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    基于第三代知識圖譜的政務數(shù)據(jù)治理

    2019-10-08 08:18:23秦鋒劍
    軟件和集成電路 2019年8期
    關鍵詞:政務圖譜關聯(lián)

    秦鋒劍

    我主要從三個方面談一下綠灣在數(shù)據(jù)治理方面的一些思考,一是當前政務大數(shù)據(jù)面臨的機遇與挑戰(zhàn),二是基于第三代知識圖譜的政務數(shù)據(jù)治理解決方案,三是綠灣智子應用案例。

    談到大數(shù)據(jù)方面的一些挑戰(zhàn),我認為根源在于大家對大數(shù)據(jù)的理解不一致,也不是很透徹。很多時候我們盲目去做一個系統(tǒng),覺得收集很多數(shù)據(jù)就是在做大數(shù)據(jù)業(yè)務,而具體到數(shù)據(jù)的類別、質(zhì)量以及數(shù)據(jù)的應用卻沒有深入的思考。特別是政務相關的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量不僅大而且數(shù)據(jù)結構復雜,再加上收集的數(shù)據(jù)沒有統(tǒng)一的標準,有效的分析更無從談起,那么領導看了這些雜亂無章的數(shù)據(jù)也無法輔助決策。

    國務院印發(fā)的《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》中提到“大數(shù)據(jù)是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數(shù)據(jù)集合,正快速發(fā)展為對數(shù)量巨大、來源分散、格式多樣的數(shù)據(jù)進行采集、存儲和關聯(lián)分析,從中發(fā)現(xiàn)新知識、創(chuàng)造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業(yè)態(tài)。”這里面提到要做數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析,為什么呢?如果我們只是根據(jù)一些數(shù)據(jù)做一個統(tǒng)計分析,生成一個報告,幾張圖就能說明問題。那這個本身不是真正地挖掘大數(shù)據(jù)價值,因為并沒有通過關聯(lián)分析,發(fā)現(xiàn)新的知識,形成啟發(fā)??赡艹WR性的知識也可以告訴我們這些結果。我們認為,利用數(shù)據(jù)要發(fā)現(xiàn)新知識、創(chuàng)造新價值、提升新能力,這樣才是一個好的大數(shù)據(jù)應用。

    現(xiàn)在很多人都在提數(shù)據(jù)融合,那么如何做到呢?這要從目前的一些現(xiàn)狀出發(fā),厘清數(shù)據(jù)應用發(fā)展的幾個階段。進入信息化后,我們各個委辦局都通過自己建的系統(tǒng),滿足了當時的業(yè)務需求,這就形成了后期“數(shù)據(jù)孤島”林立的狀態(tài)。第二個階段是在云計算的推動下,大家開始部署云上業(yè)務,實現(xiàn)共享,而實際上每個業(yè)務系統(tǒng)還是獨立運作的。第三個階段大家認為數(shù)據(jù)開放和共享很重要,所以提出了數(shù)據(jù)要做分類、歸集,于是形成了很多的目錄。但是,數(shù)據(jù)之間的壁壘還是沒有打通。如果想要走到數(shù)據(jù)融合應用的階段,我們必須建立良好的數(shù)據(jù)資源管理體系,做好數(shù)據(jù)治理,形成有效的開放共享。

    下面重點講一下知識圖譜的解決方案。知識圖譜實際上是谷歌在2012年提出來的,2018年第一次被Gartner在技術成熟度曲線上呈現(xiàn),并提出了和5G、VR、深度學習同樣的技術級別評定,就是還不太成熟,處于發(fā)展的初期,但應用場景很廣泛。

    那么,基于知識圖譜的數(shù)據(jù)治理又該怎么做?

    我們認為,第一步是數(shù)據(jù)匯聚:按照業(yè)務需求,明確數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)量級、數(shù)據(jù)接入方式、數(shù)據(jù)更新頻率等,并根據(jù)數(shù)據(jù)探查和定義實時將海量、多源、異構數(shù)據(jù)提取、清洗、接入大數(shù)據(jù)中心。第二步是數(shù)據(jù)組織:按照數(shù)據(jù)應用需求,根據(jù)數(shù)據(jù)定義的標準,實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源分類建庫,包括原始庫、資源庫、主題庫、知識庫、業(yè)務庫、業(yè)務要素索引庫等。第三步是數(shù)據(jù)標識:基于標簽知識庫,利用標簽引擎對數(shù)據(jù)進行比對分析、模型計算,并對其打上標簽,為上層應用提供支撐。第四步是數(shù)據(jù)關聯(lián):按照業(yè)務領域知識,結合動態(tài)本體和對象模型,從數(shù)據(jù)中提取關鍵要素(實體、實體屬性、實體關系),并挖掘要素間的深層次關聯(lián),建立知識圖譜,提高人類決策能力。

    數(shù)據(jù)治理過程中的數(shù)據(jù)監(jiān)理也十分重要,我們有時候找廠商去清洗數(shù)據(jù),中間可能會有丟失數(shù)據(jù)的情況發(fā)生,但我們并不知道發(fā)生了什么。如果我們設立數(shù)據(jù)監(jiān)理,就會及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的問題。比如密云水庫的水到每家每戶,每一個環(huán)節(jié)都要做監(jiān)控,包括水質(zhì)、水量的變化,微生物的變化情況等。如果其中任意一項有變化,我們水利監(jiān)測方都會報警出來,而且能清楚顯示是哪個環(huán)節(jié)出問題了,數(shù)據(jù)監(jiān)理也是同樣的作用。

    在長期的研發(fā)和實踐中,綠灣科技以知識圖譜為核心內(nèi)容,構建起了“一個數(shù)據(jù)中心”+“一個數(shù)據(jù)平臺”+“N個數(shù)據(jù)應用”的產(chǎn)品框架。作為綠灣的拳頭產(chǎn)品,公司自主研發(fā)的“智子”大數(shù)據(jù)智能應用系統(tǒng)、數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品、知識圖譜產(chǎn)品、機器學習平臺、視頻作戰(zhàn)平臺、智慧城市人口大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、移動互聯(lián)網(wǎng)政務綜合平臺“掌上110”等,為公安、法院、檢察院、社會治理、金融證券等政府及行業(yè)客戶提供了針對具體場景的大數(shù)據(jù)解決方案。

    最后講一下綠灣智子的應用,綠灣大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品在智慧檢索、關系挖掘、時空分析、布控預警等方面具有非常實用強大的功效,廣泛應用于社會治安、反恐預防、反欺詐及決策評估、人口和產(chǎn)業(yè)布局等業(yè)務場景。

    而我們提到的綠灣智子,如何理解呢?每個大腦和智慧的成長都有一個過程,智子現(xiàn)在就如同一個孩子,還需要不斷培育。隨著人工智能的發(fā)展,知識圖譜有了更多的契機,通過對陳述性知識和程序性知識的不斷吸收,正在成長中的“智子”會變得越來越“聰明”。我們可以基于知識圖譜完成大數(shù)據(jù)里的城市治理,包括人口規(guī)模、人口分布、人口結構,都要通過大數(shù)據(jù)來挖掘情報。

    (根據(jù)演講內(nèi)容整理,未經(jīng)本人審核)

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