当前课程知识点：大数据治理与政策 > 第二讲 政务数据的整合与共享 > 2.2 大数据的根本问题（一）：数据在哪里？ > 2.2.1 大数据的根本问题（一）：数据在哪里？
整合起来能干什么
这个我就不讲了
整合起来能干什么
实际上来讲能干很多很多的事情
就像在医疗领域
能干的事情很多
就像我上节课我也讲过
在上海我们专门做了个调研
给上海社保 医疗相关的部门
给他谈
经过数据的汇集
这些数据都汇集到市里面统一的
医疗大数据平台上来了
我们就跟他们主管部门谈
说这个数据竟然都汇集在一起
这么重要
为什么不能够向社会开放呢
当然也面临一个问题
这些数据开放出来
里面涉及到的一些主题
一些个人的隐私保护怎么办
涉及到
比如说这些数据
一旦被滥用怎么办
尽管这些数据如果开放出来
对于保险
对各种各样的行业是很重要
但是来讲的话
正因为这些问题
所以就变得很复杂 很复杂
所以来讲的话
数据的整合共享不是个技术问题
它是个管理问题
是个管理问题
和商业的数据
或者企业数据的整合共享
相比而言
政府数据整合变得更复杂
为什么
因为政府的数据
我们说它是围绕政府职能
采集的数据
这些数据本身带有很多的公共性
带有很多的公共性
就不能以市场的机制去解决
不像企业之间
比如说如果这两个企业之间
彼此的数据很重要
双方可以建立一个交易的机制
来获得数据
当然前提条件
交易的双方不能触及
个人隐私问题
不能够触及到数据的安全问题
在这个前提下
他们可以通过数据的买卖来实现
但对政府数据
一个政府部门的数据
我拿过来能卖钱吗
还是应该免费
实际上这个问题变得就很复杂
所以来讲的话
我们把数据整合起来之后
来讲的话
才是咱们大数据
不管大数据的分析
还是大数据
我们说构建的这种机器的学习
数据的深度挖掘
发挥用武之地的一个时候
如果没到这一步
实际上
可能我们都面临着一个问题
就像咱们现在很多学校
都搞大数据专业
培养大数据的学生
学了很多大数据挖掘分析的课
而且这方面的人才也非常紧俏
那这些培养出来的人
最后都到哪个地方去了
最后都流向了互联网公司
都到阿里巴巴去了
到百度去了
为什么到政府去得少
因为你发现他到政府去之后
无用武之地
为什么
因为政府的数据还是支离破碎
没有整合起来
每动一个数据
那就面临着很多的
方方面面的东西需要考虑
所以来讲的话就变得很复杂
所以来讲的话
数据整合之后
这些数据的一些手段 方式
咱们通常讲的那些工具 方法
因为咱们软件学院 计算机系
你们学的那些工具
才能够很好地去使用
所以说来讲的话
我们说
数据的整合共享
变得越来越关键
越来越重要
没有数据的整合共享
我们说谈不上大数据
一个系统里边的数据再多
可能也称不上
真正意义上的大数据
大数据只有关联 只有融合
和其他
这种不同的数据源的数据整合
融合才有价值
我这里边举了一个例子
就像来讲的话
如果我们在交通领域
我们要进行数据分析的话
或者进行数据整合的情况下
实际上你看看
我们面临着非常非常巨大的挑战
这些挑战都不是技术问题
很多层面来再讲的话
是一个管理问题
或者是对传统的政府的运行
包括政府运行的这些基础设施
甚至包括一些基础的政策体系
标准体系的一个需求
如果没有这些为前提
那你想想
我们基于交通的
这种大数据的应用
能不能开展起来
实际上来讲的话
现在你包括像很多地方推进的
城市大脑
城市大脑
现在目前我们了解的情况
还主要是在一个单个领域里边
推进的一个城市大脑
更多的是在交通领域
更多的是和交通管理部门
基于交通管理的这种信号
基于车流 人流的数据的采集
所实现对交通的一个优化和调节
实际上这是非常非常局限
非常非常窄的一个领域
将来如果参与到（06:24音）交通问题
那是一个更大的范畴
你比如说从管理上
一个区和一个街道
在当地的交通管理上
有什么样的权责
各自的数据
甚至来讲各个行业的数据
我能不能优化和整合
比如说一个地方 一个社区
或者一个居民区
这些居民区都是住着什么人
这些人在哪些地方上下班
他就业的地点在哪些地方
如果这些数据能够找出来的话
和交通数据相关联
可能真正的就能实现
更加智慧的这种城市大脑
另外我们和学校
和周边的商业区
等等整合在一起
实际上
大家的整个城市运行的行为
就能够了解
真正的城市大脑
才能够构建起来
所以来讲的话
我们说
这里边有一个前提性的条件
就是要进行数据资源的
这么一个整合
当然了
很多人讲整合需要技术平台
需要新的城市的基础设施
这个是很关键的
交通或者说城市大脑
实际上就是城市未来的
一个基础设施
所以这一次开两会
很多互联网企业的代表 委员
或者是很多地方的领导代表
这一次谈互联网谈得非常多
因为这一次又提出一个概念
叫智能+
就像提出互联网+的概念是一样
又引起了新一轮的
对技术的一个热潮
让大家来思考
这个智能+在数字经济
在数字治理 在数字社会
所带来的一些潜在的应用
所以来讲的话
我们说数据的整合很重要
有了整合来讲的话
我们各方面的政府的治理
基于数据整合之后的
这些数据分析
或者说数据的可视化
能给我们带来更加直观
更加科学合理的
这种决策和应用的结果
下面我们重点谈第二部分
就是政务数据整合与共享
就是刚才提到了
不同的数据源
不同的业务系统
生成了大量的数据
这个数据怎么整合在一起
特别在政府的运作场景下
这个问题来讲的话
实际上是一个非常有意思的问题
涉及到的技术问题有 并不多
更多的是涉及到政府管理问题
这里边我们从三个方面
给大家来讨论
来看一看政府数据整合它的现状
和未来整合的思路
跨部门 跨层级的数据整合
有什么样的一个未来的趋势
给大家做这么一个交流
-1.1 课程导论
-1.2 依靠大数据改善治理
-1.3 对大数据本身的治理
-1.4 治理面临的技术环境变化
-1.5 大数据治理的功能和价值
-1.6 大数据重塑治理范式和路径
-第一讲作业
-2.1 本讲引言
-2.2 大数据的根本问题（一）：数据在哪里？
-2.3 大数据的根本问题（二）：如何整合起来？
-2.4 大数据的根本问题（三）：整合起来如何用？
-2.5 政务数据及整合共享现状
-2.6 跨部门政务数据整合与共享
-2.7 跨层级政务数据整合与共享
-2.8 数据整合中的权属问题
-第二讲作业
-3.1 大数据上升为国家战略的意义
-3.2 国际比较（一）：基本情况
-3.3 国际比较（二）：目标和重点领域
-3.4 国际比较（三）：人才培养
-3.5 国际比较（四）：项目试点
-3.6 中国大数据（一）：国家战略层面
-3.7 中国大数据（二）：政策规划层面
-3.8 中国大数据（三）：区域发展层面
-3.9 本讲总结
-第三讲作业
-4.1 数据开放提升政府监管
-4.2 数据开放增进公民参与
-4.3 数据开放改善公共服务
-4.4 数据开放激发市场活力
-4.5 开放数据呼唤新的治理模式
-4.6 什么是真正的数据开放
-4.7 地方数据开放现状与改进建议
-第四讲作业
-5.1 大数据与信息边界的研究
-5.2 大数据隐私问题
-5.3 大数据带来的安全挑战
-5.4 数据权与数据资产化
-5.5 数据隐私政策与立法
-第五讲作业
-6.1 政策信息学产生的背景
-6.2 系统科学与仿真
-6.3 社会网络分析
-6.4 文本挖掘与主题建模
-6.5 总结与展望
-第六讲作业
-7.1 贵州为什么要发展大数据
-7.2 贵州凭什么能发展大数据
-7.3 贵州如何发展大数据
-7.4 贵州大数据：顶层设计
-7.5 贵州大数据：三大业态
-7.6 贵州大数据：四个中心
-7.7 贵州大数据：系统平台
-7.8 贵州大数据：“聚、通、用”
-7.9 贵州大数据：改善民生
-7.10 贵州大数据：产业发展
-7.11 贵州大数据：制度创新
-7.12 本讲总结
-第七讲作业
-【自选】疫情下的大数据应用
