上海獻(xiàn)峰網(wǎng)絡(luò)指出:你要的大數(shù)據(jù)分析解決方案大全都在這
從所周知,大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單是數(shù)據(jù)大的事實(shí)了,而最重要的現(xiàn)實(shí)是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,只有通過分析才能獲取很多智能的,深入的,有價(jià)值的信息。那么越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù),而這些大數(shù)據(jù)的屬性,包括數(shù)量,速度,多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)的復(fù)雜性,所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要,可以說是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素。基于如此的認(rèn)識(shí),大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法理論有哪些呢?
一、大數(shù)據(jù)分析的五個(gè)基本方面
1. Analytic Visualizations(可視化分析)不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶,數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求??梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù),讓數(shù)據(jù)自己說話,讓觀眾聽到結(jié)果。
2. Data Mining Algorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法)可視化是給人看的,數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部,挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量,也要處理大數(shù)據(jù)的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(預(yù)測(cè)性分析能力)數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù),而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。
4. Semantic Engines(語義引擎)我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn),我們需要一系列的工具去解析,提取,分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)
數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。
假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話,我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處,而不僅僅是挑戰(zhàn)。
二、大數(shù)據(jù)處理
周濤博士說:大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時(shí)代理念的三大轉(zhuǎn)變:要全體不要抽樣,要效率不要絕對(duì)精確,要相關(guān)不要因果。
具體的大數(shù)據(jù)處理方法其實(shí)有很多,但是根據(jù)長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)踐,筆者總結(jié)了一個(gè)基本的大數(shù)據(jù)處理流程,并且這個(gè)流程應(yīng)該能夠?qū)Υ蠹依眄槾髷?shù)據(jù)的處理有所幫助。整個(gè)處理流程可以概括為四步,分別是采集、導(dǎo)入和預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)和分析,以及挖掘。
采集
大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端(Web、App或者傳感器形式等)的數(shù)據(jù),并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理工作。比如,電商會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù),除此之外,Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。
在大數(shù)據(jù)的采集過程中,其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高,因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬的用戶來進(jìn)行訪問和操作,比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶,它們并發(fā)的訪問量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬,所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。
導(dǎo)入/預(yù)處理
雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫,但是如果要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析,還是應(yīng)該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫,或者分布式存儲(chǔ)集群,并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使用來自Twitter的Storm來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算,來滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。
導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大,每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆,甚至千兆級(jí)別。
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一個(gè)公司的大數(shù)據(jù)解決方案分析處理包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)可視化等過程。可供參考【-達(dá)-普-信】服務(wù)方案。
達(dá)普信(-深-圳-)大數(shù)據(jù)解決服務(wù)方案指出:大數(shù)據(jù)解決方案公司主要是提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘以及大數(shù)據(jù)可視化方面的服務(wù),所以需選擇有影響力公司,以保證更好的服務(wù)。
企業(yè)一般采用商業(yè)智能來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。
比如用于銷售模塊可以分析銷售數(shù)據(jù),挖掘市場(chǎng)需求;用于客戶分析可以分析用戶行為,精準(zhǔn)營(yíng)銷;用于財(cái)務(wù)分析可以分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),預(yù)估風(fēng)險(xiǎn)之類的。
具體的比如通過商業(yè)智能系統(tǒng)FineBI平臺(tái),可以進(jìn)行銷售、回款、應(yīng)收款、可售庫存、推盤、動(dòng)態(tài)成本、杜邦分析、資金計(jì)劃等各類細(xì)分主題的分析,以地圖、環(huán)比圖、漏斗圖等特征圖表配以鉆取聯(lián)動(dòng)顯示,較好地從數(shù)據(jù)中觀測(cè)銷售過程出現(xiàn)的問題。
財(cái)務(wù)方面也可以通過FineBI建立績(jī)效指標(biāo)庫和行業(yè)或標(biāo)桿指標(biāo)庫作為財(cái)務(wù)分析的數(shù)據(jù)源,在績(jī)效考核模型、投資評(píng)估模型、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)模型、經(jīng)營(yíng)分析模型的基礎(chǔ)上分別建立資產(chǎn)主題、盈利主題、資金主題、收入主題、成本費(fèi)用主題、存貨主題等。通過這些分析主題對(duì)企業(yè)進(jìn)行進(jìn)度監(jiān)控和經(jīng)營(yíng)預(yù)警,從而達(dá)到對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略的控制。
大數(shù)據(jù)的分析從所周知,大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單是數(shù)據(jù)大的事實(shí)了,而最重要的現(xiàn)實(shí)是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,只有通過分析才能獲取很多智能的,深入的,有價(jià)值的信息。那么越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù),而這些大數(shù)據(jù)的屬性,包括數(shù)量,速度,多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)的復(fù)雜性,所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要,可以說是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素?;谌绱说恼J(rèn)識(shí),大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法理論有哪些呢?1. 可視化分析。大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家,同時(shí)還有普通用戶,但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析,因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn),同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受,就如同看圖說話一樣簡(jiǎn)單明了。2. 數(shù)據(jù)挖掘算法。大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法,各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn),也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法(可以稱之為真理)才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部,挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù),如果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論,那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無從說起了。3. 預(yù)測(cè)性分析。大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性分析,從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn),通過科學(xué)的建立模型,之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù),從而預(yù)測(cè)未來的數(shù)據(jù)。4. 語義引擎。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn),我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析,提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動(dòng)地提取信息。5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理,高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理,無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域,都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面,當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話,還有很多很多更加有特點(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。大數(shù)據(jù)的技術(shù)數(shù)據(jù)采集:ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成,最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中,成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)存?。宏P(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等?;A(chǔ)架構(gòu):云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。數(shù)據(jù)處理:自然語言處理(NLP,Natural Language Processing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語言問題的一門學(xué)科。處理自然語言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)”理解”自然語言,所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU,Natural Language Understanding),也稱為計(jì)算語言學(xué)(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個(gè)分支,另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。統(tǒng)計(jì)分析:假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)應(yīng)分析(最優(yōu)尺度分析)、bootstrap技術(shù)等等。數(shù)據(jù)挖掘:分類(Classification)、估計(jì)(Estimation)、預(yù)測(cè)(Predic膽ion)、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則(Affinity grouping or association rules)、聚類(Clustering)、描述和可視化......余下全文>>
考沒考慮用云盤存儲(chǔ)。
未至科技數(shù)據(jù)中心解決方案是以組織價(jià)值鏈分析模型為理論指導(dǎo),結(jié)合組織戰(zhàn)略規(guī)劃和面向?qū)ο蟮姆椒ㄕ?,?duì)組織信息化戰(zhàn)略進(jìn)行規(guī)劃重造立足數(shù)據(jù),以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立組織信息化標(biāo)準(zhǔn),提供面向數(shù)據(jù)采集、處理、挖掘、分析、服務(wù)為組織提供一整套的基礎(chǔ)解決方案。未至數(shù)據(jù)中心解決方案采用了當(dāng)前先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù),基于Hadoop架構(gòu),利用HDFS、Hive、Impala等大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)組件和公司自有ETL工具等中間件產(chǎn)品,建立了組織內(nèi)部高性能、高效率的信息資源大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)組織內(nèi)數(shù)億條以上數(shù)據(jù)的秒級(jí)實(shí)時(shí)查詢、更新、調(diào)用、分析等信息資源服務(wù)。未至數(shù)據(jù)中心解決方案將,為公安、教育、旅游、住建等各行業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中心、城市公共基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫平臺(tái)、行業(yè)部門信息資源基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫建設(shè)和數(shù)據(jù)資源規(guī)劃、管理等業(yè)務(wù)提供了一體化的解決方案。
大數(shù)據(jù)解決方案公司主要是提供數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)采集、以及大數(shù)據(jù)可視化方面的服務(wù),更多可參考達(dá)-普-信服務(wù)方案。
在越來越講究綠色環(huán)保的今天,數(shù)據(jù)也提倡高效節(jié)能,綠色數(shù)據(jù)中心是未來的一個(gè)發(fā)展目標(biāo)。建設(shè)綠色數(shù)據(jù)中心,可以達(dá)到節(jié)省運(yùn)維成本、提高數(shù)據(jù)中心容量、提高系統(tǒng)的可靠性及可擴(kuò)展的靈活性等效果。綠色數(shù)據(jù)中心是新一代數(shù)據(jù)中心發(fā)展的重要方向之一,建立并運(yùn)行一個(gè)綠色數(shù)據(jù)中心包括先進(jìn)的技術(shù)和策略。
上海寶信數(shù)據(jù)中心有限公司(簡(jiǎn)稱“寶信數(shù)據(jù)”),由上海寶信軟件股份有限公司、上海萬申信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司、上海習(xí)云科技發(fā)展有限公司共同出資組建,專業(yè)從事云計(jì)算產(chǎn)業(yè)及數(shù)據(jù)中心的管理、運(yùn)營(yíng)、服務(wù)。公司戰(zhàn)略定位是依托寶信數(shù)據(jù)中心戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃,立足數(shù)據(jù)中心行業(yè)服務(wù)領(lǐng)域,造就具備核心競(jìng)爭(zhēng)力的高科技企業(yè)。未來計(jì)劃面向市場(chǎng)在云計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展、數(shù)據(jù)中心服務(wù)、IDC租賃、運(yùn)維管理等領(lǐng)域大展宏圖。因此寶信數(shù)據(jù)需要一個(gè)更高效的大數(shù)據(jù)運(yùn)作方式。
Ebistrategy亦策軟件的技術(shù)實(shí)力和實(shí)施經(jīng)驗(yàn)讓寶信數(shù)據(jù)在經(jīng)過幾番選型后最終敲定合作意向。寶信數(shù)據(jù)采用的亦策商業(yè)智能軟件Qlik Sense,特有的關(guān)聯(lián)技術(shù),可脫離數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu),減少預(yù)設(shè)查詢路徑和預(yù)設(shè)層次結(jié)構(gòu)復(fù)雜且風(fēng)險(xiǎn)大的工作。能夠連接到多個(gè)數(shù)據(jù)源以提供更加全面的視角,而不影響性能,不是IT專業(yè)人員也能夠自動(dòng)描繪和連接數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)敘事功能使分析共享更加直觀,能與團(tuán)隊(duì)分享新的發(fā)現(xiàn),讓高效協(xié)作變得更加簡(jiǎn)單。管理人員可以在故事和實(shí)時(shí)分析之間切換或結(jié)合,快速找到問題,減少?zèng)Q策延遲。
寶信數(shù)據(jù)通過亦策商業(yè)智能軟件Qlik Sense的支持,在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化方面得以全面的提升,在數(shù)據(jù)采集與決策平臺(tái)上更具效率。在IDC數(shù)據(jù)中心配套運(yùn)營(yíng)管理、節(jié)能保障等支持服務(wù)上擁有顯著提升。規(guī)范并標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)營(yíng)管理體系,讓軟件與運(yùn)維體系融于一體。為成為國(guó)際領(lǐng)先、國(guó)內(nèi)最大的IDC 運(yùn)營(yíng)提供商打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
到2017年,我國(guó)將圍繞重點(diǎn)領(lǐng)域創(chuàng)建百個(gè)綠色數(shù)據(jù)中心試點(diǎn),并制定綠色數(shù)據(jù)中心相關(guān)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)4項(xiàng)及綠色數(shù)據(jù)中心建設(shè)指南。在現(xiàn)有綠色數(shù)據(jù)中心工作基礎(chǔ)上,優(yōu)先在生產(chǎn)制造、能源、電信、互聯(lián)網(wǎng)、公共機(jī)構(gòu)、金融等重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域選擇一批代表性強(qiáng)、工作基礎(chǔ)好、管理水平高的數(shù)據(jù)中心,開展綠色數(shù)據(jù)中心試點(diǎn)創(chuàng)建工作。Ebistrategy亦策軟件將在更廣泛的行業(yè)里顯現(xiàn)自己的價(jià)值,讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)高效的運(yùn)維管理。
建設(shè)統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺(tái)
首先說明下為何要建設(shè)數(shù)據(jù)資源庫,其核心目的還是需要聚合原有分散在各個(gè)政務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù),大家要注意這里不是聚合所有數(shù)據(jù),而是需要在多個(gè)政務(wù)系統(tǒng)共享的數(shù)據(jù),在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的時(shí)候需要使用到的本身具有相關(guān)性的各類數(shù)據(jù)。這里的數(shù)據(jù)資源庫和傳統(tǒng)電子政務(wù)建設(shè)里面談到的數(shù)據(jù)資源中心在業(yè)務(wù)上目標(biāo)是一樣的,納入大數(shù)據(jù)平臺(tái)后只是在構(gòu)建過程中會(huì)應(yīng)用到大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)如分布式存儲(chǔ),流計(jì)算等來解決對(duì)數(shù)據(jù)的海量和實(shí)時(shí)性要求。
數(shù)據(jù)資源庫的建設(shè)本身包括了兩個(gè)方面的內(nèi)容,從業(yè)務(wù)上重點(diǎn)是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),數(shù)據(jù)規(guī)范和接口,數(shù)據(jù)模型的建設(shè),這個(gè)以往差別不大,唯一增加的內(nèi)容是在數(shù)據(jù)模型建設(shè)中需要更多的考慮數(shù)據(jù)本身之間的相關(guān)性。其次是數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè),這里從技術(shù)上講和傳統(tǒng)區(qū)別相當(dāng)比較大,一個(gè)是在建設(shè)數(shù)據(jù)平臺(tái)過程中需要應(yīng)用到大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)平臺(tái),如Hadoop平臺(tái)等,這里已經(jīng)不是一個(gè)單純的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái),而是必須提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ),數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析能力的完整平臺(tái),其次大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的最終目標(biāo)還是希望經(jīng)過處理和分析后的數(shù)據(jù)能力能夠共享和開發(fā),體現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值,因此需要有大數(shù)據(jù)共享服務(wù)能力提供,即大數(shù)據(jù)平臺(tái)本身還必須是可開放和共享的數(shù)據(jù)能力服務(wù)平臺(tái)。
對(duì)于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)難點(diǎn)不在技術(shù)而是在業(yè)務(wù)上,這里面涉及到兩個(gè)層面的數(shù)據(jù)開放和共享,一個(gè)是在政府行業(yè)內(nèi)部各個(gè)部門間,工商,稅務(wù),質(zhì)監(jiān),交通等各個(gè)部門的數(shù)據(jù)能夠共享,這里面涉及到的部門和利益壁壘要想短期解決是很困難的事情;其次是大數(shù)據(jù)平臺(tái)最終處理和分析后的能力能否進(jìn)一步朝外面的企業(yè)和公共服務(wù)部門共享和開放,這是第二個(gè)層面的困難,在這一點(diǎn)上國(guó)外類似美國(guó)在政府部門大數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)目錄開放程度就遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于我國(guó)。具體可以看下涂子沛的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書。
二是加快計(jì)算服務(wù)能力和應(yīng)用能力建設(shè)。引進(jìn)公共云服務(wù)龍頭企業(yè),提供高質(zhì)量的基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)、平臺(tái)即服務(wù)(PaaS)、軟件即服務(wù)(SaaS)等公共云服務(wù);引導(dǎo)財(cái)政資金支持的信息化項(xiàng)目?jī)?yōu)先部署在統(tǒng)一的云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施,促進(jìn)政務(wù)信息系統(tǒng)和信息資源的共享;面向貴州省建設(shè)電子政務(wù)、智能交通、智能物流、企業(yè)管理、智慧城市等方面的需求,發(fā)展服務(wù)功能強(qiáng)、商業(yè)模式新、帶動(dòng)效果大的行業(yè)云平臺(tái);面向企業(yè)研發(fā)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)控制、經(jīng)營(yíng)管理等方面需求,提供專業(yè)化的工業(yè)云計(jì)算服務(wù);加快研發(fā)云計(jì)算平臺(tái)資源管理軟件、云安全防護(hù)產(chǎn)品、云模式應(yīng)用軟件,發(fā)展面向重點(diǎn)行業(yè)領(lǐng)域的云計(jì)算系統(tǒng)解決方案。
解讀:計(jì)算服務(wù)和應(yīng)用能力建設(shè)
對(duì)于這部分內(nèi)容基本可以看到是常規(guī)的云計(jì)算平臺(tái)和智慧城市方面的建設(shè)內(nèi)容。政府很多時(shí)候規(guī)劃往往就是沒有了解一件事情的本質(zhì)而一味的追求大而全的理想化建設(shè)模式。從最早的各地圈地大搞特搞云計(jì)算中心和產(chǎn)業(yè)基地;到智慧城市概念炒作起來的時(shí)候又把云計(jì)算,SOA,大數(shù)據(jù),物聯(lián)網(wǎng)等所有內(nèi)容全部涵蓋在智慧城市規(guī)劃里面。而到了大數(shù)據(jù)時(shí)代,我們看到的規(guī)劃效果又是所有內(nèi)容似乎都恨不得全部納入到大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)劃里面,搞理想化的大而全建設(shè),結(jié)果平臺(tái)項(xiàng)目建設(shè)過程中就夭折點(diǎn),這個(gè)是每個(gè)政府部門做大數(shù)據(jù)規(guī)劃前必須要考慮的問題,即必須清楚大數(shù)據(jù)本質(zhì)是什么?希望通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)來解決什么業(yè)務(wù)問題,這個(gè)都沒有想清楚不適宜開始大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和建設(shè)。
那么是不是大數(shù)據(jù)平臺(tái)和云平臺(tái)完全沒有關(guān)系?那也不是絕對(duì)。對(duì)于兩者的關(guān)系在這里用最通俗的方式來進(jìn)行下說明和對(duì)應(yīng)。首先大數(shù)據(jù)本身需要存儲(chǔ),大數(shù)據(jù)在處理和聚合到數(shù)據(jù)資源平臺(tái)過程中需要進(jìn)行計(jì)算,那么就需要資源來提供計(jì)算和存儲(chǔ)能力,而且這個(gè)能力可以彈性擴(kuò)展,這塊能力的提供即是云計(jì)算平臺(tái)IaaS層完......余下全文>>
未至科技數(shù)據(jù)中心解決方案是以組織價(jià)值鏈分析模型為理論指導(dǎo),結(jié)合組織戰(zhàn)略規(guī)劃和面向?qū)ο蟮姆椒ㄕ?,?duì)組織信息化戰(zhàn)略進(jìn)行規(guī)劃重造立足數(shù)據(jù),以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立組織信息化標(biāo)準(zhǔn),提供面向數(shù)據(jù)采集、處理、挖掘、分析、服務(wù)為組織提供一整套的基礎(chǔ)解決方案。未至數(shù)據(jù)中心解決方案采用了當(dāng)前先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù),基于Hadoop架構(gòu),利用HDFS、Hive、Impala等大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)組件和公司自有ETL工具等中間件產(chǎn)品,建立了組織內(nèi)部高性能、高效率的信息資源大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)組織內(nèi)數(shù)億條以上數(shù)據(jù)的秒級(jí)實(shí)時(shí)查詢、更新、調(diào)用、分析等信息資源服務(wù)。未至數(shù)據(jù)中心解決方案將,為公安、教育、旅游、住建等各行業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中心、城市公共基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫平臺(tái)、行業(yè)部門信息資源基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫建設(shè)和數(shù)據(jù)資源規(guī)劃、管理等業(yè)務(wù)提供了一體化的解決方案。
大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來為政府治理理念的轉(zhuǎn)型帶來了新機(jī)遇。對(duì)于政府而言,要提升自身的治理能力,必須要在其中融入新的思維和新的文化,在這一方面,大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)思維與文化模式可以為政府治理工作的轉(zhuǎn)型提供思路,如果將大數(shù)據(jù)充分地利用起來,政府治理工作便可以實(shí)現(xiàn)多層次、多元化、多角度發(fā)展,最終實(shí)現(xiàn)政府管理工作以公共服務(wù)為主、協(xié)同共治為輔的目的。如今,政府開展治理工作時(shí),不能僅僅依靠傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)了,任何工作都必須要基于數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上開展,這就要求政府工作人員深入到群眾之中,采集客觀資料,并進(jìn)行科學(xué)的實(shí)證分析,以此作為開展工作的基礎(chǔ)。也就是說,任何一項(xiàng)工作的開展都必須要用數(shù)據(jù)來說話,這對(duì)于促進(jìn)政府工作的轉(zhuǎn)型有著非常積極的效果。
大數(shù)據(jù)為政府治理模式的創(chuàng)新帶來了新的發(fā)展機(jī)遇。大數(shù)據(jù)是對(duì)海量數(shù)據(jù)的科學(xué)運(yùn)算,人們可以找尋到不同數(shù)據(jù)之間的密切聯(lián)系,這也是大數(shù)據(jù)方法論的思想。此外,在大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)的支持下,人們可以采用眾包、外包等一系列的組織模式來革新政府治理的組織架構(gòu),將傳統(tǒng)的組織架構(gòu)向合作、協(xié)同方面進(jìn)行轉(zhuǎn)型,從這一層面而言,將大數(shù)據(jù)理論引入到政府治理工作中,可以為政府治理模式的開展提供創(chuàng)新的模式。種種實(shí)踐證實(shí),大數(shù)據(jù)給政府治理模式的創(chuàng)新主要帶來了幾個(gè)方面的發(fā)展機(jī)遇:一是促進(jìn)了政府治理模式從粗放式到精細(xì)化的轉(zhuǎn)型;二是促進(jìn)了政府治理模式從單一性到協(xié)同共享性的轉(zhuǎn)型;三是促進(jìn)了政府治理模式從被動(dòng)性到主動(dòng)性的轉(zhuǎn)型。
大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來提升了政府決策工作的科學(xué)性。近年來,政府各項(xiàng)公共事務(wù)變得越來越復(fù)雜,僅僅依靠工作人員的個(gè)人感知是無法對(duì)所有事務(wù)做出科學(xué)、準(zhǔn)確的判斷的,要想從根本上提升政府決策工作的科學(xué)性,就需要合理應(yīng)用大數(shù)據(jù)思維模式,收集數(shù)據(jù),分析現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)社會(huì)運(yùn)行過程中的規(guī)律,采取合理的數(shù)據(jù)挖掘來開展決策工作。從本質(zhì)上而言,大數(shù)據(jù)給政府決策部門帶來了如下的改變:首先,在制定決策時(shí),政府的決定已經(jīng)不是個(gè)別領(lǐng)導(dǎo)的決策,而是必須要使用數(shù)據(jù)說話,根據(jù)數(shù)據(jù)來制定出決策,與傳統(tǒng)的決策模式相比,該種決策模式更加的科學(xué)、精準(zhǔn);其次,在決策實(shí)施跟蹤階段,政府可以充分利用社交網(wǎng)絡(luò)與物聯(lián)網(wǎng)來分析決策的實(shí)施情況,利用數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)施成果進(jìn)行監(jiān)控,這可以幫助政府及時(shí)地調(diào)整決策方向和決策模式。
大數(shù)據(jù)為政府服務(wù)效能的提升帶來新的機(jī)遇。要提升政府的綜合治理能力,必須采取科學(xué)有效的措施提升政府的服務(wù)效能,這也是大數(shù)據(jù)背景下建設(shè)服務(wù)型政府的關(guān)鍵性因素。在政府治理的背景下,要提升政府的服務(wù)效能,不僅需要提升政府行政部門的審批效率,還要采取相應(yīng)的措施提升政府公共服務(wù)產(chǎn)品的質(zhì)量。一是在提升行政審批效率方面,憑借大數(shù)據(jù)能夠幫助政府打破不同部門之間的信息孤島,構(gòu)建出完善的行政審批服務(wù)云平臺(tái),利用大數(shù)據(jù)能真正的為老百姓辦實(shí)事,為老百姓節(jié)約時(shí)間,這既有效提升了政府開展行政工作的效率,還可以大范圍的節(jié)約政府開支。二是在提升公共產(chǎn)品的服務(wù)質(zhì)量方面,政府工作人員可以利用大數(shù)據(jù)對(duì)公共服務(wù)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析與挖掘,讓公共服務(wù)產(chǎn)品供給走向個(gè)性化、分層化以及精準(zhǔn)化發(fā)展道路。還可以利用大數(shù)據(jù)的兼容性和開放性,鼓勵(lì)越來越多的社會(huì)大眾參與到政府決策活動(dòng)中,讓他們對(duì)政府決策工作進(jìn)行科學(xué)的監(jiān)督,不斷提升公共服務(wù)產(chǎn)品的綜合質(zhì)量。
金鵬信息承接“新型智慧城市”發(fā)展戰(zhàn)略,以政務(wù)云為基礎(chǔ),以大數(shù)據(jù)為核心,以“綠色協(xié)調(diào)”發(fā)展為基本目標(biāo),以創(chuàng)新體制機(jī)制和數(shù)據(jù)資源開放共享為基本思路和原則,以分級(jí)分類推進(jìn)和安全可控為基本方法和要求,匯聚新型智慧城市生態(tài)圈高端智慧,通過新型智慧城市規(guī)劃咨詢、創(chuàng)新轉(zhuǎn)化、建設(shè)與運(yùn)營(yíng)等一站式服務(wù),推進(jìn)新一代信息技術(shù)與城市現(xiàn)代化深度融合、迭代演進(jìn),實(shí)踐城市可持續(xù)發(fā)展的新標(biāo)準(zhǔn)、新模式、新路徑,助力新型智慧城市產(chǎn)業(yè)模式的形成和產(chǎn)業(yè)板塊的聚集,建設(shè)成為國(guó)內(nèi)卓越、世界一流的新型智慧城市整體解決方案提供商、運(yùn)營(yíng)商和服務(wù)商。
一、新型智慧城市建設(shè)背景
伴隨著城市化不斷推進(jìn),城市人口迅速增長(zhǎng),帶來了人口管理、交通擁堵、環(huán)境保護(hù)、安全、城市資源不足等諸多問題,是每個(gè)城市管理者必須面對(duì),需要統(tǒng)籌規(guī)劃的問題。城市發(fā)展的困境需要“智慧城市”等新的手段來解決。近幾年,智慧城市在全國(guó)乃至全世界正如火如荼的開展,智慧城市已然成為城市創(chuàng)新、融合、高效、可持續(xù)發(fā)展的一劑良藥。通過科學(xué)、健康的城市發(fā)展創(chuàng)新理念,充分利用物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)民生、環(huán)保、公共安全、城市功能、商務(wù)活動(dòng)等多種城市需求做出智能響應(yīng),形成具備可持續(xù)、內(nèi)生動(dòng)力的安全、便捷、高效、綠色的城市宜居新形態(tài)。
二、新型智慧城市建設(shè)解決方案介紹
金鵬信息基于“三融五跨一協(xié)同”的建設(shè)原則,實(shí)踐新型智慧城市的新目標(biāo)、新思路、新內(nèi)涵、新原則、新方法、新要求。以政務(wù)云為基礎(chǔ),一體化大數(shù)據(jù)中心為核心,城市運(yùn)營(yíng)管理中心為抓手,六大領(lǐng)域(政務(wù)、交通、健康、公共安全、網(wǎng)格、教育)為先導(dǎo),“一城一策”,逐步構(gòu)建智慧城市生態(tài)體系。
1、金鵬信息智慧城市數(shù)據(jù)融合
采用“大數(shù)據(jù)+微應(yīng)用”的模式,以數(shù)據(jù)交換和沉淀為途徑,推進(jìn)數(shù)據(jù)融合與共享。
2、金鵬信息智慧城市技術(shù)融合
服務(wù)驅(qū)動(dòng)、技術(shù)支撐、構(gòu)建高效便捷一體化政務(wù)服務(wù)體系。
3、金鵬信息智慧城市業(yè)務(wù)融合
統(tǒng)籌服務(wù)資源,統(tǒng)一服務(wù)標(biāo)準(zhǔn),推進(jìn)實(shí)體政務(wù)大廳與網(wǎng)上服務(wù)平臺(tái)融合發(fā)展,形成線上線下功能互補(bǔ)、相輔相成的政務(wù)服務(wù)新模式。
金鵬信息智慧城市五個(gè)跨度 打造“六個(gè)一”(一站通、一點(diǎn)通、一號(hào)通、一卡通、一格通、一網(wǎng)通),實(shí)現(xiàn)跨層級(jí)、跨地域、跨系統(tǒng)、跨部門、跨業(yè)務(wù)的協(xié)同管理和服務(wù),樹立新型智慧城市“新標(biāo)桿”。
三、新型智慧城市建設(shè)客戶收益
通過智慧城市建設(shè),實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的“聚—通—用”,通過基礎(chǔ)設(shè)施的集約共建,數(shù)據(jù)的聚集、共享與開放、智慧領(lǐng)域的深化、創(chuàng)新運(yùn)營(yíng)模式,強(qiáng)力推動(dòng)了各單位、各部門上云,加快數(shù)據(jù)的整合、開放,鼓勵(lì)各部門在大數(shù)據(jù)新機(jī)制下的智慧應(yīng)用;全面提升城市的凝聚力、帶動(dòng)力,增強(qiáng)城市綜合承載力和居民幸福感,構(gòu)建可持續(xù)發(fā)展的智慧城市生態(tài)體系。
安全可控新型智慧城市是以創(chuàng)新引領(lǐng)城市發(fā)展轉(zhuǎn)型,全面推進(jìn)安全可控信息技術(shù)、新一代信息通信技術(shù)與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展戰(zhàn)略深度融合,通過業(yè)務(wù)與技術(shù)整合升級(jí),提高城市治理能力現(xiàn)代化水平,實(shí)現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展的新路徑、新模式、新形態(tài),也是落實(shí)國(guó)家新型城鎮(zhèn)化發(fā)展戰(zhàn)略,提升人民群眾幸福感和滿意度,促進(jìn)城市發(fā)展方式轉(zhuǎn)型升級(jí)的系統(tǒng)工程。
金鵬信息新型智慧城市解決方案
該解決方案主要是從領(lǐng)導(dǎo)者的視角出發(fā),以“互聯(lián)網(wǎng)+”財(cái)稅業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)融合思路,面向財(cái)政、國(guó)稅、地稅等政府部門提供決策支持分析、宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)分析、財(cái)政收入分析、綜合治稅等應(yīng)用功能,從而提升政府服務(wù)于智慧決策、績(jī)效評(píng)估、協(xié)同共享及公共服務(wù)的效能和水平。
智慧政務(wù)正在成為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代政府治理發(fā)展的新形態(tài),智慧政務(wù)運(yùn)用信息和通信技術(shù)手段,整合互聯(lián)網(wǎng)上社會(huì)群體與政府治理相關(guān)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)信息,對(duì)包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)管理、生態(tài)保護(hù)、文化建設(shè)、政治文明、城市服務(wù)等公共活動(dòng)在內(nèi)的各種需求進(jìn)行分析判斷、科學(xué)決策,作出智能的回應(yīng),并不斷評(píng)價(jià)政策運(yùn)行效果改進(jìn)決策,并以大數(shù)據(jù)分析為核心,重構(gòu)智慧感知、智慧評(píng)價(jià)、智慧決策、智慧管理服務(wù)和智慧傳播的政府管理新流程,形成政民融合、良性互動(dòng)的治理新格局。
智慧政務(wù)服務(wù)框架的基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)分析。政府治理成功轉(zhuǎn)型必須依靠大數(shù)據(jù),依靠大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。對(duì)智慧政務(wù)服務(wù)而言,大數(shù)據(jù)分析不僅在于互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)和政府業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)容量之大、類型之多,更為重要的意義在于分析這些數(shù)據(jù)可以創(chuàng)造出更大的公共價(jià)值,通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的深度挖掘與多維剖析,可以比較準(zhǔn)確地掌握政府服務(wù)和管理的變化動(dòng)態(tài),發(fā)現(xiàn)公眾新需求,使政府治理能力得到有效提升。
北京用友政務(wù)公司的吧。他們是今年剛發(fā)布的財(cái)稅大數(shù)據(jù)解決方案,比較專業(yè),而且在各地都有分公司和服務(wù)機(jī)構(gòu),后續(xù)服務(wù)也不錯(cuò)。
云海軟件的電子政務(wù)平臺(tái)有成形的實(shí)施方案,可以參考。
在具體的行動(dòng)策略上,第一是積極推進(jìn)電子政務(wù)大數(shù)據(jù)示范應(yīng)用。基于政務(wù)信息資源共享,以跨部門綜合性應(yīng)用為重點(diǎn),通過試點(diǎn)、示范到完善、推廣,快速形成一批電子政務(wù)大數(shù)據(jù)示范案例。第二是以政府?dāng)?shù)據(jù)開放推進(jìn)政府大數(shù)據(jù)深度應(yīng)用。鼓勵(lì)社會(huì)力量積極參與政府?dāng)?shù)據(jù)資源的深加工和再利用,從而擴(kuò)展電子政務(wù)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍,盤活政府信息資源價(jià)值。第三是以產(chǎn)業(yè)發(fā)展推動(dòng)技術(shù)應(yīng)用。鼓勵(lì)大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,完善大數(shù)據(jù)生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈,推進(jìn)云計(jì)算數(shù)據(jù)中心集群建設(shè),開展數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù),形成數(shù)據(jù)資源洼地。支持互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)提供商統(tǒng)籌資源,面向細(xì)分領(lǐng)域開發(fā)大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù),支持軟硬件企業(yè)和服務(wù)企業(yè)垂直整合,與信息內(nèi)容服務(wù)相結(jié)合,提供軟硬件一體化的大數(shù)據(jù)解決方案。
專注政務(wù)數(shù)據(jù)解決方案的不多,側(cè)重點(diǎn)都不一樣,綜合能力比較強(qiáng)的比如東湖大數(shù)據(jù)就是專業(yè)服務(wù)于政務(wù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的
1.政務(wù)大數(shù)據(jù)與智慧政府建設(shè)
大數(shù)據(jù)分析是智慧政府建設(shè)的基礎(chǔ)之一。大數(shù)據(jù)分析通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的深度挖掘與多維剖析,可以比較準(zhǔn)確地掌握政府服務(wù)和管理的變化動(dòng)態(tài),發(fā)現(xiàn)公眾新需求。有效支持決策科學(xué)化、治理精準(zhǔn)化、商事服務(wù)便捷化和安全保障高效化,為智慧政府建設(shè)提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
高效的決策是建立在對(duì)對(duì)象的客觀全面了解基礎(chǔ)之上的,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用恰恰為此提供了重要支持;政務(wù)大數(shù)據(jù)的高效利用,還將推動(dòng)有關(guān)政府部門和企事業(yè)單位將市場(chǎng)監(jiān)管、檢驗(yàn)檢測(cè)、違法失信、企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、銷售物流、投訴舉報(bào)、消費(fèi)維權(quán)等數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚整合和關(guān)聯(lián)分析,統(tǒng)一公示企業(yè)信用信息,預(yù)警企業(yè)不正當(dāng)行為,支持加強(qiáng)事中事后監(jiān)管和服務(wù),提高監(jiān)管和服務(wù)的針對(duì)性、有效性;借助大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)政府負(fù)面清單、權(quán)力清單和責(zé)任清單的透明化管理,完善大數(shù)據(jù)監(jiān)督和技術(shù)反腐體系,推動(dòng)改進(jìn)政府管理和公共治理方式。
2.政務(wù)大數(shù)據(jù)與普惠民生服務(wù)
結(jié)合新型城鎮(zhèn)化發(fā)展、信息惠民工程實(shí)施和智慧城市建設(shè),以強(qiáng)化大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場(chǎng)化為基礎(chǔ),引導(dǎo)鼓勵(lì)企業(yè)和社會(huì)機(jī)構(gòu)開展創(chuàng)新應(yīng)用研究,深入發(fā)掘公共服務(wù)數(shù)據(jù),將在城鄉(xiāng)建設(shè)、人居環(huán)境、健康醫(yī)療、社會(huì)救助、養(yǎng)老服務(wù)、勞動(dòng)就業(yè)、社會(huì)保障、質(zhì)量安全、文化教育、交通旅游、消費(fèi)維權(quán)、城鄉(xiāng)服務(wù)等領(lǐng)域形成大數(shù)據(jù)應(yīng)用示范案例,推動(dòng)傳統(tǒng)公共服務(wù)數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、可穿戴設(shè)備等數(shù)據(jù)的匯聚整合,開發(fā)各類便民應(yīng)用,從而實(shí)現(xiàn)公共資源優(yōu)化配置和服務(wù)水平提升。
如貴州省2014年啟動(dòng)的“云上貴州”平臺(tái)的建設(shè),目前已經(jīng)取得了良好成效。省網(wǎng)上辦事大廳已實(shí)現(xiàn)省市縣三級(jí)審批服務(wù)部門全部入駐,初步實(shí)現(xiàn)“進(jìn)一張網(wǎng)辦全省事”的大審批服務(wù)格局。
3.政府大數(shù)據(jù)與商業(yè)市場(chǎng)空間
政府在履職的過程中形成了許多數(shù)據(jù)資源,雖然從數(shù)據(jù)量的角度來看它比社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)相對(duì)較少,但政府大數(shù)據(jù)的價(jià)值密度比社會(huì)數(shù)據(jù)資源價(jià)值密度高出許多。這決定了政務(wù)大數(shù)據(jù)將是一個(gè)巨大的金礦,首先,政務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場(chǎng)生態(tài)環(huán)境的構(gòu)建將會(huì)有眾多廠商參與其中,政務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用與平臺(tái)建設(shè)分開招標(biāo)或?qū)⒊蔀橼厔?shì)。通過建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)而獲得政府客戶的黏性是其參與政務(wù)大數(shù)據(jù)建設(shè)的主要目的之一,大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)之上的政務(wù)數(shù)據(jù)衍生業(yè)務(wù)最具高附加值。
大數(shù)據(jù)交易也已迎來發(fā)展的巨大空間,一方面大數(shù)據(jù)作為新時(shí)代的資產(chǎn)已經(jīng)為社會(huì)所公認(rèn),貴陽大數(shù)據(jù)交易所2015年已正式運(yùn)營(yíng),截至2015年底,已經(jīng)接入100多家大數(shù)據(jù)公司,接入數(shù)據(jù)總量超過10PB,交易所發(fā)展會(huì)員300多家,交易額突破6000萬元。預(yù)計(jì)到2020年,貴陽大數(shù)據(jù)交易所將形成日均100億元的數(shù)據(jù)交易金額。另一方面,大數(shù)據(jù)能夠精準(zhǔn)洞悉事物規(guī)律和描述個(gè)體特征,從而能夠一定程度上準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來個(gè)體行為和事物發(fā)展趨勢(shì),隨著大數(shù)據(jù)在提升企業(yè)效率和盈利方面的作用日益明顯,對(duì)于官方數(shù)據(jù)的利用將是未來大數(shù)據(jù)交易的重要組成部分。