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“随巢”数据汇聚与治理系统——政务数据

政务大数据已经成为提升政府治理能力、重构公共服务体系的新动力、新途径。
2015年9月,国务院出台了《促进大数据发展行动纲要》,从国家大数据发展战略全局的高度,提出了我国大数据发展的顶层设计,其中明确指出“要加快政府数据开放共享、推动资源整合、提升治理能力”。
2016年3月,国家“十三五”规划第一次明确提出要实施国家大数据战略,把大数据作为基础性战略资源,全面实施促进大数据发展行动,加快推动数据资源共享开放和开发应用。
2017年7月,《新一代人工智能发展规划》进一步要求,要“加强政务数据资源的整合、开发适于政府服务与决策的人工智能平台”。
……

党的十八大以来,党中央高度重视以信息化推进国家治理体系和治理能力现代化,强调要加快推动电子政务,打通信息壁垒,政务数据治理在其中起着越来越重要的作用


一、政务数据治理对于政府工作的意义

政务数据治理,就是政府运用大数据技术收集、存储、管理海量数据,实现数据部门间共享,并通过一定的分析工具辅助进行社会事务管理、提供良好公共服务、解决社会矛盾,实现决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。在放管服改革实践中,各级政府运用数据治理的方式有效破解了许多制度性难题,有效提升了政府治理的协同性,体现了高效便民的价值导向,所以研究更好地发挥数据治理在放管服改革中的作用,对于实现国家治理体系和治理能力现代化具有十分重要的意义。

(一)数据治理推动简政放权 党的十九大后,深化党和国家机构改革拉开了序幕,深层次的简政放权已经启动。互联网、大数据与云计算等现代信息技术为这些改革举措,提供了足够的技术支撑,借助于大数据技术实现数据共享,通过网上虚拟政府的设置,实现政务流程再造,打破部门间壁垒,形成协作机制。
从一定意义上说,是数据治理倒逼并加快了政府的简政放权步伐。

(二)数据治理促进了放管结合 政府监管部门可以通过智能感知技术收集分散在各虚拟空间上的企业相关数据,包括生产经营、销售物流、检验检测、安全环保等领域的数据,通过大数据的分析处理功能,准确识别企业违法失信、投诉举报、消费者维权等信息,准确预警危害市场的失范行为,提升政府的风险防范和应急响应能力,将监管方式由过去的“人盯事”“一对多”“事后查”,变为“大数据盯事”“多合一”“事前预警”,大大提高监管的效能。 

(三)数据治理实现优化服务 当前公共服务发展不充分和不平衡的情况比较突出,提供公共服务的主体单一,部门之间缺乏有效协同,供给主体与需求主体缺少互动,公共服务无法做到精准化,导致供给过剩和供给不足同时存在,群众的满意度不高。

数据治理能在统一的大数据平台上实现公共服务主体的虚拟协同,形成一体化的整体性治理。政府部门可以借助智能感知技术收集分散在各虚拟空间上的需求数据,通过大数据的分析处理功能,准确识别群众需求和偏好,实现公共产品和公共服务的精准化。通过打通政府、公共服务部门间的数据壁垒,促进数据流转共享,将有效促进行政审批事务的简化,提高公共服务的效率,更好地服务民生,提升人民群众的获得感和幸福感。 


二、随巢数据汇聚与治理系统  

随巢,取名自战国时期墨家学派致力于治理天下的弟子随巢子,是一款基于人工智能深度学习技术的数据汇聚与治理系统。

随巢系统页面示意图

随巢数据汇聚与治理系统,通过将人工智能机器学习技术、大数据分析处理技术与自然语言理解技术的结合,将待处理数据进行全面分析,通过深度机器学习技术与少量人工专家训练,准确理解元数据类型、数值、含义;通过自然语言理解技术让机器理解数据的语法、语义、含义关联,并自动根据数据间强弱相关关系,建立完善的数据关联体系,形成关联图谱、关联热力图等,大幅度地降低了数据治理的人力和时间成本,同时有效地提高了数据治理的效率和稳定性。

 随巢工作原理示意图

1、随巢亮点一:智能清洗及融合
数据可被“随巢”系统自动采集录入处理分析系统,通过智能清洗及融合流程,一次性解决数据的脏乱差问题,帮助解决银行数据治理中的“数据不够用”和“数据不好用”问题。
2、随巢亮点二:融合结果报告
数据采集后将实时生成数据质量与融合结果报告。随巢可确保用户随时直观了解所有数据整体情况和工作结果,帮助解决银行数据治理中的“数据不好用”问题。
3、随巢亮点三:定制API接口
随巢可根据用户需求打通系统之间的传输障碍,确保数据及结果安全、高效、无障碍的流通与服务器与客户端之间,帮助解决银行数据治理中的“数据不好用”问题。

三、随巢政府合作案例介绍 

1、客户名称:上海市XX管理中心

2、业务痛点:上海市XX管理中心所面临的管理难点是:
               1) 如何快速发现同一时段、同一区域、多人多次上报的相似案件,以便及早进行事态遏制?
               2) 如何快速识别发生频率低、但一旦发生就事态严重的重大案件?
               3) 如何对上报案件进行高效应答?
3、解决方案:
数据采集、数据治理、数据关联、智能推荐
通过随巢数据汇聚与治理系统建立网格化综合管理分析决策系统,采集网格管理的历史数据,如某时间某地点发生了某事,同时根据新发案件实时持续更新数据,充分集合相关数据,达到数据可得目的。
然后,对不同来源、结构不一的数据进行全面数据治理,使数据标准化、结构化解决了数据质量问题后,根据实际业务场景,运用自然语言处理技术,使数据之间相关关联、形成知识图谱,再通过系统自动分析和关联上述网格管理数据,自动实现相似案件聚类和重大案件预警功能,达到业务人员快速识别案件类型目的。
此外,利用数据关联和模型搭建的功能,对实时上报的案件推送相应派单方案,从而实现案件的高效应答。
4、项目价值:
上线前:案件数量多、案件识别难度大、案件应答难度高

系统上线前,管理中心尽量业务人员多,但案件数量多、案件类型复杂,业务人员每天对数以百计的上报案件尚且应接不暇,更遑论要做到高效的案件应答。

上线后:工作难度降低、案件实际解决率高、市民满意率高
系统上线后,系统可直接提供相似案件聚类和重大案件预警功能,同时还能提供历史派单方案帮助业务人员进行高效应答,完全改变了既往的被动的工作模式,提高了案件的解决效率,避免案件恶化导致媒体曝光、引起负面公众舆论。仅2017年这一年,上海XX管理中心共立案76.24万件,结案率98.7%,及时率89.2%,市民满意率持续提升。 

2019-05-07 14:13:10

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