徐桂林• 总经理
基于大数据的社会治理与决策支持
城市公共基础数据平台建设
道路 桥梁
基础市政设施
物流交通
基础服务体系
山丘森林
城市资源环境
群体个体
居民和游客
工厂 医院
基础城市实体
市民服务模型 企业服务模型 社会管理模型
城市社会综合模型构建
智慧城市 智能政务 智能楼宇 智慧医疗 智慧交通 智慧金融 智慧物流 智能防灾
面向城市社会治理决策的量化分析
基于大数据的社会治理与决策支持
靠传统的思维方式和原有的认识工具难以认识复杂的社会巨系统
需要思维方式和认识工具的根本转变和创新
2
认识社会的思维方式
认识社会的数理方法
认识社会的感觉器官
应用案例
在大数据的视野中，
我们怎么来描述一个
？
在大数据的技术中，
我们怎么来管住一个
通过大数据融合分析
实现权力有效监督的机制
就是
数据铁笼
风险预警数据记录
效益分析 诚信评价
个人诚信档案-管人
风险预警数据记录
效益分析 诚信评价
风险预警数据记录
效益分析 诚信评价
我的执法明细
我的执法轨迹
勤务民警
机关民警
我的工作云
……
我的时光轴
我的执法视频
数据记录
诚信评价
风险预警
风险预警数据记录
效益分析 诚信评价
效益分析
风险提醒
预警推送
我的手机 上级的手机 监督部门的手机
3
天
后
4
天
后
诚信评价
风险预警数据记录
效益分析 诚信评价
风险预警数据记录
效益分析
违法热点图
我的执法排名
最近执法趋势
我的执法热点图
执法统计
……
风险预警数据记录
效益分析 诚信评价
风险预警数据记录
效益分析 诚信评价
我的考勤信用
我的时间银行
表彰记录
我的信用指数
投诉处理
……
业务制约模型
加密“数据铁笼”的笼条和结构
个人诚信档案
构建“数据铁笼”的基础和框架
开
启
执
法
记
录
仪
初
测
确
定
驾
驶
人
酒
精
测
试
现
场
调
查
开
具
法
律
文
书
送
医
院
填
写
血
样
提
取
表
抽
取
血
液
送
检
录
入
案
件
信
息
传
唤
当
事
人
血
检
报
告
复
议
受
理
立
案
侦
查
案
件
侦
查
移
送
审
查
起
诉
未
开
启
违
规
放
行
顶
包
不
及
时
重
复
检
测
违
反
流
程
程
序
错
误
干
扰
血
样
提
取
非
指
定
医
院
置
换
未
做
笔
录
未
送
达
不
合
格
未
立
案
久
拖
不
决
取
证
不
全
面
不
按
规
定
处
罚
不
按
规
定
审
查
GPS
警车警员
管理系统
执法记录
仪管理系
统
智能监控
系统
酒驾管理
信息系统
酒精检测
管理系统
六合一系
统
V3案事
件信息系
统
执法终端
管理系统
执法考评
系统
信访投诉
信息系统
业务
流程
流程
风险
支撑
系统
业务制约模型— —管事
以醉驾案件办理监督为例
开
启
执
法
记
录
仪
初
测
确
定
驾
驶
人
酒
精
测
试
现
场
调
查
开
具
法
律
文
书
送
医
院
填
写
血
样
提
取
表
抽
取
血
液
送
检
录
入
案
件
信
息
传
唤
当
事
人
血
检
报
告
复
议
受
理
立
案
侦
查
案
件
侦
查
移
送
审
查
起
诉
未
开
启
违
规
放
行
顶
包
不
及
时
重
复
检
测
违
反
流
程
程
序
错
误
干
扰
血
样
提
取
非
指
定
医
院
置
换
未
做
笔
录
未
送
达
不
合
格
未
立
案
久
拖
不
决
取
证
不
全
面
不
按
规
定
处
罚
不
按
规
定
审
查
GPS
警车警员
管理系统
执法记录
仪管理系
统
智能监控
系统
酒驾管理
信息系统
酒精检测
管理系统
六合一系
统
V3案事
件信息系
统
执法终端
管理系统
执法考评
系统
信访投诉
信息系统
业务
流程
流程
风险
支撑
系统
数据汇聚
业务建模
个人执法诚信档案
预警推送模块
预警
反馈
跟踪
大数据融合平台
贵阳市公安交通管理局— —醉驾案件办理监督模块
第四类监督带来的变革
通过大数据的方式管住了人、管住了事、也就管住了权；
是市委市政府利用大数据提升政府治理能力的实践创新。
城市块数据中心
以“社会治理”为主题点，以“人”为核心，同步实时
整合公安体制内、部办委局及社会面的数据信息资源，
并建立起各类平台及数据的实时汇聚及有效监管机制，
即可得到全市关于社会动态基础要素的全面性、准确性
和鲜活性的数据资源，形成城市的块数据中心。
思路 突破 目标
解决老问题
创造新业务
自流程化的社会治安管理
敏捷的流程审批
有组织的警务工作圈交流
精准警务
精确管控
精准打击
精细服务
经验型警务向数据型警务转变
贵阳公安块数据指挥中心数据图
数据共享平台
应用大数据的思维和手段，实时融合政府部门、社会、
互联网等多源数据，构筑以社会治理为主题、以人为核
心的块数据共享平台。
块 数 据 指 挥 中 心
业务实战应用平台
块数据指挥中心是一个侦查的平台、一个实战的
平台、一个产生新业务的平台、一个自流程化贯
穿始终的大数据平台。 实战
平台
侦查
平台
业务
平台
大数据
平台
精确管控
建立数据驱动业务的自流程化管理体系，打破部门信息
壁垒，倒逼主责部门形成数据自动上报、业务自动推送
的机制，实现对影响社会不稳定因素的精确管控。
精确管控
通过对数据的全面监控和深度挖掘，打通现实
和虚拟身份边界，全息刻画特定群体，关联分
析特定行为，实现对暴力恐怖和违法犯罪行为
的精准打击。
精准打击
精准打击
精细服务
依托全面融合的块数据资源，化
解供给和需求的矛盾，创新平台
服务部门、部门便利民众的政府
服务模式，实现政府对民生需求
的精细服务。
精细服务
社会面管控
标准地址库 实有人口管理
以图管房
标准地址库
公安
互联网委办局
运营商社会
交易数据
搜索数据
犯罪数据 上网数据
聊天数据
医疗数据
报警数据
资产数据
信访数据
案件数据
禁毒数据
通话数据
实时位置数据
消费数据
行程数据
邮件数据个人及企业
基础数据
重要区域数据
标准地址
索引库 数据监督数据 房与人的精准关联
标准地址库
《标准地址库》
公安部科技信息化局
公安部治安局
规范
指导
社会机构地址
常住人口地址
社区警务系统地址
历史演变地址
……
关
联
映
射
人房关联
水
物流
WIFI
购物
门禁
社保
通讯
煤气
电
实有人口管理--以房管人
整个区域数据
的统计展现
全域数据
用水、用电、物流
等生活相关的流动、
鲜活数据数据
房屋数据
通过大数据分析比对，
找到各类异常数据
异常数据
系统自动将异常
数据转化为社区
民警的核查任务，
自动分发处理
任务处置
全息档案
实时数据
实有人口管理--以房管人
全域数据
在地图上圈选某一个区域，在系
统上展示选定区域内的全部数据，
包括：房屋数量、面积、常驻人
口数量、流动人口数量、暂住人
口数量、重点人员数量、区域内
用水用电量，宽带安装量、广电
使用量、特种行业量、自住房数
量、商业门面数量、企事业单位
数量、出租屋数量等数据。
房屋数据
在地图上选中某一栋具体的楼或
者某一户，在系统上展示选定楼
或户的具体数据，包括：房屋性
质、面积、户主信息、用电情况、
用水情况、宽带数据、广电数据、
燃气数据等数据。同时，通过对
上述数据的关联分析，找到异常
数据，并按照分级分类完成标注。
贵阳市块数据
指挥中心
活动轨迹
消费记录
交通信息
通讯监控
水电煤气
登记信息
物流数据 WiFi数据
出租屋数据异常
下发任务 民警调查核实
出租屋核查
重点人员核查
重点人数据异常
下发任务 民警调查核实
活动轨迹 交通信息
异常数据转变为核查任务
四色
预警
基本信息
席宇X
身份证号码：52012xxxxxxxxx6018
性 别：男
年 龄:27
人员标等：与重点地区通联，与重点人员
联系
手机：1858xxxx424
户籍地：龙岗镇龙一村建设路
与重点地区通联，
与重点人员联系
人员360°全息档案
在大数据的视野中，
我们怎么来描述一个
？
在大数据的技术中，
我们怎么来分析一个
企业
企业个性化
服务
数据服务招商引智全周期
招商前：精准招商
变被动招商为主动招商
招商中：精细化招商
全流程智能跟踪
招商后：个性化服务
解决招商最后一公里
企业跟踪的
辅助支撑
招商目标详
细智能评价
招商服务跟
踪与共享
招商数据分
析和挖掘
企业/招商
数据整合
企业跟踪数据建立
全国企业数据建立
招商项目数据建立
目标企业数据建立
人才数据建立
产业链整合
策略生成
招商目标的
智能评价
招商目标
智能识别
目标企业块
数据建立
招商项目块
数据建立
招商引智数据源
35
数据获取方式
企业/招商
数据源
内部数据
外部数据
互联网数据
政府信息公开
数据
社交媒体数据
媒体数据
其他数据网站
投促局数据
数据导入系统
数据接口
互联网爬虫
企业/招商
数据
其他委办局
数据
税务局数据
工商局数据
落地项目数据
领导交办任务
重大活动签约
数据
项目洽谈记录
数据
其他数据
目标企业智能识别
✓ “投资机构A”或“公司B” 90分
✓ “公司C” 70分
✓ “投资机构A或公司B”+“公司C”组合 81分
2. 情绪指数
潜在招商对象 区域互补性 资源共享度 客户资源 …… 总分
1 招商对象A 85 45 98 …… 79
2 招商对象B 70 23 54 …… 40
3 招商对象C 69 89 95 …… 78
3. 匹配度打分
通过对总体贵阳市招商战
略和具体招商项目的需求
分析，从全部企业数据库
中运用循环神经网络等算
法提取目标企业特征集，
确定招商目标企业。
1. 协同价值整合模拟，获得匹配度最高的目标对象
区域优势互补，加速提高
覆盖率和品牌知名度。
产业链上下游资源共享，
整合供应商及客户资源。
财务、人力资源及采购资
源整合，降本节能管理。
品牌多样性化、市场定位
精确化、消费者升级。
协
同
价
值
企业 企业
企
业
企业
企业
数据
循环
神经
网络
LSTM
企业
企业
品牌多样性、市场细化
协同采购降本
人力资源优势整合
消费者升级
……
财务合并
衍生价值创造
销售渠道合并
产业链上下游资源共享
区域优势互补
目标企业数据
公司所在地
法律记录
注册资本
所属行业
专利
税务信息
当地政策
技术信息
产品信息
年末现金流
融资记录
主业收入
股东成员
创始人
招聘记录
团队成员
企业全
景图
数
据
分
析
与
挖
掘
建立由企业基础信息、企业
动态信息、企业人员信息、
企业其他信息等组成的企业
块数据；
构建企业精准画像与分析平
台，开展“线上+线下”一站
式招商。
实现项目信息与载体资源的
线上对接及流转跟踪。
✓ 姓名
✓ 基本介绍
✓ 爱好
✓ 籍贯
✓ 性别
✓ 职位
✓ 是否是创始人
✓ 手机号码
✓ 电子邮箱
✓ 固定电话
✓ 微信
✓ 投资偏好
✓ 投资案例
✓ 学习经历
✓ 工作经历
✓ 所属公司
….
人员数据
✓ 发布时间
✓ 产品名
✓ 产品网址
✓ 产品介绍
✓ 用户数
✓ 竞争对手
….
产品信息
✓ 专利数
✓ 专利号
✓ 软著数
✓ 商标数
✓ 网站数
✓ 资产时效
✓ 颁发时间
….
无形资产信息
✓ 时间
✓ 融资额
✓ 融资估值
✓ 投资人
….
融资信息
✓ 资产总额
✓ 负债总额
✓ 主业收入
✓ 年末现金流
….
公司年报
✓ 失信被执行人
✓ 执行时间
✓ ….
法律信息
✓ 公司名称
✓ 注册资本
✓ 所属行业
✓ 经营范围
….
基础信息
✓ 股东名称
✓ 实缴出资
✓ 出资方式
….
股东信息
✓ 分公司
✓ 投资公司
✓ 成立时间
…
关联公司数据
✓ 公司办公区域
✓ 场所面积
✓ 租金
✓ 实缴金额
✓ …
办公场地数据
✓ 政策申报需求
✓ 融资需求
✓ 融资成交
✓ 三板需求
✓ 展示完成
✓ 挂牌完成
✓ 新四版需求
✓ 券商名称
✓ 是否成功转板
….
服务数据
✓ 招聘时间
✓ 招聘职位
✓ 地点
✓ 月薪
✓ 发布渠道
….
招聘信息
✓ 报道时间
✓ 媒体名称
✓ 媒体类型
✓ 关注数
✓ 点赞数
✓ 访问数
✓ 点评数
✓ 点评分数
….
媒体数据
基础属性 人员信息 动态信息 业务信息 服务信息 媒体评价信息
企业全息画像
涵盖500多个企业画像维度，如：工商信息、知识产权、年报、产品、法院公告、融资记录等。
目标企业多维度分析
❑评价方式
通过财务指标、技术指标、外部环境指标、舆论指标、人力资源指标、
行业指标和税务指标7个维度，对并购目标同其他企业进行评价，通
过其他企业的估值获得企业的相对估值。
结合AHP、CRITIC等主客观权值算法、因子分析算法、DEA算法和
Logistic Regression机器学习算法，训练目标智能估值预测模型
AHP: Analytic Hierarchy Process
CRITIC: Criteria Importance Though Intercrieria Correlation
DEA: Data envelope analyse
初步智能评价
在并购目标识别中根据企业
数据、智能搜索历史并购案
例，相似性比对，选取最佳
参照物，对目标进行估值。
1.初步智
能估值
2.详细智
能估值 详细智能评价
在尽职调查和招商谈判过程中，结合公
司内部数据，对估值进行修正。
通过企业评价模型，分析招商目标企业的发展实力，掌握公
司的发展动态，预测企业未来的发展行为。
目标企业的智能评估-量化分析
人力指标
行业指标
税务指标
90
67
32
50
26
66
30
61
19
69
48
61
67
76
77
34
88
87
44
43
45
财务指标
技术指标
外部环境
舆论指标
目标企业跟进策略
招商策略
成功因素
失败原因
招商时间
所属行业
公司业务
注册资本
行业变化
上下游变化
公司定位
媒体报道
社交网络
交流进度
是否签约
洽谈信息
产业
动态
基本
信息
媒体
动态
跟进
动态
数
据
分
析
与
挖
掘
通过对招商案例的分析，获得招
商中的最佳交易策略，为今后招
商策略的制定提供借鉴。
通过对招商案例的分析，挖掘失
败失败案例的原因：政策、资金
等。分析在风险发生前的预兆，
为今后招商提供参考。
通过对招商案例的分析，挖掘成
功招商案例的因素，如：政府审
批、公司战略的影响范围。
招商引资档案记录市项目招引的动态情况，
包括初始信息项目、跟踪信息项目、实质
性洽谈项目、签约项目等，梳理招商引资
信息线索，掌握分析信息变化情况。
招商档案
企业落地风险早期预测
协同价值分析，并购对象质量评估。
早期识别声誉风险，避开“差评”企业。
监测竞争对手动态，保持适宜扩张速度。
政治、财务及人资等风险实时监控。
风险识别
深度神经网络
区县企业双方
竞争对手
公司高管
政府政策
自然语言处理
情感分析
实体抽取
音频数据识别
情感分析
人脸识别
特征提取
情感分析
竞争风险
政治风险
上下游产业链
风险
核心人员
离职风险实体抽取
文本数据
语音数据
视频数据
图片数据
人员活动
获得竞争对手、高管等
的活动：时间、地点、
关联人员。
获得高管、工会、政府
对并购的情感。
新闻、社
交媒体、
论坛等舆
情数据
……
其他数据
风险识别
获取落地相关的各项风
险早期预测及产业链上
下游的健康状况评估。
声誉风险
财务风险
情感信息
上下游资源
企业是贵阳市的招商目标，根据舆情分析发现
首旅集团高层在上个月与遵义市有>30次共同定位，
应引起一级关注，避免被竞争对手抢先。
产业链整合及项目精准落地策略生成
产业链
产业链落地
策略
BP神经
网络
输入 输出
企业数据本地企业
企业数据招商目标
基础设施
采集
存储
数据加工
流通交易
应用
渠道服务
安全
针对市各个地区的定位、目标、重点发展的业态，以及空间布局。全市所有招商地块的基本情况、规划红线图、
合作意向和要求。
结合本地企业数据、其他招商目标的落地情况，为招商目标提供产业链政策的落地策略，实现个性化招商服务。
区域定位各地区政府
根据项目描述，自动智能识别符合招商
需求的企业，精准发现目标企业。
区域企业整体发展分析、企业发展能
力评价、企业创新效率指数评价，量
化企业发展能力。
招商引智SaaS平台
类似应用：贵州省招投标行业基础数据聚合平台
◼与贵阳市招投标行业协会合作，共同建设“贵州省招投标行业基础数据聚合平台”，
为“贵阳市政府数据交换共享平台”输送基础数据。本平台利用网络爬虫技术从互
联网收集招投标各方主体等基础信息、招投标信息、新闻资讯等各类企业信用相关
数据，行业及交易各方的评价数据，利用大数据分析技术实现信息的综合挖掘分析，
建设企业诚信标准和评价体系。
◼平台一方面为公共资源交易中心、发改委等部门提供数据分析和决策支持，另一方
面为1000多家企业提供数据服务。
◼涵盖企业、招投标过程、产品及授权、企业人员等4大类共107个信息点数据；
◼实现了贵州省159家招投标信息发布平台的全面覆盖；
◼通过网站和App形式对外发布相关信息，为相关企业提供数据服务；
◼将进一步接入贵阳市政府相关部门（发改委、住建局、财政局、公共资源交易
中心等部门）的企业诚信数据，健全企业诚信数据。
45
类似应用：贵州省招投标行业基础数据聚合平台
类似应用：科技成果大数据平台
4
6
科技
成果
/
企业
数据
专家人才数据档案
成果/计划专题数据档案
科技成果数据档案
科技计划数据档案
企业数据档案
科技成果/企业/人才查询和展示 数据挖掘与统计 专业服务
投融资对接
服务
科技成果评
估
科技成果/企
业/人才查询
以科技成果为主线，将科技成果、企业、人才作为对象，对科技成果所处的行业、趋势、成果同企业之间的关联关系等进行，
为科技成果转化提供评估、交易撮合、投融资撮合等专业化的服务。
行业资讯发
布
科技成果交
易撮合
关联关系分
析
产业数据分
析
资讯推送
科技成果专
题分析
成果/企业/
人才展示
47
政府
• 投促局
• 高新区
• 科技局
• ……
金融机构
• 银行
• 投资机构
• 区域股权市场
• ……
企
业
• 国高新企业
• 初创企业
• ……
服
务
机
构
• 政策申请机构
• 律师事务所
• ……
• 国高企数据
• 科技报告
• 科技成果等
✓ 招商引智
✓ 政策制定
✓ 科技中介
✓ 产业链服务
✓ 政策舆情监测
✓ 客户获取
✓ 标的识别
✓ 企业估值
✓ 行业研究
✓ 落地对接咨询
✓ 贷款对接
✓ 融资对接
✓ 技术咨询
✓ 客户获取
✓ 尽调支持
✓ 服务对接
人
才
• 科技成果作者
• 高新人才
• ……
✓ 人才交流
✓ 猎头服务
✓ 人才培训
✓ 流动管理
科
技
成
果
• 重大科技计划
• 专项基金项目
• ……
✓ 转移转化
✓ 成果评价
✓ 成果推广
✓ 成果展示
需求 4
8
项目需求 人才需求
需求方
供给
科技成果 人才
供给方
科技成果匹配
引擎
企业风险评价
引擎
数据
企业信息
数据
企业信息
− 将科技成果和人才需求方所提出的需求同科技成果库或科技成果供给方所提供的信息进行匹配，为需求方
自动推荐符合其需求的成果和人才；
− 科技成果和人才的需求方和供给方在提交需求或提交成果时，同时提供企业或个人的信息，在进行科技成
果匹配的同时，对双方的风险进行评价，提供给双方。
类似应用：科技成果大数据平台
在大数据的视野中，
我们怎么来描述
？
在大数据的技术中，
我们怎么来分析
交通
电信级运营机房13个， 10GE线路侧带宽的视频承载网络及数据承载网络，光纤布设长度长达4000公里，共
1109台服务器节点协同调度；接入了全市1791路交通电子卡口、电子警察设备以及10180路高清监控摄像设
备，每天产生超过2000万条电子卡口和电子警察记录数据和超过1PB的视频数据。
贵阳智能交通大数据与云计算中心
贵阳市全市各区域车辆时空轨迹数据统一接入，截止到2017-3-31 11:05-09，系统共累计接入160多亿条数
据，视频数据已突破50PB、图片数据已突破10PB、结构化数据已突破250TB。
贵阳智能交通大数据与云计算中心
大数据治理：黑车治理
基于大数据的黑车分析
52
机器学习方法
◆ SVM支持向量机算法
◆ 寻找最优分类面
◆ 正向样本和负向样本
◆ 样本来源：出租车/经确定的黑车 VS
普通私家车
在16:28:41 [贵A90C38]副驾驶乘坐一名穿红色衣服女性
在16:48:13 [贵A90C38]副驾驶乘坐一名穿灰色衣服男性
53
◆ 嫌疑黑车[贵A90C38]在2014年1月22日的9点、10点，下午16点到晚上23点都处于活跃状态。该车在1月份整体
每天活跃时间较长，从其活跃时间和活跃轨迹看，跟黑车非常相似。
大数据治理：黑车治理
大数据治理：出租车管理
54
基于大数据的出租车行为分析，如行驶特点，蹲点，趴活等违规行为分析。
红橙黄绿蓝
嫌疑黑车的活动范围以中心城区为主黑车1280个特征细化
◆ 全部嫌疑黑车8408辆
◆ 嫌疑职业黑车4705辆
◆ 正规的出租车6910辆
黑车1280个特征细化 嫌疑黑车的活动范围以中心城区为主
◆ 532辆出租车存在高峰期趴活的嫌疑
◆ 分别有571辆和481辆出租车在早晚高峰存在明显的换班现象
◆ 307辆出租车疑似在36个地点有蹲点嫌疑
大数据治理：治理效果
56
◆ 车辆A为被伴随车辆，车辆B为伴随车辆，图中显示九个被抓拍的伴随轨迹点，车辆A在时间2016-12-03
09:36:39出现在轨迹点“南浦路”，随后相隔几秒钟，车辆B也出现在该轨迹点，接着一直伴随到轨迹点“市南
路（中国银行）”（红色坐标），时间为2016-12-03 09:48:33，然后两辆车在此处停留长达一小时十五分钟左
右，而银行也是伴随车辆出行最频繁的地点，紧接着在2016-12-03 11:03:21开始出现在“市南路与解放路交叉
口”，并随后伴随了相当长一段距离。
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大数据治理：伴随车治理
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◆ 以套牌嫌疑车辆“XXX1266”为例，表格展示了该车辆被判断为套牌车时被抓拍的部分信息，列“套牌时间1”
和“套牌位置1”为其出现的一条轨迹，列“套牌时间2”和“套牌位置2”为另外一条轨迹，左下图是根据经纬
度在二维空间地图中的映射。从图中可以发现，该车辆在地图左上角和右下角在相同时间段出现，且距离相距太
远，所以存在明显套牌嫌疑。
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大数据治理：套牌车治理
利用交通大数据平台对交通流量分析，挖掘交通模型和车辆行为模型，利用交通仿真优化平台实现交通信号灯的
配时方案进行优化。
在观山湖区进行了应用示范，通过对应用前后的数据分析，结果显示道路交通量平均提升%，最大提升25%,
拥堵损失时间平均减少7%，最大减少26% ，取得了较好的效果。目前该系统定期对贵阳市交通方案进行优化。
大数据治理：拥堵治理
大数据架构
大数据时代
我们认为大数据已不仅仅是单个业务系统的信息化水平
提升和完善，而应该考虑的是在大数据时代的今天，我
们如何利用大数据技术、思路和方法给传统的政府治理、
民生服务带来改变。
开放融合 企业级体验
公共分析能力
服务化
最独特的大数据平台创新点
• 以开放、标准通用格式，实现技术持续快速演进；
• 数据以开放格式存储可确保业务连续性；
• 不断提升异构兼容性，达到缓解厂商锁定。
开放融合
• 匹配单位组织：实现统一管理，分权使用，兼容现有应用架构；
• 积木式组合构建：按需演进，支持小规模起步，线性扩展；
• 遵循行业安全和运维规范：提升人均运维效率，降低对高技能运维人员的依赖。
企业级体验
公共分析能力
服务化
• 大数据应用层：遵循分层解耦、服务化、应用与服务分离的理念,持续在基础数据服务领域提供公共分析
能力的抽象和服务化，从而有效支撑上层业务应用的快速开发；
• 基础数据服务层：通过服务接口向上层应用提供统一的，高效的公共服务，支撑上层业务应用快速开发；
• 提供数据集成、数据挖掘、数据交换和数据服务框架，可结合项目需求配合应用开发商提供基础支撑服务。
基础
设施
数据源
分析
平台
应用
展示
大数据技术平台支持
大数据参考总体框架-系统架构视图
知识
智慧
信息
数据
管理中心
数据
采集
ELT
结构化数据 非结构数据 第三方数据
流式数据
结构化转换 非结构转换 多媒体转换
半/非结构数据挖掘
文本分析 互联网分析 多媒体分析
结构化数据挖掘
分类 聚类
预测 关联
流式数
据处理
数据集市/专题库
实时计算
交互式探索 多维关联
数据聚集
应用计算
数据
存储
基础数据区 实时查询区
原始数据区
数据
安全
管理
作业
调度
管理
运维
管理
数据
资产
管理
数据
平台
层
数据
服务
层
分词
语义
NLP
搜索
社交网络
推荐引擎
音频分析
视频分析
影像分析
统计/关联 文本XML/JSON 语音转文本视频摘要过滤/匹配
流处理
CEP
RTD
应
用
层
服务数据
资源合理分配异常信息预警行为提前研判 服务质量优化 个人信息档案人员特征行为分析
查询检索
主题档案服务
图片检索
人员关系分析 轨迹分析
全文检索
问题在哪里？
办法在哪里？
数据在哪里？
深入梳理三清单一流程，理清权责关系,实现业务流程再造及自流程化
权力清单
权力清单对行政权力的类型、程序、时限、监督等方式加以细化并公开。
责任清单
责任清单主要包括责任事项、责任事项依据、职责边界、追责范围等内容。
风险清单（负面清单）主要包括风险点、风险表现形式、风险等级、风险
防范和风险的处置。
风险清单
业务工作流程
行政业务权力流程是各个业务系统的建设主线，同时业务工作流程也是权力运行轨
迹分析与责任追溯倒查的主要轨迹线索。
流程信息化 数据化流程再造过程影像化 挖掘多源数据
建立大数据共享平台,以信息化、数据化、自流程化、融合
化为规划路径。达到无需提醒的自觉。
措 施
政府数据 社会数据 …
已建系统数据 新建系统数据
业务底层融合，不打破格局, 深入挖掘数据价值
穿越各独立系统之间的壁垒，从系统数据层抽
取融合，不改变原有系统，通过分布式操作，
平滑演进方式，实现IT系统从纵向的条块分割
转为横向的拉通，实现软硬件资源整合 ，达到
创造新业务，产生新价值的目标。 通讯数据
网络数据
行业数据
政府数据
社会数据 其他数据
…………
业务创新应用
大
数
据
融
合
平
台
原 有 格 局
谢谢
