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1、城市治理项目简介XX科技股份有限公司编制目录一、城市治理项目背景3二、客户情况及市场情况31 客户情况32 .市场情况4三、技术选型7四、项目团队构成8五、团队成员技能需求9一、城市治理项目背景近年来城镇化进程中出现的各种“城市病”正在困扰着我国,整治城市病已成为城市治理的重要任务之一。以手机位置数据、公交IC卡刷卡记录、车辆轨迹和社交媒体等数据为代表的城市大数据也成为城市治理的重要资源。依托云计算技术和定量城市研究方法,XX有限公司形成了一套由“体征指标、诊断平台和治疗方案”组成的、基于城市大数据进行城市治理的方案,改善了传统城市管理中对城市认知与感知不够、公众参与不足、政策制定缺乏科学性、
2、政策后续评估难等问题,对现代城市治理领域的体制创新、治理方式改进、构建全民共建共享的城市治理格局具有重要意义。二、客户情况及市场情况1.客户情况在过去近二十年间,中国城市化伴随着中国经济的飞速增长得到了巨大的发展。然而,以速度和规模为导向、非自然集聚、未经充分竞争的中国城市化进程也带来了交通拥堵、环境恶化、住房紧张、公共资源匮乏等“城市病”,这势必导致三方面的损失:资源的巨大浪费,居民生活质量下降,商务成本上升导致竞争力丧失。当前,摆在许多城市管理者面前的当务之急就是诊治“城市病”。在快速城市化时代,管理者的主要精力都放在建设新的城市上,缺乏对已完成建设城市的投入和认知,尤其缺乏对市民的了解,
3、面对.复杂的问题无从下手,事到临头往往“拍脑袋决策认知的缺欠导致政策失误,治理错误,于是我们看到的是拥堵的旧城通勤交通,以及无人问津的新城;公共资源配置不当,稀缺与冗余并存:无法满足不同人群的多元需求,负面评价不断;房价高涨,调控无门新形势下,通过管理城市中客观、静态的土地和实物来管理城市的传统方式已不再奏效,管理者必须了解城市的内在运行规律,才能掌握城市政策的抓手。其次,城市治理是一项日常工作,“运动式治理模式”不利于稳定有序政策环境的建立。当前城市管理者需要的是可以提升认知能力,进而上升到政策抓手和治理机制的长效治理工具。政策评估时于保证政策实施质量和预期目标的实现至关重要。目前,很多城市
4、政策评估工作是事后进行,评估改变不了政策结果;管理者缺少对政策实施过程的监控。另外,评估工作中倾向于用价值判断代替事实分析,用定性分析取代定量结论,也不利于客观科学的评估工作展开。将公民参与引入到公共政策的制定中来,使政策更加体现民意,是中共中央办公厅、国务院办公厅发布的关于全面推进政务公开工作的意见中明确要求的。然而,实际情况是,政策制定、执行、评估过程中,常见目标群体却“失语决策者、执行者没有合适的渠道来了解目标群体的意愿和利益需求,目标群体也缺少代言人表达诉求,使得政策在制定和执行当中面临失败的风险很大。2.市场情况把精细化治理的价值理念和分析框架运用于城市治理中,我们不难发现,城市精细
5、化治理是一个具有相当模糊性和内在张力的系统。城市精细化治理一方面意味着城市治理精细化程度的不断提升;另一方面,它也意味着从某种特定类型的精细到另一种类型精细的转变,“精细”既有量的区别,更有质的差异。如果将城市精细化治理置于我国城市治理体系演变的历史进程之中分析,精细化治理既是智慧城市建设的延续,也是技术治理范式路径依赖的重要表现,借助现代信息技术的威力,使得我国城市治理的基本图景能够以一种更加技术化的面目得以呈现。城市精细化治理的本质就是运用现代技术的力量,为城市治理能力的大幅度跃迁插上坚硬的翅膀。具体而言,城市精细化治理有两个主要目标:一是利用现代技术(尤其是信息技术)精准掌握基层的动态信
6、息,以提升政府的社会治理能力;二是通过全面了解城市居民的真实需求,为市民提供个性化、差异化和智能化的公共服务。城市精细化治理作为一项复杂的社会系统工程,其内涵需要从理念-制度-政策-技术-行动等层面进行多层次、多维度的综合性解读,以全面而立体地呈现精细化治理在我国国家治理现代化进程中的历史方位和生成逻辑。其内在构成要素大致包括:1.服务为先的治理理念。创新社会治理的核心和关键是人。精细化治理首先必须立足于“以人为本”的服务取向,这不仅符合治理的终极价值是“服务”而非“管控”的现代治理原理,而且符合执政党“全心全意为人民服务”的根本宗旨,符合“立党为公、执政为民”的执政理念,高度契合中国特色社会
7、主义制度的本质特征。在具体的治理实践中,城市治理应当以市民的实际需求和生活体验作为出发点,及时发现并有针对性地解决城市基层社会中的各种治理难题。同时,利用现代技术及时捕捉基层群众动态变化的需求和期望,做到重心下移、力量下沉、保障下倾,不断提升市民公共服务的客户体验,把实现市民的需求作为政策制定和社会治理的出发点和最终归宿。2 .治理主体的多元化和协同化。城市精细化治理需要加强服务型党组织建设,充分发挥基层党组织的核心领导和统筹协调功能,提升基层治理过程的协同化水平。在发挥政府组织、社会组织、市场主体、社会公众等多元主体作用的基础上,清晰厘定多元主体之间的权责关系,构建多元主体合作共治的体制机制
8、。首要的就是明确政府权力边界,实施有计划的赋权策略,实现行政管理和社会自治的有机衔接。而协同治理有利于充分调动政府组织以外的公共组织力量,实现复杂公共事务的有效治理。城市治理的协同化需要政府内部各部门之间以整体性政府为目标而实现功能协同,以及政府与市场和社会组织之间有机协同,有效弥补政府职能的不足和充分激活市场和社会力量。3 .治理手段的数字化和智能化。信息技术是提升政府治理能力的必要条件,在城市治理过程中运用信息技术也是城市治理精细化的重要标志,以互联网和物联网为代表的现代信息基础设施为城市精细化治理提供强大的技术支律。在大数据时代,城市政府需要充分利用互联网技术、GIS技术、GPS技术等多
9、种技术资源,建立一个精准识别、动态追踪、集成共享的信息资源数据库,实现信息资源的整合与共享。如武汉市社会治安综合治理委员会办公室.2012年研发了一套信息云平台网格化管理系统,该系统已集成全市38个部门的各类基础信息。借助这些信息,武汉实现了精准定位、全覆盖、全动态地管理社会各类要素资源。互联网、大数据、人工智能等现代信息技术手段与社会治理的深度结合,让武汉找到了提升预测、预警、预防平安建设整体水平的切入点和突破口。4 .治理标准的规范化。城市治理精细化是城市治理的标准化、制度化和规范化水平迅速提高的过程,也是制度执行力和社会监控力显著提升的过程。城市政府应当按照人岗匹配、职责明确、考核合理的
10、基本要求精心设计制度体系和运作机制,积极推进治理绩效考核指标的多重化和科学化水平。同时,城市精细化治理的方式应从重视经脸和定性分析转变为重视科学和定量分析,城市治理体制应从被动反应式、运动式和人治式转变为主动化、常态化和法治化,不断增加城市治理体系的开放度和包容性I)近年来,城市基层社会的治理体制日益呈现出精细化智慧化的趋向,这种精细化却是行政强化的集中呈现,具体表现为城市社区干部进一步的官僚化,全面而深度地纳入科层治理体系之中。城市治理精细化的动力来自于规范权力运作和提升政府治理能力的政治目标,但在具体的实践过程中,精细化治理在实践中可能会导致过度治理和治理真空同时并存的窘境。更为重要是,城
11、市治理精细化是自上而下行政动员的体现,而非自下而上居民利益诉求、偏好表达的反应,这使得政府行政管理和公共服务供给与居民的现实和自治需求之间的有机衔接难以实现。因此,我们一方面要看到城市精细化治理符合社会治理现代化的趋势和潮流,是未来城市治理和发展的主导性策略。同时,我们也需要预先分析城市精细化治理面临的独特困境和蕴含的内在风险,积极预防和应对城市精细化治理可能的负面消极效应。三、技术选型 CDH/F1.umeKafka数据采集,结合数据流技术对接各类应用系统及数据库的数据资源 CDH/HDFS文件类数据整合与存储,HADOOP技术路线 CDH/HBASE格式类数据整合与存储,HADOOP技术路
12、线 CDH/H1.VE数据清洗 CDHSPRK离线数据开发及处理 F1.INK实时数据开发及处理 CDHSPRK数据服务及安全 CDH/YARN+CM数据负载及集群管理 CDH/HIVESparkM1.数据分析及智能 TAB1.EAU针对数据分析及智能提供自助式或嵌入式的可视化分析图表 E1.ASTICSEARCH针对数据分析及智能提供面向用户的全局数据探索或面向应用的全局数据搜索HADOOPYARN针对数据服务及安全类应用的定制开发提供微服务运行环境技术管理工具四、项目团队构成姓名性别学历职修专业工作单位项目中的分工年工作时间(月)篓字成员A男本科高级大数据工程师应用电子技术XX科技股份有限
13、公司项目管理12成员B男本科高级大数型工程师体育医学技术总盥12成员C男本科中级软件工程颓计算机科学与技术软件开发12成员D男本科高级大散资讲师计算机科学与技术软件开发12成员E男本科中级软件工程师数学与应用数学软件开发12成员F男本科高级运雄工程师信息管理架构设计12五、团队成员技能需求(1)成员A云计算、大数据高级工程师擅长:负责企业级云计算、大数据平台项目,大数据应用开发项目的立项、论证、验收等项目过程管理,云计算和大数据相关通识性培训。项目经历:区域医疗云计算中心、重庆三峡银行大数据平台、电信分析云项目、重庆移动业务支撑大数据平台建设。(2)成员BC1.。Udera大数据专家高级软件工
14、程师长期从事技术管理工作,对技术团队的管理和认识有自己独到的见解,善于将人员提升和管理经营有机结合。擅长技术:WindoWs、1.inUX、Exchange%数据库、HadOOp、项目管理等系统开发与管理。(3)成员C南级软件工程师擅长技术:网络通信、网络安全、数据库操作、dui1.ib,cc+o(4)成员D高级软件工程师擅长技术:Python爬虫程序开发、Python数据分析、1.inUX系统管理、大数据存储与管理、HadOOP大数据开发、SCa1.a函数式编程、数据挖掘、云计算平台架构、EXCeI高级数据分析、图像识别、机器学习、分布式计算、数据可视化分析等。(5)成员E大数据分析师擅长技术:R语言统计分析、EXCeI数据分析、Q1.ik数据可视化、数据可视化建模、概率论与数理统计。(6)成员FCIoUdera大数据专家高级软件测试工程师曾在上海惠普、IBM、MOToRO1.A、北京融信恒通等公司任职,擅长技术:had(x)p平台设计、运维、熟悉yarn、hdfs/HA、mapreducev1.v2,f1.ume、Sqoop、pig、impa1.a.hive、zookeeper,等相关组件集群的搭建和维护管理。