淺談大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略在財(cái)政管理中的作用

PAGE4-一、大數(shù)據(jù)定義分析師早起定義的大數(shù)據(jù)：資料量（Volume）、資料傳輸速度（Velocity）、資料類型（Variety）。在此基礎(chǔ)上衍生出真實(shí)性（Veracity）等V系列。大數(shù)據(jù)并不是嶄新的概念，幾十年前科學(xué)家就在處理每秒上PB的巨量資料。近幾年才出來“大數(shù)據(jù)”概念，是因?yàn)楝F(xiàn)今要處理的資料量更龐大、資料產(chǎn)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(shù)跟工具快速發(fā)展，新技術(shù)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(shù)據(jù)’誕生了。因此，大數(shù)據(jù)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(xiàn)在則是機(jī)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(jī)器自動生成、累積下來的觀察資料。大數(shù)據(jù)是由交易、互動、觀察資料所組成的資料型態(tài)。大數(shù)據(jù)定義為：以前因?yàn)榭萍妓薅雎缘馁Y料。即暗數(shù)據(jù)。也有人認(rèn)為大數(shù)據(jù)只是商業(yè)智慧和商業(yè)分析演化后的新字眼。大數(shù)據(jù)是在多樣的或者大量的數(shù)據(jù)中，迅速獲取信息的能力。必須在盡可能短的時(shí)間內(nèi)發(fā)掘出價(jià)值。大數(shù)據(jù)的核心能力是發(fā)現(xiàn)規(guī)律和預(yù)測未來。大數(shù)據(jù)是任何超過了一臺計(jì)算機(jī)處理能力的數(shù)據(jù)量。搜集行為數(shù)據(jù)，進(jìn)一步挖掘分析，就可以發(fā)現(xiàn)大量隱藏在大量細(xì)節(jié)背后的規(guī)律，依據(jù)規(guī)律，預(yù)測未來。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)（搜集和分析數(shù)據(jù)的技術(shù)），能夠廣泛采集各種各樣的數(shù)據(jù)類型，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從而預(yù)測未來。大數(shù)據(jù)分析工具（開發(fā)預(yù)測模型和規(guī)范模型），用于分析數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們可以分析更多的數(shù)據(jù)，有時(shí)候甚至可以處理和某個特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不再依賴于隨機(jī)采樣。隨著業(yè)務(wù)的不斷擴(kuò)張和歷史數(shù)據(jù)的不斷增加，數(shù)據(jù)量的增長是持續(xù)的數(shù)據(jù)量大，TB，PB，乃至EB等數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)需要分析處理。

2.要求快速響應(yīng)，市場變化快，要求能及時(shí)快速的響應(yīng)變化，那對數(shù)據(jù)的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數(shù)據(jù)量顯得對速度要求有些“大”。

3.數(shù)據(jù)多樣性：不同的數(shù)據(jù)源，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，需要進(jìn)行清洗，整理，篩選等操作，變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)：理論，大數(shù)據(jù)特征、大數(shù)據(jù)價(jià)值、大數(shù)據(jù)現(xiàn)在和未來、大數(shù)據(jù)隱私技術(shù)，云計(jì)算、分布式處理技術(shù)、存儲技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展來說明大數(shù)據(jù)從采集、處理、存儲到形成結(jié)果的整個過程。實(shí)踐，實(shí)踐是大數(shù)據(jù)的最終價(jià)值體現(xiàn)。分別有互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，政府的大數(shù)據(jù)，企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個人的大數(shù)據(jù)四個方面展現(xiàn)的美好景象及即將實(shí)現(xiàn)的藍(lán)圖。大數(shù)據(jù)=海量數(shù)據(jù)+分析軟件+挖掘過程軟件是大數(shù)據(jù)的驅(qū)動力、引擎，軟件改變世界。大數(shù)據(jù)的特性：數(shù)據(jù)量巨大、實(shí)時(shí)性要求高、主要用于預(yù)測、更關(guān)注價(jià)值型。大數(shù)據(jù)是如何產(chǎn)生的：移動互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)等幾大拓展了互聯(lián)網(wǎng)的邊界和應(yīng)用范圍。大數(shù)據(jù)獲取來源：企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，內(nèi)部數(shù)據(jù)是我們所能獲取的最成熟、最易于理解的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是通過多年的企業(yè)資源規(guī)劃、主數(shù)據(jù)管理、商業(yè)智能應(yīng)用和其它吸相關(guān)工作收集整理而來，并經(jīng)過了整合和標(biāo)準(zhǔn)化。利用分析技術(shù)解讀這些來自客戶交易、業(yè)務(wù)往來、事件和電子郵件的內(nèi)部數(shù)據(jù)能夠?yàn)榻M織提供有價(jià)值的洞察。用戶在線的每一次點(diǎn)擊，每一次評論，每一個視頻點(diǎn)播，也是大數(shù)據(jù)的重要來源?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)之所以取得令人矚目的成績，其核心的本質(zhì)就是包括用戶網(wǎng)絡(luò)操作的大數(shù)據(jù)，進(jìn)行記錄和分析。大數(shù)據(jù)在公共服務(wù)方面的應(yīng)用，客觀的市政數(shù)據(jù)，是消除爭端，維系公民社會的最佳紐帶。伴隨著各國政務(wù)的數(shù)字化進(jìn)程，以及政務(wù)數(shù)據(jù)的透明化，公民將能準(zhǔn)確了解政府的運(yùn)作效率，這是不可逆轉(zhuǎn)的歷史潮流，同時(shí)也是大數(shù)據(jù)最大的應(yīng)用領(lǐng)域之一。大數(shù)據(jù)特點(diǎn)：數(shù)據(jù)量巨大，全球在2010年正式進(jìn)入ZB時(shí)代，IDC預(yù)計(jì)到2020年，全球?qū)⒖偣矒碛?5ZB的數(shù)據(jù)量。多變性：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如今的數(shù)據(jù)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(jià)值型：沙里淘金，價(jià)值密度低。以視頻為例，一部一小時(shí)的視頻，在連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。數(shù)據(jù)的價(jià)值’提純’是目前亟待解決的難題。時(shí)效性：實(shí)時(shí)獲取需要的信息。大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)最顯著的特征。如今已是ZB時(shí)代，在如此海量的數(shù)據(jù)面前，處理數(shù)據(jù)的效率就是企業(yè)的生命。大數(shù)據(jù)是那些超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)處理能力的數(shù)據(jù)。它的數(shù)據(jù)規(guī)模和傳輸速度要求很高，或者其結(jié)構(gòu)不適合原本的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。為了獲取最大數(shù)據(jù)中的價(jià)值，我們必須選擇另一種方式來處理它。二、大數(shù)據(jù)在財(cái)政管理工作中的應(yīng)用對財(cái)政數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，既要求熟悉財(cái)政管理和國庫業(yè)務(wù)，也要對大數(shù)據(jù)技術(shù)有相當(dāng)程度的了解。且海量數(shù)據(jù)的收集、保存、維護(hù)、共享及研究等任務(wù)，都面臨越來越大的挑戰(zhàn)。我們從財(cái)政部門已經(jīng)掌握的數(shù)據(jù)著手，聯(lián)通財(cái)政各部門內(nèi)部各信息系統(tǒng)，整合公共授權(quán)中心數(shù)據(jù)、財(cái)政數(shù)據(jù)交換中心銀行收付數(shù)據(jù)、財(cái)政平臺數(shù)據(jù)、資產(chǎn)管理數(shù)據(jù)、國債管理數(shù)據(jù)、現(xiàn)金管理數(shù)據(jù)、財(cái)政決算數(shù)據(jù)、各級財(cái)政數(shù)據(jù)等信息，并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行充分加工和科學(xué)分析，自主研發(fā)新疆財(cái)政數(shù)據(jù)分析平臺，為領(lǐng)導(dǎo)決策的科學(xué)化、規(guī)范化、精細(xì)化提供依據(jù)。（舉例說明）1.實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中和智能檢索。將財(cái)政各部門各信息系統(tǒng)以及與財(cái)政相關(guān)的其他單位的各信息系統(tǒng)之間的相關(guān)數(shù)據(jù)集成和整合到一個數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，促進(jìn)數(shù)據(jù)綜合質(zhì)量的提升和信息資源充分共享。滿足報(bào)表、數(shù)據(jù)、文件等各種信息的智能檢索，提高工作效率。2.實(shí)時(shí)播報(bào)財(cái)政收支明細(xì)和實(shí)時(shí)監(jiān)控各項(xiàng)財(cái)政資金的運(yùn)行情況。通過交換中心實(shí)時(shí)播報(bào)，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(shí)時(shí)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(xì)和最終支出信息，及時(shí)掌握了資金的落實(shí)情況。保障了財(cái)政資金的安全和規(guī)范使用。3.財(cái)政收支分析系統(tǒng)。財(cái)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(shù)據(jù)分析模型和數(shù)據(jù)分析主題，對當(dāng)年和歷年的非稅系統(tǒng)數(shù)據(jù)，財(cái)政平臺系統(tǒng)中預(yù)算數(shù)據(jù)、執(zhí)行數(shù)據(jù)、工資統(tǒng)發(fā)數(shù)據(jù)、政府采購數(shù)據(jù)、財(cái)政決算數(shù)據(jù)、各級財(cái)政數(shù)據(jù)等采用對比分析、結(jié)構(gòu)分析、增量分析及預(yù)測分析等方法，完成部門預(yù)算執(zhí)行進(jìn)度、功能科目支出、用途支出、項(xiàng)目資金支出、三公經(jīng)費(fèi)支出和三農(nóng)支出重點(diǎn)項(xiàng)目支出、收入完成情況、收入變動原因等規(guī)律進(jìn)行挖掘和分析，并對收支趨勢進(jìn)行預(yù)測，定期向財(cái)政各業(yè)務(wù)處提供全疆各類資金的收支情況分析圖表。對中央專項(xiàng)、上級撥付資金、重點(diǎn)專項(xiàng)等，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控，跟蹤項(xiàng)目資金的流向，資金在途時(shí)間等的監(jiān)控分析。四、大數(shù)據(jù)應(yīng)用在財(cái)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(shí)現(xiàn)從收入、預(yù)算到?jīng)Q算的完成關(guān)聯(lián)對比分析，展現(xiàn)多層次財(cái)政數(shù)據(jù)，完整反映收支層次和結(jié)構(gòu)，按項(xiàng)目類別和支出結(jié)構(gòu)展示財(cái)政支出概況，并能跟蹤到收支明細(xì)和最終信息。2.實(shí)現(xiàn)財(cái)政數(shù)據(jù)分析多樣化展現(xiàn)。通過靜態(tài)與動態(tài)圖表、以圖文并茂的方式展示財(cái)政數(shù)據(jù)信息。讓使用者更直觀的掌握財(cái)政業(yè)務(wù)和經(jīng)濟(jì)動態(tài)，提高財(cái)政管理效率。3.擴(kuò)大數(shù)據(jù)搜集范圍，建立各級財(cái)政部門的橫向、縱向數(shù)據(jù)銜接與共享。大數(shù)據(jù)的使用要求我們必須摒棄孤立工作的理念，更多的進(jìn)行跨部門合作。數(shù)據(jù)以及更為重要的數(shù)據(jù)分析結(jié)果必須進(jìn)行分享，我們要逐步開展財(cái)政與海關(guān)、審計(jì)、統(tǒng)計(jì)、社保、衛(wèi)生等部門的橫向數(shù)據(jù)共享，建立各級財(cái)政部門的縱向數(shù)據(jù)銜接。加強(qiáng)財(cái)政收入分析、財(cái)政支出績效評價(jià)、財(cái)政政策評估，并提出財(cái)政調(diào)控經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的政策建議。我們的宗