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让大数据成为政务信息化的战略资源

放大字体  缩小字体 发布日期:2013-08-21  来源:科技日报  浏览次数:2553
核心提示:毋庸置疑,大数据产业生态环境正在加速构成,新的管理模式和新的商业模式与此共生,社会的管理水平和管理效率正在得到很大提升。很显然,大数据体系应该从各个部门的信息中心或者数据中心入手,通过数据资源体系支撑过去在不同行业中对管理和决策支持的空白。
毋庸置疑,大数据产业生态环境正在加速构成,新的管理模式和新的商业模式与此共生,社会的管理水平和管理效率正在得到很大提升。

目前,我国已经出台了一系列促进大数据产业发展的政策,其中包括“十二五”国家战略性新兴产业发展规划、物联网“十二五”发展产业规划和国家发改委关于加强和完善国家电子政务工程的意见等。这些政策和规划的陆续推出,表明了我国政府对大数据产业高度重视,发展战略目标清晰明确。这一状况使我国自主创新的领袖企业迎来了大好发展机遇。由此,如何让大数据在政府信息化工程中发挥更大的价值成为当前的热点话题。

“大数据应该是一种重要的战略资源,要通过建立数据资源体系让这种战略资源在政府信息化中发挥更重要的作用,让政府信息化工程成为各级领导的第二工作平台。”在清华同方大数据产业研发与工程中心数据资源应用事业部总经理孙哲看来,如何把大数据从过去的数据形态变成一个政府有效管理应用的战略资源成为目前重要的任务。

社会治理工程是一个系统性工程,牵扯到方方面面的工作。繁杂之下如何建立数据资源体系呢?在孙哲看来,围绕一项又一项的政府工作目标,应该有一个全局的工作指标体系。要通过业务目标的逐级分解实现整体的管理目标,而这些业务目标和战略目标都应该有相应的数据的支撑。

以往,经过十多年的政府信息化建设,各个部门的信息化平台都是独成体系,各部门的数据既没有统一的收集标准,也没有互通互用。比如交通局的和气象局的、统计局的和社保局的等等互不通用,更谈不上数据资源整合。很显然,“数据出多门”导致了一个个“数据孤岛”。这种状况严重违背了政府信息化的初衷。

究其原因,一是以往的各部门信息中心基本上都是一个服务性的机构,主要职责是把业务部门的网络管好,病毒杀干净。二是不同的业务部门都有自己独立的业务体系,报送的只是自己部门的数据,不再向更高一级的领导部门报送。三是由于这些数据产生于独立的业务系统,数据和数据之间、不同业务体系之间没有相互的关联性。

而这种没有相关性的数据对管理决策者来说,是扔了可惜,不用是垃圾。用又不知道从哪里入手,想要的数据也说不清楚,报上来的数据散乱看不懂。这就是过去的业务体系产生的数据和领导决策需要的数据不衔接,中间有一个层级差,不能够很好地支撑管理和决策的一个非常明确的现状。

孙哲认为,如果用数据资源体系的理念辅助信息中心,在领导和业务部门之间构造一个数据资源体系,那么由信息中心采集所有业务体系所报送的数据,通过同方的数据资源体系进行加工梳理,把今天的数据和历史数据对接,把现在的数据和领导关心的指标关联起来,这样就形成了非常适合管理和决策使用的数据资源体系。

很显然,大数据体系应该从各个部门的信息中心或者数据中心入手,通过数据资源体系支撑过去在不同行业中对管理和决策支持的空白。并且,用同方的大数据技术把面向业务的数据转换成了面向管理的数据的同时,信息中心的职能也进行了很大的提升,大数据成为一种有灵性的智能战略资源。

在业界看来,同方的大数据技术具有很大的优势。孙哲认为,这些技术优势体现在很多方面。首先是应用顶层设计的方法进行信息化建设的方法论。这个方法论和以往IT公司做政务系统有很大的不同。“我们第一步不是以往的从业务处理的需求入手,我们是抓管理部门的核心目标,梳理创建机构的核心目标。比如,发改委的核心目标是什么,这个目标的实现需要有几个目标来支撑,子目标需要哪些子子目标支撑。每一个目标的结点都有信息系统支撑,从顶层到业务一块一块部署。”

数据质量是企业和政府普遍关心的问题,数据质量的高低决定数据的可信度。为此,同方非常重视“元数据”的收集。乍一听起来,“元数据”好像就是“最早的根源数据”,实际上这是清华同方的一项独门技术。

以统计局的统计数据为例,以往公布的统计数据经常遭到人们的质疑,“被就业”、“被住房”等等现象就是数据质量为人所诟病。其主要原因就是由于统计口径和统计平台的不同造成的。如何解决数据质量的问题?清华同方用元数据这种技术架构把数据从源头质量上进行控制。同方的数据统计平台可以让数据一进到系统之后就不被人为干扰。比如在数据填报的时候有相应的审核工具,用技术手段确保数据的填报过程,同时在描述数据的时候,尽可能的把一组数据脱离系统。

一本《大数据》让很多人怀揣了“数据治国”的梦想,我们的各个行业和领域已经逐步开始意识到数据的价值和应用意义。在这样的背景和需求驱动下,将会有越来越多的人关注数据资源,这也是同方很多年前就开始研究的领域,希望若干年后会有更多志同道合的业内伙伴一起实现数据治国的梦想而共同努力推进。
 
 
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