公共管理服务大数据中心建设方案

公共管理大数据工程中心建设方案

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目录

一、概述 (1)

二、立项依据、背景与目标 (1)

2.1 立项依据 (1)

2.2立项基础 (2)

2.3 主要任务与目标 (3)

三、总体规划 (4)

3.1 中心总体架构 (4)

3.2 中心管理与运行机制 (4)

3.3 研究应用领域 (7)

四、研究中心筹建 (11)

4.1 中心平台筹建 (11)

4.2 经费估算 (14)

一、概述

大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。

信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。

大数据正在成为经济社会发展新的驱动力。随着云计算、移动互联网等网络新技术的应用和发展与普及，社会信息化进程进入数据时代，海量数据的产生与流转成为常态。预计到2020年，全球数据使用量将达到约400亿TB，将涵盖经济社会发展各个领域，成为新的重要驱动力。大数据重新定义了各个大国博弈的空间。在大数据时代，世界各国对数据的依赖快速上升，国家竞争焦点已经从资本、土地、人口、资源的争夺转向了对大数据的争夺。

鉴于大数据潜在的巨大影响，很多国家或国际组织都将大数据视作战略资源，并将大数据提升为国家战略。2012年3月，美国奥巴马政府宣布了“大数据研发计划”，并设立了2亿美元的启动资金，希望增强海量数据收集、分析萃取能力，认为这事关美国的国家安全和未来竞争力。迄今为止，美国在大数据方面实施了三轮政策，开放了50多个门类的政府数据确保商业创新。欧盟正在力推《数据价值链战略计划》为320万人增加就业机会。日本积极谋划利用大数据改造国家治理体系，对冲经济下行风险。联合国推出的“全球脉动”项目，希望利用“大数据”预测某些地区的失业率或疾病爆发等现象，以提前指导援助项目。截至2014年4月，全球已有63个国家制定了开放政府数据计划，数据开放推动政府从“权威治理”向“数据治理”转变。

2015年国务院总理李克强主持召开国务院常务会议，通过《关于促进大数据发展的行动纲要》，从国家大数据发展战略全局的高度，提出了我国大数据发展的顶层设计。同年，五中全会的“十三五”规划建议提出：“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享。”，使大数据战略成为我国十四大战略之一。目前，我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础，拥有市场优势和发展潜力。据相关调研，2015年我国大数据市场规模增速达到38%，预计2016至2018年我国大数据市场规模还将维持在40%左右的调整增长。

二、立项依据、背景与目标

2.1 立项依据

落实国家“一带一路”、“信息化和信息安全”、“互联网+大数据”的国家发展战略，促进技术进步与科技创新，加快行业发展与转型，推动社会进步，充分利用高等院校的技术、人力等资源以及先进成熟的技术成果，利用企业的工程实施经验，针对行业的具体需求与应用场景，提高科研与人才培养能力，将科研成果尽快地转化为生产力，不断提升相关产业的技术和管理水平，各方发展各自优势，通过多种形式开展全面合作，共同推进合作，形成包含研究、工程实践、应用的完整的合作体系，专业、产业、应用相互促进、共同发展，共同推进大数据技术的行业发展。

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2.2立项基础

为了推动大数据处理技术对技术侦察、金融、公共管理等领域的的转型升级的支撑作用，三方各自发挥优势进行有效的合作，以达到强强联合、优势互补、互利共赢，共同推进大数据产业的发展。

1.中科院光机所在合作中作为工程的实施方，具有以下优势：

1)前期的实践经验和工程实施技术储备：

九索数据是一家为公共安全防务工作提供大数据技术的数据挖掘分析公司，参与了市局、人民银行等单位的数据处理项目，曾参与云南缉毒的海量数据的处理、通信行业信息处理以及人流量统计等工作，有着丰富的工程实施技术的积累。

（XXX）（九索提供应用案例）

2)市场能力：

中国科学院西安光学精密机械研究所是中国科学院在西北地区最大的研究所之一。其下属九索数据公司在西安市公共安全大数据处理领域中承担了重要工作，同时在陕西省拥有丰富的媒体资源以及强大的市场运作能力。

（XXX）（九索提供）

2.西安交大在合作中作为解决方案的提供方和人才资源的提供方，具有以下优势：

1)丰富的、先进的大数据处理技术、模型的储备：

西安交通大学是国家教育部直属重点大学，为我国最早兴办的高等学府之一。近

年来，西安交大积极推动大数据处理技术研发，成立了“陕西省大数据处理与分析重点实验室”、“智慧城市联合实验室”等科研机构，在大数据处理领域取得多项研究成果，拥有先进的大数据处理技术及模型。

2)先进的人才培养环境以及丰富的人才储备：

西安交大与IBM中国开发中心合作开设业务分析专业，应用IBM的培养体系、培训人员、资料等，培养业务分析工程师，是大数据处理分析人才培养基地。目前，该专业已有3届学生毕业，每届约30人。

3)丰富的科研项目管理经验：

西安交大拥有5个国家重点实验室，4个国家专业或专项实验室，2个国家工程研究中心，1个国家工程技术研究中心，11个教育部重点实验室，2个教育部工程研究中心，2个

卫生部重点实验室，12个陕西省重点实验室，8个陕西省工程研究中心、8个陕西省工程技术研究中心和3个陕西省文科重点研究基地，承担大量国家、省级、市级基金及专项研究，拥有成熟的科研项目管理经验。

4)与政府的良好的、密切的合作关系：

西安交大与西安市政府在多个领域有着密切的合作，特别是信通研究院与市局等单位有过合作的经验，对市局工作流程以及业务有这一定的了解。

3. 西安市局具有以下优势：

1)拥有海量的数据资源：

（XXX）（由市局提供所拥有的数据信息）

2)拥有切实的应用场景以及任务需求：

近年来，市局由于警力资源紧张、数据量巨大、数据处理能力不足，亟需在数据处理方面引入先进的大数据处理技术来辅助工作的进行。尤其是在人员排查、警卫安保、人口及人流量监控、案件侦破等公共安全管理领域，对大数据处理技术有着切实的、迫切的需求。

3)作为政府的重要职能部门，为项目落实提供给政策基础：

（XXX）（由市局方提供相关资料）

2.3 任务与目标

1. 工程中心发展方向

工程中心研究开发的方向为：大数据处理技术的行业应用以及行业大数据解决方案。以公共安全管理领域以及人民银行数据处理领域为突破点，未来涵盖公共管理、运营商以及智慧城市等领域。

2.工程中心主要任务

项目分阶段实施，并最终建成以独立模式运营的工程研究中心，并拥有相应的自主知识产权、具有国内领先的技术及行业解决方案以及行业大数据应用的标准。

为完成以上目标，中心需要三方合作实施以下措施：

（1）建设大数据处理平台，能够支撑大数据处理分析、深度学习以及数据可视化等功能。（2）确立行业大数据应用需求，构建应用场景。

（3）构建数据处理模型，提出行业大数据的解决方案，并进行工程实施。

（4）开发相应行业大数据应用，并对应用进行推广。

（5）进行人才培养及人才储备，并对为合作方人员提供培训环境，包括学历教育和非学历教育。

（6）共同申请国家级、省级、市级科研项目。

3. 工程中心建设目标

（1）提供公共安全领域以及其他领域的行业大数据解决方案、模型；

（2）提供大数据处理人才的培养与人员的培训；

（3）推广相关大数据处理的行业应用；

（4）制定行业大数据解决方案的标准。

三、中心规划

3.1 中心总体架构

工程中心是由光机所、西安交大、西安市局三家单位合作支持的，以独立方式运作的，涉及公安、银行、智慧城市以及运营商领域的，针对行业大数据处理应用的科研中心。

图1 中心总体架构图

3.2 中心管理与运行机制

工程研究中心是以独立模式运行的科研机构，中心建立完善的中心管理机制。工程中心与三方联盟、学术委员会协同运作，并运营下属的科技公司，推动工程中心研究成果的产业化应用。同时，中心引入投资公司的资金支持，保障中心的健康、持久的运作。未来工程中