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大數據平臺建設實(shí)施方案設計

1、傳統建設模式問(wèn)題分析:

在政府信息化建設過(guò)程中，與大數據平臺集中建設模式相比，傳統系統分散建設模式存在數據難以利用、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、統計口徑不一致和缺乏監控與預測等問(wèn)題。

數據難以利用:由于缺乏數據資產(chǎn)的統籌規劃，當前數據分散在單位各系統中，我們擁有“大數據”，卻只使用了“小數據”!

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:缺少統計分析工具，難以實(shí)現數據的深度挖掘，缺乏對公眾的服務(wù)與對領(lǐng)導的導決策支持。

信息共享與交換難以實(shí)現:各部門(mén)往往把數據當成自己的“私有財產(chǎn)”，造成數據的交換與共享難實(shí)現。

統計口徑不一致:由于數據相對分散，難以實(shí)現“一數一源”，數據統計口徑難以統一。

缺乏監控與預測:由于數據分散且數據監控的工具和制度缺失，難以實(shí)現對數據流向的監控與預測。

2、大數據技術(shù)特征及優(yōu)勢分析:

大數據，是指大量的結構化和非結構化數據，在合理時(shí)間內通過(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：數據體量大:對計算和存儲的要求，從TB級別，躍升到PB級別。

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

多樣性：來(lái)源多:政府內部、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等;格式多:包括音頻、圖片等非結構化數據。

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。大數據的熱潮帶來(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(lèi)事物的關(guān)聯(lián)關(guān)系，不僅僅局限于因果關(guān)系;更加重視快速預測，立即采取行動(dòng)而不是等一個(gè)精確的結論。

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

服務(wù)思維：數據可以是一種服務(wù)，引導公眾的信息消費需求，換取民眾滿(mǎn)意度;數據可以是一種服務(wù)，以數據能力匯聚資源，決策領(lǐng)導支撐。

3、大數據平臺的戰略意義

政府部門(mén)為更好的實(shí)現政務(wù)公開(kāi)，為領(lǐng)導決策和公眾服務(wù)，需要盡早布局大數據，明確大數據在單位信息化建設的戰略定位，以解“成本之壓”、釋“滿(mǎn)意度之困”，促“決策科學(xué)”。

4、大數據價(jià)值分析

相比較傳統分析方法，大數據分析有其獨特價(jià)值:海量數據挖掘，洞察更精準。

5、政府大數據平臺的規劃思路與目標

戰略目標：通過(guò)大數據匯聚、大數據轉化和大數據變現三個(gè)環(huán)節的處理，挖掘大數據資產(chǎn)的價(jià)值，對內可以提升精確營(yíng)銷(xiāo)、精益管理和精準建設能力，對外可以提供豐富的信息數據產(chǎn)品服務(wù)，創(chuàng )造價(jià)值藍海。

發(fā)展策略：采集融合→統一建?！鷶祿芾怼芰Ψ?wù)→多樣應用→對外變現。

6、大數據核心要素

大數據應用架構：對內運營(yíng)效率提升，對外面向數據開(kāi)放，引入生態(tài)多樣化應用。

大數據平臺架構：逐層開(kāi)放解耦、資源云化管理、數據服務(wù)能力沉淀解耦應用。

數據架構與存儲：以Hadoop為核心集中存儲、MPP等按需存儲、統一建模。

數據整合采集：整合B/O/M等多域數據、互聯(lián)網(wǎng)數據，實(shí)現數據統一采集，確保DWD邏輯層面一致性，減少冗余。