■ 大数据如何在政府市场落地（三）

    2012年，政府行业信息化市场保持了高速发展，以智慧城市、政务公开、民生信息化等为主要驱动力，体现了电子政务从单一机构应用到跨部门的整合协同理念。随着应用的深入，通过信息的共享、面向服务的体系架构和云计算平台的建设，将改变原有的电子政务应用方式，由以前专注于协同办公的阶段上升到面向全业务的大数据时代。

    服务型政府需要大数据

    据IDC的分析数据显示，按照每年约50%的增长量计算，到2020年，全球数据总量将增长44倍，达到35.2ZB。移动互联网时代，各行各业的业务操作、管理时刻都在产生数据：金融行业，每一项业务上线、资金流动、业务办理等都积累大量的数据；能源行业，包括建设整体电网、推进再生能源利用、提高发电效率等业务，都挑战着相关部门处理海量数据的能力；交通部门，成千上万的交管监控设备，同样记录着各种交通动态信息；政府各行政职能部门，累积了丰富的数据资源。

    目前对于各行业做数据价值挖掘存在两大难题：一是行业内数据搜集后，需要作出合理筛选。因为数据并不代表着有效信息，对于庞大的原始数据，在开展数据挖掘之前需要建立有效的数据库，再利用相关模型分析而挖掘出数据背后价值，进而利用到业务流程改造等环节，优化行业布局。所以，如何筛除无效、无用数据是数据挖掘的第一步；二是如何实现跨行业跨部门数据资源整合、综合利用，使政府部门的内部信息与外部信息进行有效的整合，从而让政府部门更好、更快速地做决策，更好地服务于公众。

    政府部门所产生的资料多数为文本信息，有调查显示，政府部门多年来积累了丰富的数据资产，但利用频率、效率低，距离决策、预测甚远，没有充分发挥其应有的效用。其主要原因是各单位并没有一致化的标准，且互相无法共享资料。此外，资料缺乏一定透明度也导致政府部门难以利用数据促进绩效。所有这些，都是政府利用数据进而促进职能转变的关键突破口，只有找到解决的办法，才能让数据背后蕴藏的能量迸发出来。

    数据对于政府构建合理应急系统尤为重要，目前一些地方政府也在逐步尝试实践跨平台数据联动，例如将紧急救护、交通监控数据、医疗信息、灾害预警系统做数据的有机结合，在灾害应急中快速响应，协调各方资源，更有效地部署警力、救护车等。各单位也可根据不同的紧急事件合理分配资源，使资源调动更快、更有效率。

    软硬结合是采购主流

    越来越多的政府部门将依赖数据和分析进行决策，并对数据进行深度挖掘和趋势分析，这就对大数据平台提出了更高的要求，数据处理能力要至少达到亿级，存储能力达到P级，而对数据服务的访问必须在能够毫秒级得到响应。

    大数据企业也认识到了这一点，在大数据上下足了工夫，纷纷推出了自己独特的整体解决方案。从记者了解到的结果看，软硬件结合的综合解决方案成为各大厂商无声的默契，也将成为大数据采购市场的主流。

    2012年12月，IBM在中国市场发布针对大数据处理的专家集成系统--PureData，明确了大数据平台架构，该架构分为四个部分：最底层为大数据基础架构；其上是大数据平台；然后是信息的分析和管理软件；最上层是各个行业的解决方案，包括金融、电信、政府等行业。另外，IBM智慧的分析洞察软件解决方案涵盖业务分析、分析引擎、内容管理、行业解决方案几大部分。

    2012年惠普推出StoreAll 存储和全新加强版信息优化解决方案，为非结构化数据提供了高可扩展平台，帮助用户管理、理解并且处理类型多样、变化迅速和容量巨大的数据。2013年1月，惠普继续升级大数据市场战略，推出业内第一款专门针对大数据的服务器。"针对目前数据中心基础设施在成本、复杂性和规模等方面面临的问题，融合的基础设施能最大程度地整合资源，有效兼容、扩展并实现统一管理。" 中国惠普有限公司工业标准服务器产品部产品市场总监周俊杰表示。

    2012年浪潮推出软硬一体化的方案型产品云海大数据一体机，以帮助用户实现由传统数据仓库向新型大数据平台的平滑迁移，该系统采用全新技术架构，集成计算单元、存储单元、通信单元、管理单元、分布式文件系统和数据库等核心模块，是对数据存储、处理、展现的全环节解决方案。

    微软中国企业服务部首席技术官殷皓向《政府采购信息报》记者介绍了微软2013年在大数据方面的定位：第一，在平台上对非结构化数据和结构化数据都做产品技术的支持，同时也是标准化的产品技术支持；第二，在现有数据库平台上延伸支持大数据的应用场景，将在微软SQL Server数据库、并行数据仓库一体机上结合大数据的元素；第三，提升数据分析能力。

    华为在提供大数据解决方案能力平台的同时，也直接参与开发建设大数据相关的业务软件/平台。华为还与国内外运营商一起合作开发针对流量可视化、精准营销等业务的大数据解决方案。华为IT产品线黄宁认为，在大数据中，3～5年内仍然是以结构化数据处理为主，但今后的趋势是往混合结构演进。

    CA Technologies中国区总经理孙志伟告诉记者，大数据应着眼于整个IT供应链，同每一位客户深度合作并了解他们需要从大数据中得到什么，从而以正确的界面来呈现数据。通过收集和分析几乎所有平台的数据来为客户实现商业利益，包括大型机、分布式系统、云、虚拟化、客户以及结构化和非结构化的大数据环境。

    政府主导的公共服务对于大数据的需求呼之欲出，软硬结合方案的出现克服了传统工具的不足，为实施大数据应用提供了一个良好的选择。

    公共服务应用率先落地

    大数据与普通数据有两个明显区别，一是海量，二是响应速度。"大数据利用传统工具往往需要数月时间才能完成分析，而应用大数据工具后，不到1秒钟时间就可以获取同样的结果。"大数据的应用不仅仅停留在IT领域，在医药、科学、制造以及气象等行业，都出现海量的数据应用，如果能合理地利用这些资源，对行业将带来巨大的推动。

    以邮政系统为例，我国境内的邮政营业网点总数高达八万四千多间，面对一个十三亿人口的巨大市场，没有一个高效率的信息网络平台很难面对越来越大的市场压力。美国的邮政局只有三万八千间，不到中国的1/2，但处理的邮件量高达全球邮件总量的41%，每天处理邮件六亿三千万件，中国邮政与世界先进国家相比存在巨大差距。

    以大数据为代表的计算机网络技术的发展为邮政的业务发展带来了更多的机遇，也为邮政开办物流、信息流、资金流"三流融合"的综合性业务提供了可能。目前中国邮政利用已建的计算机网络，在全国范围内的邮储网点、电子化网点已经开办了通存通取、电子汇兑、邮政"一台情"等金融服务和邮政业务。

    随着市场的不断发展以及各行业间的相互竞争与合作，新的服务方式不断涌现，使得邮政利用自身的计算机网络资源开办更多的业务和服务品种显得更为重要，其中，在全国各地（尤其是大中型城市）发展以"代"字为特征的邮政综合服务业务已成为当务之急。各地纷纷建设本地业务计算机处理平台，开办了代收代付等服务品种，如代付工资、养老金、代缴水电费、电信费等。

    在电力行业，引入大数据应用的智能电表，供电公司能每隔15分钟就读一次用电数据，而不是过去的一月一次。这不仅仅节省了抄表的人工费用，而且由于能高频率快速采集分析用电数据（产生大数据），供电公司根据用电高峰和低谷时段制定不同的电价，从而利用这种价格杠杆来平抑用电高峰和低谷的波动幅度。

    不仅是邮政、电力，在人社、交通、教育等领域，大数据的持续应用也给我国众多政府行业带来了勃勃生机。

    公共服务的大数据试水过后，今后大数据的落地应用是必然趋势。业内专家建议，在构建大数据应用平台的同时，用户应该注意三大性能，即可伸缩性、高可用性、以及可优化性，而最关键的无疑还是整个应用系统的整合覆盖程度和高性价比。