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信息技術的發展催生了與此相關的應用領域。智慧城市就是信息技術與城市管理相結合的產物。智慧城市是電子政務發展的最新成果，與智慧城市發展同步的是大數據的概念。大數據是指隨著互聯網數據的共享以及用戶量的增加而產生的數據量和數據類型以幾何級數激增的現象。通過剖析大數據與智慧城市之間的關系，探討在大數據時代利用大數據技術推動智慧城市建設與促進智慧城市大數據技術發展的方式方法。我國要在信息時代占據技術與管理的制高點，這是必須要高度關注的問題。

關鍵詞：大數據，大數據技術，智慧城市，電子政務

一、智慧城市與智慧城市建設

智慧城市是數字城市、物聯網和云計算三者的整合，數字城市是骨架，物聯網是神經，云計算是大腦。智慧城市的基本運作流程是：智慧城市依托數字城市的基礎框架，通過遍布各處的傳感網絡與實體城市相關聯，將城市管理與城市建設中的大數據交由云計算平臺進行存儲、計算、分析、決策，再依據云計算平臺的輸出結果對城市的各種設施進行自動化管理與控制[1]。如果說數字城市、物聯網與云計算平臺等相當于高速公路，大數據則是高速公路上的車輛。

數字城市是實體城市的虛擬映射，它存在于網絡空間中，通過把遍布城市各處的信息采集系統按城市的坐標進行邏輯關聯，實現了城市全部信息的有機整合，既便于全面掌握城市各方面的信息，又方便按地理坐標快速檢索，一旦發生緊急情況，可以及時應對。信息采集系統所采集的城市相關信息是多種多樣的，包括基礎地理數據、街景影像數據、三維模型數據、專題數據等。這些數據按性質可分為部件和事件兩類。部件是城市的靜態存在物，如一個路燈；事件則是城市的動態反映，如占用道路擺攤。數據城市系統中的各類用戶（包括政府、企業和公眾）均可以在網絡上共享、發布自己的信息，也可以通過網絡便捷地獲得各類相關信息和服務。

物聯網是信息技術發展的新產物，顧名思義，物聯網就是物與物相連的互聯網。也就是說，物聯網是互聯網的擴展和延伸，與互聯網上的應用相兼容，其基礎與核心依然是互聯網。不過，物聯網的用戶端不再局限于電腦、手機等數據處理設備，而是擴展到了任何物品，從而使得物品與物品之間也能進行信息的傳遞與交流。物聯網通過全球定位系統、射頻識別、紅外感應器、激光掃描器等通信感知技術，按特定的協議把物品與物品、物品與互聯網連接起來進行信息交換和通訊，把物品與網絡融合起來，“一切皆是互聯網”，從而實現智能化的識別、定位、跟蹤、監控與管理。在城市管理中，物聯網技術大有可為。城市是一個復雜的系統工程，各種部件極為龐雜，如公路、建筑、橋梁、電網、給排水系統、油氣管道等，運用物聯網技術，可以把感應器嵌入和裝備到這些部件中，利用局域網或互聯網等通信技術把感應器、控制器、機器、人員和部件等聯系在一起，形成人與物、物與物相聯和遠程控制，從而實現城市管理的信息化和智能化。根據世界無線研究論壇的預測，未來的世界將是物聯網的世界，到2017年，世界各地將有7萬億傳感器聯入物聯網。這些傳感器通過有線或無線網絡為用戶提供無處不在、無時不有的應用與服務。

云計算是一種基于互聯網的計算模式，是并行計算、分布式計算和網格計算的發展和延伸。云計算的計算能力、存儲能力和交互能力等動態、虛擬的計算資源是通過互聯網來提供的，這些資源易于擴展。云計算的計算能力很強，可以快速處理海量數據并借助互聯網向用戶提供服務。比如，利用云計算可以預測經濟走向、氣候變化等，用戶通過電腦、筆記本、手機等客戶端借助互聯網向云計算中心提出計算需求，云計算迅速做出反應并將結果反饋給用戶。因而，也可以把云計算理解為一種建立在互聯網基礎上的相關服務的增加、使用和交付模式。云計算是一種資源的有效整合機制，計算過程不是本地計算機也不是遠程服務器，而是把計算任務分布在大量的分布式計算機上，通過互聯網實現了任務的分解、協同與整合。這好比是用電單位所依賴的不是單臺發電機，而是集中供電的電網。在云計算模式中，計算能力成為可以流通的商品，就像管道煤氣和自來水一樣，使用方便，價格低廉。當然，與一般商品的不同之處在于，云計算是以互聯網為基礎的。云計算的核心是向用戶提供服務。

與早期城市信息基礎設施建設和數字城市建設相比，智慧城市建設更加強調系統整合與服務，從“信息孤島”到“共享集成”，從“數據為王”到“應用至上”，更加強調城市管理的統籌兼顧、協同配合、快捷高效、實時互動、智能服務。從上述智慧城市的基本構成看，智慧城市建設也非常強調工業化與信息化的高度統合與集成。20世紀90年代，世界信息化發展駛入快車道。智慧城市建設以1993年9月美國開啟“信息高速公路”計劃為起點，其后經歷信息化城市、數字城市和智慧城市三個階段。在此方面，我們緊緊把握信息化發展的機遇，適時地推動了信息化城市建設。1993年12月，我國正式啟動“三金工程”，即金橋工程、金關工程和金卡工程。此后，我國又提出要加快十二個重要業務系統建設，即“十二金”工程。這為信息化城市建設奠定了基礎。1998年，時任美國副總統戈爾提出了“數字地球”的概念，信息化城市建設邁入數字城市建設的新階段。我國也有三百多個城市開始數字城市基礎框架建設，由國家測繪地理信息局發布的“天地圖”成為數字中國和數字城市的重要技術支撐和運行載體。2006年，物聯網、云計算等新興信息技術被引入城市信息系統。2009年，美國IBM公司提出了智慧城市的基本理念和發展愿景。此后，智慧城市逐步成為占據主流的概念。目前，在北美和歐洲興起了建設智慧城市的熱潮，僅IBM公司參與的智慧城市項目就達二千五百多個。除IBM公司外，其他科技公司如微軟、西門子、思科等以及以埃森哲為代表的咨詢公司也開始介入智慧城市建設。我國智慧城市建設與國際同步，其目標是推進城市的綠色、低碳、和諧與可持續發展。我國當前面臨著新型城鎮化、農業現代化、工業化和信息化“四化合一”的新機遇和新挑戰，智慧城市建設對于我國在信息時代實現對發達國家的趕超無疑有著至關重要的意義。

二、智慧城市中的大數據和大數據技術

信息時代的重要特征就是海量信息的高度聚集、迅速傳播。我們正在步入大數據時代。“大數據”的概念最早可以追溯到托夫勒的《第三次浪潮》（1980年）。不過，直到2009年，這一概念才開始在信息通訊技術領域得到普及。大數據不同于傳統數據的基本特征在于：大容量、高速度與多樣性。大容量體現在其數據量已經從太字節（TB，240）級上升到澤字節（ZB，270）級，這種數據量已經很難用傳統的技術進行處理；高速度在于數據傳輸速度已經可以達到實時的程度；多樣性主要是指大數據的數據類型和數據來源的多樣性。

智慧城市利用物聯網將實體城市與數字城市連接起來，物聯網每時每刻都在產生著龐大的數據信息。智慧城市管理和運作的基礎就是這些通過傳感器采取的大數據。這些大數據需要經過存儲、處理、查詢、分析等技術環節才可用于智慧城市的相關服務和應用。為實現對城市的高效管理，智慧城市建設必須面對種類繁多、數量龐大的大數據，特別是空間、視頻等方面的大數據，如何充分發揮云計算的優勢，對智慧城市大數據進行有效的存儲、融合、檢索、挖掘等，這是亟待解決的問題。云計算技術為智慧城市大數據的有效管理搭建了從基礎設施、數據到服務的一體化平臺。基于云計算技術平臺的大數據技術主要包括大數據存儲技術、大數據融合技術、大數據檢索技術、大數據挖掘技術。

城市管理中產生的海量大數據的存儲問題可以通過云存儲和智能壓縮算法來解決。在云計算技術的支持下，城市管理中產生的大數據均以虛擬化方式實現云存儲。就技術層面來說，云存儲通過集群應用、網格或分布式文件系統，將城市管理中產生并存儲的各種類型的大數據通過網絡協同起來，共同提供數據存儲和業務訪問功能。云存儲中的大數據對于云端的每一授權用戶均是開放的，用戶可以通過網絡與云存儲連接，相當于單一用戶擁有了整個云存儲的能力，從而突破了傳統存儲方式的性能和容量方面的瓶頸。這樣，云存儲把各自為戰的“信息孤島”連為一個有機的整體，既可以實現數據共享，也解決了數據重復存儲所造成的存儲成本高昂的問題。城市管理中空間和視頻類大數據占用存儲空間是極大的，但是，這類多媒體信息均存在數據冗余。比如，一幅圖像中一片綠地，其中許多像素是相同的，如果逐點存儲，就會造成存儲空間的浪費。再比如，視頻監控所獲得的動態畫面中，在相鄰序列中，只有運動物體有一些變化，靜止的背景不變，僅存儲變化部分即可。數據壓縮就是去掉冗余信息。智能數據壓縮就是保留有用信息、去掉冗余信息，或者按照一定算法重新組織數據，從而達到縮減數據量以減少數據存儲空間的目的。

為實現城市基本構成要素（人、物、環境）的協同運行，智慧城市需要將各種感知設備獲得的數據信息進行有效的集成，大數據融合技術就是為了解決這個問題應運而生的。智慧城市需要在多個系統之間實現數據交換與共享，特別是底層數據的融合與集成是實現智慧城市高效運轉的前提條件。比如，城市安防系統需要綜合利用城市人口數據、犯罪嫌疑人檔案庫、案件卷宗庫、城市道路監控視頻等多種數據，以便從中發現犯罪嫌疑人線索，并為案件偵破提供相關信息。當前，我國智慧城市建設中存在的問題就是各個系統之間的數據缺乏統一的標準，導致數據無法實現有效的利用和共享。大數據融合技術要求必須強化大數據的標準化建設，同時加強異構數據建模與融合等關鍵技術的研發工作，為底層數據的有效集成和融合提供標準和技術保障。

智慧城市建設強調以應用服務為中心，如何針對具體應用服務提供大數據的快速檢索服務就成為智慧城市建設的關鍵。傳統意義上的信息管理系統對數據快速檢索的辦法是建立數據庫，將一條信息作為數據庫中的一條記錄，按信息的不同屬性建立相應字段并予以賦值，再將這些記錄進行排序、索引。對于復雜的信息還可以通過數據庫之間的關聯以便于信息檢索。但是，在智慧城市中，相當多的信息因難以實現數字化而無法通過數據庫技術進行檢索。比如針對視頻監控圖像的檢索就需要全新的檢索云服務。檢索云服務不但能夠自動提取圖像和視頻中的有關特征，還能針對視頻中的動態行為（如翻墻、奔跑、聚集、跟蹤等）進行提取并建立索引。對于最終用戶來說，只要提供動態行為和地理信息，即可實現快速檢索。

數據挖掘就是從海量的、不完全的、隨機的數據中提取出潛在的有規律的知識和信息的過程，也有學者將此過程稱為數據分析。大數據挖掘技術在智慧城市建設中有著廣泛的應用，為智慧政府、智慧交通、智慧社區等提供重要的技術支持。大數據挖掘的任務具體包括關聯分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等。關聯分析的目的是找出數據庫中變量之間的某種規律性，如簡單關聯、時序關聯和因果關聯等。聚類是把數據按屬性的相似性歸為一類。分類就是找出一個類別的概念描述，以用于規則描述和預測。預測就是根據歷史數據的規律性來建立數據模型，并以此模型來估算未來數據的變化。時序模式就是通過時間序列尋找重復發生率較高的模式。偏差分析就是發現觀察值與參照值之間的差異。大數據挖掘項目是一個生命周期，具體又分為六個階段，即業務理解、數據理解、數據準備、建立模型、模型評估和實施部署。這些階段根據需要可以前后調整。

三、大數據技術在智慧城市建設中的應用

近年來，我國城市發展的成績值得肯定，但城市發展也面臨著人口增長過快、能源資源緊張、生態環境惡化、交通擁堵、房價高昂、公共安全問題嚴峻等“城市病”問題。大數據技術在智慧城市建設中有著非常廣泛的應用，這為“城市病”問題的解決提供了重要的技術手段。大數據的獲取與傳輸離不開覆蓋廣、速度快的互聯網絡，因此，互聯網基礎設施是智慧城市建設的前提。在“硬件”基礎設施外，開放數據則是智慧城市建設的“軟件”基礎設施。智慧城市運營中心是把“硬件”基礎設施與“軟件”基礎設施進行有效整合的關鍵。智慧城市運營中心包括四個組成部分：大數據中心、城市運行監控與指揮中心、城市IT基礎設施運維中心、智慧服務中心。大數據中心是智慧城市的數據資源池和物聯網的樞紐，可以對城市運營的所有數據實時感知。城市運行監控與指揮中心可以實現跨系統、跨地區、跨部門的協同與響應。城市IT基礎設施運維中心負責對智慧城市運營中心的基礎設施進行維護和更新，以保證其安全、穩定地運行。智慧服務中心的功能是面向政府、企業和個人提供各類服務。

智慧城市有六大系統，分別是智慧管理、智慧出行、智慧環境、智慧生活、智慧經濟、智慧市民。其中智慧經濟側重產業發展，智慧市民側重教育、個人發展和社會公平等，與大數據的相關性較少，故本文側重分析大數據技術在智慧城市前四個方面的應用。

智慧管理方面的大數據主要包括攝像頭拍攝的視頻影像、傳感器收集的環境方面的信息、各類終端上的刷卡信息，以及由市民通過手機應用或網站所產生的信息等。這些大數據主要應用于三個領域。一是公共安全管理。城市是一個人口密集的區域，實時監控與突發事件處置尤為重要。在城市大規模、全方位地布置攝像頭或傳感器可以及時發現火災隱患或犯罪行為等異常情況，還可以通過設置實時監控系統來對交通事故、管道泄漏等突發事件及時做出應對處置。二是市政服務。比如可以開通移動門戶網站，市民可通過此網站對市政服務進行投訴，或及時報告道路坑洼、交通信號燈損壞、垃圾收集不及時等市政問題，并監督其解決。也可以在城市公共場所安裝智能攝像頭，并與分析軟件相結合，自動識別異常情況并提醒有關部門及時處置。三是綜合社會管理。城市社會管理是一個系統工程，需要各方面的協同參與，特別是大數據在智慧城市中的應用大大方便了公眾參與。基于大數據，反映城市環境實時變化的三維可視化系統得以構建，這可以作為公眾參與的平臺。

大數據因其廣泛性和實時性而為實現智慧出行提供了可能：一是實時監控交通流量，二是實時提供交通信息。具體而言，解決交通擁堵問題是通過智能交通系統來實現的。這一系統集汽車、電子、通信、計算機為一體，即對車輛進行智能改造，增加信息處理功能，接人互聯網絡，實時采集和傳輸動態交通數據。這些大數據經整合后，可用于城市交通的協同和預測。借助智能交通網絡，管理者可以實時監控行人、車輛、貨物等的位置移動狀況，對被管車輛進行監管和調度，向社會提供實時路況，輔助市民優選出行方案，并為交通管理部門提供輔助決策的技術支持。另外，智能交通系統還可以與公安信息系統、醫院信息系統連接起來，以便及時處置交通事故、第一時間施救。再如，智能交通系統運用于地鐵線路上的列車調配，列車可根據客流量自動調節發車間隔時間，減少客流擁擠不堪或者列車幾近空載的狀況。市民通過市政交通一卡通，即可支付公交、地鐵、出租車、停車費等，實現便捷出行。

大數據技術在智慧環境方面的應用有很多。借助大數據技術，我們可以搜集到大量有關城市環境質量的信息，由云計算中心進行數據分析，用以指導環境保護方案的制訂，并實時監控環境治理效果。在此過程中，還可以借助大數據的開放性，鼓勵社會公眾和企業參與環境保護。大數據還可以應用于能源使用管理方面，即利用安裝在電網系統中的傳感器來實時收集用戶的能耗信息，智能調配能源供給，提高能源的使用效率[3]。水務智能管理也是智慧環境的重要應用。其具體做法是建立一個以數據平臺、網絡平臺和應用平臺為基礎的城市水務智能管理系統，全面整合城市的供水、排水、污水處理等事務，促進信息資源共享，實現水資源的動態、高效管理。例如，在飲用水管道設置信息采集點，實時監測和分析水質和水量，發現異常，迅速通知有關人員予以處理。通過污水在線監控，匯集污水處理信息，提高城市污水處理效率。還可以結合城市降水量和地面水量的歷史數據分析和對城市未來用水量的預測，在城市規劃中科學、合理地布局供水、排水和污水處理等基礎設施。

大數據在智慧生活領域的應用主要體現為生活服務，比如在開放大數據的基礎上開發生活服務類手機應用，或通過云計算等技術對大數據進行實時分析并向市民提供生活服務實時信息。社區是市民社會生活的基本單元，智慧社區則是智慧生活的一個重要組成部分。通過智能網絡系統將社區的服務、信息、人群等各種資源有效整合，從而在實體社區的基礎上再造一個虛擬社區，使得社區居民能夠更加緊密地聯系在一起。智慧生活的另一個應用是智慧醫療服務。智慧醫療服務以增進市民健康為目標，通過建立市民健康電子檔案和服務中心，實現數據共享和業務互通。在大數據技術的支持下，各醫院可以根據自身的具體情況（如醫療設備、醫療水平等）定位適當的病人。患者也可以根據病情和檢查結果在各個醫院之間流動，接受適合的治療而不必重復檢查。

四、發展智慧城市大數據技術的對策

智慧城市建設是一項系統工程，必須做好各個方面的規劃與建設。大數據技術在給智慧城市建設帶來了機遇的同時，也存在著一些必須引起高度重視的問題。比如，如何規劃、布局傳感器及其他軟、硬件設施以確保大數據準確、全面地反映城市運營的總體狀況？如何實現基礎設施升級換代的經濟性和可持續性？如何使來源于不同部門的大數據實現共享與整合？如何挖掘大數據內在的高價值信息？如何有效管理、維護和使用大數據？如何實現傳統的法律、法規、技術標準等與大數據技術的銜接?

要解決困擾智慧城市發展的上述問題，建設好智慧城市，滿足公眾需求，完善公共服務，城市管理部門應當從以下方面來探索大數據技術發展的對策。

第一，應做好以大數據為核心的智慧城市的頂層設計。智慧城市的有效運轉是以城市管理的各軟、硬件系統的協同聯動為前提的。不同系統之間除了業務上的邏輯聯動外，大數據的共享、融合、交換等信息聯動是智慧城市系統有別于傳統信息系統的重要方面。為此，在智慧城市建設的設計中，必須把大數據技術的理念引入頂層設計，針對智慧城市建設的總體目標，充分考慮各個系統中大數據技術的具體要求，只有從根本上解決問題，才能真正實現智慧城市的高效、協調。智慧城市系統本質上是“人一機”系統，系統的高效、協調運轉離不開高素質的人，因此，要加大宣傳和培養力度，提高城市管理者和市民的大數據意識和能力。要在全社會普及大數據知識，通過培訓提高城市管理者的大數據能力。

第二，優化政府機構設置，建立健全大數據管理體系。大數據時代數據管理流程相比傳統數據管理流程已經發生了根本的變革，這就要求轉變政府職能，調整政府原有機構設置，根據工作任務，合理配置人力、物力和財力。大數據收集方法的重要變革亟須改革調查方法和調查制度。在調查方法上，必須豐富數據類型和數據來源。在調查制度方面，要變傳統官僚制下線性的統計制度為信息時代的網絡式信息匯集制度。大數據管理體系中一個很重要的方面是大數據標準體系。當前我國智慧城市建設中存在的問題之一就是大數據的標準不統一，導致城市管理各系統之間無法實現有效的協同。因此，必須建立與完善國家層面乃至與國際接軌的大數據標準，確保數據采集、數據交換、數據接口和數據共享有統一的標準，這對于智慧城市建設和我國智慧產業的發展和贏得國際競爭優勢都有著非常重要的意義。

第三，引進和創新大數據技術，強化大數據智能分析。智慧城市建設中的大數據技術發展日新月異，我國在此方面相對落后，為此，必須引進和創新大數據技術，才能在智慧城市建設中掌握主動權。在智慧城市建設初期，可以引進為主，但要力求掌握核心技術。隨著智慧城市建設的推進，要引進與創新相結合，探索適合我國城市管理的大數據技術，最終目標是開發擁有自主知識產權的智慧城市大數據技術[8]。智慧城市的基礎是遍布城市的傳感網絡，通過該網絡，城市各方面的信息得以動態、實時反映。這些多領域、多維度的大數據之間的內在關聯、基本特征、變化趨勢等均需通過深入分析與挖掘才能發現。要為城市規劃、城市建設和城市管理提供決策支持，必須強化智慧城市大數據的智能分析。

第四，要在科學的指導下使用大數據，強化大數據的信息服務功能。城市大數據的使用必須圍繞城市管理的中心目標，要統籌使用大數據，最大限度地提高大數據的使用效率。必須特別注意大數據在使用中可能造成的泄密問題。城市管理中的大數據只能用于合法的、正當的目的。公眾和企業的私有信息和商業秘密不應被公開或泄漏。大數據具有多樣性和變動性的特點，為了更好地使用大數據，必須協調好大數據的生產者、提供者和使用者之間的關系，共同為社會各界信息共享注入合適的、可靠的數據，確保大數據的可持續性。智慧城市建設的目的就是更好地服務于社會，因此，必須做好大數據信息服務工作。目前，我國各地在智慧城市建設中將公共安全、政務服務、城市交通、醫療保障、環境保護等放在首位，使智慧城市建設惠及民生，這是正確的方向。未來，智慧城市建設的重點仍應進一步創新技術和應用模式，為社會提供更加人性化的、更加豐富的大數據信息服務。

第五，清醒認識數據的缺陷，提高數據的質量。數據可以作為智慧城市建設的重要依據，但不應是唯一依據，因為過分依賴數據也可能會產生一些風險。比如，有些數據質量不高，數據指標尚未達到可以量化的程度，依此數據所做的分析可能會產生誤導。現實的數據統計中，基于某些特殊的原因，可能出現數據造假現象。傳統數據的質量問題在大數據時代依然存在，而且由于大數據的新特征，也會產生一些新問題。大數據在一定程度上可以使城市管理更加智能和高效，但是大數據的集合和高密度的測量會使錯誤的風險增加。盡管大數據搜集的是全體數據，不存在抽樣偏差問題，但是大數據收集也存在信號問題，即數據的代表性可能存在局限。再比如，智慧城市的大數據來源之一是智能手機用戶信息，能夠發布信息的市民也并非市民的整體，沒有智能手機的用戶數據是缺失的，這些人群主要是高齡人士、低收入者、文化程度較低者、殘障人士等。因此，要運用好大數據，必須確保數據的真實性，縮小數據鴻溝，對數據的局限性有充分的了解。

第六，要進一步提高網速，降低資費水平。智慧城市建設與大數據收集、存儲、處理、傳輸等均離不開互聯網，特別是移動互聯網。但是，當前最大的問題是網速過慢、費用過高。以北京聯通非套餐價手機流量為例，每兆0.3元，如果用手機看一部1G左右的電影，費用高達300元！調查發現，以下載為例，數據大小超過100兆時，用戶會選擇WiFi網絡，這嚴重制約了移動互聯網的推廣應用。2015年4月14日，國務院總理李克強在一季度經濟形勢座談會上表示：“現在很多人，到什么地方先問‘有沒有WiFi'，就是因為我們的流量費太高了！”他希望降低網費的同時提高網速。網費降低與加大信息基礎設施建設力度息息相關。根據國際電信聯盟的評估，我國的網絡帶寬在世界范圍內的排名在80位以后。現在，手機已經進入4G時代，但資費偏高、覆蓋不好等問題依然是阻礙4G快速普及的重要原因。因此，加大信息基礎設施建設，提高網絡帶寬，降低資費水平，對于更好地發揮大數據技術在智慧城市建設中的作用極為重要。

第七，完善相關法律法規，確保信息安全。《中華人民共和國統計法》明確規定，統計調查要“充分利用行政記錄等資料”，這為城市管理使用大數據提供了法律依據。在具體實施中，還需要制定相關細則以明確行政記錄和商務記錄使用的責任和義務；要規范行政記錄和商務記錄的使用目的、內容、方法等；要對統計數據建立周密的保密措施；要根據大數據的收集對象和使用目的確立發布機制；要運用法律約束以確保大數據的合法化、官方化和規范化。大數據的透明開放并非意味著數據的無條件開放，國家機密、商業秘密和個人隱私就不屬于數據開放的范圍。為此，必須建立健全大數據信息安全方面的法律法規，明確大數據的管理者和使用者在數據收集、整理、分析和共享中的責任和權利。同時，也需要強化大數據的信息安全技術和完善政府大數據管理組織體系，共同維護大數據的信息安全。