工程案例3—块数据智能底板赋能政务数据治理
今天上了工程案例课程的第三节课，请到了武大吉奥姚明副总经理为我们做了一次有关块数据智能底板赋能政务数据治理的讲座，收获颇多，下面就讲座内容做一下总结分析。
武大吉奥
武大吉奥成立于1999年，是武汉大学科技成果转化企业、国家高新技术企业和国家规划布局内重点软件企业。该公司在北京、广州、深圳、西安、江苏等地都设有分支机构，拥有各类人才1200余人，服务我国29个省及400多个县市的千余家客户。
吉奥自研GIS基础平台系列软件和时空大数据平台产品，主要着力于推动政务管理数字化，智能化。以“挖掘数据价值、服务数字中国”为使命，为数字中国和智慧社会建设不断贡献力量。
在讲座中，姚总就 块数据智能底板赋能政务数据治理 这个问题划分了四块内容层层递进的讲述。
什么是政务数据
政务数据，即政务部门在依法履行职责过程中获取的数据。
传统地信行业内处理的很多数据其实都可以归属为政务数据，像土地利用类、城市规划类、资源、税收等
这些数据一般来说只有政府有权利采集，有可能做汇总，这也解释了传统的地信行业公司的甲方一般都是政府机构。
国家近些年来也专门成立了一系列主管政府信息化和政务数据的部门，例如大数据局/政数局
政务数据现状
烟囱化
在数字化建设的初期，每个政府部门都有各自部门的海量数据，这些数据往往是彼此割裂，这种条数据就像是每个部门都耸立起自己的一个烟囱，高高耸起，互不相通。
这也带来了两点问题：
- 数据垄断现象，条数据被各自部门占有，不利于全局性资源整合及大数据综合分析利用
- 数据失真现象，仅凭借各自部门产生的有限数据，无法很好地解决社会的各类问题，不能很好地达到数字化、智能化治理
丛林化
在没有打破各部门之间的数据壁垒前，随着信息化在各部门普及深入，烟囱化会慢慢趋向于丛林化。就像是在错误的道路上越走越远，最后想再做整合其实就愈发困难。具体表现在两点：
- 政务数据的自成体系。采集的数据由于采集的目的不同，参照标准不同，会录入不同的部门，最后导致基层政务数据库中的数据概念不统一，要素不完整，编码不唯一。使各类业务、执法等数据自成体系的存储在不同部门
- 数据价值难以体现。大规模的数据形成了一个分散的点数据，使得基层工作人员被困在数据从林中，这也导致基层行政效率低下。
举例说明
姚总举了一个很形象的例子来说明这个问题。
在数据分割的时候，一个社区网格员需要将获取的数据通过不同的app上传给各个部门，其中很多数据又却是重复的。
块数据为突破口
针对以上的问题，提出了从“条数据”到“块数据”的转变
什么是块数据
块数据 是贵阳发展大数据以来的产物。
块数据是将分散在各行各部门的人、事、物、组织等要素，按照管理层级封装到市、区、街道、社区、网格、房屋等块结构中。
块数据的本质
块数据,利用位置信息作为底板进行数据的定位、下沉，利用地址信息作为业务数据之间互相识别的桥梁。
块数据的实践路线
一码多址是基础
如何统一各部门对于同一事务的认知，最直接高效的办法就是构建统一的地址库。为每一个地址实体赋予一个唯一的统一地址编码，以 一码多址 的管理理念，建立城市治理参照体系。
构建块数据智能底板
以统一地址为关联纽带，将原本分散在各部门的人、房、企、事、物等要素，按照管理层级封装到省、市、区、街道、社区、网格、建筑物等治理单元内
地图为载体，统一地址为纽带，建筑物实体为管理对象
提供块数据智能服务
有了数据，接下来就是设计一系列的智能服务，类似于在设计API
基于底板开展应用
有了数据和API，接下来就是针对具体的应用场景做功能设计，开展相应应用。
这里还是回归网格员的案例来比较 数据治理前后的业务模式差异。
数据治理前：网格员的任务很重，需要根据不同的部门的要求去采集不同的数据再做上传，居民也很受打扰；
数据治理后：一次上门，全要素采集。方便了居民，轻松了基层人员，提高了办事效率。
总结分析
姚总介绍了很多落地的案例，其中给我印象比较深的就是 这张PPT
这位政协委员的发言也形象的描述了传统政府和改革一线政府的服务差异化，这也反映了数据整合的重要性。
我相信这也是为什么很多年轻人愿意去一线城市发展的原因，不只是有良好的就业环境和就业机会，也因为那里的政府在不断地创新以提高办事效率，优化服务质量。
姚总最后还介绍了企业在处理政府信息化项目中的三个主要跟进角色：
销售经理：需要有良好的沟通表达能力，擅长与客户打交道
售前经理：结合公司的技术能力和客户的需求，做一个前期的项目方案去参与招投标
实施经理：主要是负责产品的实现和交付，需要有过硬的技术能力
我们常听到的产品经理和研发一般是归属于实施下面。
姚总给我们的就业建议是 从技术出发，在积累了一定的经验之后再进一步做规划发展。