政务数据云发展与应用白皮书.pdf
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1、浪潮云信息技术股份公司中国信息通信研究院云计算与大数据研究所2023 年 12 月政务数据云发展与应用白皮书(2023)前 言数据作为新型生产要素,对传统生产方式变革具有重大影响,要构建以数据为关键要素的数字经济。近年来,党和国家密集出台健全数据资源体系、畅通数据共享利用等相关政策。2022 年,国务院印发的关于加强数字政府建设的指导意见,提出构建开放共享的数据资源体系,充分发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用。当前,各省市依据“应上尽上”的原则积极推进政府各部门及相应业务系统上云。政务云平台作为数字政府建设的关键基础设施,是实现政府数据资源集中、共享和应用的通道,是推进跨部门、跨地域、跨层级
2、数据流通和业务协同的关键引擎。然而,数字经济时代,政务云平台数据的指数级增长与算力增速不匹配问题日益突出,严重制约数字政府发展。构建以数据为核心,以“云网边端”为支撑的分布式政务数据云基础设施,是打破算力藩篱,解决算力资源利用率低、数据隐私安全等问题的有效手段。本报告从推动云上政务数据安全可信流通出发,首先,围绕政务数据云理念、发展情况以及关键技术和环节进行阐述。然后,重点分析政务数据云在数据目录、政务服务、智慧应急、一网统管以及智能决策等应用场景的落地实践。最后,本报告从技术、产业、应用、标准等层面对政务数据云发展趋势进行了展望,探讨政务数据云未来发展方向。目 录一、政务数据云发展背景 .1
3、(一)数据量爆炸增长,上云是大势所趋 .1(二)利好政策是数据云上发展的助推剂 .2(三)政务数据云为数字政府发展提供新底座 .3二、政务数据云助力数字政府高质量发展 .4 (一)政务数据云理念:打造公共数据可信流通体系,实现公共数据内外双循环,助力数字政府建设 .4(二)全球政务数据云发展势头良好,各企业纷纷落地实施 .6(三)关键技术和环节共助政务数据云建设和落地应用 .8三、政务数据云应用场景 .13(一)政务数据云助力打造公共数据目录新账本 .13(二)政务数据云赋能打造数字政务服务新体验 .14(三)政务数据云助力打造高效科学“智慧应急”新局面 .14(四)政务数据云助力打造城市治理
4、“一网统管”新范式 .15(五)政务数据云助力政府进入智能决策新时代 .16(六)政务数据云助力打造公共数据授权运营新体系 .17四、政务数据云思考和展望 .19(一)技术层面,加快核心优势打造和融合创新 .19(二)产业层面,深入开展多方协同合作 .19(三)应用层面,有序推进升级部署和应用 .19政务数据云发展与应用白皮书(2023)(四)标准层面,加强标准制定和指引 .20 附录:政务数据云用户案例 .21(一)案例一:济南可信数据空间 .21(二)案例二:烟台镇街综合数据平台 .22(三)案例三:山东省一体化大数据平台项目 .24(四)案例四:上海虹口城市治理 .261 一、政务数据云
5、发展背景(一)数据量爆炸增长,上云是大势所趋数据上云已成为政府和企业实现数字化转型的必经之路。根据 IDC 调研数据显示,中国数据量规模将从 2022 的 23.88ZB 增长至 2027 年的 76.6ZB,年均增长速度 CAGR 达到26.3%,为全球第一。数据作为新型生产要素,是数字化、网络化、智能化的基础,已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节,深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。随着云计算的普及渗透,以及政府和企业内部的数据量呈指数级迅猛增长,越来越多政府和企业开始将系统和数据由本地部署迁移到云端,数据上云成为数字化转型时代大部分政府和企业发挥数据要素价值的
6、必然选择。来源:IDC Global DataSphere,2023图 1 全球数据增长图2政务数据云发展与应用白皮书(2023)从“数据上云”到“数据云上”,实现四次价值释放。一是业务流程化,优化政府和企业生产力,提升业务工作效率,并满足灵活部署、高效管理、安全保护的需求;二是管理平台化,加强企业和政府一体化管理能力,促进数字化转型,深度渗透流程环节,对业务成果和市场有明显提升,优化客户体验和管理成本;三是应用繁衍化,数据云上成为工程化应用落地的第三方可信任的工具和手段,将有更多的厂商应用云上数据来灵活高效地实现更广范围的数据要素应用开发和产业落地;四是底座生态化,数字经济、新基建发展的新动
7、能,基于数据云上衍生出更多的促进产业升级和经济发展的工具和能力,并实现自我迭代,以及与行业应用形成“数据行动正反馈闭环系统”。(二)利好政策是数据云上发展的助推剂中央和地方层面在政策方面持续加码数据相关服务,为数据云上发展注入强劲动力。中央层面,2022 年 1 月,国务院印发的“十四五”数字经济发展规划,提到推行普惠性“上云用数赋智”服务,推动政府和企业上云、上平台,降低技术和资金壁垒,加快我国数字化转型进程。2022 年底、2023 年初,党中央、国务院先后通过全国一体化政务大数据体系建设指南关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见数字中国建设整体布局规划 等文件,多次强调了释放数据
8、要素价值对于我国发展的必要性、紧迫性,明确了数字基础设施、数据资源体系、数字经济发展等目标。地方层面,全国 31 个省和新疆生产建设兵团均通过发布数据专题规划、数字经济总体规划等形式,明确了各地数字基础设施、数据要素市场、数据应用的发展路线图、时间表等,凸显出各地在数据布局方面的积极性。3(三)政务数据云为数字政府发展提供新底座云计算加速渗透各行各业,问题和挑战随之涌现。2022 年以来,在“新基建”浪潮推动下,各领域“上云用数赋智”步伐加快。尤其政务领域,全国 31 个省和新疆生产建设兵团云基础设施基本建成,超过 70%的地级市建设了政务云平台。然而,随着政务云平台的深度应用,也出现了多方面
9、问题和挑战。一方面是算力供需不平衡,政务云平台上数据的指数级增长和算力的线性增长带来的算力需求和算力发展的不匹配问题日益突出,严重制约数字政府发展;另一方面是数据壁垒严重,政府部门间因数据安全保护等原因存在数据壁垒问题,严重制约了政务服务数据的准确性以及跨部门业务办理的流程整合。政务数据云为数字政府发展提供新底座,发挥承上启下作用。数字经济时代,构建以数据为核心,以“云网边端”为支撑的分布式政务数据云基础设施能够有效解决上述问题,实现打破政府各部门间算力藩篱、提升算力资源利用率、增强数据隐私安全等。承上方面,政务数据云通过可信数据空间实现数据开放共享和可信流通,提供基础服务、数据展现与决策支撑
10、等能力,赋能上层政务服务、交通运行、城市治理、民生保障等服务;启下方面,通过数据采集工具,实现对海量异构数据的云网边端多级采集,部门内部可按照统一规则进行数据采集、汇聚、整合和分析,为消除政府部门各业务系统数据孤岛打下坚实的基础。4政务数据云发展与应用白皮书(2023)二、政务数据云助力数字政府高质量发展(一)政务数据云理念:打造公共数据可信流通体系,实现公共数据内外双循环,助力数字政府建设数据云是支撑数据作为生产要素的基础设施。数字时代,数据已经成为继劳动、资本、土地和创新之后的第 5 大生产要素,数据的重要性体现在它作为驱动创新和决策的核心资源,而这种驱动力对于企业、组织以及整个国家的可持
11、续发展至关重要。数据的应用范围从智能制造、金融服务、医疗保健,一直延伸到社会治理等各个领域。然而,要充分发挥数据的价值,数据本身需要有个可以支撑和服务的基础设施,数据云应运而生。数据云是基于算力基础设施建立的,面向数据资源的云服务支撑体系,是现实数据空间在物理隔离、安全可信的云上构建的新型基础设施。数据云应包括算力支撑层、由大模型和数据工程组成的数字底座层以及数据空间层,三者组成的数据云支撑了数据市场的正常运转,成为推动商业模式创新的坚实底座,同时也是发挥数据红利的基础。图 2 数据云架构图5数据云定位是为数字中国提供基础支撑,打造可信数据流通体系。数据云在云上实现了同现实物理隔离一样可靠的数
12、据隔离,同时解决现实世界算力不足、跨空间无法共享的问题;不同领域或行业可根据数据的属性和信任原则构建有边界的数据空间,在数据空间内可以基于隐私计算、数链融合等技术进行数据的可信计算与流通。数据云作为数据资源体系建设的基础环境,支撑数字技术创新体系建设,并提供可控可信的数字安全保障。图 3 数据云定位政务数据云是在数字政府领域的数据云实践,支撑公共数据流通内外双循环。作为数据流通应用较广的政务领域,政务数据可信流通面临诸多技术和管理挑战。一是政府部门涉及众多业务领域,数据的类型和格式各异,且数据量巨大,数据来源也可能存在分散和碎片化的情况。二是数据涉及政府及公众的敏感信息,必须保证数据的安全性和
13、隐私保护。三是政府部门之间数据的交流和共享需要建立可靠的机制,确保数据的一致性和完整性。政务数据云为政府部门提供了一个集中化的数据存储和管理平台,能够统一管理各类数据,并采取严格的权限控制和数据加密措施,确保数据的安全和隐私。同时,政务数据云提供了标准化的数据交换接口和数据格式,使得政府部门之间的数据交流更加便捷和高效。通6政务数据云发展与应用白皮书(2023)过政务数据云,打造可信数据空间,支撑公共数据安全、可信、高效、自由流通。一方面,政府部门能够实现公共数据安全可信高效的共享,促进政务信息的互通共享,有序推动政策的落实和公共服务的优化,打通公共数据共享“内循环”。另一方面,政府能够更好地
14、管理和利用公共数据,推动公共数据流通运营,发挥公共数据价值,促进社会稳定和发展,打通公共数据授权运营“外循环”。(二)国内外政务数据云发展势头良好,各企业纷纷落地实施当前,国内外政务数据云发展势头良好,各企业纷纷提供云网边端一体化能力,加快推进政务数据云的落地实施,形成一批可封装可复用的实践经验和标杆成果。目前,国内外政务数据云的代表厂商有谷歌云、浪潮云、奇点云、星环科技、电子云等,下文将具体介绍下各厂商产品的主要优势和特点。谷歌云的 Google Data Cloud谷歌数据云在底层数据存储和数据价值挖掘方面工具平台丰富,能够围绕无限数据处理能力、无限任务负载、无限触达三个方面构建数据策略,
15、使客户能够通过统一、开放、智能的数据云平台进行数字转换。目前,已经推出 Cloud SQL、Serverless、Cloud Spanner、BigQuery、Dataproc 等产品,底层生态较为完善,拥有上百万培训认证开发者。7 浪潮云的浪潮数据云浪潮数据云在数据要素底座领域拥有一批先进技术能力,包括冷热数据分层存储、流批一体实时数据处理、云原生、区块链、高速安全跨网数据传输、数据治理、海量异构数据采集等方面;实现数据全生命周期统一管理、可信治理、敏捷创新的云原生数据基础设施,并打造标准化的场景模型产品,服务产业发展和政府建设。奇点云的数据云平台 DataSimba奇点数据云平台打造中立安
16、全、稳定易用的数据云平台,以跨平台、云原生、数据安全为技术内核,为客户提供全链路的“产品+技术+方法论”服务,支撑客户构建其自有的数据生产力,最大化技术数据价值,驱动业务增长与创新。主要满足企业数据中台建设以及大数据计算分析需求。星环科技的数据云平台 TDC星环数据云平台基于云原生基础技术融合数据PaaS、分析PaaS、应用PaaS三云融合、互联互通,实现数据端到端全生命周期管理。为企业提供数据流通交易平台、企业湖仓一体数据湖、企业数据中台、联邦云、企业数字化转型、政务大数据、云原生数据科学云和高并发数据应用等八大解决方案,并对隐私计算和数据保护进行升级。中国电子云的大数据平台电子云大数据平台
17、以“打造高安全基础设施”为核心的价值主张,采用分布式云打造安全数字基础设施云底座,加快数据要素市场培育、激活数据要素潜能,大力推进各行各业的数字化转型,构建并完善数字治理体系。目前已基本形成开放兼容、交互友好、一站集成、弹性扩展、安全隔离的产品格局。8政务数据云发展与应用白皮书(2023)(三)关键技术和环节共助政务数据云建设和落地应用政务数据云是基于算力基础设施-分布式云建立的,面向数据资源的云服务支撑体系,围绕数据数采、数算、数用和数据安全,构建的安全可信的新型数据基础设施。图 4 政务数据云关键技术和环节1.分布式云实现从中心到边缘的全域调度分布式云在当今信息技术领域扮演着至关重要的地位
18、。一方面,分布式云以其高度灵活性、高可用性和强大的计算能力,满足了现代应用对资源的快速扩展和高性能计算的需求。另一方面,跨域算力调度、异构计算调度、OpsCenter 统一运管和云边协同等关键技术和环节构建了高效、稳定、可靠的分布式云环境,促进了云计算的发展,并为各行各业提供了强大的计算和数据处理能力。政务数据云在构建分布式云时,以下几个关键技术至关重要。一是跨域算力调度。跨域算力调度允许云平台根据不同应用的需求,在多个数据中心和地理位置之间高效地调度计算资源,以确保最佳性能和负载均衡。二是异构计算调度。在分布式云环境中,不同类型的计算节点和硬件设备相互协作,通过混合多态自动调度技术,将任务分
19、配给最适合的资源,进一步提升了计算效率和性能。三是统一运管。统一运管提供了集中式的监控和管理工具,可以实时监控云平台的状9态、资源利用率和性能指标,并及时做出调整和优化,以确保整个云环境的稳定性和可靠性。四是云边协同。随着边缘计算的兴起,云端和边缘设备之间的协同变得越来越重要。通过在边缘设备上执行部分计算任务,减轻云平台的负担,同时保持数据的安全性和隐私性,实现云边协同,对于提升分布式云的整体性能和效率具有重要意义。2.泛在物联和实时数据集成实现全域全量数据采集为高质量实现数据资源有序共享和解决“数据孤岛”问题,构建完善政务大数据资源赋能体系,促进各行业数据的综合分析和应用,秉承“应收尽收、应
20、归尽归”原则,全域全量数据采集通过汇聚覆盖全域的公共数据和社会数据,尤其是视频、物联感知等非结构化数据的汇聚,实现全量数据资源的统一管理。泛在物联融合传统的物联网、视联网技术提供边端产品和物联感知平台,边端产品应具备边缘计算能力,提供 GB/s 数据处理、毫秒级时延、加密算法等能力,物联感知平台内置千级边端设备物模型,支持亿万设备连接、百万级并发等能力。实时数据集成应支持多种采集策略。一是支持多种采集方式及复杂的采集调度策略。不同类型的数据对外提供数据的方式不同,包含传统的数据库、接口、消息队列、物联网设备协议等;应该根据不同的数据需求,提供不同的采集组件,并且支持多种数据抽取策略,包括全量抽
21、取、时间戳增量抽取、标志位增量抽取等。同时,支持多种灵活的调度模式,满足不同周期的数据采集需求。二是支持多种对账策略,满足复杂的数据核查需求。数据对账可以为汇聚平台提供一个全局的数据汇聚核对视图。一方面,提供数据事先对账能力。在进行数据汇聚前,对数据核对有问题的数据进行告警和数据修复,以保证数据汇聚的质量;另一方面,提供事后对账分析能力。对已汇聚的数据进行事后的资产盘点,对于对账失败的数据,提供一键补数能力。另外,支持全部或者指定范围的数据对账,以满足不同的对账需求。10政务数据云发展与应用白皮书(2023)3.加持 AI 大模型技术提升政务数据高效治理政务数据来源广泛、种类繁多,数据量大、数
22、据类型多样等特点,对数据治理能力提出了更高的要求,使用人工智能技术赋能到数据生命周期中的元数据管理、数据质量、数据开发、数据分析等各阶段,可以帮助政府更好地管理和利用数据,大幅降低数据处理和开发利用方面的实施难度和成本,提高数据的安全性、准确性和可靠性,促进政府决策的科学化、精细化和智能化。智能数据治理技术是在传统的数据治理基础之上加持了 AI 大模型能力,按照治理对象种类的不同,应用场景的不同,采取不同的数据治理规则,充分挖掘结构化和非结构化数据的潜在价值,尽可能地降低数据利用的成本并控制可能产生的风险。一是通过元数据采集、数据血缘分析、数据模型构建、数据质量管控等治理流程,勾勒数据标签画像
23、,沉淀标准化的数据资产,实现数据资产的可视、可管、可用,输出数据服务、数据地图;二是基于数据治理小模型和大模型,将数据元标准化、数据质量检测、数据开发等工作自动化、智能化,实现数据标准的推荐挂接、数据清洗转换规则智能推荐、数据开发治理任务的自动编码等能力,提升数据治理效率;三是对数据资产进行智能化的数据比对,识别出数据资产之间潜在的关联关系,并自动化进行关系挂接,形成关系图谱,辅助开发者厘清数据资产之间的关系,深层挖掘数据价值。4.云原生分布式架构支撑海量数据高效存储与计算现代分析应用需求不断由统计分析向预测分析转变、单领域分析向跨领域分析转变、被动分析向主动分析转变、非实时分析向实时分析转变
24、、结构化数据分析向多元化数据分析转变,传统的“湖仓分离”的计算和存储模式,一定程度上实现了功能的互相补充,但难于满足政务在数据运营、价值挖掘、运维等方面的更高需求。海量数据的高效存储与计算基于云原生湖仓一体技术,融合了数据仓库和数据湖两种架构优势,底层多套存储系统并存且互相数据共享,形成资源池,上层各引擎可以通过一体的封装接口访问,实现了同时支持联机交易和联机分析。存算分离方面,外接云对象存11储提供统一的、低成本、高可靠的数据湖存储,实现 s3 协议融合、动态冗余策略修改与纠删码修改、HDFS 原生接口对接等功能;事务支持方面,确保数据并发访问一致性、正确性,实现一份数据在多个引擎间自由流动
25、共享,避免数据在湖仓之间来回迁移;开放数据格式方面,支持 Parquet、ORC、Avro、CSV 等标准数据格式,提供标准 API,实现与主流大数据、AI 计算框架无缝对接,达到数据快速写入目的,既构建于数据湖低成本的数据存储架构上,同时具备数据仓库的数据处理和管理能力;数据探索方面,提高统一的数据管理以及对外的统一接口,支撑数据跨源分析、元数据采集管理;多引擎计算方面,融合 Spark、MR、Flink、HQL,能够统一开发,支持智能化作业调度,同时支撑数仓和湖的计算,流批一体。5.沉淀业务模型库助力数据应用标准化建设快速落地业务模型库通过对各政务部门高频需求的共性分析,形成通用的数据模型
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