11月@@28日@@,由中国社会科学院信息化研究中心和北京国脉@@互联@@信息顾问有限公司联合举办的@@“2018智慧中国@@年@@会@@”在北京隆重召开@@,以@@“数据@@赋能@@ 智慧中国@@”为主题@@,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@@。

  本文系国脉@@海洋常务副总经理@@王路燕@@女士于@@11月@@28日@@下午在@@“2018智慧中国@@年@@会@@”分论坛一@@@@--“政府数字化转型@@@@:策略与实践研讨会@@”上进行@@“国脉@@数据@@基因@@@@5.0”产品@@发布时所作的演讲@@,内容通过现场录音整理@@,未经本人审核@@。

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【国脉@@海洋常务副总经理@@ 王路燕@@】

  数据@@基因@@产品@@很多的功能体系和技术是来自@@于我们的实践@@,今天在这个论坛上跟大家做一@@个分享@@@@。

  从图中大家可以@@看到@@@@,我们从@@16年@@11月@@开始到@@现在两年@@时间里的整个@@产品@@演变的路径@@。从数据@@基因@@@@1.0版@@上线开始再到@@今天@@5.0,我们整整走过了中国@@30多个省@@市@@@@。今天其实我们可以@@非常骄傲的讲@@,从数据@@基因@@@@1.0到@@5.0,每一@@个版@@本中你都能看到@@一@@些创新的影子@@,我们没有重复任何的一@@家@@IT公司或者软件@@公司他们曾经走过的路@@。我们寄希望于用@@“咨询@@+软件@@”的这个方式去解决一@@些实际的问题@@,去创造一@@些真正的价值@@,去推动业务@@的发展@@,所以@@可以@@看出我们是从服务@@、管理和能力三@@个维度@@出发的@@。我们带着这种实践的想法@@,带着坚持业务@@和技术融合的理念@@,我们把很多政府机构数据@@治理@@方面的一@@些经验带给其他的一@@些政府机构@@,这也是我们在系列的版@@本迭代中一@@直坚持的理念@@。

  一@@、数据@@在实践和应用中存在的问题与痛点@@

  近几年@@在全国很多地方做了相关的数据@@实践和应用@@,在这个过程中@@,我们也发现了很多的问题@@,它们代表着很多政府客户的心声@@。如@@: 业务@@、事项以@@及应用各种要素之间要怎么去管理@@,怎么去发生内在的联系@@? 哪些数据@@需要归集@@,归集的依据是什么@@,要不要把这种数据@@的整合做大@@? 我们怎么去界定各行业@@、国标的很多数据@@标准@@@@,如@@何兼顾和统一@@@@? 数据@@标准@@是否真的能够落地@@? 人口库@@、法人库等基础库的建设@@,如@@何满足我们现在事前行政审批@@的需要@@? 目录体系对@@实际的数据@@共享@@的到@@底有何帮助@@? 数据@@体系全省@@全市@@一@@盘棋考虑到@@底是什么样子的@@,如@@何做到@@省@@市@@县事项标准的统一@@@@?

  这些问题不是我们自@@己想出来的@@,是我们在很多省@@市@@实践的过程中@@,客户实实在在提出来的@@。其实这也是点亮我们未来的一@@条路@@,可以@@看到@@我们以@@后要怎么走@@,到@@底怎么样去解决实际的问题@@,它引领着我们继续前行@@,去做一@@些有价值的一@@些事情@@。

  二@@、国脉@@对@@数据@@的几个观点@@@@

  于是我们基于这些问题的基础上@@,基于我们自@@身对@@数据@@行业的一@@些理解@@,我们给出了以@@下的一@@些想法@@。这些想法对@@于我们自@@身和客户不一@@定准确@@,但是@@代表着我们的想法和态度@@:

  1. 数据@@将成为新的基础设施@@

  数据@@将会成为一@@种基础设施@@。我们在探讨数据@@库能不能成为像云服务一@@样的基础设施@@,未来所有的政府单位对@@数据@@库只有使用权@@。也就是说@@,所有数据@@库由统一@@的服务商来提供@@,所有的建表@@、修改等操作都由统一@@的平台@@来管理@@,数据@@会变成一@@种基础设施@@。

  2. 基于数据@@流动的流程@@再造@@

  整个@@数字化转型@@不是靠系统建设就能完成的@@,也不是建一@@个云平台@@就能完成的@@,更多@@的是对@@政府的职能@@、组织机构@@、运作模式@@、管理机制@@、业务@@过程进行彻底重塑的过程@@。政府服务的创新本质上就是按照@@数据@@流动的逻辑实现政府流程@@的再造@@。

  3. 政府数字化转型@@@@

  我们认为政府数字化转型@@@@也是很重要的一@@点@@。政府数字化转型@@@@是非常复杂@@、非常庞大的工程@@。涉及的部门非常多@@,涉及的业务@@逻辑层次@@多@@,关系复杂@@。需要建立一@@个非常好的管理体系提升数字化政府的管理能力@@。数字化管理能力是整个@@数字化转型@@的根本@@,也是提高政府执政能力的重要维度@@。之前@@,信息化建设很多政府都集中于事务层@@,对@@于业务@@管理和部门管理非常少@@,也是我们目前整个@@信息化建设比较薄弱的一@@个点@@。

  三@@、数据@@基因@@5.0版@@本介绍@@

  基于这些想法@@,我们今天要发布数据@@基因@@@@5.0版@@。围绕@@12个产品@@体系@@,按照@@“产品@@+咨询@@”的模式@@,总结了@@8个业务@@模型@@@@,并对@@每个模型@@经过实践总结出了@@7个业务@@流程@@@@@@。12个产品@@体系@@从管系统到@@管数据@@@@、管数量@@、管信息@@、管标准@@、管共享@@、管业务@@@@、管治理@@。在整个@@产品@@体系@@中还包括整个@@最上层的信息共享门户以@@及行业的标准规范体系@@。我们在整个@@产品@@体系@@中@@,对@@1.0到@@5.0版@@的模块进行不断迭代@@,不断地去做好数字政府@@的赋能@@,做好数据@@管理维度的提升@@,围绕@@每一@@个模块@@,每一@@个产品@@体系@@@@,我们都总结了@@一@@套业务@@模型@@加整个@@的业务@@流程@@@@@@。

  1. CPU模型@@

  第一@@个数据@@资产管理就是整个@@资产管理的模型@@@@@@,我们总结了@@一@@个@@CPU模型@@,即@@:Complete(全面化@@)、Platform(平台@@化@@)、Union(关联化@@)。解释一@@下@@,全面是指@@:第一@@要全要素的进行管理@@。对@@政府的数据@@资产包括系统@@、数据@@、业务@@等进行全要素的管理@@。第二@@要全阶段的管理@@。从需求@@、规划@@、建设到@@运维@@,整个@@阶段都要把这些要素管理起来@@。第三@@要全流程@@的管理@@。业务@@流程@@@@、数据@@流程@@要在平台@@上进行@@管理@@。平台@@化@@是指@@,整个@@要素管理要有平台@@去支撑@@。最后@@是关联化@@@@,就是说所有的要素阶段@@,要对@@流程@@产生关联@@,要去进行关联化@@的管理@@。

  具体说来@@,我们整个@@的业务@@流程@@@@从最开始的项目立项开始@@,每一@@个政务@@信息系统@@,都必须有一@@个立项的过程@@。首先@@要把信息化项目管理@@起来@@,信息化项目对@@应哪一@@个系统建设@@,明确它有@@什么样的数据@@需求@@,有哪些功能模块@@。然后@@对@@于一@@个项目来说@@,按照@@项目管理@@过程@@,它有@@任务和里程碑@@,要去监督项目的进行@@。其次@@@@,通过项目建设来引出信息系统@@,在这个信息系统上含有系统层级@@,系统架构@@,网络环境@@,访问方式@@。再次@@@@,围绕@@系统建设@@,每一@@个系统建设的时候都会去做数据@@库表的建设@@,那么我们会根据系统把数据@@库表管理起来@@,厘清在这个系统下面有哪些库表@@,表里面有哪些字段@@,这些字段是否规范@@,是否有很多大量没有中文注@@释@@、没有任何标志并且不知其含义的表的存在@@。从横向的角度出发是基于这些库表来进行数据@@目录的编制@@。从纵向的角度看@@,每一@@个信息化的项目会有一@@些数据@@采集的需求@@,我们要把这些需求管理起来@@,明确有哪些数据@@需求@@,哪些数据@@需求是其他部门已经有了并且已经进行采集了@@,不需要再去重复进行采集的@@。最后@@,办事系统会有一@@些需要办理的业务@@并产生一@@些业务@@事项@@。所有的业务@@事项@@、审批事项到@@底是在哪个层级上的@@,哪个系统上去进行这些事项办理@@,又会产生哪些数据@@需求@@,最后@@根据数据@@需求@@,我们会形成一@@个责任的确认@@。在责任确认的过程中@@,其目录又去发生了哪些关系@@,这些责任对@@应到@@哪一@@个具体的目录@@,在目录数据@@归集以@@后@@,它又会发生与哪些接口的关联@@。我们希望把所有的业务@@的要素@@、流程@@、阶段这些资产能够管理起来@@。

  2. Smart模型@@

  第二@@个就是关于数据@@目录构建的@@Smart模型@@,从需求@@侧和供给侧两侧出发来进行目录的梳理@@。

  首先@@,每一@@个目录会有对@@应的数据@@需求@@(Require),所有的数据@@需求都能够找到@@数源部门@@,只是需要确认这个是一@@个还是多个数源部门@@。每个需求都能形成对@@应的责任@@(Supply),对@@于这些责任@@,需要进行录入编制@@,就能够把整个@@目录动态化@@(Trend)的管理起来@@(Manage)。做的比较好的@@,就是这些目录能够很精准的反映出哪些数据@@已经归集@@,哪些数据@@已经有接口@@,哪些目录里的数据@@已经实现共享@@,哪些需求在进行共享@@,哪些表已经被清洗过@@,表哪些是没有问题的@@,哪些数据@@是开放@@的@@,哪些数据@@是进到@@不同的基础库里面的@@。通过目录平台@@能够很精准的@@(Accurate)反映这些内容@@,这就是我们希望构建的@@Smart模型@@。

  3.WBS模型@@

  第三@@个我们@@乐动安卓app 事项的标准化@@,借鉴了项目管理@@的@@WBS模型@@,首先@@要把事项去进行颗粒度的分析@@,分为两个维度@@,第一@@种@@,以@@浙江省@@在做的最小颗粒度分解为例@@,把每一@@个部门@@、每一@@个事项@@、办理事项需要哪些材料@@,这些材料分别有哪些字段组成@@,按照@@数据@@项的最小颗粒度去进行分解@@。现在很多地多都在做机构调整@@,但是@@,对@@浙江来说@@,因为我拆分到@@了最小的颗粒度@@,机构的调整@@,只需把不同的材料@@、不同的数据@@项进行不同的机构重组@@。然后@@去形成对@@应的我的部门的事项@@。第二@@种是情形化的@@分解@@,为什么实际办理的事项与网上办理的事项不统一@@@@,差别这么大@@,最重要的一@@个原因是@@,我线下办理的时候@@,是情形化的@@。你要做到@@无差别受理@@,你要做到@@一@@个窗口把这些事项都梳理完@@,首先@@要做的事情就是情形化的@@分解@@,每个事项对@@于不同的情形分别有哪些材料@@,材料根据最小颗粒度进行不同的归集组合@@,能够梳理出不同情形化的理念@@。这就是具体的我们系统在做的时候@@,就会建很多的知识库@@。我的部门库@@、事项库@@、服务对@@象库等@@。服务库是区别于不同情形化的梳理@@,不同的服务对@@象对@@事项的材料是不同的@@,然后@@,我的材料@@,我的数据@@@@,数据@@关联到@@各种各样的数据@@表@@,关联到@@整个@@目录@@,这是我们梳理的模型@@@@@@。

  整个@@的业务@@流程@@@@的办事事项要素是标准化的@@。浙江省@@八统一@@也好@@,广东省@@十统一@@也好@@,或者全国省@@事项统一@@也好@@,必须有一@@个固定的规则@@,有一@@个通用的实时清单@@,通过一@@些库的配置@@,把一@@些通用的实时清单生成出来@@,一@@些可变的规则可以@@让不同的区域@@、不同的部门去进行规则的配置@@。然后@@,实现全省@@@@乐动安卓app 事项的标准化@@。对@@应到@@具体的@@,我的业务@@流程@@@@@@,从编办开始到@@各个部门@@,每一@@个层级要去做哪些要素@@,最后@@怎么样到@@服务平台@@上@@。这个是关于@@乐动安卓app 事项流程@@@@,在明天营销会产品@@会上会对@@这个去做一@@个更详细的介绍@@。

  4.数据@@共享@@守恒模式@@

  上午徐主任也有提到@@@@,就是说围绕@@不同的应用场景定义梳理我的不同的数据@@需求@@,每一@@个数据@@需求是会像小球一@@样推动我的整个@@共享体系@@,从责任确认@@,到@@编目@@,到@@归集@@,到@@清洗@@,到@@入库@@,哪个数据@@需求能够去推动它@@,最终是形成一@@个数据@@共享@@@@。形成归集之后@@,很多部门做的就是需求提出来之后你有没有去验证这个需求最后@@是不是被实现@@,我们是有一@@个闭环的@@,最终这些应用场景是要调用和改造它提出需求的过程@@。

  5.数据@@标准@@BOR的模型@@@@

  这个也是目前比较流行的@@。从行为@@、对@@象和关系三@@个角度来进行这个梳理@@。每一@@个行为@@,每个业务@@流程@@@@@@经过梳理@@,提炼以@@后@@,能够产生出很多的实体@@,这些实体能够有很多的数据@@项@@,这个过程是确定数据@@标准@@的范围和内容@@,通过对@@象@@、数据@@项进行归纳建模@@。基于标准的数据@@项@@,去进行建模@@。然后@@去分析实体之间的关系是怎么样的@@,我们叫@@做数据@@标准@@的落地和应用@@。

  整个@@BOR的模型@@@@,对@@应到@@我们系统的业务@@流程@@@@@@,我们还是围绕@@目录@@,每个目录里面有很多不同的部门@@。举个例子@@,每个部门都有姓名@@,都有身份证号@@,这些不同的数据@@项@@,我们根据刚刚讲的知识库@@,收集了一@@些国家的标准@@,地区的标准@@,行业的一@@些标准@@,把这些标准@@,把所有部门的数据@@进行重复的和统一@@的清洗@@,然后@@这些清洗后的数据@@项进入到@@我的公共数据@@源池@@。就我的公共数据@@源池里面@@,我能把每一@@个所有部门要用到@@的数据@@相去进行标准化的一@@个定义@@。最后@@这些定义好的数据@@字段@@,我们去进行这个数据@@模型@@的这个建模@@。所有的模型@@@@表跟数据@@库是通的@@。你部门要建表@@,你必须要在我的公共数据@@源池里面去选对@@应的字段@@,去基于模型@@@@,做人口库@@@@、法人库的一@@些规划@@@@,清洗也是一@@样的@@。其实我们通过这个标准定义好的一@@些原则@@,能够提供给清洗平台@@一@@些定义的要求@@,比如@@说完整性的要求@@,你的准确性的要求@@,规范性的要求@@。然后@@我们后面讲的数据@@标准@@的管理@@,管理体系从数据@@目录到@@数据@@的生命周期@@,数据@@的应用@@,数据@@的运维@@、安全@@、绩效@@、评估@@、开放@@,每一@@个阶段都应该要去定义它的标准@@,它的这种业务@@流程@@@@是怎么样的@@,它的这种权限是怎么样的@@,它的认为方式是怎么样的@@,开放@@的形式是怎么样子的@@,每一@@个都是对@@应一@@个标准规范体系@@。

  6.项目管理@@PRS模型@@

  还有我们的项目管理@@模型@@@@,现在浙江省@@在做数字化转型@@@@,它有@@8+13个重点项目@@。那么项目管理@@的这种模型@@@@@@,我们叫@@prs的这种模型@@@@。三@@个维度@@,项目要素@@、项目阶段@@、项目角色@@。第一@@项目的要素@@,我们项目是分成子项目@@,每个项目有哪些系统功能模块@@,对@@应的每一@@个要去见他对@@应的这个里程碑@@,去建它的协同任务@@,这些协同任务又会涉及到@@我们刚刚讲的数据@@的这种需求@@,数据@@的责任@@,数据@@共享@@这种协同任务@@,然后@@项目的知识文档的管理@@。第二@@是项目的阶段从立项@@、实施@@、接管@@、验收不同的阶段去进行这个管理@@。第三@@是项目角色@@@@,从领导小组到@@每个项目的@@PMO到@@项目经理到@@开发厂商@@,要去做好这个角色的管理@@,不同的角色赋予不同的这种权限@@,这个是项目管理@@的模型@@@@@@,然后@@整个@@业务@@流程@@@@@@对@@应不同的角色@@,不同的阶段要去做哪些相对@@应的事情@@,我们做了整个@@的业务@@流程@@@@的这个规划@@@@。

  7.数据@@治理@@评估@@模型@@@@

  最后@@面一@@个是数据@@治理@@评估@@的一@@些模型@@@@,最终做了这么多管理@@,想让它可持续化@@,是要有一@@套评估@@体系的@@。我们希望能够对@@数据@@治理@@进行评估@@@@,按照@@这种数据@@治理@@的成熟度@@,按照@@目前处于什么样的一@@个状态@@,未来的一@@个状态@@、理想化的一@@个状态在哪里@@,就是我们的指标设计@@。然后@@当前阶段到@@未来的阶段@@,应该怎么样去解决它@@,怎么样去推进我们做了一@@整套的这种指标的设计@@。

  8、信息资源共享网站@@

  数据@@都管理起来之后@@,最终要能够共享开放@@出去@@,让所有的部门都过来进行这个管理@@,形成数据@@的可视化@@。对@@领导层面来说@@,它想要看的就是这些数据@@的一@@些统计@@,它的一@@些分析@@,整个@@的数据@@库表@@,目前质量的分析@@,共享开放@@的分析@@,整个@@目前各个区域各个部门它的这种数据@@情况的一@@些分析@@,其实我们做了很多的数据@@的分析功能@@,包括现在很多地方的这种统计@@,它都是离不开这种数据@@的一@@些支撑@@。这是我们数据@@可视化这一@@块@@。

  总结一@@下@@:短短@@20分钟@@,我谈了比较多的一@@些内容@@,包括我们对@@客户的一@@些看法@@,我们对@@市@@场的一@@些看法@@,数据@@基因@@的一@@些产品@@的一@@些理念@@,那么我最重要一@@点@@,我还想再说一@@遍@@,就是我们现在数据@@是还是致力于咨询@@@@+技术这样的方式去解决一@@些问题@@。

  不是跟其它的软件@@或者技术公司一@@样@@,我们同时可以@@看到@@实践的力量@@,未来我们希望有一@@千个客户的应用的案例@@,然后@@能够不断的去进行复制@@。第二@@个就是洞察的力量@@,实践之后才能产生对@@未来洞察的视角@@。这些是我们研究咨询@@的能力@@,包括我们的数据@@基因@@白皮书@@,包括我们发布的一@@系列的这种研究报告的书籍@@,都是对@@社会趋势@@,对@@数据@@的一@@种前沿的分析与洞察@@。最后@@就是科技的引领@@,数据@@基因@@也好@@,现在科技趋势发展非常快@@。那么我们也在结合一@@些新技术@@,比如@@说移动化@@,微服务架构@@,还有人工智能@@。人工智能可能更多@@的偏向于政府部门的一@@些人员@@,他们面对@@现在这么多的变革@@,其实是有很多的困惑的@@,包括我讲了这么多的东西@@,其实还是有很多的困惑@@,部门的这种人员的困惑怎么去解决@@?我们其实想做这一@@块的@@,就是人工智能这一@@块@@,我们今天公司发布的国策数据@@库@@,就是把一@@些政策@@@@,把一@@些我们对@@业务@@的理解@@,通过梳理成知识库的方式@@,形成人工智能的产品@@@@,来为政府部门人员的业务@@疑惑进行一@@些的解答@@。

  以@@上就是我今天的分享@@@@,谢谢大家@@。

附@@:国脉@@,是领先的大数据@@治理@@和数字政府@@专业提供商@@。创新提出@@“软件@@+咨询@@+平台@@+数据@@+创新业务@@@@”五位一@@体服务模型@@@@,拥有数据@@基因@@和水巢@@DIPS两大系列几十项软件@@产品@@@@,长期为中国智慧城市@@@@@@、智慧政府和智慧企业提供专业咨询@@规划@@和数据@@服务@@,广泛服务于信息中心@@、大数据@@局@@、行政服务中心等政府客户@@、中央企业和金融机构@@。自@@2004年@@成立以@@来@@,已在全国七大区域设立@@20余家@@分支机构@@、5大技术研发基地@@,服务客户@@2000余家@@,执行项目@@5000余个@@,连续多年@@开展中国政府网站@@@@、智慧城市@@@@、互联网@@+政务@@、营商环境@@等公益评估@@评选活动@@。被业界誉为中国信息化民间智库知名品牌@@、电子政务@@@@优选咨询@@机构@@,国内首倡智慧政府理念@@,首创智慧城市@@@@@@、数据@@治理@@、互联网@@+政务@@评价体系@@,首推数据@@资产普查@@、全口径数据@@资源目录@@、数据@@元标准化@@、数源确认与供需对@@接@@、最多跑一@@次@@@@事项梳理@@、营商通等产品@@@@,信息资源编目@@、公共数据@@普查等业务@@全国占有率和影响力名居榜首@@。

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责任编辑@@:hongqiong