大数据治理基础-Training

大数据平台建设的数据“治理”

大数据平台建设的数据“治理” 本文讲述了以用户为中心的自服务大数据治理的实现方法和关键技术。 本文目录： 一、大数据时代还需要数据治理吗？ 二、如何面向用户开展大数据治理？ 三、面向用户的自服务大数据治理架构 四、总结

一、大数据时代还需要数据治理吗？ 1、数据平台发展过程中随处可见的数据问题 大数据不是凭空而来，1981年第一个数据仓库诞生，到现在已经有了近40年的历史，相对数据仓库来说我还是个年轻人。而国内企业数据平台的建设大概从90年代末就开始了，从第一代架构出现到现在已经经历了近20年的时间。 在这20年的时间里，国内数据平台实施者可以说是受尽折磨，数据项目一直不受待见，是出了名的脏活累活。 可以说，忽视数据治理给数据平台建设带来了不少问题。随处可见的数据不统一，难以提升的数据质量，难以完成的数据模型梳理等源源不断的基础性数据问题，限制了数据平台发展，导致数据应用不能在商业上快速展示效果。

举一个典型商业智能应用的例子，管理驾驶舱可能很多朋友都听说过，很多企业建设了管理驾驶舱，但是建设完之后往往成为摆设，只有当领导需要看的时候，大家才去拼命改数据。 为什么数据平台的建设遇到这么多“坎”，而且难以真正发挥其商业价值？其实核心问题还是数据本身不统一，数据内容准确度不高。 2、数据治理逐渐受到各行业认识 我国最早意识到数据治理重要性的行业银行是金融行业。由于对数据的强依赖，金融业一直非常重视数据平台的建设，经过几代数据平台的验证，发现数据治理是平台建设的主要限制因素，而且随着投资和建设的投入增加，对数据治理的重要性的认识也越来越深刻。 人民银行与银监会也非常重视数据治理，从08年开始，在全国银行业推行统一的数据标准，控制行业的数据质量。工行、建行、国开等大型银行，对数据治理都非常重视。08年前，我们与国开一起开始了数据治理的建设，下图展示的就是国开银行针对数据全生命周期的数据管控。 如今各行业都开始了大数据平台的建设，希望利用大数据的能力，来实现数字化转型。大数据平台的建设本质上还是数据的建设，传统数据平台碰到的所有问题大数据平台都有可能碰到，由于数据量级的变化，大数据平台必然还会产生新的问题。

[经验交流]社会治理工作经验

[经验交流]社会治理工作经验 国家“十三五”规划明确提出，“推进社会治理精细化，构建全民共建共享的社会治理格局”。近几年随着转型发展战略和侧结构改革的深入推进，XX 市XX区进入创新发展、跨越发展的黄金时期，创新社会治理，推进精细化管理，有效增强群众的幸福感、安全感和满意度，成为落实“十三五”规划从2013年 4月开始，浦口区、区政府在江浦、沿江两个街道试点开展“大联勤”工作，探索建立区、街道、社区（村）三级联动工作平台和区、街道两级联勤指挥工作体系，使“条”上管理主体和社会相关资源在“块”上有效融合，推动社会治理重心下沉，初步建立起“大联勤”基层社会治理新机制。 一、治理难题呼唤“大联勤” 近年来，随着城市化快速推进，浦口区域经济大幅跃升，20XX年浦口实现公共财政预算收入83亿元，列南京市第二。经济的发展推动城乡建设加速、社会转型加快，也带来城乡布局、人口结构的重大变化，社会治理面临新老矛盾交织、新旧城乡二元结构叠加、社会融合度低等问题。 社会转型，社会问题多元化。浦口作为南京市城郊结合地带，社会转型滞后于主城区。转型时期，问题和矛盾集中呈现。面临着就业、社会保障、收入分配、教育、医疗、住房等民生问题，以及利益冲突引发的各种社会问题。 城郊结合，城市治理复杂化。桥北地区外来人口约占80%，加上主城转移 的人口、集中安置的农民，不同层次、不同地域人口的集聚，文化习俗、生活习惯的差异，使得居民缺乏认同感和归属感。 体制滞后，管理手段单一化。区、街道、社区处理问题、解决问题方法单一，各部门执法程序简单，处罚手段限于教育、罚款、限期整改、押、没收等，执法力量相对薄弱。 条块分割，部门责任推诿化。全区社会治理的信息资源共享程度不高，部门之间的利益格局造成信息资源难以共享和整合。很多社会治理问题的责任在“块”上，而执法却在“条”上，“条”与“块”之间边界不明、责任不清，导致社会治理的能力和效率低下。 面对快速发展中凸现的治理难题，浦口试点开展“大联勤”工作，并做好阶段定位，逐步逐项推进。第一个阶段定位为解决显性社会冲突和社会问题为主，维持社会秩序稳定、维护良好的市容环境。第二个阶段定位为解决隐形社会矛盾、潜在社会冲突问题为主，通过强化社会治理达到维护社会秩序的长治久安的目的。第三个阶段全面承接社会事务管理和基本公共服务，逐步实现由管理向服务转变，进行全方位的社会治理。

大数据时代社会治理方式创新

大数据时代社会治理方式创新 编者按：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

社会管理创新先进经验交流材料

社会管理创新先进经验交流材料 来源：网络文章作者：匿名[ 2012-03-01 ] 编辑： 党的十七大报告对科学发展观作出全面、准确的概括，即“科学发展观的第一要义是发展，核心是以人为本，基本要求是全面协调可持续，根本方法是统筹兼顾”。这一论述系统地回答了为什么发展，怎样发展和为谁发展的问题。我们招宝山城管执法中队紧紧抓住以人为本这一核心，在推进城市管理服务年活动、争创全国文明城市三连冠工作中自觉践行以人为本的执法理念，对城市管理的方式创新进行积极的探索，为打造“宜业、宜居、宜学”的城区环境提供良好的城市秩序保障。 HTTp:// 一、以服务促管理，在管理中实施服务 胡锦涛总书记在庆祝中国共产党成立90周年大会上的重要讲话中指出，服务人民是我们党永远立于不败之地的根本，必须牢固树立马克思主义群众观点、自觉贯彻党的群众路线，始终保持同人民群众的血肉联系。市容管理工作同样也担负着服务市民的义务，本质上就是做好群众工作。 论文百事通因此市容管理工作在指导思想上要树立群众观点、强化群众立场，在管理方式上要反映市民群众愿望、满足市民群众需求，在工作作风上要增进市民群众感情、拉近同市民群众的距离，使我们的市容管理工作获得广- 的可靠的群众基础。 我们招宝山中队在多年的工作实践中不断尝试与摸索市容前置管理方法。这种方法一改以往执法就是处罚的简单认识，通过加入城市管理的服务元素，把执法重心从处罚环节前推至预防环节，真正实现了以“预防为主、处罚为辅”的人性化执法管理目标，从而拉近了与经营业主、市民群众的距离，也悄然改变了一直以来城管在市民群众中的形象。 市容前置管理，是指预防环节“前移”，改以前的重处罚为重防范，将管理重点从处罚环节提前到预防环节，并提供一系列的前期服务工作，以达到从源头上减少、控制、避免违法违规现象的发生。市容前置管理方式通过建立发现问题、递交资料、前期沟通、中期回访、后期处理的工作流程。在工作中突出“早”，讲究“全”，追求“效”，把握“度”，注重“通”。塑造了中队的服务形象，减少了社会资源浪费，取得了“多赢”效果。 中队在去年试点推广的基础上，经过一年多的实践，将其总结为招宝山中队“市容前置管理五法”。7月份，该管理方法被镇海区总工会命名为“职工岗位先进操作法”。 二、关注民生，关心弱势群体生产生活 所谓“民生在勤，勤则不匮”。十七大以来，党和政府的工作体现出对民生问题的高度关注，开始系统全面地落实改善民生的理念和政策。就市容管理工作而言，关注民生热点既是执法队伍性质和地位的本质要求，也是落实执法为民宗旨的具体表现。浙江省市容环境卫生条例从立法层面予以体现，条例第十七条明确规定：“市、县、镇人民政府在制定城市、镇规划时，应当确定相应的经营场所，供农产品、日用小商品等经营者从事经营。城市、镇规划确定的经营场所不能满足经营需要的，市、县、镇人民政府应当依法及时修改规划。规

2017公需科目考试《大数据时代的政府治理创新》答案

2017公需科目考试《大数据时代的政府治理创新》答案 考试时长：60分钟考生：XXXX总分：100 及格线：60 考试时间：2017-12-05 11:34-2017-12-05 12:01 100分 ? 1.Web2.0强调（D）。（单选题3分）得分：3分 ? A.单位 ? B.网站 ? C.机构 ? D.个人 ? 2.科学范式的发展路径：从观察到演绎分析、模型推导，到计算机分析、仿真模拟，再到（C）时期。（单选题3分）得分：3分 ? A.数据推导 ? B.理论科技 ? C.数据科学 ? D.数据计算 ? 3.政府2.0不以政府为中心，而是以公众为中心，建设（C）政府。（单选题3分）得分：3分 ? A.开放型 ? B.节约型 ? C.服务型 ? D.创新型

? 4.社会成员或者用户之间社会成员之间共同参与信息的处理、信息的分享、信息的传播，这个活动就叫（D）。（单选题3分）得分：3分 ? A.政府计算 ? B.高强度计算 ? C.云计算 ? D.社会计算 ? 5.（A）时代，使得信息智慧解读时代到来。（单选题3分）得分：3分 ? A.Web3.0 ? B.Web4.0 ? C.Web2.0 ? D.Web1.0 ? 6.具体来说，摩尔定律就是每（D）个月，产品的性能将提高一倍。（单选题3分）得分：3分 ? A.6 ? B.12 ? C.16 ? D.18 ?7.（C）说明如果联网越多，从介入方式、技术上越来越突破，则网络规模越大、成本越低，网络的成本可能会趋向于零。（单选题3分）得分：3分 ? A.新摩尔定律 ? B.梅特卡尔夫定律 ? C.吉尔德定律

大数据条件下社会综合治理的路径研究及对策

大数据条件下社会综合治理的路径研究及对策 十八届三中全会提出，要推进国家治理体系和治理能力现代化，政府治理体系和治理能力是国家治理能力的重要方面，社会综合治理工作应该是国家治理体系和治理能力中的应有之义。当前，电脑、移动终端、各种应用软件的广泛使用，海量数据的收集和分析，使得大数据（Big data）几乎渗透到了社会生活的方方面面。因此，大数据时代的来临及广泛应用为破解社会综合治理难题，提升社会综合治理能力提供了新的机遇。 一、社会综合治理存在问题 所谓社会综合治理，就是政府、社会组织、企事业单位、社区以及个人等社会主体通过平等的合作型关系，依法对社会事务、社会组织和社会生活进行规范和管理，最终实现公共利益最大化的过程。综合治理不仅涉及合理有效地配置社会资源，比如提供教育、文化、卫生、体育、社会保障等社会公共服务和公共产品，保障社会公平与公正，而且也涉及通过行政或者司法的手段保障社会安全和社会稳定。此外，社会综合治理目标实现以及时、全面地掌握治理对象的状况和外部环境的信息为前提。现阶段，我国正处于社会转型的加速期。随着社会的快速发展和急剧变迁，包括人、财、物、事等在内的社会综合治理信息变得愈发庞大和复杂，而这与当前大数据技术的发展正好不期而遇。当前的社会综合治理工作与大数据时代的要求还存在以下四点不相适应。 （一）社区社会综合治理认识与大数据要求不适应。（二）社区社会综合治理工作运行机制与大数据要求不适应。（三）社会综合治理队伍素质与大数据时代要求不相适应。（四）社区社会自我管理制度与大数据要求不相适应。 二、大数据时代社会综合治理的路径研究 早在1991年，耶鲁大学计算机系教授戴维·杰勒恩特就指出，互联网的终极世界是“镜像世界”。“镜像世界”如同人在镜子中的映像那样，镜像世界和现实世界本身存在着真实的关联和表达。镜像世界虽然是现实世界的“镜像”，但“镜像世界”又有相对独立性，即“镜像世界”以结构化、非结构化、半结构化数据的大量化、多样化、快速化积累和扩张，并冠名为“大数据”而区别于现实世界。因此大数据时代的社会治理研究，必须以“现实世界”为基础，更应突出关注“镜像世界”。 社会治理研究对象和路径的“双重性”，要求我们辩证地认识与处理“双重性”的关系。伴随着网络世界与人类生存的进一步对接，在新的科学技术的基础上，现实生活中的非线性关系开始以非结构化数据的形式在网络空间里映射，这个过程就是网络空间拟像真实世界的过程。 一个现实世界的镜像版本如果想区别于网络社会早期的“虚拟世界”而具有一

智慧教育大数据云平台规划设计方案

智慧教育大数据云平台 建 设 方 案

目录 第1章概述 (19) 1.1、 1.2项目简介 (19) 1.1.1、项目建设目标 (20) 1.1.2、项目建设内容 (21) 1.1.3、项目建设期限 (23) 1.1.4、xxx市智慧教育大数据云平台建设依据 (23) 1.1.4.1、平台定位 (24) 1.1.4.2、总体建设原则 (25) 1.1.4.3、建设方式采用购买服务的形式 (26) 1.2、参考文献 (26) 第2章需求分析 (29) 2.1、XXX市教育信息化整体情况分析 (29) 2.2、基础网络情况分析 (30) 2.3、基础设施及成熟软件分析 (30) 2.4、应用系统现状分析 (31) 2.5、教育局用户群体与需求分析 (31) 2.5.1、办公室 (31) 2.5.2、督导室 (32) 2.5.3、基教科 (32) 2.5.4、规划财务科 (32) 2.5.5、教科院 (33) 2.5.6、教师工作科 (33) 2.5.7、职成教科 (34) 2.5.8、学校安全管理科、综合改革与政策法规科 (34) 2.5.9、体卫艺科 (36) 2.5.10、教育装备服务中心 (36) 2.5.11、教育质量评价中心 (36)

2.5.11.1、管理应用建设 (36) 2.5.11.2、教与学应用建设 (36) 2.5.11.3、社会公众应用建设 (37) 2.5.12、人事科 (37) 2.5.13、电教馆 (37) 第3章建设思路和建设目标 (38) 3.1、总体建设内容概述 (38) 3.2、总体建设理念 (39) 3.2.1、搭平台 (39) 3.2.2、定标准 (39) 3.2.3、上应用 (40) 3.2.4、成体系 (41) 3.2.5、集中管 (42) 3.2.6、特色建 (43) 3.3、总体目标 (43) 3.3.1、培养人才目标 (43) 3.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (43) 3.3.3、平台建设目标 (44) 3.3.3.1、智慧教育平台建设标准化 (44) 3.3.3.2、平台云化 (44) 3.3.3.3、业务能力云化 (44) 3.3.3.4、服务集中化 (45) 3.3.3.5、应用移动化 (45) 3.3.3.6、应用扩展化 (45) 3.3.3.7、资源可持续化 (45) 3.3.3.8、管理可视化 (45) 3.4、总体架构设计 (46) 3.4.1、总体架构 (46) 3.4.2、云平台整体架构 (47)

大数据治理步骤(为业务提供持续的、可度量的价值)

大数据治理 为业务提供持续的、可度量的价值

目录 大数据治理——为业务提供持续的、可度量的价值.. 1 概述 (3) 大数据治理系列 (3) 第一部分：大数据治理统一流程模型概述和明确元数据管理策略 (3) 第二部分：元数据集成体系结构 (15) 第三部分：实施元数据管理 (24) 第四部分：大数据治理统一流程参考模型的第四步到第九步 (37) 第五部分：定义度量值和主数据监管 (52) 第六部分：大数据监管和信息单一视图监管 (65) 第七部分：分析监管、安全与隐私管理和信息生命周期监管 (78)

概述 面对我们身边每时每刻迅速增长的庞大数据，因为其数量大、速度快、种类多和准确性的特征，如何更好地利用大数据创造出有意义的价值，一直是我们探索的重要话题。而在这之前，就需要用科学正确的方法策略对大数据进行治理。大数据治理是指制定与大数据有关的数据优化、隐私保护与数据变现的政策，是传统信息治理的延续和扩展，也是大数据分析的基础，还是连接大数据科学和应用的桥梁，因此大数据治理是大数据再创高峰的“必修课”。下面我们将与您分享新鲜出炉的大数据治理方案。 大数据治理系列 本系列共分为七个部分，围绕大数据治理统一流程参考模型，并结合实际业务问题和IBM相应的产品解决方案展开叙述。 第一部分：大数据治理统一流程模型概述 和明确元数据管理策略 为了更好地帮助企业进行大数据治理，笔者在IBM数据治理统一流程模型基础上结合在电信、金融、政府等行业进行大数据治理的经验，整理出了大数据治理统一流程参考模型。本文主要介绍了大数据治理的基本概念，以及结合图文并茂的方式讲解了大数据治理统一流程参考模型的前两步：“明确元数据管理策略”和“元数据集成体系结构”内容。 1、大数据治理概述 （狭义）大数据是指无法使用传统流程或工具在合理的时间和成本内处理或分析的信息，这些信息将用来帮助企业更智慧地经营和决策。而广义的大数据更是指企业需要处理的海量数据，包括传统数据以及狭义的大数据。（广义）大数据可以分为五个类型：Web和社交媒体数据、机器对机器（M2M）数据、海量交易数据、生物计量学数据和人工生成的数据。 Web和社交媒体数据：比如各种微博、博客、社交网站、购物网站中的数据和内容。 M2M数据：也就是机器对机器的数据，比如RFID数据、GPS数据、智能仪表、监控记录数据以及其他各种传感器、监控器的数据。 海量交易数据：是各种海量的交易记录以及交易相关的半结构化和非结构化数据，比如电信行业的CDR、3G上网记录等，金融行业的网上交易记录、corebanking记录、理财记录等，保险行业的各种理赔等。 生物计量学数据：是指和人体识别相关的生物识别信息，如指纹、DNA、虹膜、视

乡镇加强和创新社会管理典型经验材料

乡镇加强和创新社会管理典型经验材料 创新社会管理，抓实抓好社会管理综合治理工作，为全市经济社会发展营造和谐、稳定的社会环境，是率先基本实现现代化的重要内容，也是XX镇义不容辞的重大责任。下阶段，我镇将紧紧围绕全市率先基本实现现代化的决胜目标，坚持以提升人民群众的安全感和满意度为根本标准，坚持宣传、防范、服务相结合的工作思路，强化组织领导，落实要素保障，切实消除影响群众安全感的各类不安全、不稳定因素，着重做好以下四个方面工作。 一、狠抓基层基础，增强工作凝聚力。一是推进综治网格化工作。把开展村（社区）综治网格化工作作为强化基层基础建设、增强平安综治工作群众基础的重要抓手，在全镇符合条件的村（社区）开展综治网格化具体推进工作，通过组建八支队伍，搭建六大平台，切实发挥网格化工作人员在搜集情报信息、上报社情民意、掌握维稳信息等方面的作用。二是开展矛盾纠纷排查调处工作。坚持每半月矛盾纠纷排查制度，两会期间和重大节日期间每天排查，针对农村宅基地和拆迁工作开展专项排查。狠抓矛盾纠纷调处化解工作，坚持抓早、抓小、抓苗头、抓源头，把矛盾纠纷及时化解在基层、解决在萌芽状态，突出化解信访积案，解决群众合理诉求。三是开展平安和谐创建活动。通过选树模范村（社

区）、平安和谐模范单位等平安创建活动，进一步激发基层平安创建活力。通过平安和谐文化阵地、宣传横幅、LED显示屏等多种形式，开展综治和平安建设工作宣传，取得群众的理解、支持和信任，有效提高群众公众安全感和对社会管理综合治理的知晓率。利用普法志愿者等队伍，大力宣传法律法规知识和治安防范知识，切实增强群众法制观念和自我防范能力。 二、强化治安防范，增强维稳防控力。一是落实立体防控，完善硬件设施。继续推广安装村级视频监控系统，积极配合市公安局做强环城治安防线，在去年已安装1000只村级监控基础上，继续推进村级视频监控系统建设，今年新装800只，努力把监控设施延伸到城区背街小巷和治安重点地区、复杂路段，力争监控总量达到每平方公里12只，实现全镇视频监控的全覆盖。加快推进机关企事业单位、复杂场所、新老小区技防建设，形成周界报警、CK报警、电子监控为一体的立体式技防网络。二是强化治安防范，提升公众安全。在易发案的重点地区、场所、部位和路段、时段，综合采取人防、物防、技防相结合的工作措施，加大对街面、公共场所和住宅小区的治安防范。针对辖区发案特点，划分巡逻重点区域、重点时段、及时掌握区域的治安状况、发案规律、重点部位情况，适时调整巡逻线路和布控部位，有效预防和减少违法犯罪案件的发生。进一步发挥治安中心户、

大数据时代的基层社会治理创新

摘要：本文在介绍和评述大数据时代基层社会治理创新典型案例的基础上，探索出一条借助于大数据加强基层社会治理创新、以现代信息手段推进社区管理和服务的新路，为大数据时代的基层社会治理创新提供了重要启示。 关键词：大数据基层社会治理创新网格化服务信息技术互联网 大数据是继互联网、物联网、云计算之后，又一新的技术革命，它标志着人类社会正从信息时代、知识时代向智能时代迈进。大数据时代为基层社会治理创新提出了新的机遇和挑战，大数据时代，如何把大数据技术运用到基层社会治理中，是一个需要各级政府认真思索和深入研究的问题。 最近，我们对抚顺市高山社区利用大数据来创新社区治理的实践进行了多次调研，了解到该社区在社区管理和服务中，尤其是在基层社会治理中，具有大数据思维，使用了大数据技术，取得了非常好的效果，这种做法值得参考和借鉴。 一、高山社区以大数据推进基层社会治理创新的基本做法 高山社区位于辽宁省抚顺市顺城区北部高尔山脚下的城乡交界处，是2006年底棚户区改造后回迁的。2012年，高山社区在抚顺市率先垂范实行网格化管理。利用大数据思维以及使用大数据技术，将高山社区划分成5个网格，形成“人到格中去，事到格中办”的管理和服务模式。将环境整治、维稳综治、安全生产、民生保障和便民服务等工作下沉到网格，构建以大数据为依托的全方位社区服务框架。社区管理和服务形成崭新氛围，获得全省远程教育示范站点、全省就业示范社区、全省学习郭明义先进社区、全省打击传销示范社区、全市文明社区和全市和谐创建先进社区等荣誉称号百余项。 （一）完善基础信息采集，建立社区服务信息库 拥有真实可靠的数据信息是大数据应用的前提和基础。高山社区结合网格化管理，借助“一图两表四册”入户采集信息。采集整理的数据分为基础数据、政务管理和公共服务三大类，把房屋数据、人口数据和社会组织等划分为基础数据，把走访数据、党建数据和舆情数据等划分为政务管理数据，把服务数据、政策公告、医疗数据和活动数据等划分为公共服务数据。构建“问需于网格、分解整合、零距离服务”的数字化管理和服务平台，从而为居民提供精细化的服务。 （二）以居民需求为导向，创新社区管理和服务 （三）以服务居民为宗旨，实施社区网格化服务 二、高山社区以大数据推进基层社会治理创新的显著效果 大数据时代，大数据是提高治理水平和提升治理能力的重要方法和措施，高山社区以大数据推进基层社会治理创新，成效显著。 （一）提高了社区管理和服务能力 中国共产党的根本宗旨是全心全意为人民服务，而应用大数据的终极目的也是利用数据信息的价值性为人类社会服务。如何满足居民日益增长的物质和精神需求，如何依法保障居民的各种权益，如何使居民得到更多实惠，是高山社区为奋斗目标。一方面，实施惠民工程，强化社区公共服务效能。为了使居民可以自由参与、主动发声，高山社区创建了社区论坛。利用这个互联互通的对话空间以及发声渠道，各利益主体实现了线上对话和线下协商。社区居委会可以及时地发现居民的利益诉求，通过“两代表一委员”进社区，组织线下的协商协调，圆满地解决了困扰居民多年的难点和热点问题。另一方面，强化志愿服务，加大社会组织的培育。高山社区基层社会治理创新模式的成功有一个重要的原因是建立了社区、居民、政府和企业的共赢机制，这也是社区治理可持续发展的一个重要保证。高山社区有效发挥党员先锋模范带头作用，积极向政府寻求帮助，吸引辖区企业和民间组织参与社区治理。 （二）增强了社区居民自治能力

大数据分析在智慧教育中的应用研究

大数据分析在智慧教育中的应用研究 摘要：传统面向高校智慧教育的数据分析平台难以从海量智慧资源中准确分析学生学习行为，导致在面向试题的难度预测中，存在准确率低的问题。针对上述问题，开展面向高校智慧教育的大数据分析研究工作，给出智慧教育体系架构的构成以及数据分析平台，利用 Hadoop 技术对智慧教育资源进行分析与处理，采用数据挖掘算法并结合云计算技术深入分析和解释学生学习行为数据的采集、汇聚，获取学生学习行为的隐性和显性行为，评估教育质量，预测学生日后学习表现，建立学生认知模型与可视化图表，把得到的数据智能融入智慧教育体系架构。将该体系架构应用于在线教育系统提供的答题数据，预测英语阅读试题难度。测试结果表明，试题难度评估预测性能较好。 关键词：大数据分析；高校智慧教育；数据挖掘算法；Hadoop 技术；云计算；学生认知模型

目录 1、引言 (3) 2、高校智慧教育大数据分析 (4) 2.1、高校智慧教育体系架构 (4) 2.2、面向学生学习行为的大数据分析技术 (5) 3、实验结果与分析 (8) 4、结论 (9)

1、引言 大数据、人工智能技术的发展和广泛应用，使得“互联网?教育”成为高等院校教育改革与发展的重要研究方向[1]。“智慧教育”的提出更是将高校教育信息化提升到前所未有的新高度[2]。面向高校智慧教育的大数据分析逐渐成为研究广泛关注的重要研究方向之一[3]。目前，相关学者已研究 出多项针对智能辅助系统的数据分析平台。例如：李爽等人通过学生学习行为投入测量指标构建数 据分析平台[4]。这些测量指标更有利于分析和测量教学智能辅助系统的学习行为。周效章以云计算、大数据分析技术为依托，按照“线上?线下?线上”为教育实施路径，构建了“在线教育平台+学习中心”融合教学模式的数据分析平台[5]。上述数据分析平台缺乏对学生学习行为数据合理的整合管理 模式，易造成信息孤岛，无法准确分析学生学习行为数据，导致在面向试题时的难度预测精度较低。在分析国内智能辅助系统的数据分析平台现存问题的基础上，构建“面向高校智慧教育的大数据分 析平台”，以推动我国高校智慧教育发展。

社会治理典型经验：以“联勤联动”实现“群防群治”

社会治理典型经验：以“联勤联动”实现“群防群治” 城市化程度不断提高，社会转型加快，我区城乡布局、人口结构和产业状况均发生重大变化，群众需求多元化特征明显，社会治理出现新老矛盾交织、社会融合度不高等新情况新问题，社会安全稳定隐患增多。突出表现为群众生活幸福指数与居民收入提高不成正比、居民满意度与公共服务供给增加不成正比、居民归属感与城乡人口集居度提高不成正比的现象。同时，传统社会治理资源分散，方法单一，对普遍存在的社会矛盾缺乏敏感性预见性及时性处置，容易造成小情绪变成大矛盾、小苗头变成大事件、小诉求变成大对抗的社会不稳定。其主要原因在于条线权力和块块责任的不匹配，部门与属地之间没有形成社会治理工作合力。职能部门工作重心居高不下，一线力量薄弱，不同部门权责不够清晰，经常出现监管真空，对社会矛盾发现和干预严重滞后。而作为基层社会治理主要力量的一线社区和街道，责任无限但有心无力，没有执法权限或执法专业不全，面对众多问题疲于应付，久拖不决。 为应对社会治理出现的新问题新情况，我区坚持问题导向和目标导向，积极探索构建社会治理“大联勤”工作模式，按照“联勤联动、群防群治、自助互助、共建共享”的理念，围绕“问题发现”和“群众参与”两大核心，运用信息化系统，统筹调度职能部门，广泛引导社会力量参与，通过联勤巡防、联动指挥、联合执法，促进了各类社会问题的早识别早预防、早发现早处理，提高了群众的满意度。《人民日报》曾专门刊文介绍了相关做法。 突出资源整合，完善四级网络架构。针对不少社会问题的治理职责在“块”（街道）上，而执法却在“条”（部门）上，社会治理效率不高的情况，搭建“三级平台

＋网格”的四级网络，将各个部门和街道“联合”起来，形成上下联动、权责分明的社会治理新格局。在区级层面，成立区联勤办和联勤指挥中心，统筹调度区内55个相关职能部门的信息资源、执法力量，形成常态化的行政执法联动机制。在街道层面，成立联勤指挥分中心，整合公安、城管、市场监管等一线执法人员及城管协管、交警辅警等辅助力量组建联勤大队。在社区（村）层面，成立联勤工作站。同时，按城市社区500户左右、农村社区300户左右的标准将全区划分为706个网格，每个网格配备“一长四员”，即网格长、政策法规宣传员、社会管理信息员、帮困解难服务员、矛盾纠纷调解员，由社区工作人员、志愿者、驻区单位、社会组织等成员担任，形成了多元主体联动参与的治理模式。 突出问题解决，建立两级响应机制。为防范社会风险“小事拖大，大事拖炸”，以区联勤指挥中心及街道联勤指挥分中心统筹协调为基础，建立了“一级为主，二级兜底”的问题响应机制，对社会风险和矛盾问题及早干预，快速调处。在发现不在“秩序”的“部件”后，及时启动一级响应模式，由街道联勤指挥分中心协调指挥，将问题分解处置到位；对一级响应模式无法解决的问题，及时启动二级响应模式，由区联勤指挥中心统筹协调，开展联合执法，确保问题快速调处。每一级主动承担起本级“兜底”责任，防止联勤工作推进中出现缝隙和空档，做到权责清晰、履责有为，最大力度满足群众诉求。在“大联勤”具体实践中，实现了80%的问题由网格员及时发现、现场解决；剩下的20%上报街道联勤综合执法中心，其中80%能够妥善解决；最后剩下问题总量的4%，由区级联勤指挥中心进行协调解决，实现了社会治理重心下移，问题处置及时高效。 突出信息支撑，搭建三大数据平台。强化信息技术运用，探索建立“一库两平台”，

大数据时代社会治理方式创新

大数据时代社会治理方式创新

大数据时代社会治理方式创新 2014年12月08日09:08 来源：学习时报 原标题：大数据时代社会治理方式创新 编者按：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，

大数据让智慧教育更智慧

大数据让智慧教育更智慧 ——赴江苏学习活动简述 龚启成智慧教育是当前教育领域改革的热点话题。为了跟踪热点，更好的站在教育改革发展的前沿，经领导批准，我于11月18日-11月22日参加了由北京师范大学课程与教学研究中心主办的“大数据+智慧教育融合发展基础教育高峰论坛中小学教育质量测评与精准教学指导教研专场”。 2017年11月18日的徐州已经是寒气逼人，但是丝毫没能够挡住来自全国各地学习者的热情。在徐州市高级中学的学术报告厅，来自江苏师范大学智慧教育学院副院长杨现民老师给我们做了有关教育大数据的报告——《大数据支持下的智慧教育管理创新》。杨院长指出:大数据的内涵是需要拓展的，我们应该不仅仅把他看成一种技术还应该看成一种能力，尤其在信息时代，他是一种能够从纷繁复杂的事物当中寻找到其中关联的一种能力，也是一种预测的能力，同时大数据更是一种思维的方式。同时，大数据目前正在慢慢的演变成一种文化，其中必不可少的一项就是教育大数据。 那究竟什么是教育大数据？专家给了我们一个详细的界定，教育大数据是指在整个教育活动过程中产生的、根据教育需要采集到的、用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。教育大数据绝对不仅仅是教育课堂的数据、分数的数据，还要涉及到学生的家庭背景、经济状况等等各方面的信息数据，强调数据的关联性和交叉性。从这里，我们应该感受到，教育大数据要害在于“联系”上，重在相关性，

找出各类数据代表的教育行为的的互相影响。而这种相关性需要我们给予数据深入分析。 关于教育大数据主要有两个产生渠道，一种来源于教学活动，另外一种来源于教育的管理活动。那教育应该怎么做？教育的目的是什么？有专家说教育的目的是创新创造，那我们怎么用大数据服务于学生的创新创造能力，所以教育大数据的应用要有高度的创造性。其他领域的大数据更多的关注的是相关，而教育大数据不仅仅要了解相关，更要了解他的因果。为什么用这种方法，就会导致学生创新创造能力的提升，就会导致学生学习兴趣的提高，为什么？教育大数据还他独特的价值，主要体现在三个方面，一是战略资产，二是目前教育大数据是教育领域综合改革的科学力量，三是教育大数据是发展智慧教育的基石。 大数据怎么推动教育的转变呢？首先从教育过程上来说，大数据让我们实现了非量化到量化的转变。第二就是教育决策正从经验化走向数据驱动的科学化；第三是教育的模式正在从大众走向真正的个性化；教育的管理正在从不可见、纯经验式的走向一种可视化的、数据驱动的；教育评价从单一化的评价走向综合性的评价，随着创客、智慧教育的发展，整个教育综合改革的推进，教育评价一定会起到一个导向综合性评价作用。 徐州市教科院主任高青的报告——《学讲行动——地级市整体推进课堂教学改革的徐州经验》则聚焦于区域课堂改革，借助信息技术手段体改整体效益。“学讲方式”是以学生自主学习作为主要学习方

大数据时代下社会治理创新

大数据时代下社会治理创新 国商1418 15号 刘静娴当今，大数据伴随着云计算、物联网、移动互联网的发展，正在对全球经济社会产生巨大的影响。大数据时代给社会治理提出了新的挑战，要求我们把握大数据时代社会治理的特点，变革社会治理的研究方式，适应大数据时代社会治理的需要。 现阶段，我国正处于社会转型加速期。随着社会的快速发展和急剧变迁，包括人、财、物、事等在内的社会治理数据和信息变得越来越庞大和复杂，而这与当前大数据技术的发展正好不期而遇。针对目前社会治理领域普遍存在的服务理念滞后、决策机制不够科学、部门协作亟须加强、工作效率亟待提升等问题，大数据技术从认识、理论、方法、实践和效果评估等方面都能给人们全新的视野，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。 1.重视大数据在社会治理中的重要价值 提供政策制定的依据，提高科学决策水平。政府的决策离不开数据资源的支撑。政府部门是社会治理的主导者，在出台社会规范和政策时，通过对大数据整理和分析，探寻数据间的相关性，从中找到隐藏在数据背后的规律性信息，并将数据的处理分析结果转化为政策决策的依据，这样就可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差，从而提高决策水平和公共服务的效率。当前，大数据也逐渐成为政府公共决策、

企业经营决策的重要手段，数据领域流行的说法是“更好的数据意味着更好的决策”。譬如城市智能交通，可以通过公交刷卡记录、手机信号源等方式来展开城市公交客流信息的全数据分析，从中挖掘出客流量、客流聚集点、交通拥挤点等有效信息，从而为城市公交线路的合理规划和站点的设置提供重要的决策参考，使大多数人能够享受到及时、方便的交通服务，提高公共交通的出行分担比，缓解城市交通的拥堵。 了解社会公众的需求，提升社会治理与服务能力。了解并满足公众的需求是社会治理的核心理念，社会治理与服务就是一个不断发现并满足公众需求的过程。当前，大量社会矛盾问题产生的一个重要根源是公共服务机构不了解社会公众的真正的利益诉求，从而无法有效地提供公共服务和产品。实际上，大数据背后隐藏的是各种公众需求的信息。这些需求是人们通过QQ、微博、微信、论坛等各种网络平台的互动交流和交往中表现出来的，其背后就是人们的各种情感、兴趣、价值观和利益诉求等有用信息。因此，政府可以借助来自互联网和社会化媒体的丰富数据资源，以此来了解人们的心理活动和利益诉求，并依托各种网络互动平台方式，促进政府和公众互动，获取公众的各种个体需求和公共需求，为公共服务与产品的提供奠定基础，促进社会治理与服务能力的提升。 预测人们的行为趋势，促进社会矛盾的消解。大数据的挖掘和运用包括两个侧重点：描述性分析，主要是针对过去，揭示规律；预测性分析，面对未来，预测趋势。从了解需求到掌握舆情，再到预测行

综治中心实体化建设典型经验汇报材料

综治中心实体化建设典型经验汇报材料近年来，X市紧扣实际，创新实践，深入推进综治中心实体化建设。我们将按照本次会议的部署要求，推进市域社会治理现代化试点，赋予综治中心新定位、新动能、新活力。 思想理念再转实。立足于市域社会治理现代化，着力实现“四大转变”：一是变社会治安综合治理为基层社会治理，重新明确各级综治中心在基层社会治理工作中的职能定位，有机融入市域社会治理现代化试点工作。二是变综治中心个体推进为基层社会治理系统推进，全面打造以人民群众为主体、以社区网格为底座、以大数据应用为支撑、以组团式服务为载体的基层社会治理系统。三是变主抓社会治安的综治中心为党委、政府进行社会治理的指挥调度中心，发挥基层党政的主体作用，实现对基层社会治理工作集中统一领导，统一指挥调度。四是变基层社会治理“九龙管水”为“一龙治水”，抓实综治中心的能力建设，赋予中心“一票否决”权。 运行机制再做实。一是构建统一的指挥调度机制。建立联席会议制度和统筹协作制度，落实分工协作，确保统一指挥、统一部署、统一调度。二是构建统一的受理反馈机制。按照“多元受理、分流办理、反馈核验”工作流程，依托综治信息化平台，全时跟踪、全程记录、全线存查，确保件件有着落、事事有回音，提高群众的满意度。三是构建统一的督办考核机制。建立中心内部督办考核制度，纳入职能部门

平安建设（综治工作）考评项目；建立上级对下级综治中心工作绩效考核制度，推动各级综治中心提升效能。 机构人员再落实。一是整合优化机构。将社区网格化服务中心、公共法律服务中心、便民服务中心等各部门平台全面整合，组成基层社会治理统一的指挥调度中心。二是整合职能编制。将基层管理类部门纳入综治执法组团，服务类部门纳入便民服务组团，实现职能整合。同时，由党（工）委书记兼任中心主任，负责全面工作；政法委员兼任中心常务副主任，负责日常工作；另外两名副主任负责两大组团工作，实现专人专职专责。三是整合人员队伍。各相关职能部门的人员统一进驻办公，编入两大组团统筹使用。同时，广泛吸纳“两新组织”、网格员、平安志愿者、购买社会服务等人员参与，配合使用。 场地经费再抓实。一方面，办公场所抓落地。按照统一指挥、共享融合的工作思路，在现有的原综治办、信访办、司法所、便民服务中心等办公场所基础上，统筹解决用房需求，不增加基层负担。另一方面，工作经费抓保障。落实县、乡两级政府经费保障的主体责任，将综治中心日常运转、综治视联网平台和综治信息化平台建设经费纳入本级财政预算。坚持“谁进驻、谁给钱”，综治中心联动单位为纳入综治中心统一办理的工作提供必要的工作经费。坚持“谁业务、谁买单”，纳入综治中心服务管理的事项，对应的主管部门建立经费保障机制，并按年度划拨到乡镇（街道）统筹安排

XXXXX201X年大数据治理工作方案

XXXXXX 201X年度大数据治理工作方案 随着信息技术的飞速发展，XXX行业信息化建设在经过了单一应用、综合应用和深度应用等阶段后，正高速向智慧应用转型。自信息化工作开展以来，我单位陆续建设和部署了多种信息系统，这些系统的建设和使用，一方面实现了本单位的日常工作信息化，另一方面也产生和储存了大量的数据，这些数据不但体量庞大，而且文档、图像、音视频等半结构化和非结构化数据所占比重也大幅度增加。为管理好这些数据，进一步处理、分析和利用好这些数据，为XXX行业的预测预警预防预控和科学决策提供有力的依据，提高工作效率和快速反应能力，切实提升领导获得感、工作人员获得感和群众获得感，特制定此工作方案。 一、工作目标 数据治理是指将数据作为组织资产而展开的一系列的具体化工作,是对数据的全生命周期管理。开展数据治理工作的目标是提高数据的质量（准确性和完整性），保证数据的安全性（保密性、完整性及可用性），实现数据资源在各部门间有效共享；推进信息资源的整合、对接和共享，充分发挥信息化作用，提升整体信息化建设和应用水平。 二、现存问题 —1—

我单位各业务部门因自身业务开展均有自己的信息系统，且信息系统的信息数据以其纵向的行政管理而相互独立。由于信息系统开发的历史原因，系统之间的相互联系较少，数据格式相对独立，数据共享以及相互利用的程度较低。目前XXX行业已经在部、省、市建立了大量的应用系统，网络以及软硬件设施也有了一定的规模，更为重要的是，经过多年的建设已经积累的大量业务数据。虽然国家部委三令五申要求通过信息资源服务平台统一开展数据资源归集和共享事宜，但现阶段我单位数据管理方面仍存在以下的不足： （一）业务系统分散建设。各业务部门按照要求或为应对迅猛变化的信息化需求，逐步建立了各自的信息系统，各部门站在各自的立场生产、使用和管理数据，使得数据分散在不同的部门和信息系统中，缺乏统一的数据规划、可信的数据来源和数据标准，导致数据不规范、不一致、冗余、无法共享等问题出现，各部门对数据的理解难以应用一致的语言来描述，导致理解不一致。 （二）缺少统一的主数据。我单位几大核心基础信息系统之间的主要信息分散存储在不同的独立系统中，系统间没有通过统一的业务管理流程进行维护，无法保障主数据在整个业务范围内保持一致、完整和可控，导致业务数据正确性无法得到保障。 （三）数据资源多头管理。信息系统的建设和管理职能分散在各部门，致使数据管理的职责分散，权责不明确。各部门关注数据的角度不一样，缺少一个组织从全局的视角对数据进行管理， —2—