为什么要建设政务大数据？

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• 阳光通宝

  建设统一的大平台
  　　首先说明下为何要建设库，其核心目的还是需要聚合原有分散在各个政务系统中的，大家要注意这里不是聚合所有，而是需要在多个政务系统共享的，在进行大分析的时候需要使用到的本身具有相关性的各类。这里的库和传统政务建设里面谈到的中心在业务上目标是一样的，纳入大平台后只是在构建过程中会应用到大相关技术如分布式存储，流计算等来解决对的海量和实时性要求。
  　　库的建设本身包括了两个方面的内容，从业务上重点是标准，规范和接口，模型的建设，这个以往差别不大，唯一增加的内容是在模型建设中需要更多的考虑本身之间的相关性。其次是平台的建设，这里从技术上讲和传统区别相当比较大，一个是在建设平台过程中需要应用到大相关技术平台，如Hadoop平台等，这里已经不是一个单纯的存储平台，而是必须存储，处理和分析能力的完整平台，其次大平台建设的最终目标还是希望经过处理和分析后的能力能够共享和开发，体现业务价值，因此需要有大共享服务能力，即大平台本身还必须是可开放和共享的能力服务平台。
  　　对于大平台的建设难点不在技术而是在业务上，这里面涉及到两个层面的开放和共享，一个是在行业内部各个部门间，工商，税务，质监，交通等各个部门的能够共享，这里面涉及到的部门和利益壁垒要想短期解决是很困难的事情；其次是大平台最终处理和分析后的能力能否进一步朝外面的企业和公共服务部门共享和开放，这是第二个层面的困难，在这一点上国外类似美国在部门大和目录开放程度就远远好于我国。具体可以看下涂子沛的《大时代》这本书。
  　　二是加快计算服务能力和应用能力建设。引进公共云服务龙头企业，高质量的基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）等公共云服务；引导财政资金支持的信息化项目优先部署在统一的云计算基础设施，促进政务信息系统和信息的共享；面向贵州省建设政务、智能交通、智能物流、企业管理、智慧城市等方面的需求，发展服务功能强、商业模式新、带动效果大的行业云平台；面向企业研发、产品设计、生产控制、经营管理等方面需求，专业化的云计算服务；加快研发云计算平台管理软件、云安全防护产品、云模式应用软件，发展面向重点行业领域的云计算系统解决方案。
  　　解读：计算服务和应用能力建设
  　　对于这部分内容基本可以看到是常规的云计算平台和智慧城市方面的建设内容。很多时候规划往往就是没有了解一件事情的本质而一味的追求大而全的理想化建设模式。从最早的各地大搞特搞云计算中心和产业基地；到智慧城市概念炒作起来的时候又把云计算，SOA，大，物联网等所有内容全部涵盖在智慧城市规划里面。而到了大时代，我们看到的规划效果又是所有内容似乎都不得全部纳入到大产业规划里面，搞理想化的大而全建设，结果平台项目建设过程中就夭折点，这个是每个部门做大规划前必须要考虑的问题，即必须清楚大本质是什么？希望通过大平台建设来解决什么业务问题，这个都没有想清楚不适宜开始大产业规划和建设。
  　　那么是不是大平台和云平台完全没有关系？那也不是绝对。对于两者的关系在这里用最通俗的方式来进行下说明和对应。首先大本身需要存储，大在处理和聚合到平台过程中需要进行计算，那么就需要来计算和存储能力，而且这个能力可以弹性扩展，这块能力的即是云计算平台IaaS层完成的内容。其次大在处理过程中涉及到集成，采集和聚合，并行处理，流处理，分析，服务能力共享和开放，这些能力已经是在层上层的能力，即平台层能力，而这些平台层能力都可以纳入到广义的云计算PaaS平台层。
  　　三是加快大分析能力和利用能力建设。加强大分析关键算法和共性基础技术研发，开发专业化的处理分析工具，形成大基础技术与产品池；发挥大企业平台引领作用和专业大服务企业创新优势，加快市场化的大应用，发展第三方大服务，特色化的服务；支持开放、共享和应用服务，探索商业模式创新，推进大的公共应用；选择重点行业领域，开展基于云计算的大示范应用，推动专业化的大挖掘、分析、应用和服务发展，提高大行业应用能力。
  　　解读：分析和利用能力建设
  　　再次强调大核心是实现了业务价值和公共服务能力提升，如果我们建设的大平台和中心虽然实现了的聚合和模型的标准化，但是这些海量如果不能进行很好的挖掘和相关性分析，如果不能将本身的价值和能力通过服务化方式开放出来，那么整个大平台将没有任何价值。
  　　贵州大产业战略里面谈到的将开放和共享出去，发展第三方大服务，推荐大公共应用并探索新的商业模式是相关关键的点。这仍然是商业模式和业务问题，而非技术问题，经过处理和分析的只有能够被使用，能够用于决策，能够为大众更加高效的公共服务才是最大的价值。
  　　根据大本身的海量，异构，实时等特点，可以看到要针对海量异构进行挖掘和分析，同时有必须满足大分析的实时或准实时性要求还是相当有难度的。这一方面涉及到CEP，流处理，MPP，并行计算等各种技术的使用；一方面涉及到相关性分析模型的建立，两者缺一不可。
  　　大平台建设本身又有两种模式，一种是先构建存储平台，再构建处理平台，最后再构建分析和挖掘平台；一种是根据业务目标来分析是否涉及到大应用场景，根据应用场景来分析究竟涉及到哪些相互关联，然后进行建模，再来考虑如何高效可扩展的对这些进行存储，处理和分析。对于部门的大我们更加建议第二种方式，即不要一开始就追求大而全，而是有针对性的各个击破，快速的体现出大平台应有的商业价值。

  浏览 244赞 53时间 2024-04-12
• 专属兔兔的

  建设统一的大平台，首先说明下为何要建设库，其核心目的还是需要聚合原有分散在各个政务系统中的，大家要注意这里不是聚合所有，而是需要在多个政务系统共享的，在进行大分析的时候需要使用到的本身具有相关性的各类。

  这里的库和传统政务建设里面谈到的中心在业务上目标是一样的，纳入大平台后只是在构建过程中会应用到大相关技术如分布式存储，流计算等来解决对的海量和实时性要求。

  库的建设本身包括了两个方面的内容，从业务上重点是标准，规范和接口，模型的建设，这个以往差别不大，唯一增加的内容是在模型建设中需要更多的考虑本身之间的相关性。其次是平台的建设，这里从技术上讲和传统区别相当比较大，一个是在建设平台过程中需要应用到大相关技术平台，如Hadoop平台等

  浏览 373赞 51时间 2023-10-23
• emilylovejay

  建设统一的大平台
  　　首先说明下为何要建设库，其核心目的还是需要聚合原有分散在各个政务系统中的，大家要注意这里不是聚合所有，而是需要在多个政务系统共享的，在进行大分析的时候需要使用到的本身具有相关性的各类。这里的库和传统政务建设里面谈到的中心在业务上目标是一样的，纳入大平台后只是在构建过程中会应用到大相关技术如分布式存储，流计算等来解决对的海量和实时性要求。
  　　库的建设本身包括了两个方面的内容，从业务上重点是标准，规范和接口，模型的建设，这个以往差别不大，唯一增加的内容是在模型建设中需要更多的考虑本身之间的相关性。其次是平台的建设，这里从技术上讲和传统区别相当比较大，一个是在建设平台过程中需要应用到大相关技术平台，如Hadoop平台等，这里已经不是一个单纯的存储平台，而是必须存储，处理和分析能力的完整平台，其次大平台建设的最终目标还是希望经过处理和分析后的能力能够共享和开发，体现业务价值，因此需要有大共享服务能力，即大平台本身还必须是可开放和共享的能力服务平台。
  　　对于大平台的建设难点不在技术而是在业务上，这里面涉及到两个层面的开放和共享，一个是在行业内部各个部门间，工商，税务，质监，交通等各个部门的能够共享，这里面涉及到的部门和利益壁垒要想短期解决是很困难的事情；其次是大平台最终处理和分析后的能力能否进一步朝外面的企业和公共服务部门共享和开放，这是第二个层面的困难，在这一点上国外类似美国在部门大和目录开放程度就远远好于我国。具体可以看下涂子沛的《大时代》这本书。
  　　二是加快计算服务能力和应用能力建设。引进公共云服务龙头企业，高质量的基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）等公共云服务；引导财政资金支持的信息化项目优先部署在统一的云计算基础设施，促进政务信息系统和信息的共享；面向贵州省建设政务、智能交通、智能物流、企业管理、智慧城市等方面的需求，发展服务功能强、商业模式新、带动效果大的行业云平台；面向企业研发、产品设计、生产控制、经营管理等方面需求，专业化的云计算服务；加快研发云计算平台管理软件、云安全防护产品、云模式应用软件，发展面向重点行业领域的云计算系统解决方案。
  　　解读：计算服务和应用能力建设
  　　对于这部分内容基本可以看到是常规的云计算平台和智慧城市方面的建设内容。很多时候规划往往就是没有了解一件事情的本质而一味的追求大而全的理想化建设模式。从最早的各地大搞特搞云计算中心和产业基地；到智慧城市概念炒作起来的时候又把云计算，SOA，大，物联网等所有内容全部涵盖在智慧城市规划里面。而到了大时代，我们看到的规划效果又是所有内容似乎都不得全部纳入到大产业规划里面，搞理想化的大而全建设，结果平台项目建设过程中就夭折点，这个是每个部门做大规划前必须要考虑的问题，即必须清楚大本质是什么？希望通过大平台建设来解决什么业务问题，这个都没有想清楚不适宜开始大产业规划和建设。
  　　那么是不是大平台和云平台完全没有关系？那也不是绝对。对于两者的关系在这里用最通俗的方式来进行下说明和对应。首先大本身需要存储，大在处理和聚合到平台过程中需要进行计算，那么就需要来计算和存储能力，而且这个能力可以弹性扩展，这块能力的即是云计算平台IaaS层完成的内容。其次大在处理过程中涉及到集成，采集和聚合，并行处理，流处理，分析，服务能力共享和开放，这些能力已经是在层上层的能力，即平台层能力，而这些平台层能力都可以纳入到广义的云计算PaaS平台层。
  　　三是加快大分析能力和利用能力建设。加强大分析关键算法和共性基础技术研发，开发专业化的处理分析工具，形成大基础技术与产品池；发挥大企业平台引领作用和专业大服务企业创新优势，加快市场化的大应用，发展第三方大服务，特色化的服务；支持开放、共享和应用服务，探索商业模式创新，推进大的公共应用；选择重点行业领域，开展基于云计算的大示范应用，推动专业化的大挖掘、分析、应用和服务发展，提高大行业应用能力。
  　　解读：分析和利用能力建设
  　　再次强调大核心是实现了业务价值和公共服务能力提升，如果我们建设的大平台和中心虽然实现了的聚合和模型的标准化，但是这些海量如果不能进行很好的挖掘和相关性分析，如果不能将本身的价值和能力通过服务化方式开放出来，那么整个大平台将没有任何价值。
  　　贵州大产业战略里面谈到的将开放和共享出去，发展第三方大服务，推荐大公共应用并探索新的商业模式是相关关键的点。这仍然是商业模式和业务问题，而非技术问题，经过处理和分析的只有能够被使用，能够用于决策，能够为大众更加高效的公共服务才是最大的价值。
  　　根据大本身的海量，异构，实时等特点，可以看到要针对海量异构进行挖掘和分析，同时有必须满足大分析的实时或准实时性要求还是相当有难度的。这一方面涉及到CEP，流处理，MPP，并行计算等各种技术的使用；一方面涉及到相关性分析模型的建立，两者缺一不可。
  　　大平台建设本身又有两种模式，一种是先构建存储平台，再构建处理平台，最后再构建分析和挖掘平台；一种是根据业务目标来分析是否涉及到大应用场景，根据应用场景来分析究竟涉及到哪些相互关联，然后进行建模，再来考虑如何高效可扩展的对这些进行存储，处理和分析。对于部门的大我们更加建议第二种方式，即不要一开始就追求大而全，而是有针对性的各个击破，快速的体现出大平台应有的商业价值。

  浏览 323赞 86时间 2022-07-11