书名: 政务大数据 赋能政府的精细化运营与社会治理+政务大数据应用方法与实践套装2册

定价: 147

出版社: 中信出版社

出版日期:

ISBN: 9787521718676T

《政务大数据：赋能政府的精细化运营与社会治理》

（1）契合行业背景：我国各地政府已不同程度地踏上了大数据建设的道路，希望通过挖掘政务数据的潜力，提升政府的运营效能，因而政务大数据成为近年来的一大热门话题。城市运营的概念已经在政务大数据建设领域广泛传播。 （2）迎合市场需求：目前，我国许多政府的大数据建设仍停留在初始阶段，难以找准大数据建设的正确思路，对城市运营的理解停留在概念层面，因而政府部门需要获得更为科学的指引，以及来自先行者的经验启示，才能在大数据建设中少走弯路。 （3）主张理念先进：本书提炼国内政务大数据建设的先进经验，探讨政府机构如何从“用”出发，以精细化运营思路为核心，瞄准实际需求和实际问题，让数据资源的作用落到实处，迈出了城市运营建设的坚实一步。 （4）实践案例鲜活：书中的案例来自实地走访和一手调研，提炼与总结了我国政府部门、街道办事处等组织的政务大数据建设经验，具有代表性与启发性，重点突出且细节翔实。 （5）内容激励性强：许多信息化建设工作人员因地制宜，设计出各具特色的大数据建设方案，解决了辖区内的重点与难点问题，他们的实践将对其他进行大数据建设的单位与个人产生极强的激励效用。

《政务大数据应用方法与实践》

1、政务大数据相关政策专家解读，党政领导干部推荐阅读。深化政务大数据应用，有利于提高数字政府建设水平，推进国家治理体系和治理能力现代化。 2、国家多次提出加强和推进政府数字化建设。“十四五”规划提出，提高数字政府建设水平，推进城市数据大脑建设，加强公共数据开放共享，提升大数据等现代技术手段辅助治理能力。

《政务大数据：赋能政府的精细化运营与社会治理》

在科技对政府管理的改造历程中，我们已经走过政务信息化野蛮生长、落地价值低的阶段。先前的信息化模式存在只管建设不管运营、“一次性”工程多、信息孤岛林立等诸多问题，而现阶段的政务大数据不止于技术手段的优化，它的变革精髓在于思维方式层面的革新。大数据的特性突破了传统通过信息垄断维护自上而下的权威模式，以数据资源运营为逻辑主线，通过改造政府原有的技术利用方法、项目管理方法等，建立起以数据驱动的，用数据说话、数据决策、数据管理和数据创新的政府运营和社会治理机制。 本书通过分析一手案例指出，我国各地的政府已经开始从大而全的粗放式信息化建设转向精细化、小切口式的信息建设，通过大数据运营，致力于将技术升级内化为政府的实际能力，发挥长效作用。在大数据协助下的精细化运营和社会治理，让政府从提供“响应式”服务转变至主动提供 “一站式”服务，真正做到了让大数据为政府、公众赋能。

《政务大数据应用方法与实践》

随着信息化建设的深入，互联网的快速普及，物联网的广泛应用，全球数据爆炸式增长，对经济发展、社会治理、人民生活都产生了重大影响。许多国家都把发展数字经济作为推动经济发展的重要动能，在技术研发、数据开放、隐私保护、人才培养等方面积极布局。

本书首先解读了中央关于大数据的重要论述，阐述了大数据特征、相关技术和重要意义，指出领导干部要强化大数据思维，加快发展政务大数据，并介绍了国内外大数据发展情况。然后论述了大数据在经济调节、市场监管、社会治理、公共服务、应急管理和疫情防控领域的应用，提出了政务数据资源整合、共享与开放以及保障大数据安全的方法。并且介绍了黑龙江省以及哈尔滨、齐齐哈尔、牡丹江、佳木斯等地市政务大数据应用情况和典型案例，总结了浙江、上海、江苏、广东、贵州、海南等省市政务大数据发展经验。

《政务大数据：赋能政府的精细化运营与社会治理》

序 一 / V 序 二 / IX 前 言 / XIII

第一章 大数据视角下的城市运营之路 第一节 精细化运营和社会治理的核心精神 / 003 一、城市的“有序复杂”和有机性 / 006 二、大数据使精细化运营和社会治理成为可能 / 021 第二节 精细化运营和社会治理的关键方式 / 032 一、认识社会的感觉器官：城市公共基础数据平台建设 / 033 二、认识社会的数理方法：城市社会综合模型构建 / 045 三、认识社会的思维方式：面向城市社会治理量化决策的城市大脑 / 069 四、结论 / 082

第二章 政务大数据城市运营的现状与悖论 第一节 政务大数据运营和社会治理现状 / 087 一、着眼全局，协同各方发展 / 087 二、夯实基础，推动新型基建 / 102 三、云端整合，达到逻辑统一 / 107 四、万物互联，建设感知网络 / 119 五、溯源确权，提升数据质量 / 125 六、协同联动，共聚跨部门力量 / 135 七、掌握主动，脱离被动打击 / 145 八、精准惠民，服务民生所需 / 155 九、结论 / 164 第二节 制约精细化发展的悖论 / 165 一、先进与传统的对抗：我们需要什么样的大数据分析 / 166 二、减压与加压的冲突：为何代替人力的新系统却需要更多人力 / 175 三、高调与接地气的选择：小切口项目的重要性 / 185 四、利旧和新建的博弈：匠人精神和“拆违建” / 194 五、结论 / 201

第三章 政务大数据运营的整体架构 第一节 政务大数据的发展目标和生态构建 / 206 一、大数据生态构建 / 206 二、政务大数据架构 / 209 第二节 提升运营能力 / 213 一、提升统筹推进能力 / 216 二、提升基础设施能力 / 218 三、提升数据融合能力 / 219 四、提升应用支撑能力 / 220 五、提升安全保障能力 / 221 六、结论 / 221 第三节 筑基工程建设 / 222 一、统一云平台：从物理统筹到逻辑统筹 / 223 二、统一数据中心：汇聚全量数据 / 224 三、统一算力平台：高效算力支撑 / 226 四、统一融通平台：数据和算力的服务提供 / 228 五、统一安全平台：全流程安全保障 / 230 第四节 领域应用建设 / 232 一、建设要点 / 232 二、数据流、业务流和技术流的有机结合 / 233 三、结论 / 242

第四章 走向理想的精细化运营与社会治理 第一节 理想的政务大数据运营和社会治理 / 247 一、平台化 / 247 二、运营化 / 256 三、服务化 / 267 第二节 不可忽视的潜在问题 / 279 一、隐私的忧虑 / 279 二、数字鸿沟 / 287

结 语 / 297 参考文献 / 301

《政务大数据应用方法与实践》

前 言 // VII 第1章 绪论 习近平总书记关于大数据的重要论述 // 003 大数据的特征、相关技术和重要意义 // 007 领导干部的大数据思维 // 015 政务大数据 // 017

第2章 国外大数据发展情况 美国 // 029 英国 // 033 德国 // 035 法国 // 036 澳大利亚 // 037 日本 // 039 韩国 // 042

第3章 国内大数据发展情况 大数据相关国家政策 // 047 地方政府在大数据方面的行动 // 054 我国大数据发展存在的主要问题 // 064 我国大数据发展对策 // 065

第4章 大数据在经济调节领域的应用 经济调节和宏观调控 // 071 经济调节信息化相关工程 // 074用大数据监测宏观经济运行情况 // 081 第5章 大数据在市场监管领域的应用以信息化推进市场监管现代化 // 085 以大数据创新市场监管模式 // 087 大数据在市场监管部门的应用 // 090 大数据在其他市场监管领域的应用 // 093

第6章 大数据在社会治理领域的应用 大数据在社会治理中的应用 // 099 以大数据推进依法治国 // 105 信访大数据 // 117 以大数据推进诚信建设 // 118 以大数据保障和改善民生 // 121

第7章 大数据在公共服务领域的应用 公共服务的主要渠道 // 131 推行“互联网+政务服务” // 142 发展政务服务大数据 // 149 以大数据优化营商环境 // 153 浙江“最多跑一次”改革 // 155

第8章 大数据在应急管理和疫情防控领域的应用 以信息化推进应急管理现代化 // 175 大数据在应急管理领域的应用 // 193 以大数据实现疫情的精准防控 // 195 推进疫情防控常态化下的数据共享 // 197

第9章 政务数据资源整合、共享与开放 政务数据资源整合 // 203 政务数据资源共享 // 211 公共数据资源开放 // 218

第10章 保障大数据安全 网络安全和数据安全 // 233 我国数据安全问题和对策 // 235 国外数据安全立法情况 // 238 我国数据安全相关法律法规 // 243

第11章 黑龙江政务大数据应用情况和典型案例 黑龙江政务大数据相关决策部署和政策 // 249 黑龙江省政务大数据发展情况 // 253 哈尔滨市政务大数据发展情况 // 256 齐齐哈尔市政务大数据发展情况 // 260 牡丹江市政务大数据发展情况 // 270 佳木斯市政务大数据发展情况 // 274 黑龙江省健康大数据创新应用 // 277

第12章 其他省市政务大数据发展经验 浙江 // 285 上海 // 289 江苏 // 291 广东 // 296 贵州 // 299 海南 // 308 参考文献 // 313

《政务大数据：赋能政府的精细化运营与社会治理》

第一章 大数据视角下的城市运营之路 第二节 精细化运营和社会治理的关键方式

我们已经从多个角度论述了城市更接近于有机体，而非僵硬运转的机器。城市集合了交通、贸易、生产等多个具有流动特性的功能，这些丰富的流动性功能构成了互相交叠的多层网络。在网络中，多重多样的联系在不断地被创造和更新，网络和流动带来的生命力滋养着城市，而城市的蓬勃发展也在不断增强着城市的网络性和流动性。现在，城市的数字网络和物理网络相互交织，在促进城市运转智能化升级的同时，也在加深城市的复杂性，对城市治理提出了更多挑战。

这意味着，使用静止、惰性的手段早已无法管理高度自组织的、不断生长的城市，因而数字网络和大数据流是理解和治理城市的极佳工具。那么，政府应以什么样的方式进行社会治理，从而精确掌握城市内各个要素的信息，并让各要素相互协调、有序运行？达成这一目标的基础是拥有对城市信息的高度掌控并迅速做出反馈的能力。

政府借助政务大数据进行精细化治理，需要从认识社会的感觉器官、认识社会的数理方法以及认识社会的思维方式三方面入手。

认识社会的感觉器官的核心是建立感知体系。在感知设备、计算机、存储设备、网络设施、数据库和软件等基础设施之上，构建城市公共基础数据平台，运用云计算技术将大量不同类型的资源转化成同构或接近同构的资源，对数据进行汇聚、利用与展示。

认识社会的数理方法需从构建城市的数理模型出发，建立起映射物理世界的数字模型，并对城市现状进行监测，对未来城市发展进行即时或者长周期的模拟推演，协助政府进行预判，满足政府对城市进行有效监控并主动应对城市问题的需求。

认识社会的思维方式是对关键技术和分析方式的综合利用，包含综合模型的建立、机器智能和人工智能的结合，以及各学科知识的优势结合。思维方式的特性在于创新和系统综合性，最终推动被动化的城市管理向自动集约的城市治理转变。

一、认识社会的感觉器官：城市公共基础数据平台建设

随着数据采集、存储水平的提升和数据服务需求的驱动，城市大数据获得了优越的生长土壤。城市中的信息基础设施为大规模、多类型数据的收集提供了载体，而存储和计算能力的提升让海量数据收集、全样本计算、多源异构的数据价值挖掘成为可能。

基于广泛收集的数据以及高效的数据存储和分析工具，城市公共基础数据平台得以建设并形成了体系。认识社会的感觉器官的架构包括数据感知和采集层、数据存储层，以及数据共享和服务层，回答了数据全生命周期中的三个问题，即“数据从哪里来、数据放在哪里、数据到哪里去”，让数据在流动中获得生命力。

艾奥瓦州迪比克市是美国第一个智慧城市的建设试点。在2008年的建设架构中，IBM在迪比克市布置了广泛的传感器设施，主要用于检测能源使用情况——所有住户和商铺都安装了数控水电计量器，油、气、交通、公共服务等也被传感器连接在一起。数据被上传到综合监督平台，平台负责整合、分析和展示数据成果。在综合监督平台上，不仅能源使用得到了优化管理，而且全市的资源使用情况被直观地展现出来，居民可以在平台的公开门户网站上了解到资源的使用、调配和节省情况，意识到技术工具的作用，比如低流量传感技术可以防止水电泄漏。家庭采用IBM推荐的方案之后，用水量下降了6.6%，用电量则下降了11%。能源试验获得初步成功之后，IBM继续在交通领域推进，用RFID（射频识别）技术追踪公交路线中的载客量，收集前端数据后优化交通路线规划。

IBM建设的迪比克市智慧架构已经体现出大数据基础平台的基本要素，从数据采集到存储、计算和应用服务，构成了精细化认识社会的感觉器官体系。这些感觉器官捕捉的数据粒度决定了政府对城市认知的精细化程度。如果粒度足够小，那么在理想状态下，万物互联设备能对城市进行全面、连续且动态的数据收集。获取的连续数据带有时空信息，传输到管理平台上，然后被用于构建和物理世界相互照应的模型。通过模型，城市的道路、桥梁、建筑等基础部件信息被实时感知，管理者可以对城市的情况进行监督和维护。除了被动感知并传输数据，这些感觉器官还可以主动发现问题，让市容毁坏、交通违章、井盖破损等问题得到及时上报。如果出现紧急情况，它们可追踪事件发展，并追溯车辆和人员等的移动轨迹，进行城市资源的及时调度，加快响应速度。

1.前端物联感知平台

城市感知架构是数据的入口，是实现精细化社会治理和提供民生、产业发展等服务的基础，连接了数字世界和物理世界。一个体系化的感知监测架构包含感知设备、传输网络和感知平台。广泛铺设的物联网感知设备可以收集城市各个部件的状态信息，通过广阔、可靠的网络并行连接将信息高速甚至实时传递到数据存储和处理平台。

（1）感知层——城市动脉数据 物联感知是认识社会的最前端，也是城市智能化升级和精细化管理的基本条件之一。在几十年前计算机尺寸仍未缩小时，在城市内铺设能实时控制的传感器无疑是天方夜谭。如今，功能强大的传感器已经被全面嵌入城市结构中，生成连续不断的数据流，促使传感网络速度不断提升。现在，通过物联设施对城市的要素进行智能感知，城市的基础设施、交通、环境等数据得以大范围且高量级地被政府部门收集。在此基础上，政府得以利用实时控制达成对城市的精细化管理。

为了达到“无处不在”，物联感知层不仅需要包含传统的传感器、网络通信、标识、定位、同步技术，而且要配备智能组网技术、嵌入式计算技术、无线通信技术、分布式信息处理技术等新技术，从而通过集成微型传感器达成协作化的实时感知、实时监测和采集，以嵌入式系统对信息进行处理，借助随机自组织无线通信网络，将所感知的信息传送到基站节点和接入网关。

为了获取多维度、多领域和多时间段的城市动脉数据，感知层通过多样化前端采集信息，包括传感器子网、端传感器节点、RFID系统、二维条形码识别系统、摄像采集系统、物与物之间的互联操作、设备等前端设备获取到的来自物体的信息。一条整合前端数据收集、数据处理软硬件到数据应用的链条在不断拓展着城市的数据广度、深度和数据处理能力。

交通数据的获取是城市动脉数据获取的极佳例证。许多城市都建立起了对城市交通系统运行状况的密切监控，因而政府获取了量级巨大的交通数据。除了数量上的优势，广义的交通数据还包括公路、隧道、桥梁、行道、气象、交通工具监控、交通工具位置等数据，以及交通流量、堵塞、事故等数据，囊括的范围广，数据格式多样。

基于如此庞大、丰富的物联数据流，智慧交通往往成为智慧城市建设中首批落地的应用。杭州的城市大脑项目、伦敦发展多年的智慧交通项目，都是国际上城市精细化运营的典型案例。这些项目综合计算机视觉仿真、雷达测速、高效与实时数据计算、信号灯自动配时算法等技术，一方面高效分析终端获取的实时动态数据，让交通管理部门实时掌握城市交通状态并及时做出决策，另一方面提升了城市交通治理的自动化水平，例如对交通信号灯进行自动化智能管控，提高车辆通行效率。滴滴的交通大脑支撑了济南的信号灯优化需求：通过为济南动态调整信号灯间隔时间，不仅在2017年每天为市民节约了超过3万小时的通行时间，全年累计节省时间1 158万小时，而且减少了车辆怠速、缓行时间和排队中的停车启动次数，济南因此全年减少了4.4万吨的二氧化碳排放。aa各大开发推广智慧交通的科技企业重视应用生态建设，所以智慧交通对社会数据、技术等资源的利用程度也高于其他领域。比如，阿里城市大脑通过与高德、运营商合作获取数据，不仅可以支持交通管理部门的调度决策，还可以支持城市用户的日常交通需求。由此可见，城市中某个领域感知数据流的数量和质量，在很大程度上决定了该领域后续智慧应用的落地及其产生的效果。

（2）网络层——多方协同泛在网络 网络层的建设目标是让前端设施捕捉的信息得以高速流动，可大致分为有线传输和无线传输两类。物联网主要用无线传输，无线传输又分为短距离（局域网）传输技术（包括Zigbee、Wi-Fi、蓝牙等）和长距离（广域网）传输技术，最常见的是以LPWAN（低功耗广域网）为代表的广域网通信技术。广域物联网一般用于需要大带宽和持续供电的固定位置设备，比如摄像头等。

物联网业务的传输速率各不相同，有高速率、中速率和低速率等，高速率（比如3G、4G）主要用于视频监控、车载导航等场景，中速率则见于智能家居，低速率适用智慧停车、远程抄表等使用频次低的场景。目前，低速率应用占据了物联网应用的最大比重，大概为60%。在低速率领域，中国多采用NB-IoT（窄带物联网），虽然牺牲了速率，但是功耗低，终端待机时间长，成本优势高，覆盖广，而且在同一基站的情况下，NB-IoT可提供比现有无线技术多50 ~ 100倍的接入数。城市的物联网网络体系要适配不同的应用场景，让高、中、低速全系列物联网共同发挥作用，灵活支持位置分散和移动性的感知节点，达到高带宽、低时延的目标。

现阶段5G的推广及其高速率、低时延、大连接的特性，无疑能为物联网感知的网络联通注入强心剂。5G最有前景的三大应用场景是增强型移动宽带（eMBB）、海量物联网通信（mMTC）和低时延、高可靠通信（uRLLC），其中有两大场景与物联网息息相关。并且，5G的推广及其和边缘计算的结合，还会进一步提升网络性能——数据网络边缘侧可先被预处理，再上传至云中心平台，减少对带宽的占用。这一网络性能的优化还与5G开放的体系有关。4G之前的封闭体系架构越来越难以适应移动互联业务的需求。通过5G的革新，封闭的设备体系被打破，网络架构向扁平化发展，可以通过协议模块灵活调度接口以及进行网络规划，并根据不同的业务需求快速扩缩网元和资源，提高网络的业务响应速度。

（3）平台层——集合性管理和服务 物联网平台是连接终端设备和应用服务的集成性纽带，向下实现感知设备统一接入和集中管理，通过运维管理提升终端联网通道的稳定性；向上具有应用和业务分析功能，在汇聚多样性的感知数据之后，通过数据的清洗等预处理措施支撑上层的应用服务，通过开放API（应用程序接口）让使用者进行增值功能的开发，为各个领域的物联网应用系统提供稳定、流畅的业务运行支撑环境与数据整合中枢。

物联网平台要具备易融合性。在接入管理上，物联网平台集成传感器、移动及宽带等不同接入方式，能够与运营商已有的网络无缝衔接，支撑不同感知设备采用的多种传输协议，提供协议适配模块、接口适配模块、协议模型适配模块、插件适配模块等，让使用CoAP、LWM2M、HTTP、MQTT 等多种协议的设备得到统一接入。不仅移动性强且需要实时通信的交通、安全、医疗、物流等行业设备能稳定适用于平台，而且如环保、能源、金融领域的采集和交易系统等位置固定的有线设备也能顺畅接入平台。

在设备管理上，物联网平台可对各领域的各类终端进行远程监控、管理和故障排查等操作，同时为业务管理人员、运维服务提供人员、应用开发人员等提供不同的服务。升级的设备管理不只停留于状态监测管理功能，还能实现对设备的反向控制，让远程设备接收指令，提升管理的自动化程度，减少人力投入。

物联网平台还要具备可拓展性，向多元参与方开放并刺激创新——主要的方式是提供开放接口，让终端厂商、第三方厂商和用户等进行集成创新，满足不同领域的差异化需求。

2.存储和计算平台

前端感知技术的进化协助政府部门获得了之前无法感知和难以测量的领域的数据。因为城市是数据密集生产的场所，包含交通状况、环境监测、卫生健康和公共安全等领域，所以能被捕捉的城市数据越来越多，政务数据的规模呈指数级上升。除了前端物联网感知设备捕捉的数据，政府各部门在开展业务时获取的数据、通过抽样调查收集的人口和经济等数据、数据通信运营商和互联网服务提供商等社会机构的多元数据，也是城市全域数据的重要组成部分。

存储并处理量级如此巨大的数据，对政府而言是一个严峻的挑战。另外，原始数据还存在参差不齐、结构性差、噪声巨大的问题，数据汇聚后的隐私安全问题也值得重视。如果政府无法妥善利用数据，数据流就会变成淹没政府的数据洪流，无法产生价值。

所以，政府需要搭建统一的数据管理体系，实现数据汇聚、存储、清洗、分类，让数据获得更高的一致性，从而使上层的应用和决策可以快速可靠地获取数据。为了让获取的数据资源真正发挥效用，政府需要回答这些问题：如何让不同类型的感知信息、业务数据、统计调查等基础数据获得统一组织和统一表达？如何达到数据处理效能的平衡？如何构建更好的信息交互功能，以更好地支撑应用服务？

在此，我们要着重讨论云计算带来的改变。在云计算出现和迅速发展之前，处理大量不规则的非结构化数据非常困难。城市治理中的一个领域——交通领域的数据已经体现出了城市数据格式的多源异构特性。交通数据的前端监控源复杂多样，因而收集的数据涉及文本、日志、图片、视频、矢量地图等，对数据存储和数据处理提出了更高要求。

对于非结构化数据，数据融合要经过识别、标识和关联的过程，才能得到统一的表达，比如使用机器学习中的卷积神经网络识别出视频和图片数据中的建筑、道路、车辆等城市要素。对于半结构化文本数据，政府多采用语义识别的方法进行识别，然后对识别出的数据对象进行标签化处理并将其关联到一套标识系统中，让业务系统能够理解数据，对数据标识对象的唯一性进行识别，最后进行数据关联并构建知识图谱。

现在，面对城市中数量庞大的以空间、视频等为代表的非结构化数据和同样海量的结构化数据，云计算以性价比更高的信息存储、分享和挖掘能力，将“任何人可在任何时间、任何地点获取任何信息”（Anyone， Anytime， Anywhere， Any Information，简写为4A）的服务转变为“在规定的时间、关注的地点将正确的信息传递给需要的人”（Right Time， Right Place， Right Information， Right Person，简写为 4R）的精准服务，破解城市复杂系统带来的信息洪流问题。

在我国，意识到云计算的极大能量后，政府将市民产生的数据汇聚并存储于政府部门各种各样的服务器之中（这些服务器共同构成了“云”），随时进行分析和计算，为政府数据存储、治理和共享提供强大的基础支撑。另外，政务云可通过异构的多任务体系，处理异构城市治理资源。一些政府已经通过购买云计算服务而不是自行搭建的方式，按需分配云计算资源并按量支付，再次降低了资源存储和处理成本。云计算的集约化节省了政府的资金和人力，因为云计算不仅集中了计算资源，而且能实现软件自动管理，政府应用者不用再花费过多时间处理基础设施维护和更新等任务，政府的人力可以被释放到更值得关注的业务中。

《政务大数据应用方法与实践》

随着信息化建设的深入、互联网的快速普及、物联网的广泛应用，全球数据爆炸式增长，对经济发展、社会治理、人民生活产生了重大影响。许多国家都把发展数字经济作为推动经济发展的重要动能，在技术研发、数据开放、隐私保护、人才培养等方面积极布局。

习近平总书记关于大数据的重要论述

党的十八大以来，习近平总书记对大数据了一系列重要论述，主要涉及经济发展、国家治理、疫情防控、数据安全、国际合作、对领导干部的要求等方面。 综合性的重要论述 2015年6月，习近平总书记在贵阳大数据应用展示中心考察时强调，我国大数据采集和应用刚刚起步，要加强研究，加大投入，力争走在世界前列。 2016年4月，习近平总书记在网络安全和信息化工作座谈会上提出以综合运用各方面掌握的数据资源，加强大数据挖掘分析，更好感知网络安全态势，做好风险防范。要依法加强对大数据的管理。 经济发展方面的重要论述 2017年10月，习近平总书记在党的十九大报告中提出推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。 2017年12月，习近平总书记在主持中央政治局第二次集体学习时强调，要构建以数据为关键要素的数字经济。建设现代化经济体系离不开大数据发展和应用。我们要坚持以供给侧结构性改革为主线，加快发展数字经济，推动实体经济和数字经济融合发展，推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，继续做好信息化和工业化深度融合这篇大文章，推动制造业加速向数字化、网络化、智能化发展。要深入实施工业互联网创新发展战略，系统推进工业互联网基础设施和数据资源管理体系建设，发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济。 2018年4月，习近平总书记在全国网络安全和信息化工作会议上强调要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，加快制造业、农业、服务业数字化、网络化、智能化。 2018年5月，习近平总书记在两院院士大会上强调要推进互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，做大做强数字经济。

国家治理方面的重要论述 2017年12月，习近平总书记在主持中央政治局第二次集体学习时强调，要运用大数据提升国家治理现代化水平。要建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制，推进政府管理和社会治理模式创新，实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。要以推行电子政务、建设智慧城市等为抓手，以数据集中和共享为途径，推动技术融合、业务融合、数据融合，打通信息壁垒，形成覆盖全国、统筹利用、统一接入的数据共享大平台，构建全国信息资源共享体系，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。要充分利用大数据平台，综合分析风险因素，提高对风险因素的感知、预测、防范能力。要加强政企合作、多方参与，加快公共服务领域数据集中和共享，推进同企业积累的社会数据进行平台对接，形成社会治理强大合力。 2018年4月，习近平总书记在海南省政务数据中心考察时指出，加快政务大数据平台建设是提高社会治理能力和水平的迫切要求。 2019年12月，习近平总书记在庆祝澳门回归祖国20周年大会暨澳门特别行政区第五届政府就职典礼上强调，要善用科技，加快建设智慧城市，以大数据等信息化技术推进政府管理和社会治理模式创新，不断促进政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。 2020年3月31日，习近平总书记在杭州考察时指出，运用大数据、云计算、区块链、人工智能等前沿技术推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新，从数字化到智能化再到智慧化，让城市更聪明一些、更智慧一些，是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路，前景广阔。 疫情防控方面的重要论述 2020年2月14日，习近平总书记在中央全面深化改革委员会第12次会议上强调，要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用。 2020年2月23日，习近平总书记在统筹推进新冠肺炎疫情防控和经济社会发展工作部署会议上强调，要充分运用大数据分析等方法支撑疫情防控工作。 2020年3月2日，习近平总书记在清华大学医学院主持召开座谈会时提出，利用人工智能、大数据等新技术开展流行病学和溯源调查，搞清楚病源从哪里来、向哪里去，提高精准度和筛查效率。 2020年3月10日，习近平总书记在湖北省考察新冠肺炎疫情防控工作时指出，要持续滚动开展筛查甄别，运用“网格化+大数据” 手段，不放过任何一个风险点，防止漏管失控、点上开花，真正使社区和社会面“干净”起来。 数据安全方面的重要论述 2016年4月，习近平总书记在网络安全和信息化工作座谈会上强调要依法加强对大数据的管理。一些涉及国家利益、国家安全的数据，很多掌握在互联网企业手里，企业要保证这些数据安全。企业要重视数据安全。如果企业在数据保护和安全上出了问题，对自己的信誉也会产生不利影响。 2017年12月，习近平总书记在主持中央政治局第二次集体学习时强调，要切实保障国家数据安全。要加强关键信息基础设施安全保护，强化国家关键数据资源保护能力，增强数据安全预警和溯源能力。要加强政策、监管、法律的统筹协调，加快法规制度建设。要制定数据资源确权、开放、流通、交易相关制度，完善数据产权保护制度。要加大对技术专利、数字版权、数字内容产品及个人隐私等的保护力度，维护广大人民群众利益、社会稳定、国家安全。 国际合作方面的重要论述 2017年5月，国家主席习近平在“一带一路”国际合作高峰论坛开幕式上强调我们要坚持创新驱动发展，加强在数字经济、人工智能、纳米技术、量子计算机等前沿领域合作，推动大数据、云计算、智慧城市建设，连接成21世纪的数字丝绸之路。2018年5月，习近平总书记在致贵阳国际大数据产业博览会贺信中指出，把握好大数据发展的重要机遇，促进大数据产业健康发展，处理好数据安全、网络空间治理等方面的挑战，需要各国加强交流互鉴、深化沟通合作。