1、相關部門之間的數據孤島問題依然嚴峻。

由于區(qū)域、行業(yè)、部門和區(qū)域的分割，數據很難跨部門共享。部分部門將數據視為內部資產，部門利益，資源控制等因素導致其數據開放意愿較低。以部門為中心的政務信息發(fā)展模式形成了許多“信息孤島”，大量紙質數據尚未導入數據平臺。

2、數據標準尚未制定，阻礙了數據的交換

國家有關規(guī)劃和標準文件需要公布實施。與政府大數據相關的法律、法規(guī)、政策和技術標準的缺失，間接導致政府部門由于權責不明，無法方便地公開和共享數據。

3、數據安全薄弱，部門責任職能模糊

目前，相關部門大數據困難在于人才方面，人難招和留用難，缺乏行業(yè)專家。大數據領域通常需要很長的實踐與經驗積累，由于工資往往互聯網企業(yè)沒有競爭性，人才是很難吸引和留住難的問題也比較嚴重。技術積累和產業(yè)積累了的長期導致行業(yè)資深從業(yè)人員稀缺。

智慧社區(qū)大數據的未來機遇

1、集中式數據中心建設

集中化的數據資源將成為未來的發(fā)展趨勢。數據將加快政府數據的收集，促進政府數據的橫向打通，數據落地開放共享和高效管理，為后續(xù)的豐富應用提供統一、可靠的數據接口。

2、加強社區(qū)數據的綜合管理

數據治理在安全、流量、輿情等場景中的應用將是未來研究的重點。公共安全防控、輿情監(jiān)測、應急管理、社會信用數字化、環(huán)境監(jiān)測、食品藥品監(jiān)管、交通管理等數字化工程將不斷迭代。通過加強這些領域核心數據的安全保護，構建“大監(jiān)管”的整體環(huán)境，推進數據治理。

3.、加快將新技術融入社區(qū)商業(yè)

結合新一代的信息通信技術，如人工智能、5G等新一代信息通信技術，將引導政府推出一批新的項目。以人工智能為例，利用自然語言處理技術，對來訪信件進行自動分類和匯總，大大提高了辦公效率。