大数据提升政府治理:原理与实践
2017-08-24
软件和集成电路 2017年7期
关键词:资源
大数据的核心任务是数据资源化和数据资产化,做大数据首先必须得有数据,有数据就得有数据资源,称为数据资源化。有了数据,如果数据没加以利用,将会迎来数据“寒冬”。就是数据资产化和数据应用的问题,我国80%的数据资源在政府手里,没有得到充分应用。国家对解决数据资源问题提炼出“四个任务”,数据共享、数据融合、数据集中、数据开创。
目前国家有八个大数据融合实验区,三个新型智慧城市标杆市,近十年的时间,全国都在持续努力研究数据的发展方向。特别是数据融合、数据集中,在学术上称之为数据集成和数据质量。现在数据加工基地、数据加工清洗等行业在过去十年中是数据库界主要研究方向。
我们以“两化”来解决“两化”,以数据模块化来解决数据资源化的问题,以数据活化来解决数据资产化的问题。数据块化的发展模式,对于提升政务服务,是数据为民服务的思想,“让数据多跑路,让群众少跑腿。”而数据块化总结为,采集、共享、应用、推送、碰撞、嵌入。数据块化是从网格采集来数据,我们将碎片化的数据形成非常好的数据资源,把条数据变成块数据,或者把碎片化数据变成数据资产的过程。
我们把块数据定义成二元组,第一是块与实体的结合,第二个结合是块与关系的结合。这两个结合,最后它在底层数据模型所表现的是实体属性之间的关系,实际上本质是一个关系的结合。它让我们看到数据之间的二元组是一个集合与集合之间的关系,而块数据的大小属于一个篇序关系。……
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