政府与公共部门通用FineBI分析方案
政府与公共部门大数据应用背景2014年起,“大数据”概念首次被正式写入《政府工作报告》。
2017年12月,中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习。
随着互联网时代的飞速发展,国家政府与公共部门所产生的数据已经成为国家战略性资源,大数据的应用也已经成为了提升政府治理能力的新途径。我国政府目前也正在由管理型政府向服务型政府进行转型,各大平台的电子政务系统陆续上线,积极响应国家大数据的号召。
借助大数据提升政府的治理能力已经是大势所趋,如何利用大数据提升国家现代化建设治理能力,也逐步面临着一系列的挑战: 1.随着各大电子政务平台的推行和普及,已经逐步渗透到社会管理、公共医疗卫生、市场监管、公共基础设施管理等一系列社会民生领域,各个系统产生的海量数据增长的越来越快,导致数据的查询和利用分析效率受到了更大的挑战。 2.各大领域的数据政务信息化系统逐步完善,但是各个部门的信息化系统主要以单位为主,相互之间以独立的形态存在,各个政务系统之间缺少关联和融合分析,这在一定程度上导致了数据孤岛的形成。 3.尽管各大政务电子平台已经推行和普及,但是在对数据业务决策的分析层面,主要的分析报告仍然是以表格为主,形式固化且单一,难以进行多维分析和回答更深层次的问题。
政府与公共部门大数据技术应用架构基于政府与公共部门行业领域所面临的信息化建设现状挑战,帆软FineBI提供的一站式大数据分析产品及解决方案可以帮助用户快速搭建大数据分析平台,敏捷制作专属分析报告,并为用户提供灵活的交互式分析操作,构建垂直化大数据政务信息化平台,在业务协作过程中快速释放数据价值。
从源数据对接——>数据抽取转化——>数据仓库——>数据集市——>整合分析——>自助分析,完整的FineBI政府与公共部门行业大数据技术应用架构如下图所示:
源数据方面,整合社会管理、医疗卫生、市场监督、基础设施相关的数据,打破各个电子政务信息化系统的数据孤岛局面。然后进行数据抽取、数据转换、数据加载的质量管理,之后将相关数据写入数据仓库,并且输出到数据集市中进行数据建模,按照民生分析、社会经济分析、信用分析、舆情分析等进行整合,通过FineBI实现基础科目的数据可视化展示,以及各类灵活场景的数据探索式自助分析。
政府与公共部门典型FineBI应用场景
1.2018国民经济和社会发展公报a.问题背景 以国民经济和社会发展相关的统计数据为例,在对数据业务决策的分析层面,主要的分析报告仍然是以表格为主,形式固化且单一,缺乏综合性的直观图表统计分析报告,更难以灵活地进行多维分析和回答更深层次的问题: 1.年度GDP总量比上年环比增长了多少?第一产业、第二产业、第三产业增长幅度分别是多少,哪个产业占比最高?哪个产业增幅最强?国家劳动生产率是否有提升? 2.当前城镇人口比例是多少?国家男女比例是否持衡,年龄结构现状如何,城镇人口就业人数是否有较大增长?失业比例是多少?
b.问题解决分析思路1.整合国民经济和社会发展相关历史数据,并在各流程进行数据收集,完成数据建模,通过业务包进行归类整合。 2.通过FineBI自助数据集和分析型仪表板,对不同场景的问题进行多维探索式分析,灵活应对各类分析需求,通过图表进行直观地呈现当前国民经济和发展动态。
c.方案/指标体系分析模块 | 图表类型 | 分析维度 | 分析指标 | 国民经济分析 | KPI指标卡 | —— | GDP总量、GDP总量环比增长、第一/第二/第三产业增加值、第一/第二/第三产业值占比 |
| 组合图 | 年度 | 国内生产总值、国内生产总值增长速度 |
| 环形图 | 年度 | 全员劳动生产率 |
| 堆积面积图 | 年度 | 三大产业总值比重 | 社会发展分析 | KPI指标卡 | —— | 全国总人口、城镇常住人口、城镇新增就业人口比例、 |
| 环形图 | 性别 | 男女比例 |
| 环形图 | 城镇/乡村 | 人口比例 |
| 折线图 | 年度 | 城镇新增就业人口 |
d.应用对象全体人民公示
e.成果展示和应用价值2.2018国民经济三大产业分析
a.问题背景对于国民经济三大产业分析,在对数据业务决策的分析层面,主要的分析报告也仍然是以表格为主,形式固化且单一,缺乏综合性的直观图表统计分析报告,更难以灵活地进行多维分析和回答更深层次的问题: 农业、工业、服务产业的总产值年度趋势和增长速度如何,三大产业分别详细种类的构成排名和比重分别是多少?
b.问题解决分析思路1.整合国民经济三大产业相关历史数据,并在各流程进行数据收集,完成数据建模,通过业务包进行归类整合。 2.通过FineBI自助数据集和分析型仪表板,对不同场景的问题进行多维探索式分析,灵活应对各类分析需求,通过图表进行直观地呈现当前国民经济发展和三大产业详细动态。
c.方案/指标体系分析模块 | 图表类型 | 分析维度 | 分析指标 | 三大产业产值和增长速度 | 组合图 | 年度 | 农业/工业/服务业总产值、农业/工业/服务业产值增长速度 | 农业详细类别产值 | 词云 | 农业类别 | 总产值 | 工业企业类型增长比例 | 矩形树图 | 企业类别 | 增加比例 | 服务业门类增加值和年同比增长 | 四象限图 | 服务业类别 | 增加值、年同比增长 |
d.应用对象国家政府经济部门相关领导
e.成果展示和应用价值3.地区GDP分析
a.问题背景对于国民经济三大产业分析,在对数据业务决策的分析层面,主要的分析报告也仍然是以表格为主,形式固化且单一,缺乏综合性的直观图表统计分析报告,更难以灵活地进行多维分析和回答更深层次的问题: 1.年度GDP地区占比分析,谁在为国家GDP添砖添瓦? 2.年度GDP地区增速分析,谁的增速最强劲? 3.年度GDP地区目标分析,谁完成了目标?
b.问题解决分析思路1.整合各个地区生GDP产总值相关历史数据,并在各流程进行数据收集,完成数据建模,通过业务包进行归类整合。 2.通过FineBI自助数据集和分析型仪表板,对不同场景的问题进行多维探索式分析,灵活应对各类分析需求,通过图表进行直观地呈现当前各个地区的生产总值经济发展动态。
c.方案/指标体系分析模块 | 图表类型 | 分析维度 | 分析指标 | 地区GDP分析 | 地图 | 省份 | 地区生产总值 | 折线图 | 省份 | 地区生产总值(top10)、地区生产总值(后10)
| GDP月度分析 | 折线图 | 月度 | 国民生产总值、国民生产总值环比增速 | 矩形图 | 省份/月份 | 居民消费总和 | 增速分析 | 折线图 | 省份 | 省份GDP增速、全国GDP平均增速 | 条形图 | 年份 | 生产总值(趋势线) | 地区GDP目标完成分析 | 折线图 | 省份 | 年度GDP实际值、年度GDP目标值 | 折线图 | 年份/省份 | 排名 |
d.应用对象国家政府经济部门相关领导
e.成果展示和应用价值 编辑于 2019-6-24 10:23
编辑于 2020-6-16 12:11
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