郭晟:运用大数据构建智慧城市的心脏
大数据是一个事关我国经济社会发展全局的战略性产业,大数据技术为社会经济活动提供决策依据,提高各个领域的运行效率,提升整个社会经济的集约化程度,对于我国经济发展转型具有重要的推动作用!
郭晟,中国首席数据官联盟专家组成员,立得空间信息技术股份有限公司董事长兼总裁、中国测绘学会摄影测量与遥感专业委员会理事、湖北省测绘学会理事及东湖新技术创业中心科技协会副主席。先后荣获“国家科学技术进步二等奖”、“国家测绘科技一等奖”、“湖北省测绘行业先进工作者”、“2008年湖北省高新技术产业十大有突出贡献中青年专家”、“建设领域信息化2010年度优秀人物”等称号。
本期特邀嘉宾中国首席数据官联盟发起人鲁四海,就应用大数据构建智慧城市运营中心向离晟先生发起提问。
鲁四海:在讲智慧城市运营中心之前,还请您分享一下在您看来大数据在智慧城市应用中存在哪些问题?
郭晟:目前我们碰到大数据、智慧城市、互联网+的问题主要来自于几个方面。第一个方面是我们的很多数据是在政府,政府掌握着生老病死等等的数据,我们的数据现在缺乏规划,我们做了电子政务方面的工程,导致我们很多信息是条块化,划分非常严重,纵向的信息化做的比较好,横向的沟通和业务协同做的比较差。
第二个问题是我们部门专注于自己的信息化,很多时候做数据采集和处理,开展自己业务的时候,主要以自身的角度对所有的信息进行重复的采集,并且反复的去用我们的资金投入做信息的收集。但是多头采集导致我们数据碎片化,我们的信息是失真的,很多部门自己的数据分析结果片面化。
鲁四海:针对这两个现实的问题,我们在探索智慧城市将来,我们的大数据未来之路应该怎么走呢,在您看来?
郭晟:再看一下前面的那些问题,究竟是什么样的情况导致前面出现了数据失真,条块化严重缺乏规划。第一个是我们作为城市的管理者和服务者来讲,我们对于服务者的职能没有重视起来,职能转变融合度不够。每个部门只关注自己的,没有关注更多的服务。第二个是业务联动整合的难度比较大,每个部门有自己的部门利益,每个部门有自己的部门考虑,导致我们在应急情况的时候联动性比较弱,在城市重大决策规划的时候,全局性的信息比较缺失,影响效能。
再有是功能强化,服务比较弱。所以说我们提出创新,前面谈到信息化是跟整个社会进步和发展融合在一起。怎么通过信息化和政府的业务、服务机制角度去规划我的信息化将来发展的路径。
我们提出来的运营中心本身是创新,是机构的创新也是信息化方案的创新。我们认为有创新的意识还不够,怎么样把创新的驱动最终落到实处,让每个部门的业务协同起来,一起把服务做好,一起把城市的经济做上去,这个是在于融合。通过信息技术与服务的管理以及流程的深度渗透和融合,我们可以产生新的政府服务管理形态,促进我们政府决策、管理水平服务的提升,促进社会的运行方式、工作方式、生活方式、组织形态和行为等发生重大转型。我们最终是以人为本来规划这个城市的建设,规划管理等等。
融合的本质是信息的整合,我们原来在电子政务这一块做了很多以目录的方式信息交换,很多时候交换的数据质量和可持续性、可挖掘性以及意义分析的结果是否准确呢?我们没有办法得到保证。在互联网+大数据的时代,资源目录像那种方式比较欠缺,要往更前面一点发展。这个发展是我们要把数据变成城市的画像,很多城市已经完成了统一的网络平台,我们已经有很好的政务云服务中心。后一步是在基础云平台上提供服务,把城市的知识库建立起来,做很多政务应用、企业应用,有很好的支撑。
再有服务手段,我们以人为本的方式为公众提供服务,基于创新和融合提出来智慧城市运营中心,目前已经在南海数据统筹局得到推广。它的经验已经写入了读本,主要是以数据统筹的角度将城市的基础知识库建立起来,在知识库的基础上发展我们的信息化,深化我们各个行业的应用,更好的实现城市的治理和公众服务。
鲁四海:前面已经多次提到智慧城市运营中心,您给我们细细描述一下智慧城市运营中心,好吧?
郭晟:好的,智慧城市运营中心主要由IT运维中心、大数据中心、城市运行监控和指挥中心、智慧服务中心四大部分组成。
IT运维中心提供面向智慧政务统一的云存储、云计算服务,是城市物联网的接入枢纽,是时空信息云平台的基础设施层(IAAS层),是智慧城市运营中心的“躯干”,是大数据中心的工程师、医生和保安。IT基础架构、流程监控、工程文档、业务备份、在线监测、周期巡检是数据中心运维工作的五个重要方面,只有做好这四个方面的工作,才能让智慧城市运营中心保持长期稳定运行,并能产生良好的效益,是智慧城市运营中心运维水平高低的主要体现。由城市首席技术官(CTO)直接分管。
大数据中心主要推动政府统筹大数据建设,完成大数据的采集、处理、整合、共享、挖掘、分析和应用,将信息孤岛升级为信息城市,由城市首席数据分析管(CDO)分管。
城市运行监控与指挥中心负责城市日程运行体征的监控、各委办局指标评价和考核、日常事件的协调指挥以及紧急情况下的应急指挥,由城市首席绩效考核官(CPO)分管。它通过与各业务部门指挥系统的对接,统一监管、扁平化工作,在不影响各部门业务的同时,实时了解城市运行情况与发展态势,为各部门协同工作、领导决策提供支撑。它主要由信息接入系统、协调分发系统、应急指挥系统、KPI考核系统、统计与分析系统、领导决策数据分析系统、领导驾驶舱、城市运行主题应用系统、外部资源调用接口等组成。
智慧服务中心主要由公众服务门户、数据开发平台、大数据交易中心三部分组成。它是面向社会企业和工作的、集中式信息化开发平台和大数据服务平台,由智慧城市运营中心管理办公室主任直接分管。智慧服务中心的主要宗旨是打造大数据交易集市,将更多的公众服务让专业公司来提供,促进大数据产业的发展,让大数据真正服务于市民。
鲁四海:您看来智慧城市运营中心最佳的运营模式是什么样的?
郭晟:我们看运营中心它的运行模式就是,通过这样一个中心一方面我们去共享各个部门的数据,另外一方面也是很重要一个方面,我们要能够查询互联网和物联网的实时数据,把政府数据更加丰满和多维度,通过数据集中,对数据进行实时监测和分析。它的应用,一方面为我们的行业应用提供深化的应用。
另外我们的政务,另外有些数据进行开放,服务于我们的企业和公众,以及我们信息惠民的很多个社会资本和社会力量可以参与的服务。
第三方面在于城市的运行监控和协调,我们可以为我们城市的运行指挥中心服务。
要强调,我们第四个中心是智慧服务中心的建设,有效的利用我们一网一站一个呼叫中心的模式,能够把政府开放给公众和企业的资源开放,我们在网站上可以公开政府的信息法规,招商引资,办事的信息,我们在数据开放当中我们也可以开放数据的资源,数据的服务,数据的接口,最终服务的管理可以委托社会资本来提供各种数据的服务的管理,只要数据统一出口,统一标准,那么服务统一规格,统一一个访问的入口,以及统一的很多端的模式的话,这样的话将来智慧的服务中心就可以这样很长久的运行。
这里面有一个产业就是我们谈到的大数据产业,叫互联网+大数据的模式,包括武汉市东湖大数据交易平台,大数据的集市,让更多的企业来利用政府的数据,挖掘更多便民的服务,政府做的更多的事情慢慢的下沉到怎样把我的资源可以开放出来,很多服务通过大数据的产业链来为公众提供服务。有些人他只是提供数据的管理,有些人提供数据的挖掘分析,有些人提供数据的应用,这样一个产业链需要有这样一个生态,政府可以引导这个生态,可以让企业参与生态的发展。
鲁四海:在智慧城市运营中心,大数据中心应该是非常重要非常核心的,那应该怎么去建设呢?
郭晟:整个大数据含到城市的人口、法人,因为是一个数据的资源池,把这些数据按照要求,按照主题,按照部门,按照将来公众服务的这样一些分类进行分类建库之后,在这个中间更多要对数据进行清洗,有可能计生系统跟公安系统不一样,怎样通过清洗比对的结果,对数据反过来进行一个维护,非常支持昨天有一个领导谈到的,很多城市已经开始利用社区的网络源的力量来做整个数据的全程数据的核实的工作。
还要解决数据资源共享的问题,我的服务,哪些通过APP提供,哪些通过接口提供,还有怎样让这些数据都能够一起整合,我们要制定一些法规和管理的办法以及标准。
我们建设思路是,把各个行业的数据收集抓取在一起之后,通过一系列的数据的清洗、转换、关联重组、安全加密进行授权,把服务发布出来之后再为我们行业进行发布应用。我们就可以基于很多主体应用,对数据进行定制化的服务。比如有些数据保密的,可能只想查一下这个人的婚姻信息,不用告诉你这个人的其他信息,只要告诉你已婚还是未婚,定制化的服务通过整套的授权进行定制化的提供。
整体架构利用数据交换共享平台,获取数据以后,进行资源库建设,立得的核心,我们认为现在很多城市比较认同的技术路线就是利用GIS可以关联城市的数据。我们对于数据进行各个行业需要的,比如说你是什么数据库,数据结构怎样,最终有一个服务的平台提供数据的服务,这个平台一方面可以把数据发布成服务,第二数据本身也有服务,可以把第三方的服务在平台上面进行注册,为我们其他行业应用去提供。
数据我们可以通过地理空间关联所有数据,人和城市的所有数据属于第二层基础数据,第三层就是城市的事,你是哪一方面行业的基础数据,基于这个事就可以提取很多数据集,最终通过一个服务平台对公众提供服务。
将来信息惠民可以在城市的数据级的基础上面,为信息惠民的很多主题提取这样的数据集,对公众和企业进行开放之后,企业和公众可以利用开放的数据级提供信息惠民的数据服务。
中国首席数据官联盟/中国CDO精英俱乐部是国内首个以CDO为核心的技术型非盈利性联盟组织,遵循自愿、平等、合作的原则。其发起人为刘冬冬、鲁四海、葛涵涛。我们希望成为中国大数据产业创新与发展推动者,为实现中国大数据产业全球领先而努力。我们将一如继往的打造跨行业、跨领域的商业精英交流平台,提升CDO在企业中的地位,提升企业的数据化水平,将数据变为未来企业发展的核心驱动力并最终推动中国大数据产业整体发展水平。