智慧政务大数据解决方案（72页-H3C）

政务大数据建设方案总结

核心内容

政务大数据建设方案旨在通过数据整合、共享与治理，推动电子政务体系建设，实现政府治理现代化与“智慧政府”目标。方案围绕数据采集、交换、共享、治理及应用展开，构建统一的数据资源管理平台，提升数据质量，实现跨部门数据流通与应用。

主要观点

1. 政策驱动：国家政策推动政务数据共享与整合，如《“互联网+政务服务”技术体系建设指南》和《政务信息系统整合共享实施方案》。
2. 统一平台：建设统一的数据共享平台，实现数据采集、梳理、管理、服务、应用一体化。
3. 数据治理：通过全过程透明管控、数据标准化、质量提升等手段，建立完善的数据治理体系。
4. 技术支撑：采用Hadoop和MPP融合架构，支持结构化和非结构化数据的处理与分析。
5. 应用场景：包括人口库、法人库、空间地理库、电子证照库等，以及宏观经济分析、信用关系平台等。
6. 安全保障：支持数据加密、数字证书、安全会话、STS服务等安全机制。
7. 运维管理：通过智能运维平台实现对集群、服务组件和任务的分级管理，保障平台稳定运行。

关键信息

1. 建设内容

• 数据采集与交换：支持多种数据采集方式，包括前置网关、FTP服务、数据服务接口等。
• 基础库建设：包括人口库、法人库、宏观经济库、空间地理库等，每个库都有详细的数据项和比对原则。
• 信息资源目录：用于统一数据标准和管理，支持多业务应用。
• 数据共享与开放：通过API服务目录，实现数据共享和开放，提升数据使用效率。
• 数据治理：包括数据标准化、质量监控、问题处理等，确保数据一致性与完整性。
• 大数据应用：涵盖经济运行监测、信用关系分析、政务效能评估等。
• 基础软硬件：提供高性能、低成本的数据存储与计算平台。

2. 数据共享交换功能特点

• 交换域隔离：支持不同业务应用的独立数据交换管理域。
• 数据加密与传输：支持数据压缩、加密、数字证书等安全功能。
• 多源支持：支持多种类型的数据源，包括数据库、文件、XML、CSV等。

3. 数据治理

• 数据质量状况：存在数据不一致、字段为空、信息错误等问题。
• 治理过程：包括事前防范、事中管控、事后治理，确保数据的高质量与一致性。
• 数据标准化：涵盖编码、业务字典、稽核规则等。
• 数据质量监控：支持采集监控、稽核监控、加工监控，确保数据质量可控。

4. 数据应用

• 人口库分析：支持人口基础信息与扩展信息，用于政务服务、社会管理等领域。
• 法人库分析：涵盖企业信息、经营范围、经济行业代码等，用于经济管理、市场监管等。
• 宏观经济分析：支持经济运行监测、行业趋势分析，辅助政府决策。
• 信用关系平台：支持企业与个人之间的信用关系分析，如担保、投资等。

5. 技术与平台

• 数据存储架构：采用混合式、分级存储，包括在线、近线、离线数据。
• H3C DataEngine：支持大数据处理、分析、可视化展示，具有高性能、低时延、高并发等优势。
• 智能运维：提供统一管理平台，支持集群、服务组件、任务级别的监控与管理。

6. 成果与案例

• H3C DataEngine：在多个领域成功应用，如公安、医疗、制造等，提升数据处理效率与服务质量。
• 第三方认证：通过多项测试与认证，如工信部、泰尔实验室、信标委等。
• 建设成果：包括数据接入单位数量、数据量、存储容量等指标。

7. 预期指标

• 数据接入单位：达到20家。
• 数据量：沉淀50亿条以上。
• 存储容量：达到100T以上。
• 数据共享：实现跨部门数据共享与协作，提升政务效率与服务质量。

建设目标

通过政务大数据建设，实现数据资源的整合、共享与治理，推动政府治理现代化，提升政务服务效率与质量，促进社会运行效率提高，为“智慧政府”建设提供数据支撑。

建设周期与投入

• 建设周期：涵盖2017年至2019年，逐步推进数据治理与应用。
• 投入内容：包括系统设计、平台建设、数据治理、应用开发、运维支持等。
• 投入结构：包括项目投资与运维费用，确保平台的持续稳定运行。

总结

政务大数据建设方案通过政策驱动、技术支撑与治理机制，实现数据整合与共享，提升数据质量与应用价值，为政府决策、服务优化与监管提供有力支持，推动“智慧政府”建设与社会运行效率提升。