淺析大數據戰(zhàn)略在財政管理中的作用

.PAGE.一、大數據定義分析師早起定義的大數據：資料量〔Volume、資料傳輸速度〔Velocity、資料類型〔Variety。在此基礎上衍生出真實性〔Veracity等V系列。大數據并不是嶄新的概念,幾十年前科學家就在處理每秒上PB的巨量資料。近幾年才出來"大數據"概念,是因為現今要處理的資料量更龐大、資料產生跟處理速度更驚人、資料來源更多樣,于是處理、儲存大量資料的新技術跟工具快速發(fā)展,新技術誕生后,開發(fā)者跟使用者需要一個更專業(yè)的名詞來與之前的科技做出區(qū)別,于是‘大數據’誕生了。因此,大數據不只是指資料,也指這些用來分析,處理巨量資料的新興科技。過去的資料大部分是人工手工記錄下來交易資料,現在則是機器替我們記錄下來的交易資料,除此外還有人們跟事物、企業(yè)間的互動資料,最終都是通過機器自動生成、累積下來的觀察資料。大數據是由交易、互動、觀察資料所組成的資料型態(tài)。大數據定義為：以前因為科技所限而忽略的資料。即暗數據。也有人認為大數據只是商業(yè)智慧和商業(yè)分析演化后的新字眼。大數據是在多樣的或者大量的數據中,迅速獲取信息的能力。必須在盡可能短的時間內發(fā)掘出價值。大數據的核心能力是發(fā)現規(guī)律和預測未來。大數據是任何超過了一臺計算機處理能力的數據量。搜集行為數據,進一步挖掘分析,就可以發(fā)現大量隱藏在大量細節(jié)背后的規(guī)律,依據規(guī)律,預測未來。利用大數據技術〔搜集和分析數據的技術,能夠廣泛采集各種各樣的數據類型,進行統(tǒng)計分析,從而預測未來。大數據分析工具〔開發(fā)預測模型和規(guī)范模型,用于分析數據。大數據時代,我們可以分析更多的數據,有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據,而不再依賴于隨機采樣。隨著業(yè)務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加,數據量的增長是持續(xù)的數據量大,TB,PB,乃至EB等數據量的數據需要分析處理。

2.要求快速響應,市場變化快,要求能及時快速的響應變化,那對數據的分析也要快速,在性能上有更高要求,所以數據量顯得對速度要求有些"大"。

3.數據多樣性：不同的數據源,非結構化數據越來越多,需要進行清洗,整理,篩選等操作,變?yōu)榻Y構數據。

4.價值密度低,由于數據采集的不及時,數據樣本不全面,數據可能不連續(xù)等等,數據可能會失真,但當數據量達到一定規(guī)模,可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。大數據是指需要通過快速獲取、處理、分析以從中提取價值的海量、多樣化的交易數據、交互數據與傳感數據。集成共享、交叉復用、智力資源知識服務能力。數據量大,目前一般認為PB級以上數據看成是大數據。種類多,包括文檔、視頻、圖片、音頻、數據庫數據等。速度快,數據生產速度很快,要求數據處理和I/O速度很快真實性,數據是完整的和可信任,并能自信的用它來做出關鍵的決定的能力的組織。大數據所涉及的技術：分布式文件系統(tǒng)、大規(guī)模并行處理數據庫、分布式數據庫、可擴展的存儲系統(tǒng),數據挖掘電網,云計算平臺,互聯網。可視化分析、數據挖掘算法、預測性分析、語義引擎、數據質量和數據管理。大數據的真正意義并不在于大寬帶和大存儲,而在于對容量大且種類繁多的數據進行分析并從中萃取大價值。需要新型的處理方式去促成更強的決策能力,洞察力于優(yōu)化處理。大數據是互聯網發(fā)展到現今階段的一種表象或特征而已,沒有必要深化它或對它保持敬畏之心,在以云計算為代表的技術創(chuàng)新大幕的襯托下,這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了,通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新,大數據會逐步為人類創(chuàng)造更多的價值。不能用大數據去改進一個業(yè)務,應該是用大數據做一件以前做不了的事情。如果把大數據比作一種產業(yè),那么這種產業(yè)實現盈利的關鍵,在于提高對數據的加工能力,通過加工實現數據的增值。大數據：理論,大數據特征、大數據價值、大數據現在和未來、大數據隱私技術,云計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發(fā)展來說明大數據從采集、處理、存儲到形成結果的整個過程。實踐,實踐是大數據的最終價值體現。分別有互聯網的大數據,政府的大數據,企業(yè)的大數據和個人的大數據四個方面展現的美好景象及即將實現的藍圖。大數據=海量數據+分析軟件+挖掘過程軟件是大數據的驅動力、引擎,軟件改變世界。大數據的特性：數據量巨大、實時性要求高、主要用于預測、更關注價值型。大數據是如何產生的：移動互聯網、社交網絡、電子商務等幾大拓展了互聯網的邊界和應用范圍。大數據獲取來源：企業(yè)內部數據,內部數據是我們所能獲取的最成熟、最易于理解的數據,這些數據是通過多年的企業(yè)資源規(guī)劃、主數據管理、商業(yè)智能應用和其它吸相關工作收集整理而來,并經過了整合和標準化。利用分析技術解讀這些來自客戶交易、業(yè)務往來、事件和電子郵件的內部數據能夠為組織提供有價值的洞察。用戶在線的每一次點擊,每一次評論,每一個視頻點播,也是大數據的重要來源?；ヂ摼W企業(yè)之所以取得令人矚目的成績,其核心的本質就是包括用戶網絡操作的大數據,進行記錄和分析。大數據在公共服務方面的應用,客觀的市政數據,是消除爭端,維系公民社會的最佳紐帶。伴隨著各國政務的數字化進程,以及政務數據的透明化,公民將能準確了解政府的運作效率,這是不可逆轉的歷史潮流,同時也是大數據最大的應用領域之一。大數據特點：數據量巨大,全球在20XX正式進入ZB時代,IDC預計到2020年,全球將總共擁有35ZB的數據量。多變性：結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。如今的數據類型早已不是單一的文本形式,訂單、日志、音頻,能力提出了更高的要求。價值型：沙里淘金,價值密度低。以視頻為例,一部一小時的視頻,在連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中,可能有用的數據僅僅有一兩秒。數據的價值’提純’是目前亟待解決的難題。時效性：實時獲取需要的信息。大數據區(qū)分于傳統(tǒng)數據最顯著的特征。如今已是ZB時代,在如此海量的數據面前,處理數據的效率就是企業(yè)的生命。大數據是那些超過傳統(tǒng)數據庫系統(tǒng)處理能力的數據。它的數據規(guī)模和傳輸速度要求很高,或者其結構不適合原本的數據庫系統(tǒng)。為了獲取最大數據中的價值,我們必須選擇另一種方式來處理它。二、大數據在財政管理工作中的應用對財政數據進行挖掘分析,既要求熟悉財政管理和國庫業(yè)務,也要對大數據技術有相當程度的了解。且海量數據的收集、保存、維護、共享及研究等任務,都面臨越來越大的挑戰(zhàn)。我們從財政部門已經掌握的數據著手,聯通財政各部門內部各信息系統(tǒng),整合公共授權中心數據、財政數據交換中心銀行收付數據、財政平臺數據、資產管理數據、國債管理數據、現金管理數據、財政決算數據、各級財政數據等信息,并對這些數據進行充分加工和科學分析,自主研發(fā)新疆財政數據分析平臺,為領導決策的科學化、規(guī)范化、精細化提供依據?！才e例說明1.實現數據集中和智能檢索。將財政各部門各信息系統(tǒng)以及與財政相關的其他單位的各信息系統(tǒng)之間的相關數據集成和整合到一個數據倉庫平臺體系,為各層管理者和決策者提供全面、有效、集成、一致的數據,促進數據綜合質量的提升和信息資源充分共享。滿足報表、數據、文件等各種信息的智能檢索,提高工作效率。2.實時播報財政收支明細和實時監(jiān)控各項財政資金的運行情況。通過交換中心實時播報,建立起自治區(qū)、地〔市、縣三級貫通的資金監(jiān)管鏈條。它不僅能實時監(jiān)控每一筆資金的執(zhí)行情況,還可以跟蹤挖掘到使用明細和最終支出信息,及時掌握了資金的落實情況。保障了財政資金的安全和規(guī)范使用。3.財政收支分析系統(tǒng)。財政收支分析系統(tǒng)主要從收入和支出兩個方面做分析。通過建立數據分析模型和數據分析主題,對當年和歷年的非稅系統(tǒng)數據,財政平臺系統(tǒng)中預算數據、執(zhí)行數據、工資統(tǒng)發(fā)數據、政府采購數據、財政決算數據、各級財政數據等采用對比分析、結構分析、增量分析及預測分析等方法,完成部門預算執(zhí)行進度、功能科目支出、用途支出、項目資金支出、三公經費支出和三農支出重點項目支出、收入完成情況、收入變動原因等規(guī)律進行挖掘和分析,并對收支趨勢進行預測,定期向財政各業(yè)務處提供全疆各類資金的收支情況分析圖表。對中央專項、上級撥付資金、重點專項等,實現實時監(jiān)控,跟蹤項目資金的流向,資金在途時間等的監(jiān)控分析。四、大數據應用在財政管理工作中的展望1.建立跨系統(tǒng)、跨層級、跨年度的多維分析體系。實現從收入、預算到決算的完成關聯對比分析,展現多層次財政數據,完整反映收支層次和結構,按項目類別和支出結構展示財政支出概況,并能跟蹤到收支明細和最終信息。2.實現財政數據分析多樣化展現。通過靜態(tài)與動態(tài)圖表、以圖文并茂的方式展示財政數據信息。讓使用者更直觀的掌握財政業(yè)務和經濟動態(tài),提高財政管理效率。3.擴大數據搜集范圍,建立各級財政部門的橫向、縱向數據銜接與共享。大數據的使用要求我們必須摒棄孤立工作的理念,更多的進行跨部門合作。數據以及更為重要的數據分析結果必須進行分享,我們要逐步開展財政與海關、審計、統(tǒng)計、社保、衛(wèi)生等部門的橫向數據共享,建立各級財政部門的縱向數據銜接。加強財政收入分析、財政支出績效評