❶ 全國行政執法數據信息平台是做什麼的，包括哪些內容
行政執法數據
這里的行政是指（除立法、檢察、司法以外政府部門的工作）
執法數據是指：執法人員依法辦事的過程，細節、相關負責人、罰單……一切可公開的檔案資料。
公開出來就是信息嘍，官方網站就是信息平台。
行政執法數據信息包括：交通、工商、治安、金融、稅務、民政……
相當於公開政府執法部門的業績，主要作用還是解決民眾的疑問，涉及戰略不可能公開，要不然就便宜國外的情報機構了。
❷ 大數據平台提供的最基本的兩個功能是什麼
最基本的兩個功能是：一數據收集；二數據分析歸納。
擴展：
一、它必須容納海量數據
如果大數據分析平台無法擴展以存儲或管理海量數據，那麼僅僅提高速度所帶來的作用相當有限。大數據分析平台必須能夠容納海量數據。
大規模並行處理是用於擴展分析處理的理想技術，因為它同時利用計算機群集的存儲和計算能力。它不僅在性能上有所擴展，而且其處理傳入的大量數據流的能力也相應提高。
此外，被設計為用於處理結構化數據的大數據平台使用MPP，可進一步加速處理操作，這是因為已針對分析程序優化了結構化數據，並減少了回答查詢所需執行的搜索量。結構化資料庫能夠更好地了解數據在數據海洋中的位置，並且可以精確地存取數據。
一般來說，非結構化資料庫難以擴展到採用列式設計的結構化資料庫所能達到的級別。但是，大數據分析平台可能整合有能夠提高非結構化資料庫的可擴展性和性能的功能。
二、它必須非常快
簡單來說，數字時代下，用戶不希望在運行查詢時長時間地等待結果。他們期望即時得到滿足，獲得即時結果，而對其他工作負載沒有影響。這意味著大數據分析平台必須增強現有應用程序的性能，允許您開發具有挑戰性的新分析方法，並提供合理、可預測和經濟的橫向擴展策略。
從技術角度來看，要滿足這些期望，必須結合列式資料庫架構(相對於基於行的非並行處理傳統資料庫)和使用大規模並行處理技術或者說MPP。
理由在於：列式設計可最大限度地減少I/O爭用，後者是導致分析處理發生延遲的主要原因。列式設計還可提供極高的壓縮率，相比於行式資料庫，通常可將壓縮率提高四倍或五倍。MPP數據倉庫通常按比例線性擴展，這意味著如果您將雙節點MPP倉庫的空間翻倍，那麼可有效將其性能提高一倍。
列式設計和MPP的結合不僅能夠大幅提高性能(通常約100到1000倍)，還可以實現更低且更透明的定價機制，例如針對每TB的模型而非傳統的針對每處理器、每節點、每用戶的定價方案。最終結果：性能呈指數級增長，同時大數據分析處理過程的總成本大幅降低。
三、它必須兼容傳統工具
如果您的大數據分析平台依賴於「提取、轉換、載入」(ETL)工具(如Attunity、Informatica、Syncsort、Talend或Pentaho)或基於SQL的可視化工具(如Logi
Analytics、Looker、MicroStrategy、Qlik、Tableau和Talena），請確保該平台已經過認證，可與所有這些工具而不僅僅是主要供應商的工具搭配使用。此外，確保您使用的所有工具和擴展技術符合最新版本的ANSI
SQL標准(SQL2011)。
四、它必須為數據科學家提供支持
數據科學家在企業IT中擁有著更高的影響力和重要性，因此大數據分析平台應在下述兩個關鍵方面支持數據科學家。首先，新一代數據科學家採用Java、Python和R等工具來執行預測式分析。底層分析資料庫應支持和加速創新型預測分析的創建過程。
其次，此平台應有助於將數據科學家的工作與業務目標聯系起來。如今，數據科學家的角色常常從統計學家演變而來，後者相對而言更具學術意味，而且通常並不熟悉宏觀業務目標。在某些情況下，會導致數據科學家得出的結論可能不完整、不準確或與業務成果無關。同時，商業人士常常樂於讓統計學家在封閉的環境中工作，只在需要他們支招時才去找他們。
快速、高效、易於使用和廣泛部署的大數據分析平台可以幫助拉近商業人士和技術專家之間的距離。
五、它應提供高級分析功能
根據您的特定使用情況，可能有必要深入查看由大數據分析引擎提供的內置SQL分析功能。您必須從底層查看，以了解究竟提供了何種SQL分析，而不用對該數據執行分析。例如，如果要對從設備獲得的數據執行分析(如在物聯網中)，則需要諸如「時間序列分析」和「差距分析」等分析功能。如果沒有這些功能，您可能需要花費時間整理數據或編寫自定義代碼。
❸ 大數據分析平台/數據服務平台有那些
南京西橋科技有限公司的Cobub，大數據精準營銷一站式解決方案，靠譜的大數據服務商！
❹ 大數據服務平台是什麼有什麼用
現今社會每時每刻都在產生數據，企業內部的經營交易信息、物聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，我們身邊處處都有大數據。而大數據服務平台則是一個集數據接入、數據處理、數據存儲、查詢檢索、分析挖掘等、應用介面等為一體的平台，然後通過在線的方式來提供數據資源、數據能力等來驅動業務發展的服務，國外如Amazon ，Oracle，IBM，Microsoft...國內如華為，商理事等公司都是該服務的踐行者。
❺ 如何實施政府大數據平台
隨著信息技術的飛速發展，各領域的數據量都在爆發式增長，尤其在雲計算、物聯網、移動互聯網等it技術得到廣泛應用之後，數據的增長實現了從量變到質變的轉型，大數據如浪潮般席捲而來，人類社會進入大數據時代。大數據不僅僅只是一次顛覆性的技術革命，更是一場思維方式、行為模式與治理理念的全方位變革，尤其在政府治理領域，大數據帶來了巨大的變革潛力和創新空間。在「全面深化改革，推進國家治理體系和治理能力現代化」的時代背景下，應充分重視大數據在政府治理中的重要價值，牢牢抓住大數據為政府治理提供的創新機遇，切實提高各級政府部門的治理能力。
一、大數據為政府治理理念轉型帶來新機遇
治理理念的轉型是提升政府治理能力的前提，理念的轉型需要新文化、新思維的融入，大數據所蘊含的數據文化與數據思維恰好可以為治理理念轉型提供突破口，基於大數據探索政府治理的多元、多層、多角度特徵，最終實現以政府為主體的政府管制理念向以協同共治、公共服務為導向的政府治理理念的轉型。在大數據時代，政府治理的依據不再是個人經驗和長官意志，而是實實在在的數據，在過去深入群眾、實地調研考察的基礎上，系統採集的客觀數據和實證分析的科學結果將成為最為重要的政府決策依據。「尊重事實、推崇理性、強調精確」的特徵和「用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新」的理念將成為政府治理理念轉型的核心要義。
二、大數據為政府治理模式創新帶來新機遇
大數據通過把數學演算法運用於海量數據，從數據中尋找相關關系，通過這種相關性預測事情發生的可能性，這是大數據方法論的核心思想。此外，依託於大數據技術和平台，通過外包、眾包等靈活的組織方式，可以推動政府治理的組織架構從科層、分割、封閉向開放、協同、合作轉型，因此把大數據的方法和手段引入到政府治理領域，是實現政府治理模式創新的有效路徑。基於上述方法論，大數據為政府治理模式創新帶來的新機遇主要包括：從粗放式管理到精細化治理、從單兵作戰型管理到協作共享型治理、從被動響應型管理到主動預見型治理、從電子政務管理到政府2.0治理、從風險隱蔽型管理到風險防範型治理，最終實現全面數據驅動的治理模式創新。
三、大數據為政府決策科學化帶來新機遇
隨著公共事務的日益復雜，僅憑個人感知已經很難全面了解所有正在發生的事情並做出正確判斷，政府部門想要提高決策的科學性，就需要把大數據思維與技術運用到政府治理與決策中，依靠大規模數據的收集來直觀呈現經濟社會運行規律，通過相應的數據挖掘來輔助政府部門進行科學決策。大數據為政府決策科學化帶來的機遇主要體現在兩個方面：首先，在決策的制定階段，大數據背景下，政府決策不再是個別領導幹部「拍腦袋」做出的，而是通過「用數據說話」，讓聽得見炮火的人（數據）做出決策，這樣的政府決策是在對客觀數據進行科學分析、充分了解客觀現實的基礎上做出的，這樣大大提高了決策的精準性、適用性和科學化水平；其次，在決策實施效果的跟蹤反饋階段，通過物聯網和社交網路的普及，大量的客觀數據能夠快速匯集給決策者，通過這些數據對決策的實施過程和效果進行實時監控，能夠更全面地掌握決策的實施效果和下一步的改進方向。
四、大數據為政府服務效能提升帶來新機遇
提升政府服務效能是政府治理能力提升的重要支撐，也是大數據背景下服務型政府建設的關鍵所在，在政府治理的范疇下，提升政府服務效能主要包括政府部門行政審批的效率提升和公共服務產品的質量提高兩個方面。在提升行政審批效率方面，大數據可以打通各個政府部門的信息孤島，打破各部門數據的條塊分割，通過構建統一的政府行政審批雲平台，讓數據為老百姓「跑腿辦事」，省去了「跑斷腿、磨破嘴，辦事跑十幾個部門，蓋幾十個公章」的苦惱和無奈，這樣既提高了行政審批效率，又節約了政府開支。在提高公共服務產品質量方面，大數據通過對公共服務產品數據和服務對象數據的挖掘、分析，提升公共服務產品供給的精準化、分層化、個性化；通過公共數據的開放和兼容，讓公眾參與到公共服務產品設計、提供和監督等各個環節，實現公共服務產品質量的提高。
❻ 大數據都能應用在哪些方面
1、政務治理方面；
包含輿情監測、風險發現，風險防範、風險判斷、應急指揮、精準調研、議題引導、引導效果評估、決策輔助等。
2、企業品牌管理方面；
包含品牌口碑管理、品牌傳播管理、品牌戰略管理（競爭力評估、行業環境評估等）
3、媒體傳播方面；
包含追蹤熱點、編輯選題、數據新聞等
4、科研教學方面；
包含學校師生研究課題、教學案例等
新媒體大數據已運用到工作生活的方方面面，政企單位如有新媒體大數據需求，可免費咨詢新浪輿情通，新媒體大數據服務平台，打造場景化大數據應用。
❼ 大數據分析平台有哪些作用
一、數據驅動事務
經過數據產品、數據發掘模型實現企業產品和運營的智能化，然後極大的進步企業的全體效能產出。最常見的應用領域有根據個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、根據模型演算法的風控反詐騙服務徵信服務等。
二、數據對外變現
經過對數據進行精心的包裝，對外供給數據服務，然後取得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己把握的大數據，供給風控查詢、驗證、反詐騙服務，供給導客、導流、精準營銷服務，供給數據開放渠道服務等。
三、數據輔助決議計劃
為企業供給根底的數據計算報表分析服務。分析師能夠容易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品司理能夠經過計算數據完善產品功用和改進用戶體驗，運營人員能夠經過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層能夠經過數據把握公司事務運營情況，然後進行一些戰略決議計劃。
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