怎么查询大数据征信

应去当地征信机构查询。

《征信业管理条例》对其有相应的规定：

第十七条信息主体可以向征信机构查询自身信息。个人信息主体有权每年两次免费获取本人的信用报告。向征信机构查询个人信息的，应当取得信息主体本人的书面同意并约定用途。

征信机构或者信息提供者、信息使用者采用格式合同条款取得个人信息主体同意的，应当在合同中作出足以引起信息主体注意的提示，并按照信息主体的要求作出明确说明。

扩展资料：

《征信业管理条例》相关法条：

第三十五条　省级公共信用信息提供单位应当按照省公共信用信息目录及时、准确、完整地归集本行业、领域公共信用信息，并向省公共数据工作机构报送。

公共信用信息提供单位对报送的公共信用信息的真实性、完整性负责。公共信用信息归集、报送的具体办法按照省政府有关公共数据和电子政务管理的规定执行。

第三十六条  省公共数据工作机构应当将归集的公共信用信息提供给省公共信用工作机构。不良信息保存和披露期限届满后，应当在信用档案中及时删除该信息。法律、法规另有规定的除外。

参考资料来源：百度百科-《征信业管理条例》

中国发展门户网讯 随着新一代信息技术的迅猛发展和深入应用，数据的数量、规模不断扩大，数据已日益成为土地、资本之后的又一种重要的生产要素，和各个国家和地区争夺的重要资源，谁掌握数据的主动权和主导权，谁就能赢得未来。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，认为一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制将成为继陆权、海权、空权之外的另一个国家核心权力。此后，一个全新的概念——大数据开始风靡全球。

大数据的概念与内涵

“大数据”的概念早已有之，1980年著名未来学家阿尔文•托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。但是直到近几年,“大数据”才与“云计算”、“物联网”一道，成为互联网信息技术行业的流行词汇。2008年，在谷歌成立10周年之际， 著名的《自然》杂志出版了一期专刊，专门讨论未来的大数据处理相关的一系列技术问题和挑战，其中就提出了“Big Data”的概念。2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 也抛出了Big Data概念。所以，很多人认为，2011年是大数据元年。

此后，诸多专家、机构从不同角度提出了对大数据理解。当然，由于大数据本身具有较强的抽象性，目前国际上尚没有一个统一公认的定义。维基百科认为大数据是超过当前现有的数据库系统或数据库管理工具处理能力，处理时间超过客户能容忍时间的大规模复杂数据集。全球排名第一的企业数据集成软件商Informatica认为大数据包括海量数据和复杂数据类型，其规模超过传统数据库系统进行管理和处理的能力。亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。百度搜索的定义为："大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。互联网周刊的定义为："大数据"的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的"4个V"之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力。

综合上述不同的定义，我们认为，大数据至少应包括以下两个方面：一是数量巨大，二是无法使用传统工具处理。因此，大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。它强调的不仅是数据的规模，更强调从海量数据中快速获得有价值信息和知识的能力。

大数据4V特征

一般认为，大数据主要具有以下四个方面的典型特征：规模性（Volume）、多样性（Varity）、高速性（Velocity）和价值性（Value）,即所谓的“4V”。

1．规模性。大数据的特征首先就体现为“数量大”，存储单位从过去的GB到TB，直至PB、EB。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能终端等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。

2．多样性。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。大数据大体可分为三类：一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强；二是非结构化的数据，如视频、、音频等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据问的因果关系弱。

3．高速性。与以往的档案、广播、报纸等传统数据载体不同，大数据的交换和传播是通过互联网、云计算等方式实现的，远比传统媒介的信息交换和传播速度快捷。大数据与海量数据的重要区别，除了大数据的数据规模更大以外，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。

4价值性。这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。

大数据六大发展趋势

虽然大数据目前仍处在发展的起步阶段，尚存在着诸多的困难与挑战，但我们相信，随着时间的推移，大数据未来的发展前景非常可观。

1．数据将呈现指数级增长

近年来，随着社交网络、移动互联、电子商务、互联网和云计算的兴起，音频、视频、图像、日志等各类数据正在以指数级增长。据有关资料显示，2011年，全球数据规模为18ZB，可以填满575亿个32GB的iPad，这些iPad可以在中国修建两座长城。到2020年，全球数据将达到40ZB，如果把它们全部存入蓝光光盘，这些光盘和424艘尼米兹号航母重量相当。美国互联网数据中心则指出,互联网上的数据每年将增长50%,每两年便将翻一番,目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。

2．数据将成为最有价值的资源

在大数据时代，数据成为继土地、劳动、资本之后的新要素，构成企业未来发展的核心竞争力。《华尔街日报》在一份题为《大数据，大影响》的报告宣传，数据已经成为一种新的资产类别，就像货币或黄金一样。IBM执行总裁罗睿兰认为指出,“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素,最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”随着大数据应用的不断发展，我们有理由相信大数据将成为机构和企业的重要资产和争夺的焦点谷歌、苹果、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头正在运用大数据力量获得商业上更大的成功，并且将会继续通过大数据来提升自己的竞争力。

3．大数据和传统行业智能融合

通过对大数据收集、整理、分析、挖掘, 我们不仅可以发现城市治理难题，掌握经济运行趋势，还能够驱动精确设计和精确生产模式，引领服务业的精确化和增值化，创造互动的创意产业新形态。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。百度、阿里、腾讯等通过对海量数据的掌握和分析,为用户提供更加专业化和个性化的服务。在智慧城市建设不断深入的情况下，大数据必将在智慧城市中发挥越来越重要的作用。由城市数字化到智慧城市，关键是要实现对数字信息的智慧处理，其核心是引入了大数据处理技术，大数据将成为智慧城市的核心智慧引擎。智慧金融、智慧安防、智慧医疗、智慧教育、智慧交通、智慧城管等，无不是大数据和传统产业融合的重要领域。

4．数据将越来越开放

大数据是人类的共同资源、共同财富，数据开放共享是不可逆转的历史潮流。随着各国政府和企业对开放数据带来的社会效益和商业价值认识的不断提升，全球必将很快掀起一股数据开放的热潮。事实上，大数据的发展需要全世界、全人类的共同协作，变私有大数据为公共大数据，最终实现私有、企业自有、行业自有的全球性大数据整合，才不至形成一个个毫无价值的“数据孤岛”。大数据越关联越有价值，越开放越有价值。尤其是公共事业和互联网企业的数据开放数据将越来越多。目前，美欧等发达国家和地区的政府都在政府和公共事业上的数据做出了表率。中国政府也将一方面带头力促数据公开共享，另一方面，还通过推动建设各类大数据服务交易平台，为数据使用者提供丰富的数据来源和数据的应用。

5．大数据安全将日受重视

大数据在经济社会中应用日益广泛的同时，大数据的安全也必将受到更多的重视。大数据时代，在我们用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取有价值信息的同时，“黑客”也可以利用这些大数据技术最大限度地收集更多有用信息，对其感兴趣的目标发起更加“精准的”攻击。近年来，个人隐私、企业商业信息甚至是国家机密泄露事件时有发生。对此，美欧等发达国家纷纷制定完善了保护信息安全、防止隐私泄露等相关法律法规。可以预见，在不久的将来，其他国家也会迅速跟进，以更好地保障本国政府、企业乃至居民的数据安全。

6．大数据人才将备受欢迎

随着大数据的不断发展及其应用的日益广泛，包括大数据分析师、数据管理专家、大数据算法工程师、数据产品经理等在内的具有丰富经验的数据分析人员将成为全社会稀缺的资源和各机构争夺的人才。据著名国际咨询公司Gartner预测，2015年全球大数据人才需求将达到440万人，而人才市场仅能够满足需求的三分之一。麦肯锡公司则预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口为14万—19万人。有鉴于此，美国通过国家科学基金会，鼓励研究性大学设立跨学科的学位项目，为培养下一代数据科学家和工程师做准备，并设立培训基金支持对大学生进行相关技术培训，召集各个学科的研究人员共同探讨大数据如何改变教育和学习等。英国、澳大利亚、法国等国家也类似地对大数据人才的培养做出专项部署。IBM 等企业也开始全面推进与高校在大数据领域的合作，力图培养企业发展需要的既懂业务知识又具分析技能的复合型数据人才。（武锋：国家信息中心）

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等 *** 作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统（道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统）本回答根据百度文库资料整理，原文请参见《大数据关键技术》

同时，大数据对公共部门效益的提升也具有巨大的潜能。如果美国医疗机构能够有效地利用大数据驱动医疗效率和质量的提高，它们每年将能够创造超过3万亿美元的价值。其中三分之二是医疗支出的减少，占支出总额超过8%的份额。在欧洲发达国家，政府管理部门利用大数据改进效率，能够节约超过14900亿美元，这还不包括利用大数据来减少欺诈，增加税收收入等方面的收益。"

那么，CIO应该采取什么步骤、转变IT基础设施来充分利用大数据并最大化获得大数据的价值呢我相信用管理创新的方式来处理大数据是一个很好的方法。创新管道(Innovation pipelines)为了最终财务价值的实现从概念到执行自始至终进行全方位思考。对待大数据也可以从相似的角度来考虑：将数据看做是一个信息管道(information pipeline)，从数据采集、数据访问、数据可用性到数据分析(4A模型)。CIO需要在这四个层面上更改他们的信息基础设施，并运用生命周期的方式将大数据和智能计算技术结合起来。

大数据4A模型

4A模型中的4A具体如下：

数据访问(Access)：涵盖了实时地及通过各种数据库管理系统来安全地访问数据，包括结构化数据和非结构化数据。就数据访问来说，在你实施越来越多的大数据项目之前，优化你的存储策略是非常重要的。通过评估你当前的数据存储技术并改进、加强你的数据存储能力，你可以最大限度地利用现有的存储投资。EMC曾指出，当前每两年数据量会增长一倍以上。数据管理成本是一个需要着重考虑的问题。

数据可用性(Availability)：涵盖了基于云或者传统机制的数据存储、归档、备份、灾难恢复等。

数据分析(Analysis)：涵盖了通过智能计算、IT装置以及模式识别、事件关联分析、实时及预测分析等分析技术进行数据分析。CIO可以从他们IT部门自身以及在更广泛的范围内寻求大数据的价值。

用信息管道(information pipeline)的方式来思考企业的数据，从原始数据中产出高价值回报，CIO可以使企业获得竞争优势、财务回报。通过对数据的完整生命周期进行策略性思考并对4A模型中的每一层面都做出详细的部署计划，企业必定会从大数据中获得巨大收益。 望采纳

大数据（BIGDATA）背景下，由于海量数据和信息传播交互的新模式和新特点给传统的政府公共危机管理带来了全新的挑战，但是同样也为政府解决公共危机提供了全新的解决手段。大数据所带来的公共危机挑战不同于以往的传统信息媒体时代的挑战，政府如果足够重视大数据的巨大影响，利用大数据手段来分析、预测、解决公共危机，与社会民众做好数据交互，就能以此为契机，将我国的公共危机治理水平提上一个全新的层次。

大数据；公共危机；政府

随着自媒体的深入发展以及移动智能终端设备的广泛普及，信息对整个社会的影响逐步提高直到如今达到一种绝对重要的地位。进入21世纪以来，以全体、混杂和相关关系为特点的大数据时代的来临对政府及官员的公共关系管理带来前所未有的挑战。掌握大数据时代公共危机管理的特征及策略，对于推动建立职能科学的政府，全面推行“四个全面”战略具有十分重要的意义。

一、基于大数据环境下的政府公共危机管理特征分析

“大数据”概念最早出现于《大数据时代》，该书由数据科学研究权威人物维克托•迈尔•舍恩伯格和肯尼斯•库克耶编写，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。当前我国正处于社会转型期，公共处于多发状态，大数据背景下公共危机呈现出如下特征：

1信息传递复杂化趋势。随着大数据时代的到来，信息传播有四个显著特点，一是多样化且十分丰富的传播路径，二是低廉的传播成本，三是快速的传播速度，四是数量大、分散广的信息传播主体。因此，当公共危机发生时，相较于传统媒体，大数据时代下信息在新媒介上的传播速度十分快，另外移动终端已经广泛运用到社会群体中，现今社会人人都可通过移动终端快速接受信息和传播信息，进一步加快了信息的传播速度。大数据时代给公共危机的控制方面带来新的挑战的难题。而在这种情况之下，我国政府由于网络信息假设的滞后和公共危机预案体系的不完备，在公共危机发生时往往后知后觉，容易造成较大的损失。

2信息多元化传递致与政府信息权威性下降并存。在传统媒介时代，政府掌控着有限的信息传播渠道，且社会信息交流水平较低，政府因而能够相对有效控制信息的传播，但伴随着移动互联终端的普及和自媒体趋势的发展，使得信息传播呈现多元化。在这种情况下，缺少准确的权威信息的导向，舆论民情呈现出

第一条　为了促进和规范公共数据开放，提高社会治理能力和公共服务水平，推动数字经济发展，根据《中华人民共和国数据安全法》《山东省大数据发展促进条例》等法律、法规，结合本省实际，制定本办法。第二条　本省行政区域内的公共数据开放活动，适用本办法；涉及国家秘密的，按照有关保守国家秘密的法律、法规执行。

本办法所称公共数据，是指国家机关，法律法规授权的具有管理公共事务职能的组织，具有公共服务职能的企业事业单位，人民团体等（以下统称公共数据提供单位）在依法履行公共管理职责、提供公共服务过程中，收集和产生的各类数据。

本办法所称公共数据开放，是指公共数据提供单位面向社会提供具备原始性、可机器读取、可进行社会化开发利用的数据集的公共服务。第三条　公共数据开放应当遵循需求导向、创新发展、安全有序的原则。第四条　县级以上人民政府应当加强对公共数据开放工作的领导，统筹解决公共数据开放重大事项，鼓励、引导科研机构、企业、行业组织等单位开放自有数据，推动公共数据与非公共数据融合应用、创新发展。

县级以上人民政府大数据工作主管部门应当按照国家规定建立公共数据资源体系，组织、监督本行政区域内的公共数据开放工作，推动公共数据开发利用；其他有关部门按照各自职责，做好相关工作。第五条　省人民政府大数据工作主管部门应当建立公共数据开放管理制度，制定公共数据分类分级规则，并组织社会力量对公共数据开放活动进行绩效评价、风险评估。第六条　省人民政府大数据工作主管部门应当依托省一体化大数据平台，建设统一的公共数据开放平台。第七条　公共数据提供单位应当通过统一的公共数据开放平台开放公共数据，不得新建独立的开放渠道。已经建设完成的，应当进行整合、归并，并纳入统一的公共数据开放平台。

公共数据提供单位根据国家规定不能通过统一的公共数据开放平台开放公共数据的，应当告知县级以上人民政府大数据工作主管部门。第八条　公共数据以开放为原则，不开放为例外。除法律、法规和国家规定不予开放的外，公共数据应当依法开放。

数据安全和处理能力要求较高或者需要按照特定条件提供的公共数据，可以有条件开放；其他公共数据，应当无条件开放。

未经县级以上人民政府大数据工作主管部门同意，公共数据提供单位不得将无条件开放的公共数据变更为有条件开放或者不予开放的公共数据，不得将有条件开放的公共数据变更为不予开放的公共数据。

不予开放的公共数据经依法进行匿名化、去标识化等脱敏、脱密处理，或者经相关权利人同意，可以无条件开放或者有条件开放。第九条　公共数据提供单位应当根据本地区经济社会发展情况，重点和优先开放与数字经济、公共服务、公共安全、社会治理、民生保障等领域密切相关的市场监管、卫生健康、自然资源、生态环境、就业、教育、交通、气象等数据，以及行政许可、行政处罚、企业公共信用信息等数据。

公共数据提供单位确定重点和优先开放的数据范围，应当征求社会公众、行业组织、企业、行业主管部门的意见。第十条　省人民政府大数据工作主管部门应当对公共数据实行目录管理，制定公共数据目录编制规范。

公共数据提供单位应当按照公共数据目录编制规范，编制本单位公共数据目录和公共数据开放清单，确定公共数据的开放属性、类型、条件和更新频率，并进行动态调整，通过统一的公共数据开放平台向社会公布。

公共数据提供单位因法律、法规修改或者职能职责变更，申请调整公共数据开放清单的，应当经县级以上人民政府大数据工作主管部门同意。第十一条　公共数据提供单位开放公共数据，可以通过下列方式：

（一）提供数据下载；

（二）提供数据服务接口；

（三）以算法模型提供结果数据；

（四）法律、法规和国家规定的其他方式。第十二条　公共数据提供单位应当加强本单位公共数据开放和安全管理等工作，及时回应公民、法人和其他组织对公共数据的开放需求，并以易于获取和加工的方式提供公共数据开放服务。第十三条　公共数据提供单位应当按照国家、省有关标准和要求，对开放的公共数据进行清洗、脱敏、脱密、格式转换等处理，并及时更新、维护。

公民、法人和其他组织认为开放的公共数据存在错误、遗漏等情形的，可以通过统一的公共数据开放平台向公共数据提供单位提出异议或者建议。公共数据提供单位应当及时处理并反馈。

借力大数据提升公共服务质量_数据分析师考试

大数据时代，公共管理领域的决策将日益基于数据分析而作出，大数据在政府公共服务领域必将发挥重要的决策支撑作用，甚至能够为公共服务提供方式带来革命性影响。可以说，大数据不仅是技术变革，更是一场社会治理方式的变革，政府应当因势利导，借力大数据优化公共服务方式，提升公共服务质量。

准确把握公共服务需求

公共服务本质上属于以服务形式提供的公共产品。由于服务具有不可分割性，服务的生产过程同时也是消费过程，因此，对于作为服务提供者的政府来讲，要想让自己提供的公共服务“合口味”、进而提升公共服务质量，必须在提供服务之前掌握大量的决策支撑信息，特别是准确把握服务对象对于公共服务种类以及质和量等方面的需求。这其中就涉及如何高效地将社会成员的真实需求收集起来并进行有效的整合。

在收集和获取公共服务需求信息时，传统的入户调查式方法不仅费时费力，而且还得“一事一查”，效率极差；而运用大数据技术则可以轻而易举地解决这个问题。我们只需要将多部门建立的信息数据库加以归集、整合、转化，并进行挖掘、处理和分析，就可以很快地准确把握服务对象的公共服务需求。当中可能的困难是需要将不同部门数据格式、采集标准、显示规范都不同的海量数据读取、转换并统一呈现出来，数据清理的工作量和难度还是很大的。对此，政府可以设立或指定专司大数据归集、处理、挖掘和分析的部门来专门负责，并借助最新数据处理技术来解决，政府其他业务部门有数据使用需要时只须“按需下单”即可，省时省力、效率倍增。

精确核算公共服务成本

现代政府在每出台一项公共政策的时候，都需要进行成本核算。同样，在开展公共服务时，政府也需要进行成本——效益分析，将成本费用分析法运用于政府部门的计划决策中，以寻求在公共服务决策上如何以最小的成本获取最大的收益。这是公共决策科学性以及经济性原则所要求的。

以往，政府在开展公共决策可行性论证以及编制公共服务预算时，往往只能依靠已有的零散信息直接进行成本概算，或者依靠外部专家进行所谓的“充分”论证。事实上，这两种常见的成本核算方式所能掌握的数据信息都是不完全的，一般业务部门和外部专家所能掌握的信息处理能力也相对有限，据此得出的成本核算结论往往距离真实情况较远。因此，这些传统的公共决策成本核算方式都不可避免地存在很大缺陷。主要表现在：政府在进行公共服务决策时，如果将成本和困难估计大了，可能导致该提供的公共服务没能提供，影响服务需求的满足和社会问题的解决；反之，如果将成本和困难估计小了，则可能导致公共服务的财务可持续性存疑，影响政府公信力。政府在编制公共服务预算时，如果将成本概算多了，可能导致公共服务项目经费结余过多、出现年底“突击花钱”等非正常现象，影响公共资金使用效率；如果将成本概算少了，则可能导致公共服务项目经费短缺，致使原本应该提供的公共服务项目无法提供、原本能够达到的服务水准也无法达到。

大数据时代，政府在进行公共决策或进行编制公共服务预算时，可以借助大数据技术在海量数据处理和挖掘方面的优势，对分散在政府各个部门的数据进行有效整合，剔除无效和干扰信息，进行深度挖掘，寻找数据间的关联性，既考虑当前情况，也预测未来变化，从而能够基于相对完全信息得出成本核算结论，提高决策科学性和预算准确性。

　合理配置公共服务资源

政府提供公共服务，不可避免地会碰到一个可及性问题，也就是如何准确高效地将公共服务资源配置和递送给有需要的社会成员。从社会成员的角度来讲，就是他们能否更便捷、以更低的成本享受到政府提供的公共服务。公共服务的可及性问题不仅直接影响公共服务的供给效率，也关系到公共服务项目能否最终“落地”、满足社会成员的服务需求。从理论和实践两个方面来看，民生服务可及性主要受到公共服务资源配置均等化水平、公共服务管理服务体系及具体服务流程完善程度这两个方面的制约和影响。大数据时代，政府完全可以借力大数据技术优化公共服务资源配置，并对公共服务管理服务体系及具体服务流程进行再造。这一点不仅对于公共服务资源配置顶层设计重要，而且对处在公共服务“最后一公里”的基层末梢也是至关重要。

具体而言，在优化公共服务资源配置方面，大数据技术能够在以人口为核心的关键数据、各种类型构成数据以及公共服务机构和设施分布数据的支撑下，很清楚地提示公共决策者哪个地方公共服务资源过于集中，哪个地方相对缺乏。这样就能够有效防止政府部门在进行公共服务资源配置时将“均等”标准变成“平均”指标，搞平均主义、“撒胡椒面”，有助于政府将公共服务资源向欠发达区域、乡村地区以及困难群体重点倾斜。

在公共服务管理服务体系及具体服务流程再造方面，大数据技术能够帮助政府部门在公共服务供给过程中实时定位公共服务的重点对象，迅速找到管理服务体系中的薄弱环节及具体服务流程中的遗漏缺憾与服务盲区，并据此提出再造公共服务体系及具体服务流程的合理化建议，使得政府提供的公共服务能够靠前接近最有需要的重点人群。

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