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Competence Center
分析决策系统
政务数据体量大,数据价值急需被挖掘,需要一套分析决策系统为各级领导决策提供有力的数据参考。
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数据同名不同义、同义不同名现象的普遍存在,降低了数据集成的效率、增加了数据共享的难度、是数据质量问题产生的根因之一。
政府系统数据属于内部机密,关系到整个城市动态与发展,如何让数据得到安全保障是政府面临的挑战之一。
数据口径不统一,数据资产带来的参考价值低下,敏捷化统一数据口径对政务信息化转型是必不可少的一步。
数据标签
政府数据在平台的建设和运营的过程中,每天都会产生达到PB级别的数据量,并且呈指数级的增长。面对业务信息碎片化、需求即时化、应用多样化等发展趋势,政府数据可能需按照“大数据、超细分、微应用(小程序、公众号)、精服务”的支撑转型要求,通过数据聚合、深度挖掘、快速响应、个性推荐等措施推动平台在大数据汇聚下的能力提升。在此背景下,建立资源数据标签化应用,聚合各方面业务数据、实现分析成果的快速转化,成为符合数据服务的有效措施。
数据治理
政府内部一般有几十个甚至上百个系统,数据量庞大带来了数据冗余与重复计算,数据孤岛,各部门数据很难共享,数据安全得不到保障等问题,政府需要有属于自己的一套数据治理体系。
专题建设
面向某一业务领域和专题领域的数据模型集合,针对性的领域分析是当今政务系统所欠缺的。
指标服务
数据体量庞大且定义不统一带来数据口径不一致的问题,给政府敏捷化业务开发带来了巨大挑战。
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