上海獻峰網(wǎng)絡指出：你要的大數(shù)據(jù)分析解決方案大全都在這

從所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實了，而最重要的現(xiàn)實是對大數(shù)據(jù)進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那么越來越多的應用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素?；谌绱说恼J識，大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法理論有哪些呢？

一、大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面

1. Analytic Visualizations（可視化分析）不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines（語義引擎）我們知道由于非結構化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預先定義好的高質(zhì)量的分析結果。

假如大數(shù)據(jù)真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

二、大數(shù)據(jù)處理

周濤博士說：大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時代理念的三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。

具體的大數(shù)據(jù)處理方法其實有很多，但是根據(jù)長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數(shù)據(jù)處理流程，并且這個流程應該能夠?qū)Υ蠹依眄槾髷?shù)據(jù)的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是采集、導入和預處理、統(tǒng)計和分析，以及挖掘。

采集

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。

在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。

導入/預處理

雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進行流式計算，來滿足部分業(yè)務的實時計算需求。

導入與預處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導入量經(jīng)常會達到百兆，甚至千兆級別。

......

一個公司的大數(shù)據(jù)解決方案分析處理包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)可視化等過程。可供參考【-達-普-信】服務方案。

達普信（-深-圳-）大數(shù)據(jù)解決服務方案指出：大數(shù)據(jù)解決方案公司主要是提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘以及大數(shù)據(jù)可視化方面的服務，所以需選擇有影響力公司，以保證更好的服務。

企業(yè)一般采用商業(yè)智能來對數(shù)據(jù)進行分析處理。

比如用于銷售模塊可以分析銷售數(shù)據(jù)，挖掘市場需求；用于客戶分析可以分析用戶行為，精準營銷；用于財務分析可以分析財務數(shù)據(jù)，預估風險之類的。

具體的比如通過商業(yè)智能系統(tǒng)FineBI平臺，可以進行銷售、回款、應收款、可售庫存、推盤、動態(tài)成本、杜邦分析、資金計劃等各類細分主題的分析，以地圖、環(huán)比圖、漏斗圖等特征圖表配以鉆取聯(lián)動顯示，較好地從數(shù)據(jù)中觀測銷售過程出現(xiàn)的問題。

財務方面也可以通過FineBI建立績效指標庫和行業(yè)或標桿指標庫作為財務分析的數(shù)據(jù)源，在績效考核模型、投資評估模型、財務風險模型、經(jīng)營分析模型的基礎上分別建立資產(chǎn)主題、盈利主題、資金主題、收入主題、成本費用主題、存貨主題等。通過這些分析主題對企業(yè)進行進度監(jiān)控和經(jīng)營預警，從而達到對企業(yè)戰(zhàn)略的控制。

大數(shù)據(jù)的分析從所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實了，而最重要的現(xiàn)實是對大數(shù)據(jù)進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那么越來越多的應用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素?；谌绱说恼J識，大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法理論有哪些呢？1. 可視化分析。大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2. 數(shù)據(jù)挖掘算法。大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學家所公認的各種統(tǒng)計方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。3. 預測性分析。大數(shù)據(jù)分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預測未來的數(shù)據(jù)。4. 語義引擎。非結構化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動地提取信息。5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學術研究還是在商業(yè)應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數(shù)據(jù)分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。大數(shù)據(jù)的技術數(shù)據(jù)采集：ETL工具負責將分布的、異構數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎。數(shù)據(jù)存取：關系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等?；A架構：云存儲、分布式文件存儲等。數(shù)據(jù)處理：自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機”理解”自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。統(tǒng)計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術等等。數(shù)據(jù)挖掘：分類（Classification）、估計（Estimation）、預測（Predic膽ion）、相關性分組或關聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化......余下全文>>

考沒考慮用云盤存儲。

未至科技數(shù)據(jù)中心解決方案是以組織價值鏈分析模型為理論指導，結合組織戰(zhàn)略規(guī)劃和面向?qū)ο蟮姆椒ㄕ?，對組織信息化戰(zhàn)略進行規(guī)劃重造立足數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)為基礎建立組織信息化標準，提供面向數(shù)據(jù)采集、處理、挖掘、分析、服務為組織提供一整套的基礎解決方案。未至數(shù)據(jù)中心解決方案采用了當前先進的大數(shù)據(jù)技術，基于Hadoop架構，利用HDFS、Hive、Impala等大數(shù)據(jù)技術架構組件和公司自有ETL工具等中間件產(chǎn)品，建立了組織內(nèi)部高性能、高效率的信息資源大數(shù)據(jù)服務平臺，實現(xiàn)組織內(nèi)數(shù)億條以上數(shù)據(jù)的秒級實時查詢、更新、調(diào)用、分析等信息資源服務。未至數(shù)據(jù)中心解決方案將，為公安、教育、旅游、住建等各行業(yè)業(yè)務數(shù)據(jù)中心、城市公共基礎數(shù)據(jù)庫平臺、行業(yè)部門信息資源基礎數(shù)據(jù)庫建設和數(shù)據(jù)資源規(guī)劃、管理等業(yè)務提供了一體化的解決方案。

大數(shù)據(jù)解決方案公司主要是提供數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)采集、以及大數(shù)據(jù)可視化方面的服務，更多可參考達-普-信服務方案。

在越來越講究綠色環(huán)保的今天，數(shù)據(jù)也提倡高效節(jié)能，綠色數(shù)據(jù)中心是未來的一個發(fā)展目標。建設綠色數(shù)據(jù)中心，可以達到節(jié)省運維成本、提高數(shù)據(jù)中心容量、提高系統(tǒng)的可靠性及可擴展的靈活性等效果。綠色數(shù)據(jù)中心是新一代數(shù)據(jù)中心發(fā)展的重要方向之一，建立并運行一個綠色數(shù)據(jù)中心包括先進的技術和策略。

上海寶信數(shù)據(jù)中心有限公司（簡稱“寶信數(shù)據(jù)”），由上海寶信軟件股份有限公司、上海萬申信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司、上海習云科技發(fā)展有限公司共同出資組建，專業(yè)從事云計算產(chǎn)業(yè)及數(shù)據(jù)中心的管理、運營、服務。公司戰(zhàn)略定位是依托寶信數(shù)據(jù)中心戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃，立足數(shù)據(jù)中心行業(yè)服務領域，造就具備核心競爭力的高科技企業(yè)。未來計劃面向市場在云計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展、數(shù)據(jù)中心服務、IDC租賃、運維管理等領域大展宏圖。因此寶信數(shù)據(jù)需要一個更高效的大數(shù)據(jù)運作方式。

Ebistrategy亦策軟件的技術實力和實施經(jīng)驗讓寶信數(shù)據(jù)在經(jīng)過幾番選型后最終敲定合作意向。寶信數(shù)據(jù)采用的亦策商業(yè)智能軟件Qlik Sense，特有的關聯(lián)技術，可脫離數(shù)據(jù)倉庫架構，減少預設查詢路徑和預設層次結構復雜且風險大的工作。能夠連接到多個數(shù)據(jù)源以提供更加全面的視角，而不影響性能，不是IT專業(yè)人員也能夠自動描繪和連接數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)敘事功能使分析共享更加直觀，能與團隊分享新的發(fā)現(xiàn)，讓高效協(xié)作變得更加簡單。管理人員可以在故事和實時分析之間切換或結合，快速找到問題，減少決策延遲。

寶信數(shù)據(jù)通過亦策商業(yè)智能軟件Qlik Sense的支持，在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化方面得以全面的提升，在數(shù)據(jù)采集與決策平臺上更具效率。在IDC數(shù)據(jù)中心配套運營管理、節(jié)能保障等支持服務上擁有顯著提升。規(guī)范并標準化運營管理體系，讓軟件與運維體系融于一體。為成為國際領先、國內(nèi)最大的IDC 運營提供商打下堅實基礎。

到2017年，我國將圍繞重點領域創(chuàng)建百個綠色數(shù)據(jù)中心試點，并制定綠色數(shù)據(jù)中心相關國家標準4項及綠色數(shù)據(jù)中心建設指南。在現(xiàn)有綠色數(shù)據(jù)中心工作基礎上，優(yōu)先在生產(chǎn)制造、能源、電信、互聯(lián)網(wǎng)、公共機構、金融等重點應用領域選擇一批代表性強、工作基礎好、管理水平高的數(shù)據(jù)中心，開展綠色數(shù)據(jù)中心試點創(chuàng)建工作。Ebistrategy亦策軟件將在更廣泛的行業(yè)里顯現(xiàn)自己的價值，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動高效的運維管理。

建設統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺

首先說明下為何要建設數(shù)據(jù)資源庫，其核心目的還是需要聚合原有分散在各個政務系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，大家要注意這里不是聚合所有數(shù)據(jù)，而是需要在多個政務系統(tǒng)共享的數(shù)據(jù)，在進行大數(shù)據(jù)分析的時候需要使用到的本身具有相關性的各類數(shù)據(jù)。這里的數(shù)據(jù)資源庫和傳統(tǒng)電子政務建設里面談到的數(shù)據(jù)資源中心在業(yè)務上目標是一樣的，納入大數(shù)據(jù)平臺后只是在構建過程中會應用到大數(shù)據(jù)相關技術如分布式存儲，流計算等來解決對數(shù)據(jù)的海量和實時性要求。

數(shù)據(jù)資源庫的建設本身包括了兩個方面的內(nèi)容，從業(yè)務上重點是數(shù)據(jù)標準，數(shù)據(jù)規(guī)范和接口，數(shù)據(jù)模型的建設，這個以往差別不大，唯一增加的內(nèi)容是在數(shù)據(jù)模型建設中需要更多的考慮數(shù)據(jù)本身之間的相關性。其次是數(shù)據(jù)平臺的建設，這里從技術上講和傳統(tǒng)區(qū)別相當比較大，一個是在建設數(shù)據(jù)平臺過程中需要應用到大數(shù)據(jù)相關技術平臺，如Hadoop平臺等，這里已經(jīng)不是一個單純的數(shù)據(jù)存儲平臺，而是必須提供數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析能力的完整平臺，其次大數(shù)據(jù)平臺建設的最終目標還是希望經(jīng)過處理和分析后的數(shù)據(jù)能力能夠共享和開發(fā)，體現(xiàn)業(yè)務價值，因此需要有大數(shù)據(jù)共享服務能力提供，即大數(shù)據(jù)平臺本身還必須是可開放和共享的數(shù)據(jù)能力服務平臺。

對于大數(shù)據(jù)平臺的建設難點不在技術而是在業(yè)務上，這里面涉及到兩個層面的數(shù)據(jù)開放和共享，一個是在政府行業(yè)內(nèi)部各個部門間，工商，稅務，質(zhì)監(jiān)，交通等各個部門的數(shù)據(jù)能夠共享，這里面涉及到的部門和利益壁壘要想短期解決是很困難的事情；其次是大數(shù)據(jù)平臺最終處理和分析后的能力能否進一步朝外面的企業(yè)和公共服務部門共享和開放，這是第二個層面的困難，在這一點上國外類似美國在政府部門大數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)目錄開放程度就遠遠好于我國。具體可以看下涂子沛的《大數(shù)據(jù)時代》這本書。

二是加快計算服務能力和應用能力建設。引進公共云服務龍頭企業(yè)，提供高質(zhì)量的基礎設施即服務（IaaS）、平臺即服務（PaaS）、軟件即服務（SaaS）等公共云服務；引導財政資金支持的信息化項目優(yōu)先部署在統(tǒng)一的云計算基礎設施，促進政務信息系統(tǒng)和信息資源的共享；面向貴州省建設電子政務、智能交通、智能物流、企業(yè)管理、智慧城市等方面的需求，發(fā)展服務功能強、商業(yè)模式新、帶動效果大的行業(yè)云平臺；面向企業(yè)研發(fā)、產(chǎn)品設計、生產(chǎn)控制、經(jīng)營管理等方面需求，提供專業(yè)化的工業(yè)云計算服務；加快研發(fā)云計算平臺資源管理軟件、云安全防護產(chǎn)品、云模式應用軟件，發(fā)展面向重點行業(yè)領域的云計算系統(tǒng)解決方案。

解讀：計算服務和應用能力建設

對于這部分內(nèi)容基本可以看到是常規(guī)的云計算平臺和智慧城市方面的建設內(nèi)容。政府很多時候規(guī)劃往往就是沒有了解一件事情的本質(zhì)而一味的追求大而全的理想化建設模式。從最早的各地圈地大搞特搞云計算中心和產(chǎn)業(yè)基地；到智慧城市概念炒作起來的時候又把云計算，SOA，大數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)等所有內(nèi)容全部涵蓋在智慧城市規(guī)劃里面。而到了大數(shù)據(jù)時代，我們看到的規(guī)劃效果又是所有內(nèi)容似乎都恨不得全部納入到大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)劃里面，搞理想化的大而全建設，結果平臺項目建設過程中就夭折點，這個是每個政府部門做大數(shù)據(jù)規(guī)劃前必須要考慮的問題，即必須清楚大數(shù)據(jù)本質(zhì)是什么？希望通過大數(shù)據(jù)平臺建設來解決什么業(yè)務問題，這個都沒有想清楚不適宜開始大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和建設。

那么是不是大數(shù)據(jù)平臺和云平臺完全沒有關系？那也不是絕對。對于兩者的關系在這里用最通俗的方式來進行下說明和對應。首先大數(shù)據(jù)本身需要存儲，大數(shù)據(jù)在處理和聚合到數(shù)據(jù)資源平臺過程中需要進行計算，那么就需要資源來提供計算和存儲能力，而且這個能力可以彈性擴展，這塊能力的提供即是云計算平臺IaaS層完......余下全文>>

未至科技數(shù)據(jù)中心解決方案是以組織價值鏈分析模型為理論指導，結合組織戰(zhàn)略規(guī)劃和面向?qū)ο蟮姆椒ㄕ?，對組織信息化戰(zhàn)略進行規(guī)劃重造立足數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)為基礎建立組織信息化標準，提供面向數(shù)據(jù)采集、處理、挖掘、分析、服務為組織提供一整套的基礎解決方案。未至數(shù)據(jù)中心解決方案采用了當前先進的大數(shù)據(jù)技術，基于Hadoop架構，利用HDFS、Hive、Impala等大數(shù)據(jù)技術架構組件和公司自有ETL工具等中間件產(chǎn)品，建立了組織內(nèi)部高性能、高效率的信息資源大數(shù)據(jù)服務平臺，實現(xiàn)組織內(nèi)數(shù)億條以上數(shù)據(jù)的秒級實時查詢、更新、調(diào)用、分析等信息資源服務。未至數(shù)據(jù)中心解決方案將，為公安、教育、旅游、住建等各行業(yè)業(yè)務數(shù)據(jù)中心、城市公共基礎數(shù)據(jù)庫平臺、行業(yè)部門信息資源基礎數(shù)據(jù)庫建設和數(shù)據(jù)資源規(guī)劃、管理等業(yè)務提供了一體化的解決方案。

大數(shù)據(jù)時代的到來為政府治理理念的轉(zhuǎn)型帶來了新機遇。對于政府而言，要提升自身的治理能力，必須要在其中融入新的思維和新的文化，在這一方面，大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)思維與文化模式可以為政府治理工作的轉(zhuǎn)型提供思路，如果將大數(shù)據(jù)充分地利用起來，政府治理工作便可以實現(xiàn)多層次、多元化、多角度發(fā)展，最終實現(xiàn)政府管理工作以公共服務為主、協(xié)同共治為輔的目的。如今，政府開展治理工作時，不能僅僅依靠傳統(tǒng)的經(jīng)驗了，任何工作都必須要基于數(shù)據(jù)的基礎上開展，這就要求政府工作人員深入到群眾之中，采集客觀資料，并進行科學的實證分析，以此作為開展工作的基礎。也就是說，任何一項工作的開展都必須要用數(shù)據(jù)來說話，這對于促進政府工作的轉(zhuǎn)型有著非常積極的效果。

大數(shù)據(jù)為政府治理模式的創(chuàng)新帶來了新的發(fā)展機遇。大數(shù)據(jù)是對海量數(shù)據(jù)的科學運算，人們可以找尋到不同數(shù)據(jù)之間的密切聯(lián)系，這也是大數(shù)據(jù)方法論的思想。此外，在大數(shù)據(jù)技術平臺的支持下，人們可以采用眾包、外包等一系列的組織模式來革新政府治理的組織架構，將傳統(tǒng)的組織架構向合作、協(xié)同方面進行轉(zhuǎn)型，從這一層面而言，將大數(shù)據(jù)理論引入到政府治理工作中，可以為政府治理模式的開展提供創(chuàng)新的模式。種種實踐證實，大數(shù)據(jù)給政府治理模式的創(chuàng)新主要帶來了幾個方面的發(fā)展機遇：一是促進了政府治理模式從粗放式到精細化的轉(zhuǎn)型；二是促進了政府治理模式從單一性到協(xié)同共享性的轉(zhuǎn)型；三是促進了政府治理模式從被動性到主動性的轉(zhuǎn)型。

大數(shù)據(jù)時代的到來提升了政府決策工作的科學性。近年來，政府各項公共事務變得越來越復雜，僅僅依靠工作人員的個人感知是無法對所有事務做出科學、準確的判斷的，要想從根本上提升政府決策工作的科學性，就需要合理應用大數(shù)據(jù)思維模式，收集數(shù)據(jù)，分析現(xiàn)階段經(jīng)濟社會運行過程中的規(guī)律，采取合理的數(shù)據(jù)挖掘來開展決策工作。從本質(zhì)上而言，大數(shù)據(jù)給政府決策部門帶來了如下的改變：首先，在制定決策時，政府的決定已經(jīng)不是個別領導的決策，而是必須要使用數(shù)據(jù)說話，根據(jù)數(shù)據(jù)來制定出決策，與傳統(tǒng)的決策模式相比，該種決策模式更加的科學、精準；其次，在決策實施跟蹤階段，政府可以充分利用社交網(wǎng)絡與物聯(lián)網(wǎng)來分析決策的實施情況，利用數(shù)據(jù)對實施成果進行監(jiān)控，這可以幫助政府及時地調(diào)整決策方向和決策模式。

大數(shù)據(jù)為政府服務效能的提升帶來新的機遇。要提升政府的綜合治理能力，必須采取科學有效的措施提升政府的服務效能，這也是大數(shù)據(jù)背景下建設服務型政府的關鍵性因素。在政府治理的背景下，要提升政府的服務效能，不僅需要提升政府行政部門的審批效率，還要采取相應的措施提升政府公共服務產(chǎn)品的質(zhì)量。一是在提升行政審批效率方面，憑借大數(shù)據(jù)能夠幫助政府打破不同部門之間的信息孤島，構建出完善的行政審批服務云平臺，利用大數(shù)據(jù)能真正的為老百姓辦實事，為老百姓節(jié)約時間，這既有效提升了政府開展行政工作的效率，還可以大范圍的節(jié)約政府開支。二是在提升公共產(chǎn)品的服務質(zhì)量方面，政府工作人員可以利用大數(shù)據(jù)對公共服務產(chǎn)品的數(shù)據(jù)進行深入的分析與挖掘，讓公共服務產(chǎn)品供給走向個性化、分層化以及精準化發(fā)展道路。還可以利用大數(shù)據(jù)的兼容性和開放性，鼓勵越來越多的社會大眾參與到政府決策活動中，讓他們對政府決策工作進行科學的監(jiān)督，不斷提升公共服務產(chǎn)品的綜合質(zhì)量。

金鵬信息承接“新型智慧城市”發(fā)展戰(zhàn)略，以政務云為基礎，以大數(shù)據(jù)為核心，以“綠色協(xié)調(diào)”發(fā)展為基本目標，以創(chuàng)新體制機制和數(shù)據(jù)資源開放共享為基本思路和原則，以分級分類推進和安全可控為基本方法和要求，匯聚新型智慧城市生態(tài)圈高端智慧，通過新型智慧城市規(guī)劃咨詢、創(chuàng)新轉(zhuǎn)化、建設與運營等一站式服務，推進新一代信息技術與城市現(xiàn)代化深度融合、迭代演進，實踐城市可持續(xù)發(fā)展的新標準、新模式、新路徑，助力新型智慧城市產(chǎn)業(yè)模式的形成和產(chǎn)業(yè)板塊的聚集，建設成為國內(nèi)卓越、世界一流的新型智慧城市整體解決方案提供商、運營商和服務商。

一、新型智慧城市建設背景

伴隨著城市化不斷推進，城市人口迅速增長，帶來了人口管理、交通擁堵、環(huán)境保護、安全、城市資源不足等諸多問題，是每個城市管理者必須面對，需要統(tǒng)籌規(guī)劃的問題。城市發(fā)展的困境需要“智慧城市”等新的手段來解決。近幾年，智慧城市在全國乃至全世界正如火如荼的開展，智慧城市已然成為城市創(chuàng)新、融合、高效、可持續(xù)發(fā)展的一劑良藥。通過科學、健康的城市發(fā)展創(chuàng)新理念，充分利用物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新一代信息技術，實現(xiàn)對民生、環(huán)保、公共安全、城市功能、商務活動等多種城市需求做出智能響應，形成具備可持續(xù)、內(nèi)生動力的安全、便捷、高效、綠色的城市宜居新形態(tài)。

二、新型智慧城市建設解決方案介紹

金鵬信息基于“三融五跨一協(xié)同”的建設原則，實踐新型智慧城市的新目標、新思路、新內(nèi)涵、新原則、新方法、新要求。以政務云為基礎，一體化大數(shù)據(jù)中心為核心，城市運營管理中心為抓手，六大領域(政務、交通、健康、公共安全、網(wǎng)格、教育)為先導，“一城一策”，逐步構建智慧城市生態(tài)體系。

1、金鵬信息智慧城市數(shù)據(jù)融合

采用“大數(shù)據(jù)+微應用”的模式，以數(shù)據(jù)交換和沉淀為途徑，推進數(shù)據(jù)融合與共享。

2、金鵬信息智慧城市技術融合

服務驅(qū)動、技術支撐、構建高效便捷一體化政務服務體系。

3、金鵬信息智慧城市業(yè)務融合

統(tǒng)籌服務資源，統(tǒng)一服務標準，推進實體政務大廳與網(wǎng)上服務平臺融合發(fā)展，形成線上線下功能互補、相輔相成的政務服務新模式。

金鵬信息智慧城市五個跨度　　打造“六個一”(一站通、一點通、一號通、一卡通、一格通、一網(wǎng)通)，實現(xiàn)跨層級、跨地域、跨系統(tǒng)、跨部門、跨業(yè)務的協(xié)同管理和服務，樹立新型智慧城市“新標桿”。

三、新型智慧城市建設客戶收益

通過智慧城市建設，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的“聚—通—用”，通過基礎設施的集約共建，數(shù)據(jù)的聚集、共享與開放、智慧領域的深化、創(chuàng)新運營模式，強力推動了各單位、各部門上云，加快數(shù)據(jù)的整合、開放，鼓勵各部門在大數(shù)據(jù)新機制下的智慧應用;全面提升城市的凝聚力、帶動力，增強城市綜合承載力和居民幸福感，構建可持續(xù)發(fā)展的智慧城市生態(tài)體系。

安全可控新型智慧城市是以創(chuàng)新引領城市發(fā)展轉(zhuǎn)型，全面推進安全可控信息技術、新一代信息通信技術與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展戰(zhàn)略深度融合，通過業(yè)務與技術整合升級，提高城市治理能力現(xiàn)代化水平，實現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展的新路徑、新模式、新形態(tài)，也是落實國家新型城鎮(zhèn)化發(fā)展戰(zhàn)略，提升人民群眾幸福感和滿意度，促進城市發(fā)展方式轉(zhuǎn)型升級的系統(tǒng)工程。

金鵬信息新型智慧城市解決方案

該解決方案主要是從領導者的視角出發(fā)，以“互聯(lián)網(wǎng)+”財稅業(yè)務的數(shù)據(jù)融合思路，面向財政、國稅、地稅等政府部門提供決策支持分析、宏觀經(jīng)濟形勢分析、財政收入分析、綜合治稅等應用功能，從而提升政府服務于智慧決策、績效評估、協(xié)同共享及公共服務的效能和水平。

智慧政務正在成為互聯(lián)網(wǎng)時代政府治理發(fā)展的新形態(tài)，智慧政務運用信息和通信技術手段，整合互聯(lián)網(wǎng)上社會群體與政府治理相關的各項數(shù)據(jù)信息，對包括經(jīng)濟發(fā)展、社會管理、生態(tài)保護、文化建設、政治文明、城市服務等公共活動在內(nèi)的各種需求進行分析判斷、科學決策，作出智能的回應，并不斷評價政策運行效果改進決策，并以大數(shù)據(jù)分析為核心，重構智慧感知、智慧評價、智慧決策、智慧管理服務和智慧傳播的政府管理新流程，形成政民融合、良性互動的治理新格局。

智慧政務服務框架的基礎是大數(shù)據(jù)分析。政府治理成功轉(zhuǎn)型必須依靠大數(shù)據(jù)，依靠大數(shù)據(jù)分析技術。對智慧政務服務而言，大數(shù)據(jù)分析不僅在于互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)和政府業(yè)務數(shù)據(jù)容量之大、類型之多，更為重要的意義在于分析這些數(shù)據(jù)可以創(chuàng)造出更大的公共價值，通過對海量數(shù)據(jù)的深度挖掘與多維剖析，可以比較準確地掌握政府服務和管理的變化動態(tài)，發(fā)現(xiàn)公眾新需求，使政府治理能力得到有效提升。

北京用友政務公司的吧。他們是今年剛發(fā)布的財稅大數(shù)據(jù)解決方案，比較專業(yè)，而且在各地都有分公司和服務機構，后續(xù)服務也不錯。

云海軟件的電子政務平臺有成形的實施方案，可以參考。

在具體的行動策略上，第一是積極推進電子政務大數(shù)據(jù)示范應用?；谡招畔①Y源共享，以跨部門綜合性應用為重點，通過試點、示范到完善、推廣，快速形成一批電子政務大數(shù)據(jù)示范案例。第二是以政府數(shù)據(jù)開放推進政府大數(shù)據(jù)深度應用。鼓勵社會力量積極參與政府數(shù)據(jù)資源的深加工和再利用，從而擴展電子政務大數(shù)據(jù)的應用范圍，盤活政府信息資源價值。第三是以產(chǎn)業(yè)發(fā)展推動技術應用。鼓勵大數(shù)據(jù)技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展，完善大數(shù)據(jù)生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈，推進云計算數(shù)據(jù)中心集群建設，開展數(shù)據(jù)存儲服務，形成數(shù)據(jù)資源洼地。支持互聯(lián)網(wǎng)信息服務提供商統(tǒng)籌資源，面向細分領域開發(fā)大數(shù)據(jù)應用服務，支持軟硬件企業(yè)和服務企業(yè)垂直整合，與信息內(nèi)容服務相結合，提供軟硬件一體化的大數(shù)據(jù)解決方案。

專注政務數(shù)據(jù)解決方案的不多，側(cè)重點都不一樣，綜合能力比較強的比如東湖大數(shù)據(jù)就是專業(yè)服務于政務數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營的

1.政務大數(shù)據(jù)與智慧政府建設

大數(shù)據(jù)分析是智慧政府建設的基礎之一。大數(shù)據(jù)分析通過對海量數(shù)據(jù)的深度挖掘與多維剖析，可以比較準確地掌握政府服務和管理的變化動態(tài)，發(fā)現(xiàn)公眾新需求。有效支持決策科學化、治理精準化、商事服務便捷化和安全保障高效化，為智慧政府建設提供堅實基礎。

高效的決策是建立在對對象的客觀全面了解基礎之上的，大數(shù)據(jù)的應用恰恰為此提供了重要支持；政務大數(shù)據(jù)的高效利用，還將推動有關政府部門和企事業(yè)單位將市場監(jiān)管、檢驗檢測、違法失信、企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營、銷售物流、投訴舉報、消費維權等數(shù)據(jù)進行匯聚整合和關聯(lián)分析，統(tǒng)一公示企業(yè)信用信息，預警企業(yè)不正當行為，支持加強事中事后監(jiān)管和服務，提高監(jiān)管和服務的針對性、有效性；借助大數(shù)據(jù)實現(xiàn)政府負面清單、權力清單和責任清單的透明化管理，完善大數(shù)據(jù)監(jiān)督和技術反腐體系，推動改進政府管理和公共治理方式。

2.政務大數(shù)據(jù)與普惠民生服務

結合新型城鎮(zhèn)化發(fā)展、信息惠民工程實施和智慧城市建設，以強化大數(shù)據(jù)應用市場化為基礎，引導鼓勵企業(yè)和社會機構開展創(chuàng)新應用研究，深入發(fā)掘公共服務數(shù)據(jù)，將在城鄉(xiāng)建設、人居環(huán)境、健康醫(yī)療、社會救助、養(yǎng)老服務、勞動就業(yè)、社會保障、質(zhì)量安全、文化教育、交通旅游、消費維權、城鄉(xiāng)服務等領域形成大數(shù)據(jù)應用示范案例，推動傳統(tǒng)公共服務數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、可穿戴設備等數(shù)據(jù)的匯聚整合，開發(fā)各類便民應用，從而實現(xiàn)公共資源優(yōu)化配置和服務水平提升。

如貴州省2014年啟動的“云上貴州”平臺的建設，目前已經(jīng)取得了良好成效。省網(wǎng)上辦事大廳已實現(xiàn)省市縣三級審批服務部門全部入駐，初步實現(xiàn)“進一張網(wǎng)辦全省事”的大審批服務格局。

3.政府大數(shù)據(jù)與商業(yè)市場空間

政府在履職的過程中形成了許多數(shù)據(jù)資源，雖然從數(shù)據(jù)量的角度來看它比社會經(jīng)濟生活中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)相對較少，但政府大數(shù)據(jù)的價值密度比社會數(shù)據(jù)資源價值密度高出許多。這決定了政務大數(shù)據(jù)將是一個巨大的金礦，首先，政務大數(shù)據(jù)應用市場生態(tài)環(huán)境的構建將會有眾多廠商參與其中，政務大數(shù)據(jù)應用與平臺建設分開招標或?qū)⒊蔀橼厔?。通過建設大數(shù)據(jù)平臺而獲得政府客戶的黏性是其參與政務大數(shù)據(jù)建設的主要目的之一，大數(shù)據(jù)應用基礎之上的政務數(shù)據(jù)衍生業(yè)務最具高附加值。

大數(shù)據(jù)交易也已迎來發(fā)展的巨大空間，一方面大數(shù)據(jù)作為新時代的資產(chǎn)已經(jīng)為社會所公認，貴陽大數(shù)據(jù)交易所2015年已正式運營，截至2015年底，已經(jīng)接入100多家大數(shù)據(jù)公司，接入數(shù)據(jù)總量超過10PB，交易所發(fā)展會員300多家，交易額突破6000萬元。預計到2020年，貴陽大數(shù)據(jù)交易所將形成日均100億元的數(shù)據(jù)交易金額。另一方面，大數(shù)據(jù)能夠精準洞悉事物規(guī)律和描述個體特征，從而能夠一定程度上準確預測未來個體行為和事物發(fā)展趨勢，隨著大數(shù)據(jù)在提升企業(yè)效率和盈利方面的作用日益明顯，對于官方數(shù)據(jù)的利用將是未來大數(shù)據(jù)交易的重要組成部分。