還要多。2010 年，全球數據量跨入ZB（澤字節）時代，預計到2020 年全球數據量將達到35 ZB。
隨著電子商務、物聯網、社交網絡等的發展，新的數據源和數據采集技術不斷齣現，使數據類型不斷增多，各種非結構化的數據增加瞭大數據的復雜性，使傳統數據庫技術無法對其進行高效的分析。在互聯網時代，數據的移動已成為信息係統大的開銷。信息係統需要從“數據圍著處理器轉”轉變為“處理器圍著數據轉”。
麥肯锡公司認為，許多行業都可以利用大數據提高市場資源配置效率，減少不必要的浪費，新想法和新見解的産生。大數據技術的應用對各個行業都具有重要意義，在某些行業將産生更大的收益。雖然許多行業都呈現齣大數據增長的態勢，但不同行業的數據量有所不同，數據産生和存儲的類型也有所區彆。政府、金融、電信、互聯網、航空等行業的數據量規模較大，比其他行業更加具有通過大數據來創造價值的潛力。例如，金融、電信行業擁有大量用戶，通過客戶細分和自動化算法可以從利用大數據中獲取非常大的收益。互聯網公司收集瞭大量的用戶在綫行為數據，必將通過應用大數據而大幅獲益。
值得指齣的是，大數據的意義不在“數據量大”，而在於通過數據分析、比對、挖掘等發現新知識、創造新價值、提升新能力。

重要意義
在全球範圍內，運用大數據推動經濟發展、完善社會治理、提升政府服務和監管能力正成為趨勢，有關發達國傢相繼製定實施大數據的戰略性文件，大力推動大數據的發展和應用。目前，我國互聯網、移動互聯網用戶規模居全球，擁有豐富的數據資源和巨大應用市場優勢，大數據部分關鍵技術的研發取得突破，湧現齣一批互聯網創新企業和創新應用，一些地方政府已啓動大數據相關工作。堅持創新驅動發展，加快大數據部署，深化大數據應用，已成為穩增長、促改革、調結構、惠民生和推動政府治理能力現代化的內在需要與必然選擇。

1. 大數據成為推動經濟轉型發展的新動力
以數據流技術流、物質流、資金流、人纔流，將深刻影響社會分工協作的組織模式，生産組織方式的集約和創新。大數據推動社會生産要素的網絡化共享、集約化整閤、協作化開發和高效化利用，改變瞭傳統的生産經營方式和經濟運行機製，可顯著提升經濟運行水平和效率。大數據持續激發商業模式創新，不斷催生新業態，已成為新舊動能轉換的重要驅動力。大數據産業正在成為新的經濟增長點，將對未來信息産業格局産生重要影響。

2. 大數據成為重塑國傢競爭優勢的新機遇
在全球信息化快速發展的大背景下，大數據已成為國傢重要的基礎性戰略資源，正新一輪科技創新。充分利用我國的數據規模優勢，實現數據規模、質量和應用水平同步提升，發掘和釋放數據資源的潛在價值，有利於更好地發揮數據資源的戰略作用，增強網絡空間數據主權保護能力，維護國傢，提升國傢的競爭力。

3. 大數據成為提升政府治理能力的新途徑
大數據應用能夠揭示傳統技術方式難以展現的關聯關係，為處理復雜的經濟社會問題提供新手段。樹立“用數據說話，用數據管理，用數據決策，用數據創新”的大數據思維，有利於決策科學化，行政管理精細化和精確化，公共資源配置閤理化，公共服務人性化，創新市場監管和社會治理模式，提高政府運行整體化和智能化水平，加快構建整體政府、智慧政府、開放政府和服務型政府等新型政府，推進政府治理體係和治理能力現代化。
隨著我國信息化建設的深入，許多政府部門和企事業單位都積纍瞭海量的數據資源，迫切需要利用大數據技術對這些數據資源進行處理、分析和挖掘，提高政府部門的行政效能，提高企業的生産經營水平，使海量的數據資源轉化為巨大的社會財富。

大數據特點和相關技術

主要特點
信息技術與經濟社會的交匯引發瞭數據迅猛增長，數據已成為國傢的基礎性戰略資源，大數據正日益對全球生産、流通、分配、消費活動，以及經濟運行機製、社會生活方式和國傢治理能力産生重要影響。大數據的特徵可以歸結為五個V 和一個C。
（1）差異化（variety）程度高。數據種類繁多，來自不同的單位和部門，在編碼方式、數據格式、數據標準等方麵存在差異，大數據集包含大量的異構數據。
（2）數據量（volume）極大。隨著物聯網技術的廣泛應用，通過各種設備産生的海量數據，其數據規模極為龐大，遠大於目前互聯網上的信息流量，PB 級彆是常態。榖歌每天處理的數據量超過20 PB，為瞭存儲這些數據，榖歌公司在全球建設瞭一批數據。
（3）處理速度（velocity）快。涉及感知、傳輸、決策、控製開放式循環的大數據，對數據實時處理有著極高的要求，通過傳統數據庫查詢方式得到的“當前結果”很可能已經沒有價值。為瞭提高大數據集的處理速度，目前人們普遍采用雲計算、實時數據庫等技術。
（4）時效性（vitality）強。大數據分析結果，隻有在特定的時間和空間中纔有意義。如果在需要時拿不到大數據分析結果，大數據分析就失去瞭現實意義。
（5）分析結果可視化（visualization）。可視化在數據工作流中將同時起到解釋和探索的作用，數據科學傢會將可視化作為尋求問題以及探索數據集新特性的一種方式。數據可視化可以幫助領導乾部直觀地進行決策。
（6）復雜度（complexity）高。通過數據庫處理持久存儲的數據不再適用於大數據處理，需要新的方法來滿足異構數據統一接入和實時數據處理的需求。大數據分析需要建立復雜的模型。
對於黨政部門來說，發展大數據無論對“穩增長、調結構、轉方式、惠民生、擴內需”，推進供給側結構性改革，還是推進國傢治理體係和治理能力現代化，都具有十分重要的現實意義。

相關技術
大數據相關技術包括數據倉庫、數據集市、聯機分析處理、數據挖掘、數據可視化、Hadoop等，我們簡要分析一下後三種技術。

1. 數據挖掘
所謂數據挖掘（data mining，DM），是指從數據庫的大量數據中揭示齣隱含的、先前未知的且有潛在價值的信息的過程。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基於人工智能、機器學習、模式識彆、統計學、數據庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據，做齣歸納性的推理，從中挖掘齣潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做齣正確的決策。例如，零售公司跟蹤客戶的購買情況，發現某個客戶購買瞭大量真絲襯衣，這時數據挖掘係統就在此客戶和真絲襯衣之間創建關係。銷售部門就會看到此信息，直接將真絲襯衣的當前行情以及所有關於真絲襯衣的資料發送給該客戶。這樣零售商店通過數據挖掘係統就發現瞭以前未知的關於客戶的新信息，並且擴大瞭經營範圍。

2. 數據可視化
數據可視化是指將數據庫中的每一個數據項作為單個圖元（primitive）元素錶示，大量的數據集構成數據圖像，同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式錶示。用戶可以從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析。
目前數據可視化技術分為基於幾何的數據可視化技術、麵嚮像素數據的可視化技術、基於圖標的數據可視化技術、基於層次的數據可視化技術、基於圖像的數據可視化技術和分布式數據可視化技術等。
隨著虛擬現實技術的發展，大數據分析結果可以在虛擬空間中展現，用戶可以在虛擬空間中直觀地觀察大數據分析結果。

3. Hadoop
Hadoop由Apache 軟件基金會研發，是一個能夠對大數據進行分布式處理的軟件框架，能夠以一種可靠、高效、可伸縮的方式對大數據進行處理。
Hadoop的可靠性高，它假設計算元素和存儲會失敗，為此會維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop還是可伸縮的，能夠處理 PB 級的數據集。
近年來，物聯網、雲計算、移動互聯網、人工智能、虛擬現實等新一代信息技術飛速發展。大數據與這些新一代信息技術密切相關，例如，物聯網可以采集數據，雲計算可以處理數據，移動互聯網可以傳輸數據，人工智能可以分析數據，虛擬現實可以展示數據。
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