经济沙盘在政府建设中的意义及应用
◎李晓钢
近年来，大数据引起了社会各阶层人士的高度关注，2016年5月美国白宫发布了《联邦大数据研发战略计划》，这是美国自2009年国家科技委员会（NSTC）发布的《开发数字数据的威力》报告后的又一数据发展战略，意在通过大数据的不断应用，实现数字治国、数字经济、数字城市甚至数字国防。根据监测显示，2017年全球的数据总量为21.6ZB，且目前每年的增长速度在40%左右，预计到2020年，全球的数据总量将达到40ZB。著名市场咨询公司SNS研究报告预测，到2020年全球大数据市场规模将达到800亿美金。我们的政府部门，天然的拥有海量数据，由于种种原因，数据价值无法完整体现，这就需要从感知层、逻辑层、技术层建立一致理念，才能真正实现城市数据融合，从多样化的海量数据中挖掘价值，不仅有利于政府提升社会治理和民生服务水平，还可以有效地提高政府的工作效率。
一、经济沙盘在政府建设中的意义
沙盘，最早应用于军事，是用沙土或其他材料做成的地形模型。近代以来，沙盘的概念和应用范围不断扩大。建筑模型沙盘、工业模型沙盘、地区规划沙盘等，这些沙盘都清晰地模拟了真实的地形地貌、区域格局等，使用的对象不必到现场依然可以对关注的位置了然于胸，从宏观的角度全面了解所处的环境格局，从而运筹帷幄、决胜千里。
易可诺经济运行大数据沙盘，就是利用类似的沙盘理念，采用现代经济学、统计学、数学以及计算机技术等科技手段来模拟经济的真实过程。
通过采集世界各国家，全国各省市以及各行业的经济数据，通过场景模拟和因子调节，营造真实的经济环境，通过调节因子的设置，体验不同的策略调控后的经济成果。现在已经可以针对不同城市，提供50多类咨询报告，为政府经济发展决策提供建议。
T检验结果表明，学生除词汇（P=0.194>0.05）和写作规范(P=0.347>0.05)这两项的前后测结果没有显著差异外，其他各项，包括总分都存在显著差易（P值均小于0.05），这表明学生的英语写作能力在多方面得到有效提高，三稿式写作教学模式可有效提高大班教学环境下写作课堂的教学质量。
1.不同类业务管理形态，不同类业务系统，不同数据管理模式，需要根据实际需求，进行不同功能的数据采集工具支持；2.数据库同步技术，大多数数据库已经支持此功能；3.ETL数据抽取技术，按照一定规则进行数据抽取；4.爬虫技术，对互联网中页面级的内容进行数据抽取；5.伺服技术，对于特定数据报进行截获抽取；6.抓屏技术，对于特定复杂应用，从功能操作显示抓取数据。
想想啊：又是元宵夜，又寒浸浸做前缀。这时吃鸭子肉粥别有妙处：虽然鸭子肉粥是凉补的，但鸭肉能熬化到粥里，火功极到家了，可见酥烂浓郁、温厚怡人。跟寒浸浸一对照，看着都让人心里暖和起来。
按照数据融合模型，通过单一方式访问、转换和加载数据，内置大量数据转换模型，对于数据进行处理，将数据分为原始数据、源数据、待比对数据、比对数据、比对结果数据、融合数据、专题应用数据；城市级大数据融合是一项持续化的过程，不同部门数据质量也在迭代过程中，不断提升。1.原始数据需要与数据源端保持完全一致；2.源数据的数据内容与原始数据保持一致，格式需要转换为融合数据标准。
二、经济沙盘在政府建设中的应用
（一）数据融合处理技术
通过比对的方式分析数据源之间的差异性，及时发现、修复交互双方的数据差异，保证数据的一致性。1.待比对数据，需要按照基础信息的规则进行整理，例如社保、公安、民政之间的人口数据比对；2.比对结果数据，需要对数据比较的结果进行部门反馈，例如社保与公安比对，发现存在死亡人群仍在享受社保，待两部门业务核实后，上传新数据，才可以进行下一阶段处理；3.融合数据，按照时间、空间、对象、状态等维度，形成的城市运行仿真环境；4.专题应用数据，按照城市管理需求热点，针对数据进行聚合，形成对专题应用的支持。
（二）数据采集
用户通过沙盘推演，可以预判假设条件下本区域经济发展趋势，确立干预的目标，有效规避风险；可以明确参与调节的政府机构职责并制定最有效的干预方案，确定调节方案和政策选项；可以安排好政策调节的退出机制，确保市场恢复预期效果后的有序退出。
（三）数据交换传输
数据仓库、数据挖掘分析技术已经非常成熟，各类基于大数据应用的模型算法出现很多，从城市大数据项目建设角度，更多从项目实施角度，从需求角度，需要合理运用相关技术；1.分类、聚类技术的深度应用，按照信息资源分类属性，建立对象标签机制，是常用的分类、聚类模式。在城市级大数据应用中，很多时间、地理范围的要求是随着管理重点变化，随时变化的需要增加动态阀值，作为分类和聚类动态标签的更深层应用；例如，在一段时间范围内，医保需要核查，不同属性医院，针对特定病案，开局超过一定金额处方的医生等等；2.枚举数据指标相关性分析；持续发现数据之间的规律，需要建立长期的探索机制；3.经验比较，是建立城市大数据应用，构建应用模型分析的重要参考。
（四）数据清洗
城市大数据是现实经济社会运行的映射。从语义角度，我们习惯对事件的表达是：在什么时间、什么地点、什么对象、发生怎样的事件；映射到数据体关系层面，可以表达为对象、时间、地点、状态构成时空数据融合模型，这样针对各类数据采集、数据交换、数据分类、数据整合、数据挖掘等专项技术，均可以围绕数据时空模型进行逻辑整合。
（五）数据比对
从IT技术角度，大数据工程项目建设，涉及信息技术的方方面面，围绕数据融合处理，可以分为数据采集、数据交换传输、数据交换、数据清洗、数据比对、数据质量、数据服务、数据挖掘分析等。
（六）数据挖掘分析
建立城市级大数据工程，往往需要大量的远程交换数据传输，尽管国家电子政务共享交换平台建设已经形成了标准，随着大数据需求的迅速发展，需要进一步扩展。1.实时数据传输，并保障数据的完整性，交易中间件（2.异步数据传输，并保障数据传输质量，消息中间件；3..批量文件数据传输，文件传输类中间件；4.业务协同级服务交换，用于互联网服务交换。
YU Hong-xia, WANG Shu-zhen, LI Ying-jie, WU Xiao-ling, HAO Zhi-jun
（七）数据平台管控
城市级大数据中心建设，建立在跨层级、跨组织机构的数据融合基础上，各类数据从采集、整合、加工、处理、服务多个环节，更类似信息生产工厂，在每一环节过程中，经常会因为网络通讯、服务器故障、软件缺陷等因素，导致数据丢失，甚至重复发送等问题，因此，传统数据库对数据的管理模式，需要上升至材料、流通、仓储的综合管理控制模式，需要所有数据处理过程可追溯，及时发现问题，并解决问题。1.数据标签化，数据从逻辑上需要包装成为可运输、存储管理的货物，数据标签需要将产地、承运人、运输目的地进行表述，需要对数据“货物”进行名称、种类、大小，进行标识，并建立唯一编码，我们可以称为数据标签；2.数据采集过程、数据处理整合、数据存贮、数据服务过程，每一处理流程，都需要建立数据台账，包括进入的数据、存贮和输出的相关数据；3.建立城市级大数据综合数据台账，对不同数据处理过程、数据传输过程、数据服务过程，进行标识，并提取各分项台账的动态变化，建立数据管理索引；4.针对所有数据加工处理过程，进行日志级监控，及时发现传输、仓储、处理过程中出现的故障。
社会之美在于平等，国家之美在于主权，民生之美在于民意，政治之美在于民主，司法之美在于公正，军队之美在于外强，强国之美在于民富，新闻之美在于真相，文化之美在于普世，经济之美在于公平，教育之美在于民智，思想之美在于独立，生活之美在于博爱，人性之美在良知，人生之美在于无悔！
三、结语
从数据处理技术角度，尽管城市对于基础信息资源目录体系的研究和实践已经历较长时间，直接用于城市大数据工程项目建设，仍需要很长的探索过程。因此通过经济沙盘支持政府建设有着不可替代的作用与意义。
（作者单位：北京易可诺信息科技有限公司）
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