请拓尔思解决方案中心总经理王丁介绍政府网站集约化解决方案,题目是《政府网站集约化与智能化发展之道》,大家欢迎。
大家下午好,很高兴跟大家分享,政府网站大概经历了五个发展阶段,建站点、建站群,新媒体出现我们逐渐跟新媒体做结合,2016年这几年我们主要做一些集约化方面的探讨,包括“互联网+政务服务”,这么多年快速发展,从政策层面也好、技术层面也好是双轮驱动的结果。国家出的架构指南给政府网站发展提供了一个大的方向,指引了发展之道,各种新的技术,包括以前的内容管理技术、全文检索技术,还有这几年出现的大数据、人工智能等先进的技术整合在一起,为整个政府网站的发展提供了强有力的技术驱动,所以经过这样快速的发展,我们认为现在的政府网站主要是处于两个主要阶段。
一、在做集约化的建设。二、在做智能化的应用。
首先看一下政府网站集约化发展,这里用到一个词是再思考,拓尔思并不是一个新的概念,2014年的57号文件的时候就提出了集约化发展的理念和发展的概念,但是提出来之后这几年并没有太多的成功案例和成功的实践,因为我们认为这种集约化的发展不是一个简单的项目实施的过程,不是简单站群的建设,是一个非常复杂的系统功能,技术层面、人员层面,从资金、机构等等不同的层面,是一个非常复杂的系统工程,实际上最终要实现的是资源最大化的应用,进行整体大于部分之和的目标,集约化的建设是有很高难度的,在这样高难度的项目之前我们要做之前一定要先做好顶层设计。拓尔思在这方面我们结合我们经验,这里面也推出了一定的相关解决方案,我们所积累下来的经验,在顶层设计层面我们提出了六统一的顶层设计,包括顶层的技术架构、数据架构、标准规范,而且在这里面政府网站在“互联网+”时代我们还非常注重运营方面的推广,以前我们政府网站可能更多是强调的是运维,现在在运维跟运营实际上是同等重要的层面,运维是为了保证政府网站不出问题,安全上不出问题,运营是保证政府网站在互联网上要有一定正向的口碑,所以我们在这里拓尔思的顶层设计方案里面会同时强调这两点,我们也会从不同其他的层面会设计一整套的顶层设计方案,顶层设计方案应该是指导我们集约化平台建设最根本的纲要,在这个纲要指导下,集约化平台建设还离不开一点就是云计算,现在这种集约化建设一般都会针对成百上千的站点大型平台的建设,完全是按照以前落地的销售模式,很多政府都承受不起这样的建设费用,云服务的出现给我们大型集约化平台的建设提供了一种可能。在这里面整个云服务不管是PAAS层、LAAS层,主要是在SAAS的功能和服务,怎样提供功能和服务便于政府网站运营和管理。拓尔思有非常成熟的云服务解决方案,拓尔思在政府网站领域积累了非常广泛和体系架构非常完整的产品,这种产品我们现在都是做云化的处理,可以适应在国内主流的阿里云、华为云上跑我们相关的软件产品,是以云服务的方式,给我们区域政府网站提供相关的服务。在云的构建上会结合私有云+共有云结合的方式,有些服务我们是在区域政府网站落地,以区域政府网站去给用户提供相关的云服务,还有云服务是用户行为的分析,包括网站的影响力的分析,包括我们一些智能搜索或者是无障碍等等这样一些服务,完全是可以利用拓尔思提供公有云的服务,这些服务在私有云建设上会消耗人员成本、资金成本,我们完全可以采用公有云的服务。
集约化建设领域还有非常重要的一点,整个集约化的建设路线是确认了政府网站统一入口的地位,现在我们可以看到各级政府在互联网上提供服务的模式会越来越多,除了传统的政府门户网站之外还有公共服务的平台,现在很多地方都会建公共服务平台和政府门户网站,这是两个完全不同的平台,甚至还有数据开放的平台、网络问政平台、政务信息公开的平台,政府在互联网上有太多的平台存在,这种集约化的发展给整个平台的梳理提供了很好的机会,政府网站也具有天然的统一入口的属性,而且在国办的相关文件,里面也是比较明确提出来,我们的政府网站应该作为政府各项服务的统一入口,所以我们现在在做这种集约化平台建设的时候,我们也会去考虑这方面的设计,我们怎么样去做统一入口,统一入口不是简单的把所有网站都链接到政府网站上、链接到主页上,应该从域名的识别上、接入方式上、统筹建设上都要有一系列的相关考虑,这样才能做到真正统一入口的定位,而不是统一链接,我们以前很多政府门户网站做的是统一链接,只是把各地网站都链过来,但不是真正意义上入口的概念。
基于我们对集约化平台以上几点的认识,拓尔思也提出实践了政府网站全面集约化的解决方案,我们从平台、数据、服务三个层面做集约化,这个集约化之后最终的目的是要用集约化之后的数据,政务数据包括政务咨询、用户数据,我们要把这些数据通过一些大数据分析的方法为政府决策提供相关支撑,为政府网站优化提供相关引导,这是集约化之后的目标,先集约化,集约化的目的是对数据进一步的分析,找到数据的价值。
拓尔思在这几年全面集约化的解决方案,在全国的一些省市有比较好的落地情况,我们在吉林省帮吉林省构建了全省网站集约化平台是由一个省级平台+九个地市州的平台构成,全省都是用拓尔思集约化平台构建的政府服务网站,包括政务服务平台相关的功能,整个如果说推全省还是有一些难度的,在吉林我们是省有个省级平台,面向省直属的单位,地市级的平台是面向地市级的委办局和区县,这些平台建设完成之后,整个的后台基础架构都是相通的,我们数据能够非常相变的融会贯通,为我们进一步的数据分析打下基础。目前我们已经完成省级平台建设工作,现在吉林省网站主站完成了迁移,底下有9个地市加一个长白山管委会,这些地市在当地有一些合作伙伴,如果全靠拓尔思自己实施这个成本包括工作量都是非常大的,所以我们在集约化推进过程当中我们的策略是在当地寻找一些合作伙伴,我们会给这些合作伙伴制定好相关的数据迁移规范、平台运维的规范、网站管理的规范,只需要按照我们的规范做相关的实施工作,我们做的是整个平台的技术支撑和技术指导的工作,这才是集约化平台可推进、可推行的方式,如果完全靠一家做,尤其是集约化平台覆盖的范围越大,难度和可行性就越大。
吉林省我们现在主要的工作是完成地市集约化的建设和网站迁移,接下来一两年的时间我们也规划了5个一的建设,这里面具体的不细说了,有一个宗旨,把各级政府网站门户上的咨询数据、用户数据汇集到省里面统一平台,实现省里面数据大集中模式,在省一级平台里面做数据大分析,为省体面提供相关服务。
在贵州也做了贵州全省的网站集约化平台建设,在今后一两年时间当中拓尔思会不断完善网站群方案和相关技术体系,为客户提供解决方案。
政府网站智能化应用的新探索,这里面我们谈到了一个词是新,智能化和政府网站的结合目前来看还是比较新的一个话题,但是我们也非常欣喜的看到,现在政府网站越来越愿意去接触一些新的技术,所以说我觉得从整体的发展上来看,政府网站在技术层面上来说和互联网级的门户站点包括互联网相关新技术的应用越来越接近,政府门户网站的发展这几年还是持续比较不错的发展态势,越来越跟互联网接轨。拓尔思大数据技术和人工智能技术可以是天然的应用了政府门户里面的一些应用场景,这里面主要是从三个角度来看。
首先是智能分析,我们所说的智能分析主要是应对政府网站里面所沉淀出来的海量数据,怎么对这些内容进行智能的分析,让这些内容产生更大的价值而不是简单的发布出来,现在政府网站从一定的意义上来讲是一个数据中心,只不过这个数据中心不是我们以前电子政务里面定义的传统数据中心,利用大数据技术可以做很好的技术挖掘,做更好、更直观、更贴近用户的模式,这是在政府门户做的一些尝试,以前发布一些政府报表数据是非常简单的把这个报表发布出来,但是现在利用一些大数据的技术,我们可以去提供交互式的服务,门户网站上可以选取相关的指标,做横向的图形化对比,或者做纵向的时间轴的对比,这样我同样是这一个报表或者是连续五年的报表,直接展现给用户,让用户下载,用这样交互式的咨询服务的方式更好,这个是显而易见的,大家更能够接受后面的方式,这种方式能给政府网站,对数据解读和政策解读带来有益的相关影响。
针对数据可以进行进一步的挖掘,我们在一些政府门户网站就尝试做一些数据新闻的,对一年积累下来的数据进行分析,我们可以看到关于领导人的报道都主要是集中在哪些热词里面,可以形成热词的分布,这些领导都去了哪些地方和机构,可以形成数据新闻。还有做访问轨迹的跟踪和规划,形成交互方式,对整体内容分析和表达,达到一个更高的境界。
现在人工智能技术的发展,我们在互联网上,尤其是政府门户网站上越来越多的尝试用智能问答的互动方式,真正打造7×24小时全天后的政府服务,也会跟一些业务知识结合,做一些专项、专业的问答机器人,在杭州市电子税务局我们在尝试在门户网站上做办税的机器人,跟税务相关的知识都通过机器人机器学习之后掌握,跟网民进行一些问答。
智能感知能力,这里面最核心的一点,政府掌握了很多数据,我们需要把这些数据里面一小部分拿出来以后可以感知我们用户和网民,提供更加智能化的服务,包括在厦门,包括在其他的地方都去尝试,基于这种用户的身份去提供基于感知的服务,比如说在爱厦门这个政府服务平台里面,用户登入系统之后就能够感知个人的相关状态,比如说他有车,他是上班族,我们就推荐跟车跟上班相关的政务服务,能够感知他家里有老人,老人的相关服务推荐,感知他住在哪个社区,社区周边有哪些便民服务能够进行推荐,厦门这个平台里面可能汇集了好几千的政务服务,如果完全按照这种体系让我们用户去找很难找到,我们改变了策略,以检索、智能推荐、智能感知为核心,主动式的服务,不要让他找,上来就能看到。
拓尔思是国内领先的大数据和人工智能技术的厂商,在政府网站建设领域,不管是产品知名度也好还是用户覆盖度也好,拓尔思都非常具有优势,我们也会在接下来的这一段时间里面紧跟相关的政策,持续创新,为在座的各位提供更加优秀的解决方案以及更加全面的产品体系,帮助政府建好政府门户网站以及相关的电子政务应用系统。
以上是我的介绍。谢谢大家。