㈠ 政務大數據平台中未獲取到正常狀態的第三代社保卡信息什麼意思

政務大數據平台中，胃火渠道正常狀態的第三代社保信息，意思是沒有客戶的第三代身份證的社保的信息，需要去找工作人員，把信息錄到電腦上

㈡ H3C的大數據解決方案有什麼

大數據解決方案用於行業領域的一般是商業智能。像稅務、地產、電信、零售、電商等，可以說各行各業有需求且環境適合都是可以的吧。

㈢ 為什麼要建設政務大數據

建設統一的大數據平台
首先說明下為何要建設數據資源庫，其核心目的還是需要聚合原有分散在各個政務系統中的數據，大家要注意這里不是聚合所有數據，而是需要在多個政務系統共享的數據，在進行大數據分析的時候需要使用到的本身具有相關性的各類數據。這里的數據資源庫和傳統電子政務建設裡面談到的數據資源中心在業務上目標是一樣的，納入大數據平台後只是在構建過程中會應用到大數據相關技術如分布式存儲，流計算等來解決對數據的海量和實時性要求。
數據資源庫的建設本身包括了兩個方面的內容，從業務上重點是數據標准，數據規范和介面，數據模型的建設，這個以往差別不大，唯一增加的內容是在數據模型建設中需要更多的考慮數據本身之間的相關性。其次是數據平台的建設，這里從技術上講和傳統區別相當比較大，一個是在建設數據平台過程中需要應用到大數據相關技術平台，如Hadoop平台等，這里已經不是一個單純的數據存儲平台，而是必須提供數據存儲，數據處理和數據分析能力的完整平台，其次大數據平台建設的最終目標還是希望經過處理和分析後的數據能力能夠共享和開發，體現業務價值，因此需要有大數據共享服務能力提供，即大數據平台本身還必須是可開放和共享的數據能力服務平台。
對於大數據平台的建設難點不在技術而是在業務上，這裡面涉及到兩個層面的數據開放和共享，一個是在政府行業內部各個部門間，工商，稅務，質監，交通等各個部門的數據能夠共享，這裡面涉及到的部門和利益壁壘要想短期解決是很困難的事情；其次是大數據平台最終處理和分析後的能力能否進一步朝外面的企業和公共服務部門共享和開放，這是第二個層面的困難，在這一點上國外類似美國在政府部門大數據資源和數據目錄開放程度就遠遠好於我國。具體可以看下塗子沛的《大數據時代》這本書。
二是加快計算服務能力和應用能力建設。引進公共雲服務龍頭企業，提供高質量的基礎設施即服務（IaaS）、平台即服務（PaaS）、軟體即服務（SaaS）等公共雲服務；引導財政資金支持的信息化項目優先部署在統一的雲計算基礎設施，促進政務信息系統和信息資源的共享；面向貴州省建設電子政務、智能交通、智能物流、企業管理、智慧城市等方面的需求，發展服務功能強、商業模式新、帶動效果大的行業雲平台；面向企業研發、產品設計、生產控制、經營管理等方面需求，提供專業化的工業雲計算服務；加快研發雲計算平台資源管理軟體、雲安全防護產品、雲模式應用軟體，發展面向重點行業領域的雲計算系統解決方案。
解讀：計算服務和應用能力建設
對於這部分內容基本可以看到是常規的雲計算平台和智慧城市方面的建設內容。政府很多時候規劃往往就是沒有了解一件事情的本質而一味的追求大而全的理想化建設模式。從最早的各地圈地大搞特搞雲計算中心和產業基地；到智慧城市概念炒作起來的時候又把雲計算，SOA，大數據，物聯網等所有內容全部涵蓋在智慧城市規劃裡面。而到了大數據時代，我們看到的規劃效果又是所有內容似乎都恨不得全部納入到大數據產業規劃裡面，搞理想化的大而全建設，結果平台項目建設過程中就夭折點，這個是每個政府部門做大數據規劃前必須要考慮的問題，即必須清楚大數據本質是什麼？希望通過大數據平台建設來解決什麼業務問題，這個都沒有想清楚不適宜開始大數據產業規劃和建設。
那麼是不是大數據平台和雲平台完全沒有關系？那也不是絕對。對於兩者的關系在這里用最通俗的方式來進行下說明和對應。首先大數據本身需要存儲，大數據在處理和聚合到數據資源平台過程中需要進行計算，那麼就需要資源來提供計算和存儲能力，而且這個能力可以彈性擴展，這塊能力的提供即是雲計算平台IaaS層完成的內容。其次大數據在處理過程中涉及到數據集成，數據採集和聚合，數據並行處理，數據流處理，數據分析，數據服務能力共享和開放，這些能力已經是在資源層上層的能力，即平台層能力，而這些平台層能力都可以納入到廣義的雲計算PaaS平台層。
三是加快大數據分析能力和利用能力建設。加強大數據分析關鍵演算法和共性基礎技術研發，開發專業化的數據處理分析工具，形成大數據基礎技術與產品資源池；發揮大企業平台引領作用和專業大數據服務企業創新優勢，加快市場化的大數據應用，發展第三方大數據服務，提供特色化的數據服務；支持數據開放、共享和應用服務，探索商業模式創新，推進大數據的公共應用；選擇重點行業領域，開展基於雲計算的大數據示範應用，推動專業化的大數據挖掘、分析、應用和服務發展，提高大數據行業應用能力。
解讀：數據分析和利用能力建設
再次強調大數據核心是實現了業務價值和公共服務能力提升，如果我們建設的大數據平台和數據資源中心雖然實現了數據的聚合和數據模型的標准化，但是這些海量數據如果不能進行很好的挖掘和相關性分析，如果不能將數據本身的價值和能力通過服務化方式開放出來，那麼整個大數據平台將沒有任何價值。
貴州大數據產業戰略裡面談到的將數據開放和共享出去，發展第三方大數據服務，推薦大數據公共應用並探索新的商業模式是相關關鍵的點。這仍然是商業模式和業務問題，而非技術問題，經過處理和分析的數據只有能夠被使用，能夠用於決策，能夠為大眾提供更加高效的公共數據服務才是最大的價值。
根據大數據本身的海量，異構，實時等特點，可以看到要針對海量異構數據進行數據挖掘和分析，同時有必須滿足大數據分析的實時或准實時性要求還是相當有難度的。這一方面涉及到CEP，流處理，MPP，並行計算等各種技術的使用；一方面涉及到數據相關性分析模型的建立，兩者缺一不可。
大數據平台建設本身又有兩種模式，一種是先構建數據存儲平台，再構建處理平台，最後再構建數據分析和挖掘平台；一種是根據業務目標來分析是否涉及到大數據應用場景，根據應用場景來分析究竟涉及到哪些相互關聯數據，然後進行數據建模，再來考慮如何高效可擴展的對這些數據進行存儲，處理和分析。對於政府部門的大數據我們更加建議第二種方式，即不要一開始就追求大而全，而是有針對性的各個擊破，快速的體現出大數據平台應有的商業價值。

㈣ 政務大數據的應用方向，就是我們有數據可以幹嘛

1.政務大數據與智慧政府建設
大數據分析是智慧政府建設的基礎之一。大數據分析通過對海量數據的深度挖掘與多維剖析，可以比較准確地掌握政府服務和管理的變化動態，發現公眾新需求。有效支持決策科學化、治理精準化、商事服務便捷化和安全保障高效化，為智慧政府建設提供堅實基礎。
高效的決策是建立在對對象的客觀全面了解基礎之上的，大數據的應用恰恰為此提供了重要支持；政務大數據的高效利用，還將推動有關政府部門和企事業單位將市場監管、檢驗檢測、違法失信、企業生產經營、銷售物流、投訴舉報、消費維權等數據進行匯聚整合和關聯分析，統一公示企業信用信息，預警企業不正當行為，支持加強事中事後監管和服務，提高監管和服務的針對性、有效性；藉助大數據實現政府負面清單、權力清單和責任清單的透明化管理，完善大數據監督和技術反腐體系，推動改進政府管理和公共治理方式。
2.政務大數據與普惠民生服務
結合新型城鎮化發展、信息惠民工程實施和智慧城市建設，以強化大數據應用市場化為基礎，引導鼓勵企業和社會機構開展創新應用研究，深入發掘公共服務數據，將在城鄉建設、人居環境、健康醫療、社會救助、養老服務、勞動就業、社會保障、質量安全、文化教育、交通旅遊、消費維權、城鄉服務等領域形成大數據應用示範案例，推動傳統公共服務數據與互聯網、移動互聯網、可穿戴設備等數據的匯聚整合，開發各類便民應用，從而實現公共資源優化配置和服務水平提升。
如貴州省2014年啟動的「雲上貴州」平台的建設，目前已經取得了良好成效。省網上辦事大廳已實現省市縣三級審批服務部門全部入駐，初步實現「進一張網辦全省事」的大審批服務格局。
3.政府大數據與商業市場空間
政府在履職的過程中形成了許多數據資源，雖然從數據量的角度來看它比社會經濟生活中產生的數據相對較少，但政府大數據的價值密度比社會數據資源價值密度高出許多。這決定了政務大數據將是一個巨大的金礦，首先，政務大數據應用市場生態環境的構建將會有眾多廠商參與其中，政務大數據應用與平台建設分開招標或將成為趨勢。通過建設大數據平台而獲得政府客戶的黏性是其參與政務大數據建設的主要目的之一，大數據應用基礎之上的政務數據衍生業務最具高附加值。
大數據交易也已迎來發展的巨大空間，一方面大數據作為新時代的資產已經為社會所公認，貴陽大數據交易所2015年已正式運營，截至2015年底，已經接入100多家大數據公司，接入數據總量超過10PB，交易所發展會員300多家，交易額突破6000萬元。預計到2020年，貴陽大數據交易所將形成日均100億元的數據交易金額。另一方面，大數據能夠精準洞悉事物規律和描述個體特徵，從而能夠一定程度上准確預測未來個體行為和事物發展趨勢，隨著大數據在提升企業效率和盈利方面的作用日益明顯，對於官方數據的利用將是未來大數據交易的重要組成部分。
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