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能力中心

Competence Center

数据标签

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。

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数据治理

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。

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专题建设

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。

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指标服务

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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数据归集

数据归集

多个系统需要去采集数据，需要面对异构数据进行复杂的转换加工，遇到了问题很难定位，无法找到对应的负责人。当需求人员对数据报告产生疑问时，需要花费很长时间对接多个环节产生排查。

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数据资源服务

数据资源服务

政务系统数据体量庞大，想要短时间内找到精确的数据非常困难。

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大数据平台建设

大数据平台建设

政务数据累积越来越多，数据利用率低下，数据冗余严重，急需开发这些数据变为“战略”信息。

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数据质量体系

数据质量体系

在政务系统中，海量数据存在不少无法处理或者没有价值的垃圾数据，降低了全体数据的整体利用率；结构化数据中存在许多可用于关联分析的线索，但因其存储空间大、保存时间短,难以充分有效发挥作用；各系统不同数据来源的互联网数据格式定义并不完全相同。

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