电子政务云计算大数据.ppt
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1、大数据给我们带来了什么电子政务的视角国家信息中心 宁家骏 2013年5月,前 言,大数据、云计算的兴起,已经引起了社会各界的广泛关注。人们从各种不同的视角,对于这场大变革进行着思考和议论。有的人从企业和经营的角度看到了机遇,有的人从政策和治理的角度看到了希望。作为从事电子政务的人员,在这里仅就这种发展对于电子政务的影响谈一点意见。,目 录,一、电子政务的发展趋势二、大数据带来的机遇三、大数据与云计算四、我们今天需要怎样的电子政务云和大数据应用,4,电子政务的战略定位,电子政务的性质:技术应用VS变革转型办公自动化VS业务联动和整合网络建设VS信息资源共享电子政务的战略地位:促进政府职能转变的助
2、推力造就高效、透明、廉洁政府的赋能器不是仅限技术应用,需要其他改革措施同步推进,5,电子政务进展显著,大多数政府机构的核心业务已完成不同程度的信息化.网络化公共服务的提供已在不同深度上普及.部委、省级、地级和县级政府网站的拥有率分别为96%、100%、98.5%和83%.金关、金税、金盾、金审、金信、金水、金农、金保等一批重大电子政务工程发挥重要作用电子政务总体架构开始构筑,为今后共享,联动奠定基础,6,信息化提升城市公共服务和管理水平,各级政府门户网站群,已成为政务公开、行政办事、投诉咨询、便民服务的主渠道之一。网站群点击数呈现海量增长态势众多政府部门职能、行政许可等10类信息实现了100在
3、网上公开多项行政办事事项中,除涉密事项外,办事指南在线提供,业务表格能在线下载,提供了多项能提供申报、状态查询、结果公示等环节的在线服务,7,信息化提升城市公共服务和管理水平,各级政府建成的多个信息系统,覆盖了宏观决策、经济调控、市场监管、公共服务、城市管理等政府管理和决策的主要领域,基本覆盖了政府核心业务实时信息接入了领导桌面,应急指挥实现联动,城市管理实现了网格化和可视化,问题和挑战,与政府职能转变的融合度不够,电子政务战略意义未突现业务联动,资源整合难度大,影响效能发挥部门管理功能强化,公共服务功能相对薄弱推进信息化的传统路径在那里,8,电子政务面临挑战-、社会形态的改变、社会管理创新,
4、网络社会带来的变迁如社交网络给当前社会管理带来了全新的挑战。需要政府提供创新服务。,当前社会机构更加网状结构发展,社会结构变化更加需要政府协同工作,社会发展更加需要政府各部门、各层级协同工作。,协同工作套件,统一通信协同插件,协同数据交换插件,ERP集成插件,ESN企业社区,协同,公文,计划,会议,日程,表单,公共信息,综合办公,视频会议,IM,程序共享,IP电话,短信,SNS,论坛,微博,Wiki,E-Learning,博客,KM,RSS,财务,SRM,HR,CRM,进销存,SCM,行业软件,个人工作信息,部门级工作信息,企业级工作信息,企业间工作信息,电子政务通过协同促进社会创造价值-云服
5、务的新兴机会-工作协同云,从协同向协同“云”,决策C-Level管理M-Level服务Employee,结论:对于政务决策、管理和服务的关键业务离不开协同所依托的信息支撑80%的工作时间在于协作、沟通和掌握信息20%的时间用于依托有效信息用于决策、管理和从事服务,信息协同对于能否提升工作效率和效能至关重要,政府服务对象,政府工作,电子政务深化的难点和对策,13,14,普遍存在的难点,人的因素:观念、激励、技能、文化政府职能整体转变的协调多部门项目的资金和实施管理网络安全忧患,影响公众的信任、信心,15,普遍存在的难点,政务业务所需要的信息支撑水平不高、能力不强。特别是跨部门、跨层级的信息共享水
6、平极度缺乏政务信息资源重复开发、利用效率低,开发缺乏成本控制政府信息资源缺乏整合,难以进行效益评估,16,如何解难?,要有一套科学的总体框架有力的实施机制!要有先进的理论和方法包括云计算和大数据理论与应用,电子政务信息整合共享的基本方法,科学发展、为民服务是现代政务的主题。政府决策、管理和服务离不开如下两种基本的思路 逻辑推理:即根据以往得出的若干“基本原则”,按照逻辑方法推演出现实世界的运行规则和演变规律。归纳:即根据现实世界提供的数据或案例,进行汇总和综合,从而得出现实世界的运行规则和演变规律。,各自的软肋,对于逻辑推理来说,最致命的问题是:你怎么能够证明你的出发点,即那些决策包括所制定的
7、政策、法规是可靠的?对于综合归纳来说,最致命的问题是:你怎么能够肯定下一个案例,还会符合你归纳出来的“基本原则”?,19,下一步的趋势展望?融合 创新,20,电子政府发展阶段,基础建设:接入、联网,基本、附加、孤立,融入IT的新型治理和服务,现有流程电子化,转型创新,流程和组织转型,新型政府,基本在线服务,21,电子政府发展的新阶段,转型创新阶段(t-Government)业务上网由重数量转向质量,以效益为中心,使用户真正得益首先,实现基于现有流程的、跨部门后台整合然后,实现基本流程的重构,机构转型创新评估指标:高效益、高效率,22,电子政务深化的驱动力,电子政务与行政体制改革的融合和互动电子
8、政务以公共服务为重点,支持服务型政府电子政务以业务联动为方向,支持精细化管理形成跨部门,跨地区信息系统互操作和资源共享的长效机制电子政务受益面的扩展,23,对”融合”的理解,“融合”既是公共管理的高级阶段,也是信息化的高级阶段,有别于传统政府管理,也有别于一般意义的电子政务;主要区别反映在由信息化支撑的(催生的)新型公共管理和服务模式成为常态,实现向服务型政府的战略转型,形成新的公共治理格局,23,24,信息化与政府转型战略目标融合要成常态!要学会在信息化时代下治国理政!建设会做事的信息化政府!其中关键离不开信息支撑能力和水平,P25,对”创新”的理解,从信息化与政府业务、服务、机制融合的角度
9、,从信息供给贺支撑能力的角度,推进政府转型,催生新的服务和管理模式通过信息技术与服务管理功能、流程的深度渗透融合,产生新的政府服务和管理形态从信息支撑能力和水平,促进政府决策字、管理和服务水平的提升,促进社会的运行方式、工作方式、生活方式、组织形态和行为等发生重大转型,P26,“创新”服务型政府的关键,以大系统概念.简化和优化政府办事流程以服务对象为目标,实现信息共享和跨部门协同以新技术架构,通过推进应用深化、资源整合,促进决策科学、管理精准、服务到位,P27,“创新”服务型电子政府新模式方向,着力改进以公众为中心的网上服务切实促进政府向主动型服务转变切实推进面向基层的社区一站式综合服务着力推
10、进公务员网上办公和互动,P28,服务型政府方向,离不开网络办公离不开一站式网上服务离不开信息资源汇聚、统一、整合与共享信息网上公开公共信息发布系统网络办事大厅网上政民互动网上咨询/网上调查/网上交流网上评议/网上投诉/网上信访网上问政新兴网络民主形式,P29,切实推进资源整合,资源整合的本质是信息整合统一网络平台电子政务内网、外网统一数据平台数据中心(大集中数据库、交换共享平台、信息资源目录、标准等)统一服务渠道和手段政务服务中心、政府服务热线、街道社区服务中心、档案服务中心、市民电子邮箱、社会保障卡、公共服务终端 实现一站办理、一网连通、一号服务、一卡通行,P30,加强政府服务资源梳理,不断
11、提升信息公开的规范性加强公共事业单位服务资源整合,拓展服务覆盖范围加强公众需求分析,提升网上服务的人性化水平加强公众参与,促进网上互动规范化、日常化加强推广宣传,大力提升政府网站的社会认知度,信息共享促进政府服务水平提升,大数据产生的背景,数据的爆发式增长和社会化趋势,新摩尔定律大数据已经成为一种自然资源机器数据日益重要大数据不被利用就是成本浪费,大数据产生的背景,现有的信息系统和电子政务建设模式难以处理大数据的规模和复杂性获取(capture)存贮(storage)搜索(search)分享(sharing)分析(analysis)可视化(visualization),奥巴马大数据战略,201
12、2年3月29日,白宫发布美国政府的大数据计划通过提高从大型复杂的数字数据集中提取知识和观点的能力,承诺帮助加快在科学与工程中的步伐,加强国家安全,并改变教学研究,大数据时代的背景,21世纪是数据信息大发展的时代,移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围,各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网(社交、搜索、电商)、移动互联网(微博)、物联网(传感器,智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融(银行、股市、保险)、电信(通话、短信)都在疯狂产生着数据。,“大数据”的诞生:半个世纪以来,随着计算机技术全面融入社会生活,信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世
13、界充斥着比以往更多的信息,而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学,创造出了“大数据”这个概念*。如今,这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。,大数据的4V特征,“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低(Value)”就是“大数据”的显著特征,或者说,只有具备这些特点的数据,才是大数据。,大数据不仅仅是“大”,一般超过PB级,比大更重要的是数据的复杂性,有时甚至大数据中的小数据如一条微博就具有颠覆性的价值,大数据的4V特性,体量Volume,多样性Variety,价值密度Value,速度Velocity,非结构化数据的超
14、大规模和增长总数据量的8090%比结构化数据增长快10倍到50倍是传统数据仓库的10倍到50倍,大数据的异构和多样性很多不同形式(文本、图像、视频、机器数据)无模式或者模式不明显不连贯的语法或句义,大量的不相关信息对未来趋势与模式的可预测分析深度复杂分析(机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等),实时分析而非批量式分析数据输入、处理与丢弃立竿见影而非事后见效,大数据的构成,大数据=海量数据+复杂类型的数据,海量交易数据:企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机分析数据,是结构化的、通过关系数据库进行管理和访问的静态、历史数据。通过这些数据,我们能了解过去发生了什么。,大数据包
15、括:交易数据和交互数据集在内的所有数据集,海量交互数据:源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、Web文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告诉我们未来会发生什么。,海量数据处理:大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的架构。例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的Apache Hadoop。,分析技术:数据处理:自然语言处理技术统计和分析:A/B test;top N排行榜;地域占比;
16、文本情感分析数据挖掘:关联规则分析;分类;聚类模型预测:预测模型;机器学习;建模仿真大数据技术:数据采集:ETL工具数据存取:关系数据库;NoSQL;SQL等基础架构支持:云存储;分布式文件系统等计算结果展现:云计算;标签云;关系图等,处理大数据的一些相关技术,存储结构化数据:海量数据的查询、统计、更新等操作效率低非结构化数据图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储不利于检索、查询和存储半结构化数据转换为结构化存储按照非结构化存储,解决方案:Hadoop(MapReduce技术)流计算(twitter的storm和yahoo!的S4),处理大数据在技术上面临的挑战,1、对现有数据库管理技
17、术的挑战传统的数据库部署不能处理数TB 级别的数据,也不能很好的支持高级别的数据分析。急速膨胀的数据体量即将超越传统数据库的管理能力。如何构建全球级的分布式数据库(Globally-Distributed Database),可以扩展到数百万的机器,数已百计的数据中心,上万亿的行数据。2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别(variety)SQL(结构化数据查询语言),在设计的一开始是没有考虑非结构化数据的。3、实时性的技术挑战:一般而言,像数据仓库系统、BI应用,对处理时间的要求并不高。因此这类应用往往运行1、2天获得结果依然可行的。但实时处理的要求,是区别大数据应用和传统数据仓库技术、B
18、I技术的关键差别之一。,网络架构、数据中心、运维的挑战:,技术架构的挑战:,人们每天创建的数据量正呈爆炸式增长,但就数据保存来说,我们的技术改进不大,而数据丢失的可能性却不断增加。如此庞大的数据量首先在存储上就会是一个非常严重的问题,硬件的更新速度将是大数据发展的基石。,大数据与云计算的关系,云计算的模式是业务模式,本质是数据处理技术。数据是资产,云为数据资产提供存储、访问和计算。当前云计算更偏重海量存储和计算,以及提供的云服务,运行云应用,但是缺乏盘活数据资产的能力,挖掘价值性信息和预测性分析,为国家、企业、个人提供决策和服务,是大数据核心议题,也是云计算的最终方向。,大数据比云计算更为落地
19、,商业模式驱动,应用需求驱动,云计算本身也是大数据的一种业务模式,政府职能变革重视应用大数据技术,盘活各地云计算中心资产:把原来大规模投资产业园、物联网产业园从政绩工程,改造成智慧工程;在安防领域,应用大数据技术,提高应急处置能力和安全防范能力;在民生领域,应用大数据技术,提升服务能力和运作效率,以及个性化的服务,比如医疗、卫生、教育等部门;解决在宏观经济管理和信息惠民服务等领域等中数据分析的问题:一直得到得极大的重视,但受困于存储能力和计算能力的限制,只局限在有限数据的统计分析;政府投入将形成示范效应,大大推动大数据的发展。,大数据在电子政务中的应用,大数据在智慧城市中的应用,美国奥巴马政府
20、在白宫网站发布大数据研究和发展倡议,提出“通过收集、处理庞大而复杂的数据信息,从中获得知识和洞见,提升能力,加快科学、工程领域的创新步伐,强化美国国土安全,转变教育和学习模式”;中国工程院院士邬贺铨说道,“智慧城市是使用智能计算技术使得城市的关键基础设施的组成和服务更智能、互联和有效,随着智慧城市的建设,社会将步入“大数据”时代。”难点:1、在最初就合理规划智慧城市(深度思考哪些领域能够运用);2、在城市发展基础设施和“云产业”的同时,更多重视“数据”的价值;3、在大数据处理领域的核心技术不足,需要政府更大的投入。,对大数据的理解,大数据比云计算更为落地大数据不仅仅是“大”软件是大数据的引擎大
21、数据的应用不仅仅是商业化服务管理大数据“易”,理解大数据“难”,软件是大数据的引擎,和数据中心(Data Center)一样,软件是大数据的驱动力,软件改变世界,大数据生态:软件是引擎,大数据的应用不仅仅是商务,通过用户行为分析实现精准管理、科学决策和人性化服务是大数据的典型应用,大数据在各行各业特别是公共服务领域具有广阔的应用前景,消费行业,金融服务,食品安全,医疗卫生,军事,交通环保,电子商务,气象,管理大数据“易”理解大数据“难”,虽然大数据是一个重大问题,真正的问题是让大数据更有意义目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑,解决高并发数据存取的性能要求及数据存储的横向扩展,但对非结构化数
22、据的内容理解仍缺乏实质性的突破和进展,这是实现大数据资源化、知识化、普适化的核心非结构化海量信息的智能化处理:自然语言理解、多媒体内容理解、机器学习等,重视大数据带来的危险,然而,大数据也隐含着某种危险,即对于数量方面的片面强调,而忽视对于质的变化的研究,忽视基本理念的转变和更新。近年来,片面强调“量化管理”,“用数据说话”的倾向,已经造成了不少问题。这种形式的形而上学是需要警惕的。,用精确的方法处理根本就不明晰的概念和问题是毫无意义的。因此,要想用精确的方法处理经济问题,第一步是通过更细致的描述工作澄清人们对事物的认识。所以,在强调大数据的时候,我们必须同时注意理念的转变,防止把一切量化的、
23、一刀切的倾向。,关于统计的局限性,这里需要特别注意防止统计方法的滥用。要知道,统计方法的前提是个体的同质化,是个体同质的假定。在中国特定的条件下,我们还要特别注意数据的质量的影响,避免列宁早就指出过的用统计数据欺骗群众的把戏。在今天的技术条件下,这已经变得更加容易。,大数据带来的机遇,回顾历史,我们能够看到,大数据和云计算的出现为电子政务中信息资源开发利用带来了新的机遇。今天的政务部门以及广大干部和民众能够掌握的数据、处理数据的能力,与几十年前相比,已经大得多得多了。,鉴于经济学家们对其所处理的问题的认识非常有限,而且对有关事实的描述又很不全面,所以经济学是一门太过困难的科学,绝不可能很快就建
24、立起来。只有那些不了解这种情况的人,才有可能试图建立统一的经济理论体系。即使是远比经济学先进的科学,比如物理学,目前也没能得到什么统一体系。数学在科学和社会中的作用 P54 参看 时间简史 霍金,考虑到与物理学相比,经济学作为一门科学更加困难,更少被人理解,而且无疑处于更早期的发展阶段,所以,人们显然也就不能对其发展形势提出更高的要求。数学在科学和社会中的作用 P55 在经济学的某些分支里,最有成效的工作也许是耐心的解释描述;事实上,在目前和今后一段时间内,这种工作将占经济学研究的绝大部分。数学在科学和社会中的作用 P55,电子政务离不开数据挖掘,(一)电子政务需要数据挖掘 而电子政务发展需要
25、处理越来越的各种类型的海量,对这些数据的利用离不开数据挖。1、实时有效信息的需求 政府部门要充分发挥政府的职能,进行有效地监控和管理,同时为了增强民众和政府之间沟通的时效性,及时掌握有效的信息。2、降低成本、减少财政支出的需求 电子政务系统的建设带来的直接的经济效益,就是打破了各级政府之间文件传递的繁琐性,用最快捷的电子方式在政府上下级之间传递信息,这不仅降低了政府办公用品及相关开销,而且无形中也减少了大量的额外开支。3、分析和决策的需求 现有的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询和部分统计等功能,但是无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。因此,政务系统
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