大数据与智慧城市治理方案课件.ppt
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1、社会治理信息平台整体解决方案,大数据与智慧城市治理方案,大数据治理意义、作用和价值,大数据治理整体架构,大数据治理流程,大数据治理流程,1、社区承担过多的行政职能2、社区管理法制不健全3、社区基础设施不健全4、社区管理队伍略显单薄5、群众满意度不高,1、政府相关职能部门职责明确划分2、强化社区考评机制3、完善基础设施建设的同时充分利用现有的资源4、引入网格员的角色,使社区服务深入人群5、群众满意度调查反馈,大数据治理流程,通知文件各类资料,部门众多职责交叉,流程繁琐任务繁重,茫然的群众,累垮的行政、执法部门,社区工作被形容为“上面千条线,下面一根针,线穿不进针”。,大数据治理流程,随着政府制度
2、改革和职能转变,街道承担的行政性任务越来越重,社会化管理项目也越来越多,阶段性、突击性任务接踵而来,以往重复、低效的手工劳动耗时、耗力、耗物,信息化相对滞后,在一定程度上严重制约了街道管理服务水平和能力。,大数据治理流程,信息资源共享,事件处理进度实施跟踪,提高服务管理水平,大数据治理流程,实现网格内 人、地、事、物、组织等全要素信息的常态化管理,小事化解不出社区大事调解不出街道,粗放型管理向精细型管理转变,防范、控制型管理向人性化、服务型管理转变,数据战略,数据应用与服务,数据管理,保障机制,促进,支撑,实现,支撑,数据战略与规划,数据组织与职责,数据制度与管理流程,数据服务管理,数据需求管
3、理,应用系统建设,数据服务,数据架构与模型管理,数据标准管理,数据质量管理,元数据管理,主数据管理,数据保留与归档管理,数据安全管理,内容管理,大数据治理框架,数据调度与处理,大数据平台,数据结构化转换,大数据分析计算,分布式数据库,分布式文件系统,数据生命周期管理,数据平台,数据传输,数据服务,数据集市,数据质量检核,元数据管理,数据管理平台,数据应用,统计报表,基础数据平台,贴源层,整合层,汇总层,数据切分,数据源,业务系统,物联网,互联网,数据交换平台,内部数据,外部数据,其他系统,数据接口,数据架构,数据挖掘,高管驾驶舱,一、应用(需求)驱动主导数据平台的实现,加强业务的关注和参与,二
4、、初期能够快速见效并体现建设价值,不盲目投入,三、借鉴同业的成功经验和成果,选择成熟技术架构和解决方案,四、重视内部人员培养,建设配套运营制度和管理体系,应用是展现数据总线建设效果的门户,因此需要建设业务人员最紧迫和最关注的需求和应用,让业务部门最快参与数据总线的建设当中。,实施周期不易过长,规模不易过大,能够快速的见到数据总线带来的效果和价值。,尽量参考同行业、同规模、同类型企业行的建设经验,适当创新。,前期让公司内IT人员尽量更多、更深入的参与到数据总线的建设中,后期角色以管理为主,尽量与合作伙伴共同建设二期以上。配套的管理规范、技术规范、运营体系。,数据平台建设原则,1大数据治理体系与大
5、数据治理体系的联系与区别,大数据治理是一项系统工程,大到大数据技术平台的搭建、组织的变革、政策的制定、流程的重组,小到元数据的管理、主数据的整合、各种类型大数据的个性化治理和大数据的行业应用。组织必须治理全部大数据,将大数据治理定义如下: 大数据治理是广义大数据治理计划的一部分,即制定与大数据有关的数据优化、隐私保护与数据变现的政策。 将上述大数据治理的定义分解为以下部分:,14,大数据是广义大数据治理计划的一部分,大数据治理机构必须采取以下措施,以将大数据整合到既有的大数据治理框架中: 扩展大数据治理宪章的外延,将大数据治理纳入其中; 拓宽大数据治理委员会成员的范围,将数据科学家等大数据的超
6、级用户吸纳进来; 任命处理社交媒体等特定大数据的主管; 将大数据与元数据、隐私、数据质量和主数据等大数据治理准则结合。,大数据治理关乎政策制定,政策包括人们在特定情形下如何作为的成文和非成文的宣告。譬如,大数据治理政策可能申明,未经顾客知情并同意,组织不得将顾客的Facebook资料整合到其主数据记录中。,大数据必须优化,考虑一下组织是如何将现实世界的准则应用到大数据治理中的。公司设计了精致的企业资产管理计划,对机器、飞机、交通工具和其他资产进行妥善管理。与对实物资产进行登记类似,组织必须对大数据进行如下优化: 元数据建立大数据类别信息;数据质量管理像公司对实物资产进行定期检修一样,定期净化大
7、数据;信息生命周期管理对大数据进行存档,并在没必要继续保存某些数据时,将其删除。,大数据隐私至关重要,组织同样必须建立旨在防止大数据误用的适当政策。组织在处理社交媒体、地理定位、生物计量学和其他形式的个人可识别信息(PII)时,必须考虑涉及的声誉、规制和法律风险。,大数据必须变现,所谓变现,就是将数据等资产转化为现金的过程,变现的方式可以是将数据卖给第三方,也可以是利用数据开发新的服务。在当下,公司意识到,必须将大数据视为具有财务价值的企业资产。例如,运营部门可以通过传感器数据,根据定期检修计划,提高设备正常运行时间。呼叫中心可以分析客户代表的记录,通过了解顾客呼叫的原因,降低呼叫量。此外,零
8、售商可以使用主数据激活Facebook的应用程序,提升顾客忠诚度。,大数据治理框架,大数据治理框架由三大部分组成:大数据类型、大数据治理领域、行业与功能,15,产业和功能场景,保险业,电信业,零售业,公共事业,医疗保健业,组织,元数据,隐私,数据质量,大数据类型,web和社交媒体数据,机器对机器的数据,生物计量学数据,大体量交易数据,人工生成的数据,信息治理,大数据治理需要高度聚焦于数据本身。,传统的大数据治理领域同样适用于大数据,大数据分析受用例驱动,用例的具体情况因产业和功能而异。,客户服务,IT,业务流程整合,情绪分析,Facebook忠诚度计划,客户流失分析,索赔调查,IT日志分析,车
9、载通信技术,位置服务,索赔欺诈分析,智能仪表,患者监测,索赔分析,客户流失分析,通话质量保证,基因测试,人脸识别,承保,电子病历,RFI日志,大数据治理成熟度模型,实施大数据治理的第一步,是评估大数据治理成熟度的当前状态和期望的未来状态。现将某信息治理委员会的成熟度模型用于成熟度评估。该模型设立了4个领域的11个大数据治理成熟度指标。,16,支持准则,数据架构,数据标准,审计信息日志和报告,核心准则,数据质量管理,信息生命周期管理,信息安全与隐私,支持要素,管理人员,数据风险管理,政策,目标,业务成果,要求,支持,增强,组织机构和认识,元数据,数据管理平台概述,省行3,省行2,省行1,省行平台
10、,数据仓库,资产,事件,协议,当事人,财务,数据调度平台,数据质量检查系统,数据生命周期管理系统,数据传输平台,元数据管理系统,数据管理系统,质量检核,作业调度,作业调度,作业调度,数据存储管理,数据获取,数据传输,元数据,元数据管理系统,业务组件,技术组件,业务用户,技术用户,数据库信息,ETL作业信息,数据映射,报表定义,数据模型信息,元数据管理平台,元数据查询及分析,元数据获取,技术元数据,业务元数据,灵活查询,图形化的血缘分析及影响分析,(一)项目背景管理现状,政府各部门信息资源不能共享,出现各个信息孤岛。,基层管理中存在着信息搜集不及时、底数不清、数据不实、重复劳动、重复耗资等问题。
11、,工作人员填报纸质的账表卡册,工作效率低下。,决策领导不能及时掌握辖区全貌,出现看不见摸不着的情况。缺乏统一指挥调度和应急处理的机制和手段。,人口越来越多、社会管理元素越来越复杂,社会管理难度越来越大。,管理现状,01,02,03,建设综合型平台根据管理需要建立集社区网格、行政执法、社情民意、治安管理、安全生产监管、护林防汛、指挥调度、决策辅助等多系统为一体的数字社会综合管理平台,实现社会信息部门互通、数据共享,网格化管理建立街道、社区、网格三级用户的管理机制,实现各类社会信息的实时采集、动态跟踪,保证数据的真实可靠,建立社会治理的长效机制。,数字化办公、移动办公利用掌上平台、中心平台对各类社
12、会事件信息进行采集、上报、处置和反馈,各级用户实现数字化办公、移动办公,摆脱了纸质办公的现状,大大提高了信息流转的速度和工作效率。,(一)项目背景解决方案,数据仓库层次架构,主题,逻辑视图,实体,属性,共性提炼分类分层,数据仓库层次架构,风险评级,内部机构,对公客户,对公客户信息,对公客户管理信息,不良贷款信息,对公客户领导信息,对公客户资本金构成,财务信息,机构信息,数据仓库模型设计方法,模型映射,目标的建设方法-数据仓库模型框架,整合层模型设计-基础模型(业务匹配) 基础模型是TD模型在我行进行初步客户化后的产物。 将TD模型的主题和实体,与我行的实际业务行的实际业务进行对比分析,根据匹配
13、结果对TD模型进行裁剪、合并和扩充,形成匹配我行实际业务的情况的模型框架。,营销主题,当事人主题,Teradata金融模型10.0,当事人资产主题,产品主题,事件主题,协议主题,地址主题,渠道主题,内部组织主题,财务主题,基础模型,我行无关业务,我行现有关务,我行未来关务,我行现有业务,我行无关业务,我行未来业务,对公客户,合同,机构,个人业务,营销活动,保险投资,合并,当事人主题,当事人主题,保留,内部组织主题,营销主题,保留,增加,代码主题,数据质量反馈,业务匹配,目标的建设方法-数据仓库模型框架,整合层模型设计-属性匹配 对源业务系统的字段进行梳理分析,筛选出具体业务价格的字段,将业务字
14、段与基础模型的主题、实体和属性进行匹配分析,根据匹配结果对基础模型的实体、属性进行增删。,实体属性,基础模型,源业务系统,业务字段,分析匹配,?,新增属性,实体属性,保留(整合)并映射,新增并映射,?,未来业务相关则逻辑化保留,未来业务无关则删除,数据仓库模型,逻辑模型设计-主题划分,当事人,逻辑模型设计-当事人主题,当事人是一个独立的人或者一组人组成的机构、团体等,主要分为个人、机构和家庭,他们是和我行有往来或者出于营销、管理等各种需要希望关心和分析的个体或人群。从模型角度考虑,应该包括以下当事人信息:在我行登记注册开立账户的对公普通客户;我行担保客户和我行有业务往来的其他金融机构;机构的内
15、部组织(如分支机构、部门等);机构的员工(含我行柜员、员工等);,协议,地址,产品,当事人,渠道,反馈域,财务,事件,当事人资产,代码,逻辑模型,逻辑模型设计-代码主题,代码:是指将源业务系统所涉及到的所有代码进行整合,在整合层模型中统一存储,依据前端应用需求的需要,将代码主题的整合分为两大类:简单代码表和复杂代码表,简单代码表指的是只需要关注代码值和代码值业务含义描述;复杂代码表指的应用需求除关注代码值和代码值业务含义描述外,该代码表的其他属性也有应用需求,同样需要关注,这样的码表将作为普通的数据表对待;自定义代码,是属于简单码表的一种。,公共类代码表,协议类代码表,分类模式编码表,协议,地
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