前面九篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型...》 政务大数据的逻辑模型：《政务大数据的逻辑模型》 政务大数据的物理模型：《政务大数据的物理模型》 政务大数据的部署结构：《政务大数据的部署结构》 政务大数据的安全体系：《政务大数据的安全体系》 政务大数据的价值链...按照原定的创作计划，从《浅谈政务大数据的本质》开始，以“政务”和“数据”的双重视角，依次还有九篇文章分别是《政务大数据的全景图》、《政务大数据的上下文范围》、《政务大数据的概念模型》、《政务大数据的逻辑模型...》、《政务大数据的物理模型》、《政务大数据的部署结构》、《政务大数据的安全体系》、《政务大数据的价值链》和本文——《政务大数据的运营》。...数据自治：在《浅谈政务大数据的本质》一文中曾指出“自治是未来”。随着政务数据的积累、政务数据分析模型的演进，政务大数据一定会越来越拥有自学习能力，甚至拥有一定程度的智慧。
前面三篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型...》 政务大数据的逻辑模型：《政务大数据的逻辑模型》 反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的物理模型。...注：在《政务大数据的本质》一文中提到：“政务大数据的未来是数据自治”。...有关政务大数据的立体安全保障机制与体系建设将在后续文章《政务大数据的安全》中具体展开，有关政务大数据的综合运营支撑机制与体系建设将在后续文章《政务大数据的运营》中具体展开，本文重点讨论政务大数据的存储、...关于政务大数据在服务层的8大业务主题域（政务大数据的本质就是政务，所以也是政务的8大业务主题域），计划在漫谈政务大数据系统文章完稿后，再分别做专题讨论，所以本文就不再进一步深入阐述了。
前面六篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型...》 政务大数据的逻辑模型：《政务大数据的逻辑模型》 政务大数据的物理模型：《政务大数据的物理模型》 反响非常好，本篇接上一篇讲政务大数据的部署结构。...该问题涉及三件事：一是政务大数据安全域决定的其网络结构，二是政务大数据业务域决定的其通信结构，三是政务大数据管理域决定的其物理拓扑。...相对应地，政务大数据主要汇集在政务专网和政务互联网中，可以混合云的架构来进行部署支撑；在政务内网（涉密网）的“政务大数据”如果采用云架构来部署，则必须是私有云，其信息和数据只能在内部流动，不得流出。...然而，就政务大数据的部署结构而言，当前主要是借鉴其思想，还难以构建一个政务大数据的区块链出来。
前面七篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型...》 政务大数据的逻辑模型：《政务大数据的逻辑模型》 政务大数据的物理模型：《政务大数据的物理模型》 政务大数据的部署结构：《政务大数据的部署结构》 反响非常好，本篇接上一篇讲政务大数据的安全体系。...在漫谈政务大数据系列文章《政务大数据的部署结构》一文中，讨论了政务大数据的网络结构（安全域）、通信结构（业务域）和物理拓扑（管理域）。...对于政务大数据实施建设过程中，需要遵循的安全保护相关法律法规以及技术标准也进行了较详尽的梳理。大数据的本质是“数据”，政务大数据的本质是“政务”。因此，政务大数据的安全本质上就是政务数据的安全。...就政务大数据的生命周期而言，从数据的产生成为热数据（在线数据/活跃数据，用于OLTP&OLAP等），到数据价值逐渐转化成为冷数据（离线数据,用于数据仓库、数据挖掘、机器学习、数据分析等）整个过程的安全要求和重点有差异
前面八篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型...》 政务大数据的逻辑模型：《政务大数据的逻辑模型》 政务大数据的物理模型：《政务大数据的物理模型》 政务大数据的部署结构：《政务大数据的部署结构》 政务大数据的安全体系：《政务大数据的安全体系》 反响非常好...政务大数据的价值链即政务大数据在价值创造过程中的系列活动/过程的集合，与其生命周期密切相关。...在漫谈政务大数据系列《政务大数据的全景图》一文中，将政务大数据的生命周期划分为：分析规划、标准化、数据采集、数据治理、服务提供、服务获取、持续优化和价值转换八个阶段。...由于政务大数据确权的复杂性，其资产化、数据变现必须尤为谨慎。同时，政务大数据的价值是客观存在的，将其价值充分体现出来也是政务大数据的重要发展目标。
前面三篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型...在《政务大数据的概念模型》一文中，重点讨论了政务大数据的业务实体关系，即其外模式（用户视图）。政务大数据的逻辑模型（模式）是基于其概念模型，对其逻辑结构进行数据建模，它重在说明数据之间的逻辑关系。...如公安大数据、农业大数据、工业大数据等都可以视为典型的政务大数据的行业主题数据库。当然，这种行业主题的范围过于宽泛，需要逐级细化到第三层才能更好地形成政务大数据的元服务。...鉴于“漫谈政务大数据”系列文章计划专门有一篇关于政务大数据物理模型的，因此本文不对其数据存储、计算和服务三层模式做具体展开。在政务大数据的逻辑模型中，还有数据采集、运营和管理这三个基础体系。...这三个基础体系将在《政务大数据的价值链》、《政务大数据的运营》等后续文章中继续讨论。
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政务大数据，字面意思即政务相关的大数据，大数据技术在政府业务领域的实例化。和诸多曾经的新兴技术（SOA、智慧ALL等）一样，大数据似乎也在逐渐成为过往，被AI、机器学习等旧事重提的“新”技术所替代。...因此，我们努力去探求一下政务大数据的本质就显得尤为重要。 ? 首先，政务大数据的核心是“政务”，大数据是其表现形式和载体。...没有了大数据技术支撑的政府信息化只是电子政务的初级阶段，没有了信息化基础的政务大数据就成了无源之水、无本之木。...再有，政务大数据的重点是让政务数据“会说话”。政务加上了大数据，工作重点是要让政务数据成为“智慧”的政务数据，其重要表现就是“会说话”。...然而，政务大数据的未来一定是能够实现自我治理的，并能够实现对业务变化的自适应性。 综上，政务大数据的核心和本质就是“政务”本身，无他。
在大数据和云计算技术社区朱洁老大的鼓励下，计划写关于政务大数据的系列文章，当时拟定的主题如下： ? 2018年初，给这系列文章写了一个序：“浅谈政务大数据的本质”。...其中，非结构化数据的采集，如音视频、图形图像等多媒体信息，电子化的文本文档数据等将是政务大数据的重要组成部分。图像识别、文本分析以及多媒体数据分析将逐渐会成为主要内容。...该阶段的输出结果是有效的政务大数据服务内容。 服务提供：该阶段对数据治理阶段输出的政务大数据进行整合、加工、处理，建立提供面向最终客户的政务大数据综合服务体系。...C.过程与流程 政务大数据的服务过程和服务流程是与其生命周期紧密联系的。政务大数据的服务过程管理和政务大数据的服务流程规范化，都是保障政务大数据服务质量和价值的重要手段。...综上，政务大数据的ABC（A.价值主客体 B.生命周期 C.过程与流程）就构成了政务大数据的全景图。
前面三篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的概念模型...本文是漫谈政务大数据系列文章序（《政务大数据的本质》）之外的第三篇，以数据的视角对政务大数据进行概念模型分析。...要梳理清楚政务大数据的脉络，需要先刻画好其概念模型。 在《政务大数据的全景图》一文中，从三方面(A.价值主客体 B.生命周期 C.过程与流程)阐述了政务大数据。...其中，政务大数据的价值主客体通过其提供和使用过程有机地联系起来。...由此可见，政务大数据的概念模型一方面要对政务大数据提供和使用全过程、全周期的业务实体关系进行刻画，另一方面要对政府职能行使过程中所产生和利用的五大类数据进行基于业务主题的数据建模。
前面两篇分别深入阐述政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 和政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》，反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的上下文范围。...故此，政务大数据的上下文范围即政务大数据的运行环境和执行范围。在漫谈政务大数据系列文章的序“浅谈政务大数据的本质”一文中，提到政务大数据的本质就是政务。...因此，讨论政务大数据的上下文边界，就是要明确政务的上下文边界。...与此同时，政务大数据将成为“政务AI+”的重要基石。 综合上述的电子政务发展轨迹，每个阶段都对政务大数据的蓬勃发展起到了重要的推进作用。...以政务大数据的数据视角来看已经基本完成了数据积累、汇聚和数据加工、治理阶段，下一步的工作重点是政务大数据的价值创造和模式创新。
按照S市大数据中心对市区两级大数据资源平台建设统一标准规范的要求下，以实际需求为导向，搭建m区大数据资源平台，加快推进与承接S市大数据资源平台的落地数据资源，归集区内各单位公共数据资源，按需实现共享交换...，逐步构建形成m区公共数据汇聚、整合、共享、应用、展示、评价为“六位一体”的大数据资源体系，构建m区数据基础库、专题库和主题库为核心的数据资产，充分挖掘与发挥数据应用价值，构建数据集成、数据共享、数据管理...、数据决策的综合管理服务体系 按照总集规划，对m区大数据资源平台中的数据智能子系统进行建设，数据智能子系统作为大数据资源平台的核心系统，包括：数据资产、数据治理2大核心管理；通过数据资产子模块管控整个大数据资源平台中的数据资产...，围绕数据资产的全生命周期进行管理；数据治理作为大数据资源平台中作为数据清洗、融合、挖掘的核心工具，对平台内的数据进行治理。
图片1.png 政务大数据处理平台是一款汇集大数据处理、在线分析、数据挖掘、数据模型、可视化展现于一体的综合性大数据分析平台。...但能够提供政务大数据解决方案的也是有一些的，这里就简单介绍下大快搜索的政务大数据解决方案，以供学习参考。...首先，通过一张图来看一下大快搜索的政务大数据解决的总体架构： 图片2.png 技术架构图： 图片3.png 大快政务大数据解决方案的平台特色： 1、基于人工只能的全文搜索引擎：各种政务文件、数据和各种档案等一并汇总...4、完善的大数据分析基础运行环境：集成了完整的Hadoop系统，可以为各种大数据应用分析系统，提供统一完善的运行环境，并有效保障信息安全和在基础软件层面保证系统的互联互通。...7、强大的容灾备份功能：基于大数据的海量数据管理能力，对原有政务系统的数据，可以做到无缝的全自动灾备还原。
政务大数据解决方案之大快DKhadoop 从事大数据行业的朋友应该都知道大数据已经上升到了国家战略高度，2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》。...image.png 政务大数据处理平台是一款汇集大数据处理、在线分析、数据挖掘、数据模型、可视化展现于一体的综合性大数据分析平台。...但能够提供政务大数据解决方案的也是有一些的，这里就简单介绍下大快搜索的政务大数据解决方案，以供学习参考。...首先，通过一张图来看一下大快搜索的政务大数据解决的总体架构： image.png 技术架构图： image.png 大快政务大数据解决方案的平台特色： 1、基于人工只能的全文搜索引擎：各种政务文件...4、完善的大数据分析基础运行环境：集成了完整的Hadoop系统，可以为各种大数据应用分析系统，提供统一完善的运行环境，并有效保障信息安全和在基础软件层面保证系统的互联互通。
基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？ ?...大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities （预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断...AnalyticVisualizations （ 可视化 分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。...SemanticEngines （语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。...挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
日前，克强总理主持召开的国务院常务会议通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》，将大数据定位为推动创新创业及经济转型升级的战略性资源，明确政务信息及公共数据要互联共享进行开放，深化大数据的应用创新。...《纲要》的通过，标志着中央及产业界就政务大数据开放已经成为共识，政务数据作为最权威和最全面的数据其对社会经济发展的价值也受到广泛的认可和期待，政务数据的开放及大数据平台的形成趋势不可逆转。...然而，政务数据涉及大量个人隐私甚至涉密信息，如何在开放的同时保护个人及国家数据安全，是所有政务及公共数据持有部门面临的首要问题，也是各级政府及公共服务机构推行政务大数据开放需要迫切加强建设的核心能力之一...（作者为明朝万达创始人兼董事长 王志海） 1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章...3、大数据4”查看大数据历史机遇连载 PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制） 大数据人才的摇篮！
概念、分类 数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。...根据数据的流转流程，一般会有以下几个模块：数据收集（采集）、数据存储、数据计算、数据分析、数据展示等等。当然也会有在这基础上进行相应变化的系统模型。...按照数据分析的时效性，我们一般会把大数据分析系统分为实时、离线两种类型。实时数据分析系统在时效上有强烈的保证，数据是实时流动的，相应的一些分析情况也是实时的。...而离线数据分析系统更多的是对已有的数据进行分析，时效性上的要求会相对低一点。时效性的标准都是以人可以接受来划分的。 2． 网站流量日志数据分析系统 2.1．
一、为什么要做一份数据报告 你是一个在校学生，上着自己喜欢或不喜欢的课，闲来无事，你打开知乎，看到了数据分析话题，你下定决心要成为一个数据分析师，你搞来一堆学习资料和在线课程，看完之后自信满满，准备去投简历...然后发现不清楚各种工具和模型的适用范围，也不知道数据报告需要包括哪些内容，面试的感觉就是一问三不知…… 你是一个工作了一段时间的白领，你觉得现在这份工作不适合你，你下班以后去逛知乎，在上面看到很多人在说大数据代表未来...，数据分析师是21世纪最性感的十大职业之一……你激动了，你也要成为数据分析师，你利用空余时间补上了统计知识，学了分析工具，然后发现自己目前的工作跟数据分析没啥关系，觉得没有相关经验没公司要你…… 这些问题的根源是什么...一句话可以概括：你没有办法在最短的时间内向招聘者展示，你能够胜任数据分析这项工作。...保证数据的安全性，不对外泄露公司的任何非公开数据，是数据分析师的基本职业道德。
基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1. 可视化分析。...大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了...大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4. 语义引擎。...大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。...大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
政务大数据在国内外都有很多的应用案例和实践，但因为目前政务数据的采集和开放、跨领域应用还面临着许多问题，政务大数据的应用还只是起步阶段。...随着政务大数据信息的不断开放及规范，政务大数据会在包括城市规划、交通管理、环境保护等多领域被应用。...让政府的治理与决策更加精细化、科学化 大数据可以帮助政府与民众的沟通建立在科学的数据分析之上，优化公共服务流程、简化公共服务步骤、提升公共服务质量。...通过水质、气候、土壤、植被等环境信息的汇聚，并结合大数据分析与挖掘技术，实现环境信息的实时动态监测和分析，为环保工作者提供环境规划、决策的科学依据和环境治理抓手。...通过农业相关信息数据的汇聚和大数据分析处理技术的运用，能够全面及时掌握农业的发展动态和未来趋势。
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