实践案例 | 黄磊:数字政府下如何构建数据智能管理体系

2017-12-01 17:24 来源:数邦客
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11月23-24日,“2017互联网+智慧中国年会”在北京召开。本届年会以“智绘城市 数造未来”为主题,以数字政府、智慧城市、互联网+政务服务、数据治理、信息社会等为主要议题。会议由中国社会科学院信息化研究中心、北京国脉互联信息顾问有限公司联合主办,国脉海洋信息发展有限公司、浙江蟠桃会信息技术有限公司协办,共有来自全国部委、省、市、区县电子政务、智慧城市、大数据主管领导、行业专家、企业代表、主流媒体千余人参会。

浙江蟠桃会信息技术有限公司常务副总 黄磊

在23日下午举行的“数字政府与互联网+政务服务论坛”上,浙江蟠桃会信息技术有限公司常务副总黄磊发表了《数字政府下数据智能门户建设实践》的主题演讲,以下是主要内容(根据现场速记和录音整理,已经本人审核):

各位领导各位来宾下午好,我今天分享主题是《数字政府下数据智能门户建设实践》。

一、数字政府的概念、特征与挑战

数字政府提供了创新发展新动能,正在打造社会治理新环境,开启了数据决策新时空,现在也在创新智能运行的新模式,为我们大家带来智慧服务新体验。通过实体虚拟化、资源云端化、运行数据化、服务精准化的手段,促进政府体制机制创新与流程优化,推动跨地区、跨部门、跨层级信息共享和业务协同,快速形成“上下一体、集约共享、数据驱动、自我优化”的新型政府发展模式,共同塑造形成协同、精细、智慧、善治的数字政府新型价值观。

政府数字化进程的阶段分析

政府数字化进程的几个阶段,包括从电子政府到网络政府到数字政府。原来做信息传播数字化,大家都建信息网站门户,到网络政府大家更关注用户体验,建网上办事大厅,到数字政府可能关注的是政府组织的数字化转型,更多在于数字资产化,包括数字化理念。现在一些地区已建立大数据管理部门,都在为建设统一的数据开放平台和大数据平台而努力。

在这几个阶段中也面临一些挑战。在“互联网+”的时代,我们融合更主动,服务更实际,包括办事、公共服务、信息公开,更积极地与平台融合。大数据时代,平台化、功能化、社会化方面面临一些问题。平台化,继续强化信息和服务上网,推行基于大数据的智慧政府门户;功能化,要有数据采集能力、数据管理、数据加工、数据挖掘和使用能力;社会化,从供给角度出发,感知用户需求和识别服务短板,对网站栏目、功能、页面优化,弥补“用户需求”和“服务供给”之间的差距。所以政府网站要力争成为数据平台与业务平台。

二、政府网站发展之路

15年前说有没有政府网站不重要,5年前我们认为移动服务好不好不重要,到现在考虑如果没有平台级服务行不行?两年以后政府网站是什么样子?5年之后哪些政府网站还存在着价值?

其实从近期发布的政策文件里可以得到一些启示,比如一份《政府网站发展指引》,数据这个词出现了56次。在“无数据不服务”的大数据时代,政府网站以数据发布平台和开放数据的主体出现,不仅是网络政府发展进入新阶段的标志,同时也是政府在线服务走向新征程的开端。基于此,国脉围绕数据对政府网站与政务服务平台的意义做出以下4点判断:

平台经济时代,数据成为平台竞争的生产资料;场景服务时代,数据成为政务服务的因果缘由;开放共享时代,数据成为公共资产的表达方式;网络安全时代,数据成为社会风险的重要因子。无处不在的“数据”,说明数据已经成为我们的战略性资源。

三、政府网站的未来趋势

1.在线数据化。政务服务、互动、政务公开环节我们都希望提高效率、节约时间,利用数据化以后可以通过政务服务全口径、全标准、一站式网上办理平台实现政务服务在线全程办理,互动时候我们有智能反馈、机器人问答,政务公开阶段可以做全流程、全闭环、在线智能监控平台。

2.运营智能化。在定位、内容、形式、传播、管理几个方面都发生了变化。在定位方面,早期可能是内容信息的整合,相当于资源库,到未来智能化后更多的是服务、业务甚至权威思想传播体。在内容方面,原来政府网站做权威发布,现在我们需要利用社会化媒体和舆情手段跟大家做感性互动,政府网站不再高高在上。在形式方面,以前是文字链接和点击,现在更关注一个用户名,集合各种场景融合的ID,通过这个ID可以判断各类精准服务和需求。在传播方面,原来还是集束式,现在应该是网状庞杂式,就像知识图谱一样的链式。在管理方面,垂直化管理往往减少效率,现在尽量扁平化,缩短整个效能和时间。

3.定位平台化。从几个方面,包括角色定位,从管理到治理,从领导到引导;用户体验,从系统到产品,从功能到场景,从根据政府单一的功能推出的系统到现在满足用户个性化需求,用产品化思维去打造新产品;运营模式,从窗口到平台,从外包到众创;绩效评价,从需求到须要,从高限到底线。

四、政府网站的转型出路及创新发展

对内要集结数据,汇聚力量,没有数据不可能智能化,并且要对数据进行活化。对外要形成数据开放与服务创新系统,基于平台可承载大量的新应用,可进行二次开发,并且能支撑面向移动互联网的创新服务,有助于移动化、社交化。未来我们希望平台有更多参与可能性、更大资源集聚能力、更强数据服务、更好扩展能力,具有创新竞争的氛围,具有实时进化的自我完善动力。

要做好创新发展,还有几个方面需要继续做好升级。第一服务赋能,深化网上办事、网上审批、网上公共服务、网上行政权力运行。第二运营强化,运维专业化高效化,运维团队需具备产品思维、内容。第三技术升级,平台进化到2.0,强化平台与社会、公众的友好交互。第四升级DNA,包括互联网基因,需要学习大型商业网站,包括平台管理基因,好的网站是怎么做,好的平台怎么做,包括内容基因,学习新媒体内容传播法则,还需要学习我们数据基因与数据智能门户的理念,这些基因都需要在我们的网站或者平台上体现出来。第五数据汇聚,探索大数据开放模式,增强与社会化数据融合。

五、如何构建数据智能管理体系

要做好大数据平台或者数据智能门户,需要构建一个数据智能管理体系,包括数据规范标准体系、数据资产管理体系、数据智能分析体系、数据共享开放体系、数据服务创新体系、数据平台管理体系。

基于此,我们国脉和蟠桃会在这方面做了一些探索和实践,设计了一套数据智能门户解决方案——数据智能门户系统DIPS。

DIPS在基于数据元和工作流程标准化规范上,提供数据体系标准化、智能标签高度关联、数据服务自主建模、多源数据海量采集、全域资产清单管理、数据资源活化、用户行为画像、站群集约管理等服务,并拥有完整的用户组织体系。具有标准化、智能化、个性化、扩展性强、安全性高等特点,能有效提升大数据平台开发制作效率、运营水准和数据治理能力,是政府站群、行业平台、企业门户的首选系统。也是行业大数据平台架构引领者、实现信息门户向数据门户转型升级。

CMS是互联网时代产品,通过网站搭建,当时叫内容管理系统,更多注重文字和图片。而DIPS是大数据时代产品,大数据时代更关注的应该是数据,智能化方向也是数据服务,DIPS核心就是数据关联、应用、深度学习、建模能力。所以用DIPS来架构行业智能门户是可行且必要的。

行业大数据平台建设的框架路径

通过DIPS系统可以采集各类数据,然后通过DNA做信息标注和规则定义,数据标准化之后进入DIPS,这里有很多源数据、业务加工数据、安全认证数据、用户行为数据等等,这些数据汇聚入库加工以后成为结构化强的行业库,包括政策、标准、专家、招投标、会议活动……最后呈现在大数据平台上,通过服务建模、创新数据服务,使其应用在各种场景下。

六、DIPS的九大特点

新。DIPS是新一代产品,融入前沿数据治理理念,是全新理念数据智能门户,以数据为核心,融入数据基因、数据资产、知识图谱、智能标签等前沿理念。

准。提供具有数据治理思维的标准规范系统、元数据规范、数据元标准化(建立各种信息系统的重要技术基础和信息保障依据),内置系统字段库与自定义字段库,以标准的字段规则与数据字典格式约束全局字段与模型的创建过程,以满足平台数据资源互联互通、共享及信息交换、处理的需要。

智。智能化标签关联与应用,支持标签实现智能关联、推荐、匹配和云服务,使数据“可联”,为数据检索、分析等提供基础支撑;内置知识图谱构建工具,可快捷创建行业知识图谱,对标签、栏目、文档、数据等进行有效关联,提升数据理解与交互,从而提供更有价值的决策支持。通过各个节点之间的关系,对所有关系和要素做分层、分级和分类,全局展现政府网站或者行业的整体架构,有助于服务对象标签的精准化,还可以快速做服务建模。

快。可视化的自主模型构建,提供可视化模型创建工具,降低建模难度;模型通用性强,可应用于不同站点和公共库,支持基于实际场景,构建数据服务模型,创新数据服务模式,加速数据在商业层面的应用变现。比如人物模型,整个标签库有几百几十个模型要素,选取其中20-30个,包括姓名、图像、发布时间、领域、文章、获奖、著作、活动、产品、相关人物、政策、机构等,当把相关东西结合起来,就形成了人物模型,最后进行可视化展现,这两个任务之间产生深度关联,产生深度关联以后会产生更多服务与效应。

多。多源数据采集共享开放,内置多类型数据采集工具,支持外部多源数据采集与采集管理;提供丰富的API服务,使系统具备可扩展性,实现内外数据连接;支持网站集群建设与站群间数据共享;与微博、微信、百度等打通,实现统一平台多渠道发布、数据开放,强化平台与社会、公众的友好交互;快速盘活现有平台原始数据资源。

当然也可以对外部文库进行采集,这指什么?这一套系统里涵盖海量素材,可以进行主题搜索,支持一键导入。

全。全域数据资产清单管理,对系统多终端采集、连接、汇聚、融合的数据提供全流程的数据管理与服务,将数据按设定规则进行有序归类、清单化管理,并依托各类模型呈现数据趋势、数据资产地图。

精。基于用户画像精准服务,提供全套用户管理体系,内置用户标记基础规则,支持规则的修改与组合,实现用户标记规则的灵活设定,并基于标记规则进行用户画像搭建,进而利用大数据用户画像技术,实现资源精准匹配、个性化精准数据服务。

强。底层数据库强有力支撑。依托国脉十余年专业数据沉淀和强大的数据资源获取能力,采用“系统+数据”模式,提供各种与行业相关、满足业务需求的底层数据库,同时也使数据采集存储更具方向性、贴合用户数据需求,缓解当前大数据平台存在的“数据不可知”问题。

简。站群集约化建设与管理,支持网站群集约化建设,实现统一管理、数据共享;各个站点也可独立管理本站的用户、组织、角色、权限、模型、栏目、文档等信息。帮助政府、学校、传媒、大型企业(集团公司)等由多部门构成并拥有多个网站/平台或建设多个网站/平台需求的组织,解决(多个)网站/平台(之间)“信息孤岛”、“数据烟囱”等问题和降低成本。

数据即未来。希望我们的DIPS系统能帮助大家实现从信息门户到数据门户的快速升级,全面提升数据资产价值和数据运维能力,不断增强数据创新动力和数据服务能力,有效促进行业资源的集聚和管理与应用。让我们一起拥抱大数据,拥有数据智能门户,谢谢大家!

04数字政府下数据智能门户建设实践-黄磊(可公开).pdf

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责任编辑:liudan
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