全国高分辨率土地利用数据服务 土地利用数据服务 土地覆盖数据服务 坡度数据服务 土壤侵蚀数据服务 全国各省市DEM数据服务 耕地资源空间分布数据服务 草地资源空间分布数据服务 林地资源空间分布数据服务 水域资源空间分布数据服务 建设用地空间分布数据服务 地形、地貌、土壤数据服务 分坡度耕地数据服务 全国大宗农作物种植范围空间分布数据服务
多种卫星遥感数据反演植被覆盖度数据服务 地表反照率数据服务 比辐射率数据服务 地表温度数据服务 地表蒸腾与蒸散数据服务 归一化植被指数数据服务 叶面积指数数据服务 净初级生产力数据服务 净生态系统生产力数据服务 生态系统总初级生产力数据服务 生态系统类型分布数据服务 土壤类型质地养分数据服务 生态系统空间分布数据服务 增强型植被指数数据服务
多年平均气温空间分布数据服务 多年平均降水量空间分布数据服务 湿润指数数据服务 大于0℃积温空间分布数据服务 光合有效辐射分量数据服务 显热/潜热信息数据服务 波文比信息数据服务 地表净辐射通量数据服务 光合有效辐射数据服务 温度带分区数据服务 山区小气候因子精细数据服务
全国夜间灯光指数数据服务 全国GDP公里格网数据服务 全国建筑物总面积公里格网数据服务 全国人口密度数据服务 全国县级医院分布数据服务 人口调查空间分布数据服务 收入统计空间分布数据服务 矿山面积统计及分布数据服务 载畜量及空间分布数据服务 农作物种植面积统计数据服务 农田分类面积统计数据服务 农作物长势遥感监测数据服务 医疗资源统计数据服务 教育资源统计数据服务 行政辖区信息数据服务
Landsat 8 高分二号 高分一号 SPOT-6卫星影像 法国Pleiades高分卫星 资源三号卫星 风云3号 中巴资源卫星 NOAA/AVHRR MODIS Landsat TM 环境小卫星 Landsat MSS 天绘一号卫星影像
一、中国正在加速提升政府服务能力
2018年,随着中国数字政府和新型智慧城市建设的不断推进,政府大数据持续受到关注。当前,我国正在加快政务数据互联互通,提升政务网络能力,强化社会治理和经济监管,提升民生服务水平,完善政务服务体系,推动政府数字化转型。基于多年信息化建设所沉淀的政府数据,开展数据预处理、分析挖掘和数据可视化,可大幅提升政府工作人员办事效率。在社会治理方面,重点建设安防、交通、舆情等领域,积极开展“雪亮工程”“天网工程”“路网监控”“舆市情监控”等工程;在民生服务方面,通过智慧医疗、智慧教育、智慧社保等建设,充分了解民生服务中的各类需求,强化公共服务能力;在政务应用方面,加快数据平台建设、数据汇集整合和数据共享开放,打造新型智慧政府。当前政府大数据顶层设计较完善,数据创新带来新蓝海,智慧城市建设催生更多应用场景。
(一)政府大数据相关顶层设计正逐步完善
2015-2019年,针对政府大数据产业发展的相关政策紧密出台。国务院和国家发改委、工信部、公安部、交通运输部、国土资源部等各部委都相继推出了促进大数据产业发展的意见和方案,持续优化产业整体发展环境。大数据政策开始向各大行业和各细分应用领域延伸扩展,行业应用成为关注重点。截至2019年初,31个省级行政区相继发布了大数据相关的发展规划,十几个省(区、市)设立了大数据管理局,8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。大数据相关政策加快完善。
(二)日益活跃的大数据创新正为政府大数据应用持续增长注入新活力
创新创业助推政府大数据应用日益丰富。京津冀、珠三角等国家级大数据综合试验区加快建设面向大数据创客的众创空间和公共开发平台,围绕政务、交通、医疗、教育、社保、安防等重点领域,开展政府数据挖掘、清洗、分析发掘和可视化等多方面技术和应用研发,一批解决方案快速成熟,优秀的中小供应商快速涌现,市场持续活跃。
(三)新型智慧城市的建设持续丰富政府大数据应用场景
新型智慧城市建设带来了数据的爆发式增长,政府大数据在安防、舆情、信用、交通、医疗等重点行业的应用场景更加丰富,催生更多市场需求。根据国家发展和改革委员会提供的数据显示:截止到2018年8月,我国100%的副省级以上城市,76%以上的地级市和32%的县级市,已经提出将加快建设新型智慧城市,并且已经形成了长三角、珠三角等多个智慧城市群。
二、政府大数据领域的痛难点
从政府的角度来看,行业痛点主要有以下几点:
(一)部门内部之间存在壁垒,数据孤岛问题依旧很严峻。
由于地区、行业、部门和区域条块分割状况,跨部门进行数据共享难。部分部门将数据视为内部资产,部门利益、资源管控等因素导致其开放数据意愿不高。以部门为中心的政务信息化发展模式,形成了许多条块分割的“信息孤岛”,大量纸质数据仍未导入数据平台。比如,税务、民航、通信管理等垂管部门系统相对独立、数据无法接入地方共享平台,横向数据共享交互仍存在困难。数据平台和数据系统在建设初期由于供应商的不同,存在服务接口少、系统不兼容等问题,这也间接造成数据孤岛现象。
(二)数据标准尚未制定,数据互通存在阻碍
2018年,贵州成为全国首个获批建设大数据国家技术标准创新基地的省份,目前已制定发布2项国家标准,编制发布5项大数据地方标准。但大数据标准化方面的工作仍旧紧迫,相关国家级的规划和标准文件亟待出台并实施。与政府数据相关的法律法规、政策制度和技术标准的缺失,间接导致政府部门由于权责不清而不会轻易开放共享数据。
(三)数据安全保障弱,部门责任职能模糊
政府数据安全责任内容不明确,权属关系、职能责任分工模糊,数据分类分级规范尚未建立,数据开放目录有待完善,数据开放共享模式尚未成形。这些安全保障能力的缺失,同样也导致政府部门不会轻易开放共享数据。
(四)数据创新意识淡薄,数据资源利用度低。
政府部门对于数据创新和应用的想法相比企业较少,需求精准度不高,创新意识较为淡薄。数据创新体制机制、思维模式和管理模式有待提升。中国的数字政府建设已经有很多年,在提升政府服务效能主要包括政府部门行政审批的效率提升和民生服务产品的质量提高两个方面成果显著,但在决策科学化、政府治理模式创新、理念转型上仍需加快转型步伐。
从解决方案供应商的角度来看,难点主要集中于人才方面:
(一)大数据人才招人难和留用难
政府大数据企业有很多是从事政府信息化建设的软件企业。这一领域通常需要长时间的技术和行业经验积累,但由于薪资水平往往不敌互联网行业,人才招引难和留用难问题相对严峻。
(二)行业专家缺乏
技术积累和行业积累的长周期性导致行业专家资源稀缺。很多政府大数据领域的项目,需要懂得行业内在规则的专家来支撑和解读,但实际情况是应用场景数量要多于专家的数量,引致项目执行交付难。
三、政府大数据的未来机会点
(一)布局集中化数据中心的建设
集中化的数据资源中台成为未来发展趋势,数据中台将加快政府数据汇集,推进政府数据的横向打通,落地数据开放共享和高效管理,为后续丰富的应用提供统一、可靠的数据接口。
(二)强化政府数据综合治理
政府将重视数据治理工作,强调数据中心准确可靠,具备“现代化”的数据治理能力。数据治理在安防、交通、舆情等场景的应用是未来重点关注的方向。公共安全防控、舆情监测、应急管理、社会信用数字化、环境监测、食品药品监管、交通管理等数字化项目将持续迭代,通过强化这些领域核心数据的安全保护,将在构筑起“大监管”整体环境的同时,推进数据治理工作。
(三)加快新技术与政府业务融合
结合人工智能、5G等新一代信息通信技术,挖掘并优化政府业务,将引导政府释放一批新项目。以信访部门为例,通过人工智能自然语言处理技术,将来访信件自动分类,归集摘要,大幅提升了办公效率。未来,类似上述案例的应用将日益丰富,对供应商创新的要求也将日益提升。未来,类似于电信领域的开放式框架合作(依据供应商实际的创新成果付费)将渐成主流。