数据未来,知识图谱如何连接大数据与政府?
2017年12月27日,“中国人工智能与大数据海南高峰论坛”在海口举行,本次论坛由海南省工信厅、海口市人民政府、澄迈县人民政府联合主办,以“数据未来,智能创造”为主题,邀请了包括海南省工信厅主管领导、全国200多家联盟企业代表、行业主流媒体代表等共计500余人参会。
国脉互联、国脉海洋作为海南省第一届大数据产业联盟创始理事单位受邀参加本次高峰论坛。在联盟负责人座谈会上,国脉总经理、首席规划师郑爱军女士为联盟发展建言献策,提出联盟应围绕“七个一”开展运营工作,即一个数据产业联盟组织、一个数据开放平台、一套会员服务体系、一个数据交易中心、一个品牌会议并发表深度研究报告、一个数据人才培训基地、一套联盟治理体系。“七个一”建议受到与会领导、专家与企业负责人的一致好评。
论坛大会发言期间,郑爱军总经理以《知识图谱研究与政务大数据服务实践》为主题发表了生动演讲,引起广大与会代表的广泛共鸣。她强调,未来已来,数据正在成为资产、重塑时代,国脉互联、国脉海洋正为构建更加快捷高效、共享开放的大数据服务平台而贡献智慧和力量。
以下为发言要点:
一、知识图谱重构思维方式、重塑联系力量
知识图谱,是一张由知识点相互连接而成的语义网络,是基于图的数据结构,是关系最有效的表达方式,也是大数据智能的前沿研究问题。
郑爱军总经理认为,大数据时代已经到来,数据正在重塑当今时代的资源观,大数据是基于链接和关系层面,更精准地反映、认识、掌握世界,而知识图谱是大数据语义链接的基石,将重构我们的思维方式、是重塑联系的力量。通过知识图谱,对数据进行连接,有助于我们发现隐藏在数据连接背后的“故事”、甚至创造“故事”,进一步释放数据价值、提升数据资产管理能级。
二、知识图谱的发展阶段与主要特征
对于知识图谱的发展,郑爱军总经理基于其研究归结为三个阶段:
①引文分析阶段,主要特征是连接、关系、评价,核心作用是关联性、前瞻性、客观性、准确性;
②结构图视阶段,特征是结构、图表、标签、推理,核心作用是系统性、逻辑性、直观性、科学性;
③智能决策阶段,发展特征是数据活化、智能化、自流程化、融合化,核心作用是全面性、融合性、抽象性、创造性。
三、知识图谱促进了政府智能化服务应用
近年来,知识图谱已在政务领域等多个行业有所应用。其中,郑爱军总经理提到,浙江省“最多跑一次”数据串梳理项目就应用到了知识图谱,目前浙江省26家省级单位前100项高频事项关联的材料已有1451项,而所有事项的确认、来源、关联都是通过国脉数据基因普查系统进行的。
四、数据基因,基于知识图谱构建数据治理能力
国脉数据基因,是基于知识图谱构建数据治理能力的一个重要平台、系统、工具,是数据管家、数据治理专家,已荣获多项软件着作权,是国脉十三年咨询的产品化多年研究的智慧结晶。
其中,政务类数据基因,是国脉目前拥有最多最广泛应用案例的产品系列,包括十大核心产品:
①数据资产登记管理系统(管资产);
②政务信息资源采集系统(管数量);
③信息资源编目管理系统(管目录);
④数据体系标准化管理系统(管标准);
⑤公共数据元池和标签管理系统(管基因);
⑥数据分析加工管理系统(管质量);
⑦数据治理与评估系统(管治理);
⑧政务信息系统整合决策支撑工具(管整合);
⑨数据供需对接与认责管理平台(管共享);
⑩政务服务事项支撑管理平台(管业务)。
郑爱军总经理还向与会人员着重介绍了数据基因知识图谱在政务方面的应用案例:
第一个是海南省政务采集云项目,在基础目录分类过程中,对基础类、主题类、部门类等大类下属的各种类、项、目、细目组合用知识图谱的概念进行了关联,比如针对一个市民,通过数据基因能关联到20多个相关部门和200多个要素,又如一个部门(工信厅等)下面的系统、数据库、数据表、数据字段都要进行关联;
第二个是数据智能门户系统(DIPS),其基于数据基因开发,是站群集约化管理平台,可直观展现DIPS系统知识图谱以及行业知识图谱。
五、基于数据基因提供政务大数据服务
以政务数据基因为核心,国脉提供数十项政务大数据服务,主要包括以下几部分:
①数据大脑。提供基于数据的顶层设计,由大数据架构支撑;
②“两手抓”。一手抓方案(数据咨询),包括数据体系设计、数据治理流程设计、大数据(产业、园区、企业等)规划、第三方数据评估;一手抓软件(数据产品),包括数据基因系列产品、数据智能门户系统(DIPS)、数据治系统/工具等;
③两“脚”支撑。一个是平台支撑,基于大数据资产管理平台,提供基础、主题、部门、标签、综合库等核心数据池建设;一个是管理支撑,在大数据管理方面提供标准化建设、安全制度规范、政策/课题/研究等保障体系建设。
最后,郑爱军总经理表示,国脉在政务服务领域积累了丰富经验,对数据本质的理解、对政府业务的把脉、对技术落地的执行,未来将继续在大数据全口径、全流程、全活化、全精准、全可视方面进行推进,在知识图谱、智能关联、数据理解等方面做进一步突破,将会为海南的大数据发展注入新的活力。
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