1、大数据技术在社会治理中的应用实践包括建立大数据中心，为政府决策提供数据支持；打造电子政务平台，建立主动应对的社会治理模式；对社会大数据进行分析，加强社会风险控制。 积极发展大数据技术创新社会治理。我国应制定大数据国家战略，加强顶层规划和设计。
2、大数据在社会治理中的创新应用实践建立大数据中心，及时搜集、实时处理数据信息，为科学决策提供坚实基础。
3、大数据时代给社会治理提出了新机遇和新挑战，因此，应适应大数据时代社会需要，变革社会治理方式。推进大数据时代社会治理方式创新，无论从理论上还是实践上看，都是一个全新的课题。
4、加快推进大数据在经济社会各领域创新应用，促进产业创新、管理创新、服务创新和治理创新，已经成为落实创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念重要抓手，成为推动中国经济社会创新发展重要途径。
5、同时，在确保信息安全的条件下，还要逐步建立完善政府与社会互动的大数据采集机制，通过政务数据公开共享，引导企业、行业协会、科研机构等社会组织与政府实现数据互联共享。打造大数据施政平台，需要不断推进软硬件建设，比如更新大数据技术设备、优化大数据产业环境、培育大数据专业人才、推进大数据技术创新，等等。
6、深化大数据在各行业创新应用，促进大数据产业健康发展；完善法规制度和标准体系，科学规范利用大数据，切实保障数据安全。
大数据技术的关键在于处理海量数据，并从中提取有价值的信息。这个过程涉及多个技术层面，包括数据采集、预处理、存储管理、处理与分析以及可视化展示。 数据采集技术 数据采集技术通过RFID、传感器、社交网络和移动互联网等多种渠道，实现对结构化、半结构化和非结构化数据的收集。
大数据技术的关键领域包括数据存储、处理和应用等多个方面。根据大数据的处理流程，可以将其关键技术分为大数据采集、预处理、存储及管理、处理、分析和挖掘、以及数据展示等方面。
大数据采集技术：这一技术通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式，实现对结构化、半结构化及非结构化的海量数据的获取。 大数据预处理技术：该技术的主要任务是对采集到的数据进行辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作，以确保数据的质量。
大数据关键技术包括：数据采集、数据存储、数据处理、数据分析与挖掘以及数据安全。数据采集 数据采集是大数据处理流程的第一步，主要涉及到如何从各种来源获取数据。这些来源可能是结构化的数据库，也可能是非结构化的社交媒体、日志文件等。数据采集技术需要高效地收集并整合这些多样化来源的数据。
大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
大数据技术的关键领域包括数据存储、处理和应用等多个方面。根据大数据的处理流程，可以将其关键技术分为大数据采集、预处理、存储及管理、处理、分析和挖掘、以及数据展示等方面。
大数据采集技术：这一技术通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式，实现对结构化、半结构化及非结构化的海量数据的获取。 大数据预处理技术：该技术的主要任务是对采集到的数据进行辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作，以确保数据的质量。
大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
加快推进大数据在经济社会各领域创新应用，促进产业创新、管理创新、服务创新和治理创新，已经成为落实创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念重要抓手，成为推动中国经济社会创新发展重要途径。
大数据在社会治理中的创新应用实践建立大数据中心，及时搜集、实时处理数据信息，为科学决策提供坚实基础。
大数据时代给社会治理提出了新机遇和新挑战，因此，应适应大数据时代社会需要，变革社会治理方式。推进大数据时代社会治理方式创新，无论从理论上还是实践上看，都是一个全新的课题。
提升政府决策效率和准确性 大数据分析：通过对公共服务、公共安全等领域的数据进行深度分析，政府能够更准确地把握公众需求和偏好，优化资源配置。实时反馈：数据的实时性使得政府能够迅速响应社会变化，提高决策效率，确保政策执行的针对性和有效性。
在政府系统进一步确立大数据的理念，研究制定大数据施政发展规划 夯实大数据产业基础，提供大数据施政平台技术支撑。打通各部门各层级之间信息孤岛，实现大数据信息资源互联共享。
1、） 混合数据云。混合数据云是一个值得强调的话题，因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle，IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统，同时吸收非结构化的数据和外部数据。
2、混合数据云是一个值得强调的话题，因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle，IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统，同时吸收非结构化的数据和外部数据。然而，传统的厂商要做到这一点可能不太容易。
3、趋势四：数据成为企业战略资源，数据底座支撑数据治理 企业从只关注数据的某个方面，到关注全生命周期的数据管理，再到数据治理工作的体系化开展。数据资产、数据架构、数据应用获得更多关注，以大数据和数据仓库为核心的数据底座成为基础能力。
4、除了分析软件看好这个市场，作为全球的企业级市场的处理器生产商，英特尔也非常看好这一领域的发展，从目前其产品推出的发展趋势来看，其内存支持将会越来越大，一些特定的产品甚至支持的比硬盘的容量还要大。
5、智能化融合是大数据发展的另一重要趋势。大数据与人工智能、云计算等技术的结合将更加紧密，推动智能化决策和自动化运营。企业可以利用这些技术构建智能分析系统，实时监测市场动态，快速响应市场变化。同时，智能化融合还将助力大数据在更多领域实现创新应用，如自动驾驶、智能家居等。
1、大数据改变了生产生活方式。大数据让企业拥有了增值的潜力与爆发力：通过对销售大数据的分析应用，企业可以对消费者的需求有更精准的把握，从而进行更对路的生产；通过对用户评价大数据的分析挖掘，企业能够更有针对性地改善用户体验，从而促进产品营销。2，大数据改变了思维方式。
2、大数据对我们的生产与生活方式产生了深远影响。它为企业提供了增值的潜力与强劲的动力。通过对销售数据的深入分析，企业能够更准确地把握消费者的需求，进而生产更符合市场需求的产品。同时，通过分析用户评价数据，企业可以更有针对性地提升用户体验，推动产品的市场推广。
3、大数据带来的无限可能性正在改变科学研究。欧洲核子研究中心（CERN）在全球遍布了150个数据中心，有65，000个处理器，能同时分析30pb的数据量，这样的计算能力影响着很多领域的科学研究。比如政府需要的人口普查数据、自然灾害数据等，变的更容易获取和分析，从而为我们的健康和社会发展创造更多的价值。
4、第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
5、大数据时代至少给我们的生活带来了以下六点便利与好处：节约时间，更有效率 大数据让人们更容易借到钱 让老赖无处遁形。大数据让人更加聪明更智慧。大数据思维可以帮你省钱。大数据让工作可以量化，更加公平。