大数据对政府治理的影响及挑战
大数据时代基层政府社会治理面临的挑战及对策
大数据时代基层政府社会治理面临的挑战及对策大数据时代是以数据为核心的全新时代，它给各行各业带来了巨大的变革和挑战，基层政府社会治理也不例外。
在大数据时代，政府社会治理面临着许多新的挑战，如信息不对称、数据不平衡、隐私保护等问题。
为了更好地适应大数据时代的挑战，基层政府需要采取一系列对策，包括建立完善的数据管理制度、加强数据安全保护、推进政务信息化建设等。
本文将从挑战和对策两个方面进行探讨。
1.信息不对称在大数据时代，信息爆炸式增长导致人们面临着信息过载的问题，而且信息的真实性、准确性难以保障。
基层政府在社会治理中需要面对各种各样的信息，包括民生信息、经济信息、环境信息等。
信息不对称给政府提供准确、真实的信息带来了障碍，这对政府决策和社会治理工作带来了极大的困难。
2.数据不平衡大数据时代，数据为价值，但不同部门、不同领域的数据不平衡问题凸显。
基层政府需要协调整合各方数据资源，才能更好地服务于社会治理和决策工作。
但现实情况是各个部门和单位的数据相互封闭，不愿共享，导致数据资源的利用率较低。
3.隐私保护大数据时代，隐私保护面临新的挑战。
随着信息技术的快速发展，大数据分析技术已经可以从海量数据当中挖掘出个人隐私信息。
基层政府在处理大数据时，需要更加重视隐私保护，采取有效措施保护公民隐私不受侵害。
4.数据安全在大数据时代，数据安全问题越发突出。
因为基层政府处理的数据量巨大，一旦数据被泄露或者被篡改，可能造成巨大的社会危害。
数据安全问题成为基层政府亟待解决的难题。
1.建立完善的数据管理制度基层政府应该积极建立起完善的数据管理制度，包括数据采集、存储、共享、保护等方面的规范和流程。
只有建立起了完善的数据管理制度，政府才能更好地实现数据的有效利用。
在大数据时代，数据安全是基层政府必须关注的重要问题。
政府需要加强数据安全保护工作，包括建立健全的数据安全管理制度、使用安全技术手段、加强数据备份等措施，确保政府数据的安全可靠。
大数据在政府治理中的应用
大数据在政府治理中的应用随着互联网、云计算等新技术的出现和普及，数据量呈指数级增长，大数据时代已悄然而至。
大数据以其强大的数据分析、挖掘和应用能力，正逐渐成为各行各业的新引擎，政府治理也不例外。
政府治理是指国家行政机关通过制定政策和法规，行使管理和监督职责，以实现对国家社会各领域的合理组织、有效运行和改进，保障人民的根本利益的过程。
而在这个过程中，大数据的应用正在给政府治理带来巨大的变革和机遇。
一、大数据优势的体现1. 数据的收集与整合政府涉及范围广泛，拥有大量的海量数据。
通过大数据技术，政府部门可以方便快捷地进行数据的搜集和整合，获取更加准确全面的数据统计信息。
例如，国家卫健委利用大数据技术对全国医院的数据进行分析，以便及时发现医疗机构中的医疗纠纷和事故，并及时采取措施，保障人民健康安全。
2. 数据挖掘与分析政府部门在面临一些疑难问题时，需要分析大量的数据才能找到答案。
大数据技术可以通过数据挖掘与分析，实现信息的深度挖掘和解读，为政府决策提供有力的数据支持。
例如，国家统计局利用大数据技术对生活垃圾分类管理情况进行评估，根据数据结果，不断改进分类管理政策，提高居民环保意识和垃圾分类意识。
3. 数据的共享和流通在互联网时代，各部门之间的信息共享和互通是非常必要且重要的。
大数据技术可以把数据共享与流通方便化，加强各部门之间的沟通与合作，提高行政办公效率。
例如，广州市公安局利用大数据平台，实现了人脸识别系统与全市人口信息库的对接，极大提高了治安警务的效率和精度。
二、大数据在政府治理中的具体应用1. 公共安全领域政府这一部门的重要工作之一就是维护社会的稳定和秩序。
而大数据技术可以在公共安全领域发挥重要作用。
例如，在反恐领域，政府可以通过大数据技术对可疑人员的活动轨迹、关联信息等进行分析，实现有效的做早预警和管控。
而在城市安防领域，政府可以通过互联网、人像识别等技术手段实现城市安防信息的动态监控和实时传输，保障城市公共安全。
大数据对社会治理的影响与挑战
大数据对社会治理的影响与挑战随着数字科技的快速发展，大数据已经渗透到社会、经济、政治、文化等各个领域，成为影响社会治理的重要因素。
大数据具有数据量大、处理速度快、分析深度高等优势，可以为社会治理提供更加科学、准确、快捷的决策依据，使政府部门更加高效地处理问题，提升治理水平。
但是，同时也带来了一系列的挑战和问题，如数据隐私保护、信息安全、数据质量等，这些问题需要政府、企业、学术界和公众共同合作解决，才能发挥大数据的正面作用，缓解负面影响。
一、大数据的优势大数据处理的数据量巨大，数据来源广泛，可以有效地反映社会事物的全貌，为政府决策提供了更加准确全面的情况分析。
例如，在公安行业，通过大数据分析，可以及时获取社会治安状况和各种犯罪活动信息，为警方打击犯罪提供有力的支持。
在城乡规划方面，可以通过分析人流、交通、环境、气候等多维数据，优化城市规划和公共服务配置，提升城市的智慧程度和治理水平。
另外，大数据分析的处理速度快，可以及时预测社会发展趋势和研究模式，为政策制定提供精准的预测结果。
例如，在电商行业，通过分析消费者的购物习惯、偏好、心理等数据，可以预测商品的热销程度和市场需求变化，为电商企业的运营和销售提供有针对性的策略和营销手段。
大数据分析的深度也远超过了传统的统计方法，在处理大规模数据时可以实现数据预处理、数据挖掘、数据可视化等多种方法，从而提高数据分析的精准度和可靠性。
例如，在舆情监测领域，通过分析互联网各种形式的信息，可以及时发现和掌握社会公众的情绪和态度，为政府部门和企业提供更加详尽的舆情分析报告和决策建议。
二、大数据面临的挑战和问题虽然大数据给社会治理带来了许多益处，但是面临着一系列的困境和挑战。
首先是数据隐私保护问题。
在大数据处理过程中，往往会涉及到个人隐私信息的收集、存储和使用，个人隐私权面临着严重的侵害。
在此情况下，国家需要加强对个人隐私保护的法律规定和技术保障措施，提升人们对数据应用的信任度，维护社会稳定。
地方政府大数据治理的挑战及应对路径
地方政府大数据治理的挑战及应对路径随着信息技术的不断发展和普及，大数据已经成为了各行各业的核心资源，并且对于政府管理和决策也产生了巨大的影响。
地方政府在大数据治理方面面临着诸多挑战，如数据安全、隐私保护、数据整合和使用效率等问题。
本文将围绕地方政府在大数据治理中所面临的挑战，探讨相应的应对路径，以期为地方政府在大数据治理方面提供一些建议。
1. 数据安全和隐私保护大数据中蕴含着海量的个人隐私信息和敏感数据，如何保障这些信息的安全性和隐私保护成为了地方政府面临的首要问题。
一旦这些信息泄露或被滥用，将对个人权益和社会稳定产生不利影响。
2. 数据整合和共享地方政府在大数据治理中，通常会面临来自不同部门和领域的数据，这些数据往往存在着格式不一、标准不统一、难以整合的问题。
如何有效整合和共享这些分散的数据，成为了地方政府在开展数据治理中的重大难题。
3. 数据使用效率和价值挖掘大数据资源的规模庞大，如何高效地利用这些数据，挖掘出其中的潜在价值，成为了地方政府在数据治理中的另一大挑战。
如何实现数据的有效应用，对于政府决策和公共服务的提升有着重要的意义。
1. 建立完善的数据安全体系地方政府可以通过制定相关的数据安全管理制度和技术标准，加强对大数据的安全管理和监控。
建立专门的数据安全部门和团队，加强数据安全意识的培训，提升整体的数据安全保障能力。
适时引入先进的数据安全技术和工具，如数据加密、数据流水线和访问控制，以提高数据安全防御能力。
地方政府可以通过建立统一的数据标准和格式，推动各部门之间数据的互通和共享。
建立数据共享平台，为各部门提供数据资源访问和共享的便捷途径。
加强数据治理的组织和管理，建立专门的数据治理机构和流程，推进数据整合和共享的顺畅进行。
3. 提升数据治理能力和技术水平地方政府可以通过加强人才培养和引进，提升数据治理的专业能力和技术水平。
加强对数据分析、挖掘和应用的技术培训，提升数据分析与应用能力。
积极引进先进的大数据分析技术和工具，为地方政府提升数据治理的科技支撑力。
大数据对政府治理的影响与建议
大数据对政府治理的影响与建议随着信息技术的快速发展和普及，大数据的概念在各领域中得到了广泛的应用和推广，尤其是在政府治理中扮演着越来越重要的角色。
大数据既为政府决策提供了及时、全面的信息支持，也为政府治理带来了新的思路和手段。
然而，在大数据技术的启用和运用中，还存在着一些问题和难点，需要政府和相关部门做出努力和改进。
本文根据大数据在政府治理中的现状和未来的发展趋势，结合实际案例和实证研究，提出了几点对政府治理的建议。
一、大数据的优势和挑战随着社会生产、经济发展、科技进步等诸多因素的影响，人们对政府治理的要求越来越高，不仅需要政府公正高效地履行职责，更需要政府对社会现实问题作出解决方案，从而更好地服务于人民。
在这样的背景下，大数据技术应运而生。
大数据具有提供决策支持、增强政府管理和监管能力、促进科学决策等多种优势，这为政府决策和治理提供了更全面、精准和科学的支持。
同时，也要认识到，大数据技术的应用仍存在一些问题和挑战，比如数据保密和隐私、算法公正性和透明度等方面，这些都要求政府采取相关的措施和手段，加强大数据技术的规范和管理。
二、大数据在政府治理中的应用1.政府决策支持在政府决策的过程中，大数据技术具有提供数据支持、进行数据分析和模型预测、评估决策效果等多种功能，有很大的潜力。
比如，在智慧城市建设中，政府可以利用大数据技术提供城市交通、环境、公共安全等领域的数据支持和管理决策，使城市治理更加高效、精准、公正。
2.公共安全和社会稳定大数据技术在公共安全和社会稳定方面的应用也非常重要。
在反恐、维稳、应急救援等领域中，政府可以利用大数据技术提前预警、信息监控、事件分析等方式，识别和解决公共安全方面的问题，增强政府对社会的治理能力。
3.社会舆情监测大数据技术还可以用于社会舆情监测，促进政府与人民之间更加紧密的联系和沟通。
政府可以利用多种方式，如在网络、社交媒体上进行舆情监控，了解人民的反应和想法，从而为政府决策提供更加详细的信息支持和参考。
大数据对国家治理的重要作用
大数据对国家治理的重要作用随着数字化时代的到来，人们生活中产生的数据量急剧增加，这些数据有着不可忽视的作用。
而大数据技术凭借高速、高效、高精度的特点，成为了数据应用的重要手段。
在国家建设和治理中，大数据技术的应用也越来越广泛，对国家治理产生了重要的影响和作用。
一、大数据在国家治理中的应用1. 经济社会领域大数据技术在经济社会领域中的应用包括经济发展、产业升级、城市规划、民生保障等。
首先，大数据可以对经济发展情况进行实时监测和预测，及时发现问题和风险，并及时采取行动。
其次，通过对各行业的数据分析，可以发现哪些领域具有潜力，从而促进产业升级。
此外，大数据技术还可以应用在城市规划中，通过收集城市的各种数据，比如人口、环境、交通等，对城市的发展进行科学规划。
最后，对于民生保障方面，大数据技术可以发挥重要作用。
比如，以医疗保健为例，通过收集并分析大量医疗数据，可以实现临床医疗决策的精准化，提高医疗服务质量。
2. 智慧安全领域随着网络技术的发展，网络安全问题日益突出，国家安全面临着前所未有的挑战。
而在大数据时代，随着信息化程度的不断提高，大数据安全也成为了一个重要的问题。
在智慧安全领域，大数据应用的主要有两个方面。
首先，大数据技术可以有效地识别和预测安全风险和威胁，及时采取措施，保障国家的安全和稳定。
其次，大数据技术也可以应用在反恐和犯罪侦查中，通过对公安、司法等部门的数据进行整合和分析，提高犯罪侦查和打击的效率。
3. 公共管理领域在公共管理领域，大数据技术也发挥着越来越重要的作用。
首先，通过数据的搜集、整合和分析，可以大幅度提高政府的治理效果，优化政府的公共服务和管理。
例如，在城市运行管理中，政府可以通过搜集城市的交通、环境、气象等数据，快速反应城市的运行状况，及时采取应对措施。
其次，大数据技术也可以应用在政府的决策制定中。
政府可以利用大数据技术，对社会问题进行深入分析，制定更科学、更有效的政策。
二、大数据对国家治理产生的深远影响1. 提高决策效率大数据技术的应用，可以大幅度降低数据收集、分类、加工等成本和时间成本，提高决策效率。
99. 数字化对政 府治理的影响是什么？
99. 数字化对政府治理的影响是什么？99、数字化对政府治理的影响是什么？在当今时代，数字化技术的迅猛发展正以前所未有的速度和深度改变着我们生活的方方面面，政府治理也不例外。
数字化为政府治理带来了诸多变革和影响，从决策制定到公共服务提供，从政务流程优化到治理模式创新，其影响涉及政府治理的各个领域和环节。
数字化提升了政府决策的科学性和精准性。
过去，政府在制定政策和规划时，往往依赖于有限的信息和经验判断。
而现在，通过大数据分析，政府能够获取海量的、多维度的数据，对社会经济状况、民生需求等有更全面、深入的了解。
例如，在城市规划中，利用地理信息系统和人口流动数据，可以精确评估不同区域的发展需求，合理布局基础设施和公共服务设施。
在公共卫生领域，通过对医疗数据的分析，能够及时发现疾病的流行趋势，提前采取防控措施，提高应对突发公共卫生事件的能力。
数字化推动了政务流程的优化和再造。
传统的政务流程往往繁琐复杂，涉及多个部门和环节，导致办事效率低下，群众满意度不高。
借助数字化技术，政府可以打破部门之间的信息壁垒，实现数据共享和业务协同。
例如，推行“一网通办”服务，让群众可以通过一个网络平台办理多项政务事项，避免了来回奔波和重复提交材料。
同时，数字化还可以实现政务流程的自动化和智能化，减少人为干预和错误，提高工作效率和质量。
数字化增强了政府的公共服务能力和水平。
随着互联网的普及，政府可以通过在线平台为公众提供更加便捷、高效的公共服务。
比如，在线教育、在线医疗、在线就业服务等，让群众足不出户就能享受到优质的公共资源。
此外，数字化还可以促进公共服务的个性化和精准化，根据不同群体的需求提供定制化的服务。
比如，通过智能算法为老年人推送适合他们的养老服务信息，为残疾人提供无障碍的在线服务等。
数字化促进了政府治理的公开透明。
在数字化时代，政府信息可以通过网络平台更加及时、准确地向社会公开，接受公众的监督。
例如，财政预算、政府采购、重大项目建设等信息都可以在网上查询，增加了政府工作的透明度，减少了权力寻租和腐败的空间。
大数据在政务管理中的应用与挑战
大数据在政务管理中的应用与挑战随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为政务管理领域中的热门话题。
大数据的应用为政府决策提供了重要支持，但也带来了一系列的挑战。
本文将探讨大数据在政务管理中的应用与挑战，并提出一些相应的解决方案。
一、大数据在政务管理中的应用1. 数据驱动的决策随着政府数据的积累和分析能力的增强，政务管理逐渐从以人为核心转向以数据为驱动。
政府可以通过对大数据的分析来了解社会热点、民意趋势和公共服务需求，从而更好地制定政策和决策。
2. 公共服务优化大数据的应用可以帮助政府优化公共服务。
通过分析大数据，政府可以了解公众的需求和反馈，进而进行资源分配和服务调整。
例如，通过分析交通流量数据，政府可以优化道路规划和公共交通线路，提高交通效率和方便性。
3. 社会治理创新大数据的应用还可以促进社会治理的创新。
政府可以通过分析大数据来预测和防范社会问题的发生，提前采取措施进行干预。
同时，大数据还可以提供实时的监测和反馈机制，帮助政府更加高效地应对突发事件和社会安全问题。
二、大数据在政务管理中的挑战1. 数据隐私和安全问题大数据的应用涉及到大量的个人和敏感信息，因此数据隐私和安全问题成为关注的焦点。
政府在利用大数据的同时，需要做好数据保护和安全措施，以保障公民的合法权益和信息安全。
2. 数据质量和可信度大数据的应用需要建立在数据质量和可信度的基础上。
政府在收集和处理大数据的过程中，需要解决数据质量低下、数据缺失和数据不一致等问题，以确保数据的准确性和可靠性。
3. 技术和人才需求大数据的应用需要相应的技术和人才支持。
政府需要投入大量的资源和精力进行技术研发和人才培养，以适应大数据时代的需求。
同时，政府还需要与行业和高校进行合作，共同推动大数据技术和人才的发展。
三、解决大数据应用与挑战的方案1. 加强立法和监管政府应加强对大数据的立法和监管，制定相关法规和政策，明确数据采集、使用和共享的规则，加强对数据隐私和安全的保护，提高数据的可信度和质量。
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大数据对政府治理的影响及挑战作者：唐斯斯时间：2014-11-04摘要：政府治理是一个动态的过程，受社会经济、政治结构、技术变革、文化环境等多因素的综合影响。
技术变革是政府治理现代化的重要推动力量，大数据作为一种新技术，推动全球进入一个将数据当作核心资产的新时代，推动社会朝着更加开放、权力更分散和网状大社会方向发展。
文章从政府治理理念、政府治理范式、政府社会管理三个方面分析了大数据对政府治理所带来的影响；同时，对大数据时代政府治理可能面临的数据治理难、数据匮乏、数据驱动力不足、公众参与“悖论”等挑战进行了说明。
关键词：大数据；政府治理；公共服务；社会管理大数据时代是一个将数据当作核心资产的时代，数据呈现出战略化、资产化和社会化等特征。
随着数据作为国家战略资产意识的增强，以及越来越多的国家将数据管理上升到战略层面，大数据势必会以更加积极的姿态进入到公共管理和政府治理范畴内。
无论是把大数据单纯作为一种技术，还是一种抽象理念，或者是一个时代背景，它都将对政府治理理念、治理范式、治理内容、治理手段等产生不同程度的影响。
本文试图将大数据这一新概念与政府治理有机结合起来，阐述大数据时代背景下的政府治理将会发生什么新变化，面临哪些机遇和挑战。
一、“大数据”概念的界定（一）“大数据”概念的提出与发展2008年9月4日《自然》（Nature）刊登了一个名为“Big Data”的专辑，首次提出大数据（Big Data）概念，该专辑对如何研究PB级容量的大数据流，目前正在制订的、用以最为充分地利用海量数据的最新策略进行了探讨。
[1]2011年5月，EMC（全球最大的外置存储硬盘供应商）举办了主题为“云计算相遇大数据”的大会，首次抛出了“大数据”（Big Data）的概念。
紧随其后，IBM、麦肯锡等众多国外机构发布了“大数据”的相关研究报告，2011年6月麦肯锡全球研究所发布研究报告——《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》（Bi g data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity）[2]，首次提出“大数据时代”来临。
此后，联合国、世界经济论坛也纷纷关注信息时代海量数据对社会经济发展所带来的冲击，2012年5月联合国“全球脉冲”(Global Pulse)计划发布《大数据开发：机遇与挑战》（Big Data for Development: Challenges & Opportunities）[3]报告，阐述了大数据带来的机遇、主要挑战和大数据应用。
2011、2012年达沃斯世界经济论坛将大数据作为专题讨论的主题之一，发布了《大数据、大影响：国际发展新的可能性》（Big Data, Big Impact: New Possibilities for International Development）[4]等系列报告。
奥巴马政府创造性地将“大数据”概念全面引入到公共行政领域。
2009年，美国联邦政府发布《开放政府指令》（The Open Government Directive），作为大数据的前奏推出了公共数据开放网站。
2012年3月，美国联邦政府发布了《大数据研究和发展倡议》（Big Data Research and Development Initiative）[5]，正式启动了“大数据发展计划”，宣布将投入超过2亿美元在大数据研究上[6]；同年5月，联邦政府发布《数字政府战略》（Digital Government Strategy）[7]，致力于为公众提供更好的“数字化”服务，围绕数据进行的一系列措施在美国政府全面推进，大数据对美国政府的影响逐步显现。
（二）大数据的概念“大数据”作为信息社会发展的一个新生事物，目前尚处在逐渐被认识、被应用的初始阶段，无论是学术界还是IT行业对大数据的理解各有侧重，尚未形成一套完整的理论体现，因此很难对行进行精准的定义。
维基百科将大数据定义为“所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯”[8]。
全球知名的咨询公司如麦肯锡、Gartner以及知名信息化企业如IBM等作为大数据的推崇者，更侧重于从技术层面界定大数据。
2011－2013年，Gartner发布了多个与大数据有关的白皮书，如“Hype Cycle for Big Data, 2012”，定义了大数据的技术生命周期，报告中指出大数据不只是一项单一的技术，而是一个概念，是一套技术。
《互联网周刊》则认为，“大数据是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”。
[9]⒈大数据的技术属性大数据在诞生之初仅仅是一个IT行内的技术术语，维基百科将其定义为“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”，被概括为“4V”理论：海量化数据（Volume）——数据体量巨大及规模完整性。
随着数据加工处理技术的提高，网络宽带的成倍增加，以及社交网络技术的迅速发展，使得数据产生量和存储量成倍增长，数据规模从TB级别跃升到PB级别。
多样化结构（Variety）——数据类型繁多。
随着物联网、社交网络、智能终端等的普及和应用，网络日志、视频、图片、地理位置信息等非结构化数据所占比例越来越大。
高速化处理（Velocity）——主要表现为数据流的处理速度快。
数据规模的无限扩张既对高速化处理提出了新的要求，也为其带来了新的机遇，大数据的高速化处理要求具有时间敏感性和决策性的分析，要求能在第一时间抓住重要事件发生的信息。
这一点也是大数据和传统的数据挖掘技术不同的本质区别所在。
低密度价值（Value）——体现出的是大数据运用的真实意义所有。
数据规模大并不意味着价值高，相反，这些数据间更多的表现为稀缺性、不确定性和多样性。
[10]尽管对大数据难以明确定义，但大数据所具有的规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）特征被广泛地认同。
在3V基础上，人们对大数据的第四特性有不同的看法，IDC认为大数据具有高价值性（Value），尽管这种价值更多地表现在低价值度的碎片化数据中，如何挖掘这种价值正是大数据的关键所在；IBM则认为大数据应该具有真实性（Veracity），真实性将促使人们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值（参见图1）。
[11]随着大数据应用的深入，人们对最初的“4V”有了不同的理解和看法。
2013年IBM提出了新的“4V”理论。
数量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）和精确性（Veracity）。
IBM认为，尽管前3个V涵盖了大数据本身的关键属性，但真实性是当前亟需考虑的重要维度，将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值。
[12]2014年，IBM发布了《践行大数据承诺：大数据项目的实施应用》（Realizing the Promise of Big Data: Implementing Big Data Projects）白皮书，在该报告中对进一步扩展了大数据的特性，首次提出将大数据的特性由4V扩展为“Vs”。
[13] “Vs”在大数据已有特性的基础上，增加了数据粘度（Viscosity），主要用来衡量数据流间的关联性（resistance to flow of data）；数据易变性（Variability），主要衡量数据流的变化率；数据有效性（Volatility），主要表明数据有效性的期限和存储的期限时长。
我们认为，未来随着大数据技术的发展成熟，以及人们对大数据应用的深入，大数据的“Vs”特性将会不断变化和拓展。
表1大数据Vs特征Vs特性描述Volume 海量化数据衡量数据的规模Velocity 高速度处理衡量数据的处理速度Variety 多样化结构衡量数据的类型Viscosity 强关联数据衡量数据流间的关联性Variability 易变化数据衡量数据流的变化率Veracity 精确化数据衡量数据的确定性Volatility 数据有效性表明数据有效性及存储的期限……⒉大数据的社会属性任何事物都具有物理和社会两类属性特征。
无论是最初的“4V”还是IBM 修正后的“4V”理论，我们认为它们都属于大数据的物理属性，是大数据所具有的区别于其它事物的特征，更多关注的是大数据的物理属性。
这时的大数据被贴上的是“技术”标签。
事实上，现在我们所谈到的大数据概念，其范畴已经远远超过了技术领域，而是被赋予了更丰富的社会属性。
在看待大数据时，要建立全面、系统的大数据意识，要看到大数据在创造社会价值、变革行为方式等社会属性的“大”，而不仅仅只是其物理属性的“大”。
艾伯特·拉斯洛·巴拉巴西在《爆发：大数据时代预见未来的新思维》一书中指出，“大数据，更强的流动能力，社会化增强；每个人都是自媒体，个性化增强；更大范围的连接，网络化增强”；涂子沛在《大数据：正在到来的数据革命》一书中指出，“大数据时代是一个更开放的社会、一个权力更分散的社会、一个网状的大社会”。
综合以上观点来看，我们认为，大数据只有与人发生了关系，展示了人类行为的规律性，才真正具有了意义。
大数据应该具有它的社会属性，大数据社会属性是指大数据受社会影响所衍生出来的属性。
事实上，我们认为，大数据发展到今天，其内涵已经不仅仅局限于技术维度，而是在演变过程中其概念和涵义不断扩展，进而形成了一个语义更加丰富、维度更加多元的综合性的概念，主要可以从以下几个方面理解：大数据是一种技术。
大数据的主要特点为数据量大（Volume），数据类别复杂（Variety），数据处理速度快（Velocity）和数据真实性高（Veracity），合起来被称为4V。
大数据中的数据量非常巨大，达到了PB级别，在这庞大的数据之中不仅仅包括结构化数据（如数字、符号等数据），还包括非结构化数据（如文本、图像、声音、视频等数据）。
这使得大数据的存储，管理和处理很难利用传统的关系型数据库去完成。
在大数据之中，有价值的信息往往深藏其中。
这就需要利用可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎和数据质量管理（Data Quality Management）等技术对海量数据进行快速处理并获取有价值的信息。
这个获取信息的过程就是大数据技术。
大数据是一种能力。
大数据是一种寻找确切意思的能力，在大量数据当中寻找到背后隐藏的意义，发现事先未能想到的关系、有意思的联系的能力；大数据是一种能较准确判断事物发展趋势的能力，大数据通过对行为数据、物理数据等的分析，可以找出数据之间微妙的关联关系，然后利用这些关系找到事物发展的规律，进而预测未来；大数据是一种能带来创新的能力，大数据通过对数据的整合，将看似不相关的数据进行“重组”和分析，挖掘数据的潜在价值，进而实现数据创新，这种创新有可能带来产业的转型，也可能创新某种产品。