京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何用大数据驱动政府服务和发展创新
近日,2015全球信息技术主管大会暨工业大数据创新发展高峰会议在北京国际会议中心召开,华为技术有限公司云计算产品线产品市场总监张大震在"大数据+电子政务专题论坛"上做了"政府行业大数据运营研讨"的专题报告,重点阐述了构建政府行业云和大数据体系的三大要点,分别为:保持自身优势、构建互联网模式和构建创新生态,同时介绍了华为的大数据产品FusionInsight。
华为技术有限公司云计算产品线产品市场总监张大震
如今,大数据技术和理念已经从互联网行业开始逐步的运用到传统行业,大数据也被我们国家定义为经济改革与发展的一个技术驱动力。十八届五中全会通过的十三五规划中,提出实施网络强国战略,实施"互联网+"行动计划,发展分享经济,实施国家大数据战略。政府作为海量基础数据的掌握者在大数据技术应用上有着天然的优势,政府应根据自身特点,构建自成体系的行业云和大数据平台。
政府行业云和大数据的价值
传统来说,政府各行业各体系各部门都拥有垂直的业务系统和数据平台。每个政府部门往往也是聚焦在某一行业乃至某一专业领域,而大数据的价值发现,与数据的全面性与量级是强相关的。如果只是局限在行业内部数据业务的创新,虽然短期内会有成效,但长期发展来看,或是从数据竞争分析来看,终将面临落后的处境。因此,政府应从烟囱数据平台向混合负载的、开放的、统一的大数据平台转型。目前各省市正在建设或规划建设的集约高效的统一政务云就是在朝着这个方向迈进,首先来做数据的大集中,这是转型的重要基础。
相比互联网,政府在自身的基础数据、专业数据,以及行业数据上拥有优势,因此,整合自身优势数据的统一大数据平台,将有利于政府构建数据竞争力,进一步发挥自身优势。
构建互联网模式,即使用大数据技术基于客户画像的精细化运营同样也是政府大数据业务的方向,基于大数据的分析实现以个人、企业、政经为核心的精细化服务,从而提升政府的服务水平。
最后,政府的大数据也需要建设一个生态系统,不仅可以让大数据从质和量上得到发展,同时可获取更全面的业务创新,而且可以让数据生生不息,最终发展成为一个良性的循环。政府作为公共社会的主导力量,在数据生态构建上需要发挥主导作用,形成全社会各行业参与的、利益共享的、激励创新的公共数据生态。
华为让数据"慧"说话
我们知道,大数据已经由过去的概念阶段变成了现在应用阶段,各种大数据应用和服务也越来越多。而所有这些大数据应用与服务,都离不开产品。华为的大数据产品叫FusionInsight,这个大数据平台是一个企业级的大数据存储、查询与分析的统一平台。帮助政府、企业走向智能化的变革与创新,包括辅助商业决策、精准营销、用户满意度、内部运营效率等等。
● 在敏捷性方面,华为大数据平台采用完全开放的架构,性能可线性扩展,同时提供丰富的工具支持,实现高效的开发运维,大数据平台强大的SQL能力,让业务移植更便捷 ;
● 在智慧特性方面,华为成立诺亚方舟实验室,构建数据建模的能力和专家队伍,形成电信、金融、政府的模型库、知识库、算法库,实现了全量建模、深刻洞察,独特的算法帮助客户高效、精准的发现新业务价值;
● 在可信度方面,华为大数据平台,提供全组件HA、异地容灾、金融等保等特性支持,保障客户业务的可靠与数据的安全,同时华为通过开放的平台与合作伙伴深入合作,为客户提供可信的大数据应用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19