banner
大数据平台>大数据新闻>政府大数据分析

政府大数据分析的落地方法有哪些

作者: 大数据观察来源: 大数据观察时间:2017-04-14 18:53:44

  政府是非常好的大数据应用场所,而且政府的数据是最全、最多、最杂也最能发挥效应。政府可通过大数据做社会治理、企业监督 等,同时,能够为社会的发展提供基础或者帮助。但是,政府做大数据面临着不少的挑战,主要两个层面:第一、业务管理。第二、技术瓶颈。比如在信息共享方面 通常是说得简单实际很难;在数据开放方面需要开放但又不希望暴露隐私。

通常提到大数据首先会想到的是淘宝、京东、百度,但它们的大数据分析是围绕人的行为来做,政府则不仅要关注人同时还要关注多个维度,而且政府关注大数据并不只关注技术,也关注数据质量提高。

政务大数据落地方法

面对政府落地大数据的挑战以及大环境的机遇,永洪科技抓住“契机”,专业研究政府大数据落地的问题,经过在各方面探索、经验下,总结出在政府数据领域中的解决方案和实施方法,帮助政府全面掌控与运营政务大数据。

在整个数据的产生到消费包括服务运营模式,永洪科技为其提供了整体规划,帮助政府开展大数据业务比如贵阳的大数据平台、武汉大数据平台,这些都是鲜活的 例子。具体来看政府做大数据的要有三阶段的规划,

第一,共享共用;

先拥有数据 然后在解决数据标准问题,在新一代数据的共享和集成过程中面临的挑战在如何把不同类型的数据进行有效的集成。建立了有效应对多种数据源、不同数据 类型、不同协议,统一数据支撑能力,同时,解决高容量、大并发、海量数据的交换集成的能力。有了数据交换共享很好地解决了有数据,建立了行业数据中心,政府会在多级部门之间建立以市省部三级数据为主的体系,建立起有效的数据共享和能力。同时也会把金融对数据严谨管理水平带到政务应用中使得政务数据越来越准确,越来越有效,这是在数据共享阶段中的关键目标。

第二,开放服务

在共享共用前提下,数据要支撑整个社会发展必须要把数据“开放”出去。面对不同领域数据如何有效的管理并统一调度使用?重要的就是通过数据的整合能力开 放给社会。其主要挑战在于会有多源的数据进行整理而且不知道如何开放给社会。“脱敏”能够清晰地知道数据采用什么样的形式、方法开放给社会,向社会开放政 务的所有的能力。

第三,融合。

有了开放,数据要做融合应用,要真正的使数据发挥最大的价值需要支撑大量应用能力。首先要做全端数据可视化最终形成基于数据驱动的精确分析的行为。通过 数据挖掘行为找出大量可用数据信息形成新的融合应用,用数据驱动业务,实现可视化的监管体系。当这些做完后,可以有效地把数据推向整个社会、融合社会产业 的能力,最终把数据开放给社会。

随着大数据、物联网的到来,数据的采集和过去有很大的不同, 数据已经成为其企业应用系统的核心,而且应用系统是围绕大数据去建设。以电力系统为例中,过去的数据是靠人工录入但是现在采用智能电表以后,能够每5分钟 采集数据,然后收集数据进行分析、营销,实际上,整个数据部分已经成为了电力营销系统核心的组成部分。但是这样采集的数据量会非常大,原有的应用系统架构 已经很难满足业务需求,因此,需要对原有应用系统提供整套大数据架构,帮助业务系统把业务做的更好,适应现在的需求。

另外,通常电力应用系统非常复杂,它也需要有一套数据监控机制,在整个数据的链路上做数据标准真正数据的过程监控好,同时也需要做数据治理,分析挖掘利用数据。

banner
看过还想看
可能还想看
热点推荐
Yonghong的价值观:以卓越的数据技术为客户创造价值,实现客户成功。