如果说最近两年最火的是什么？“大数据”当仁不让！马云曾多次在演讲中说到未来是DT(Data Technology)时代。随着近几年大数据的迅速发展，无论是企业或是政府机构，都意识到了数据所带来的价值和商业变革。
对政府机构而言，应用大数据有天然和优势和迫切性。国家统计局局长马建堂曾经说过：“大数据必将成为宏观调控、国家治理、社会管理的信息基础”。政府本身就拥有大量数据资源，并且能够发起调动其他领域的大数据资源，因此挖掘这些资源背后蕴藏的价值。
互联网科技发展蓬勃兴起，人工智能时代来临，抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习，却因为时间不够，资源不足而放弃的人。我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，大数据学习群： 740041381就可以找到组织学习 欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入
永洪科技有先进的数据技术支持、完善的服务体系和多年积累的丰富经验，为政府行业提供有效的大数据解决方案，以推动我国经济发展，加强和完善社会治理，提升政府服务和监管能力。
行业现状
我国正在经历由管理型政府向服务型政府转型，为适应这种趋势我国政府提出进行政府改革、建设电子政务，实现政府信息化的目标。近些年政务信息化建设成效显著，为推动政府职能转变，加强对企事业单位和公众的服务，发挥了重大作用。 随着政府各部门电子政务的陆续上线，相比以往，政务业务的开展更加高效，沟通更加便捷，公众满意度也得到了极大的提升。但在政府工作效率提升的同时，海量、碎片化的业务数据使得“信息孤岛”困境也愈发显著。
以大数据提升政府治理能力已成为大势所趋，运用大数据提升国家治理现代化水平，以推行电子政务、建设智慧城市等为抓手，以数据集中和共享为途径，推动技术融合、业务融合、数据融合，打通信息壁垒，形成覆盖全国、统筹利用、统一接入的数据共享大平台，构建全国信息资源共享体系，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。
目前遇到的问题
智慧政务数据化发展问题知多少？
政务数据“拥”而难“用”，政务平台“统”而不“通”，
资源数据“汇”而难“慧”，体制机制“兴”而难“新”。
1、海量数据
电子政务的发展已经渗透进政府社会管理、公共服务、市场监管、宏观调控等领域，各政务系统产生了海量数据且数据增长的速度越来越快，导致数据的查询、报表的生成效率及业务决策准确性极大的降低。
2、信息孤岛
随着政务信息化的逐步完善，政务管理、便民服务、应急安全等系统已逐渐开始发挥出实际作用。但是各部门信息系统基本以单位为主，相互间以分立系统形态共存，缺乏统一的平台对数据进行关联、融合，导致各方面业务信息难以有效整合为数据应用展现业务全景，难以完全释放数据的真正价值。
3、监管决策支持
管理决策时不能从整合后的高度看问题，不同部门不同层级的用户对业务数据分析有着完全不同的需求，而目前能够提供的报告主要以表格为主，分析维度单一、形式简单固化，不能将决策依据和决策判断规则在数据分析平台上集中展现，且对分析需求响应的实效性差，无法为各级用户制定决策提供有效的支撑。
永洪科技的解决方案
能力架构
平台（P）：以Yonghong Z-Suite为代表，我们构建一站式数据应用平台，平台性能强悍，包括数据准备、数据探索、人工智能（AI）、高性能计算、平台的开放，以及面对业务人员的全终端开放等方面能力完美支撑各场景的数据分析；
应用（A）：大数据分析解决方案需要深入政府业务应用，与实际行业紧密结合，打造面向社会民生、经济发展、政府服务、社会信用建设、精准扶贫、公务用车监管等各场景主题的垂直应用；
服务（S）：国产品牌助力精细化本地服务，提供完整数据咨询、实施，制定合理项目管理规划及高适应性二次开发，从而为用户提供全方位支持服务；
运营（O）：结合数据化运营理念，为用户提供健康检查、架构优化建议，提升用户运营规范，将数据化方案真正落在实处，确保大数据驱动业务增长的目标最终得以实现。
产品架构
（1）数据层：整合不同政务信息系统，实现异构数据源的关联整合，打破信息孤岛，对数据进行集中管理实现数据共享。
（2）数据分析层：整合海量数据，梳理政府行业指标，进行即席查询、制作数据报告、深度分析；
（3）展现层：以丰富美观的图表展现方式，灵活多变的交互方式，将分析结果呈现给各角色管理人员。
数据化运营最佳实践
（1）定义战略目标
由咨询专家团队向部门领导进行战略调研，了解当前单位部门战略需求以及重点关注KPI，那么在数据化运营落地的角度来说，想要什么是最重要，通过目标的分析和抽象，才能做好数据应用。
（2）构建数据分析指标体系
咨询专家团队深入做业务内容调研、岗位职责调研以及组织架构调研，深入理解实际业务，熟知各个业务部门工作流程，探寻各个业务部门的真实业务需求，绘制出确切的业务模型。全方位了解各部门业务重心，下钻到各部门业务人员的工作重点及关注方向、可能存在的问题点和分析点。建立一套标准数据分析指标体系，清晰定义指标口径及含义，规范化对指标的管理，保障数据统计口径的一致及结果的准确。从而为后续的规划设计工作做好铺垫，打好坚实的基础。
（3）搭建数据分析应用
分阶段建设一套标准化、智能化、移动化的数据分级及应用中心，面向单位内部不同层级的人员构建对应的数据应用服务，既要为管理层提供数字化的决策支持及风险监控，同时也要满足数据分析人员日常统计与分析需求，精简报表及指标，让管理人员从数据处理逐渐转变为数据分析。
（4）数据项目落地实践
在数据化运营落地的过程中，一定要循序渐进，在项目推进的过程中，逐步将数据价值释放出来。对于政府单位而言，可以设置未来几年大数据应用的蓝图，但在实施过程中一定要注意逐步和快速的分解。
Demo 效果图
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