干部学习讲稿：基于大数据的政府决策支持（上）

目录/提纲：……
一、背景：新趋势，新路径
（一）大数据的概念
（二）大数据的特征
（三）非结构化数据与政府治理决策
（四）国家对大数据的支持
二、布局：国内外，两平台
（一）提前布局，创新机制
（二）国内布局——国家发改委互联网大数据分析中心
（三）全球布局——国家信息中心“一带一路”大数据中心
……
干部学习讲稿：基于大数据的政府决策支持（上）
杨道玲
国家信息中心信息化研究部电子政务研究室副处长

课程前言
各位学员大家上午好！非常高兴有机会和大家做一个交流，今天交流的题目叫“基于大数据的政府决策支持”。关于大数据，可能各地的同志们、领导们已经有了比较充分的了解。今天不讲大数据学术概念，也不讲大数据理论，想结合近一两年来，国家发改委围绕大数据方面做的一些工作实践，总结一些大数据对政府决策支持的套路和方法。
今天讲的内容包括四个方面：
第一，先简要的介绍一下当前大数据面临新趋势、新形势是什么。政府的决策到底需要什么样的数据决策支持？
第二，目前大数据在对国家发改委，对政府决策支持方面都有什么样的措施和做法？这些做法哪些可以应用到地方各级政府决策支持中去？
第三，通过五到六个具体的案例给大家介绍一下，大数据在支撑政府的决策支持和支撑政府的治理创新方面，一些新的方法、新的理念和新的模式。
第四，对大数据大应用简要的展望和小结。大概这么四个方面的内容。
一、背景：新趋势，新路径
先讲第一个方面，当前大数据成为国家战略，而且大数据在国外、全球也是风起云涌，很多国家都开始应用大数据，推行政府数据开放和大数据促进政府治理创新。大数据到底是一个什么样的态势？先给大家做一个背景性的介绍。
（一）大数据的概念
关于大数据的概念，我这里不去做学术性的阐释，在2015年的时候，_发了三个技术性的文件，这三个文件分别是2015年年初的云计算，大概是7月份，促进互联网+的一个文件，紧接着有一个促
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（二）大数据的特征
大数据到底有多大？我左边有一张图，有一个表，左边是麦肯锡预测的。说到2020年，从2009年的2020年，十年了，数据量有可能翻44倍到35个ZB，大家可能不清楚，35个ZB到底是多大？我右边有一个表，这是我今天早上截图截下来的。大家看二进制的换算，1KB等于1024，B2的十次方，从KB到MB到GB，我们现在硬盘用的是GB，有的大的存储的器是TB，TB下面是PB，每一个等级之间是1024倍，就是2的十次方倍，到PB下面是EB、ZB，最大的现在是YB。这个是在大概的进率换算单位。如果按照十次分的换算，我们把1024简单的理解为十的三次方就是1000，按照1000来算，ZB就是十的21次方，就是这么大的数据量。应该可以说叫超级海量的数据。
IDC国际数据公司，它的预测跟麦肯锡的预测基本上是类似的，他们有三个结论。第一，说当前数据增长进入了爆发期。2011年，全球数据总量是1.8个ZB，大家看ZB是我们现在倒数第二大的单位，1.8个ZB。预计2020年是40个ZB，十年他认为增长超过20倍。不管超过20倍也好，40倍也好，表明了我们在未来的十年，现在没有十年了，未来的四年，我们数据量比2010年相比，是要至少翻一番以上。应该不是翻一番，翻几十倍以上。
第二个结论是美国和中国是最大的两个增长极，目前它认为大数据资源美国占了32%，欧洲是19%，中国是13%，到2020年中国要上升为21%，处于世界第二位。这个可能大家对数据概念没有感觉，但是我们自己生活中，这种数据量不断地增加、不断地扩充，呈现出几何基数的增长，这个咱们可能是有非常深刻体验的。90年代时候用的是普通的小型的3.5存盘，那个盘是1.44个MB，1.44兆，后来用了光盘，现在用了硬盘，硬盘开始是40个G，现在是几百个G，现在甚至有上T的硬盘，就是我们普通个人使用的。存储密度的增加，表明数据量容量是不断扩充的，表明需求是不断增加的。
第三个特征，非结构化的数据占比比较大。这里涉及一个概念叫非结构化和结构化.现在认为非结构化数据占75%，什么叫非结构化？我们先看看什么结构化。
这两张表我相信很多同志都见过，而且我们第一张表，个人经历，可能一生中无数时期填这样一个表。但这个表很有特点，就是字段数相对比较固定的，比如说姓名，你这个名字是三个字符还是几个字符，它是固定的。第二，性别，是男是女，就两个选项。身高，它是数字，结尾是米或者厘米。所有这一系列的字段都是可以经过机器处理，而且都是可以直接导入数据库进行处理的。
还有右边的图，我们举个例子，某某县，人口经济构成统计表，这个表咱们也可能经常见到，这种也是可以直接导入经济计算的。这种信息我们称之为叫结构化信息，因为它们在数据库里面是一块块的模块完全对应起来。
（三）非结构化数据与政府治理决策
1、非结构化数据主体
什么是非结构化？最主要这五类，大家看想想生活中是不是这五类信息反而比统计性信息要多？
第一类，是搜索引擎，这个都用过，每天在百度上输入的时候，输入搜索词，我们的搜索词都是非标准的。每个人，比如说我们搜索一个事情的话，每个人用的词可能都不一样，全属于人工的或者自然的语言。这个量是非常大的，百度就此做了搜索引擎，抓取信息，然后通过我们搜索词，构建出搜索的热度，能够反而向你推送各种相关的信息，靠什么？就靠这种分析。还有以前吵过的竞价排名，竞价排名排的是什么？也是搜索词。这些东西它都可能是各方面的语言进行组配，非标准语言，非结构化的。
第二类，社交媒体，咱们可能都用过，论坛、微博、微信，包括QQ很多的及时通讯，还有贴吧。这里面发各类的帖子它都不是结构化的。我们随机的一句话，随意的一篇文章，可长可短等等，段落等等，都是根据我们发布者主体意识进行决定的。
第三类，视频或音频，这个不展开了，这个大家都非常熟悉。包括我们今天用的是视频，视频肯定是比音频数据要大，我一个视频包含的数据量可能是我们文字信息的N多次方倍。
第四类，位置服务，很多地图，在地图上进行叠加了若干个图层，这种位置信息，查找一个线路，包括现在滴滴打车，查找餐馆等等，这都用了位置服务。所有位置服务在地图上产生的数据量非常大，而且是随机的，不同的用户可能使用不同的服务。但是这是数据累积起来之后，就是发现很多规律，比如说在今天有多少用户搜索了某某个产品，通过时间序列累积之后就发现很多趋势，这个趋势里面反过来推，搜索这类产品和这个地方的人都可能是哪些类型的用户，做用户画像往回推，这可能形成一个针对性的服务，这对商家来说它就非常需要，想知道我的用户到底是谁，他们有什么样的需求，他是什么样的特征，是男是女的，年龄段、学历层次，他们平时还有其他什么样的购物爱好，或者体验爱好等等。图像信息，图片图像这个也很多。这是非结构化的数据。
2、非结构化数据对政府决策的要求
这些大量的数据，特别是大量的非结构化数据，互联网的数据产生之后，到底对我们政府决策带来什么样一些冲击或者问题？面临什么样的挑战？当前新形势下，我们提出要政府的治理，治理体系和治理能力现代化。这个治理能力、治理体系现代化对我们政府治理提出了新的要求，要求什么？决策要快速、要及时。第二，不能再拍脑袋出台政策，要基于大量的用户调查，这个大量是多大的量？我们以前是做问卷调查，或者找几个听政的方式，找几个代表，现在可能不够了。第三，新的业态、新的应用在不断地产生，如果政府的治理跟不上新形势，就会很被动。所以我们现在治理的现代化，对我们要求是全方位掌握信息、全样本的了解信息。
3、非结构化数据下传统政府治理的缺点
而传统的政府治理的缺点，我 ……（未完，全文共12732字，当前仅显示3029字，请阅读下面提示信息。收藏《干部学习讲稿：基于大数据的政府决策支持（上）》）