电信云计算分公司解决方案总监吴章先:云聚众智,助力数字政务

阅读:2022 2019-06-07 14:48:48 来源:中国IDC圈 作者:电信云计算

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非常高兴有机会跟大家一起分享中国电信在政务大数据方面成果、我们之前的一些实践以及我们目前看到的一些未来发展的方向。政务大数据,目前很多业界的解决方案,不管是数据中台、业务中台等,这些思路理念都是非常好的。因为政务整个在国家IT分析来看是非常复杂的,每一条线IT业务系统,这么多年发展下来,可以说是烟囱林立,往上演进的时候,要克服的问题是比较多的。

所以我今天分享的主题,也是以什么样的途径,我们能够快速的,或者说能够扎实的一步步演进到城市政务大数据的最终的平台上来。

首先还是给大家稍微讲一下数字中国战略,也是中央十九大一些新的方向和理念。“十三五”全面落实“三大”,大数据、大平台、大系统,这个平台层面中央已经看到,底层如果没有大的平台去承载我们政务众多的业务系统,我们的大系统共治、大数据智慧很可能完成不了。因为最终的目标,我们说中央聚焦“放管服”纵横联动、协同治理,通过互联网+政务服务等推进宏观调控科学化、政府治理精准化、公共服务便捷化、基础设施集约化,“四化”的提出,也是给大家在IT能力的设计上提了一些目标上的要求。

大数据作为后续智慧城市,或者刚刚讲数字孪生城市,大数据是非常核心的一部分,我们需要从底层有效的把现在的这些烟囱林立的系统进行有效的整合。同时发挥数据的优势,建立以人为本的数字生态体系。有一些城市目前的实践是比较靠前的。

数字政务,从目前的时间点上,我们可以看到资源云化,是数字政务领域非常基础的要求。业界很多顶尖的厂家在讲被集成的概念,这些概念底层潜在的意思是什么呢,实际上只有在一个统一云化的资源上去发展你的IT业务系统,你才有往后面继续演进的效率。我们在四年前,大家都提ABCD,现在提ABCD+5G很多,新技术层出不穷。

如果没有好的IT基础设施,那么你IT的演进,新的业态都不太可能,这也会制约我们远期的目标,现状也很难解决。数字政务发展趋势我们说分四步完成:第一个资源云化;第二个就是应用云化;第三个是业务云化;第四个就是把数据用好,通过AI+政务,实现我们效率的提高以及政务上智能化的提升。具体每一步里要做很多的工作,现在最基础的阶段就是,我们所有政务相关的业务系统,要实现上云,要云化,也是很多全国的地市已经在做的。第二步是再考虑,我们应用上云完了以后这些数据,包括根据现在的业务政府的规划,里面实现什么大的功能,实现数据中台、业务中台,进一步提升数字政务的效率。

目前我们看到了一些机遇和挑战。中国的5G的商用牌照很快发放,这一点是不是真的需要看国家具体的发放牌照的时间。从商用的情况来看,三大运营商都有很多的5G的试点。意味着什么?1、数据量会越来越大,5G传输的数据每秒超1G,未来我们看到所有的业务形态可能也会发生新的变化。如果反应在数字政务上来讲,我们自己面临的数字待采集的数据种类会越来越多,不管原来谈的结构化的数据也好,半结构化的数据也好,还是非结构化的数据,这些数据的种类和数据量是越来越丰富的。

2、这些数据上来以后对计算效率的要求也越来越高。今年从中国电信自己来看,在各行业对高性能计算的要求有相当大的增长,不仅仅是说一些企业,那么同时对我们政务的、公安、民政等等,这些企业也会有这种计算效率提升的需求。

3、治理的要求越来越高,如果说我们的系统,来一个系统建一套,按照自己每一个部门的方式来去建的话,以后数据整合的难度会越来越大。中国电信从2015年开始做大数据,也跟很多政务的客户有过沟通,现在医疗领域,我们就发现,在源头上面,一开始我们看到有一些医院本身的源数据它就是不准确,或者它就不是真实的,那么你的数据中台把它弄上来干什么?本身数据源就不准确,刚才说黑土地的概念,大家必须要统一长在一个庄稼地上,还有IT整合和IT控制的能力,去保证源数据的准确度。

4、政务非常关心的政务数据安全问题,对数据安全的体系要求也很高。

我们提出几个问题,怎么样的政务服务才能像网购一样方便?前一个月北京市就要求电动自行车上牌,以前指定几个点排队的时候。现在大家通过北京交委的APP直接做预约,然后挂牌就行了,效率提高很多。你如果后续整个业态发生这么大的变化情况下,如果越来越多的新的政务的应用上来,你怎么去保证这些业务上架的快捷性,怎么让用户更好的使用。另外政务服务领域的高频实践怎么办。另外如何认识政务服务过程中的个人隐私与商业机密,这个是绕不开的问题。数据是公安口的,如果在大数据平台使用,数据的安全谁来负责,开放完了以后到底是对内能使用,还是对内能使用?具体数据开放的原则是什么,这些都要考虑。我们说数字政务里面,不仅仅是说我们看到的远期的一些愿景,更多的是要根据现在我们的现状,去因地制宜的通过一个很好的方案,去做数字政务平台的构建。

我们也提了云网数一体化的数字政务框架。这个框架从大框架来讲,其实跟大部分的主要厂家贴的比较像。1、在底层基础设施层,所有基础云的能力,包括网的能力,我们都在基础设施层,这个对于基础设施层要求蛮高的。为什么呢?因为现在很多县市也有自己的政务云,地市也有,省里也有,区域之间的政务云之间的数据要不要共享,能不能共享,这也就是底下基础设施层构建的时候需要考虑的。一开始如果不考虑,后续会带来互联互通、安全性更多的IT上的难度。

2、第二个就是数据资源层,也就是数据中台,这个从我们中国电信的实践来看,中国电信的云公司在2015年从中国电信的全网,中国电信全网数据汇聚的时候也是踩了很多的坑,中间也经历了很多,实际上也有很多开始我们没有考虑的问题。大的方向一个是数据中台建立的时候,标准规范体系,这个很重要,中国电信自己一个大企业来讲,我们做自己的体系时候,做的标准采的数据差异性很大。举个例子,最早做风控,做个人信用评估的时候,我们发现同样两个省的数据,有的省的数据拿过来评估它的UP值有100多的,但是换了一个别的省,发现好像10000多,这不太可能。后来发现这边按元计费,这边按分计费的。

3、应用支撑层是业务中台,这块现在业务中太的形态也很多,所以我们说整个框架里面,你最底层的基础设施层如果没有做好,那么上面的数据资源和业务应用也是散的。安全与运维运营,这块在中台非常重要。

中国电信提基础设施的时候提的是智能的基础设施,有三大特征:1、一个是云网融合,中国电信高性能的资源池在全国很多个,但是恰恰你的省没有高性能资源池,当你要把高性能计算的能力,从四川放到我们的江苏的资源池上做的时候,你没有网的能力很难保证业务的完成。2、安全可信。整个业务开展底层的安全的要求是要保证的,这个也是每一个我们做政务认得都知道的一个红线。3、专享定制。大家都知道底层的基础设施上线一般都是混合云的存在,私有云跟有一部分比如说高性能计算的公有云之间,跟它跨业务发展,比如政务里也有同样农业的,县的农业的数据,我要跟其它的同品类的农业县的数据要做比较、要做分析,所以这也是你在专享定制的时候,比如说网上要不要做网的切片,刚才陈教授也提到智慧城市里要做专网。在给卫健委医院做整个IT架构设计的时候也提到,是不是未来我们医疗领域要有专网,甚至专网中还有专网,比如说数据的分析要不要在这里在研究的团队公司在一张网里,在一个专区里面把这个工作做完。中国电信的2+21+X的布局,我们的带宽都能够保证提供给用户最佳的服务。这个是基础设施部分。

我们也给大家一个案例,宁夏政务云,目前的宁夏政务云,从云管控、云门户、云商店三个层次,已经把整个的客户管理包括它内部的业务的审批,包括上面去构架的云产品的一些自主订购,主要是针对政务的。包括网IDC、数据服务的集成,以及它的政务上的八朵云,都是通过统一的云管平台进行了统一的管理。在门户里,根据宁夏整体的政务云的要求,对综合的服务门户和整体的方案做了规整,通过云商店来给所有的政务部门上架使用。一旦所有云的应用、云的业务系统在云上以后,很显然数据的集中就相对的容易了。当然这个也不是简单的上了云数据就来了,还是面临我刚才讲的问题,就是数据归属的问题、数据开放的问题、数据运营的问题。

其实从全国来看,中国电信做的云政务很多,政府都在把业务往云上迁移的时候,你会看到我们的数据中台越来越大,我们的数据中台以后做数据汇聚的时候,在统一的“黑土地”里更容易构建数据的生态。

基于我们的业务应用上云,核心系统上运的基础上,怎么去构建这个数据?在这个数据终台里面,我想可能大家每个厂家技术的特点各异。中国电信来讲,从底层的数据的汇聚,包括对原来管控的管理,包括标准、包括数据质量、包括主数据,都需要在数据标准上做管控,同时通过相应的中台能力,不管是使用大数据什么样的开源能力,选用不同的相应的组件对数据进行处理,通过组件对数据的处理形成对外的能力开放体系。以中国电信目前自己做的数据中台情况来看,这个数据中台它的运营和运维其实非常重要。当我们的政务在做这个大数据中台的时候,目前我看到的绝大部分首先是考虑说对内的开放,比如公安、教育、房地产数据打通以后,有可能我对教育行业会带来一些好处,可能进一步能够真正的“让数据多跑路、让人民少跑腿”的理念能够落地。一会儿在芜湖做的大数据中台也会给大家做分享。

运营能力来讲,底层的能力要运营的话,有一些运营的设计开发你自己能不能技术掌控,所以对于技术能力要求比较高。另外中国电信集中的数据处理工厂,它保证了对实时数据和非实时数据,以及对海量数据的处理,生产了集成,标准化的生产线,运维的保障,形成了整个能力和数据的保证问题。

中国电信的情况来看,在安全上面,我们是多团队来去分别负责不同的中台的处理,比方说我们的数据团队,它对前端的数据进行数据清洗、数据质量把控,包括数据脱敏,这些环节做完以后,按照前端我们产品的要求,开放到产品生产领域。在产品生产领域你用这些符合安全标准的数据来进行数据生产,提供给上层的应用,对后提供给外围的客户。我们在安全领域里面也是做了全方位的考虑,不仅仅说我们底层的安全。一旦我们如果说是在政务领域里面,这个数据真真正正的进入到生产环节,你的数据的保证就非常困难了,所以数据的运营和运维在数据中台是非常关键的。

技术就不再探讨了,毕竟这块各厂家在架构上有同构性,大家基本上采取了比较类似的架构。

全网大数据集约实践。我们每天的数据汇聚量是500T,现在已经累计超过40P以上的数据,我们通过我们的三个运营:产品运营、平台运营和数据运营,保障我们的数据质量,保障我们对外提供的服务能够按照客户的SOA给他们提供。这里面我们也跟信通院有很多的合作,包括我们《数据资产管理实践白皮书》《城市大数据平台白皮书》,我们都参与了。

从数字政务大数据服务体系来讲,要考虑多方面。一个方面来讲,这个数据多元异构海量,这个数据来源其实不仅仅是从政务一家要去完成,那么实际上从我们自己电信的情况来看,我们也是通过多种方式,比方说在数据生态上,我们有大数据产业联盟,我们跟不同的友商,一起去构建数据资源的合作,共同的构建开放的数据服务体系。在战略应用生态,我们跟包括像华为、高航、BAT等等这些公司形成业务生态。当我的数据对外服务的时候,可以跟这些拥有数据、拥有业务开放能力的伙伴去开放,它的业务必然是多姿多彩的。

另外我们和科研和国家机构合作。所以在政务的大数据服务体系里面一样,政务大数据服务引用里,比如北京统计局他也跟三大运营商合作,对整个的人口流动的情况进行监测,去对某一个宏观的领域做分析,这些理念都是要在你的服务体系里要考虑的。包括刚才讲的运营服务,包括解决方案,包括上层的咨询服务。

我们说以城市数据中台构建数字政务关键支撑。第一下面是连接,不管是固定连接还是移动连接,这是我们在构建城市数据中台的时候首先要考虑的一些问题,这个要考虑政务数据的现状,它的政务领域的专业数据,它需要用到的运营商合作的数据,用到的BAT的数据怎么办,要通过连接去做。2、还要通过运营的管理能力,对数据进行规整,要对数据进行清洗,这些都是标准的动作。第三个就是安全性,大家都知道城市数据的安全管理这个很关键。第四个就是你要用到我们说的上层的一些AI的能力,刚才讲原来是软件定义网络,未来是AI定义网络,后面的数据工程与科学,往往也是政务在大数据里的一个,怎么通过有效的商业模式、开放能力,能够让更多的厂家或者是科研机构参与进来,这个很关键。第五个就是共享开放,目前政务数据的开放,我看这条路还是需要有一段时间,大家需要不断的通过实践摸着石头过河,真正的找到一个政府认为是安全的,数据的开放确实能够服务民生的。

安全保障体系关键的一点就是中国电信的情况来看,除了前面数据脱敏系统、数据审计、出口审计系统,另外还有平台性的操作。关键是谁能应用数据,我们在安全审计数据里都能看到。当你用到敏感数据的时候,我后台都能看到。今天在安全的论坛上有一个同事会把这块展开说,大家感兴趣的话可以听一下。

讲一个案例,我们在芜湖政务信息资源治理与大数据开放应用。通过前期的咨询帮助它构建大数据中台,包括帮助他做数据资产的盘点,去做数据仓库的设计,以及对上层应用的实践。刚才讲了,一个很简单的,原来教育局小学生上课的时候,需要有很多审核的环节,比方说你的户口在不在这个附近,你是不是本市居民,你们家情况在户口本上面有没有一些欺诈的行为等。现在数据打通完了以后,不用家长跑了,家长只要上传自己的身份证号和小孩的姓名,马上你入学的一整套东西都显示出来了。这也是非常好的,一旦数据打通你会看到很多原来我们看到非常复杂的事情都非常简单了。

另外业务中台,业务中台是服务数字政务多样性需求。这块强调你的业务中台最基础的还是要在云上,怎么能够把政务的数据用好,实现一个是部门/社会共享交流。另外真正让政务提高效率的抓手;另外是对一些事件的快速响应。

这是在江西红谷滩做的,基于一张图的数字政务综合应用。基于这张图,已经把整个城市政务管理的各个方面,包括人口统计、经济运行、交通、医疗、教育都在一张图上整个管理,一旦通过数据中台发现了数据异常,就能够在整个屏幕上告警。比如说今天环保PM2.5的告警,交通状况的告警等等。

比如说人口统计监测的分析,通过运营商的数据,把城市人口的分布、工作居住、常住人口的剧组,有效的建模,把城市发展规划,包括规划后的实施效果进行监测。这个是跟北京市统计局做的人口监测的应用实践。

我们在全域旅游产业经济分析,包括旅游规划、全域旅游、开源创收、品牌营销。当我们的数据跟政府的旅游数据结合的时候,他会发现做旅游宣传的时候,他通过看到去年都是哪些省份的游客会来我们省做旅游,哪些省份是临近地区的游客,什么时间段来做旅游,它就可以做实时的市场宣传和规划。

在文旅部数据中心建设,以及支撑国家旅游局大数据中心旅游大屏的展示,当时汪洋副总理去现场看了,得到了认可。

公安安全大数据,公安是我看到的目前在数据规则和数据采集上做的应该是非常不错的一个条线,它的问题还是在,它的数据条线汇聚完了以后,去跟内部共享、去跟跨部门的共享,这个是目前它的中台需要考虑的问题。

我们在用视频天网数据做智能监控识别,是别人与车流的实践。时间关系不讲了。

云聚众智助力数字政务系统,对于我们客户来讲要涉及到咨询的环境、数据治理的环节、基础资源服务环节、大数据中台的环节、最重要的就是运维的能力。

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