智慧中台之政务业务分析（2）-政务大数据的设计模型

政务大数据的本质是政务，其设计模型与政务业务是紧密联系的；政务大数据的内容仍是数据，其设计模型依然可以分为概念模型、逻辑模型和物理模型；政务大数据是大数据的一种，其设计模型需充分考虑大数据的相关特点与特征。

政务大数据的本质是政务，从数据建模的视角来看，它同样存在广义上的概念模型（Who）、逻辑模型（What）和物理模型（How）。要梳理清楚政务大数据的脉络，需要先刻画好其概念模型。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。

政务大数据提供和使用全过程、全周期的业务实体关系，可以从其五个主客体：管理者、运营者、提供者、所有者和使用者来展开。政务大数据所有者的核心问题在于权属，确权、鉴权和安全使用是工作重点。合理权衡公民、法人和政府各个角色间的权责利显得至关重要。政务大数据运营者这个角色的确立，需要大智慧。毋庸置疑的是高速公路、铁路交通、邮政电信、银行金融等都在逐渐地从国有独营走向市场化和多元化。政务大数据的运营能否实现跨越式发展一步到位，也是很值得期待的。管理者对政务大数据的核心职能在于数据的监管和治理，其监管和治理的范围还会涵盖所有者和运营者。

对于政务大数据的提供者来说，数据服务是基础，价值创新是核心。

在政务大数据的五个主客体中，使用者是整个链条里数据价值最终落地的一环，从数据获取、加工、建模和分析四个基本动作中来体现其价值。五大类数据中，业务作业、行政监管和规范治理是基础，决策分析和综合服务是目的。各级政府的履职最终目的是通过社会治理服务于民，行政和监管是手段，规范治理是方法。其中，每类数据又都可以按照公民、企业、外国人和社会组织四种被服务的对象来分别展开描述。

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。 政务大数据的物理模型是服务于其概念模型，依据其逻辑模型进行政务大数据的实际实施、落地的。

具体到政务大数据而言，很多时候其体量并不大，原因在于长期以来被人为的按照地域、按照职能、按照主题、按照数据类型分割了。这种分割的现状源于之前对全样本数据进行存储、通信和计算的能力局限，以及数据的价值密度过低而持有成本过高。

如果政务优化比作一个人的综合价值，存储层就是其记忆的信息和知识（记忆力和记忆量），计算层是其学和做的能力（智商和反应能力），服务层是其结果规划、产出能力（大局观、情商和效率）。

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