政府大数据的政策在顶层设计中需要体现中国方案，比如数字经济、数字社会以及数字国家的国家数字治理战略。
在宏观层面完善顶层设计与制度建设
主要包括社会治理的法律体系、治理体制设计、财税与金融支持机制、社会组织参与治理机制、社会重大事件决策风险评估机制、公共服务标准设定等，特别是在“互联网+”时代背景下，亟须构建政府之间、部门之间的跨界治理机制，为社会的无缝隙治理、精准化治理提供强有力的制度保障。针对原有网格化管理中的网格划分不统一、覆盖不到边、交叉有重叠等问题，建成区级统一的网格体系，整合党建、安监、环保、城管、消防等网格，实现共用“一张网”。建立社区工作事项准入制，依据法律法规以及规范性文件，清理和规范城乡社区承担的行政性事务，推动社区去行政化、回归自治属性，促进社区减负增效。
目前关于数据所有、采集、存储和使用权责方面的法律是空白的，在政府治理中需要合理运用大数据，在法律框架下清晰界定使用的边界，保证政府数据在风险可控原则下最大程度公开，解决数据的条块分割、体制壁垒，实现大数据跨地区、跨部门和跨领域的共享共用。
为了推进大数据时代社会治理更好的发展，必须要设计适合目前形势的制度体系。长期以来我国相关的社会治理制度是基于传统的官僚、科层制体系，大数据的信息价值还未引起足够的重视，因此，我们需要建立健全适合当代社会治理的新的制度体系。政府作为数据资源最大的拥有者，不可对数据保护掉以轻心，对于不同来源的数据应该制定相应规定分别存储管理。大数据的开放并不意味着无条件的绝对开放，也不是可以随意使用，必须要建立在保障政府和民众的安全隐私的基础上的开放，要明确管理者和使用者在数据使用中的权利和义务，对于重要数据信息的故意泄露现象，应该制定惩戒制度来追究相应法律责任。
（1）构建标准化政务平台。标准化平台实现了“线上、线下相结合，自助共享高效率”的政务模式，即搭建线上智能平台建设和线下一窗式服务终端相结合的服务体系，打造“一号申请、一窗受理、一网通办、一屏应用”的便捷式服务。首先，智慧政府的线上智能平台承担了政务办理的主要功能，充分体现政府的标准化和人性化服务。政府应当通过对各地区各级政府服务平台进行标准化管理，确保平台的清晰可用，方便公众对相应业务的查询和办理。
同时，平台必须涵盖多种政务服务事项，理清各级政府部门管理职能，实现政府各部门业务的协同和政务流程的再造，通过打造多渠道、全流程的统一接口，实现政务一体化。其次，通过打造线下的一窗式自助终端来打破传统政府部门冗杂、职能交织的局面。一个窗口集中办公提高了政府的办公效率，而智能自助服务终端的排号、预约、业务查询以及简单业务办理等功能构建，更是降低了行政成本、节省了公众时间、提升了政府整体效能。
（2）打造智能化办公系统。智慧政务建立在传统电子政务、办公自动化的基础上，随着人工智能、知识互联网等技术的发展，政府应引进新型信息化装备，全面打造网络化、数字化的移动办公、智能办公、无纸化办公，减少繁杂的工作程序，实现资源的高效利用、工作模式的科学运作和创新。同时，充分利用智能技术优化办公环境，打造更加符合公务人员工作特点的智能化办公系统，包括根据不同岗位、不同级别公务员的工作性质、工作内容以及公务人员的不同工作风格和方式进行相应的个性化设置和自动优化，使政府办公更具人性化、更加智能。此外，应当形成内部专门办公网络，重塑政府部门关系，实现跨部门业务流程高效对接，确保政府内部长效沟通、信息集成、业务互联、数据资源及时共享。
（3）建立政务云数据中心。数据中心是政务信息化的“智慧核心”，建设政务云数据中心是汇聚、存储、计算政务数据，打造智慧政务的新建设目标。政府应当依据总体构架、分段建设原则，以安全、绿色、高效、节能、低成本为目标，通过采用虚拟化技术、存储管理技术、资源管理技术和安全技术来打造集物理设备层、虚拟资源层、数据服务层、平台应用层为一体的新一代数据中心。不仅融合传统数据中心、云储存系统、云计算技术等优点，更应当避免传统数据安全性低、运行效率低、基础设施重复建设、资源利用率不高的弊端，确保平台的安全运作，数据自动云备份，同时防止政府核心业务在系统出现问题时数据丢失、业务中断。
要更好地实现大数据时代的社会治理，必须让民众们从心理上接受大数据理念。目前，我们所处的时代已经不仅仅是简单的网络社会，每时每刻海量的数据生成已给人们的生活带来了极大变化，因此传统的社会管理、服务模式也需要顺应时代进行创新。实践表明，目前很多地区、城市和部门都没有深入认识到大数据所带来的效益，导致其在社会治理仍有不足。因此，必须要让民众树立大数据理念，这在根本上可以使他们认同数据的价值，同时可以使数据的真实性得到保证，进而推进社会治理朝着更好的方向发展。
此外，还应提高领导对大数据在网格化社会治理中应用的重视程度，提高各部门对大数据共享共融的理念，提前预谋，高站位规划，设计一套数据范畴界定清晰、数据操作规范和目标明确的数据共享共融规范，从而消弭此前一系列问题，充分发挥一套数据在多个部门的使用价值，从而推动社会治理体系不断完善，治理水平不断提升。
在中观层面完善技术体系与人才培养
在中观层面上，加强大数据治理基础设施建设体系研究并保持大数据治理的多样性。继续推进建立健全大数据治理基础设施和技术支持体系，构建综合的大数据治理体系框架及政策体系框架。从国家层面出发，构建综合的、可靠的和可追溯的多元主体共享机制，实现数据的“三融五跨”。
建立统一、共享的社会治理大数据平台，最大限度地整合社区内部管理系统、社区社会管理系统、公共服务系统和便民服务系统，对内实现共享交换，对外实现协同服务。参照西方国家大数据社会治理的实践，可以知道实现数据平台的共建共享将成为未来社会治理的核心。
目前很多国家建立了统一的数据开放平台，大大促进了不同国家之间的信息交流和共享，有利于发展中国家学习借鉴发达国家的治理理念。在重视国际层面的数据平台建设的同时，在各个国家内部也应该重视相应的建设。中央政府、地方政府要根据实际情况建立统一数据平台，同时其他企事业单位、民间社会组织也应该加入到平台的建设中去，实现数据的共享。一些科研单位、大数据开发企业也应该加入其中，利用政府、社会开放的数据资源来开发各种应用软件，为社会成员的交流提供更多平台，为社会治理间接提供帮助，从而提升社会治理的科学化、智能化水平。
（1）横向打破信息孤岛。以人口基础信息为核心，借助居住信息系统、就业登记信息系统和房屋出租管理系统，整合违法犯罪信息、网络舆情信息、公共卫生信息、环境状况信息、劳资关系信息、突发事件信息等多种信息源和社会统计资源，打造集行政管理、社会事务、便民服务为一体，全市统一的“社区网格化信息系统”，实现基层管理的基础数据共享。建立“采集上报、核实立案、指挥派遣、处置反馈、核查结案、考核评价”六步办理机制，有效推动问题的解决、矛盾的化解和隐患的消除，确保事不出格。统一政府各部门数据编码、处理、共享、交换标准。从数据积累丰富、质量较好、应用需求迫切的部门起步，依托各部门已有的数据库和电子政务资源，逐步汇集各部门数据，构建完整系统多层次的公共云平台体系。以信息互联互通为重点，实现各部门间联动互通的一体化信息共享，破除政府部门间的“信息孤岛”现象，避免社区管理与服务各自分散的平台建设。
（2）纵向联动政府社会。充分运用线上方式收集社情民意、听取意见建议，通过建立社区微博、微信公众号、QQ群等虚拟化社区平台，将最新的服务资讯第一时间推送到社区居民手中，也方便居民实时监督社区的各项工作和服务；通过添加受访居民的微信号，增加与社区居民的交流沟通，社区干部通过实时上传走访信息，掌握社区舆情动向。主动寻求互联网企业、主流媒体的合作，加大对政务移动APP的开发和利用，创建多个智慧社区入口，如PC网站端入口、手机 APP入口、微信端入口。利用现有的平台，将服务链条延伸至社区。注重用户体验，完善政务服务、政民互动、弱势关怀、社区养老、医疗保健、纠纷调解等民生类社区公共服务功能。
在大数据时代的环境下，数据整合是重点也是基础性建设，地方政府利用大数据治理，要有完整的数据基础设施体系、网络通讯设施及数据中心。电子政务建设等于政府信息能力建设，其中，政府信息技术是信息能力的必要条件。利用智慧化的资源整合方式，盘活数据资产，增强决策的科学性，通过建立信息资源目录、数据共享交换平台等方式，先垂直共享，后条块共享，实现各部门、各系统数据的互联互通，协调推进各个部门的数据整合，打破部门利益化的惯性。采取领导牵头形式强力执行，打通部门壁垒，解决“信息孤岛”及“部门数据割据”引起的资源分散、系统不统一、管理分治现象。
一方面，在技术上要实现数据统一标准与规范，缓解部门间因技术造成数据格式不统一的阻碍，缓减信息化孤岛。另一方面，在环境上要创造数据共享开放的生态系统。对于政策制定者和参与管理者而言，要采用战略性的系统思维，兼顾多维度的利益相关者，部门间乐于共享数据，最终形成良性循环、可持续发展的政府部门间数据开放生态系统。
（1）运用大数据搭建公共服务大数据平台，进一步整合基层服务力量和社会资源。通过采集、整合、协调政府及社会资源，把辖区消防、安监、流管、人社、环保、国土、民政、卫计等部门的多项管理业务纳入社区网络化治理清单。运用移动通信、互联网、物联网等科技手段，设计形成一个接受公众咨询、投诉，联系职能部门答复、问题解决、向公众反馈结果的闭环式工作流程，并对所有工作环节进行监督评估。
（2）运用大数据编制个性化的公共服务网络，提高网络化治理的便利性和惠民性。通过对原始信息数据的细化，能够把握特殊或重点人群的不同需求和动态，形成具有区域特色的公共服务网络，积极开展具有个性化、体验化的管理和服务。同时，网络化治理不仅要体现公共服务的充分性和均等性，更要体现公共服务的便捷性和便利性。
（3）运用大数据建立虚拟化团队对专项事务进行管理，将核心职能部门与运营部门分离。通过签订合同或承诺书的方式将大量的非核心职能“外包”，削减政府部门规模和人力、物力成本。通过这些方式，政府的职责也不再是提供全方位的管制或服务，而在于组织各方资源以共同创造公共价值；政府的角色不再是公共服务的提供者，而是公共价值的共同推动者，它将在由政府部门和非政府部门（私营部门、第三部门或公民个人） 等众多社会治理行动主体彼此合作的关系网络中发挥积极主动的作用。
大数据时代的社会治理，就其本质而言，主要是通过相关的数据挖掘、收集和分析技术来对数据进行处理，得出相关关系，进而制定切实可行的政策及相关规定。所以，要想大数据技术在社会治理中发挥更好的作用，就必须重视技术的创新。首先，在数据收集方面，不仅关注政府平台的信息，而且要关注各大企事业单位、社会组织等论坛网站，这就需要提升对数据挖掘的技术。
其次，社会治理是包含政府、社会和个人均在内的各方力量来解决问题的，所以在对数据进行管理时需要提升技术的数据管理能力。
最后，一切的分析都是为了制定更为科学的决策，因此在进行数据分析时，要保证科学性和客观性，这样才可以得出科学的结论。技术创新在优化社会治理方面有着很重要的位置，必须得到各部门、单位的重视。
将智慧社区纳入网格化治理。智慧社区是“互联网+”网格化治理的载体，它借助互联网、物联网等技术，将社区的物业管理、家居生活、养老服务、医疗卫生、路网监控、社会安全综合治理等各方面整合，形成一种全新的社区形态。它可以将网格内外的信息资源、服务资源等有机整合， 增强多元主体之间的沟通与交流。依照“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的原则，在各部门加大探索力度，从各部门业务需求出发，从社会治理参与对象需求出发，深入挖掘数据价值并进行有效数据分析，落实用数据决策、用数据创新。
在社会治理中利用大数据分析法分析频发、易发等问题，同时对问题发生规律进行分析和把握。借助物联网、云计算等新兴技术，利用卫星、“天网”摄像头等技防手段采集数据，实现数据创新，从而解决违章建设、环境污染等社会治理问题；通过监测单户居民水、电、气等资源使用情况，及时发现群租房等社会热点问题，通过多渠道数据收集、整合分析，最终达到推动社会治理模式创新的目的。
一个城市未来发展前景很大一部分要取决于城市对优秀人才的吸引力，人才是推动城市建设的主力军。同样，在网格化治理过程中也需要一大批智慧型、优秀技术型及复合型人才的投入，才能满足网格在运行过程中对人才的需求。在大数据时代，人才是关键，一方面针对在岗的政府、企业和组织的数据管理者开展系统化的大数据专业培训，学习最新的理论前沿知识，树立大数据治理社会的思维，借鉴国外大数据治理的社会实践。应当确立一套专门针对网格员的培养、培训与考核机制，明确其培养方式、培训考核方式与激励机制，提高网格员素质与工作能力。
此外，可以通过引进外部人才和培养内部人才两方面着手解决人员流失的问题，为留住人才必须了解其所需，在物质上满足需要，出台引进大数据高层次专业人才的优惠政策；精神上满足其能够在工作中实现人生价值。内部人才培养是人才重要来源之一，借助部门内部人才具有更稳定的优势，借此培养一批注重理论与实践有机结合的优秀人才，凭借已有的基层工作经验，深入人民群众，能更加高效做好服务群众工作。
另一方面，国家应该积极引导高校设立有关大数据方面的专业，培养专业性技术人才，同时可以引进国外高级技术人才进行教学和相关岗位的工作。掌握大数据技术进行社会治理的工作者并不是单纯掌握一门学科知识的人才，还要注重复合性人才的培养，将优势学科进行综合，构建一支专业化的数据采集、管理和分析的人才队伍，为大数据时代社会治理提供人力资源的保障，探索一条符合我国实际情况的大数据发展道路。
在微观层面完善隐私保护与数据安全
在微观层面上，重视大数据治理对隐私安全和数据安全的保护。完善政府大数据治理基础设施的同时需要加强对隐私安全和数据安全的保护。
（1）加大网络安全的监管力度。实现大数据时代的社会治理必须率先实现国家、民众隐私信息的安全和保护。目前，我国在信息安全方面还存在很大的隐患，需要引起重视。为了更好的发挥大数据在社会治理方面的优势，应该全面实施互联网的安全发展战略，可以通过法律法规的保障、安全技术的升级等综合手段来实现。保证国家层面的战略信息，民众的个人消费信息、出行信息等的安全，同时还要应对各种风险的发生。各个数据平台的维护者应该要对信息安全负责任，加大网络监管的力度，可以避免发生一些大规模的数据丢失和违法利用事件。
（2）加强信息保护技术的投入。在法律尚未健全的领域，技术上的支持在个人信息数据的保护方面无疑起着补充的作用。首先，在互联网环境下，网络安全防御系统技术和监测系统技术的提高，是不可忽视的重要环节；要通过不断完善信息安全系统设备的相关功能，从而确保系统中的用户个人信息数据能够得到更加有效的安全的技术防护。其次， 尽管现代安全防范技术水平发展迅速， 但侵权者们的攻破技术也是相当之高，过去存在的很多技术防范手段已经被黑客攻破。因此应不断提高技术水平，加强信息技术保护的投入，培养相关技术人才从而更好地保护个人信息。
对于现阶段大数据云计算环境下的数据安全问题，应当积极采取安全保护措施，确保用户数据安全，让大数据能够更加有效地促进人们的工作效率。
（1）合理使用各种网络大数据安全保护技术。网络大数据安全问题一旦发生会产生不可估量的影响，为了尽可能的降低不良影响，人们研究了保证网络大数据安全的相关技术。就当前阶段而言，最为常见的安全保护技术主要有三，分别是网络数据发布匿名保护技术（网络大数据中结构化数据隐私保护的基础手段）、网络数据安全传输技术（保证信息数据安全传输的有力手段）、角色访问控制技术（确保大数据高效共享的有效手段）。网络大数据安全保护技术在提高网络大数据安全性方面能够发挥出巨大的效力，因而应该重视数据安全保护技术的研究，积极探索全新的保护技术，为网络大数据的安全保驾护航。
（2）建立网络大数据安全体系。从基础设施开始逐步建立并完善网络大数据安全体系，配置所需的基建设施，建立网络大数据平台，合理利用网络大数据平台进行信息数据的异构、集成，实现网络大数据的统一整理、管理，提高网络大数据的真实性、准确性。值得一提的是，由于网络大数据具备规模大、复杂性高、动态性强等特点，为了保证数据安全，还应该及时在大数据安全体系之中配置评估体系、量化体系，要规范信息传输渠道，设立专门的数据监管机构，并落实网络大数据的即时监控。当然，为了保证上述工作的高效落实，还应该加大网络大数据专业人才的培养力度，提升网络数据监管机构的专业性，逐步夯实网络大数据安全体系基础。
（3）做好数据备份工作。目前，移动设备在数据的储存以及备份上提供了很大的便捷，在大数据云计算的环境下也要重视移动设备的数据储存保护工作，避免在使用过程中因外界破坏而造成数据丢失的情况，一旦被破坏的数据不能修复，将给用户带来严重的损失。为了避免此现象的发生，用户应当做好数据备份工作，虽然用户可以将数据上传至云服务器来确保数据的安全，但实际上云服务也不是绝对安全的，它只是数据备份中的一个主要方案。因此，必须建立安全可靠的数据备份机制，确保数据备份的安全性与可靠性。移动设备用户一般备份的数据为音频或者图片，在传输过程中也以加密传输为主，这种方式不仅会耗费大量的时间，还会影响云储存以及终端电池的使用寿命，所以应当积极建立一个切实可行的数据备份方案。
（4）做实安全预防措施。大数据云是虚拟的产物，里面的资源非常巨大且又可以共享，在信息发展的时代背景之下每天都会产生大量新的数据。所以为了确保这些数据的安全，做好安全预防措施是非常重要的。应当加强访问控制和身份确认制度，与先进的网络安全技术相结合，来确保用户的安全。加强相关数据监控工作，可以建立第三方认证系统来确保数据的安全，进而降低安全事故发生的概率。