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薦讀 | 2017最新總結政府大數據應用案例及啟示

2017-12-19

在我國,政府部門掌握著全社會量最大、最核心的數據。以往地方政府提振經濟一般是招房地產、工廠等,隨著土地及人口紅利殆盡,大數據成為與水電煤等一樣重要的生產資料,成為繼土地之后政府最重要的資產。了解政府大數據應用的案例和數據價值釋放的方法,將有利于激活沉睡的數據,釋放政府數據價值。為此我們需要梳理下:



01 政府有哪些數據資產

政府擁有或控制,能夠給政府組織帶來社會或經濟利益的數據資源,就是政府數據資產。這主要包括兩個方面:

一、政府所擁有和管理的數據,如典型的公安、交通、醫療、衛生、就業、社保、地理、文化、教育、科技、環境、金融、統計、氣象等數據;

二、政府工作開展產生、采集以及因管理服務需求而采集的外部大數據(如互聯網輿論數據)

從政府擁有或控制的角度來講,政府數據資產大致可分為五類,分別為:

l  政府資源才有權利采集的數據:如資源類、稅收類、財政類等;

l  政府資源才有可能匯總或獲取的數據:如建設、農業總、工業總等;

l  因政府發起才產生的數據:如城市基建、交通基建、醫院、教育師資等;

l  政府的監管職責所擁有的大量數據:如人口普查、食品藥品管理等;

l  政府提供的服務的客戶級消費和檔案數據:如社保、水電、教育信息、醫療信息、交通路況、公安等。

02 地方政府大數據應用案例

政府在建設和應用大數據的過程中有獨特的優勢。政府部門不僅掌握著80%有價值的數據,而且能最大限度調動社會資源,能整合推動大數據發展的各方力量。政府作為大數據建設和應用的主導力量,積極應用大數據決定著能否發揮大數據隱含的戰略價值,對行業來說具有引領性作用。以下筆者按部收集了一些大數據的應用案例:

1、工商部門

企業異常行為監測預警

重慶依托大數據資源,在全國率先探索建立注冊登記監測預警機制,對市場準入中的外地異常投資、行業異常變動、設立異常集中等異常情形進行監控,對風險隱患提前介入、先行處置,有效遏制了虛假注冊、非法集資等違法行為。

同時,積極推動法人數據庫與地理空間數據庫融合運用,建設市場主體分類監管平臺,將市場主體精確定位到電子地圖的監管網格上,并集成基本信息、監管信息和信用信息。平臺根據數據模型,自動評定市場主體的監管等級,提示監管人員采取分類監管措施,有效提升了監管的針對性和科學性。

中小企業大數據服務平臺精準服務企業

山西省中小企業產業信息大數據應用服務平臺依托大數據、云計算和垂直搜索引擎等技術,為全省中小企業提供產業動態、供需情報、會展情報、行業龍頭、投資情報、專利情報、海關情報、招投標情報、行業研報、行業數據等基礎性情報信息,還可以根據企業的不同需求提供包括消費者情報、競爭者情報、合作者情報、生產類情報、銷售類情報等個性化定制情報,為中小微企業全面提升競爭力提供數據信息支持。

2、規劃部門

運營商大數據助力城市規劃

重慶市綦江區規劃局委托上海復旦規劃建筑設計研究院及重慶移動共同開展,利用重慶移動相關數據及綦江相關統計年鑒數據對綦江中心城區人口、住宅、商業、公共服務配套等進行大數據分析,量化綦江房地產庫存,從城市建設角度提出改進策略,完善城市功能,促進城市健康發展。

據介紹,經過多次嘗試,重慶移動率先將手機信令數據引入城市規劃,通過建立人口遷移模型,提供2013-2015年期間綦江區人口的流入流出情況(包括國際、省際、市內流動),建立職住模型提供綦江區居住及工作人口的分布,通過監控道路周邊基站人口流動情況,反應綦江區全天24小時道路人口流動情況,識別出各個時段道路堵點。

3、交通部門

大數據助力杭州治堵

201610月,杭州市政府聯合阿里云公布了一項計劃:為這座城市安裝一個人工智能中樞——杭州城市數據大腦。城市大腦的內核將采用阿里云ET人工智能技術,可以對整個城市進行全局實時分析,自動調配公共資源,修正城市運行中的問題,并最終進化成為能夠治理城市的超級人工智能。緩解交通堵塞是城市大腦的首個嘗試,并已在蕭山區市心路投入使用,部分路段車輛通行速度提升了11%。

4、教育部門

徐州市教育局利用大數據改善教學體驗

徐州市教育局實施教育大數據分析研究,旨在應用數據挖掘和學習分析工具,在網絡學習和面對面學習融合的混合式學習方式下,實現教育大數據的獲取、存儲、管理和分析,為教師教學方式構建全新的評價體系,改善教與學的體驗。此項工作需要在前期工作的基礎上,利用中央電化教育館掌握的數據資料、指標體系和分析工具進行數據挖掘和分析,構建統一的教學行為數據倉庫,對目前的教學行為趨勢進行預測,為 “徐州市信息技術支持下的學講課堂提供高水平的服務,并能提供隨教學改革發展一直跟進、持續更新完善的系統和應用服務。

5、醫療衛生部門

微軟助上海市浦東新區衛生局更加智能化

作為上海市公共衛生的主導部門,浦東新區衛生局在微軟SQLServer 2012的幫助之下,積極利用大數據,推動衛生醫療信息化走上新的高度:公共衛生部門可通過覆蓋區域的居民健康檔案和電子病歷數據庫,快速檢測傳染病,進行全面的疫情監測,并通過集成疾病監測和響應程序,快速進行響應。與此同時,得益于非結構化數據的分析能力的日益加強,大數據分析技術也使得臨床決策支持系統更智能。

6、氣象部門

氣象數據為理性救災指明道路

大數據對地震等天災救援已經開始發揮重要作用,一旦發生自然災害,通過大數據技術將為理性救災指明道路。抓取氣象局、地震局的氣象歷史數據、星云圖變化歷史數據,以及城建局、規劃局等的城市規劃、房屋結構數據等數據源,通過構建大氣運動規律評估模型、氣象變化關聯性分析等路徑,精準地預測氣象變化,尋找最佳的解決方案,規劃應急、救災工作。

7、環保部門

環保部用大數據預測霧霾

微軟在利用城市計算預測空氣質量上,已推出Urban Air 系統,通過大數據來監測和預報細粒度空氣質量,該服務覆蓋了中國的300多個城市,并被中國環境保護部采用。同時,微軟也已經和部分其他中國政府機構簽約,為不同的城市和地區提供所需的服務。該技術可以對京津冀、長三角、珠三角、成渝城市群以及單獨的城市進行未來48小時的空氣質量預測。與傳統模擬空氣質量不同,大數據預測空氣質量依靠的是基于多源數據融合的機器學習方法,也就是說,空氣質量的預測不僅僅看空氣質量數據,還要看與之相關的氣象數據、交通流量數據、廠礦數據、城市路網結構等不同領域的數據,不同領域的數據互相疊加,相互補強,從而預測空氣質量狀況。

8、文化旅游部門

山東省用旅游大數據帶動農村經濟發展

山東省將省內公安系統、交通系統、統計系統、環保系統、通訊系統等十余個涉旅行業部門聯合,整合全省旅游行業的要素數據,開發完成旅游產業運行監測管理服務平臺。通過管理分析旅游大數據,山東省提升景區管理水平,挖掘省內旅游資源,開發更多符合游客需求的景點以及農家樂等鄉村旅游服務,進而帶動景區特別是農村地區的經濟發展。

9、政法部門

濟南公安用大數據提升警務工作能力

濟南公安局在搭建云數據中心的基礎上構建了大數據平臺,以開展行為軌跡分析、社會關系分析、生物特征識別、音視頻識別、銀行電信詐騙行為分析、輿情分析等多種大數據研判手段的應用,為指揮決策、各警種情報分析、研判提供支持,做到圍繞治安焦點能夠快速精確定位、及時全面掌握信息、科學指揮調度警力和社會安保力量迅速解決問題。

上海利用大數據助百姓找律師

2016年底,上海市律師協會開發的上海市律師行業信用信息服務平臺上線,整合上海市司法局法律服務行業信息平臺、上海市人民法院律師訴訟服務平臺、上海市人民政府公共信息信用平臺三大權威數據來源,通過對法院已經公開的裁判文書數據進行大數據分析,自動梳理出律師以往訴訟代理情況,方便百姓、企業以及政府機構等查找律師,促進法律服務信息透明對稱,推動法律服務市場良性競爭。

信用信息數據庫中包括基本信息、執業信息、獎懲信息、業務信息和社會服務五大方面。平臺信息分為法定公開、行業公開、自愿公開三種,并對信用主體提供了多角度的信息展示。對于信用主體自行申報的信息,上海律協在形式審查后會標注明確的告知事項,向社會公布,接受社會的監督。

10、農業部門

美國企業:大數據預測農作物生長

美國在農業大數據領域不乏創新公司,2006年,兩名前Google員工創立了 Climate Corporation。該公司通過海量公開的國家氣象服務數據,重點研究美國全國范圍內熱量與降水類型。通過這些數據,與美國農業部積累的60年農作物產量數據進行分析,從而預測玉米、大豆、小麥等農作物生長,同時,通過實時氣象觀察與跟蹤,公司在線上向農民銷售天氣保險產品給農民。從2007年獲得天使投資開始,Climate Corporation持續獲得了17個投資人41.08億美元的投資,公司2013年被著名農業公司孟山都億9.3億美元的價格收購。

11、財稅部門

大數據預測股價漲跌

2011 年,英國對沖基金Derwent Capital Markets 建立了規模為4000萬美金的對沖基金,該基金是首家基于社交網絡的對沖基金,該基金通過從Twitter 的數據內容來感知市場情緒,從而進行投資。無獨有偶,美國加州大學河濱分校也公布了一項通過對Twitter消息進行分析從而預測股票漲跌的研究報告。

無錫地方稅務局應用大數據進行稅收監管

無錫地稅局自2013年起就著手研究大數據時代對稅收管理發展帶來的影響,探討大數據技術應用于稅收風險管理的前景,并建設了無錫地稅涉稅情報管理平臺作為信息化支撐,著重研究行業、事項和大企業等三類稅收管理領域,通過從互聯網上收集與納稅人有關的各類數據,經處理后與征管系統中的信息進行分析、比對,產生風險疑點實施推送應對。

值得注意的是,相比國內,美國政府的稅務大數據應用場景要具體得多。2012年起,美國聯邦及州的稅務部門即開始嘗試應用大數據技術尋找偷稅、騙稅行為的共同特征來打擊逃稅。美國國內收入署(IRS)對納稅人申報信息與各種公開信息記錄進行比較,特別針對申報表中的稅前列支內容、退稅信息創建了大量算法,尋找其中的疑點。僅就2011年度納稅申報,即發現36億美元的虛假稅前列支,并發現超過3%的退稅存在欺詐行為。

金融證券

針對金融證券領域高頻算法交易、數據綜合分析、違規操作監管、金融研究報告交易、金融數據服務等方面的需求,建設金融大數據分析與智能決策支持系統。匯聚融合國內外證券及相關衍生品市場的高通量交易數據,整合行業媒體實時資訊與輿情,為相關機構提供金融監管和風險管控等智能決策支持,為投資者提供金融市場數據和經濟數據、投資方向等個性化的金融數據服務。

12、人社部門

鎮江市打造勞動保障監察大數據” 維權監管體系

江蘇省鎮江市人社局牽頭整合就業、社保、監察、人才培訓及稅務、工商、民政、公安等數據資源,形成全市信息共享、網格聯動、預防處置、指揮調度勞動關系智能化預警監控信息鏈。通過信息數據庫的比對,市人社部門可以第一時間發現并糾正企業勞動保障違法行為,改變了以往單靠勞動保障監察部門處理案件的被動局面,促進了全市勞動關系的和諧穩定。

03.政府大數據應用啟示

數據是基礎性資源,也是重要生產要素。如何管理政府大數據資產,我國各部門還缺乏統一標準,如何利用大數據進行精細分析仍處于探索起步階段,應用分散。分析我國政府大數據應用的現狀和特點,借鑒國外有益經驗,推動我國政府大數據應用,應著重從以下幾個方面開展:

1.建設政府數據開放平臺,做好政府數據資產整合與管理

政府數據資產到底有多大價值?按照麥肯錫給出的測算方法,北京市政府部門數據開放的潛在價值可達 3000—5000 億元,按此推算,全國政府部門數據開放的潛在價值可達 10 萬億—15 萬億元。

鑒于政府數據的巨大價值,美國、新加坡、英國都已經建成國家層面的數據開放平臺。在我國,上海、北京、廣州、武漢等地相繼建立開放數據平臺,在數據公開方面做了有益的嘗試,但在數據開放數量和質量上與國外還有很大差距——許多信息支離破碎,且使用的格式各異,用戶搜尋信息并進行統一處理的難度很高。建設統一的政府數據開放平臺,整合所有的政府公開數據,將之以統一的數據標準與數據格式進行發布,并為開發者提供API接口,可以大大提升公眾對政府數據的使用效率。

2.以需求為導向,推動大數據服務民生

政府數據本質上是國家機關在履行職責時所獲取的數據,采集這些數據的經費來自于公共財政,因而這些數據是公共產品,歸全社會所有,應取之于民,用之于民。因此政府大數據必須充分考慮到老百姓的實際需求,而不僅僅是將原來分散管理的業務數據集中起來提供給政府部門內部辦公使用。例如近年來各地政府部門推廣實施一號一窗一網,將大數據引入政府治理,解決群眾辦證多、辦事難等問題,就是通過數據資源暢通流動、開放共享,推動政府管理體制、治理結構更加合理優化、透明高效。

3.鼓勵數據開放,引導社會力量開發數據應用產品

在大數據時代,對于政府來說,一方面應建設政府大數據,實現政務數據資源的公開和共享;另一方面應承擔起引領、推動大數據產業發展的使命。通過開放政府數據,供社會進行增值開發和創新應用,可以激發大眾創新,萬眾創新,推動大數據產業發展。這方面美國的經驗值得借鑒。

在政府大數據應用方面,美國意識重視啟發民智,鼓勵公眾對大數據的應用。一方面,政府、社會與企業可以從Data.gov免費下載數據,還可以利用Data.gov提供的API實現豐富的第三方應用的開發;另一方面,基于Data.gov美國政府還建設了Apps.gov,面向全國所有政府部門,提供政府公用云服務,并整合了一系列的應用程序,實際上類似于一個政府的應用程序商店。據了解截至201112月,僅僅在Data.Gov網站上,就匯集了1140個應用程序和軟件工具、85個手機應用插件。其中,有近300個是由民間的程序員、公益組織等社會力量自發開發的。

04.政府應建立數據產品戰略

最后,筆者想說:規劃、培訓和項目建設對于政府發展大數據產業無疑是很重要的,但是能拿出來說話的還是要產品說話,產品體現價值。

數據產品把數據、數據模型以及分析決策邏輯盡可能多的固化到一個軟件系統中,以更自動化、更準確、更智能的方式來發揮數據的決策價值。數據產品往往在一定范圍內具有普遍適用性,客戶群體更加廣泛。也容易體現工作成效

數據產品在一定范圍內具有普遍適用性,其客戶數對營收增速影響更大,對規模化復制要求也更高。面向的企業更多,因而數據產品的價值取勝在廣而不在深。這就要求在進行產品設計時對目標客戶群的業務有高度的敏感度,做到緊急需求先滿足,將多樣化的數據需求抽象成一個面能滿足一個個散落需求的點。

所以每個地方都應該建立數據產品戰略,高效安全釋放數據價值!

(轉載《智慧城市觀察》)

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