神通大数据平台在政务领域的应用

吴嵩

在大数据领域，我们是一家做数据底层分析产品的公司，聚焦于数据库的领域，我从这个角度来谈下对大数据的一些理解和思考以及公司的实践应用。

数据库的发展是从20世纪60、70年代，有了计算机之后在国外逐渐发展起来，那个时候的数据库并不像现在的数据库，最早的一批数据库是层次型的或者是网状型的，或者是对仗型的。到了2006年以后，Google的三篇论文撬动了大数据这个概念的快速发展。

十年之后的今天，大家对于大数据的认识已经初步到位了，并且大家已经明确了大数据要去融合、开放，实现一些深层次的数据分析和挖掘，政府也在确定自己的位置，企业也在找准自己的位置。

神舟通用公司我们是航天科技集团下属的公司，目前主要专注于数据库和大数据平台的研发，公司经历了24年的发展，从1993年开始我们就做国产的数据库，其中无论是嵌入式软件还是操作系统、数据库、CAD产品，三维造型、数字加工都是我们自己做研发。

我们展开来看一下，今天对于政务大数据来讲，现在我们看到的是大数据的处理能力需要进一步提升，数据关联分析和数据融合需要更多的实践，政务领域很多应用跟移动已经充分在结合，这是我们在做项目的过程中发现的特点。

回忆十年前这个阶段，大数据框架产生之后，我们更多关注于一些更结合实际的东西，比如说资源管理，结合云计算，目前这个问题也基本解决了。现在这个阶段我们要解决数据的价值问题，也就是数据的共享、融合和深度的挖掘问题。

1.采集。无论是网络或者是互联网、物联网，采集都应该有相应的手段和方法，这个还不是难点。2.存储。目前也能解决，包括互联网的数据：文本数据、表格数据、图数据、即时数据，这些都不是技术难点。

现在很多的问题集中在应用和分析层面上，分析可以讲有很多历史的统计，包括标准的海量统计，有很多多维的分析、可视化的展现，尤其是现在还提出来很多实时的要求，在生产系统里面还需要实时性的查询。

在资源管理阶段：计算、存储、网络，三步虚拟化解决已经比较成熟了，现在用得比较多的桌面资源的虚拟化和应用的虚拟化，能帮我们很多大数据和云平台上的数据安全问题。

在树立价值阶段，现实世界更多呈现在我们面前的是数据，要处理好这些数据，我们是不是需要一些工具？这些工具包括我们的数据库，也包括我们的数据分析，如报表这些，但是不仅是工具。

在有数据、工具的基础上，还要建立模型，根据我们所有的条件建立模型。有了模型以后我们来形成我们处理问题的方法。

在面對这么多类型的大数据时，我们首先解决的是虚拟化存储。在很多项目中，客户提出了很多要求，我们根据实际的需要发展我们的产品线。结构化数据的分析产品，我们叫MP数据集群，解决完以后我们又面临着非结构化数据的存储和分析，之后又面临着对象数据的存储。同时在这些做项目的过程中，我们发现采集数据的处理本身也是一个很大的技术难点，我们需要解决。

在这之上，结合我们之前就有的一些数据挖掘的产品线，我们在数据挖掘和数据展现层面又完善了我们的产品，就构成了存储和分析的主线产品线。

庞大的数据要管理好，我们需要控制好它的授权，不是任何一个客源进来就能够看到大量的数据，一定不是这样的，所以政府希望我们去解决不同的人有不同的权限，所以说这一系列就构成了我们这套在实践当中，在大数据项目里面总结出的产品线，实际上也是我们大数据的一个平台。

总结起来，神舟公司的大数据平台经过了十几年磨合，从2007年之前我们就在展开，那个时候我们是做海量的压缩存储的数据库，那时候处理的是海量数据以及数据挖掘，到后来才逐步完善了我们这样一个产品线。

政务大数据实际上现在已经到大家埋头苦干的阶段了，各个领域都在用行业的大数据，政府有政府统一的政务服务的大数据，未来我们的空间还很大。现在除了大的这几个部委，军队各方面的大数据平台都在建，无论是纯行业的还是融合性的，多数据集成的大数据目前是我们参与得比较多的。

我们的企业特点就是掌握了自己的核心产品和自己的核心技术，在这里面以技术见长，但是我们也会再深入到几个领域，比如说审计、网安、军队这样的大领域，这些领域有我们的用武之地。同时这些政务大数据领域我们有相当多的经验和积累，当前主要专注于这些，我们和纯做互联网大数据的还不太一样。

总之，面对这么纷繁复杂的数据，作为神舟公司，我们提供的是解决问题的一套工具，有了这套工具和平台之后，我们可以去建立各种模型，最后为用户和开发商总体提供一个解决方案，让大家面对纷繁的数据时不再烦恼。（根据演讲内容整理，未经本人审核）endprint