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大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)實(shí)施方案設(shè)計(jì)

1、傳統(tǒng)建設(shè)模式問(wèn)題分析:

在政府信息化建設(shè)過(guò)程中，與大數(shù)據(jù)平臺(tái)集中建設(shè)模式相比，傳統(tǒng)系統(tǒng)分散建設(shè)模式存在數(shù)據(jù)難以利用、信息孤立、缺乏公共服務(wù)與決策支持、信息共享與交換難以實(shí)現(xiàn)、統(tǒng)計(jì)口徑不一致和缺乏監(jiān)控與預(yù)測(cè)等問(wèn)題。

數(shù)據(jù)難以利用:由于缺乏數(shù)據(jù)資產(chǎn)的統(tǒng)籌規(guī)劃，當(dāng)前數(shù)據(jù)分散在單位各系統(tǒng)中，我們擁有“大數(shù)據(jù)”，卻只使用了“小數(shù)據(jù)”!

信息孤立:在一個(gè)單位的各個(gè)部門(mén)之間由于種種原因造成部門(mén)與部門(mén)之間完全孤立，各種信息無(wú)法或者無(wú)法順暢地在部門(mén)與部門(mén)之間流動(dòng)。

缺乏公共服務(wù)與決策支持:缺少統(tǒng)計(jì)分析工具，難以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度挖掘，缺乏對(duì)公眾的服務(wù)與對(duì)領(lǐng)導(dǎo)的導(dǎo)決策支持。

信息共享與交換難以實(shí)現(xiàn):各部門(mén)往往把數(shù)據(jù)當(dāng)成自己的“私有財(cái)產(chǎn)”，造成數(shù)據(jù)的交換與共享難實(shí)現(xiàn)。

統(tǒng)計(jì)口徑不一致:由于數(shù)據(jù)相對(duì)分散，難以實(shí)現(xiàn)“一數(shù)一源”，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑難以統(tǒng)一。

缺乏監(jiān)控與預(yù)測(cè):由于數(shù)據(jù)分散且數(shù)據(jù)監(jiān)控的工具和制度缺失，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)流向的監(jiān)控與預(yù)測(cè)。

2、大數(shù)據(jù)技術(shù)特征及優(yōu)勢(shì)分析:

大數(shù)據(jù)，是指大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在合理時(shí)間內(nèi)通過(guò)擷取、管理、處理，最終整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的能力。它具備大容量、高速度、多樣性和高價(jià)值四個(gè)特點(diǎn)。

大容量：數(shù)據(jù)體量大:對(duì)計(jì)算和存儲(chǔ)的要求，從TB級(jí)別，躍升到PB級(jí)別。

高速度：生成速度快:實(shí)時(shí)性，必須快速識(shí)別和快速響應(yīng)才能適應(yīng)業(yè)務(wù)需求。

多樣性：來(lái)源多:政府內(nèi)部、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等;格式多:包括音頻、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

高價(jià)值：浪里淘沙卻又彌足珍貴，雖然價(jià)值密度較低，但是價(jià)值點(diǎn)比較高。大數(shù)據(jù)的熱潮帶來(lái)了創(chuàng)新的思維方式，通過(guò)解放生產(chǎn)者的思想，升級(jí)生產(chǎn)技術(shù)，改變生產(chǎn)方式，進(jìn)而釋放了生產(chǎn)力。

決策思維：更加重視各類事物的關(guān)聯(lián)關(guān)系，不僅僅局限于因果關(guān)系;更加重視快速預(yù)測(cè)，立即采取行動(dòng)而不是等一個(gè)精確的結(jié)論。

管理思維：數(shù)據(jù)使流程更加透明，有助于推動(dòng)管理的扁平化，提升管理效率;數(shù)據(jù)使視野更為全局，有助于合理調(diào)配資源，提升管理效益。

服務(wù)思維：數(shù)據(jù)可以是一種服務(wù)，引導(dǎo)公眾的信息消費(fèi)需求，換取民眾滿意度;數(shù)據(jù)可以是一種服務(wù)，以數(shù)據(jù)能力匯聚資源，決策領(lǐng)導(dǎo)支撐。

3、大數(shù)據(jù)平臺(tái)的戰(zhàn)略意義

政府部門(mén)為更好的實(shí)現(xiàn)政務(wù)公開(kāi)，為領(lǐng)導(dǎo)決策和公眾服務(wù)，需要盡早布局大數(shù)據(jù)，明確大數(shù)據(jù)在單位信息化建設(shè)的戰(zhàn)略定位，以解“成本之壓”、釋“滿意度之困”，促“決策科學(xué)”。

4、大數(shù)據(jù)價(jià)值分析

相比較傳統(tǒng)分析方法，大數(shù)據(jù)分析有其獨(dú)特價(jià)值:海量數(shù)據(jù)挖掘，洞察更精準(zhǔn)。

5、政府大數(shù)據(jù)平臺(tái)的規(guī)劃思路與目標(biāo)

戰(zhàn)略目標(biāo)：通過(guò)大數(shù)據(jù)匯聚、大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化和大數(shù)據(jù)變現(xiàn)三個(gè)環(huán)節(jié)的處理，挖掘大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值，對(duì)內(nèi)可以提升精確營(yíng)銷、精益管理和精準(zhǔn)建設(shè)能力，對(duì)外可以提供豐富的信息數(shù)據(jù)產(chǎn)品服務(wù)，創(chuàng)造價(jià)值藍(lán)海。

發(fā)展策略：采集融合→統(tǒng)一建?！鷶?shù)據(jù)管理→能力服務(wù)→多樣應(yīng)用→對(duì)外變現(xiàn)。

6、大數(shù)據(jù)核心要素

大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)：對(duì)內(nèi)運(yùn)營(yíng)效率提升，對(duì)外面向數(shù)據(jù)開(kāi)放，引入生態(tài)多樣化應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)：逐層開(kāi)放解耦、資源云化管理、數(shù)據(jù)服務(wù)能力沉淀解耦應(yīng)用。

數(shù)據(jù)架構(gòu)與存儲(chǔ)：以Hadoop為核心集中存儲(chǔ)、MPP等按需存儲(chǔ)、統(tǒng)一建模。

數(shù)據(jù)整合采集：整合B/O/M等多域數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集，確保DWD邏輯層面一致性，減少冗余。