首页数据服务信息技术资讯

数字政府中的数据中心建设

软件目录2022-05-21 09:16:22 顶置 127

软件目录(www.cnosoft.com)5月21日讯:

#1行业背景#

数字政府的建设是以数字政务为目的的。政府数字化转型的实质就是要通过数据+算法来实现对复杂系统的不确定、优化配置效率、建立新的竞争优势。通过对数据、算法和服务的不断完善,不断提高决策的科学性,提高了资源的分配效率,使企业的整体收益最大化。

通过对我国政府工程建设的几年实践,我们深刻地认识到,在我国的数字政府建设中,存在着三个主要的发展阶段。

第一阶段:“互联网+”下的“互联网+政务”数据应用阶段,这一阶段的特点是:打破“部门孤立”、“电子化”、“政府上网”和“政务服务一体化”;

第二阶段:在“数据化、平台化”的基础上,在数据云和中台的基础上,初步形成一个统一的云计算平台和公用数据平台,实现协同、高效、综合的政务服务能力,以“互联网+政务服务”为重要展现形式;

第三步:以全要素的数字化资源共享、开放、整合为基础,实现政府数据综合管理,创造价值,并在政府数据基础上进行模式创新。

目前数字政府的建设与发展还处在第2个阶段,其建设活动以数字城市、市民一卡通、应急指挥为主;一次行政服务大厅,全程在线政务服务,网格化管理;以“互联网+政务服务”为主题的数据中心。以城市整体、全局的视角,结合物联网、虚拟化、云计算等信息技术,实现政务协同、高效、一体化的综合政务服务。

(一)建设数字政府所面临的问题

本文从三个阶段来看,我国的数字政府建设存在着一些问题和挑战,包括:

1、数字化转型过程中的评价指标缺乏系统化、定量化

当前,国家行政学院在政务服务能力评价方面具有一定的借鉴作用,但是在政务协同、监督等方面却缺乏具体的政策指引。缺少对各省、地方、部门、地区、县各个层次进行数字化建设的评价和分解工作的方法系统。

2、如何在政府协作进程中提高网络协作的效能

网络政务服务模式的创新,本质上就是政府过程的优化重组,必须在政府之间建立有效的协作机制。当前,在线政务服务已基本实现了各个部门的“物理集中”,但仍然存在着以部门为单位进行梳理、不能达到总体服务目标、不能全面优化的情况。同时,进一步推进政务服务的应用,也离不开后台信息的共享与开放,这也是政府数字化转型的总体策略;对数据资源进行统一规划,实现政府信息资源的集成和共享,为企业的业务提供了有力的支持。

3、政府服务由被动接受转向积极服务

目前,“互联网+政务服务”的发展已由技术主导阶段向数字化转型,如何构建以人为本、部门之间、中央与地方之间协调和融合的综合性服务型政府,是“互联网+政务服务”的重要内容。同时,政府数据治理的成效并不能完全发挥,政府与社会数据的整合与协调机制还没有形成,如何发掘数据对政府业务转型的潜能与有效性,是目前亟待解决的问题。

4、如何实现跨层级、跨地域的政府数据资源;跨系统、跨部门、跨业务的协调管理与服务

由于不同渠道、不同载体、不同部门、不同部门的办事要求不统一、事项数量不一致、信息更新不及时等问题依然存在,“信息共享难”制约改革深化的问题日益突出,造成事项办理难以简化、申办材料难以精简,对政务服务、流程优化、业务重组造成了阻碍,在一定程度上影响了改革的整体进展。尽管在全省范围内,数据的同源共享已取得了明显的效果,但是,各地地市级、省属单位的信息资源共享仍然是一个很大的问题。

5、政府数字化建设中如何形成“政府内部协作”、“政府企业协同”、“政府服务大众”等数据资源的良性循环

当前的“公共导向”服务模式还没有建立起来,其服务的内容主要是面向大众的,不能提供有针对性、个性化、跨部门的“一体化套餐”。政府公共事务的提供与民众、企业的具体需要之间存在着极大的矛盾,公众在海量、混乱的信息中耗费了大量的时间和精力,却很难获得有用的信息。如何将信息资源进行有效的整合,实现政务、政务服务、政企合作,提高政府效能,提升群众获得感,优化企业营商环境,是当前急需解决的问题。

(二)构建数字政府的实质

首先,我们要理解“政务”的涵义与服务范畴。广义上说,是指由政府领导或参加的一切事务和社会活动。我国的政府推行的是社会服务,以公民、法人、外国人、社会团体为主要的服务对象。

1、政务服务程序

政务服务的本质在于,如何有效地办理审批,服务的中心是申请、受理、审核;五大流程的办结、反馈,并在其流程中完成有效的协调处理。

l申请:通过服务入口,让使用者可以查询有关的服务资讯,跨部门,不同区域的政务公开;

l受理:通过前端的业务系统,进行标准化的、标准化的、统一的、有审核的材料的处理;

l审核:是政府整体服务的中心,利用信息共享系统,让工作人员能够有效地获取信息;

l完成:可重写商业数据或基本数据,形成更多维的信息链接,支持政府决策分析

l反馈:能够跟踪企业的经营状况,并在反馈环境中对整体的服务进行优化。

2、政务服务

数字政务建设可以为政府提供政务协同、部门间、部门间办公与办事效率分析、政务服务全链条分析,包括事项治理、效能分析、堵点分析等服务功能,其主要包括以下几方面。

l政府协作

从组织、交流、合作;通过企业在线、生态在线等方式,建立了一套系统,促进了企业协同效率的提高。

l政府绩效的分析

为政府政务服务管理、政务服务瓶颈分析、效能分析、政务服务提升、政务服务优化等服务。

l政府绩效评估

为政府提供差评评估和其他数据分析功能,以协助政府建立完善的政务服务评估和监控系统。

l公司的业务能力

为企业提供企业风险分析、企业圈选、招商大脑等业务服务,协助政府进行营商环境的优化。

l政府信息公开

为政府部门提供数据开放接口,数据安全控制,数据分析服务,为政府安全共享和开放数据服务。

3、政务应用系统建设

数字政府建设的核心是数据资源、业务协同和公共服务。建设的内容包括:

l网上服务入口

将跨地区、跨部门的政务服务项目统一展示、发布,对申请人的申请进行预审核,并与政府数据共享平台进行数据验证、身份比对等,并将其发送到政务服务管理平台进行处理,最终将受理结果等信息通过共享交换平台反馈申请人。

l政府事务管理平台

实现了将申请者所递交的政务信息,通过共享交易平台向商业系统递交,方便工作人员进行后续操作,并将该系统的操作状态和结果实时推送反馈到网上服务门户,实现了全程高效监管。

l服务管理制度

打通不同区域、不同层次的业务信息壁垒,形成统一标准、统一的业务办理流程,在信息共享交换平台获取相关审核信息后进行业务办理,将办理过程和结果信息推送至政务服务数据共享平台,并通知政务服务管理平台及门户公开。

l共用交换机

实现政务服务事项、电子证照等数据的采集与汇总,同时实现政务服务门户网站、政务服务平台受理信息、业务办理系统办理流程和结果,实现与人口、法人、电子证照等基础信息资源库的共享利用。

l统一的 MDA平台

实现了数据的清洗、加工、处理、数据治理,并对政府的信息资源和数据进行全生命周期管理,支持建设、管理、运营和维护。

l对大数据的判断

对于基础信息资源,如公民基本身份的各个维度等进行分析,并将社会、经济、环境等各方面的数据进行深度整合,有助于政府进行有效的监督与决策;根据政府工作流程所生成的各种类型的信息资源,运用大数据进行分析,对企业经营状况进行分析,及时更新,反馈业绩,提高服务水平。

#2#鲸智数据工厂建设数据资源应用的创新模型#

浩鲸云鲸智数据工厂,为政府搭建了一种新型的数据资源应用模型,从单纯的建造,到管理的数字化,再到企业的数字化经营,再到以数据流驱动企业、企业流程的重构;打通“互联网+政务服务”、“互联网+政务协同”、“互联网+监督”、“企业服务”等数字生命线,进一步提高协同服务的效能。要推动政府信息资源公开与共享,探索一条新的数据治理途径,支持跨部门、跨地区、跨层级实时无缝隙全业务流程流动。加强对政府信息资源的管理和运用,进一步加强政府信息的准确供应与智能服务。通过对数据融合的分析,可以更好地理解客户的服务需要,并对服务资源进行优化配置,使服务内容更加丰富;优化服务模式,为政府决策提供准确、科学的依据。

(一)产品的市场定位

鲸智数据工厂是一家提供综合数据生产平台,能够为政务领域的用户提供灵活的集成+通用服务,实现数据采集汇聚、数据智能提炼、数据资产沉淀和数据服务共享,帮助客户加速数据利用和数据价值释放,提供政府数字化和智能化的数据管理平台。

(二)痛点的处理

当前各级各地方的政务信息化工作都是围绕着“互联网+政务服务”这一主题进行的,经过近年来的建设积累了丰硕成果,同时也凸显了不少共性问题,主要如下:

1、烟囱孤岛

各级政府机关在历史信息化建设中已取得了丰硕的成绩,但由于政府部门之间的纵向联系、横向共享等原因,造成了部门间的严重障碍,造成了各部门之间的信息孤岛;无法将业务数据打开,最大限度地利用起来。

2、重复建设

随着大数据、云计算等新兴技术的应用,各部门之间的重复建设在一定程度上得到了缓解,降低了投资成本,但是重复建设大数据平台、云平台等现象又作为次生现象发生,某种程度又催生了重复建设的情况。

2、重复建设

随着大数据、云计算等新兴技术的应用,各部门之间的重复建设在一定程度上得到了缓解,降低了投资成本,但是重复建设大数据平台、云平台等现象又作为次生现象发生,某种程度又催生了重复建设的情况。

3、管理困难

由于不同行业的施工标准不统一,数据口径不统一,数据类型和标准差异很大,数据不能统一,数据不能充分利用,从而增加了业务和相关业务数据的管理难度。

4、安全问题

现在,随着国家大力提倡数据公开,数据的安全性问题也日益突出。政府拥有大量的个人、法人、政府部门,甚至是国家的核心秘密,而政府部门往往缺乏合理、合法、合规的规范来保障信息的安全,从而造成了大量的数据泄漏。

5、低价值的产品

局部或小规模的数据融合带来的价值是有限的,为了将这些信息的可利用价值最大化,必须统筹好信息的收集与融合,并将大量的数据连接起来;通过系统思考,解决问题,提升资源利用效率,支持对监管部门进行管理与决策的分析。

(三)生产计划

在数字社会,政府部门在为公共用户提供公共服务的过程中,所生成的信息具有高的价值,而如何利用这些信息,实现信息的互联互通、整合共享和高效利用,既是政府服务现代化的重要保证,又是政府治理能力的综合体现。而鲸智的数据工厂,则可以为政府提供更好的管理,提高行政管理的效率。

1、共享数据的管理

政府信息共享管理分为两大类:数据资源目录系统和信息交换平台。“数据资源目录”系统是指根据政府信息资源的标准元数据,根据特定的分类方式,对其进行分类、编码,从而对政府信息资源的特点进行描述,从而实现对政府资源的检索、定位和获取。政府信息资源目录是政府信息资源共享、业务协同、信息公开、信息共享、信息共享的重要基础。数据交换的目的是实现部门之间的数据的无缝共享,实现部门、部门、部门、地区之间的信息交流。

2、 Metadata与 Metadata管理

根据元数据的目的,政府数据治理可以划分为技术元数据、业务元数据、管理元数据。技术元数据是企业治理流程的重要保证,而企业元数据则是描述企业运营的本质,而管理元数据则是整个系统运行的标准保证。元数据系统的构建是政府数据管理中的重要环节,如数据标准、数据质量等,直接影响到政府数据治理的规范化和效率。主要资料是指政府或机构内部的核心业务单位,例如公司或社团的基本资料。主要数据的管理是通过建立标准体系和技术部件的功能来保证数据的完整性、一致性和准确性,从而支持政府数据治理系统的管理基础,从而使政府的治理系统能够更好的适应于不断更新的治理要求。

3、数据质量的控制

在数据治理中,数据质量是一个非常关键的环节。从完整性、规范性、一致性等方面进行分析;及时性、准确性和唯一性;从相关的质量指标体系等方面进行跟踪评价。数据质量保证的主要工作还包括数据缺失检查、波动性检查、完整性检测等;通过重复率检查、一致性检查等算法规则,根据规则检查和审核数据,根据统一的转换规则进行处理,形成统一的、有机的、清晰的数据资产。政府数据的质量评价与处理结果,必须定期编制数据质量分析报告,以利于不断改善和提高数据管理效果。

4、标准数据系统

数据标准是一种规范的约束,它保证了内部和外部的数据的使用和交换。从通用性的观点来看,一般把数据标准划分为一般的、工业的、统一的、元的名称、元的类型、元的长度、元数据的内容、范围等。一般的标准主要包括对人和企业信息等核心信息的描述。产业标准是指某一方面的数据内容,如医疗、交通、公安、应急等。数据规格一般指数据的清洗、处理和存储;分析、分享作业指导方针或指导方针。

5、数据资产的管理

数据资产的一般定义是指被政府或公司所拥有或控制的,可以通过实物或电子化的形式来实现价值的实现。在企业和政府机构中,并不是全部的数据都是数据资产,而是数据资产,它可以为组织创造价值。数据资产管理包括数据资产定义、数据资源管理、数据资产生命周期管理;资产地图,资产标签,数据资产分析和评价;通过对数据资源的应用和管理,可以有效地保证数据资源的全生命周期的闭环管理,提高了数据的使用效率。

(四)生产系统

1、产品类型:

(1)对数据产品进行规范化,做出快速、科学的决策;

(2)为企业的日常经营需求提供灵活的自我分析能力;

(3)支持开放的数据服务,利用开放的数据模型实现权限控制、指标开放和 API调用,为各种生态系统的建设提供统一的数据支撑。

2、核心能力:

(1)开放式的开源技术体系结构

以开源 Hadoop技术为核心,以开放的技术架构为基础,实现对复杂基础设施环境的灵活适应性、多厂商云设施和大数据基础设施,可以提供稳定的 TB/PB级数据处理能力。

(2)多个领域的大客户体验

依托浩鲸科技,通信,智慧城市,数字政府;在能源、新零售、工业等领域,拥有丰富的工程实践经验,拥有强大的政企客户项目实施能力,能够确保政企客户项目的顺利落地交付。

(3)“灵激活”微型定制

鲸智数据工厂可以为企业、政府、企业提供标准化的产品+个性化的产品,以满足不同行业、企业、企业的多元化需要。

3、产品的卖点

(1)超优价格

以比同行更低的价格,为政府和企业用户提供不逊色于同类产品的性能。

(2)易于操作

为政府、企业客户提供全面的数据存管和管理,并充分运用可视化、低编码技术,为用户带来更好的使用体验。

(3)普及服务

以经营、管理要素为基础,将各要素所涉及的业务流程进行智能整合,构成经营要素的观点,并以视图超市为基础,为企业提供数据服务的能力。

(4)灵活的融合

改变以往只关注于目前需求的“烟囱式”数据处理方式,充分利用已有的“数据体系”,面向高速增长的业务和不断变化的数据,以灵活的方式灵活地将新数据与企业“数据体系”相结合。

(五)实用价值

1、实现政府工作的智能化,为人民群众提供更加周到的服务

在实际工作中,机关会掌握各类资料,但对资料的运用仍较为肤浅,存在机械填报、重复填报等问题。数据与业务的有效整合,避免了重复提交、重复审核、不同系统设置太多、统计口径不统一、数据岛等问题。同时,通过加强数据互联互通、数据治理、主题库、专题库等基础设施的建设,使数据资产的数据运营能力得到了优化,使政府业务更加智能化,解决老百姓办事难的问题。

2、促进规划决策的科学性

在政府大数据的建设中,从宏观、密切联系的角度来建立城市的基础数据库,通过对数据的多维分析和挖掘,可以帮助我们更好地理解和理解这座城市的内在规律;为实现重点突破、科学配置公共资源、规避舆论风险点、跳出治理盲区等提供了强有力的数据和事实支持;最后,“拍脑袋”的策略就是避免。

3、促进城市经济发展和优化营商环境

数据的价值,并不只是政府的服务和智慧城市,更重要的是,它可以为产业的发展、宏观经济的分析、产业的调整、数据的惠及民众。数据资源的管理已经成为当前政府工作的一个重要内容。例如招商,招商大数据平台通过大数据、人工智能等手段,通过对国内外市场主体的全景动态数据库进行挖掘,筛选出战略性新兴产业、文化产业、智能制造;包括生物制药在内的上百个招商专案,根据每个行业的特点,都能得到精确的产业招商图谱、投资区域、重点企业的形象。根据区域经济发展的趋势和需求的分析,可以为我国的供给侧改革提供指导,并为我国的产业结构调整提供一个明确的战略指导。

标签:
随机快审展示 刷新 快审榜
加入快审,优先展示

加入VIP

发表评论

  • * 评论内容:
  •  

精彩评论

  • 无任何评论信息!