電信政務大數據項目簡介XX科技股份有限公司編制目錄一、 電信政務大數據項目背景 3二、 客戶情況及市場情況 31. 客戶情況 32. 市場情況 3三、 技術選型 3四、 項目團隊構成 4五、 團隊成員技能需求 5

電信政務大數據項目背景面對發展改革化中的政府數據格局，需要提前進行準備。政府管理的數據分成三類。第一類，政府辦理業務和服務過程中產生的數據；第二類，政府統計調查的社情名義數據；第三類，通過物理采集獲取的環境數據。以往建設電子政務時主要集中在前兩類，隨著政府業務在互聯網、移動互聯網、物聯網的廣泛應用，第三類數據的數量和價值不斷增加，把這三類數據加在一起，可以稱作政府的政務大數據。而政務大數據按開放程度，可以分為完全公開、有償公開和不公開的實際情況，分別采用合適的平臺進行開放。各部委及各地政府在信息化建設過程中，圍繞這三類數據建設了對應的信息共享平臺。如：按照國家政府信息公開條例，普遍政府已的信息公開平臺（門戶網站），實現了基礎政務數據公開;北京、上海、青島、武漢等地政府牽頭建設與門的數據資源服務平臺，提供部分政府數據公開;部分地區政府建設信息資源管理平臺，實現了基于政務外網的委辦局信息資源共享;部分單位內部建設有數據共享交換平臺負責內外部數據交換。雖然各級政府部門，在政府數據的共享和開放方面付出了諸多努力，但實際獲得的效果卻未達到預期。復旦大學國際關系與公共亊務學院副教授鄭磊在《中國開放政府數據平臺研究：框架、現狀不建議》一文中提出，經過樣本的數據采集分析，截至2015年5月，各地開放政府數據實踐共計公開了1963個數據集。關中公開數據最多的是武漢（635個），最少的則是貴州（17個）。而對比美國政府，截止2013年12月，Data.Gov共開放88411個數據集、349個市民開發的應用、137個移動應用、409個政府APT、地理數據386429項、還匯集了1570個數據可規化應用。政府要貫徹和落實大數據戰略需要在技術和制度上實現更大的突破和創新，針對管理和技術上面臨的不同瓶頸，在實際建設過程中選擇合適的技術、產品和解決方案進行應對。根據各部門實際信息化建設情況，制定各自的大數據規劃不建設策略，最終實現政府數據的共享共用、開放運營和融合應用。客戶情況及市場情況客戶情況由于時間和技術的局限性，以往國家治理基本是政府下達指令、向下逐層執行的“開環過程”。如今隨著互聯網發展，人民對于政府的期望越來越高，國家不僅要在政策出臺前廣泛征求、準確把握民意；出臺后還需要獲得執行反饋，適時調整，政府治理為下達指令—執行—反饋的“閉環過程”，需要借社會各方面力量參于到國家治理過程之中。市場情況截至2014年，中國共有664個城市，2852個行政縣，40446個行政鄉。當前，中國中央和省級政務部門主要業務電子政務覆蓋率已經達到70%。據粗略估算，全國政府大數據加起來相當于數百個阿里巴巴的體量。而隨著硬件技術的進步，對于數據采集精度、采集頻率、數據存儲等能力在增強，使得數據規模仍有提升空間，近幾年數據中心的新建和擴容呈現井噴式的發展，這是以硬件基礎設施帶動的發展，促使軟件技術也得到了快速發展。隨著數據體量的增長，大數據處理、大數據應用分析的門檻將會逐漸提高。技術選型TABLEAU 針對數據分析及智能提供自助式或嵌入式的可視化分析圖表CDH/FlumeKafka 數據采集，結合數據流技術對接各類應用系統及數據庫的數據資源HADOOPYARN 針對數據服務及安全類應用的定制開發提供微服務運行環境技術管理工具CDH/HDFS 文件類數據整合與存儲，HADOOP技術路線CDH/HBASE 格式類數據整合與存儲，HADOOP技術路線HADOOP 數據清洗工具項目團隊構成姓名性別學歷職稱專業工作單位項目中的分工每年工作時間(月)簽字成員A男本科高級大數據工程師應用電子技術XX科技股份有限公司項目管理12成員B男本科高級大數據工程師體育醫學技術總監12成員C男本科中級軟件工程師計算機科學與技術軟件開發12成員D男本科高級大數據講師計算機科學與技術軟件開發12成員E男本科中級軟件工程師數學與應用數學軟件開發12成員F男本科高級運維工程師信息管理架構設計12團隊成員技能需求成員A擅長：負責企業級云計算、大數據平臺項目，大數據應用開發項目的立項、論證、驗收等項目過程管理，云計算和大數據相關通識性培訓。項目經歷：區域醫療云計算中心、重慶三峽銀行大數據平臺、電信分析云項目、重慶移動業務支撐大數據平臺建設。長期從事技術管理工作，對技術團隊的管理和認識有自己獨到的見解，善于將人員提升和管理經營有機結合。擅長技術：Windows、Linux、Exchange、數據庫、Hadoop、項目管理等系統開發與管理。擅長技術：網絡通信、網絡安全、數據庫操作、duilib、c/c++。擅長技術：Python爬蟲程序開發、Python數據分析、Linux系統管理、大數據存儲與管理、Hadoop大數據開發、Scala函數式編程、數據挖掘、云計算平臺架構、Excel高級數據分析、圖像識別、機器學習、分布式計算、數據可視化分析等。擅長技術：R語言統計分析、Excel數據分析、Qlik數據可視化、數據可視化建模、概率論與數理統計。曾在上海惠普、IBM、MOTOROLA、