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大数据时代的政务管理郭永宏2013.4视频欣赏2Google谷歌自动驾驶智能车(全球首位用户)正式上路关于无人驾驶汽车Ø无人驾驶汽车通过摄像机、雷达传感器和激光测距仪等来“看到”其他车辆，并将这些数据信息进行处理转换，从而实现导航与自动驾驶。这是一个“大数据”项目Ø2012年5月8日，美国内华达州机动车辆管理部门（DMV）为谷歌的自动驾驶车颁发了首例驾驶许可证，这意味着谷歌自动驾驶车可以在内达华州上路。Ø在中国，2011年7月，国防科技大学研制的一辆无人驾驶汽车沿京珠高速从长沙开至武汉，全程286公里，平均时速87公里，其间自主超车67次。【楚天都市报】3提纲【趋势】世界正迈入大数据时代4【应用】大数据为社会发展插上智慧之翼【行动】大数据时代如何创新政务管理世界已进入大数据时代何为大数据？互联网之“大”移动之“大”Ø指对海量数据进行智慧化处理和决策。Ø它描述了一种现象，即数据的爆炸式增长。Ø每天有2940亿封电子邮件发出Ø每天有200万篇博客文章在网上发布Ø每天有2.5亿张照片上传至FacebookØ每天有86.4万小时的视频被上传至YoutubeØ总的来说，互联网一天之内产生的信息总量，可以装满1.68亿张DVD光盘。【湖北移动的2012】Ø每天发生通话1.44亿次，通话时长3.14亿分钟Ø每天产生流量200万MBØ每天发送短信4036万条Ø服务客户超过3200万户Ø基站数超过3.4万个Ø全省服务网点3.6万个【2012年“互联网上一天”】5未来10年全球数据量将以40+%的速度增长来源：IDC数字宇宙研究报告，2011.11Ø据IDC预测，未来10年全球数据量将以40+%的速度增长，2020年全球数据量将达到35ZB，为2009年（0.8ZB）的44倍，且其中80%以上为非结构化数据（如图片、音频、视频等）。ØPB（Petabyte，拍字节）是大数据爆发的临界点。KB-MB-GB-TB-PB-EB-ZB-YB-BB-NB-DBØ中国国家图书馆藏书2631万册，美国国会图书馆藏书1.5亿册（约235TB），1PB约等于4.36家美国国会图书馆。6“大数据”的4V特性Volume(数据体量巨大)Variety(数据类型多)Velocity(速度要求高)Value(价值大、密度低)Ø存储量大，对传统的数据存储技术提出了新的挑战。Ø事实上，如此巨大的数据量根本不可能全部存储下来。例如，医疗数据管理系统会处理掉90%的数据（如手术过程中产生的实时视频图像）。Ø数据类型、来源等更加多样化，处理难度更高。Ø在不同的数据类型中进行交叉分析，是大数据的核心技术之一。Ø必须实时处理，这是区别大数据引用和传统数据仓库技术的关键差别。Ø1秒定律：必须在1秒钟内得到处理结果。Ø数据量的迅速发展使其价值密度降低，但挖掘出的信息价值更加珍贵。因此，大数据之“大”除了指“数量大”以外，更在于其“价值大”。Ø一个形象的比喻是：为了一点金子，需要保存全部沙子。7“大数据”从何而来？交易、互动、观测8物联网物联网传统互联网移动互联网云计算移动互联网、物联网、云计算的快速发展推动了数据的爆发式增长。PAD等全球移动互联网用户快速增长，已3倍于固定互联网用户数据来源：infoma20139移动互联网流量激增数据来源：Cisco2013数据来源：KPCB20122012-2017年全球移动流量复合增长率达66%。2012年底，移动数据流量占互联网总流量的比重超过13%。10智能手机等终端的不断丰富拉动了移动互联网的快速增长两张照片显示7年之变11【2005年】教皇本尼迪克十六世上任【2013年3月】新教皇弗朗西斯一世上任Ø2011年第四季度，全球智能手机出货量1.58亿台，首次超过PC（1.21亿台）。Ø2012年第4季度，中国智能手机用户达2.7亿户，占手机用户的24%，增长率超过50%。Ø预计到2013年二季度，全球智能手机+平板电脑保有量将超过PC。移动互联网产品呈现爆发式增长新浪微博&腾讯微博Ø据CNNIC统计，截至2012年12月底，我国微博用户规模为3.09亿，较2011年底增长了5873万，网民中的微博用户比例较上年底提升了6个百分点，达到54.7%。Ø手机微博用户规模达到2.02亿，即高达65.6%的微博用户使用手机终端访问微博。Ø2012年11月，经过认证的党政机构及公务人员微博数量分别为：新浪6万，腾讯7万，人民微博1万。Ø2012年12月，腾迅微信日发送文本消息量超过11亿条，基本和中国移动日均短信量持平。Ø微信在2013年1月注册用户数达到3亿，仅用时2年!腾讯微信12手机使用时间分布移动互联网：通信功能=80：20数据来源：GSMA2013移动互联网应用的使用时间激增，是使用通信服务时间的4倍13但是，这一切只是开始……全球4G商用进程明显加快Ø加快4G网络建设及商用进程已成为全球趋势。4G商用网络部署、客户发展速度、终端产业发展进程均远快于3G网络同期发展水平。Ø预计2013年全球将有234张4G网络实现商用，较2012年增长62.5%。中国自主知识产权的4G技术TD-LTE正加速发展Ø中国移动正在全国范围内广泛开展TD-LTE建设，年内将建成20万TD-LTE基站，覆盖城市达到100个。Ø截至2012年12月，全球已启动14个TD-LTE商用网络，另有20余家运营商公布了明确的TD-LTE商用计划。Ø预计最快5月有手机终端上市，6月起将出现TD-LTE明星终端。4G永远在线，将推动“大数据”持续增长。142G：10M级3G：100M级4G：1G级【户均流量】提纲【趋势】世界正迈入大数据时代15【应用】大数据为社会发展插上智慧之翼【行动】大数据时代如何创新政务管理大数据是创新、竞争和生产力的下一个前沿领域Ø2011年5月，麦肯锡全球研究院（MGI）发布了《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》报告，大数据开始备受关注。Ø大数据将在政府公共服务、医疗服务、零售业、制造业、以及涉及个人位置服务等领域得到广泛应用，并产生巨大的社会价值和产业空间。公共管理公共管理医疗医疗制造制造位置服务位置服务零售零售大数据应用大数据应用对欧洲的公共管理部门来说，大数据每年有2500亿欧元的潜在价值--比希腊的GDP还高对美国医疗行业来说，大数据每年拥有3000亿美元的潜在价值生产商可以利用大数据使产品研发、组装成本削减50%，运营成本削减7%利用全球的个人位置信息，每年可以取得6000亿美元的消费者价值零售商可以利用大数据使经营利润取得60%的增长16大数据在商业中的应用数据就是能挖掘出潜在价值的软资产,比固定资产更有价值！17ØGoogle公司每天大约有200亿个网页搜索，通过对用户上网行为分析，推送当前用户可能感兴趣的广告，使Google打败了传统广告媒体。2012年，大数据给Google带来每天2300万美元的收入！ØAmazon等公司通过大数据分析技术，挖掘每个用户的兴趣偏好，为每个客户定制个性化的产品推荐列表。Amazon超过30%的销售量是大数据分析带来的。Ø淘宝拥有4.4亿注册用户、8亿多商品条目，每分钟平均销售商品4.8万件，高峰日成交金额可达到52亿元。庞大的用户流、信息流和资金流，使淘宝积累起20PB以上的大规模数据。(来源：IDC报告）2012年1月，瑞士达沃斯世界经济论坛发布报告《大数据，大影响》，宣称数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。可以预想：数据未来将成为企业、政府、国家最重要的战略资产。大数据在社会管理中的应用2012年7月，联合国发布了大数据政务白皮书《大数据促发展：挑战与机遇》，解释了大数据如何帮助政府更好地响应社会和经济指标变化，例如收入、失业、食品价格等。大数据将在社会管理中得到广泛应用，因为它赋予我们预测未来的能力！18Ø2009年发起，旨在利用消费互联网的数据推动全球发展。它可以对社交网络和手机短信中的信息进行情绪分析，从而对失业率增加、区域性开支降低或疾病暴发等进行预测。Ø例如：在爱尔兰，当社交网络上“困惑”和“沮丧”这些数据指标升高3个月后，失业率也会升高。Ø在非洲和亚洲部分地区，手机可以通过短信进行转账，当存款从每月10美元降低到50美分或零时，就表明该地区可能返贫，需要及时开展学校餐饮项目或政府援助。案例：联合国“全球脉搏GlobalPusle”项目19【上海世博会“区域人流监控”项目】由世博局单独立项，中国移动提供技术支持，与世博总指挥系统对接，通过分析手机客户的流动情况，及时平衡世博各园区的客流，避免人流过度拥塞出现事故。典型应用案例（1/3）园区内移动用户数目估测园区游客数目园区内外地游客数目园区内ABCDE各片区游客数目以及浦东浦西游客数目每一个监控场馆以及区域的实时人流变化曲线/历史曲线，以及当前的游客数目对于特定场馆，当人群密度超过预设的阈值，则显示红色进行警示20典型应用案例（2/3）Ø2010年9月DoCoMo启动“移动空间统计项目，旨在通过手机服务数据分析，帮助政府全天候监测人口流动的环境，指导地震防灾、街道建设及商圈规划支撑等公共服务管理。案例：日本“移动空间统计”项目Ø2010年海地地震期间，联合国通过分析灾民所持的手机信息，准确分析出了逾60万名海地人逃离太子港之后的目的地，并及时给予救援。Ø之后当地爆发霍乱疫情时，又运用同样的技术，把药品投放到正确的地点。案例：海地地震救援典型应用案例（3/3）Ø2008年初，阿里巴巴发现“淘宝网”等平台上买家的整体询盘数急剧下滑，欧美对中国采购在下滑，因此判定世界贸易形势发生了变化，并提前半年向淘宝网商户发出“过冬”预警。Ø询盘是指买家在购买商品前搜索、查询的点击数量，通常它与最终购买的数量（买盘）会保持一个相对固定的比值。案例：阿里巴巴预测经济危机Ø美国的医疗机构已开始与IBM合作，用超级计算机Watson协助医生听诊，以避免医生的疏失。ØWatson能通过病征分析列出可能患的疾病是哪些，一般医生能列出的可能疾病只有3~5个，Watson利用海量数据分析可以列出高达20个疾病选项，医生可根据Watson的报告对病人进行补充询问以确定病情。案例：IBM协助医生听诊21移动大数据与恩施①：来访人群情况恩施月均漫游来访用户分布情况（2012年7-12月）分析：漫游来访恩施的手机用户估算月均约100万户（按移动用户七成占有率估算），其中省际用户占比80.97％，排名靠前的是重庆、湖南、广东；省内来访用户占比19.03％，排名靠前的是武汉、宜昌、荆州。应用：如按恩施旅游统计月均接待游客约183万人次（全年2200万）来计算，若考虑来访客人中约有一成未携带手机，则平均每位来访客人在恩施游览了约1.6个景点。可通过分析不同地区客人游览的热点景区情况，有针对性地对当地旅行社等机构加大较冷门景区的推荐力度。22移动大数据与恩施②：出行人群情况应用：综合来访与出访情况，可以看出，恩施在省外与重庆、湖南、广东、浙江、北京、四川、上海等经济互动性较高，可以作为开展招商引资或其他经济交流活动的参考。恩施月均漫游出访用户分布情况（2012年7-12月）分析：恩施手机用户月均漫游出访总数估算约84万户，其中省际出访占比68.02%，排名靠前的为重庆、湖南、广东；省内出访占比为31.98%，排名靠前的为宜昌、武汉、荆州。出访情况与来访情况基本相当。23移动大数据与恩施③：农民工返乡情况2013年春节期间恩施返乡农民工构成情况分析：按手机用户统计，2011-2013年春节期间恩施返乡农民工总数分别为24万、28万、35万（移动用户占七成，另估算双卡用户约占全部用户的一成），其中2013年省外用户占比达到83.9％；排名靠前的是浙江、广东、重庆；省内用户占比为16.1%，宜昌最多。应用：了解到外出农民工的主要分布情况，就可以加强对这部分流动人口的针对性服务与管理，如用信息化手段远程建立党、团支部等。2425Ø不同年龄段人群的比例及其在不同区域（市区、县城、乡镇、农村等）的大致分布比例；Ø不同人群在网上最关注哪些事情、最喜欢