11月23-24日，"2017互联网+智慧中国年会"在北京召开。本届年会以"智绘城市 数造未来"为主题，以数字政府、智慧城市、互联网+政务服务、数据治理、信息社会等为主要议题。会议由中国社会科学院信息化研究中心、北京国脉互联信息顾问有限公司联合主办，国脉海洋信息发展有限公司、浙江蟠桃会信息技术有限公司协办，共有来自全国部委、省、市、区县电子政务、智慧城市、大数据主管领导、行业专家、企业代表、主流媒体千余人参会。

在23日下午的"政务信息系统整合共享与数据资产普查研讨会"上，北京思创立方总经理吴永祥以《政府大数据服务平台建设之道》为题做了主题演讲。

▲北京思创立方总经理吴永祥

以下是会议现场发言实录（根据速记和录音整理，未经本人审核）

感谢各位嘉宾到场，刚才很多嘉宾都已经讲了政府大数据如何建设？如何梳理？如何编目？如何汇聚数据？我在这里讲一下政府大数据服务平台如何建设和使用。

一

政府大数据服务平台需求的牵引

首先政府大数据的建设和应用，它有一个很强的需求牵引，那么这个需求的牵引从十九大召开的前后，国家部委重视大数据建设和应用，是数据分享和开放的迫切需要。另外国家也在推行大数据的发展战略，同时国家要求各地建设互联网+政务服务平台，实施信息惠民战略。所以数据不管怎么建，最终还是要拿出来用，否则的话，这些数据的价值就体现不出来。

二

新型智慧城市的需求

新型智慧城市对数据的要求，其中对应用的要求是最强烈的，从建设目标来看要惠及城市的运营、社会的发展、民众服务几个方面，提出了对政府大数据应用的需求。

三

政府大数据应用的痛点问题

在数据的应用上，存在着很多问题，我归纳了一下，大概是9个问题，如果这9个问题得不到有效的解决，就不能得到很好的效果。

首先政府的城市数据资源底数不清，不知道一个城市里边到底有哪些数据资源，这些数据资源在谁手里，政府在做梳理和目录编制工作，包括对信用信息的审核，这是所有工作的基础。

第二体系沟通，我们的数据很多，为什么要建目录？建目录的标准是要把数据进行分类，根据业务的属性、服务对象的属性分类，这样容易查找和使用数据。如果要做好数据的应用，首先数据资源体系一定要清晰。

第三我们现在面临最大的问题是采集数据不顺利的问题，做大数据的企业都面临这样的问题，如果不能有效的解决数据采集问题，数据应用一定不能达到很好的效果。

第四数据质量不高，存在各种各样的问题，你必须花大量的工作做清洗和补全，这样才能把数据拿出来用。

第五问题是持续不久，我们采集数据的时候你给了数据，但三个月、半年数据都不更新，那么这个数据是死的，不是活的，就跟我们的网站一样。

第六是数据有效应用的问题，另外三个是标准的规范问题，还有对数据管控的问题，数据采集上来以后，怎么进行管理和安全保障，这是很大的难题。如果我们把这些问题都解决了，必须付出很高的代价。

四

政府大数据服务平台建设之道

1.政府大数据资源中心是基础

这里面政府大数据服务平台的建设之道是什么呢？首先你要建设一个政府大数据资源中心，如果没有这个政府大数据资源中心，你的数据资源是分散隔离的，以前没有政府大数据资源中心，数据也在用，那些都是我们的条块，但是如果从智慧城市的建设角度，从国家和社会、企业、市民对大数据应用的需求来说，是远远不够的，所以说建设大数据资源中心是整个服务建设的基石，这里面要解决三个问题，即聚、通、用的问题。

第一个是聚，要把数据聚集起来，如果不聚起来，放在一个目录上只看的到拿不到，是没用的，所以建设政府大资源的核心就是汇集数据。

第二个是通，通是解决数据质量的问题，把质量比较差的数据变成可用的数据。

第三步是用，所以政府大数据服务平台的建设指导就是聚、通、用，这是政府大数据的信息资源中心的建设的基础。

五

政府大数据服务平台实施路径

从实施路径来说，总结为五句话：

第一步叫看得见，一定要做好信息资源的梳理，也就是摸清家底，把目录编制起来，数据的标准化建起来。

第二步是要拿得到，通过各种数据共享、交换、采集手段，把能利用的数据收集上来。

第三歩是管得住，你一定要给它一个安全的保障和管理。

第四步是用得好，这个数据如何发挥作用，一定要结合业务、市民和企业对于数据的需求来进行数据的使用。

第五步是见成效，我们要对数据进行有效的分析，对数据的应用在绩效应用的基础上进行一个有效的评判，所以这五个步骤对整个数据应用平台的建设起到一定的促进作用。

六

政府大数据服务平台体系架构

▲政府大数据服务平台体系架构

关于政府大数据服务平台体系架构首先要明确你的数据源，我们现在的数据源来自三个网络，即互联网、政务网、物联网，我们讨论了很多都是政务网的数据，但是不要忘了还有其他两个网的数据，只有三者更好的融合，才能发挥很好的作用。

第二是通过对数据的清洗、加工、比对，对数据进行提升，生成资源池，然后构建各种数据资源，这些数据资源将来是为大数据中心的服务平台提供支撑的，最终要通过我们的中枢信息资源目录系统进行管控，服务平台的建设，它不是说单单只是建了一个服务平台，一定有全面体系的支撑，通过一个完整体系的支持，才能把大数据平台的建设做的更好。

七

成功案例--南海大数据统筹及服务平台

下面我举一个具体的案例介绍政府大数据应用平台做什么？怎么做？这是广东南海做大数据统筹服务平台，我们现在各个省、各个地市成立大数据集，基本上都是根据南海来做的，南海第一个做到了数据的汇聚，我们叫做数据银行模式，通过数据的统筹，在数据的应用方面做到了三个服务，我们叫做服务治理、服务市民和服务发展，所以说一个政府大数据服务平台，首先得明确它的服务对象，它的服务对象很明显是三类，政府、市民、企业，首先要实现精准化服务，所以一定要了解政府的需求是什么，企业的需求是什么，市民的需求是什么。

1.政务大数据平台的作用

我们以南海为例说一下大数据平台的作用。首先是服务治理，南海是通过目录体系的编制来对整个信息资源进行有效的梳理和管控，南海政务数据的统筹建设比国家的主题目录多了很多，我认为它有三个是我们目录体系发展的方向：

第一是建业务目录，我们做了很多，我也听很多城市介绍的经验，都是从数据目录开始做，南海做了业务的目录，首先对业务目录进行梳理。

第二是物联网的目录，南海把全市的包括视频探头和各类传感器的物联网资源进行了编目和数据的采集，对未来智慧城市和城市智能化来说提供了很好的基础。

第三是服务的目录，现在做数据共享，很多是数据交换的方式，数据交换的方式很好，但是它带来一个问题，很多单位不愿意把数据给别人，但服务还得做，我不一定给你数据，可以给你一个接口。其实很多的东西都是做一些比对，并不需要大量的数据，它只需要一个结果。这样就诞生了服务的目录，这些实际上都是我们信息资源、资产的一种。所以说第一它实现了全方位数据资源资产的管理服务，第二做到了对信息资源的标准化，南海现在已经实现了对所有的部门、业务、数据、源数据的标准化，也就是说对主要的标准化做到了一数一源。通过业务、表单、字段的梳理，一直到源数据的梳理，再通过数据图谱建立多元关系，就实现了一数一源，为了避免未来多个部门之间去比对，一定要做到标准化。

2.南海的信息资源目录的服务

南海的信息资源目录在2003年开始建立，是在国家17号文发下来以后建立起来的。这个目录目前来说，已经汇集了77个政府部门的资源目录，这是目前国内拥有共享目录最多的一个信息资源目录，目前还没有任何一个城市拥有这么多部门的共享资源。

▲信息资源目录服务

虽然说这个城市并不是很大，但是已经积累了3万多个项目项，7亿多条的数据，非常不容易，它这个数据目录达到了全方位的。

3.南海数据共享交换服务

数据共享交换服务，这种模式跟我们传统的数据交换模式不一样，大家设想一下，现在的数据交换是点对点的，实际上这种行政协调的成本是比较高的，如果一个部门需要十个部门的数据，我得向十个部门发申请，南海把各个部门的数据梳理到中心，如果需要一个部门到十个部门的数据，你直接找数据中心就行了，所以这样极大的减少了行政部门的工作。这种模式跟银行很像，大家把钱都存到银行，你需要钱的时候，只需要找银行贷款就行了。所以我们为什么叫它数据银行、数据统筹，就是因为它做到了模式先进，这样就会产生很大的数据效益。

▲共享交换平台

4.数据综合处理平台

南海有70多部门的数据，它每天都有数据采集共享，如果靠人工来做，100个人也不行，所以南海有数据综合处理系统，专门负责数据采集的清洗比对，所有的工作通过自动化完成，这减少了我们的工作量，这样的系统和目录进行了对接，如果你查找订阅，核准统一以后，会自动形成一个流程，都不需要人工进行干预，如果出现了问题，会自动报错，然后告诉你在哪个环节出现了问题，这是全自动化、全流动的数据加工的过程。

▲数据综合处理平台

5.公共资源交易诚信管理

另外有了这些数据，数据治理是有效的对整个数据资源中心进行治理，我们如何利用这些数据做一些政府方面的治理。第一个是南海作为公共城市交易代表，南海有几百万人口和几百家企业，所以诚信系统非常重要，通过这些诚信系统，我们可以对企业进行信用打分和评级，可以有效的保证商务活动的进行。

▲公共资源交易诚信管理

6．企业监管

南海的企业比较多，专门做了一个企业监管系统，这个企业监管系统对企业的商事活动进行监控。另外是对企业有一个风险防控模型，这样可以有效的防止企业跑路，广东那些地方企业经常跑路，通过企业监管的风控模型，可以有效的提前预判到企业的信息，同时能够对现在改革以及市场监管提供了有效的保障。

▲企业监管平台

7.社会治理智慧网格化

南海还有一个非常有名的系统，叫做网络化，网络化不稀罕，它做的是多网格融合的综合网格，这样就能把几大要素的数据全部打通，变成了一个智慧化的多网格，能够通过这种智能化以房找企业，以房找人找事，把这个数据打通以后，就能把数据关联起来，能够对社会治理起到有效的作用。另外把物联网融合进去，通过人、智和技术的智能化，实现对社会的有效管控，如果底层没有数据的支持，网格化是不可能的。

▲网格化治理

8.物联网综合应用

刚才说到南海已经把整个物联网联合了以来，而且做到了物联网的管理和编目，整个城市大概有3万多个摄像头和传感器编目，不仅要编目，还要进行物联网视频、数据的接入，我们不光要管理政务数据，还有管理物联网的数据。因为大家都知道，现在我们在提人工智能，人工智能的基础是感知，如果你没有物联网的感知就谈不上智能。所以在城市里面，物联网的资源非常重要。

▲智慧物联大平台

9.服务治理与应急指挥

南海有了大数据和物联网的支持，所以它就可以做智能的预测和应急的联动。我们对南海做了很多主题，任何一个地方有空气污染、煤气泄露、失火的现象发生，我们立刻就能知道在这个范围之内，有多少企业和人口、有多少幼儿园需要疏散，这些东西可以立刻在系统反映出来，马上可以预测预警，这样对智慧城市能够进行有效的智能化保证，这些主题都是服务政府的，主要是在治理社会、治理城市方面体现。

10.服务市民门户网站

还有是在服务市民方面，首先是门户网站，南海的门户网站跟政府是一样的，它是服务型的门户，界面也比较清晰直接。通过这个服务网站，老百姓得到的信息是很全面的，因为后面有大数据支持，所以他们一切的基础是因为后面有一个大数据资源中心做支撑。

另外像互联网+这种平台，不管是南海还是其他地方，都做的很好，所以说这方面，我觉得有了大数据的支持，实现最多跑一次、一号一窗一网，这种惠民的目标是非常容易的。

11.南海的数据开放平台

南海的数据开放平台是继上海和北京之后第三家做的数据开放平台，2015年上线的。它的数据开放平台总共提供了24亿个数据集，数据开放的结果，既惠民又支持创业，可以利用政府开放的数据做第三方的服务。比如说它的数据开放平台，我们叫数说南海，它把所有的数据开放出来，这些数据实际上都是在我们的数据资源目录里面，你在收集数据的时候就把它标注出来了，如果我把它标注成共享，就是用于政府之间的数据共享，不光要做数据开放，同时要把数据标注到地图上，如果你光给老百姓一个表格和文件，老百姓还是感觉不直观，我们是把所有开放的数据标注到地图上，这样对老百姓的服务更加直接。

▲南海的数据开放

12.信用大数据

南海的信用大数据平台，目前我们叫信用南海，这个信用南海目前已经汇聚了政府有关于这个企业所有的负面信息，供老百姓进行查询，老百姓可以在信用南海的这个网站上，直接了解到每个企业的信息状态，还有在政府上面有没有被记录的信息，通过信息的查询，对经济活动和贷款，提供有效的保障，所以这个系统的使用量非常大，每个月的访问量都在一万多。

▲信用大数据平台

13.数据比对认证服务

南海还有一个数据比对认证服务，这个服务对大数据服务平台是很重要的，为什么呢？因为我们解决让数据跑路，不让老百姓跑路，为什么让老百姓提供那么多纸质材料？因为没人认证。你加上比对认证的服务，可以让老百姓不用提供证明，拿着身份证把所有的事办了。今年有一个户籍新生入学报名，这个应用确实是惠民的，它让南海5万多个学生的入学报名变成了用手机直接可以完成，这样把自己的信息往上一传，这是数据自动比对的，告诉我一个结果，这个孩子能不能在我这里上学，如果不能，缺什么东西，老百姓就不用再拿纸质的东西到学校去，这是大数据的信用起到的效果。

14社会模型分析

南海的服务发展方面，我们做的是数据模型分析，这是基于法人库做的主题，只要有了这些数据，如何发展人口？人口如何分布？城镇如何规划？都会很容易分化，还有企业经济模型的分析，这是对当地企业的发展做的，城市要引领什么样的企业？这些企业带来多少产值？企业的规模多少？通过对大数据的分析，对南海经济发展和税收的影响都很大。

15．经济运行监测与预警分析

南海的政府监测和预警，哪些企业发展不好？或者陶瓷行业是不是高污染的？通过大数据分析，大家认为这个陶瓷行业需要转移或者被淘汰，像电子、新能源产业，可能是朝阳的产业，所以通过对经济运行的监测，去服务地方政府经济的发展。

关于南海大数据的统筹和应用，我们可以去网上进行了解，南海大数据的统筹和应用目前在国内影响力很大，媒体都进行了报道。

除了南海以外，我们在数据服务方面还做了一些探索，目前我们在陕西西安，还有苏州区，把整个数据服务平台做在信息资源门户上，就是我刚才说的未来实现的功能，我们都可以实现在信息资源门户上以一种集成的方式提供服务。

我最后做一些总结，就是说我们政府数据服务平台的建设是整个大数据建设的一个最终的目标，为实现目标我们还要做好以下五个方面：

第一要提升数据规范的高标准，第二要创建数据统筹的新模式，就是我刚才说的数据银行的模式，第三个是促进数据流动的加速度，第四个是要在这个数据加工和使用的过程中，提升它的价值让它变成一个金矿，第五要降低我们建设运营的成本。