国务院大数据是怎么形成的

㈠ 国家大数据为什么建在贵州

国家大数据建在贵州的原因：

一是先天优势。

大数据需要数据中心承载，大型数据中心需要建在气候凉爽、电力充足、没有地震的地方。贵州具有清新的空气，凉爽的天气两口气，能源充沛，地质稳定，工信部评估报告显示，贵州是中国南方最适合建设大型绿色数据中心的地区。国家第一批绿色数据中心84个试点中，贵州有12个，位列全国第一。

二是先发优势。

2014年3月1日贵州在北京举办的大数据推介会，拉开了贵州发展大数据的大幕，总体上比国内其他地区抢跑了两年，形成了率先获批建设首个国家大数据综合试验区，贵阳·贵安大数据产业发展集聚区，贵阳大数据技术创新试验区。

贵州省建成全国第一个省级政府数据集聚、共享、开放的云上贵州系统平台;设立全球第一个大数据交易所等等一系列的率先。

三是先行优势。

大数据是新生事物，应用模式和产业模式都需要创新，需要试验，需要人才。贵州坚持在大数据政用、民用、商用领域开展先行先试，通过政府领跑+社会群跑，充分发挥政府在大数据发展中的引导和推动作用，着力形成政府、企业、社会三方发展合力。

㈡ 大数据发展的根基是什么

大数据发展的根基是什么

大数据活在“云端”！唯有云计算能让大数据找到自己的轨迹和存在的真正价值；但大数据不是无根的浮云，它有自己的根，源源不断输送数据的根。

那么，大数据的“根”在哪里？日前国务院出台的《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《行动纲要》)或许可以让我们找到答案。

《行动纲要》明确提出了促进大数据发展的三大重点任务和十项工程。三大重点任务之首即加快政府数据开放共享，推动资源整合；十项工程前四大工程涉及政府信息，即：政府数据资源共享开放工程、国家大数据资源统筹发展工程、政府治理大数据工程、公共服务大数据工程。不难发现，三大重点任务、十项工程的关键词就是共享，而政府数据的开放共享是核心。

共享是大数据的“根”

大数据与云计算，或许就像一枚神奇的金币之正反面，让许多人感觉“云里雾里”、亦真亦幻，却又能真切地感受到金币的光芒。

什么是大数据？按照维基网络的定义，大数据是指无法在可承受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。大数据的基本特点可以概括为“4V”：大量化(Volume)多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值化(Value)，即海量的数据规模、快速的数据流动和动态的数据体系、多样的数据类型、巨大的数据价值。

而《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格给出的解释或许更易于理解，他认为，“大数据”并不是很大或者很多数据，并不是一部分数据样本，而是关于某个现象的所有数据。比如说关于一家企业的数据信息，除了企业名称、法定代表人、注册资本、经营范围等基本信息外，还包括财务信息、经营信息、外部关联关系、诚信状况等信息。大量、多维、立体、交织信息的汇集，就可以为不同主体、基于不同需求分析企业提供数据基础。

如果将单个或局部领域的数据及其挖掘处理视为小数据，那么关于某一主体的大数据就是由成千上万、相互关联、相互交织的小数据汇聚而成的。小数据的充分融合，就是大数据形成的根基。譬如一滴水，唯有与别的水滴融合在一起，才能形成水流，才能汇成江河、海洋，才能发挥水的价值。这种融合就是共享。没有小数据的共享，就没有大数据生长的“根”。

要从海量的数据中快速地分析、挖掘出有用的信息，单台计算机已难以胜任，必须采用分布式架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据和云存储、虚拟化技术，即透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算、分析之后将处理结果回传给用户。这就是与大数据相依相存的云计算。显然，如果没有数据的共享，云计算也是“无米之炊”。

当然，数据能否共享，涉及到数据的开放性、法律边界、数据价值实现等问题，还面临诸多现实障碍。

谁阻碍了数据共享？

当我们沉醉于大数据的奇妙与魔法无边的时候，现实世界却给了我们一记响亮的耳光！我们会沮丧地发现，许多政府公共信息仍处于零散、分割、封闭状态！

各级政府部门在履职过程中掌握了大量的数据信息，其中涉及企业(个人)的数据最为丰富。目前普遍认为比较有用的企业信息大致包括四个方面。

一是反映企业基本情况的信息。包括：工商部门提供的企业注册登记信息，注册资本、股东及高管变更情况等；环保部门提供的企业环境违法处罚信息、环评审批、排污许可证和排污权抵押登记情况等；质监、安监、食品药监、卫生等部门提供的各项资质信息。

二是反映企业真实经营状况的信息。包括：税务部门提供的企业应税销售额，纳税、退税情况等；人力社保部门提供的企业社保缴纳、劳动争议情况、劳动保障书面审查信息等；海关部门提供的进出口信息、企业报关情况等；水、电、气部门提供的缴费及欠费情况等。

三是反映企业及企业主资信状况及守法情况的信息。包括：公安、法院等部门提供的企业或企业主的司法诉讼、执行、查封信息等；工商、环保、人社、税务、质监、安监、食品药监、卫生、海关等部门提供的处罚信息。

四是反映企业融资、财产抵质押、对外担保等情况的信息。包括：人民银行[微博]征信系统提供的贷款、质押信息，工商部门提供的股权转让、抵押、查封信息等；房产部门提供的房地产权属、抵押、查封、租赁信息等。

这些涉及企业的各种信息资源散落在不同的政府管理部门，总体处于彼此分割、孤立、封闭状态，没有实现数据之间的共享、连接和融合，更谈不上大数据价值的体现。

尽管近年来，各级政府都在积极搭建公共信用信息平台，推动社会征信体系建设，特别是《国务院关于印发社会信用体系建设规划纲要(2014—2020年)的通知》出台后，步伐进一步加快，各部门也大多建立了自身的信息管理系统，但部门之间信息不共享或共享不充分仍是常态。即使有一些全国性、地区性的统一信息平台，如“全国企业信用信息公示系统”“信用浙江”等，所含企业信息也非常有限，且不完整、不及时。

这种信息割裂的状态，不仅不利于大数据的发展，从眼前看，则对具体运用大数据的相关主体的发展形成阻碍。比如，银行业在服务实体经济特别是小微企业过程中，面临的突出瓶颈之一，就是信息瓶颈。银行业开展小微企业信贷业务面临的最大困惑是信息不对称。信息的不对称使银行在发放小微企业贷款时难免“如履薄冰”，顾忌甚多。因此，能否切实掌握和了解反映企业真实经营状况、企业及企业主资信状况等相关信息，在很大程度上决定了银行对小微企业放贷的意愿以及介入小微企业信贷领域的深度。

目前客观存在的企业信息难共享之格局，根源在于部门利益。相关政府部门在参与公共信用信息平台建设时，出于种种原因，往往叫得响、做得少。一些部门出于自身商业利益，将自身所拥有的大量公共信息视为“私有财产”，以有偿作为提供信息的条件；或以维护商业秘密、涉及部门机密为由，不愿将拥有的、本属于公共资源的企业信息与其他部门共享，或者象征性地扔几根“骨头”，人为造成了企业信息的分割、残缺，也造就了许多“僵尸”信息平台；有些信息的共享按说不应存在障碍，只因为一些数据拥有的部门感觉“吃力不讨好”，缺乏主动提供数据的动力。

当然，也不排除个别地方政府从局部利益出发，对可能影响当地企业发展的行政处罚类负面、失信信息的公开加以阻扰，影响信息数据的共享。深层的原因，则是社会信用体系建设法制化步伐缓慢，公共信息征集机制不健全，对相关部门提供、公开相关政务信息缺乏有效的约束，以及信用信息使用在公开与保密之间的法律边界不清晰。

怎样走向数据共享？

《行动纲要》把加快政府数据开放共享、推动资源整合列为首要任务，把推动政府数据资源共享开放工程、国家大数据资源统筹发展工程、政府治理大数据工程、公共服务大数据工程等工程建设作为促进大数据发展的基础设施工程。说明政府高层对信息共享问题的高度关注。

显然，推动数据共享的起点是政府部门间的信息共享，而这恰恰是难点所在。这是一个系统性艰巨工程，也是一个渐进的过程，既需要加快社会征信体系的法制化进程，更需要政府及相关部门创新思维。

搭建统一、公开、透明的社会信用信息共享平台，有效整合政府各部门信息。对于拥有各种管理资源的政府而言，搭建一个比较完备的信息平台框架似乎并不难，难就难在能否实现信息的充分共享。如何让信息平台所涉及的政府部门主动、及时、充分地将自身所拥有、可公开的数据信息共享到统一的信息平台，关键是要强化信息征集的行政约束力，建立公共信息共享平台的保障机制。

在现行体制下，笔者以为政绩考核“指挥棒”或是推动信息共享之“神器”。应以推动《社会信用体系建设规划纲要(2014—2020年)》实施、落实政务公开制度为抓手，将公共信用信息共享系统数据信息的报送纳入政府对相关部门的考核，前提是要充分研究和界定各类信息公开的法律边界，特别是在对各类违法违规信息、不诚信行为信息的公开方面，应明确可以采取的共享方式和程度，以打消信息发布各方的顾虑。在此基础上，制定清晰的公共信息共享清单，明确相应的责任与义务。

小数据不能共享，大数据必是空谈。所以，看大势、顾大局、破本位，推进小数据共享，是政府部门在大数据时代应有的思维。

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㈢ 大数据现象是怎么形成的

大数据是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）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

(3)国务院大数据是怎么形成的扩展阅读

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

㈣ 什么是大数据 大数据是什么意思

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

(4)国务院大数据是怎么形成的扩展阅读

大数据的价值体现在以三方面：

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

㈤ 我国大数据发展的现状是怎样的

随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。无论是国家、企业还是社会公众，都越来越认识到数据的价值。因此，近年来，各地纷纷成立大数据发展局，企业纷纷推动数据资产治理，大数据辐射的行业也从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育等。一时间，仿佛各行各业都在谈大数据，人人都在谈大数据。但也有声音说大数据迎来了“七年之痒”，面对大数据热潮也需要一些“冷思考”。我国大数据究竟发展得如何？未来我国大数据发展还有哪些机遇和挑战？

1、大数据产业进展显着
过去几年，大数据理念已经深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。
在政策方面，我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入落地实施阶段。自从2014年“大数据”这个词写入政府工作报告以来，我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。在顶层设计上，国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划（2016-2020）》等文件也都已经出台。十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”，“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初，所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划，十几个省市设立了大数据管理局，8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。可以说，大数据的政策体系已经基本搭建完成，目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。
在技术方面，我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”，但国产核心技术能力严重不足。我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式，促进了大数据领域技术创新速度和能力水平，处于国际领先地位。在技术全面性上，我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究；在应用规模方面，我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试，达到了万台节点；在效率能力方面，我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩；在知识产权方面，2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%，位居世界第二。但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造，核心技术能力亟待加强。例如，目前国内主流大数据平台技术中，自研比例不超过10%。
在产业方面，我国大数据产业多年来保持平稳快速增长，但面临提质增效的关键转型。2018年，我国大数据产业延续多年来的增速，继续保持相对高速的增长。根据中国信息通信研究院的测算，2018年我国大数据产业整体规模有望达到5400亿元，同比增长15%。然而，综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，大数据产业的增速出现了下滑。我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。
在应用方面，大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升，越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等，行业应用“脱虚向实”趋势明显，与实体经济的融合更加深入。
2、产业的五大困局
虽然我国大数据总体发展形势良好，也面临难得的发展机遇，但仍然存在一些困难和问题。
一是，涉及核心技术的产业发展薄弱，未能有效提升我国核心技术竞争力。核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。由于大数据企业在完成产品开发后，可以近乎零成本无限制的复制，因此拥有核心技术的大企业，很容易将技术优势转化为市场优势，即凭借具体的信息产品赢得海量用户获得垄断地位。当前，从大数据技术与产品的供给侧看，我国虽然在局部技术实现了单点突破，但大数据领域系统性、平台级核心技术创新仍不多见。大数据处理工具都是“他山之石”，大部分企业用的都是国外的数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化技术，自主核心技术突破还有待时日。尤其是开源产品的技术标准方面，我国的影响力尚亟待提升。
二是，数据孤岛和壁垒降低了大数据产业资源配置效率。大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享，如果数据不开放、不共享，数据整合就不能实现，数据价值也会大大降低。无论是政府数据、互联网数据还是其他数据，数据拥有者往往不愿对其进行开放流通。受制于前期信息基础设施建设，目前我国政府数据往往还存在着诸多“数据孤岛”和“数据烟囱”，数据价值难以发挥。
三是，数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险。大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时，也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险。海量多源数据在大数据平台汇聚，来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中，并分别被不同用户使用，极易引发数据泄露风险。利用大数据技术对海量数据（21.90 -5.19%,诊股）进行挖掘分析所得结果可能包含涉及国家经济社会等各方面的敏感信息，需要对分析结果的共享和披露加强安全管理。
四是，产业垄断与恶性竞争现象频发，“劣币驱逐良币”现象明显。由于资源型产业门槛低、利润高，新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。大量依托数据资源优势的企业诞生，为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争，放缓了技术研发的步伐。同时，数据垄断问题也愈发明显。少数互联网巨头企业拥有巨大数据，不但对产业发展不利，甚至存在巨大的数据聚集隐患。
五是，各地发展同质化严重，普遍存在重存储轻应用的现象。由于缺乏统一的大数据产业分类统计体系和产业运行监测手段，各地大数据产业的定位相似，同质化竞争加剧。而盲目的重复建设，更是可能导致大数据产业过剩。同时，由于部分地区信息化发展程度有限，大数据应用场景不够丰富，更是以数据中心等大数据存储设施的建设作为发展大数据产业的关键，且规模巨大，目标动辄以百万台计，后期若无法有效利用，将造成巨大的资源浪费。

㈥ 人人都在说大数据，那大数据概念是怎么产生的

概念产生：

“大数据”的名称来自于未来学家托夫勒所着的《第三次浪潮》 尽管“大数据”这个词直到最近才受到人们的高度关注，但早在1980年，着名未来学家托夫勒在其所着的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。从2009年开始“大数据”才成为互联网技术行业中的热门词汇。

㈦ 大数据是什么意思 大数据包括什么

大数据，在近几年越来越受到人们的关注，尽管大数据概念已经在各个行业中应用逐渐变得广泛起来，但是对于大多数的人来说，大数据概念在他们眼里还是模糊不清的，那么，什么叫大数据?大数据是什么意思呢?我查询整理了相关资料，希望能够帮助到大家！

大数据的定义

由于计量、记录、预测生产生活过程的需要，人类对数据探寻的脚步从未停歇，从原始数据的出现，到科学数据的形成，再到大数据的诞生，走过了漫漫长路。

2011年5月，麦肯锡研究院发布报告——Big data: The nextfrontier for innovation, competition, and proctivity,第一次给大数据做出相对清晰的定义：“大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集。”

2015年8月31日，国务院《促进大数据发展行动纲要》指出：“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”

《大数据白皮书2016》称：“大数据是新资源、新技术和新理念的混合体。从资源视角看，大数据是新资源，体现了一种全新的资源观;从技术视角看，大数据代表了新一代数据管理与分析技术;从理念的视角看，大数据打开了一种全新的思维角度。”

当前，业界公认的大数据有“4V特征，即：Volume(体量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)和Value(价值高)。

大数据的作用在于在庞大的全量数据的基础上，通过算法模型，得出有意义的结果，进而进行资源配置的优化、现象的发现、未来的预测等。

大数据的内容

大数据涉及由不同设备和应用程序产生的数据，主要包括以下几个领域：

1、黑匣子数据：它是直升机，飞机和喷气机等的组件。它捕捉飞行机组的声音，麦克风和耳机的录音，以及飞机的性能信息。

2、社会媒体数据：Facebook和Twitter等社交媒体保存着全球数百万人发布的信息和观点。

3、证券交易所数据：证券交易所数据保存关于由客户在不同公司的份额上做出的“买入”和“卖出”决定的信息。

4、电网数据：电网数据保持特定节点相对于基站消耗的信息。

5、运输数据：运输数据包括车辆的型号，容量，距离和可用性。

6、搜索引擎数据：搜索引擎从不同的数据库检索大量数据。

因此，大数据包含的数据是大量、高速度和可扩展的数据，其中，数据有三种类型：

（1）结构化数据：关系数据。

（2）半结构化数据：XML数据。

（3）非结构化数据：Word，PDF，文本，媒体日志