本篇文章给大家谈谈项目是美国哪个政府部门的大数据项目，以及项目是美国哪个政府部门的大数据项目对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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1、未来战争 用大数据夺取制信息权2、美国利用大数据进行国家治理的实例有哪些3、盘点政府推动大数据应用及发展的举措未来战争 用大数据夺取制信息权
未来战争：用大数据夺取制信息权
信息战打的就是信息流的战争。从整个信息流的转换来看，谁控制了最真实的信息流，谁就控制了这场战争的主导权。夺取制信息权已经成为夺取制空权、制海权的先决条件，是未来战争胜败的决定性因素。
随着信息化不断发展，人类社会已经进入了一个不折不扣的“大数据时代”。每天，遍布世界各个角落的传感器、移动设备、社交网络和在线交易平台生成上百万兆字节的数据。美国奥巴马政府甚至将大数据称为“未来的新石油”，谁掌控了数据流谁就将主宰未来世界。众所周知，军事领域一直都是人类最先进科技的实验室，大数据无疑将给未来战争形态带来巨大的改变。
大数据“大”在哪儿
麦肯锡全球研究所对大数据的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合（datasets）。
中科院计算机所研究员王伟平告诉《中国科学报》记者，大数据的“大”，理所当然，首先指的是数据体量空前巨大，远远超出传统计算机处理数据量的级别。
当前伴随着计算机网络技术的迅速发展和互联网的高速普及，信息数据量已由TB（1TB=1024GB）级升至PB（1PB=1024TB）、EB（1EB=1024PB）、ZB（1ZB=1024EB）级，并仍在呈爆炸式地增长。据悉，全球在2010 年正式进入ZB 时代，2012 年全球数据量达到5.2ZB，预计到2020年，全球将总共拥有35ZB 的数据量。有一个形象的比喻可以帮助人们理解这些数据的规模。如果把35ZB 的数据全部刻录到容量为9GB 的光盘上，其叠加的高度将达到233 万公里，相当于在地球与月球之间往返三次。
其次，王伟平表示，“大”也体现在处理的数据类型多样化，远远超出传统数据格式和分析工具能处理的范畴。
以往数据大都以二维结构呈现，但随着互联网、多媒体等技术的快速发展和普及，视频、音频、图片、邮件、HTML、RFID、GPS 和传感器等产生的非结构化数据，每年都以 60%的速度增长。预计，非结构化数据将占数据总量的80%以上。
此外，他认为大数据还要求数据处理的实时性。大数据的数据流往往为高速实时数据流，而且往往需要快速、持续的实时处理，能在第一时间抓住重要事件发生的信息。
如果从军事领域看，指挥控制系统、天基支持系统、信息处理系统，各种侦察、监视、探测系统的信息量越来越大，大数据在指挥机构中的管理也变得空前重要和复杂。如何对海量战场数据进行存储与深度分析，如何判别数据的真实性，数据来源的可靠性，确保数据传输的安全性，是未来战争双方面临的问题。
信息化战争对大数据的要求
军事理论界普遍认为，早在上个世纪90年代，信息化战争开始崛起。它是一种通过使用信息化战争武器影响敌方信息与信息系统，保护己方信息与信息系统，从而取得战场信息优势的作战样式。它本质上是通过信息作战手段，以“信息流”控制“能量流”和“物质流”，剥夺敌方的信息优势、保持己方的信息优势，从而夺取战场制信息权。
军事评论员宋忠平向《中国科学报》记者解释，传统的信息战包括了网络攻防战，常规作战中的干扰与反干扰，还有刑侦系统下的侦测与反侦测等内容。“信息战打的就是信息流的战争。从整个信息流的转换来看，谁控制了最真实的信息流，谁就控制了这场战争的主导权。”宋忠平说，“夺取制信息权已经成为夺取制空权、制海权的先决条件，是未来战争胜败的决定性因素。”
但他也表示，传统信息战在处理信息以及数据方面遭遇到了各种挑战。首先是传统信息通道有限，无法一次获取大量信息。同时，不仅仅是数据量大幅增加，数据形式包括了战场感知数据、影像、视频情报等各种类型，仅仅依靠现有信息技术，不能及时高效地分析和处理这些数据。
据报道，伊拉克战争爆发当日，美军驻卡塔尔和科威特前进指挥所由于无法处理保障机构提供的海量数据，不得不关闭设备，从而造成指挥所与部分突击方向的通信联系几乎中断。
此外，宋忠平指出，传统信息系统的数据分享能力比较弱。“传统战争是一种离线状态下的作战方式，上级给下级分配任务，并在离线状态下执行，最后向上级汇报一个战果。而且命令一般只能管一个军一个师，因为他们往往是作为一个独立的作战单位。这也导致了相关部门往往各自为营，影响协同作战的效率。”
在这样的背景下，信息化战争对大数据传输、存储、分析产生了特殊的要求。
首先是数据处理的实时性要求。信息化战争中产生的海量数据最终要汇集到各级指挥中心和处理中心，这些数据源源不断地从各种传感器、情报机构以及信息中心传输汇聚到一起，要对这些数据进行实时处理。宋忠平认为，战场所有信息哪怕是一个单兵的信息都需要通过大数据传到指挥控制中心，以了解前线情况，特殊状况下甚至可以对某个单兵的装备下达命令。因为，他可能正处在最有利的地形，可以获取最大的优势。
其次是数据融合。宋忠平提出，通过使数据链的连路拉短，以前需要四至五级的管理才能下达命令，未来可能只需要三级管理完成，这样才能有助于一体化作战，而不是各个军兵种单独作战，随时随地调整作战指挥。
此外，在他看来，大数据时代，信息防御难度尤其加大，对于数据安全要求更高。一般而言，信息化战争对数据传输的信息安全要求主要体现在解决防窃听、抗干扰和防止虚假信息欺骗的问题上。未来恐怕需要一套新的防御机制，以确保信息安全。
由此可见，在大数据时代的信息化战争中，各国军事体系的对抗将在更大程度上依靠各种军事信息系统、软件和数据，在正确的时间、正确的地点为正确的决策、指挥和控制提供正确的信息。而使信息实现快速合理分发的前提，是要有对数据的统一调度和管理，让最即时的战场信息传递到最迫切需要的部门。随着战场数据量的增大，高效存储与分析海量数据，从数据中发掘敌我态势的变化，预测出最合理的作战方案，使海量数据更好地为信息化战争服务是军事大数据处理的目标。
军事数据挖掘面临挑战
不过，王伟平指出，大数据时代面临的一大挑战是信息的价值密度低。无论是分析人员还是智能系统都需要“大海捞针”，从海量数据中找到有用信息。“这也充分体现了数据挖掘的重要性。”他强调。
数据挖掘是一个在海量数据中利用各种分析工具发现模型与数据间关系的过程，它可以帮助决策者寻找数据间潜在的某种关联，通过发现被隐藏的、被忽略的因素，就能够在数据存储和管理过程中，挖掘出重要的情报信息，作为决策和行动的依据。
据宋忠平透露，在“9·11”事件发生前，情报研判人员是掌握了大量数据的，但却忽视了其中有价值的情报。
因此，在“9·11”事件之后，美国国防部高级项目研究在次年的技术年会上，阐述了如何在统一集成的数据库中应用数据挖掘技术。
所谓新的数据资源就是“交易空间”。如果恐怖分子要计划、执行一次恐怖活动，他们必定会在信息空间留下某种“数据脚印”。也就是说，他们需要“交易”。这种交易的数据记录，可以是通讯、财务、教育、医疗，也可以是旅行、交通、出入境、房屋等等其他一切数据记录。美国正是在“交易”空间中应用数据挖掘技术，从而发现和追踪恐怖分子的。
据了解，2002年，阿富汗境内的大毒枭准备为基地组织等恐怖分子提供资金时，美军的情报分析人员正是通过数据挖掘，把作战方案库里的数据与有关基地组织情况库里的资金数据进行实时、自主关联，从而指导美军先敌一步采取行动。
那么，如何从技术上提升数据挖掘的能力。王伟平告诉《中国科学报》记者，在入口处对数据质量进行把控是非常关键的。也就是说，数据准备是数据挖掘的重要前提，因为它直接影响到数据挖掘的效率和精准度。“如果质量参差不齐的数据统统进入通道，便很难再对质量不高的数据进行处理，他们将对有用信息造成严重的干扰。”
简言之，在数据准备阶段，需要对数据进行清洗，其次，选出需要分析的数据，缩小处理范围。而在数据预处理阶段，包括了消除重复数据、消除噪声、遗漏数据处理、数据类型转换等，目的是把数据处理成适合于数据挖掘的形式，并在数据选择的基础上对挖掘数据作进一步的约简减少内存资源和处理时间，使挖掘更有效。
未来战争形态将发生改变
奥巴马政府于2012年3月29日发布了《大数据研发倡议》（Big Data Research and DevelopmentInitiative），将大数据研发提升为国家政策。而美军大数据项目正是美国国家项目的重要组成部分。据了解，美国国防部及其下属国防高级研究计划局现有的大数据项目共有10个，其中，数据到决策、网络内部威胁、影像检索与分析、X-数据项目等是具有代表性的。
最重要的数据到决策项目，主要指的是通过各种新途径充分利用海量数据，整合感知、认知和决策保障系统，以创造一种真正自主的系统，使之可以自主机动作业并作出决策；网络内部威胁项目目的是通过采用新式网络威胁判断技术，提高探知网络刺探活动的精度、频度和速度，从而及早暴露和防范对手的破坏活动，并提升己方的网络安全水平；影像检索与分析项目一旦取得成功，分析人员将能从海量视频库中快速、精确地检索特定的视频内容，由此便能充分、高效地挖掘影像中隐藏的有用信息； X-数据项目主要是通过开发大容量数据分析所需的可扩展算法， 以便处理分布式数据存储库中的不规则数据。通过开发高效的人机互动设备和可视用户界面技术，以便在多样化任务中更好、更快地执行操作。
有了大数据项目的实施和实现，未来战争可能发生革命性的变化。
宋忠平认为，大数据最重要的价值之一是预测，把数据算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性，因此，未来战争的指挥决策能力可以产生很大的飞跃。
他向《中国科学报》记者举例，早在第一次海湾战争中，美军战前利用改进的民间兵棋，对战争进程、结果及伤亡人数进行了推演，推演结果与战争的实际结果基本一致。而在伊拉克战争前，美军利用计算机兵棋系统进行演习，推演“打击伊拉克”作战预案。随后美军现实中进攻伊拉克并取得胜利的行动，也和兵棋推演的结果几乎完全一致。至此，作战模拟已经从人工模式转变为计算机模式。
“依托大数据和云计算平台，战前的模拟推演，从武器使用、战争打法到指挥手段，都可以清晰地显现，作为战时决策的依据。”宋忠平说，“一旦发现作战计划有问题，可以及时调整，以确保实战伤亡最小并取得胜利。”
其次，数据的融合有望打破军种之间的壁垒。大数据可以解决军队跨军种、跨部门协作的问题，真正实现一体化作战。
除此之外，宋忠平认为，大数据可以改变未来的战争形态。美军尤其追求大数据支撑的拥有自主能力的无人作战平台。例如，目前全世界最先进的无人侦查机“全球鹰”，能连续监视运动目标，准确识别地面的各种飞机、导弹和车辆的类型，甚至能清晰分辨出汽车轮胎的齿轮。宋忠平指出，无人机能否做到实时地对图像进行传输非常关键。目前，美国正使用新一代极高频的通讯卫星作为大数据平台的支撑。
未来，无人机甚至有可能摆脱人的控制实现完全的自主行动。美军试验型无人战斗机X-47B就是这一代表，它已经可以在完全无人干预的情况下，自动在航母上完成起降并执行作战任务。
“全球鹰”无人机
延伸阅读
从数据到决策
信息系统的信息处理速度、目标态势获取时间、决策周期以及快速响应时间决定着军事行动的成败。在大数据背景下，加快战场信息流转，缩短“从传感器到射手”的周期，实现“发现即摧毁”的作战目标，成为信息系统建设必须解决的首要问题。因此，“数据到决策项目”成为了美军大数据项目中最为关键的一个。目前，美陆军已经提高了对海量信息的融合处理能力，正在建设的智能化作战决策支持系统也取得了一些成果。
美陆军分布式通用地面系统
2012年底，美国陆军开始在全球全面部署经过作战验证的情报系统。12月14日，“陆军分布式通用地面系统”（D6A）获得批准，并由国防采办执行委员会（DAE）负责实施。
此前，D6A只是作为一种快速反应能力，成功用于伊拉克和阿富汗。目前D6A已获批用于陆军所有部队，并已部署到所有旅级单位。“快速反应能力”是指一种可以快速部署，以满足最直接、最迫切需要的系统，比如作战环境，但它不一定获得了全面部署的批准。
D6A用于整个陆军以及它与联邦情报机构和盟军之间的任务、处理、开发和传播情报，取代了9种不同类型的旧系统，成为陆军现代化计划的重要组成部分。D6A可以帮助用户共享应用程序、文本文件、图表、照片、地图等等。与旧系统相比，D6A在2012～2017年可节约3亿美元。而在整个寿命周期中（2012～2034年），D6A可节约大约12亿美元。
“泰坦”认证网络战术信息技术
“泰坦”认证网络战术信息技术（Tactical Information Technology for Assured Networks， TITAN）的功能类似于网络搜索引擎应用软件，指挥官用于在战术作战中心监控接收到的信息和发布更新后的指令。“泰坦”可根据具体任务需求过滤信息，清理指挥官的计算机屏幕（桌面），提供与地形图、图片和文本链接的简明指令模板，以形成通用作战图。“泰坦”还提供了对未来指挥所（CPOF）和21世纪部队旅及旅以下作战指挥／蓝军跟踪（FBCB2-BFT）系统的支持，可融合来自其他领域的关键数据。
智能式网络中心移动指挥控制软件
智能式网络中心移动指挥控制软件（Command and Control Mobile Intelligent Net-Centric Software）是一种手持式任务指挥系统，可接收和发布己方和敌军部队的位置信息，综合来自战术无人值守地面传感器等各类传感器和雷达探测系统的信息，从而实现对敌军进展的实时监控和对薄弱区域的防护。
作战人员伴侣人工智能软件
作战人员伴侣（Warfighter Associate）人工智能软件，可自动搜寻各类文本交谈工具，探测士兵之间有关敏感目标的对话信息，提前将其反馈给未来指挥所的通用作战图，例如当某部队的士兵发现地雷场后，通常会在各类信息系统上人工输入相关信息，该软件能够自动提取地雷场的网格坐标，将其自动输入未来指挥所系统，提前15～20分钟，在通用作战图上生成相关信息，否则该信息会延迟或被淹没。在人工智能技术、作战理论与战术知识数据库的驱动下，“作战人员伴侣”能完成清理未来指挥所显示屏、突出重要信息、提供警告和建议等辅助用户决策和执行正确的行动方案的功能。
美国利用大数据进行国家治理的实例有哪些
(1) 2009 年1 月21 日现任美国总统奥巴马宣誓就职后的第一个工作日就签发了“开放政府”备忘录（Memorandum on Transparency and
Open
Government），指导新一届行政当局从开放政府数据源、建设开放型政府入手，以数字革命带动的政府变革。“开放政府”的目的简洁明了：改进公众服务，提升公众信任，更有效管理公共资源和增进政府责任。互联网时代的开放型政府，首先必须开放政府数据。5
月20 日，美国政府开放数据的门户Data.gov 上线，第一批47 个政府数据源向社会开放。2009 年12 月8 日，总统签发“开放政府数据”行政令
（The Open Government Directive），要求在45 天内所有政府部门无一例外的必须向社会开放3个有价值的数据源。2010 年5
月经过12 个月的运行，Data.gov 升级到2.0。政府开放的数据源达到2.5 万个。2011 年9 月20 日白宫正式启动 “开放政府国家行动计划
1.0”，首批26 个开放政府项目向社会公开。2012 年3 月29 日，在公开政府数据源的22
个月后，启动联邦政府大数据行动计划，宣布了由政府资助的分布在13 个部委的84
个大数据项目，其中多数项目基于不同部门的开放数据源，联合民间企业协同展开，如癌症和心血管疾病研究。2013 年5 月9 日，总统签署开放数据政策（Open
Data Policy）。2013 年12 月5 日“开放政府国家行动计划”进入 2.0，又添加 23 个政府开放项目。
(2) 美国个城市分别建设大数据开放平台并由国家常设机构统筹各地数据建立统一检索平台。如：纽约市的DataBridge平台、洛杉矶市的LAOpenData平台等分别负责各自的开放数据，而美国总务署负责全国层面的数据统合平台data.gov建设。
（3）预测，即根据现有数据预测未来可能发生的事件，并提前做好预案。美国多地劳动部门根据就业、企业、经济和教育数据分析劳动技能的供需趋势，引导企业、就业者和教育者提前规划和实施技能培训、填补“技能沟”，以达到充分就业的目的。此外，波士顿教育部门通过成绩、投诉、奖学金和学生活动等数据来预测学生辍学的可能性并提前干预;芝加哥公共教育部门根据学生、学校和教师数据，结合地区治安、住宅、人口和经济发展数据预测辖区各学校的招生人数，并提前划拨公共教育经费;纽约将全市33万余栋建筑物分为2400类并分别预测了火灾发生情况和拟定针对性救火方案，有效提高了救火效率、降低了火灾损失，等等。
（4）社会治理。波士顿市经常下雪，消防栓很容易被雪埋住找不到而耽误消防任务。由于消防栓众多，日常维护光靠消防局显然人手不足。因此波士顿消防局开发了一个称为“认领消防栓”的应用，邀请居民认领一个住宅附近的消防栓，帮助除雪等日常维护，受到居民的积极响应。
盘点政府推动大数据应用及发展的举措
盘点政府推动大数据应用及发展的举措
一、政府：推动大数据应用的最关键力量
（一）政府掌握大量最具应用价值的核心数据，是推动大数据应用的最关键力量
根据麦肯锡大数据研究报告指出， 各个行业利用大数据价值的难易度以及发展潜力 对比下，政府利用大数据难度最低而潜力最大。
大数据
另一方面政府开放大数据运用已经是大势所趋：
1、 政府掌握了大量最具应用价值的核心数据。 过去十多年来政府投资进行了大量电子政务或者称为政府信息化的工作，后台积累了大量的数据，而这些数据和公众的生产生活息息相关。有研究表明政府所掌握的数据使政府成为了一个国家最重要的信息保有者，有百分之七十到八十的核心数据存在于政府的后台 。
2、 开放数据本身就是政府在大数据时代提供的一项公共服务。 政府数据本质上是国家机关在履行职责时所获取的数据，采集这些数据的经费来自于公共财政，因而这些数据是公共产品，归全社会所有，应取之于民，用之于民。
3、 政府开放数据供社会进行增值开放和创新应用，推动经济增长乃至整个经济增长方式的转型。 数据是互联网创新的重要基础，如果政府不开放这一部分数据，很多创新应用没有数据作为支持，数据开发者能利用政府开放的数据，提供更好的服务，创造更多的价值， 这个过程能够提高整个国家在大数据时代的竞争力。
4、 政府开放数据推动经济增长获得的税收高于单纯卖数据获得的收入。 201 年世界经合组织在关于开放政府数据的报告中提到政府通过开放数据推动经济增长，从而获得的税收收入远高于单卖数据所能获得收入。开放数据激发经济活力从而得到税收提升，这是一个良 性循环，更是一个能创造巨大公共价值的全局性的战略。
（二） 国内外政府开放数据的情况
在 2009 年奥巴马签署开放政府数据的行政命令后，这些年来开放政府数据已成为了世界性的一个趋势。美国联邦数据平台 Data.gov 上线后，在美洲、欧洲、亚洲等地，开放政府数据已成为了政府的一项重要工作。美国联邦政府的开放政府数据平台开放了来自多个领 域的 13 万个数据集的数据。这些领域包括图中所列的农业、商业、气候、生态、教育、能源、金融、卫生、科研等十多个主题。这些主题下的数据都是美国联邦政府的各个部委所开放的。英国、加拿大、新西兰等国在 2009 年之后都建立起了政府数据开放平台，成为 了国际信息化和大数据领域的一个重要趋势。
大数据
在我国， 2011 年香港特区政府上线了 data.gov.hk，称为香港政府资料一线通。上海在 2012年 6 月推出了中国大陆第一个数据开放平台。之后，北京、武汉、无锡、佛山南海等城市也都上线了自己的数据平台。
大数据
（三）、 大数据对于政府治理具有极大的价值
大数据其实对政府的治理带来了全新的价值，无论是对宏观经济的决策能力、产业聚集能力、协同治理能力、社会管理能力、公众服务能力、快速响应能力的提升，大数据都可以在有很大层面上帮助政府治理。
大数据大数据
（四）、大数据上升至国家战略成为共识。
大数据时代，对大数据的开发、利用与保护的争夺日趋激烈，制信权成为继制陆权、制海权、制空权之后的新制权，大数据处理能力成为强国弱国区分的又一重要指标。国际上以美国为代表的发达国家纷纷布局大数据产业，相继推出大数据相关政策，大力支持大数据产 业在本国的发展。以美国为例，美国从开展关键技术研究、推动大数据应用和开放政府数据三方面布局大数据产业，尤其在开放政府数据方面非常积极，通过 Data.gov开放 37 万个数据集，并开放网站的 API 和源代码，提供上千个数据应用。我们认为，大数据未来将 引发新一轮大国竞争，大数据对整个世界的影响力会呈现爆发性增长趋势，因此包括我国在内的国家会在政策支持力度上不断提升，大数据战略将上升至国家战略已毋庸臵疑。
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（五）、 我国 高度重视大数据未来发展
自去年 3 月“大数据”首次出现在《政府工作报告》中以来，国务院常务会议一年内 6次提及大数据运用。近期在 6 月 17 日的国务院常务会议上，李克强总理再次强调“我们正在推进简政放权，放管结合、优化服务，而大数据手段的运用十分重要。” 7 月 1 日， 国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》。
大数据
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（六）. 各部委行动时间表已经确，我国大数据发展面临历史性机遇
值得注意的是，近期国务院出台文件对各个部委推进大数据任务制定了明确的时间表，很多推进工作任务要求在 2015 年 12 月底前出台政策并实施，近期将是我国大数据发展政策出台的密集期。
表 3： 各部委推进大数据应用时间表
序号工作任务负责单位时间进度1加快建立公民、法人和其他组织统一社会信用代码制度。发展改革委、中央编办、公安部、民政部、人民银行、税务总局、工商总局、质检总局2015 年 12 月底前出台并实施2全面实行工商营业执照、组织机构代码证和税务登记证“三证合一”、 “一照一码”登记制度改革。工商总局、中央编办、发展改革委、质检总局、税务总局2015 年 12 月底前实施3建立多部门网上项目并联审批平台，实现跨部门、跨层级项目审批、核准、备案的“统一受理、同步审查、信息共享、透明公开”。发展改革委会同有关部门2015 年 12 月底前完成4推动政府部门整合相关信息，紧密结合企业需求，利用网站和微博、微信等新兴媒体为企业提供服务。网信办、工业和信息化部持续实施5研究制定在财政资金补助、政府采购、政府购买服务、政府投资工程建设招投标过程中使用信用信息和信用报告的政策措施。财政部、发展改革委2015 年 12 月底前出台并实施6充分运用大数据技术，改进经济运行监测预测和风险预警，并及时向社会发布相关信息，合理引导市场预期。发展改革委、统计局持续实施7支持银行、证券、信托、融资租赁、担保、保险等专业服务机构和行业协会、商会运用大数据为企业提供服务。人民银行、银监会、证监会、保监会、民政部持续实施8健全事中事后监管机制，汇总整合和关联分析有关数据，构建大数据监管模型，提升政府科学决策和风险预判能力。各市场监管部门2015 年 12 月底前取得阶段性成果9在办理行政许可等环节全面建立市场主体准入前信用承诺制度。 信用承诺向社会公开，并纳入市场主体信用记录。各行业主管部门2015 年广泛开展试点， 2017 年 12 月底前完成10加快建设地方信用信息共享交换平台、部门和行业信用信息系统，通过国家统一的信用信息共享交换平台实现互联共享。各省级人民政府，各有关部门2016 年 12 月底前完成11建立健全失信联合惩戒机制，将使用信用信息和信用报告嵌入行政管理和公共服务的各领域、各环节，作为必要条件或重要参考依据。在各领域建立跨部门联动响应和失信约束机制。建立各行业“黑名单”制度和市场退出机制。推动将申请人良好的信用状况作为各类行政许可的必备条件。各有关部门，各省级人民政府2015 年 12 月底前取得阶段性成果12建立产品信息溯源制度，加强对食品、药品、农产品、日用消费品、特种设备、地理标志保护产品等重要产品的监督管理，利用物联网、射频识别等信息技术，建立产品质量追溯体系，形成来源可查、去向可追、责任可究的信息链条。商务部、网信办会同食品药品监管总局、农业部、质检总局、工业和信息化部2015 年 12 月底前出台并实施13加强对电子商务平台的监督管理，加强电子商务信息采集和分析，指导开展电子商务网站可信认证服务，推广应用网站可信标识，推进电子商务可信交易环境建设。健全权益保护和争议调处机制。工商总局、商务部、网信办、工业和信息化部持续实施14进一步加大政府信息公开和数据开放力度。除法律法规另有规定外，将行政许可、行政处罚等信息自作出行政决定之日起 7 个工作日内上网公开。各有关部门，各省级人民政府持续实施15加快实施经营异常名录制度和严重违法失信企业名单制度。建设国家企业信用信息公示系统，依法对企业注册登记、行政许可、行政处罚等基本信用信息以及企业年度报告、经营异常名录和严重违法失信企业名单进行公示，并与国家统一的信用信息共享交换平台实现有机对接和信息共享。工商总局、其他有关部门，各省级人民政府持续实施16支持探索开展社会化的信用信息公示服务。建设“信用中国 ”网站，归集整合各地区、各部门掌握的应向社会公开的信用信息，实现信用信息一站式查询，方便社会了解市场主体信用状况。各级政府及其部门网站要与 “信用中国 ”网站连接，并将本单位政务公开信息和相关市场主体违法违规信息在“信用中国 ”网站公开。发展改革委、人民银行、其他有关部门，地方各级人民政府2015 年 12 月底前完成17推动各地区、各部门已建、在建信息系统互联互通和信息交换共享。在部门信息系统项目审批和验收环节，进一步强化对信息共享的要求。发展改革委、其他有关部门持续实施18健全国家电子政务网络，加快推进国家政务信息化工程建设，统筹建立人口、法人单位、自然资源和空间地理、宏观经济等国家信息资源库，加快建设完善国家重要信息系统。发展改革委、其他有关部门分年度推进实施， 2020 年前基本建成19加强对市场主体相关信息的记录，形成信用档案。对严重违法失信的市场主体，按照有关规定列入“黑名单”，并将相关信息纳入企业信用信息公示系统和国家统一的信用信息共享交换平台。各有关部门2015 年 12 月底前实施20探索建立政府信息资源目录。各有关部门2016 年 12 月底前出台目录编制指南21引导征信机构根据市场需求，大力加强信用服务产品创新，进一步扩大信用报告在行政管理和公共服务及银行、证券、保险等领域的应用。发展改革委、人民银行、银监会、证监会、保监会2017 年 12 月底前取得阶段性成果22落实和完善支持大数据产业发展的财税、金融、产业、人才等政策，推动大数据产业加快发展。发展改革委、工业和信息化部、财政部、人力资源社会保障部、人民银行、网信办、银监会、证监会、保监会2017 年 12 月底前取得阶段性成果23加快研究完善规范电子政务，监管信息跨境流动，保护国家经济安全、信息安全，以及保护企业商业秘密、个人隐私方面的管理制度，加快制定出台相关法律法规。网信办、公安部、工商总局、工业和信息化部、发展改革委等部门会同法制办2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法规的，按照立法程序推进）24推动出台相关法规，对政府部门在行政管理、公共服务中使用信用信息和信用报告作出规定，为联合惩戒市场主体违法失信行为提供依据。发展改革委、人民银行、法制办2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法规的，按照立法程序推进）25建立大数据标准体系，研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等。加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准。引导建立企业间信息共享交换的标准规范。工业和信息化部、国家标准委、发展改革委、质检总局、网信办、统计局2020 年前分步出台并实施26推动实施大数据示范应用工程，在工商登记、统计调查、质量监管、竞争执法、消费维权等领域率先开展示范应用工程，实现大数据汇聚整合。在宏观管理、税收征缴、资源利用与环境保护、食品药品安全、安全生产、信用体系建设、健康医疗、劳动保障、教育文化、交通旅游、金融服务、中小企业服务、工业制造、现代农业、商贸物流、社会综合治理、收入分配调节等领域实施大数据示范应用工程。
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