大@@数据@@@@正在@@成为@@国家的重要战略资源@@，已是社会各界关注@@的焦点@@。从大@@数据@@@@的概念入手@@，界定了大@@数据@@@@概念的内涵@@、外延@@，指出@@政务@@大@@数据@@@@@@应用应成为@@政府@@管理改革的全新阶段@@。基于国内外政务@@大@@数据@@@@@@发展现状@@@@，在@@评述国内外政府@@大@@数据@@@@应用发展的基础上@@，提出中国政务@@大@@数据@@@@@@发展需坚持整体性政府@@@@@@、透明化政府@@@@和@@服务@@型政府@@@@三@@个@@基本方向@@，需避免@@将大@@数据@@@@等同于开放数据@@@@@@、共享数据@@和@@海量数据@@三@@大@@认识误区@@，需警惕数据@@权的恶意使用或过度滥用@@@@、大@@数据@@@@带来的信息歧视和@@互联网@@公司侵害国家数据@@主权三@@大@@潜在@@问题@@。
近年@@来@@，大@@数据@@@@在@@全球范围内受到@@追捧@@。著名的管理和@@咨询@@公司麦肯锡@@（McKinsey）认为@@，“大@@数据@@@@已经渗透到@@工业和@@商业领域的各个@@方面@@，成为@@影响生产的一@@个@@重要因素@@”，大@@数据@@@@的应用涉及经济@@、文化@@、教育@@、医疗@@、公共管理等各行各业@@。正是由于大@@数据@@@@的广泛应用及其背后蕴藏的巨大@@潜力和@@价值@@，许多国家纷纷将@@“大@@数据@@@@”的建设和@@发展上升为国家战略@@，积极推动大@@数据@@@@应用的发展@@。
一@@、国内外政务@@大@@数据@@@@@@发展现状@@
2012年@@3月@@29日@@，美国@@正式发布了@@@@《大@@数据@@@@研究和@@发展倡议@@》（Big Data Research and Development Initiative），该倡议书中提到@@@@，大@@数据@@@@计划@@的实施@@，旨在@@帮助美国@@获得从海量复杂数据@@集中萃取知识的能力@@，借此提高国家应对急迫挑战的能力@@。这一@@计划@@类似于过去美国@@联邦@@政府@@在@@高性能计算和@@互联网@@等领域的战略性投入@@，并旨在@@推动国家在@@科学研究@@、教育@@和@@国家安全等领域的能力提升@@。
该倡议书的发布@@，标志着大@@数据@@@@已经上升成为@@美国@@在@@计算服务@@领域的国家战略@@。英国@@、加拿大@@@@、新加坡@@、日@@本@@、韩国@@等国家纷纷推出了以开放@@、融合@@、创新为特征的新一@@轮信息技术革命推进政策@@。
如英国@@政府@@所宣布的一@@项价值@@1.89亿@@英镑的@@“大@@数据@@@@”发展计划@@@@，意在@@推动@@“大@@数据@@@@”在@@商业@@、医疗@@、农业和@@科学研究等方面的应用@@；法国政府@@发布的@@“数字路线图@@（Digital Roadmap）”，计划@@投资@@1000余万欧元用于支持包括大@@数据@@@@在@@内的@@7个@@尖端领域的研究@@；澳大@@利亚联邦@@政府@@发布@@“澳大@@利亚公共服务@@大@@数据@@@@战略@@”，以推动公共行业利用大@@数据@@@@分析进行服务@@改革等@@。
2011年@@9月@@20日@@，美国@@、英国@@、挪威@@、墨西哥@@、印度尼西亚@@、菲律宾@@、巴西@@、南非等八国发起成立@@“开放政府@@联盟@@”，发布了@@《开放政府@@宣言@@》，目前@@全球已经有超过@@60个@@国家加入该联盟@@，贴近互联网@@@@、开发大@@数据@@@@@@、造福全社会已经成为@@当前@@发达国家政务@@信息化的主流声音@@。
相较而言@@，国内对于大@@数据@@@@的研究起步较晚@@。始于@@1993年@@国家自@@然科学基金会成立的@@“大@@数据@@@@共享联盟@@”，以搜集和@@展示大@@数据@@@@的研究开发为主@@。自@@1999年@@起@@，“第三@@届亚太地区知识发现与数据@@挖掘国际会议@@”“Hadoop与大@@数据@@@@技术大@@会@@”和@@“大@@数据@@@@共享联盟@@”等才开始开展有关大@@数据@@@@研究和@@开发的促进工作@@。
2008年@@，“计算社区@@联盟@@”（Computing CommunityConsortium）在@@《大@@数据@@@@计算@@：在@@商务@@、科学和@@社会领域创建革命性突破@@》报告中详尽阐述了大@@数据@@@@对社会治理的推动作用@@，以及潜在@@的商业价值@@。直到@@@@2013年@@，维克托@@·迈尔@@·舍恩伯格的@@《大@@数据@@@@时代@@：生活@@、工作与思维的大@@变革@@》一@@书才掀起国内的@@“大@@数据@@@@”热潮@@。
自@@2013年@@以来@@，大@@数据@@@@、互联网@@、云计算等新兴产业得到@@了中国政府@@的高度重视@@。李克强总理在@@@@2014年@@《政府@@工作报告@@》中明确提出@@，要设立新兴产业创业创新平台@@@@，在@@大@@数据@@@@@@、云计算等方面赶超先进@@，引领未来@@产业发展@@。国务院常务会议多次@@专题@@研究部署推进互联网@@@@、大@@数据@@@@等新兴产业的快速发展@@，科技部@@、发改委@@、工信部等部委在@@科技和@@产业化专项中对新一@@代信息技术给予重点支持@@，在@@推进技术研发方面取得了积极效果@@。
在@@国家层面的积极鼓励和@@倡导下@@，各地政府@@高度重视互联网@@@@、大@@数据@@@@、云计算等新兴产业发展@@。2014年@@2月@@，广东省率先提出设立广东省大@@数据@@@@管理局@@，并正式公布了@@《广东省大@@数据@@@@发展规划@@（2015-2020年@@）》，为大@@数据@@@@产业发展注入了强大@@动力@@。上海@@、北京等地率先推出了政府@@数据@@资源开放共享网络平台@@@@，整合本地区数十个@@部门@@的政务@@大@@数据@@@@@@资源@@，向全社会开放共享@@，为企业和@@个@@人开展政务@@信息资源的社会化开发利用提供数据@@支撑@@。
贵州@@省提出建设@@“云上贵州@@@@”计划@@，并力争成为@@全国首个@@基于云计算建成省级政府@@数据@@共享平台@@的省份@@@@。重庆@@、内蒙古@@、陕西@@、湖北等地都提出建设大@@数据@@@@和@@云计算产业基地的计划@@@@，力图将新兴产业培育成本地的支柱产业@@。
2015年@@4月@@，国家发改委@@在@@部委中首家专门成立了大@@数据@@@@分析中心@@——国家发改委@@互联网@@大@@数据@@@@分析中心@@，全面支撑国家发改委@@宏观调控和@@重大@@决策@@，这标志着中国大@@数据@@@@产业已经开始进入应用深化的全新阶段@@。
二@@、政务@@大@@数据@@@@@@需坚持的三@@个@@基本方向@@
（一@@）整体性政府@@@@
整体性政府@@@@强调政府@@内部须实现机构@@、部门@@、专业@@、层级等之间的协调整合@@，以更好地解决公众需求@@，避免@@因政府@@内部矛盾冲突而造成的公共服务@@效率低下@@。Michael Milakovich指出@@，单一@@数据@@源已越来越难以满足应对很多政策领域日@@益复杂问题的需求@@，未来@@将会出现越来越多跨数据@@集的联系@@，且在@@数字时代@@，政府@@治理的关键在@@于整合多数据@@源的公共管理模式@@，因此@@，推动政务@@大@@数据@@@@@@应用首先应坚持整体性政府@@@@方向@@，推动政府@@间的数据@@共享与业务协同@@。
在@@英国@@@@，曾有报道称@@，由于缺乏跨部门@@沟通@@，当地警察部门@@和@@医院@@系统推进的一@@个@@分享@@暴力犯罪数据@@的项目最终宣告失败@@。相比商业机构而言@@，政府@@在@@推进大@@数据@@@@方面所面临的挑战更加尖锐@@，因为他们必须在@@遵从安全性和@@相关法规的前提下@@，不断打破部门@@孤岛来推进数据@@的集成@@。政府@@部门@@不仅要应对多数据@@源和@@不同格式数据@@的集成分析等大@@数据@@@@领域通行问题@@，还要面对很多政府@@部门@@特有的挑战和@@问题@@。
但对推进政务@@大@@数据@@@@@@应用@@而言@@，无论是对政府@@自@@身监管行为所产生的大@@数据@@@@@@，还是对公民在@@社交媒体或其他网络平台@@上所产生的行为数据@@进行采集和@@分析@@，都可能促进政府@@机构中跨层级的@@“智能中心@@”的建立@@。
如在@@美国@@@@@@“9·11事件@@”以后@@，借由国家安全之名@@，政府@@开始强力推进跨部门@@电子数据@@共享@@。如美国@@国土安全部高度强调跨部门@@数据@@的互操作性@@@@，并应用多种技术手段促进数据@@在@@市政部门@@@@、社区@@、医院@@、供血站@@、避难所等各类机构之间的顺畅流动@@。此外@@，美国@@在@@环保@@、交通@@、医疗@@和@@公共安全等领域的信息共享也取得了良好成效@@。
（二@@）透明化政府@@@@
R. C. Joseph等认为@@@@，大@@数据@@@@分析技术的使用@@，能够大@@大@@提升政府@@服务@@的效能@@。大@@数据@@@@能够提升电子政府@@的效率和@@效果@@，并促进其进一@@步演化为透明政府@@@@（transformationalgovernment，t-government），这被认为@@是电子政府@@的最终演化阶段@@。
大@@数据@@@@应用建立在@@掌握数据@@的基础上@@，以海量数据@@为前提@@，政务@@大@@数据@@@@@@的发展往往离不开政府@@开放数据@@@@，这使得政府@@的透明度大@@大@@提高@@。纽约大@@学法学院教授贝丝@@·诺维克@@（Beth Novick）表示@@，数据@@的开放可以让政府@@公职人员和@@民众一@@起参与进来@@，解决政府@@无法完成的@@、棘手的问题@@，更广泛地发挥公众力量@@，借助大@@数据@@@@平台@@更好地进行社会管理@@。随着政府@@组织@@的行为及其与公众的交互越来越数据@@化@@，在@@政府@@自@@身内部系统中产生的各类大@@数据@@@@也为透明性政府@@建设提供了巨大@@潜力@@。
在@@推进政务@@大@@数据@@@@@@应用@@中@@，政府@@的监管方式应不断创新@@，更加透明@@。在@@最极端的情况下@@，如果我们可以设想一@@个@@机构像维基百科那样完全进行数字化运作@@，那么通过下载其所有的编辑历史就可以提供该@@“组织@@”的所有完整的交互记录@@，从而提供了一@@种迄今为止难以想象的机会去理解其治理安排@@。随着政府@@组织@@越来越@@“成为@@”一@@种前台的网络存在@@和@@后台的信息处理系统@@，大@@数据@@@@也将更有力地促进上述整体性政府@@@@的最终形成@@。
（三@@）服务@@型政府@@@@
大@@数据@@@@可以促进政府@@公共服务@@水平的提升@@，有利于服务@@型政府@@@@的建立@@@@。M. R. Rajagopalan等指出@@@@，在@@大@@数据@@@@@@时代@@@@，公众可以更好地参与到@@政府@@工作之中@@，与政府@@分享@@信息@@，形成政府@@和@@公众共同参与的政务@@决策机制@@。社会公众可以通过社交媒体@@、公开出版物@@、博客等渠道分享@@他们的意见@@，大@@数据@@@@分析技术可以处理这些非结构化数据@@@@，并将更好的服务@@和@@方案传递给所需的客户群体@@。
因此@@，在@@大@@数据@@@@@@背景下@@，任何政府@@都可以藉由政务@@大@@数据@@@@@@的采集@@、分析和@@利用@@，不断推动优化政府@@自@@身运作流程和@@服务@@效能@@。而且@@，政务@@大@@数据@@@@@@分析是政府@@理解公民行为@@、解释政策与公共服务@@优劣的良好手段@@，也是政府@@决策者理解公众需求与偏好的工具@@，以更好地理解人们对于公民参与的积极性@@，对立法变动的态度@@，以及对政府@@公共服务@@的需求@@。美国@@国税局@@（IRS）曾经重新设计其纳税申报流程@@，并应用大@@数据@@@@技术手段来提高对纳税欺诈和@@纳税不遵从行为的自@@动监测@@。
在@@美国@@@@，随着联邦@@政府@@各个@@机构对于大@@数据@@@@分析的应用@@，政府@@在@@处理自@@身事务时将花费越来越少的精力@@。此外@@，大@@数据@@@@还可有效改进政府@@绩效管理方法@@，促进公共服务@@的提升@@。Michael Milakovich指出@@，以往政府@@部门@@的绩效管理往往是滞后的@@，因为其主要依赖一@@些事后的指标来评估政府@@工作的效果@@。未来@@，政府@@管理部门@@应当更多@@依靠实时性数据@@来提升政府@@管理效能@@。
三@@、政务@@大@@数据@@@@@@需避免@@的三@@大@@认识误区@@
（一@@）将大@@数据@@@@等同于开放数据@@@@
由于目前@@尚无对@@“大@@数据@@@@”的标准界定@@，政府@@部门@@对大@@数据@@@@的认识存在@@混乱@@，有将开放数据@@等同于大@@数据@@@@@@，有将任何@@“大@@”的政府@@数据@@集的发布都当作是大@@数据@@@@@@。但事实上@@，很多开放数据@@只是离散的@@“小数据@@@@”，并不具备大@@规模@@、未经处理和@@非结构化等大@@数据@@@@的基本特征@@，且很多通过开放数据@@机构发布的在@@线数据@@集仅仅是一@@个@@可用的样本集@@。
同时@@，虽然开放数据@@对于促进政务@@大@@数据@@@@@@应用意义很大@@@@，但当开放数据@@仅仅是由于上级部门@@的指令要求@@，并对政府@@部门@@本身工作并没有任何回馈时@@，开放数据@@项目就会缺乏可持续性@@。考虑到@@开放数据@@并不是不需要成本@@（公务员需要花时间去收集这些数据@@@@，并发布出去@@），在@@政府@@看不到@@任何收益的情况下@@，将其维持下去会很困难@@。
在@@加拿大@@@@和@@英国@@@@，已经有证据表明@@，政府@@开放数据@@项目的可持续性受到@@了威胁@@，有些官员将开放数据@@描述为仅是由一@@小群爱好者推动的@@“桌角项目@@”。以美国@@的@@data.gov门户网站为例@@，其在@@@@2012年@@包含有@@378529个@@原始空间@@数据@@集@@、1264个@@政府@@@@APP和@@236个@@公民开发@@APP。然而@@，到@@2014年@@，该网站的数据@@集事实上已经下降到@@了@@108606个@@，且各种@@APP的数量也有所下降@@。这实际上也是因为网站数据@@集的可用性不佳造成的@@。
此外@@，为了便于开发者和@@分析者能够不受数据@@格式限制而处理数据@@@@，开放数据@@集都是以原始格式发布的@@，这将影响数据@@的获得和@@使用@@。由于编码缺乏一@@致性@@，这些数据@@在@@没有电脑归纳的情况下非常难以理解@@，从而难以得到@@真正有效应用@@。可见@@，在@@推动政务@@大@@数据@@@@@@应用中@@，不能简单地将大@@数据@@@@等同于开放数据@@@@@@。
（二@@）将大@@数据@@@@等同于共享数据@@@@
Gang-Hoon Kim等对美国@@@@、英国@@、荷兰@@、瑞士@@、新加坡@@、日@@本@@、韩国@@、澳大@@利亚等发达国家的@@24项政府@@大@@数据@@@@应用进行了统计分析@@，发现目前@@发达国家政府@@大@@数据@@@@应用与商业领域大@@数据@@@@应用相比@@，规模还有很大@@距离@@；且目前@@大@@部分政府@@大@@数据@@@@应用的对象仍以结构化数据@@为主@@，较少采用实时@@、动态@@、半结构化甚至@@非结构化数据@@@@。这在@@中国政务@@大@@数据@@@@@@应用中也较为常见@@。
据调查@@，目前@@很多地方政府@@建设的大@@数据@@@@平台@@@@，仅仅是过去政府@@共享数据@@平台@@的@@“翻版@@”。政府@@推动大@@数据@@@@平台@@建设的首要目的不是推动大@@数据@@@@应用@@，而是统一@@政府@@信息基础设施@@，实现各部门@@数据@@的互联互通@@。然而@@，政府@@大@@数据@@@@不仅仅是政府@@自@@身的业务数据@@@@，在@@当今社会@@，有大@@量对政府@@治理有意义的大@@数据@@@@源@@，如金融@@、电商@@、医疗@@、社交媒体等@@，并不完全由政府@@自@@身掌握@@。
在@@推动政务@@大@@数据@@@@@@应用中@@，应逐步整合政府@@外部数据@@资源@@，建设国家层面的全国性大@@数据@@@@中心@@，形成更加完善的治理决策支持体系@@，以在@@数据@@整合的基础上实现服务@@整合@@。以澳大@@利亚@@Centrelink国家数据@@中心的建设为例@@，全国各地的@@Centrelink与数据@@中心直接联网@@，联邦@@、州@@、当地的服务@@机构@@，如税务部门@@@@、金融机构@@、警局等@@，也与数据@@中心实现联网共享@@；Centrelink在@@多种服务@@渠道的后台@@，借助信息通信技术将业务流程@@、服务@@、网络和@@资源进行优化整合@@，便捷@@、高效地为公众提供一@@体化的服务@@@@。
（三@@）将大@@数据@@@@等同于海量数据@@@@
随着大@@数据@@@@在@@中国的不断发展@@，各个@@地方都开始兴建大@@数据@@@@中心@@，但对于大@@数据@@@@中心的建设@@，更多@@地还停留在@@@@“建机房@@、上设备@@、堆数据@@@@”的阶段@@，忽视了大@@数据@@@@强调的是对数据@@的分析和@@应用@@。
对于政务@@大@@数据@@@@@@的推进或大@@数据@@@@中心的建设@@，首先应有周密@@、严谨@@、细致的数据@@目录体系顶层规划@@，建立统一@@的数据@@资源目录体系@@、数据@@标准体系@@、数据@@质量审计体系和@@业务系统数据@@共享交换体系等@@；其次@@要有可对比@@、可回溯@@、可审计的数据@@质量管理体系@@，保障数据@@采集获取的可持续性@@，避免@@“数据@@陷阱@@”；再者@@，要有精通数据@@挖掘和@@业务建模的数据@@科学家队伍@@，从政务@@应用需求出发@@，做好潜在@@数据@@价值的挖掘与应用@@。
此外@@，当前@@不少学者还未真正认识到@@大@@数据@@@@价值@@，认为@@海量数据@@无法获得@@，且大@@数据@@@@只是一@@种暂时性趋势@@。殊不知@@，大@@数据@@@@虽指海量数据@@@@，但并不是@@“全数据@@@@”，而是数据@@资源总量不断增长的状态@@，且从@@“大@@数据@@@@”中挖掘出有价值信息才是大@@数据@@@@应用的关键@@。
四@@、政务@@大@@数据@@@@@@需警惕的三@@大@@潜在@@问题@@
（一@@）警惕数据@@权的恶意使用或过度滥用@@
随着大@@数据@@@@应用的不断推进@@，数据@@开始被视为重要的战略资源@@，“世界经济论坛@@”报告曾指出@@大@@数据@@@@为新财富@@，价值堪比石油@@。在@@政治领域@@，数据@@的所有权是一@@种新的权利源泉@@。围绕原始数据@@的占有权和@@发布权的斗争将成为@@一@@个@@持久性的政治议题@@。一@@个@@不可否认的政治事实是@@，意识形态的倾向性总是会影响对客观@@事实的调查@@，并且对决策过程产生导向作用@@。
当前@@，数据@@权被滥用的案例普遍存在@@@@。如针对政府@@网站@@数据@@不准确问题@@，2001年@@美国@@政府@@颁布了@@《数据@@质量条例@@》（Data Quality Act），允许私人团体对联邦@@政府@@部门@@所发布信息的准确性提出质疑@@。很多反对美国@@环保政策的商业团队就经常利用这一@@条款来拖延环保监管工作的执行@@。这条法律变成了环境保护监管工作的一@@个@@巨大@@障碍@@，因为它经常被用来拖延那些必要的监管工作的正常开展@@。在@@推进政务@@大@@数据@@@@@@应用@@中@@，应警惕数据@@权的恶意使用或过度使用@@。
（二@@）警惕大@@数据@@@@带来的信息歧视@@
大@@数据@@@@技术为基于证据的未来@@趋势预测提供了一@@种可能@@，但同时@@有可能会带来公平和@@公正的问题@@。Michael Milakovich指出@@，在@@政务@@大@@数据@@@@@@应用中@@，数据@@挖掘阶段最有可能引发对公民隐私权的侵害@@。尽管作为一@@种提升公共服务@@传递的重要手段@@，数据@@挖掘本身的意图是好的@@，但由政府@@收集和@@分析个@@人数据@@@@，不可避免@@地会引发对公民自@@由问题的争论@@。很多民众正在@@失去对政府@@的信任@@，其中部分原因就是政府@@机构拥有太多对公民个@@人数据@@的获取手段@@，而相反对个@@人数据@@的保护手段却太少@@。
另外一@@个@@政务@@大@@数据@@@@@@应用的障碍来自@@伦理上的挑战@@，数据@@“可被获取@@，并不代表使用它就是道德的@@”。大@@数据@@@@技术为基于证据的未来@@趋势预测提供了一@@种可能@@，使得社会科学的研究可以做到@@像自@@然科学研究一@@样的精准@@、量化@@、客观@@。大@@数据@@@@可以用于预测未来@@@@，人们可以基于大@@数据@@@@构建政策制定的概率模型@@，分析未来@@可能会发生什么@@，但这些模型会带来公平和@@公正的问题@@。
举例来说@@，通过应用大@@数据@@@@技术@@，我们可以识别一@@些犯罪的@@“热点@@”区域@@，政府@@就可以在@@犯罪发生之前更好预知其发生规律@@，而生活@@在@@这些区域@@的人将会因此@@而比其他地方的人面临更高的被逮捕率@@。
（三@@）警惕互联网@@公司侵害国家数据@@主权@@
由于中国数据@@产权的立法滞后@@，且在@@国家层面缺乏采集相关数据@@资源的统一@@规划@@，使得当前@@与国家经济@@、政治密切关联的数据@@较少掌握在@@政府@@手中@@，而如阿里@@、百度@@、腾讯@@、小米等互联网@@公司所掌握的数据@@资源较为丰富@@，且与国家经济社会运行关系密切@@。
以阿里为例@@，已将数据@@化作为该公司三@@大@@战略之一@@@@，其所掌握的大@@数据@@@@资源与中国国家安全之间的关联@@，是建立在@@阿里的数据@@覆盖面和@@数据@@累积深度的基础之上的@@。目前@@，阿里旗下淘宝的注册用户就接近@@5亿@@，从而支撑起阿里的消费者数据@@@@、制造业数据@@和@@供应商数据@@@@。至@@2013年@@底@@，阿里旗下的支付宝实名用户已近@@3亿@@（其注册账户早在@@@@2012年@@底@@即已突破@@8亿@@），并成为@@全球最大@@的移动支付商@@；而截至@@@@2014年@@6月@@30日@@，创立仅一@@年@@的余额宝用户已超过一@@亿@@@@，差不多是股市开市@@20多年@@后中国股民的两倍@@，支付宝和@@余额宝共同支撑起阿里的金融数据@@@@。
马云说其未来@@进军的领域是医疗@@和@@文化@@事业@@，届时又会形成阿里关于中国人的体质健康生理数据@@和@@心理意识数据@@@@。这些数据@@通过云计算进行挖掘之后@@，对国家安全的价值会远远超出国家保密局所保密的信息价值@@。为此@@，推进政务@@大@@数据@@@@@@应用@@，必须要警惕互联网@@公司对国家数据@@主权的侵害@@。
五@@、结语@@
Gang-Hoon Kim等指出@@@@，国家主导是政务@@大@@数据@@@@@@发展的根本动力@@。发达国家政府@@的大@@数据@@@@项目都有着相似的目标导向@@（如公共服务@@的平等性和@@可获取性@@、公众对公共事务的更好参与@@、透明性政府@@等等@@）。政务@@大@@数据@@@@@@应用发展的主要关注@@点集中在@@安全性@@、速度@@、互操作性@@、分析能力和@@竞争人才等方面@@。
当然@@，每个@@国家的政府@@都有其优先主导的方向@@，以及基于自@@身特殊环境的机遇与挑战@@（如美国@@的恐怖主义和@@健康问题@@，日@@本@@的自@@然灾害@@，以及韩国@@的国防事业等等@@）。中国在@@推进政务@@大@@数据@@@@@@应用@@的过程中@@，应从中国实际出发@@，出台切实可行的政府@@大@@数据@@@@发展供给政策@@。
作者@@：
国家信息中心信息化研究部副主任@@ 于施洋@@
国家信息中心信息化研究部大@@数据@@@@分析处副处长@@ 王建东@@
国家信息中心信息化研究部助理研究员@@ 童楠楠@@
