2019年6月，中国卫生信息与健康医疗大数据学会会长金小桃（中国卫生信息学会会长）在6月20日的2019(14th)中国卫生信息技术/健康医疗大数据应用交流大会上发布《新一代医院数据中心建设指南》（尽管找遍网络都没找到这个指南，可能还在整理中）
而基本同一时间，国家卫健委统计信息中心初版了《医院数据治理框架、技术与实现》，对“医院大数据”明确为“医院数据”，这也是我一直在解释的名词，正符合大数据的正确引导和深度理解。
2019年的厦门CHIME，中国医院协会信息专业委员会发布了《医疗机构医疗大数据平台建设指南（征求意见稿）》。在结合2015年以来的每年一批的健康医疗大数据国家战略政策指导，大数据国家战略的决心和国家支持引导的力度可见一斑，而医院侧信息化的现阶段热点就是医院信息平台，信息平台的热方向就是医院大数据和人工智能，当然这脱离不了首先建设完备的医院信息化系统。我们再来看一个政策：
2018年4月，国家卫生健康委员会规划与信息司发布了《全国医院信息化建设标准与规范（试行）》。它是在2016年《医院信息平台应用功能指引》和2017年《医院信息建设应用技术指引（试行）》基础上，形成的较为完整的医院信息系统体系框架。在《医院信息平台应用功能指引》明确医院信息化功能和在《医院信息化建设应用技术指引》上明确了医院信息化技术。看医院信息化完整地图，云计算、大数据、物联网以及传统信息化支撑的是金字塔顶端的人工智能，最近几年AI大数据经常被一起称呼，不可能脱离信息化基础和大数据基础去建设AI的空中楼阁。所以大数据和AI找同一厂家（或者同一生态圈）建设会是最好的选择，毕竟做AI的一定先做数据，但是做数据的却不一定做得好AI，看市场上那么多数据搬运工公司就清楚了，这也是造成医院大数据前期建设重数量轻质量的主要原因。
再来看大数据的宏观发展环境，从2009年闪亮登场到2015年泡沫顶峰，已经迈过了甘特曲线的2个关键节点，现在正处于稳步发展。
大数据技术的2个维度是我觉得章剑锋最深刻的大数据概念解析，垂直的技术栈维度和水平的数据流维度，也就是垂直的平台+应用，水平的数据处理。何为大数据？这一轮数据到大数据的概念，水平维度的数据处理理论正式出现已经30年了并没有大变化（这个维度数据大数据都应该称为数据处理），而聚变的是技术栈维度：hadoop、spark、storm、flink等等，但是闪亮的hadoop不也在没落么，因为技术为业务而生，符合业务需求的才是最合理的技术。而医院大数据建设出的第二个比较大的问题就是追求新技术典型如hadoop，就医院数据体量和应用需求，hadoop真不是最佳实践，而繁杂的运维和庞大高昂的资源硬件成本可能是压垮信心的根本原因。
再来看医院大数据上云，尽管很多人觉得国内是数据隐私和数据安全比较宽松的环境，但是医院数据侧一直都比较谨慎。虽然最近国内出了政策，允许医院将患者数据对患者开发，但是把医院数据放在厂家提供的云上，对于大型三甲医院目前依然不现实。医院除了诊疗水平，最重要的资产就是医院数据，医院数据又比较敏感，医院本身是要遵从严格监管的，所以按照当前形势，更适合医院的还是数据在医院（很多医院通过免费大数据战略合作协议让医院数据上医某云）。
还是回到大数据平台，伴随着大数据概念火热，hadoop缺在逐步没落，就大数据技术栈本身，不存在hadoop架构和oracle架构的选择（在这个点上大量概念混淆，oracle和hive HDFS只是存储方案的差异，hadoop是大数据完整技术栈），只存在数据存储架构的选择，根据数据量、数据使用方式、数据分析方式决策更合理的架构，选了hadoop就不能用oracle吗？这是医院大数据平台建设里经常混淆的点。根据应用场景选择存储方案，根据数据分析需求选择技术栈，如果不清楚需求，何不来个混合架构搞个万金油？其实医院大数据，oracle是可以用的，国产化另论。如果定了oracle是不是就不能用hadoop了呢？
这里又引申到另一个问题，Hadoop、Spark、Flink等大数据技术的发展，医院大数据建设技术要求必提，但是真正建了之后会发现好像哪里不对劲，难道大数据就是这么高大上到信息科要大量学习新技能吗？能用的技术才是好技术，自己都用不了的一定有问题。其实医院信息科真正需要的不应该是Hadoop、Spark、Flink等大数据技术的堆砌，应该是信息科都可以简单上手 *** 作做数据治理，以这些技术为基础的能解决业务问题的产品。也即真正的易 *** 作、专业化、流程化、全链路的数据平台（绝对不是hadoop），这个平台准备后续专门介绍。
智慧医院从大数据平台的建设到数据治理平台建设，大部分是从技术栈的hadoop转向数据专业治理本身，也就是从垂直的技术栈维度转换为横向的数据流维度，还是要平台，而此平台已经不再hadoop。数据治理到底如何做呢？参见前一篇文章《如何做数据治理》，数据治理最早成熟应用是在零售业、银行业，以及运营商，现在每个AI互联网公司都会有数据部门，医院数据治理可能还是先解决自身的业务问题本身，能不能发展到数据中台，还要看医院战略，而不是各种广告中的概念。
还有一点需要补充的，中美贸易摩擦，美对中进行了严格的出口管制，无论从硬件还是软件，能支持国产化会是一个更好的选择。
最后，数据治理本身是一个重运维重交付重实施的事情，当前市场大量充斥草台班子的数据搬运，没有深度长期的价值挖掘，再好的搬运工做的也是劳民伤财的事，参考谷歌和梅奥的十年战略合作协议，这才是医院大数据真正有远见的规划。
简单总结下，智慧医院大数据发展趋势：
1 政策会频繁颁布，医院大数据（数据）建设一定是必然，目前已经开始稳步发展；
2 大数据平台概念会褪去，医院真正需要的一定是全产业链整合的数据管理平台；
3 智慧医院会更加重视数据流即数据治理本身，现阶段还需要一套简单上手的平台辅助；
4 智慧医院大数据中心依旧以私有云机房为最佳方案；
5 智慧医院大数据中心需要兼容国产化需求；
6 找一家AI大数据公司作为长期战略合作伙伴将更加现实，毕竟只讲大数据的大部分都是数据搬运工；
煤矿开拓设计、地测、采掘、运通、洗选、安全保障、生产管理等主要生产系统要具备自感知、自学习、自决策与自执行的基本能力。
这是煤矿智能化建设的基本要求，实现这一基本要求，依托的则是 物联网、云计算、大数据、人工智能、自动控制、移动互联网、装备机器化等现代矿山的智能开发技术。
物联网作为智能开发技术之一，不断颠覆传统技术架构，正在为IT基础设施、人工智能、区块链技术、智能机器人等领域的突破发展铺平道路。
精英数智 科技 股份有限公司
借助物联网技术
谋新求变
研发 “物联网数据服务平台”
夯实煤矿全链路数据底座
广泛应用各种感知技术
物联网上部署多种类型传感器，采集煤矿全域子系统数据，诸如煤炭、危化、燃气等企业各类子系统数据，仅煤炭行业数据就支持环境安全、灾害监测、人车安全、大型设备监控、生产设备监控、供电、运输等三十余个子系统数据的接入。
泛化融合互联网等多类网络
适应各种不同类型的网络和传输协议，可将传感器采集到的海量数据信息进行正确和及时的传输、保证数据不丢失、支持断点续传、数据传输延迟可缩小到秒级，可实现复杂网络的多级、多路数据分发传输。
智能处理数据实现感知控制
将采集数据与智能处理相结合，利用云计算、模型识别等各种智能技术，通过分析海量信息、加工和处理有意义的数据，扩充应用领域。
此外，物联网数据服务平台还以坚实的数据底座向上支撑煤矿生产的多场景需求，满足多产品智能管控的要求，诸如综采工作面、掘进工作面、瓦斯抽放管控、探放水智能监测系统、辅运系统、主运系统以及矿山综合管控系统等。
物联网数据服务平台
力破“数据孤岛”“数据烟囱”
实现数据融合互通共享
多源融合物联网数据、消除数据孤岛，做煤矿全域智慧生产联动和煤炭行业生产态势分析的数据基石。为大数据分析、人工智能提供体系化的全域数据支撑服务。
物联网数据服务平台
支撑煤矿全域数据治理工作
精英物联网数据服务平台自上线以来，完成了山西、山东、安徽省级和晋控集团级等区域的安全监控系统的数据治理。先后开展5次省级/集团级安全监控数据治理培训，在省/集团的矿端数据在线率可达90%以上；省/国家的数据在线率可达98%以上；数据质量显著提高，报警精确度大幅提升。
“物联网将是下一场工业革命的支柱
并成为近年来最具影响力的技术之一”
古老的煤炭开采行业
历经数千年 历史 的发展
正在数字经济时代焕发新生
下一步
物联网技术怎样革新破旧
引领煤矿智能化发展
我们躬身入局
一起见证这场 科技 蜕变
1、物联网就是“物与物互相连接的互联网”。物联网的感知层，产生了海量的数据，将会极大地促进大数据的发展。同样，大数据应用也发挥了物联网的价值，反向刺激了物联网的使用需求。越来越多的企业，发觉能够通过物联网大数据获得价值，就会愿意投资建设物联网。2、其实这个问题也可以进一步延伸为“大数据和5G之间的关系”。5G的到来，通过提升连接速率，提升了“人联网”的感知，也促进了人类主动创造数据。另一方面，它更多是为“物联网”服务的。包括低延时、海量终端连接等，都是物联网场景的需求。
3、5G刺激物联网的发展，而物联网刺激大数据的发展。所有通信基础设施的强大，都是为大数据崛起铺平道路。
4、据调查，63%的公司从对大数据投资中获得了可衡量的效果。如果再加上传感器、追踪器等物联网能力的加持，数据驱动型企业有潜力实现更广泛的市场研究、更好的流程可见性、更高的运营效率。然而，大数据咨询专家认为，某些行业或许本身就更适合从大数据和物联网的结合中受益。
大数据时代社会治理方式创新_数据分析师考试
互联网、物联网、大数据、云计算等现代技术正在深度改变人们的生活、工作和思维方式。大数据时代给社会治理提出了新机遇和新挑战，因此，应适应大数据时代社会需要，变革社会治理方式。推进大数据时代社会治理方式创新，无论从理论上还是实践上看，都是一个全新的课题。作为我国改革开放的前沿地带，深圳市福田区在运用大数据手段推进社会治理方式创新方面再一次走到了全国的前面，率先进行了探索，对于研究大数据时代社会治理方式创新，具有重要的理论和实践意义。
深圳市福田区社会治理方式创新的实践探索
大数据时代，只有让政府以及各社会主体在合理共享各种最新数据的基础上，发挥各自的优势，深度挖掘数据的价值，在提供公共服务的方式、内容和机制上不断创新，以适应快速变化的社会需求和环境，才能不断提高我国的国家治理能力和实现社会治理方式的创新。深圳市福田区充分认识基础数据的重要性，在如何保证动态、精准、充分占有基础数据方面进行了卓有成效的创新和探索。
突出大数据理念
针对大数据时代社会治理的特点，深圳市福田区在推进社会治理创新方面，树立大数据理念，推动智慧福田建设。
大数据应用的核心是数据处理。大数据应用要充分挖掘数据价值，进行深度应用。为此福田区提出实现“让数据多跑腿，让群众少跑路”的目标，以“采、用、享、碰、推、嵌”六个字来概括数据应用理念。
“采、用、享”是传统的数据应用，是信息化建设的第一次革命；“碰、推、嵌”是大数据时代的智能应用，是信息化建设的第二次革命，以“碰、推、嵌”的可视化倒逼“采、用、享”的进一步质量提升，指导前期系统的改造。其中“碰”即数据碰撞。如将街道计生执法、人民调解、安监执法、派出所接报的发案的出租屋，与未自主申报出租屋比对碰撞，推送给街道综管执法人员，通过发现问题推动执法，推进自主申报工作。“推”即智能推送。如福田的智慧政务开发了智慧福田门户APP和微信公众平台，辖区居民只要安装或关注，平台就会根据本人实际需求，有针对性地自动推送服务信息。“嵌”即智能嵌入。如可以将业务办理规则嵌入网格移动终端，如一旦采集满足条件自动推送。
树立“法治与证据”理念。大数据时代也是法制时代。改善大数据时代的社会治理，要进一步强化证据意识。福田区委、区政府强调提高社会治理能力要树立“经济社会是法治社会，法治社会是证据社会，只有掌握了证据才能掌握主动权，才能解决问题”的理念，注重用证据来说话，用证据来讲事实摆道理。同时强调收集证据不仅仅是政法部门的事，而是所有政府部门的事。
在智慧福田的建设过程中，福田提出了要实现信息证据化，既所有信息流程都要打标留痕，作为法定证据。通过法定签名、电子摄像等形式确定办事群众的法律主体地位，确保主体合法化；按照法律规定履行告知义务，使办事群众了解法律政策，掌握审批流程，提前准备相关资料，确保审批主动化；通过“审批结果电子上传—法律文书纸质确认—法律文书电子归档”的流程，确保群众申请、政府告知、电子归档、法律文书等环节实现流程证据化，对于执法、管理或服务工作中产生的各类文书、资料，电子化保存、归档，一方面，节约成本，延长保存期限，提高使用效率；另一方面，能长期保留证据，应对以后可能出现的申诉或投诉。
树立“信息支撑”和“流程再造”理念。在智慧福田建设和社会治理创新过程中，福田区从一开始就注重顶层设计，由区委领导统一协调部署相关工作，尤其强调“信息支撑”即建立“数据集中采集、资源多方共享”的共建共享机制，按照无条件提供信息数据的要求，打破信息壁垒，打通部门循环，促进资源融合，实现智能共享，为群众提供方便快捷、周到细致的服务；强调“流程再造”理念，整合全区现有各方数据资源、社会服务管理资源，全面调研各层级、各部门的业务需求和居民群众的实际需求，认真梳理各项业务工作的办事流程、业务关联、信息关联，通过循环交换、智能推送，简化程序、减少环节、再造流程，提升服务效能，方便群众办事。注重深度挖掘和发挥信息作用，并利用此机会进行政府各职能部门的业务流程再造。
构建电子政务应用体系
福田区委、区政府以深圳织网工程和智慧福田建设为契机，依托大数据系统网络，着力构建以民生为导向的完善的社会建设电子政府应用体系，并在此基础上积极开展业务流程再造，有效提高了福田区的行政效能和社会治理能力。
建设“一库一队伍两网两系统”。一库即一个公共信息资源库，主要由基础信息库、业务信息库和主题信息库构成。一队伍即一支网格信息员队伍。以社区为基础划分为若干个基础网格，每个网格配备一名网格管理员，负责各类信息的采集。两网即社会管理工作网和社区家园网。两系统即综合信息采集系统和决策分析支持系统。
建设“两级中心、三级平台、四级库”。这是智慧福田的重点建设内容。两级中心即区管理运营中心和街道管理运营中心。三级平台即街道、社区、网格三级工作平台。四级库即区、街道、社区、网格数据库。主要目的是为“织网工程”综合信息系统在福田区全区各层面、各单位、各系统全面开发利用提供系统支持和技术保障。
构建“三厅融合”的行政审批系统。“三厅融合”即全面改革全区办证大厅运作模式，将区、街道行政服务大厅和网上办事大厅三厅融合，打造“综合受理、后台审批、统一发证、监督监管”的工作模式，实现所有审批事项“一网办、一窗办、一站办”。其特点为：一是梳理审批权责清单。老百姓面对的只是办事事由，只是综合受理窗口和发证窗口，不再面对具体办证部门。二是实行并联审批。涉及多部门审批事项，按照“一门受理、抄告相关、同步审核、限时办结”的原则，由政府内部进行“联审联办”，并联审批。三是实现即来即办。凡是提交材料齐全、不需上会或专家评审、现场勘查的申请，一律即来即办。四是实现全区通办。辖区居民可不受时间地域限制，进行网上申报，并可在辖区范围内任何受理点就近办理事务。五是实现无纸化办证。建设证照证件数据库，智能比对，不再要求居民提供相关纸质证明和重复提供复印件，只需要提供身份z或法人机构代码证就可以办理，着力解决申报材料多、重复提交多等问题。
建设政务征信体系。建设政务征信体系是福田区在社会信用体系建设政务领域的积极探索。其主要内容为：政务诚信信息主题库、政务诚信信息管理系统、政务诚信服务网站，以及配套制定的《政务诚信信息管理办法》，即“一库、一系统、一网站、一办法”。其主要建设内容为：一是诚信管理规范。二是诚信信息收集。三是建立政务征信信息查询系统，提供诚信查询服务。
通过大数据系统网络和电子政务应用体系建设，福田区全面梳理“自然人从生到死，法人从注册到注销，房屋楼宇从规划、建设到拆除”全过程政府管理服务相对应的所有数据，为实现信息循环、智能推送提供数据规范和数据支持。并在信息资源融合共享的基础上，广泛进行部门业务工作需求调研，理清部门之间的业务关系和信息关联，通过部门循环、信息碰撞、智能推送，再造工作流程，有效减少了工作环节，简化了工作程序，提升了服务效能，方便了群众办事。同时随着政务信息资源面向社会开放的逐步推进，各类社会组织、企业和公众将可以合理使用不含隐私信息的基础数据，为社会提供个性化服务和增值服务。
找准流动人口自主申报切入点
随着社会不断发展，人口管理不断遇到各种挑战，日益成为社会治理的重点和难点。深圳现有总人口1600多万，其中户籍人口310万，流动人口1300多万，是珠三角乃至全国流动人口最多的城市，流动人口规模大、流动性高，具有人口总量多、农村户口多、租房居住多、同乡聚居多、无业人员多，年龄偏低、文化偏低，居住变化快“五多二低一快”的特点。深圳流动人口给社会建设和社会治理带来巨大挑战和压力，使深圳较早面临城市化过程中不可避免的人口服务与管理问题。为此，深圳把如何有效破解城市人口二元结构难题，使流动人口更好地融入城市，共享改革发展成果，共建平安和谐社会，作为社会建设和社会管理的首要任务。加强和改善流动人口管理成为提高社会治理能力和完善社会治理机制的重要切入点和抓手，通过大数据系统网络和电子政务应用体系建设，深圳市福田区在人口管理上创新性地开展了人口信息自主申报，使城区公民参与到人口信息采集工作当中，在提高信息采集效率的同时，促进了人口管理工作向社会治理方向改进。
统筹协调。福田区通过搭建信息自主申报服务平台，借助全市“人、楼、房”数据库和智慧福田数据库为支撑，强化房屋分类分级分色管理、申报信息审核管理、派单跟踪绩效管理等三项管理，推送法律宣传服务、短信提醒服务、上门办证服务、数据共享服务等四种服务，实现了便捷申报、重点管控、减员增效、居民自治、数据安全五个目标。同时，通过强化宣传推动和执法核查，实现居民遵守法律、自我管理和尊重诚信的社会氛围，运用网格化、信息化和大数据理念，进一步提高社会管理精细化、数字化和动态化管理水平。
搭建平台。提供便民实用的申报平台。一是实现自动注册批量推送；二是实现导航指引式 *** 作，基层和群众普遍反映良好，满足了信息申报和管理需求；三是实现手机智能APP申报，群众通过手机扫描二维码，即可链接到手机网页视窗进行随时、随地申报；四是实现当事人只需录入两项信息便完成申报。同时，深圳市综管办向福田区提供深圳市近1亿条历史人口信息数据，用于自主申报的数据比对和信息迁移，实现了最大化的便捷申报。
信息申报。在人口信息自主申报过程中，福田区采取“大部分信息主动申报，少数信息上门采集核查”的运作模式。“主动申报、上门核查”，福田区将诚信申报的大部分信息直接入库，综管员只对部分存疑信息或未申报的人员上门核查。实行自主申报后，综管员把更多精力用于对隐患、事件信息的重点采集和深化管理，并通过网格固化属地管理和精细化采集，经过数据的比对分析，筛选防控对象、育龄妇女等重点人群，再由网格员有重点、有针对性上门采集、核实，确保纠纷、事件、计生等信息的获取不受影响。
宣传引导。在整个自主申报过程中，福田区充分运用报刊、电台、地铁（公交）、高层楼宇等平台，以移动电视、展板以及宣传折页、海报等媒体介质，开展全方位、多角度、立体式的宣传，市民对自主申报工作的知晓率和配合度显著提升，形成了自主申报的社会氛围。
同时，为确保自主申报工作扎实推进，福田区通过敬告执法和联动执法，大力开展专项执法行动，实现了自主申报“软约束”和“硬约束”。一是开展敬告执法；二是建立“三联执法”机制；三是开展专项执法行动。
强化监督。福田区通过建立健全指导督办工作机制，强力推进自主申报工作的全面开展。一是建立两级指导培训工作机制；二是建立每周通报工作机制；三是实施约谈推进工作机制；四是落实目标量化责任机制；五是建立奖励激励机制。
福田区多措并举推进人口信息自主申报工作，在理念模式和可 *** 作性上独具特色，并经过一段时期的工作推进，取得突出成效。
深化民生微实事改革
城市社区治理创新是社会治理创新的重要支撑点，而社区治理创新的重点则是如何完善社区居民参与社区治理的机制和渠道，如何提高社区居民公众参与社区治理的积极性，如何培育和提高社区居民社区自治的能力，只有社区居民才最了解本社区的情况和自身的需求与偏好，因此创新社区治理方式，激活社区居民自治是引导公众参与社会治理的重要途径，是形成多元化社会治理格局不可或缺的内容。在探索社区治理创新，激活社区居民自治方面，深圳福田区通过开展“民生微实事”改革，以高效、快速解决百姓迫切需要、普遍关注的小事、急事、难事为切入点，创新性地走出一条社区居民“自我管理、自我服务、自我教育、自我监督”的社区自治推进路径。
“民生微实事”改革的主要内容是福田区人大代表提出的由区财政安排专项资金，建设社区居民普遍关心和迫切需要的民生小项目。“民生微实事”项目的特点是单个项目资金量少，都是群众热切希望解决的惠民小项目。内容主要涉及小区设施维护、环境改造、文化服务等群众迫切需要的方方面面。福田区委、区政府高度重视这项改革，制定《福田区“民生微实事”改革项目工作指引》，同时把该项改革同2012年福田区创新推出的“居民议事会”项目相结合，实现了“以居民议事会为平台，以居民共同商议、集体决策实事项目为内容，以议事规则为保障”的“平台+内容+制度”的系统整合。“民生微实事”改革的所有微实事项目均来源于居民群众，并经居民议事会全体成员民主投票决议之后，按照“三议三公开”的原则组织实施。“三议”指项目由社区居民提议，街道党工委组织工作站、居委会、群众、专家商议，居民议事会决议；“三公开”是指决议结果公开、实施过程公开、实施结果和评价公开，充分发挥居民决议作用。以上措施有效激发了辖区居民参与社区管理服务事务的热情，发挥了居民自我管理、自我服务、自我教育、自我监督的民主自治权利。
通过实施“民生微实事”改革，福田区一方面提高公共服务支出效能，提升社区居民满意度，改善了党群关系，另一方面有效激活了社区居民自治管理活力，培育了社区自治能力。福田区的“居民议事会”平台本身聚集社区各类组织、精英、贤达、户籍和非户籍居民代表，是社区居民充分表达民意的基础平台。而2014年的“民生微实事”改革项目让这一民主平台更接地气、更有内涵、更具活力。
“民生微实事”改革项目，是福田区一场解决好联系和服务群众“最后一公里”问题的尝试。福田区莲花街道从“小事”入手，不断以问题为导向、需求为导向、实干为导向、责任为导向，创新社区管理模式，通过打造党群“互动圈”、民生“服务圈”、基层“法治圈”、居民“自治圈”，构建了上下互动、党群互信、同心同德、人人参与、邻里和睦的社区“生态系统”。
福田区社会治理方式创新的经验启示
福田区利用织网工程建设和智慧城市建设的契机，把新技术应用与社会治理机制创新相结合，对房屋管理、人口管理、社会参与机制等积极探索，其所取得的经验，对研究大数据背景下的社会治理方式具有重要的理论与实践价值。
理念更新是大数据时代社会治理方式创新前提
当今时代，随着物联网、云计算、大数据、移动互联网的发展，传统的信息化和网络概念已经远远不能适应信息技术发展给社会和人民群众生活带来的巨大变化。同时传统的城市管理、居民服务和社会管理模式也必须通过改革实现重大创新，才能及时响应和满足大数据时代社会各个主体共同参与社会治理的需要。深圳市福田区的实践表明，深刻领会正确先进的大数据相关理念，对促进城市转型升级和提高可持续发展能力、提升社会治理能力、实现推进社会治理机制创新、促进社会治理实现管理精细化、服务智慧化、决策科学化、品质高端化，具有重要作用。
掌握基础数据是大数据时代社会治理方式创新的基础
大数据时代，社会治理所需的数据和信息迅速增长，各项社会建设工作的开展、各种社会治理方式的创新和各种公共服务的提供都需要大量的基础数据与信息。如果没有掌握大量的基础数据与信息或者政府掌握的信息与数据不能及时更新，政府和各个社会主体就不能真正及时了解社会的各种需求，也无法规划和选择合理的提供服务的路径与方式。
为及时精准掌握全市社区基础数据，深圳市在全市实施“织网工程”，自2013年年底开始全面开展社区网格化管理工作。主要内容是：按照“属地管理、街巷定界、规模适度、无缝衔接、动态管理”的原则，将城市社区划分为一定数量的基础网格，作为社区服务管理的基本单元和相关职能部门实施网格管理的对接基础。
一是科学划分社区基础网格，至2014年5月底，全市共划分社区基础网格16417个。二是为规范基础信息采集行为、统一信息采集项目，开发社区综合信息系统终端采集软件，积极探索社区基础数据采集、传输、分流、清洗、二次应用的方法和经验。三是协调设立市、区网格管理机构。四是积极稳妥地推进网格管理队伍整合，按照“一格一员、采办分离”原则，对网格员进行定岗定责，统一采集网格内实有人口、实有法人、实有房屋（城市部件）、实有事件（矛盾纠纷和隐患问题）信息，提供给全市公共信息资源库。五是组织开展PDA采集信息。各区按照核定的网格员数量，逐步落实PDA设备选型和招标采购，网格员利用手持移动PDA设备和身份z读卡器，直接在现场采集、录入、上传人口信息。增强信息采集的实效性，而且提高了信息采集质量，特别是照片上传率、人口信息要素完整率明显提升。
流动人口管理是大数据时代创新社会治理方式的有效抓手
现代社会是高风险社会，社会越发展，社会系统越复杂，系统也越发脆弱。社会的许多风险是隐形或潜伏的，并且风险的爆发具有不可预测和不确定性。而在全球化时代和信息时代，人员、信息、资本、资源的跨区域流动越来越频繁、规模越来越大，在促进社会发展的同时也加速了风险的传播和扩大。经过30多年的改革开放和快速发展，中国社会已经由一个低流动性社会发展成为高流动性社会，人口在不同地区之间流动的规模不断增大。人口流动规模及由其带动的社会资源流动规模扩大带来的社会流动性的大幅增加，强化和放大了各种社会风险，给社会治理工作带来无法回避的巨大挑战。
进入大数据时代，一方面，流动人口的规模更大，流动性更高，给社会治理带来更大的挑战。另一方面，新技术的采用、对数据价值的更深层次的挖掘和应用、理念的更新、政府职能的转变和业务流程再造、新参与渠道的不断扩展也为流动人口管理工作效能提升和社会治理能力提高提供了重要契机和可能。社会管理和社会治理的主要区别在于，管理偏重于政府的主体作用，治理则注重多元主体的共同作用。社会治理的创新和改善，离不开各种社会主体的对社会治理共同参与，而完善流动人口对社会治理的参与机制和参与方式，扩展流动人口参与渠道是进一步提高我国社会治理能力，完善治理机制的重要内容。
出租屋管理是联结高流动性社会中社会治理各个方面的关节点。大数据时代，社会也具有高度的流动性，在高度流动的人流、信息流、资本流和物流中，物业或房屋既具有相对的稳定性，同时社会治理的对象主要是人和各个社会主体，而任何人口的流动过程或者法人的变更过程都离不开居住地或注册地的变动。因此，加强出租屋管理是提高社会治理能力和强化流动人口管理的重要途径。2007年深圳在全国率先探索建立房屋编码制度。按照一户一码、统一编号的原则，对所有房屋包括合法和违法建筑分别设定了唯一的房屋编码，实现实有房屋全覆盖，并制作房屋电子地图。房屋编码实行动态管理，房建设码、房拆取消、定期普查、及时更新，房屋编码不仅是出租屋登记管理的重要依据，而且逐步应用到居住证发证、门楼牌管理和城市管理的其他方面。
建设服务型政府是大数据时代社会治理方式创新的关键
大数据时代社会治理方式创新必须转变政府职能，建设服务型政府，充分运用大数据系统，提升政府便民服务水平，提高政府行政管理效能至关重要。从福田区的实践来看，从全员上门采集到有针对性上门核对，更多体现政府从“重管理”到“重服务”理念和行动的真实转变，核对信息的服务模式更容易让市民接受，也避免了重复扰民现象。另外，申报的数据通过与智慧福田综合数据库的碰撞，将实现区、街道、社区三级服务大厅和办事窗口之间数据的随机调用，市民在任何一个就近的办事窗口都可以利用申报的数据办理居住证、子女入学、计划生育、高龄补贴等业务，减少了大量纸质材料的提交、审核，提高了办事效率。同时，从社区居民密切相关“小事”切入，能够有效推进我国的城市社区治理从政府管理向社区居民自我治理转变，有利于为社会治理构建最为坚实的民意和群众基础。
同时，政府从上户全员采集信息到大部分信息主动申报的模式转变，政府把有限的资源用于对少数重点人群的管理，使政府资源的配置更趋合理，实现了由社会管理向社会治理方式的转变。另外，自主申报不再是人海战术的上户采集，只需对自主申报的信息开展有针对性上户核查和上门服务，各街道把释放出来的人力、财力用于民生服务和稳定队伍、优化结构，调动了基层一线工作人员的积极性。实施自主申报后，全区综管员配备减少11%，减员增效初步显现。
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大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生36GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均01个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。首先，大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为564亿，手机网民为42亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达22ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。
在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元，坏账率仅03%。
在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规律性，进行犯罪预测。在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测，如果把大数据用于美国的医疗保健，一年产生潜在价值3000亿美元，用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元；服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元；利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。大数据在物联网运用中的作用
大数据这一概念早已有之，只是在较长的一段时间里处于沉寂状态。近年来，随着人们意识的增强以及观念的更新，大数据又重回人们的视线，并逐渐成为一股革新浪潮。大数据又名巨量资料，其涉及的数据量规模巨大，以至于无法通过主流工具在短时间内实现撷取与管理。对于这一部分海量、高增长且多样化的信息资产，只有运用更强的洞察力、决策力以及流程优化能力才能发现隐藏在数据背后的规律与价值，而可穿戴设备以及汽车中传感器应用的盛行，标志着大数据应用已经开始延伸到物联网领域。
在物联网中，对大数据技术的应用提出了更高的要求：首先，物联网中的数据量更大。物联网的组成节点除了人和服务器之外，也包括物品、设备、传感网等，数据流源源不断的产生，其数量规模远远大于互联网。其次，物联网中的数据传输速率更高。由于物联网与真实物理世界直接关联，要求实时访问以及控制相应的节点和设备，需要高数据传输速率予以支持。此外，物联网中数据的海量性也必然要求更高的传输速率。再者，物联网中的数据更加多样化。物联网涉及广泛的应用范围，从智能家居、智慧交通、智慧医疗、智慧物流到安防监控等，无一不是物联网的应用范畴。同时，在不同领域、不同行业，也需要面对不同类型和不同格式的数据，这使得物联网中的数据更加多样化。
针对物联网对海量数据的处理与应用需求，万物云开发团队在现有数据立方(DataCube)的基础之上，打造了一个针对智能硬件与物联网应用的大数据服务平台。该平台包括一个硬件数据服务接口，一个平台数据服务逻辑层以及一套面向应用的编程接口。物联网开发团队只需关注硬件及应用，就可通过万物云轻松处理物联网上的大数据。具体而言，万物云拥有如下特性。
丰富多样的应用功能。首先，万物云提供清晰而简明的编程实例、接口文档以及丰富的案例样本代码，以帮助开发者快速开发跨平台物联网应用，并通过社区论坛、微信和微博等社交平台提供全方位的技术支持。同时，万物云平台支持>
保障数据依法有序自由流动促进以数据为关键要素的数字经济发展。
随着互联网、大数据、人工智能等蓬勃发展，各类数据迅猛增长、海量聚集，对国家治理、社会发展、人民生活都产生了深刻影响。数据已经成为一种新的生产要素，与此相关的数据安全问题也日益凸显。
2021年9月1日，《中华人民共和国数据安全法》开始施行，这为我国数据安全提供了基础性法律保障。深入理解和贯彻实施数据安全法，对于更好维护数据安全、充分发挥数据效能具有重要意义。
根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益造成的危害程度，对数据实行分类分级保护；国家建立集中统一、高效权威的数据安全风险评估、报告、信息共享、监测预警机制；等等。
数据的重要性
正如新的物联网数据集能够推动数字化转型战略一样，如果没有适当的控制，它们也会带来潜在的负债。强大的数据治理是获得数据驱动的业务转型收益的关键，同时降低了风险。但是，重要的是要注意数据治理是一个多方面的挑战，它不能仅仅通过技术解决。人员，流程和政策对于实施有效的数据治理战略同样重要。
任何实施基于物联网的战略的企业都需要一个数据治理框架。这不仅需要董事会级别的赞助，还需要整个企业的基层参与，个人对数据的使用方式负有责任和责任。总的来说，企业需要不断处理正在收集的数据集。他们需要知道数据的存储位置，安全性以及对其使用的限制，包括保留策略和与数据主权相关的任何规则。
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