在我国@@，政府@@部门掌握着全社会量最大@@、最核心的数据@@@@。以往地方政府@@提振经济一@@般是招房地产@@、工厂等@@，随着土地及人口红利殆尽@@，大数据@@@@成为@@与水电@@煤等一@@样重要的生产资料@@，成为@@继土地之后政府@@最重要的资产@@。了解政府@@大数据@@@@@@应用@@@@的案例和数据@@价值释放的方法@@，将有利于激活沉睡的数据@@@@，释放政府@@数据@@价值@@。为@@此我们需要梳理下@@：
一@@ 政府@@有哪些数据@@资产@@
政府@@拥有或控制@@@@，能够给政府@@组织带来社会或经济利益的数据@@资源@@，就是政府@@数据@@资产@@。这主要包括两个方面@@：
○ 一@@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@@@@；
○ 二@@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@@@@)。
从@@政府@@@@“拥有或控制@@”的角度来讲@@，政府@@数据@@资产大致可分为@@五类@@，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@@。
二@@ 地方政府@@大数据@@@@@@应用@@@@案例@@@@
政府@@在建设和应用大数据@@@@的过程中有独特的优势@@。政府@@部门不仅掌握着@@80%有价值的数据@@@@，而且能最大限度调动社会资源@@，能整合推动大数据@@@@发展的各方力量@@。政府@@作为@@大数据@@@@建设和应用的主导力量@@，积极应用大数据@@@@决定着能否发挥大数据@@@@隐含的战略价值@@，对行业来说具有引领性作用@@。以下笔者按部收集了一@@些大数据@@@@的应用案例@@：
1、工商@@部门@@
○ 企业异常行为@@监测预警@@
重庆依托大数据@@@@资源@@，在全国率先探索建立注册登记监测预警机制@@，对市场准入中的外地异常投资@@、行业异常变动@@、设立异常集中等异常情形进行监控@@，对风险隐患提前介入@@、先行处置@@，有效遏制了虚假注册@@、非法集资等违法行为@@@@。
同时@@，积极推动法人数据@@库与地理@@空间@@数据@@库融合运用@@，建设市场主体@@分类监管平台@@@@，将市场主体@@精确定位到电子地图的监管网格上@@，并集成基本信息@@、监管信息和信用信息@@。平台@@根据数据@@模型@@，自动评定市场主体@@的监管等级@@，提示监管人员采取分类监管措施@@，有效提升了监管的针对性和科学性@@。
○ 中小企业大数据@@@@服务平台@@精准服务企业@@
山西省中小企业产业信息大数据@@@@应用@@服务平台@@依托大数据@@@@@@、云计算和垂直搜索@@引擎等技术@@，为@@全省中小企业提供@@产业动态@@、供需情报@@、会展情报@@、行业龙头@@、投资情报@@、专利情报@@、海关情报@@、招投标情报@@、行业研报@@、行业数据@@等基础性情报信息@@，还可以根据企业的不同需求提供@@包括消费者情报@@、竞争者情报@@、合作者@@情报@@、生产类情报@@、销售类情报等个性化定制情报@@，为@@中小微企业全面提升竞争力提供@@数据@@信息支持@@。
2、规划@@部门@@
○ 运营商大数据@@@@助力城市规划@@@@
重庆市綦江区规划@@局委托上海@@复旦规划@@建筑设计研究院及重庆移动共同开展@@，利用重庆移动相关数据@@及綦江相关统计@@年@@鉴数据@@对綦江中心城区人口@@、住宅@@、商业@@、公共服务配套等进行大数据@@@@分析@@，量化綦江房地产库存@@，从@@城市建设角度提出改进策略@@，完善城市功能@@，促进城市健康发展@@。
据介绍@@，经过多次@@尝试@@，重庆移动率先将手机信令数据@@引入城市规划@@@@，通过建立人口迁移模型@@，提供@@2013-2015年@@期间綦江区人口的流入流出情况@@（包括国际@@、省际@@、市内流动@@），建立职住模型提供@@綦江区居住及工作人口的分布@@，通过监控道路周边基站人口流动情况@@，反应綦江区全天@@24小时道路人口流动情况@@，识别出各个时段道路堵点@@。
3、交通@@部门@@
○ 大数据@@@@助力杭州@@“治堵@@”
2016年@@10月@@，杭州市政府@@联合阿里云公布了一@@项计划@@：为@@这座城市安装一@@个人工智能中枢@@——杭州城市数据@@大脑@@。城市大脑的内核将采用阿里云@@ET人工智能技术@@，可以对整个城市进行全局实时分析@@，自动调配公共资源@@，修正城市运行中的问题@@，并最终进化成为@@能够治理城市的超级人工智能@@。“缓解交通@@堵塞@@”是城市大脑的首个尝试@@，并已在萧山区市心路投入使用@@，部分路段车辆通行速度提升了@@11％。
4、教育@@部门@@
○ 徐州市教育@@局利用大数据@@@@改善教学体验@@
徐州市教育@@局实施@@“教育@@大数据@@@@分析研究@@”，旨在应用数据@@挖掘和学习分析工具@@，在网络学习和面对面学习融合的混合式学习方式下@@，实现教育@@大数据@@@@的获取@@、存储@@、管理和分析@@，为@@教师教学方式构建全新的评价体系@@，改善教与学的体验@@。此项工作需要在前期工作的基础上@@，利用中央电化教育@@馆掌握的数据@@资料@@、指标体系和分析工具进行数据@@挖掘和分析@@，构建统一@@的教学行为@@数据@@仓库@@，对目前的教学行为@@趋势进行预测@@，为@@ “徐州市信息技术支持@@下的学讲课堂@@”提供@@高水平的服务@@，并能提供@@随教学改革发展一@@直跟进@@、持续更新完善的系统@@和应用服务@@。
5、医疗@@卫生@@部门@@
○ 微软助上海@@市浦东新区卫生@@局更加智能化@@
作为@@上海@@市公共卫生@@的主导部门@@，浦东新区卫生@@局在微软@@SQL Server 2012的帮助之下@@，积极利用大数据@@@@@@，推动卫生@@医疗@@信息@@化走上新的高度@@：公共卫生@@部门可通过覆盖区域的居民健康档案和电子病历数据@@库@@，快速检测传染病@@，进行全面的疫情监测@@，并通过集成疾病监测和响应程序@@，快速进行响应@@。与此同时@@@@，得益于非结构化数据@@的分析能力的日益加强@@，大数据@@@@分析技术也使得临床决策支持系统@@更智能@@。
6、气象部门@@
○ 气象数据@@为@@理性救灾@@指明道路@@@@
大数据@@@@对地震等@@“天灾@@”救援已经开始发挥重要作用@@，一@@旦发生自然灾害@@，通过大数据@@@@技术将为@@@@“理性救灾@@”指明道路@@。抓取气象局@@、地震局的气象历史数据@@@@、星云图变化历史数据@@@@，以及城建局@@、规划@@局等的城市规划@@@@、房屋结构数据@@等数据@@源@@，通过构建大气运动规律评估模型@@、气象变化关联性分析等路径@@，精准地预测气象变化@@，寻找最佳的解决方案@@，规划@@应急@@、救灾工作@@。
7、环保部门@@
○ 环保部用大数据@@@@预测雾霾@@
微软在利用城市计算预测空气质量上@@，已推出@@ Urban Air 系统@@，通过大数据@@@@来监测和预报细粒度空气质量@@，该服务覆盖了中国的@@ 300 多个城市@@，并被中国环境@@保护部采用@@。同时@@，微软也已经和部分其他中国政府@@机构签约@@，为@@不同的城市和地区提供@@所需的服务@@。该技术可以对京津冀@@、长三@@角@@、珠三@@角@@、成渝城市群以及单独的城市进行未来@@ 48 小时的空气质量预测@@。与传统模拟空气质量不同@@，大数据@@@@预测空气质量依靠的是基于@@多源数据@@融合的机器学习方法@@，也就是说@@，空气质量的预测不仅仅看空气质量数据@@@@，还要看与之相关的气象数据@@@@、交通@@流量数据@@@@、厂矿数据@@@@、城市路网结构等不同领域的数据@@@@，不同领域的数据@@互相叠加@@，相互补强@@，从@@而预测空气质量状况@@。
8、文化@@旅游部门@@
○ 山东省用旅游大数据@@@@带动农村经济发展@@
山东省将省内公安系统@@@@、交通@@系统@@@@、统计@@系统@@@@、环保系统@@@@、通讯系统@@等十余个涉旅行业部门联合@@，整合全省旅游行业的要素数据@@@@，开发完成旅游产业运行监测管理服务平台@@@@。通过管理分析旅游大数据@@@@@@，山东省提升景区管理水平@@，挖掘省内旅游资源@@，开发更多@@符合游客需求的景点以及@@“农家乐@@”等乡村旅游服务@@，进而带动景区特别是农村地区的经济发展@@。
9、政法部门@@
○ 济南公安用大数据@@@@提升警务工作能力@@
浪潮在帮助济南公安局在搭建云数据@@中心的基础上构建了大数据@@@@平台@@@@，以开展行为@@轨迹分析@@、社会关系分析@@、生物特征识别@@、音视频识别@@、银行电信诈骗行为@@分析@@、舆情分析等多种大数据@@@@研判手段的应用@@，为@@指挥决策@@、各警种情报分析@@、研判提供@@支持@@，做到围绕治安焦点能够快速精确定位@@、及时全面掌握信息@@、科学指挥调度@@警力和社会安保力量迅速解决问题@@。
○ 上海@@利用大数据@@@@助百姓找律师@@
2016年@@底@@，上海@@市律师协会开发的上海@@市律师行业信用信息服务平台@@上线@@，整合上海@@市司法局法律服务行业信息平台@@@@、上海@@市人民法院律师诉讼服务平台@@@@、上海@@市人民政@@府@@公共信息信用平台@@三@@大权威数据@@来源@@@@，通过对法院已经公开的裁判文书数据@@进行大数据@@@@分析@@，自动梳理出律师以往诉讼代理情况@@，方便百姓@@、企业以及政府@@机构等查找律师@@，促进法律服务信息透明对称@@，推动法律服务市场良性竞争@@。
信用信息数据@@库中包括基本信息@@、执业信息@@、奖惩信息@@、业务信息和社会服务五大方面@@。平台@@信息分为@@法定公开@@、行业公开@@、自愿公开三@@种@@，并对信用主体@@提供@@了多角度的信息展示@@。对于信用主体@@自行申报的信息@@，上海@@律协在形式审查后会标注明确的告知事项@@，向社会公布@@，接受社会的监督@@。
10、农业部门@@
○ 农业大数据@@@@在三@@农中的应用@@
阡陌科技@@以积累的涉农基础数据@@为@@起点@@，开展农村普惠金融@@服务和供应链金融@@服务@@，以一@@个大数据@@@@平台@@加两个应用系统@@@@（农资经销商系统@@和新农人系统@@@@），帮助新型经营主体@@@@、农资经销商解决规模@@、资金和效率三@@大难题@@，并藉由此收集农业生产中的动态数据@@@@，将服务延伸到农业全产业链中的其他七大市场@@――农业金融@@@@，农产品流通@@，农机服务@@，农技服务@@，农事服务@@，土地流转服务@@，农业物联网@@，打造农业大数据@@@@生态链闭环@@。
○ 美国@@企业@@：大数据@@@@预测农作物生长@@
美国@@在农业大数据@@@@领域不乏创新公司@@@@，2006年@@，两名前@@Google员工创立了@@ Climate Corporation。 该公司@@通过海量公开的国家气象服务数据@@@@，重点研究美国@@全国范围内热量与降水类型@@。 通过这些数据@@@@，与美国@@农业部积累的@@60年@@农作物产量数据@@进行分析@@，从@@而预测玉米@@、大豆@@、小麦等农作物生长@@，同时@@，通过实时气象观察与跟踪@@，公司@@在线上向农民销售天气保险产品给农民@@。从@@2007年@@获得天使投资开始@@，Climate Corporation持续获得了@@17个投资人@@4轮@@1.08亿@@美元的投资@@，公司@@2013年@@被著名农业公司@@孟山都亿@@@@9.3亿@@美元的价格收购@@。
11、财税部门@@
○ 大数据@@@@预测股价涨跌@@
2011 年@@，英国对冲基金@@Derwent Capital Markets 建立了规模为@@@@4000 万美金的对冲基金@@，该基金是首家基于@@社交网络的对冲基金@@，该基金通过从@@@@Twitter 的数据@@内容来感知市场情绪@@，从@@而进行投资@@。无独有偶@@，美国@@加州大学河滨分校也公布了一@@项通过对@@Twitter 消息进行分析从@@而预测股票涨跌的研究报告@@。
○ 无锡地方税务局应用大数据@@@@进行税收监管@@
无锡地税局自@@2013年@@起@@就着手研究大数据@@@@时代对税收管理发展带来的影响@@，探讨大数据@@@@技术应用于税收风险管理的前景@@，并建设了@@“无锡地税涉税情报管理平台@@@@”作为@@信息化支撑@@，着重研究行业@@、事项和大企业等三@@类税收管理领域@@，通过从@@互联网@@上收集与纳税人有关的各类数据@@@@，经处理后与征管系统@@中的信息进行分析@@、比对@@，产生风险疑点实施推送应对@@。
值得注意的是@@，相比国内@@，美国@@政府@@的税务大数据@@@@应用@@场景要具体得多@@。2012年@@起@@，美国@@联邦及州的税务部门即开始尝试应用大数据@@@@技术寻找偷税@@、骗税行为@@的共同特征来打击逃税@@。美国@@国内收入署@@（IRS）对纳税人申报信息与各种公开信息记录进行比较@@，特别针对申报表中的税前列支内容@@、退税信息创建了大量算法@@，寻找其中@@的疑点@@。仅就@@2011年@@度纳税申报@@，即发现@@36亿@@美元的虚假税前列支@@，并发现超过@@3%的退税存在欺诈行为@@@@。
○ 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@@。
12、人社部门@@
○ 镇江市打造劳动保障监察@@@@“大数据@@@@” 维权监管体系@@
江苏省镇江市人社局牵头整合就业@@@@、社保@@、监察@@、人才培训及税务@@、工商@@、民政@@、公安等@@数据@@资源@@，形成全市@@“信息共享@@、网格联动@@、预防处置@@、指挥调度@@”劳动关系智能化预警监控@@“信息链@@”。通过信息数据@@库的比对@@@@，市人社部门@@可以第一@@时间发现并纠正企业劳动保障违法行为@@@@，改变了以往单靠劳动保障监察@@部门处理案件的被动局面@@，促进了全市劳动关系的和谐稳定@@。
三@@ 政府@@大数据@@@@@@应用@@@@启示@@
数据@@是基础性资源@@，也是重要生产要素@@。如何管理政府@@大数据@@@@@@资产@@，我国各部门还缺乏统一@@@@ 标准@@，如何利用大数据@@@@进行精细分析仍处于探索起步阶段@@，应用分散@@。分析我国政府@@大数据@@@@@@应用@@@@的现状和特点@@，借鉴国外有益经验@@，推动我国政府@@大数据@@@@@@应用@@@@@@，应着重从@@以下几个方面开展@@：
1.建设政府@@数据@@开放平台@@@@，做好政府@@数据@@资产整合与管理@@
政府@@数据@@资产到底有多大价值@@？按照麦肯锡给出的测算方法@@，北京@@市政府@@部门数据@@开放的潜在价值可达@@ 3000亿@@—5000 亿@@元@@，按此推算@@，全国政府@@部门数据@@开放的潜在价值可达@@ 10 万亿@@@@—15 万亿@@@@元@@@@。
鉴于政府@@数据@@的巨大价值@@，美国@@、新加坡@@、英国都已经建成国家层面的数据@@开放平台@@@@。在我国@@，上海@@、北京@@、广州@@、武汉等地相继建立开放数据@@平台@@@@，在数据@@公开方面做了有益的尝试@@，但在数据@@开放数量和质量上与国外还有很大差距@@——许多信息支离破碎@@，且使用的格式各异@@，用户搜寻信息并进行统一@@处理的难度很高@@。建设统一@@的政府@@数据@@开放平台@@@@，整合所有的政府@@公开数据@@@@，将之以统一@@的数据@@标准@@与数据@@格式进行发布@@，并为@@开发者提供@@@@API接口@@，可以大大提升公众对政府@@数据@@的使用效率@@。
2.以需求为@@导向@@，推动大数据@@@@服务民生@@
政府@@数据@@本质上是国家机关在履行职责时所获取的数据@@@@，采集这些数据@@的经费来自于公共财政@@，因而这些数据@@是公共产品@@，归全社会所有@@，应取之于民@@，用之于民@@。因此政府@@大数据@@@@@@必须充分考虑到老百姓的实际需求@@，而不仅仅是将原来分散管理的业务数据@@集中起来提供@@给政府@@部门内部办公使用@@。例如近年@@来各地政府@@部门推广实施@@“一@@号一@@窗一@@网@@”，将大数据@@@@引入政府@@治理@@，解决群众@@“办证多@@、办事难@@”等问题@@，就是通过数据@@资源畅通流动@@、开放共享@@，推动政府@@管理体制@@、治理结构更加合理优化@@、透明高效@@。
3.鼓励数据@@开放@@，引导社会力量开发数据@@应用产品@@
在大数据@@@@时代@@，对于政府@@来说@@，一@@方面@@应建设政府@@大数据@@@@@@@@，实现政务@@数据@@资源的公开和共享@@；另一@@方面@@@@应承担起引领@@、推动大数据@@@@产业发展@@的使命@@。通过开放政府@@数据@@@@，供社会进行增值开发和创新应用@@，可以激发大众创新@@，万众创新@@，推动大数据@@@@产业发展@@。这方面美国@@的经验值得借鉴@@。
在政府@@大数据@@@@@@应用@@@@方面@@，美国@@意识重视启发民智@@，鼓励公众对大数据@@@@的应用@@。一@@方面@@，政府@@、社会与企业可以从@@@@Data.gov免费下载数据@@@@，还可以利用@@Data.gov提供@@的@@API实现丰富的第三@@方应用的开发@@；另一@@方面@@@@，基于@@Data.gov美国@@政府@@还建设了@@Apps.gov，面向全国所有政府@@部门@@，提供@@政府@@公用云服务@@，并整合了一@@系列的应用程序@@，实际上类似于一@@个政府@@的应用程序商店@@。据了解截至@@2011年@@12月@@，仅仅在@@Data.Gov网站上@@，就汇集了@@1140个应用程序和软件工具@@、85个手机应用插件@@。其中@@，有近@@300个是由民间的程序员@@、公益组织等社会力量自发开发的@@。
四@@ 政府@@应建立数据@@产品战略@@
最后@@，笔者想说@@：规划@@、培训和项目建设对于政府@@发展大数据@@@@产业无疑是很重要的@@，但是搞了一@@年@@大数据@@@@下来@@，问你搞了什么@@？能拿出来说话的还是要产品说话@@，产品体现价值@@。
数据@@产品把数据@@@@、数据@@模型以及分析决策逻辑尽可能多的固化到一@@个软件系统@@中@@，以更自动化@@、更准确@@、更智能的方式来发挥数据@@的决策价值@@。数据@@产品往往在一@@定范围内具有普遍适用性@@，客户群体更加广泛@@。也容易体现工作成效@@。
数据@@产品在一@@定范围内具有普遍适用性@@，其客户数对营收增速影响更大@@，对规模化复制要求也更高@@。面向的企业更多@@@@，因而数据@@产品的价值取胜在广而不在深@@。这就要求在进行产品设计时对目标客户群的业务有高度的敏感度@@，做到紧急需求先满足@@，将多样化的数据@@需求抽象成一@@个面能满足一@@个个散落需求的点@@。
所以每个地方政府@@都应该建立数据@@产品战略@@，高效安全释放数据@@价值@@！
