大数据平台政务服务

政务大数据平台在数字化时代，数据已成为推动社会进步的重要资源。政务大数据平台作为政府管理和服务的重要工具，正逐步改变着传统政务的工作模式。本文将介绍政务大数据平台的基本概念、核心功能及应用场景，帮助应对海量、多样、实时的政务数据。从技术架构看，这类平台通常包含数据采集层、存储计算层、分析处理层和应用服务层，形成完整的数据价值链。政务大数据平台的建设目标主要体现在三个方面：提高政府决策的科学性，通过数据驱动避免经验主义；优化公共服务流程，让数据多跑路、群众少跑腿；加强社会治理能力，实现精准施策。这些目标共同指向建设透明、智能的现代政府。平台的核心功能与技术数据整合与共享是政务大数据平台的基础应对方案。典型应用场景在城市治理领域，政务大数据平台发挥着"城市大脑"的作用。通过接入交通摄像头、环境传感器、市政设施等物联网设备，平台实时感知城市运行状态。民生服务方面，平台让"一网通办"成为现实，平台整合企业注册、纳税、用电等数据，可准确研判区域经济发展态势。政务大数据平台代表着政府数字化转型的方向，它不仅是技术工具，更是治理理念的革新。通过数据共享和智能分析，政府能够更精准地感知社会需求、更科学地制定政策、更有效地提供服务。

政务服务。本文将深入探讨电子政务大数据平台的概念、核心技术以及应用场景。电子政务大数据平台是指政府利用大数据技术，对各类政务数据进行采集、存储、处理和分析，以支持政府决策和公共服务的智能化平台。其核心发挥了关键作用。此外，在行政审批、市场监管等领域，平台也显著提高了政府服务效率。电子政务大数据平台的建设与应用是一项系统工程，需要技术、管理和制度的多维创新。它不仅代表着政府数字化转型的必然趋势，更是提高国家治理能力的重要抓手。随着技术的不断进步和应用的持续深化，电子政务大数据平台必将为构建服务型政府和智慧社会提供更强有力的支撑。未来，我们有理由期待一个更加开放、协同、智能的政务大数据生态系统，让数据真正成为推动社会进步的有生力量。电子政务大数据平台在数字化浪潮席卷全球的今天，电子政务大数据平台正逐渐成为政府治理现代化的重要支撑。这一平台通过整合海量政务数据资源，不仅提高了政府决策的科学性和精准度，也为公众提供了更加便捷高效的目标是通过数据驱动，实现政府治理的精准化、高效化和透明化。从发展历程来看，电子政务大数据平台经历了从单一部门信息系统到跨部门数据共享，再到如今的全域数据融合与智能分析的演进过程。这一演进不仅反映了技术

隐私计算平台在医疗大数据和政务大数据平台的应用如下：医疗大数据平台促进医疗机构间数据共享：不同医院之间可通过隐私计算平台共享患者数据，如病历、检查检验结果等，以提供更全面准确的诊断和治疗方案。各医院医疗数据合作方案，实现在数据隐私保护下医学数据安全统计分析和医学模拟仿真和预判，从而进行跨机构的医学影像识别、临床医学研究、疾病筛查、AI辅助诊疗等医疗领域应用，提升医疗领域的数智化水平。政务大数据库等的多维用户标签信息，构建政务服务用户画像，在推荐计算中结合用户相关属性进行精准推荐，提高用户办事效率与政府服务水平。实现政务数据安全开放：平台内置常用调试工具和建模框架，帮助开发者高效灵活加工数据数据不出院的数据共享机制，利用隐私计算模型快速实现标准化数据筛选、病例样本入组及不涉及原始数据的计算结果采集，同时通过区块链技术对计算过程进行自动存证与监管。助力医疗健康大数据中心建设：医疗健康大数据平台打破部门间信息壁垒：利用隐私计算技术解决政务数据共享中的隐私保护问题，实现不同政府部门之间的数据要素共享，在流转模式下达到“原始数据不出域”的目标，保证数据在共享融合过程中的“可用、不可见”状态

如何打造智慧政务大数据平台？在数字化浪潮席卷全球的今天，智慧政务大数据平台已成为提高政府治理能力和服务水平的重要工具。它通过整合分散的政务数据资源，实现跨部门、跨层级的协同共享，为科学决策和精准服务提供有力支撑。那么，如何构建一个高效、安全的智慧政务大数据平台呢？一、明确建设目标与需求建设智慧政务大数据平台的首要任务是明确目标和需求。不同地区、不同层级的政府部门职能各异，对数据的需求也不尽相同机制，确保数据的准确性、完整性和时效性，为后续的数据分析和应用打下坚实基础。三、搭建安全可靠的技术架构技术架构是平台的骨架。一个成熟的智慧政务大数据平台通常采用分层设计，包括数据采集层、存储计算层、分析处理数据素养和应用能力。通过定期评估应用效果，收集用户反馈，不断优化平台功能，确保其长期发挥价值。智慧政务大数据平台建设是一项系统工程，需要统筹规划、分步实施。只有坚持需求导向、问题导向、效果导向，才能真正发挥数据作为新型生产要素的作用，推动政府数字化转型，实现治理体系和治理能力现代化。治理等重点领域，开发多样化的数据应用场景。例如，通过汇聚多源数据构建城市运行"仪表盘"，实现精准施策；开发"一网通办"服务，让群众少跑腿；利用大数据分析预测社会风险，提高应急响应能力。应用开发应注重

智慧政务大数据平台项目建设方案随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。在政务领域，构建智慧政务大数据平台是提高政府治理能力和服务水平的必然选择。本文将详细介绍智慧政务大数据平台的建设方案，从项目背景到实施路径，为相关建设提供参考。一、项目背景与意义当前，政府部门在日常管理和服务过程中积累了海量数据，但由于数据孤岛现象严重，这些数据的价值未能得到充分挖掘。智慧政务大数据平台的，推动政府数据有序开放，促进社会创新和经济发展。三、总体架构设计智慧政务大数据平台采用分层架构设计，主要包括基础设施层、数据资源层、平台服务层和应用层。基础设施层提供计算、存储和网络等基础支撑；数据资源层建设，旨在打破部门壁垒，实现数据共享与融合，为政府决策提供科学依据，同时提高公共服务效率。从技术层面看，大数据、云计算和人工智能等技术的成熟为平台建设提供了有力支撑。通过整合多源异构数据，构建统一的数据标准和交换机制，可以实现数据的互联互通和深度利用。这不仅有助于提高政府工作的透明度和公信力，还能促进跨部门协同，优化资源配置。二、建设目标与原则智慧政务大数据平台的建设目标主要包括三个方面：一是实现

政务解决方案的应用成效（一）提升服务效率以“一网通办”平台为例，通过整合各类政务服务事项，实现线上一站式办理。民众无需在多个部门之间奔波，办事时间大幅缩短。（二）增强决策科学性政府基于大数据分析结果进行业务应用提供通用的技术能力和服务；业务应用层则面向公众、企业和政府内部，开发出一系列智能政务服务应用。二、核心技术赋能智慧政务（一）大数据分析大数据技术能够对海量政务数据进行深度挖掘和分析。通过治理能力现代化的关键举措。一、智慧政务解决方案的内涵与架构智慧政务是将云计算、大数据、人工智能、区块链等前沿技术深度融合于政务工作流程中，旨在打破部门间的数据壁垒，实现政务数据的互联互通与共享协同，构建一个高效、便捷、透明的政务服务体系。其架构通常涵盖基础设施层、数据资源层、应用支撑层和业务应用层。基础设施层提供计算、存储、网络等硬件资源；数据资源层汇聚各类政务数据，进行清洗、整合与管理；应用支撑层为决策。在城市规划中，通过分析人口分布、产业布局、基础设施使用等数据，合理规划城市空间，优化资源配置，提升城市发展的科学性和可持续性。（三）促进政务公开透明借助智慧政务平台，政府信息公开更加及时、全面。政策法规、财政预算、重大项目进展等信息都能实时向公众公开，接受社会监督，增强政府公信力。

模型通过大数据处理、机器学习技术手段，能够从数据中提取出有价值的信息，并为决策者提供科学、准确的策略和方案。政务大模型的应用场景广泛，其中包括政府决策支持、公共安全、城市管理、社会服务等方面。在政府分析，提供个性化的服务和精准扶贫方案，改善社会生活质量。政务大模型的出现为政府决策和政务管理提供了新的思路和方法。通过充分利用大数据和人工智能技术，政务大模型有望在提升政府工作效率、提升公共服务水平和公众安全感。城市管理方面，政务大模型可以通过对城市交通、环境、基础设施等数据的分析和优化，提供智能化的城市管理方案，提升城市的便利性和宜居性。在社会服务方面，政务大模型可以通过对民生领域数据政务大模型，是指利用人工智能（AI）技术，对政务系统中的数据进行分析和挖掘，提供针对性智能决策支持和解决方案的一种技术应用。政务系统中的数据量庞大而复杂，传统的人力分析和决策难以满足实际需求。政务大水平等方面发挥重要作用。为帮助企业构建自己的大模型，星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps，支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路

政务服务数据归集政务服务数据归集是近年来政府数字化转型中的重要举措，也是提高行政效能、优化公共服务的关键环节。简单来说，它是指将分散在不同部门、不同系统中的政务数据进行收集、整合和标准化处理，形成一个统一的数据资源池，从而实现数据共享和有效利用。这一过程不仅有助于打破信息孤岛，还能为政府决策、社会治理和公众服务提供强有力的数据支撑。在传统的政务管理模式中，各部门的数据往往独立存储、互不联通。这种分散的数据管理方式容易导致信息重复录入、更新不同步，甚至出现数据矛盾。当公众办理跨部门业务时，常常需要反复提交相同材料，既增加了办事成本，也减低了服务效率。政务服务数据归集正是为了解决这些问题而生后续的快速检索和分析。数据归集的最终目标是实现共享与应用。归集后的数据可以提供给各部门使用，减少重复采集和录入的工作量。同时，归集的数据还可以用于大数据分析，帮助政府发现社会治理中的问题，优化政策制定。。数据归集的关键步骤是数据的收集。政府部门需要明确哪些数据需要归集，这些数据分布在哪些系统中，以及如何安全、有效地获取这些数据。在收集过程中，需要确保数据的完整性和准确性，避免遗漏或错误。接下来是数据的

，利用数据中台提供的数据和服务，开发新的政务服务模式。如推出基于大数据分析的智能审批服务，提高审批效率和准确性。三、应用场景政务服务一体化在政务服务大厅或网上政务服务平台，通过数据中台提供的数据服务政务数据中台是一种在政务领域应用的数据管理和服务平台，它对于提升政府部门的数据治理能力和政务服务水平具有至关重要的作用。一、概念与架构概念政务数据中台是将政府内部各部门的分散数据进行汇聚、整合、加工处理，形成标准化的数据资产，并以数据服务的形式提供给政务应用系统，从而实现数据共享、业务协同和快速创新的平台。它打破了政务部门之间的数据孤岛，促进政务数据的高效利用。架构层次数据汇聚层：负责收集来自使用进行严格的权限控制。数据服务层：以服务的形式向政务应用提供数据。这些服务可以通过API（应用程序接口）等方式提供，例如为政务服务大厅的综合窗口系统提供公民基本信息查询服务，方便工作人员快速办理业务保人员信息是否准确、更新是否及时。数据标准管理，制定统一的数据标准和规范，如政务术语标准、数据格式标准等。确保不同部门在数据录入、存储和使用过程中遵循相同的标准，提高数据的一致性。数据服务提供提供多样化

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...