去中心化政府大數據
㈠ 政府利用大數據分析什麼
公共部門或政府部門以創建和利用大量數據而聞名。大數據分析為政府機構提供了節省公共資金的機會。實際上，通過有效利用大數據分析，聯邦政府每年可以節省數百億美元。以下是大數據分析對聯邦和政府的好處：
快速而完善的決策
當識別出鎖定在大數據分析中的趨勢和其他見解時，制定組織決策變得更加容易和快捷。這是通過使用流工具和其他技術處理生成的實時數據來實現的。如果這些工具不可用，則決策可以恢復為猜測或完全避免決策過程。
提高生產力
必要工具的可用性使所有用戶可以有效地使用大數據分析集來查找信息，做出明智的決定並更好地提供服務。政府更好的選擇會轉化為增強對公民的服務。
提高透明度並降低成本
許多政府稅務機構存儲個人信息，這些信息會在整個公共部門中復制。公民不斷被要求填寫表格以收集政府已經擁有的數據。提供預先填寫的表格可以幫助加快處理時間，還可以減少收集到的信息中的錯誤。
如果將數據存儲在中央位置，則所有政府機構都可以輕松地從共享池訪問信息。這也有助於降低效率，並確保僅使用正確的數據。
利用大數據分析集的政府可以使信息自由流通，提高透明度並建立與公民的信任。公民了解政府收集的數據以及政府如何處理數據。這種透明性使公民能夠監控政府支出的效果，並迫使政府明智地支出。組織可以通過處理和共享大數據分析來將信息作為服務提供。
消除欺詐，消除浪費和濫用
政府中大數據分析的核心優勢之一是消除欺詐。此外，組織可以通過識別差異來消除內部浪費。根據任務的不同，這些機構可以消除由政黨或其服務人員造成的濫用和欺詐。
減少犯罪和安全威脅
大數據分析可以幫助政府部門發現對社會構成安全威脅的犯罪和其他非法活動。大數據分析還將協助地方政府和政府共同努力，減少社區的犯罪活動。
對大數據分析的仔細分析可以幫助發現異常行為模式，從而表明存在欺詐行為。該模式可用於提供配置文件和統計參數，以識別可疑交易，然後可以對其進行密切監視。在不同數據集上應用以信息為中心的方法有助於提高刑事司法系統的有效性和效率。
增加投資回報率
大數據分析的主要目的是優化IT系統的使用並增強對財務活動的分析。可以整合其數據和分析工具的政府機構將極大地減少基礎架構和運營成本。
改善任務成果
大數據分析提供了預測結果和對數據場景進行建模的功能。
改善應急響應
大數據分析可用於應對危險的自然災害，發現健康問題，防止水資源短缺問題並協調數千名流離失所者。例如，颶風瑪利亞(Hurricane Maria)，分析用於確定需要快速幫助和更好地分配資源的區域。
識別並減少低效率
仔細分析大數據分析有助於政府機構和地方議會了解他們過去犯的錯誤。
勞動力效率
大數據分析可以幫助地方政府或其他機構了解員工離職或退休時造成的勞動力缺口。這些機構可以通過確保新員工填補退休人員引入的空白來提供平穩的運營。
大數據分析在政府中的應用
大數據分析的靈活性使其可以在不同領域中使用。通過實施大數據分析平台，政府機構可以訪問對其日常功能至關重要的大量信息。對這些信息的實時訪問使政府能夠指出需要關注的領域，做出更好，更快速的決策並制定必要的更改。以下是可以在政府中應用大數據分析的領域：
衛生保健
醫療保健是世界各地的大問題。許多衛生系統依靠政府補貼和支持。因此，存在資源浪費或政府補貼分配不公的風險。大數據分析使政府有機會清楚地了解資金分配的位置以及分配背後的原因。這意味著政府機構可以更好地控制資源及其對社區的有效性。
農業
很難追蹤一個國家乃至全球的牲畜和土地。對於政府而言，要跟蹤其公民種植的多種農作物和牲畜將是一項艱巨的任務。大數據分析可以改變政府管理和支持農民及其資源的方式。收集和分析大量
數據的能力使農業管理變得容易。
運輸
每天都有數百萬的市民在開車或步行時使用公共道路。許多因素都會影響道路安全，例如道路狀況，警務人員，車輛安全和天氣狀況。有了這些因素，幾乎不可能控制所有可能導致事故的事情。大數據分析使政府能夠監督
運輸部門，以確保道路更安全，道路更美好，道路更新。
地方政府機構可以分析從不同道路上的交通流獲得的數據。分析工具有助於匯總由道路感測器，攝像機，GPS設備傳輸的實時交通數據。作為回報，這些信息使交通管理人員能夠識別對道路安全的潛在威脅。通過實時調整公共交通路線，可以解決對城市交通流量造成的任何潛在威脅。
教育
大數據分析可幫助政府更好地了解聯邦和地方各級的教育需求。
這確保了青年人獲得最高質量的教育，這將對該國將來帶來極大的好處。
消除貧困
世界上許多國家都試圖消除貧困，這已經有很多年了。
大數據分析為政府提供了必要的工具，以揭示關於如何減少全球貧困水平的更好的創新想法。這些數據使確定緊急需求的領域以及如何滿足這些需求變得更加容易。
政府用例
天氣預報：
中國國家海洋和大氣管理局不斷從海，陸和空基感測器收集數據。當您聽到有關颶風或龍卷風的天氣預報時，數據來自NOAA。該組織使用大數據分析方法來收集和分析大量數據，以提供正確的信息。
國家安全：
NSA從大數據分析獲得其數據處理能力。它利用了由NSA設計的開源項目Accumulo，為用戶提供了將數據存儲在大表中的功能，智慧政務：利用大數據分析政府能做那些事兒從而可以輕松地訪問信息並增強安全性。當代理商將數據集放在一起時，它可以使用Accumulo調查各種細節，同時阻止訪問可能泄露個人信息的信息。
犯罪偵查和預防：
聯合國毒品和犯罪問題辦公室報告說，2009年犯罪分子洗錢超過1.6萬億美元，占國內生產總值的2.7%。中國財政部金融犯罪執法局(FinCEN)使用大數據分析工具來收集和分析大量銀行交易。這有助於打擊洗錢，資助恐怖主義和其他非法活動。
網路安全：
國土安全部為感測器採用了入侵檢測系統，除了檢測惡意軟體和未經授權的訪問嘗試外，該感測器還可以分析進出聯邦系統的互聯網流量。大數據分析用於識別異常和可疑行為。獲得的信息有助於打擊網路犯罪。
改進的服務交付：
在自然資源局已經實施了大數據分析，以幫助保護，恢復和管理國家的歷史，自然和文化資源，為子孫後代。該機構已創建一個共享服務通知，該信息庫包含一個州內其他機構可能需要的每條信息。這種共享的信息池為該機構的利益相關者以及公眾提供了見解和分析。
金窩窩分析區塊鏈去中心化對等網路。區塊鏈系統是一個點對點網路，網路中所有節點共同擁有、維護系統中的全部數據，且任意一個節點的損壞或離線對整個系統運行都不會造成影響，去中心化給整個網路帶來了較大的安全性和穩定性優勢。
㈢ 政務大數據有什麼誤區
1、大數據不等同於開放數據
由於目前尚無對“大數據”的標准界定，因此在大多人將開放數據等同於大數據，將任何“大”的政府數據集的發布都當作是大數據。但事實上，很多開放數據只是離散的“小數據”，並不具備大規模、未經處理和非結構化等大數據的基本特徵，且很多通過開放數據機構發布的在線數據集僅僅是一個可用的樣本集。
2、大數據不等同於共享數據
據調查，目前很多地方政府建設的大數據平台，僅僅是過去政府共享數據平台的“翻版”。政府推動大數據平台建設的首要目的不是推動大數據應用，而是統一政府信息基礎設施，實現各部門數據的互聯互通。然而，政府大數據不僅僅是政府自身的業務數據，在當今社會，有大量對政府治理有意義的大數據源，如金融、電商、醫療、社交媒體等，並不完全由政府自身掌握。
3、大數據不是等同於海量數據
隨著大數據在中國的不斷發展，各個地方都開始興建大數據中心，但對於大數據中心的建設，更多地還停留在“建機房、上設備、堆數據”的階段，忽視了大數據強調的是對數據的分析和應用。
㈣ 公信寶去中心化數據典型應用
公信寶的去中心化數據交易所基於公信鏈GXChain開發的首個大型商業應用，為企業提供了與以往中心化數據交易（如數據中間商，數據黑市）全然不同的解決方案，面向的典型客戶為互聯網金融領域的網路貸款、汽車金融、消費金融、銀行等企業以及有數據交換需求的政府部門、保險、醫療、物流等政企部門，以去中心化思維解決了各個行業的數據安全交換和流通等環節中一直沒有解決的諸多核心問題。並可以為全社會所用，廣泛使用於公民的學習、工作、生活等各種應用場景中，讓數據釋放應有價值，提升社會協作效率。
㈤ 公信寶去中心化數據交易怎麼樣
公信寶是啥東東，去中心化數據交易一次不就知道了，去吧，祝你好運。
㈥ 為什麼要建設政務大數據
建設統一的大數據平台
首先說明下為何要建設數據資源庫，其核心目的還是需要聚合原有分散在各個政務系統中的數據，大家要注意這里不是聚合所有數據，而是需要在多個政務系統共享的數據，在進行大數據分析的時候需要使用到的本身具有相關性的各類數據。這里的數據資源庫和傳統電子政務建設裡面談到的數據資源中心在業務上目標是一樣的，納入大數據平台後只是在構建過程中會應用到大數據相關技術如分布式存儲，流計算等來解決對數據的海量和實時性要求。
數據資源庫的建設本身包括了兩個方面的內容，從業務上重點是數據標准，數據規范和介面，數據模型的建設，這個以往差別不大，唯一增加的內容是在數據模型建設中需要更多的考慮數據本身之間的相關性。其次是數據平台的建設，這里從技術上講和傳統區別相當比較大，一個是在建設數據平台過程中需要應用到大數據相關技術平台，如Hadoop平台等，這里已經不是一個單純的數據存儲平台，而是必須提供數據存儲，數據處理和數據分析能力的完整平台，其次大數據平台建設的最終目標還是希望經過處理和分析後的數據能力能夠共享和開發，體現業務價值，因此需要有大數據共享服務能力提供，即大數據平台本身還必須是可開放和共享的數據能力服務平台。
對於大數據平台的建設難點不在技術而是在業務上，這裡面涉及到兩個層面的數據開放和共享，一個是在政府行業內部各個部門間，工商，稅務，質監，交通等各個部門的數據能夠共享，這裡面涉及到的部門和利益壁壘要想短期解決是很困難的事情；其次是大數據平台最終處理和分析後的能力能否進一步朝外面的企業和公共服務部門共享和開放，這是第二個層面的困難，在這一點上國外類似美國在政府部門大數據資源和數據目錄開放程度就遠遠好於我國。具體可以看下塗子沛的《大數據時代》這本書。
二是加快計算服務能力和應用能力建設。引進公共雲服務龍頭企業，提供高質量的基礎設施即服務（IaaS）、平台即服務（PaaS）、軟體即服務（SaaS）等公共雲服務；引導財政資金支持的信息化項目優先部署在統一的雲計算基礎設施，促進政務信息系統和信息資源的共享；面向貴州省建設電子政務、智能交通、智能物流、企業管理、智慧城市等方面的需求，發展服務功能強、商業模式新、帶動效果大的行業雲平台；面向企業研發、產品設計、生產控制、經營管理等方面需求，提供專業化的工業雲計算服務；加快研發雲計算平台資源管理軟體、雲安全防護產品、雲模式應用軟體，發展面向重點行業領域的雲計算系統解決方案。
解讀：計算服務和應用能力建設
對於這部分內容基本可以看到是常規的雲計算平台和智慧城市方面的建設內容。政府很多時候規劃往往就是沒有了解一件事情的本質而一味的追求大而全的理想化建設模式。從最早的各地圈地大搞特搞雲計算中心和產業基地；到智慧城市概念炒作起來的時候又把雲計算，SOA，大數據，物聯網等所有內容全部涵蓋在智慧城市規劃裡面。而到了大數據時代，我們看到的規劃效果又是所有內容似乎都恨不得全部納入到大數據產業規劃裡面，搞理想化的大而全建設，結果平台項目建設過程中就夭折點，這個是每個政府部門做大數據規劃前必須要考慮的問題，即必須清楚大數據本質是什麼？希望通過大數據平台建設來解決什麼業務問題，這個都沒有想清楚不適宜開始大數據產業規劃和建設。
那麼是不是大數據平台和雲平台完全沒有關系？那也不是絕對。對於兩者的關系在這里用最通俗的方式來進行下說明和對應。首先大數據本身需要存儲，大數據在處理和聚合到數據資源平台過程中需要進行計算，那麼就需要資源來提供計算和存儲能力，而且這個能力可以彈性擴展，這塊能力的提供即是雲計算平台IaaS層完成的內容。其次大數據在處理過程中涉及到數據集成，數據採集和聚合，數據並行處理，數據流處理，數據分析，數據服務能力共享和開放，這些能力已經是在資源層上層的能力，即平台層能力，而這些平台層能力都可以納入到廣義的雲計算PaaS平台層。
三是加快大數據分析能力和利用能力建設。加強大數據分析關鍵演算法和共性基礎技術研發，開發專業化的數據處理分析工具，形成大數據基礎技術與產品資源池；發揮大企業平台引領作用和專業大數據服務企業創新優勢，加快市場化的大數據應用，發展第三方大數據服務，提供特色化的數據服務；支持數據開放、共享和應用服務，探索商業模式創新，推進大數據的公共應用；選擇重點行業領域，開展基於雲計算的大數據示範應用，推動專業化的大數據挖掘、分析、應用和服務發展，提高大數據行業應用能力。
解讀：數據分析和利用能力建設
再次強調大數據核心是實現了業務價值和公共服務能力提升，如果我們建設的大數據平台和數據資源中心雖然實現了數據的聚合和數據模型的標准化，但是這些海量數據如果不能進行很好的挖掘和相關性分析，如果不能將數據本身的價值和能力通過服務化方式開放出來，那麼整個大數據平台將沒有任何價值。
貴州大數據產業戰略裡面談到的將數據開放和共享出去，發展第三方大數據服務，推薦大數據公共應用並探索新的商業模式是相關關鍵的點。這仍然是商業模式和業務問題，而非技術問題，經過處理和分析的數據只有能夠被使用，能夠用於決策，能夠為大眾提供更加高效的公共數據服務才是最大的價值。
根據大數據本身的海量，異構，實時等特點，可以看到要針對海量異構數據進行數據挖掘和分析，同時有必須滿足大數據分析的實時或准實時性要求還是相當有難度的。這一方面涉及到CEP，流處理，MPP，並行計算等各種技術的使用；一方面涉及到數據相關性分析模型的建立，兩者缺一不可。
大數據平台建設本身又有兩種模式，一種是先構建數據存儲平台，再構建處理平台，最後再構建數據分析和挖掘平台；一種是根據業務目標來分析是否涉及到大數據應用場景，根據應用場景來分析究竟涉及到哪些相互關聯數據，然後進行數據建模，再來考慮如何高效可擴展的對這些數據進行存儲，處理和分析。對於政府部門的大數據我們更加建議第二種方式，即不要一開始就追求大而全，而是有針對性的各個擊破，快速的體現出大數據平台應有的商業價值。
㈦ 如何實施政府大數據平台
隨著信息技術的飛速發展，各領域的數據量都在爆發式增長，尤其在雲計算、物聯網、移動互聯網等it技術得到廣泛應用之後，數據的增長實現了從量變到質變的轉型，大數據如浪潮般席捲而來，人類社會進入大數據時代。大數據不僅僅只是一次顛覆性的技術革命，更是一場思維方式、行為模式與治理理念的全方位變革，尤其在政府治理領域，大數據帶來了巨大的變革潛力和創新空間。在「全面深化改革，推進國家治理體系和治理能力現代化」的時代背景下，應充分重視大數據在政府治理中的重要價值，牢牢抓住大數據為政府治理提供的創新機遇，切實提高各級政府部門的治理能力。
一、大數據為政府治理理念轉型帶來新機遇
治理理念的轉型是提升政府治理能力的前提，理念的轉型需要新文化、新思維的融入，大數據所蘊含的數據文化與數據思維恰好可以為治理理念轉型提供突破口，基於大數據探索政府治理的多元、多層、多角度特徵，最終實現以政府為主體的政府管制理念向以協同共治、公共服務為導向的政府治理理念的轉型。在大數據時代，政府治理的依據不再是個人經驗和長官意志，而是實實在在的數據，在過去深入群眾、實地調研考察的基礎上，系統採集的客觀數據和實證分析的科學結果將成為最為重要的政府決策依據。「尊重事實、推崇理性、強調精確」的特徵和「用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新」的理念將成為政府治理理念轉型的核心要義。
二、大數據為政府治理模式創新帶來新機遇
大數據通過把數學演算法運用於海量數據，從數據中尋找相關關系，通過這種相關性預測事情發生的可能性，這是大數據方法論的核心思想。此外，依託於大數據技術和平台，通過外包、眾包等靈活的組織方式，可以推動政府治理的組織架構從科層、分割、封閉向開放、協同、合作轉型，因此把大數據的方法和手段引入到政府治理領域，是實現政府治理模式創新的有效路徑。基於上述方法論，大數據為政府治理模式創新帶來的新機遇主要包括：從粗放式管理到精細化治理、從單兵作戰型管理到協作共享型治理、從被動響應型管理到主動預見型治理、從電子政務管理到政府2.0治理、從風險隱蔽型管理到風險防範型治理，最終實現全面數據驅動的治理模式創新。
三、大數據為政府決策科學化帶來新機遇
隨著公共事務的日益復雜，僅憑個人感知已經很難全面了解所有正在發生的事情並做出正確判斷，政府部門想要提高決策的科學性，就需要把大數據思維與技術運用到政府治理與決策中，依靠大規模數據的收集來直觀呈現經濟社會運行規律，通過相應的數據挖掘來輔助政府部門進行科學決策。大數據為政府決策科學化帶來的機遇主要體現在兩個方面：首先，在決策的制定階段，大數據背景下，政府決策不再是個別領導幹部「拍腦袋」做出的，而是通過「用數據說話」，讓聽得見炮火的人（數據）做出決策，這樣的政府決策是在對客觀數據進行科學分析、充分了解客觀現實的基礎上做出的，這樣大大提高了決策的精準性、適用性和科學化水平；其次，在決策實施效果的跟蹤反饋階段，通過物聯網和社交網路的普及，大量的客觀數據能夠快速匯集給決策者，通過這些數據對決策的實施過程和效果進行實時監控，能夠更全面地掌握決策的實施效果和下一步的改進方向。
四、大數據為政府服務效能提升帶來新機遇
提升政府服務效能是政府治理能力提升的重要支撐，也是大數據背景下服務型政府建設的關鍵所在，在政府治理的范疇下，提升政府服務效能主要包括政府部門行政審批的效率提升和公共服務產品的質量提高兩個方面。在提升行政審批效率方面，大數據可以打通各個政府部門的信息孤島，打破各部門數據的條塊分割，通過構建統一的政府行政審批雲平台，讓數據為老百姓「跑腿辦事」，省去了「跑斷腿、磨破嘴，辦事跑十幾個部門，蓋幾十個公章」的苦惱和無奈，這樣既提高了行政審批效率，又節約了政府開支。在提高公共服務產品質量方面，大數據通過對公共服務產品數據和服務對象數據的挖掘、分析，提升公共服務產品供給的精準化、分層化、個性化；通過公共數據的開放和兼容，讓公眾參與到公共服務產品設計、提供和監督等各個環節，實現公共服務產品質量的提高。
㈧ 如何理解區塊鏈技術的去中心化
重慶金窩窩網路：去中心化，即與傳統中心化的方式不同，這里是沒有中心，或者說人人都是中心；分布式賬本資料庫，意味著記載方式不只是將賬本數據存儲在每個節點，而且每個節點會同步共享復制整個賬本的數據。同時，區塊鏈還具有去中介化、信息透明等特點。
㈨ 公信寶去中心化數據交易APP排名
公信寶的去中心化數據交易所基於公信鏈GXChain開發的首個大型商業應用，為企業提供了與以往中心化數據交易（如數據中間商，數據黑市）全然不同的解決方案，基於區塊鏈技術，數據交易雙方可以直接進行點對點的數據交易和交換，擁有不緩存數據、保護隱私和數據版權、遏製造假等優點。