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        大數(shù)據(jù)構(gòu)筑政府決策力

        2017-06-05 13:52:11
        軟件和集成電路 2017年5期
        關(guān)鍵詞:政府部門(mén)政府

        青島的人社系統(tǒng)、衛(wèi)生系統(tǒng),包括整個(gè)青島的建設(shè),所采用的大數(shù)據(jù)模式給了我很多的啟發(fā)。當(dāng)下,復(fù)雜劇變的環(huán)境給城市決策者帶來(lái)生存思考,我將從大數(shù)據(jù)如何構(gòu)建政府的決策力上進(jìn)行分享。

        現(xiàn)在是一個(gè)數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代,包括我們正在召開(kāi)的會(huì)議,都產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。那么,怎么樣讓這些數(shù)據(jù)為我們所用?為我們服務(wù)?

        過(guò)去大量的數(shù)據(jù)是由美國(guó)產(chǎn)生的,預(yù)計(jì)在2020年,全球?qū)⒂卸嘤?0%的數(shù)據(jù)在中國(guó)產(chǎn)生,中國(guó)已經(jīng)成為第一大的數(shù)據(jù)生產(chǎn)國(guó)。剛才政府部門(mén)介紹了“青島模式”,各個(gè)廠商也介紹了很多數(shù)據(jù)管理的產(chǎn)品。如何將政府部門(mén)各自為政產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)匯集在一起,這是第一個(gè)難題。數(shù)據(jù)的匯集可以通過(guò)很多手段實(shí)現(xiàn),但匯集不是目的,應(yīng)用才是根本。當(dāng)我們把大量數(shù)據(jù)匯集在一起時(shí),要解決的問(wèn)題是別人能否看懂和使用,能否按照自己的想法和要求,讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值和生產(chǎn)力。這是我們最終面臨的問(wèn)題。

        如何解決這些問(wèn)題呢?百分點(diǎn)提出“恒星”和“行星”的模型。在“恒星”模型中,我們的重點(diǎn)是看一個(gè)組織是否具備大數(shù)據(jù)的能力。這個(gè)能力是從上而下、從左到右的,是從領(lǐng)導(dǎo)層再到整個(gè)組織對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力,以及它本身是否具備IT支撐的能力。我認(rèn)為目前政府部門(mén)這方面能力相對(duì)欠缺,當(dāng)具備這些能力時(shí),我們?cè)撛趺醋瞿兀俊昂阈恰蹦P涂梢詠?lái)指導(dǎo)我們使用相應(yīng)的數(shù)據(jù)?!昂阈恰蹦P椭杏幸粋€(gè)數(shù)據(jù)化,可以發(fā)現(xiàn)洞見(jiàn)重構(gòu)我們的業(yè)務(wù)模式。

        四庫(kù)建設(shè)(人口、經(jīng)濟(jì)、地理信息、企業(yè)法人)可以解決我們基本的問(wèn)題,就是能實(shí)時(shí)收集數(shù)據(jù),并按照一定的結(jié)構(gòu)和要求存儲(chǔ)、清洗數(shù)據(jù)。收集數(shù)據(jù)以后,我們將分析如何讓數(shù)據(jù)為我們所用。應(yīng)用的維度非常多,包括政府決策、政務(wù)服務(wù)、民生服務(wù)、教育、醫(yī)療、交通都有一系列的模型可以供我們參考。我們又該如何重構(gòu)業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)體系?舉個(gè)例子,在北京,我們經(jīng)常受霧霾的困惑,霧霾并非不可以治,當(dāng)我們讓霧霾降低多少個(gè)百分點(diǎn)時(shí),會(huì)對(duì)我們經(jīng)濟(jì)運(yùn)行造成影響;又或者是否把工廠、車(chē)等停了,霧霾就能降下來(lái)了。這些洞見(jiàn)、業(yè)務(wù)和重構(gòu)的流程,可以幫助我們經(jīng)濟(jì)的運(yùn)營(yíng)。

        我們可以通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)造政府的應(yīng)用體系。在建筑行業(yè),我們需要匯集施工單位違法亂紀(jì)行為的數(shù)據(jù),建立起信用體系,用于在下次招標(biāo)或施工時(shí)做適當(dāng)?shù)臏p分。在中國(guó),建立一個(gè)誠(chéng)信企業(yè)的環(huán)境尤其難。為什么呢?因?yàn)橹袊?guó)把非常簡(jiǎn)單的法人治理結(jié)構(gòu)分為直接控股、間接控股、代持等,弄得非常復(fù)雜,所以我們需要通過(guò)數(shù)據(jù)去發(fā)現(xiàn)、洞察,建設(shè)非常好的信用體系。

        國(guó)家新聞出版廣電總局的案例“智慧之盾”的核心是,將無(wú)線衛(wèi)星發(fā)射的信息取回來(lái)后,通過(guò)建模分析,構(gòu)建社會(huì)健康的運(yùn)行,這樣就能比較容易地洞察數(shù)據(jù)的結(jié)果,比如通過(guò)加減乘除、統(tǒng)計(jì)等預(yù)測(cè)的指標(biāo),把多個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián),從多個(gè)維度進(jìn)行建模分析,來(lái)預(yù)測(cè)在未來(lái)的某個(gè)時(shí)間段是否會(huì)發(fā)生故障,實(shí)時(shí)地進(jìn)行報(bào)警,從而保障國(guó)家廣電系統(tǒng)核心設(shè)備安全。

        我們?yōu)閺V東某市做了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)體系,我們收集完內(nèi)部數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)以后,會(huì)對(duì)特定領(lǐng)域進(jìn)行分析預(yù)測(cè),比如當(dāng)時(shí)政府部門(mén)想知道整個(gè)佛山的餐館數(shù)量,實(shí)際上政府不清楚這種不可視的數(shù)據(jù),原因在于很多企業(yè)在工商注冊(cè),但沒(méi)辦衛(wèi)生許可證—我們?cè)陬?lèi)似大眾點(diǎn)評(píng)、美團(tuán)抓取區(qū)域內(nèi)的餐飲企業(yè)并去重以后,再到線下進(jìn)行一定的調(diào)查,然后再輸入不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)因子,之后與工商注冊(cè)信息和衛(wèi)生登記信息進(jìn)行比對(duì),發(fā)現(xiàn)20%~30%的企業(yè),根本沒(méi)有辦任何的衛(wèi)生許可證。

        該案例從經(jīng)濟(jì)運(yùn)行監(jiān)測(cè)功能出發(fā),構(gòu)建某市區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù),以合成指數(shù)方式綜合反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體趨勢(shì)和結(jié)構(gòu)變化,監(jiān)測(cè)該市區(qū)域經(jīng)濟(jì)運(yùn)行態(tài)勢(shì)并診斷經(jīng)濟(jì)發(fā)展健康狀況。我們的很多案例說(shuō)明,大數(shù)據(jù)能夠?qū)崒?shí)在在幫政府部門(mén)做相應(yīng)的決策。

        百分點(diǎn)在佛山做了宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的分析,以及幫浙江省政府做的人口庫(kù)的建設(shè)和分析,我們?cè)诖蛲?000多個(gè)字段的時(shí)候發(fā)現(xiàn),政府的很多信息,比如在有些身份證號(hào)中有很多字母甚至漢字,但在做系統(tǒng)建設(shè)時(shí)卻根本就沒(méi)有考慮相關(guān)的校驗(yàn),或者存儲(chǔ)信息的完整性都沒(méi)做。這是從百分點(diǎn)的角度來(lái)看政府通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建政府的決策力。

        百分點(diǎn)現(xiàn)在的Slogan是定義場(chǎng)景化智能解決方案。而在2017年之前,我們的Slogan是大數(shù)據(jù)的踐行者。我們從2009年開(kāi)始做整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的信息共享,到2013年開(kāi)始做政府的大數(shù)據(jù)平臺(tái)時(shí),產(chǎn)生了一個(gè)困惑:為什么我們幫政府和企業(yè)做了幾十個(gè)大數(shù)據(jù)的項(xiàng)目,最后卻發(fā)現(xiàn),很難讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值?所以我們?nèi)ツ暌恢痹谒伎?,如何能把大?shù)據(jù)的項(xiàng)目建好,還能落地產(chǎn)生相應(yīng)的價(jià)值。百思之后,我們提出,新的數(shù)據(jù)一定是要跟應(yīng)用場(chǎng)景相結(jié)合,才能發(fā)揮價(jià)值。

        百分點(diǎn)提供了很多行業(yè)最大的應(yīng)用模型庫(kù),以及大數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)。目前我們主要關(guān)注的是智能制造,包括手機(jī)類(lèi),比如華為、聯(lián)想、TCL、長(zhǎng)虹、VIVO、OPPO都是我們的用戶(hù);媒體出版,從新華社開(kāi)始,我們做了大量的媒體出版項(xiàng)目;金融業(yè),主要側(cè)重于用戶(hù)的大數(shù)據(jù)分析或營(yíng)銷(xiāo)。

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