大数据时代的治理转型，治理转型大数据时代的大数据技术在商业领域展现了其惊人的提供“解决方案”的能力，在国家治理、政府治理、社会治理中也可以运用，为未来中国大数据发展指明方向。大数据时代，企业更需要数据治理，三辩总结模板辩题环境大数据如何促进环境管理今年初，“互联网”被写入政府工作报告，国务院先后发布《关于积极推进互联网行动的指导意见》和《关于促进大数据发展的行动纲要》，近日，中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议中明确提出，拓展网络经济空间，实施“互联网”行动计划，发展物联网技术和应用，发展共享经济，促进互联网与经济社会融合发展。
那么，国家推行“互联网”的本质是什么？环境大数据从哪些方面促进环境管理？“互联网”优化政府职能。互联网思维是一个多元的概念。一般认为，互联网思维是指在(移动)互联网、大数据、云计算等技术不断发展的背景下，重新审视市场、用户、产品、企业价值链乃至整个商业生态的思维方式，其本质是发散的非线性思维。互联网思维的特点可以概括为“民主、开放、平等”，运用互联网思维可以促进政府职能转变。
1、大数据时代给政府治理带来哪些挑战和机遇
政府治理是一个动态的过程，受到社会经济、政治结构、技术变革、文化环境等因素的影响。技术变革是政府治理现代化的重要驱动力。大数据作为一种新技术，推动世界进入了一个以数据为核心资产的新时代，推动社会走向更加开放、去中心化和网络化的社会。数据时代是将数据视为核心资产的时代，数据呈现出战略性、资本化、社会化的特征。
无论是简单地将大数据视为一种技术、一种抽象的理念还是一个时代背景，都会对政府治理理念、治理范式、治理内容和治理手段产生不同程度的影响。政府治理理念的影响1。开放的意识是大数据、开放、开放时代的最强音。无论是美国提出的“开放政府”战略，还是不断扩大的世界“开放联盟”组织，世界各国政府的开放意识都在加强。缺乏开放性会让一个国家或政府在大数据时代被“淘汰”。
2、大数据分析架构需权衡四要素
大数据分析架构需要权衡四个要素。通过提供对更广泛信息的访问，大数据可以帮助数据分析师和业务用户获得分析见解。成功的大数据分析应用将揭示一些趋势和模式，为决策提供更好的服务，并将指出新的创收机会和使企业领先于商业竞争对手的方法。但首先，企业通常需要增强其现有的IT基础架构和数据管理流程，以支持大数据架构的规模和复杂性。
然而，在许多情况下，企业使用其现有的数据仓库设施或新旧混合技术来管理流入其系统的大数据。无论公司部署何种类型的大数据技术堆栈，都有一些必须考虑的共同因素，以确保大数据分析的有效框架。在开始大数据项目之前，看一看项目必须承担的新数据需求的更大图景尤为重要。我们来考察一下需要考虑的四个因素。
3、制约大数据发展的三个因素
制约大数据发展的三大因素通过对大数据产业链的分析，我们可以看到，在大数据产业链的各个生产环节中，各大公司都占据了位置。随着高性能计算机和海量数据存储管理流程的不断优化，技术能解决的问题最终不会成为问题。我们认为有三个环节会真正制约或成为大数据发展和应用的瓶颈:一是数据采集和提取的合法性，以及数据隐私保护和数据隐私应用之间的权衡。
然而，目前中国乃至全球范围内，如何保护用户隐私、如何制定业务规则、如何惩罚侵犯用户隐私的行为、如何制定法律规范等一系列管理问题，都大大滞后于大数据的发展速度。德勤认为，未来很多大数据业务会在发展初期徘徊在灰色地带。当商业运作开始成型，开始对大量的消费者和公司产生影响时，相关的法律法规和市场规范将被迫加速。
4、三辩质询小结模板辩论[大数据时代更需要数据治理]
数据治理在“大数据”成为热词后，受到了业界更多的关注。大数据带来的一个显著变化是，大量数据来自数据中心之外，包括笔记本电脑、平板电脑、智能手机、传感器、社交网站等等。数据量猛增，数据类型变得多样化。数据分散在不同的系统，哪个数据可信？数据是否面临更大的风险？如何从海量数据中洞察？大数据时代，企业更需要数据治理。
IBM全球企业咨询服务部业务分析和优化团队副合伙人谢国忠表示，数据治理是围绕将数据视为企业资产的一系列具体工作。数据是企业最大的价值来源，也是最大的风险来源。糟糕的数据管理通常意味着糟糕的业务决策，更有可能面临违规和盗窃。使用规则的可信数据有助于组织的业务创新——提供更好的服务，提高客户忠诚度，减少合规和报告要求所需的工作，提高创新能力。
5、在处理大数据时主要需要考虑哪些因素
开源大数据生态系统HadoopHDFS、HadoopMapReduce、HBase、Hive逐渐诞生，早期的Hadoop生态系统逐渐形成。开源生态活跃，但Hadoop技术要求高，实时性差。2.商业大数据分析工具一体化数据库/数据仓库(高成本)IBM PureData (Netezza)、Oracle Exadata、Saphana等。
EMCGreenPlum、HPVertica等。数据集市(平均成本)QlikView，Tableau，中国的永红数据集市等等。前端呈现用于呈现分析的前端开源工具有JasperSoft、Pentaho、Spagobi、Openi、Birt等。用于表示分析商业分析工具有Cognos、BO、Microsoft，
6、促进大数据发的主要因素
信息技术与经济社会的融合引发了数据的快速增长，数据已经成为国家基础战略资源。大数据正日益对全球生产、流通、分配和消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。我国在大数据开发应用方面有一定基础，具备市场优势和发展潜力，但也存在政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、缺乏顶层设计和统筹规划、法律法规建设滞后、创新应用领域有限等亟待解决的问题。
换句话说，如果把大数据比作一个行业，那么这个行业盈利的关键就在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能由单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点是对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
7、大数据时代的治理转型
在大数据时代，governance transition的大数据技术在商业领域展现了其提供“解决方案”的惊人能力，在国家治理、政府治理和社会治理中也可以使用，而国务院通过的《关于促进大数据发展的行动纲要》为中国大数据的未来发展指明了方向。然而，与世界主要发达国家相比，中国仍处于大数据发展的初级阶段。如何在大数据时代构建国家竞争发展优势，将具有深远的战略意义。
首先，大数据已经成为经济社会发展的新动力。随着物联网、云计算、移动互联网等网络新技术的应用和发展，社会信息化进程进入数据时代，海量数据的产生和流通成为常态，未来20年，全球将有50亿人接入互联网，这将使全球数据量呈几何级数增长。预计到2020年，全球数据使用量将达到40ZB(1ZB 10亿TB)左右，成为新的重要驱动力，第二，大数据将成为重要的战略资源和核心资产。