如果說最近兩年最火的是什麼？“大數據”當仁不讓！馬雲曾多次在演講中說到未來是DT(Data Technology)時代。隨著近幾年大數據的迅速發展，無論是企業或是政府機構，都意識到了數據所帶來的價值和商業變革。
對政府機構而言，應用大數據有天然和優勢和迫切性。國家統計局局長馬建堂曾經說過：“大數據必將成為宏觀調控、國家治理、社會管理的信息基礎”。政府本身就擁有大量數據資源，並且能夠發起調動其他領域的大數據資源，因此挖掘這些資源背後蘊藏的價值。
互聯網科技發展蓬勃興起，人工智能時代來臨，抓住下一個風口。為幫助那些往想互聯網方向轉行想學習，卻因為時間不夠，資源不足而放棄的人。我自己整理的一份最新的大數據進階資料和高級開發教程，大數據學習群： 740041381就可以找到組織學習 歡迎進階中和進想深入大數據的小夥伴加入
永洪科技有先進的數據技術支持、完善的服務體系和多年積累的豐富經驗，為政府行業提供有效的大數據解決方案，以推動我國經濟發展，加強和完善社會治理，提升政府服務和監管能力。
行業現狀
我國正在經歷由管理型政府向服務型政府轉型，為適應這種趨勢我國政府提出進行政府改革、建設電子政務，實現政府信息化的目標。近些年政務信息化建設成效顯著，為推動政府職能轉變，加強對企事業單位和公眾的服務，發揮了重大作用。 隨著政府各部門電子政務的陸續上線，相比以往，政務業務的開展更加高效，溝通更加便捷，公眾滿意度也得到了極大的提升。但在政府工作效率提升的同時，海量、碎片化的業務數據使得“信息孤島”困境也愈發顯著。
以大數據提升政府治理能力已成為大勢所趨，運用大數據提升國家治理現代化水平，以推行電子政務、建設智慧城市等為抓手，以數據集中和共享為途徑，推動技術融合、業務融合、數據融合，打通信息壁壘，形成覆蓋全國、統籌利用、統一接入的數據共享大平臺，構建全國信息資源共享體系，實現跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務的協同管理和服務。
目前遇到的問題
智慧政務數據化發展問題知多少？
政務數據“擁”而難“用”，政務平臺“統”而不“通”，
資源數據“匯”而難“慧”，體制機制“興”而難“新”。
1、海量數據
電子政務的發展已經滲透進政府社會管理、公共服務、市場監管、宏觀調控等領域，各政務系統產生了海量數據且數據增長的速度越來越快，導致數據的查詢、報表的生成效率及業務決策準確性極大的降低。
2、信息孤島
隨著政務信息化的逐步完善，政務管理、便民服務、應急安全等系統已逐漸開始發揮出實際作用。但是各部門信息系統基本以單位為主，相互間以分立系統形態共存，缺乏統一的平臺對數據進行關聯、融合，導致各方面業務信息難以有效整合為數據應用展現業務全景，難以完全釋放數據的真正價值。
3、監管決策支持
管理決策時不能從整合後的高度看問題，不同部門不同層級的用戶對業務數據分析有著完全不同的需求，而目前能夠提供的報告主要以表格為主，分析維度單一、形式簡單固化，不能將決策依據和決策判斷規則在數據分析平臺上集中展現，且對分析需求響應的實效性差，無法為各級用戶制定決策提供有效的支撐。
永洪科技的解決方案
能力架構
平臺（P）：以Yonghong Z-Suite為代表，我們構建一站式數據應用平臺，平臺性能強悍，包括數據準備、數據探索、人工智能（AI）、高性能計算、平臺的開放，以及面對業務人員的全終端開放等方面能力完美支撐各場景的數據分析；
應用（A）：大數據分析解決方案需要深入政府業務應用，與實際行業緊密結合，打造面向社會民生、經濟發展、政府服務、社會信用建設、精準扶貧、公務用車監管等各場景主題的垂直應用；
服務（S）：國產品牌助力精細化本地服務，提供完整數據諮詢、實施，制定合理項目管理規劃及高適應性二次開發，從而為用戶提供全方位支持服務；
運營（O）：結合數據化運營理念，為用戶提供健康檢查、架構優化建議，提升用戶運營規範，將數據化方案真正落在實處，確保大數據驅動業務增長的目標最終得以實現。
產品架構
（1）數據層：整合不同政務信息系統，實現異構數據源的關聯整合，打破信息孤島，對數據進行集中管理實現數據共享。
（2）數據分析層：整合海量數據，梳理政府行業指標，進行即席查詢、製作數據報告、深度分析；
（3）展現層：以豐富美觀的圖表展現方式，靈活多變的交互方式，將分析結果呈現給各角色管理人員。
數據化運營最佳實踐
（1）定義戰略目標
由諮詢專家團隊向部門領導進行戰略調研，瞭解當前單位部門戰略需求以及重點關注KPI，那麼在數據化運營落地的角度來說，想要什麼是最重要，通過目標的分析和抽象，才能做好數據應用。
（2）構建數據分析指標體系
諮詢專家團隊深入做業務內容調研、崗位職責調研以及組織架構調研，深入理解實際業務，熟知各個業務部門工作流程，探尋各個業務部門的真實業務需求，繪製出確切的業務模型。全方位瞭解各部門業務重心，下鑽到各部門業務人員的工作重點及關注方向、可能存在的問題點和分析點。建立一套標準數據分析指標體系，清晰定義指標口徑及含義，規範化對指標的管理，保障數據統計口徑的一致及結果的準確。從而為後續的規劃設計工作做好鋪墊，打好堅實的基礎。
（3）搭建數據分析應用
分階段建設一套標準化、智能化、移動化的數據分級及應用中心，面向單位內部不同層級的人員構建對應的數據應用服務，既要為管理層提供數字化的決策支持及風險監控，同時也要滿足數據分析人員日常統計與分析需求，精簡報表及指標，讓管理人員從數據處理逐漸轉變為數據分析。
（4）數據項目落地實踐
在數據化運營落地的過程中，一定要循序漸進，在項目推進的過程中，逐步將數據價值釋放出來。對於政府單位而言，可以設置未來幾年大數據應用的藍圖，但在實施過程中一定要注意逐步和快速的分解。
Demo 效果圖
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