国普及”，助力构建“全国一盘棋”的数字政府建设格局，促进不同 地区之间相互学习借鉴与协同发展。 - 6 - - 7 - （一）指标体系 本届数字政府建设风向指数评估指标体系的构建，以国家层面近 期发布的数字政府建设重要政策文件为根本遵循，系统整合 32 个省 （直辖市）数字政府建设近期建设要点，并充分借鉴国内外先进指标 体系的设计逻辑，详细总结国脉互联在该领域的业务实践经验。在继 等新技术应用局限于政策咨询、智能问答等基础 场景，在风险预警、决策辅助等核心领域或复杂场景应用不足。 - 24 - - 25 - 依据评估对象的层级，对数字政府建设情况进行分类阐述。需特 别指出的是，近一年中西部地区于数字政府建设领域展现出明显的加 速趋势，故而从推荐城市里筛选出中西部样本城市进行说明，并将其 作为分类概览的重要类别。 （一）省级数字政府建设情况 1. 省级数字政府建设综合排名 程、运行机制及各部门职能职责，并明确提出“一场景一方案一评估 一授权”模式。随后长沙市积极实践该模式，一是在智能制造、智慧 农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗 健康、应急管理、气象服务、智慧城市、绿色低碳等多个重点领域， 面向社会主体广泛征集政务数据授权运营解决方案，从运营价值、系 统架构、实施路径、数据安全四个关键维度对征集到的解决方案严格 评选。二是对于通过评估的方案，授权运营主体与政府签订合作协议，

· 海量存储包括两个方面的海量存储， 1 : 海量结构化数据 ( 存放于数据库中的数据 ) , 2: 海量非结构化化数据 ( 既 档案的内容 ) 存储 · 数字档案备份支持在线备份、近线备份 : 离线备份、异地备份；异质备份等方案 配置数据 群集库管理 历史数据 头 历史数据 历史置 因此建议将数据分类 营理和存储，采用集群 档案扫瑞 数据检测 温湿度登记 长期保存 数据字典 报表管理 档案整理 档案年报 目录检索 档案借阅 日志管理 配星管理 档案统计 档案编研 智能检索 评价管理 用户管理 碳 傩 翻 首页 ( 档案信息展示中心 ) 个人中心 数字档案馆 ( 室 ) 应用系统 架构 核 心 业 申 请人 申 法 日 课 上 - 逾程 酸 乡中 心 辆无数据 区 日均 间 4 2 9 近 一 月 e 问 1829 8 - R 日 4 8 7 日 * 文件 中心 档案收集 在线扫描 原文管理 批量挂接 在线扫描 金 设置 序设置

注重运用信息技术手段推进和改 进党建工作，增 强党建工作的时 代性实效性。 党 的 工 作 就 覆 盖 到 哪 里 网 络 发 展 到 哪 里 ， 习 近 平 《中华人民共和国网络 安全法》 《中华人民共和国数据安全法》 《信息安全技术移动互联网应用程序 (App) 收集个人信息基本要求》 (GB/T 41391-2022) 《移动互联网应用程序信息服务管理规定》 据 架 构 合 理 、 数 据 指 标 完 善 ”的“一站式数库”。 1 个中心 +N 个数据专题，党建情况“一屏统揽” “ 智慧党建”大数据中心 已近 月 末，尚有 N 个党支部 (N% ) 未开展支部委员会，请妥善安排工作计划 已近 月 末，尚有 N 个党支部 (N% ) 未开展主题党日，请妥善安排工作计划 党建云 业务场景 - 看 · 党建情况看 得全 命 首 页 数据更新时间： 62.12% 3+ 125 次 呈现场景化，党务情况“一图看透” 输出的报表不仅是数据罗列，更能智能匹配可视 化形式如柱状图对比支部差异、折线图展示时间 趋势等。 操作零门槛，全局情况“张口即得” 打破传统技术壁垒，只需用自然语言提问，系统 即时输出对应报表，实现“想问就 问、 即问即答”。 让党建全局数据从“藏在系统里 ” 变为“随问随现”。 异常预警化，潜在问题“主动提示”

进行数据存储， 保证查询的高效性。针对集市应用等需求，可以将加工统计的数据 采用 hive 表进行存储，方便数据的导出和批量处理。 在进行数据处理时，采用 Hcatalog 统一进行元数据的管理，保 证近源层和共性加工层的数据处理统一性。也就是在通过 hbase 进 行存储时，同样可以采用 hive、pig 进行数据的访问。 所有的数据在加工到共性加工层时，都可以通过 Hive 的查询语 言进行处理，通过 会对源系统造 成较大影响。通过数据库日志提取增量只能通过 IBM 或 Oracle 的工 具实现，需要额外购买。如今的硬件吞吐能力很强，在不具备增量 抽取条件时建议直接抽取全量，在大数据平台的近源层可以为下游 提供增量。 3.5.2.2 数据加载 数据由文件加载至数据缓冲层，该层的数据特点： 短期的，细节地反应业务原貌的数据存储，直接提供基于源系 统结构的简单原貌访问，为 BI 环境中适合的业务需求提供支持。 数据标准发生变化，整合层将标准化 为整合层提供数据源，以便及 时修正整合层数据 对于源系统删除的，建议打上删除标签与整合层 类似，采用集中标准的算法。 67 大数据云平台实施方案 3.5.2.3 近源层加工 缓冲层的数据通过不同算法进入近源层。本层的模型基本和源 系统相同，所以这层主要做如下工作:  标准化 本层并不做代码转换，但是会对日期，金额，等字段类型进行 标准化处理，以不影响数据原貌为前提。 

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要来源于维基百科、社交媒体平台等公开数据，专业知识占比较低 15， 应用在政府治理活动很可能产生不准确、不连贯、不完整的内容。日 本横须贺市对政府机关工作人员使用 ChatGPT 情况的调查显示，近 一半使用者认为 ChatGPT 会出现不恰当答案，希望提高回复准确性。 来源：日本横须贺市企业企划部数字政府推进室 图 5 日本横须贺市机关人员关于 ChatGPT 回复准确性的调查结果 （一）整体尚处起步探索阶段 ChatGPT 带来的巨大冲击，燃起国内企业对 AIGC 赛道的空前关 注。各大互联网和 AI 企业争先推出大模型，加快入场步伐。截至 2023 年 11 月，我国已有近 200 家企业发布了大模型产品 16，其中超 30 家 大模型产品通过备案 17，部分模型面向社会开放服务。政务领域是大 模型厂商垂直布局的热点赛道，据统计，国内至少有 56 家大模型厂 商在 百业灵犀 浙江杭州 政府办公、城市管理、政务服务 44 创新奇智 奇智孔明 山东青岛 城市管理 45 大汉软件 星汉 Galaxy 江苏南京 政务服务、公文写作、城市管理 46 零点有数 零点楷模 北京 政务服务、政府办公、城市治理 47 深圳供电局 祝融 2.0 广东深圳 城市管理 48 中国科学技术大学 UniDoc 安徽合肥 政府办公、公文写作 49 汉王 天地