1. 大数据的政策

什么叫大数据？简单点来说，大数据就是指大数据集，这种数据集历经测算剖析能够用以表明某一层面有关的方式和发展趋势。数据量没有多，要是得以得到靠谱的结果就可以。例如，经济师都觉得个股没法预测分析，而一位牛津大学大学毕业的博士研究生说了企业，对迄今为止基本上全部的股票交易的数据开展纪录，随后根据优化算法开展剖析。

他对什么国家新政策、业绩、制造行业迈向这些一眼也不看，100%地清除主观性信念的，只依据数值来开展项目投资，最终赚了很多钱。它是大数据财富。

2. 大数据的政策研究

中国互联网大会正式开幕。在以《共创5G产业新未来》为主题的尖峰对话环节，中国联通副总经理梁宝俊应邀出席，并围绕5G的作用、目前5G面对的机遇和挑战等，与现场专家展开对谈，发表了精彩的观点。

4G改变生活，5G改变社会。这句话在如今愈发让人有深刻的体会。比如在疫情防控期间，广东、江西等省利用5G等新技术开展了远程会诊，为湖北的患者提供了救治服务；在近期的防汛工作中，中国联通在湖南利用5G＋无人机完成了一些过去无法实现的实景勘察，避免人员受到伤害等。梁宝俊认为，在数据的洪流中，5G的作用可以被归纳为——支点性的赋能技术。在产业转型、动能转换、国家治理体系现代化过程中，5G扮演着支点性赋能技术的角色。

在梁宝俊看来，5G的作用主要体现在三方面，首先是5G特有的大带宽、低时延、广连接特性使得万物得以智联；其次，5G与人工智能、大数据、云计算等技术不断融合，将数据生产力这一要素发挥的淋漓尽致；最后，5G赋能千行百业，将应用场景通过技术的力量更好地实现其真正价值。5G服务社会、产业、民生，为社会发展做出巨大贡献。

互联网的上半场是消费互联网，下半场是产业互联网。梁宝俊相信，这一趋势将逐步得到印证。在行业不约而同的落实5G“新基建”的过程中，5G一定为成为数字经济的新一轮发展引擎，这点也得到了业界共识。

5G目前还面临着怎样的机遇和挑战？从机遇侧看，第一点，政策的支持使产业迎来机遇期。“新基建”的构建使得像中国联通这样的运营商致力于成为数字基础设施的提供者、数字经济的赋能者，国家有相关政策、社会有相关的需求，这促使产业加速转型升级，给新旧动能转换提供了很好的机遇。第二点，商业模式创新的机遇。从商业角度来看，5G的出现以支点的作用将千行百业连接起来。5G可以赋能，但并非万能，它必须与各行各业连动起来，在这个过程中，碰撞出火花，构建出新业态、新模式。第三，是技术的机遇。5G与人工智能、物联网、区块链等技术的结合，一定会产生更多模式。

从挑战侧看，首先，5G技术目前尚且不够成熟，5G R16版本近期的冻结让产业场景增添了新内容，但仍需要在实践中探索，与之相关的产业链、产品乃至行业终端，都需要过程。其次，5G的运营建设成本仍旧十分高昂。作为运营商，面临着投入收回投入的压力，本着负责任的态度，中国联通很高兴的看到，许多地方政府出台了支持政策，需要产业链通力合作，将运营建设成本降下来。最后，5G的应用融合仍存在挑战。CT企业与IT企业、OT企业如何结合，需要大家进一步探索深化。

一枝独秀不是春，万紫千红春满园。5G是大家的5G，不只是运营商的5G，中国联通自去年4月成立了5G应用创新联盟，也是希望能汇聚行业合作伙伴的力量，将生态链各方面聚合起来，成为数字经济赋能者。目前，联盟合作伙伴以近千家，中国联通在其中起到赋能的作用。“我们搭台，大家唱戏，更好的将这些资源、技术、新模式迸发出来。通过生态的打造，才能百花齐放。”梁宝俊这样总结。

3. 大数据政策法规

靠谱

上海市大数据中心是2018年成立的机构。上海市大数据中心的主要职责为贯彻落实国家大数据发展的方针政策，做好上海大数据发展战略、地方性法规、规章草案和政策建议的基础性工具。该中心承担制定政务数据资源归集、治理、共享、开放、应用、安全等技术标准及管理办法的具体工作。同时，推进上海政务信息系统的整合共享，贯通汇聚各行、各行政部门和各区的政务数据。

4. 大数据的政策支持

习近平总书记在 2017 年 3 月 5 日召开的十二届全国人大五次会议中指出，“要强化智能化管理，提高城市管理标准，更多运用互联网、大数据等信息技术手段，提高城市科学化、精细化、智能化管理水平。” 随着大数据时代的到来，大数据技术为城市数据的采集、存储、分析、运用提供了系统的技术支撑， [1] 将大数据的理论技术与城市管理相结合创新城市管理体系，运用新思维和新方式解决“城市病”等顽症，是目前中国城市管理面临的重大课题，也为积极探索符合我国城市特点和规律的城市管理新路指明了方向。一、提高城市管理决策科学化水平长期以来，传统政府决策下由于受信息不对称、无法模拟、难以预测等局限，决策科学化水平难以保证。随着城市公共事务日益复杂以及信息社会初具雏形，仅凭人为判断已经很难全面了解正在发生的事情，从而给出正确的判断。因此，政府部门要想提高城市决策的科学性，就需要把大数据思维与技术运用到政府治理与决策中，依靠数据采集、统计和分析来直观呈现城市各行业运行情况，通过相应的数据挖掘辅助城市部门进行科学决策，用“数据说话”。同时，在决策实施过程中大量客观数据能够快速反馈给城市决策者，对决策的实施过程和效果进行实时监控，能够全面掌握决策的实施效果和下一步的改进方向，真正做到跟踪决策实施，优化决策过程。

1、大数据为城市管理者提供了更高的开放性的管理决策环境，促进城市科学化管理水平的提升 传统的政府部门和决策机构处于一种信息不对称的决策环境中，城市各级单位间存在着体制壁垒，数据无法充分及时地得到共享，从而导致城市管理者掌握的信息不准确不全面，因此管理决策的科学水平具有一定的局限性。随着大数据技术在城市管理中不断地嵌入与融合，体制、数据和人员之间的壁垒被打通，孤岛被链接，依托各级城市部门共建共享统一大数据平台，城市管理者开始用数据说话，从而促进城市科学化管理水平的进一步提高。例如，城管大数据平台的交通趋势分析吸纳城市教育部门推送的开学或考试等内部数据后，比交通部门常规预测依靠经验的科学性要高得多。

2、大数据构建全新的管理分析模式，促使城市科学化管理水平的提升传统的城市管理基于因果分析，利用通盘综合分析各种因素及相互关联的影响，进行城市判断和预测。但是随着移动互联网和物联网等新一代信息技术在城市建设中的广泛渗透，城市数据呈现出规模巨大、类型多元、速率升级等新特征，而这些特征是传统的城市管理模式难以应对的，这必然导致城市管理效能的大打折扣，科学化程度不高。城市管理中的大数据应用最大的价值在于能从海量低相关或非显性相关的城市数据中，挖掘和提炼出对城市决策、预测和指挥等管理工作有价值的新数据，并通过机器学习算法、人工智能 AI、并行计算等大数据技术发现新信息，从而服务于大数据时代的城市管理。例如城市的公共卫生部门可以通过大数据平台分析近期搜索引擎中数亿条的检索记录的舆情分布、线上药品搜索与订单趋势走向甚至数字图书馆中的特定书目的查询和借阅统计来对某种特异流行病的趋势预测，而这种预测较城市医院的样本抽样分析与上报相比，不但行政效能获得突破性的提升，同时管理工作的科学性也得到了充分的保障。作为城市管理者，可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。

3、大数据引入虚拟化、可视化的数据呈现方式，进一步提高了城市科学化管理水平传统的城市管理者利用地图沙盘、视频会议、情景案例等桌面推演的方式来锻炼检测预警素质和应急处置能力。但是一方面，由于推演的过程中数据只是以单板的二维表格样式呈现，不利于城市管理者形成直观判断结果；另一方面，推演的过程只是基于过去的个别经验和有限的信息，人为主观因素影响作用较大，其结果具有较大的滞后性、不稳定性、单一性，这必然导致城市管理，尤其是公共安全领域，存在风险评估不足、监测研判不及时、备案配置不足等问题。大数据拥有城市虚拟化和数据可视化等先进的信息技术，通过为城市建立虚拟模型，导入仿真实时数据，再通过可视化技术将不同控制参数下的云计算结果以直观的形式呈现给政府部门和决策机构。例如，城市管理部门基于市民手机的 GPS 或基站定位数据，根据不同城区的位置分布，进行不同程度的色块填充，就可以实时渲染出城市的等值线地图（也称热力图）。这样，城市内各个区域的人员密度分布就可视化地呈现给管理者，从而为交通治理、公共安全等管理工作提供科学支撑，提升科学管理水平。二、提高城市管理社会精细化水平从粗放型到精细型管理，是城市管理的必然趋势。实现城市管理精细化，成为全国各大中型城市政府的一项重要任务。越来越多的管理者认识到“城市管理应该像绣花一样精细”，而大数据技术恰恰是实现这一愿景的最佳手段之一。大数据引领下的城市精细化管理是一个全覆盖、全天候、全对象、全过程的科学管理状态，是城市管理创新的重要措施，也是提高精细化管理水平的重要途径。第一，大数据在城市既有信息基础设施基础上进行整合，20 /2018.5 引入无人机视频摄录、车载移动图像抓拍、工业机器人等数据采集技术，克服了城市管理中区域范围大、受干扰因素多、人工维护死角等问题，将城市更细微更详尽的数据采集并传输回城市大数据管理平台，绘制了一张覆盖整个城市的数据地图，从而便于城市治理部门的进一步精细化管理。第二，传统的城市精细化管理工作依赖于更多人力资源的投入和人机对话，夜间的管理工作必然导致管理成本上升，效能下降。大数据引入智能视频、红外传感、RFID 等物联网数据处理技术，城市信息的采集、传输、处理甚至分析都是“物物对话”，全天候式的大数据介入不但可以大大降低城市精细化管理成本，还可以大大提高城市精细化管理效率。第三，仰仗大数据城市管理可以实现精准信息的推送。

4、提高和培养大数据意识思维我国城市政府部门利用大数据进行城市管理的水平相比于欧美西方城市相对较低。不得不承认造成这种现象，一方面是由于我国的大多数城市的数据文化匮乏，城市数据的公信力弱，质量低，一致性差是不争的事实；另一方面，主要是城市管理部门的信息化认识不均衡，用信息技术解决问题的氛围不浓，用数据思考说话办事的意识不足，消极对待甚至无动于衷的城市管理乱象也广泛存在。培养数据意识和建设数据文化，迫在眉睫。为此，政府应该发挥主导作用，加大数据管理城市的舆论宣传，力争在全社会形成“用数据思考，用数据说话，用数据决策，用数据创新”的城市大众文化氛围。同时，要培养大数据观念，善于借助技术手段拓展城市管理思维，摒弃个人经验和长官意志的城市管理陋习。此外，培训管理者大数据学习意识，将数据的知识纳入公务员培训体系，将大数据作为管理文化建设的一环。

5、加强组织领导，强化政策支持大数据城市管理工作，应由信息化部门牵头，建立跨部门、跨城区、跨行业的大数据城市管理协同推进机制，加大重大建设部门协调力度，统筹全城区大数据应用和数据融合。成立大数据城市管理领导小组等领导机构，并下设办公室在信息化部门进行日常业务工作，负责统筹领导和协调数据融合应用推广。整合城市管理方面的技术支撑力量，设立大数据城市管理创新专家委员会，加强发展战略研究，为大数据城市管理的相关项目、工程和任务提供决策支持，夯实大数据城市管理工作业务基础。面向大数据城市管理，修订政府信息公开条例。积极研究城市数据开放与保护制度。制定城市信息采集、传输、存储的管理规范。建立城市管理数据库的顶层设计体制和共享利用机制。推动城市个人信息采集、应用、保护的立法工作。明确大数据城市管理相关优惠帮扶政策，在用地供给、电力供给等方面加大力度。鼓励城市中政府部门购买信息服务、以租代建，进行大数据产品应用和融合。

6、加强资金保障资金保障是政府进行大数据城市管理的一项重要措施 , 通过一系列资金保障制度的建立使各部门、各企业能够了解城市大数据应用目标，明确各自职责，实现资金充分利用。城市财务资金建立大数据发展专项资金，通过专项资金投入的设立，引导社会资本共同发起城市大数据投资基金、产业投22 /2018.5 资基金、PPP 基金共同构建多层次投资体系，满足城市大数据各级企业在其不同阶段，不同城市应用领域的发展需求。引导和鼓励银行、证券、信托等金融机构支持城市大数据金融体系建设和投资。鼓励金融机构面向城市应用的大数据企业优先给予信贷支持，围绕城市大数据应用开发和创新个性化金融产品，为城市重点大数据项目提供支撑。鼓励各类政策性担保机构主动扩大业务规模，对大数据企业在担保风险上分担比例，担保费率等方面给予最大限度的支持。支持大数据企业利用知识产权质押进行资本市场融资，解决发展的资金瓶颈问题。

7、培养复合型人才人才是大数据的关键，尤其是数据科学和数据分析方面的专业技术人员，是连接城市管理业务和数据应用技术的桥梁。但当前大数据人才培养存在起步晚、规模小、行业规范不统一等问题，既掌握大数据理论与技术又谙熟城市管理经验的人才更是存在巨大的缺口。因此，培训和培养大量面向城市管理的大数据复合型人才，显得越来越重要。复合型人才不仅需要具备精湛的城市管理能力，还需要拥有较高的数据收集整合的能力、数据鉴别挖掘的能力、数据分析利用的能力以及将大数据与城市管理各行业融合的能力。

8、鼓励面向城市应用的技术创新吸引国内外优秀的大数据分析服务商、解决方案提供商、数据设备制造商在城市落户，集聚大数据研发中心、工程技术中心、大数据示范工程等创新资源，加强面向城市应用的大数据核心技术攻关，布局城市大数据创新重大专项，积蓄创新发展动能。另一方面，加速推进科研成果转化，整合产学研优势资源发展城市数据应用为牵引的跨学科、跨行业、跨领域的数据融合技术，共同推进大数据相关理念和技术的应用推广，形成具有城市个性特色的大数据产业和应用生态体系。

9、防范数据风险从近几年来爆发的数据安全事件看，城市的大数据安全仍然受到严峻的挑战。首先，基础设施是城市大数据的坚固支撑，但数据机房的等级保护、运维人员的安全操作、数据行为的合规审计都是不容忽视的安全漏洞来源。其次，大数据倡导城市中多系统的共建共享、互联互通，泛在化的网络广泛应用，使得通讯信息直接暴露在自然环境中，信息完整性损害风险陡增， [3] 这就对大数据加密、传输和解密的过程提出了挑战。最后，隐私保护问题也越来越突出。用户隐私数据被非法买卖、移动互联网陷阱随处可见、市民检索记录被用于精准广告推销，这些隐私保护问题可能随时导致一个城市的数据瓦解乃至崩溃。为此，首先要构建城市数据安全保障体系。加强大数据环境下城市信息安全认证体系建设，会同城市管理各相关部门做好安全顶层设计，有效保障数据采集、传输、处理等环节的可控性、可用性、完整性、保密性。围绕城市应用系统安全、数据基础设施安全、云计算平台安全、数据通信安全、数据灾备安全、数字身份认证等方面，探索建立城市大数据安全保障体系。

5. 大数据政策元年

公元前221年秦始皇统一中国，被认为是中华帝国的元年。1912年中华民国成立，是中华民国的元年。1949年中华人民共和国成立，是新中国的元年。后来，随着互联网在中国的发展及其对经济社会的影响，出现了更多信息化领域关于元年的说法，如：1987年：中国移动通信元年1995年：中国互联网商业元年1999年：中国电子政务元年2005年：中国移动政务元年2010年：中国移动互联网元年2011年：中国政务微博元年2013年：中国互联网金融元年2013年：中国大数据元年2019年：中国5G商用元年

6. 大数据的政策选择要考虑发展与安全

您好，很开心为您解答。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据应用

大数据虽然孕育于信息通信技术，但它对社会、经济、生活产生的影响绝不限于技术层面。更本质上，它是为我们看待世界提供了一种全新的方法，即决策行为将日益基于数据分析，而不是像过去更多凭借经验和直觉。具体来讲，大数据有以下作用。

1）对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。

云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值，大数据具有催生社会变革的能量。

2）大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。

在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生出一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。

在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析技术、数据挖掘技术和软件产品的发展。

3）大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”向“数据驱动”转变。

在商业领域，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对，可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持，可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务。

在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性。

在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

4）大数据时代，科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法，在大数据时代，研究人员可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

大数据涉及到各个行业，现在能学好大数据技术，加上自己持续的学习，高薪是肯定的。

7. 大数据的政策背景

1、是数据体量巨大（Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

2、是数据类型繁多（Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

3、是价值密度低（Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

4、是处理速度快（Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。

8. 大数据政策研究课题

数据获取等方向都有涉及、数据维护、数据挖掘偏业务的可以称之为运营分析师，偏管理的可以称之为数据决策分析师，偏金融的可以称之为注册项目数据分析师，因行业和发展方向的不同，工作方向为维护数据可以称之为数据库管理员，数据库工程师，工作方向为挖掘方向的称之为数据挖掘师等等，数据分析师在 业务

9. 大数据政策法规考试试题 贵州

大数据技术可以帮助企业准确定位意向客户;通过数据分析我们可以建立城市规划、解决医疗发展难题;传统行业转型互联网也可以利用大数据价值。所以大数据技术被广泛应用在各行各业，现在越来越多的企业开始重视大数据技术，并招聘大数据人才。

目前大数据人才缺口巨大，据TDU研究显示，至2025年中国数据人才缺口将达到200万。大数据人才缺口大，目前却少有开设了大数据专业课的高校，所以大数据人才供不应求。现在学大数据还是很有出路的。

据职友集数据显示目前大数据相关工作的日招聘量为34362条每天，全国大数据开发工程师的平均薪资为18880元/月，招聘量和薪资水平都比较高，所以目前企业还是很注重大数据人才的，现在学大数据还是比较容易找工作的。

大数据和云计算技术紧密结合，需要云计算的地方就需要大数据技术，同时近几年崛起的物联网、移动互联网等新兴计算形态也和大数据技术息息相关，所以大数据行业的前景还是比较好的。

综上大数据的就业前景还是很好的，目前大数据人才供不应求，企业争相用丰厚的福利待遇来吸引大数据人才，所以目前学习大数据还是很有出路的。不过大数据行业还是很看重技术的，所以想找到满意的大数据开发工作还是需要大家先努力学习大数据知识。

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10. 大数据政策文件

促进大数据发展纲要是2015年提出的。

2015年8月31日，国务院以国发〔2015〕50 号印发《促进大数据发展行动纲要》。该《纲要》分发展形势和重要意义、指导思想和总体目标、主要任务、政策机制4部分。

主要任务是：加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力；推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型；强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。

政策机制是：完善组织实施机制；加快法规制度建设；健全市场发展机制；建立标准规范体系；加大财政金融支持；加强专业人才培养；促进国际交流合作