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从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
一、大数据分析的五个基本方面
1. Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines（语义引擎）我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
二、大数据处理
周涛博士说：大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。
具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。
采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
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一个公司的大数据解决方案分析处理包括数据采集、数据管理、数据挖掘及数据可视化等过程。可供参考【-达-普-信】服务方案。
达普信（-深-圳-）大数据解决服务方案指出：大数据解决方案公司主要是提供数据采集、数据管理、数据挖掘以及大数据可视化方面的服务，所以需选择有影响力公司，以保证更好的服务。
企业一般采用商业智能来对数据进行分析处理。
比如用于销售模块可以分析销售数据，挖掘市场需求；用于客户分析可以分析用户行为，精准营销；用于财务分析可以分析财务数据，预估风险之类的。
具体的比如通过商业智能系统FineBI平台，可以进行销售、回款、应收款、可售库存、推盘、动态成本、杜邦分析、资金计划等各类细分主题的分析，以地图、环比图、漏斗图等特征图表配以钻取联动显示，较好地从数据中观测销售过程出现的问题。
财务方面也可以通过FineBI建立绩效指标库和行业或标杆指标库作为财务分析的数据源，在绩效考核模型、投资评估模型、财务风险模型、经营分析模型的基础上分别建立资产主题、盈利主题、资金主题、收入主题、成本费用主题、存货主题等。通过这些分析主题对企业进行进度监控和经营预警，从而达到对企业战略的控制。
大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Predic胆ion）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化......余下全文>>
考没考虑用云盘存储。
未至科技数据中心解决方案是以组织价值链分析模型为理论指导，结合组织战略规划和面向对象的方法论，对组织信息化战略进行规划重造立足数据，以数据为基础建立组织信息化标准，提供面向数据采集、处理、挖掘、分析、服务为组织提供一整套的基础解决方案。未至数据中心解决方案采用了当前先进的大数据技术，基于Hadoop架构，利用HDFS、Hive、Impala等大数据技术架构组件和公司自有ETL工具等中间件产品，建立了组织内部高性能、高效率的信息资源大数据服务平台，实现组织内数亿条以上数据的秒级实时查询、更新、调用、分析等信息资源服务。未至数据中心解决方案将，为公安、教育、旅游、住建等各行业业务数据中心、城市公共基础数据库平台、行业部门信息资源基础数据库建设和数据资源规划、管理等业务提供了一体化的解决方案。
大数据解决方案公司主要是提供数据管理、数据挖掘、数据采集、以及大数据可视化方面的服务，更多可参考达-普-信服务方案。
在越来越讲究绿色环保的今天，数据也提倡高效节能，绿色数据中心是未来的一个发展目标。建设绿色数据中心，可以达到节省运维成本、提高数据中心容量、提高系统的可靠性及可扩展的灵活性等效果。绿色数据中心是新一代数据中心发展的重要方向之一，建立并运行一个绿色数据中心包括先进的技术和策略。
上海宝信数据中心有限公司（简称“宝信数据”），由上海宝信软件股份有限公司、上海万申信息产业股份有限公司、上海习云科技发展有限公司共同出资组建，专业从事云计算产业及数据中心的管理、运营、服务。公司战略定位是依托宝信数据中心战略发展规划，立足数据中心行业服务领域，造就具备核心竞争力的高科技企业。未来计划面向市场在云计算产业发展、数据中心服务、IDC租赁、运维管理等领域大展宏图。因此宝信数据需要一个更高效的大数据运作方式。
Ebistrategy亦策软件的技术实力和实施经验让宝信数据在经过几番选型后最终敲定合作意向。宝信数据采用的亦策商业智能软件Qlik Sense，特有的关联技术，可脱离数据仓库架构，减少预设查询路径和预设层次结构复杂且风险大的工作。能够连接到多个数据源以提供更加全面的视角，而不影响性能，不是IT专业人员也能够自动描绘和连接数据源。数据叙事功能使分析共享更加直观，能与团队分享新的发现，让高效协作变得更加简单。管理人员可以在故事和实时分析之间切换或结合，快速找到问题，减少决策延迟。
宝信数据通过亦策商业智能软件Qlik Sense的支持，在数据分析、数据可视化方面得以全面的提升，在数据采集与决策平台上更具效率。在IDC数据中心配套运营管理、节能保障等支持服务上拥有显著提升。规范并标准化运营管理体系，让软件与运维体系融于一体。为成为国际领先、国内最大的IDC 运营提供商打下坚实基础。
到2017年，我国将围绕重点领域创建百个绿色数据中心试点，并制定绿色数据中心相关国家标准4项及绿色数据中心建设指南。在现有绿色数据中心工作基础上，优先在生产制造、能源、电信、互联网、公共机构、金融等重点应用领域选择一批代表性强、工作基础好、管理水平高的数据中心，开展绿色数据中心试点创建工作。Ebistrategy亦策软件将在更广泛的行业里显现自己的价值，让数据驱动高效的运维管理。
建设统一的大数据平台
首先说明下为何要建设数据资源库，其核心目的还是需要聚合原有分散在各个政务系统中的数据，大家要注意这里不是聚合所有数据，而是需要在多个政务系统共享的数据，在进行大数据分析的时候需要使用到的本身具有相关性的各类数据。这里的数据资源库和传统电子政务建设里面谈到的数据资源中心在业务上目标是一样的，纳入大数据平台后只是在构建过程中会应用到大数据相关技术如分布式存储，流计算等来解决对数据的海量和实时性要求。
数据资源库的建设本身包括了两个方面的内容，从业务上重点是数据标准，数据规范和接口，数据模型的建设，这个以往差别不大，唯一增加的内容是在数据模型建设中需要更多的考虑数据本身之间的相关性。其次是数据平台的建设，这里从技术上讲和传统区别相当比较大，一个是在建设数据平台过程中需要应用到大数据相关技术平台，如Hadoop平台等，这里已经不是一个单纯的数据存储平台，而是必须提供数据存储，数据处理和数据分析能力的完整平台，其次大数据平台建设的最终目标还是希望经过处理和分析后的数据能力能够共享和开发，体现业务价值，因此需要有大数据共享服务能力提供，即大数据平台本身还必须是可开放和共享的数据能力服务平台。
对于大数据平台的建设难点不在技术而是在业务上，这里面涉及到两个层面的数据开放和共享，一个是在政府行业内部各个部门间，工商，税务，质监，交通等各个部门的数据能够共享，这里面涉及到的部门和利益壁垒要想短期解决是很困难的事情；其次是大数据平台最终处理和分析后的能力能否进一步朝外面的企业和公共服务部门共享和开放，这是第二个层面的困难，在这一点上国外类似美国在政府部门大数据资源和数据目录开放程度就远远好于我国。具体可以看下涂子沛的《大数据时代》这本书。
二是加快计算服务能力和应用能力建设。引进公共云服务龙头企业，提供高质量的基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）等公共云服务；引导财政资金支持的信息化项目优先部署在统一的云计算基础设施，促进政务信息系统和信息资源的共享；面向贵州省建设电子政务、智能交通、智能物流、企业管理、智慧城市等方面的需求，发展服务功能强、商业模式新、带动效果大的行业云平台；面向企业研发、产品设计、生产控制、经营管理等方面需求，提供专业化的工业云计算服务；加快研发云计算平台资源管理软件、云安全防护产品、云模式应用软件，发展面向重点行业领域的云计算系统解决方案。
解读：计算服务和应用能力建设
对于这部分内容基本可以看到是常规的云计算平台和智慧城市方面的建设内容。政府很多时候规划往往就是没有了解一件事情的本质而一味的追求大而全的理想化建设模式。从最早的各地圈地大搞特搞云计算中心和产业基地；到智慧城市概念炒作起来的时候又把云计算，SOA，大数据，物联网等所有内容全部涵盖在智慧城市规划里面。而到了大数据时代，我们看到的规划效果又是所有内容似乎都恨不得全部纳入到大数据产业规划里面，搞理想化的大而全建设，结果平台项目建设过程中就夭折点，这个是每个政府部门做大数据规划前必须要考虑的问题，即必须清楚大数据本质是什么？希望通过大数据平台建设来解决什么业务问题，这个都没有想清楚不适宜开始大数据产业规划和建设。
那么是不是大数据平台和云平台完全没有关系？那也不是绝对。对于两者的关系在这里用最通俗的方式来进行下说明和对应。首先大数据本身需要存储，大数据在处理和聚合到数据资源平台过程中需要进行计算，那么就需要资源来提供计算和存储能力，而且这个能力可以弹性扩展，这块能力的提供即是云计算平台IaaS层完......余下全文>>
未至科技数据中心解决方案是以组织价值链分析模型为理论指导，结合组织战略规划和面向对象的方法论，对组织信息化战略进行规划重造立足数据，以数据为基础建立组织信息化标准，提供面向数据采集、处理、挖掘、分析、服务为组织提供一整套的基础解决方案。未至数据中心解决方案采用了当前先进的大数据技术，基于Hadoop架构，利用HDFS、Hive、Impala等大数据技术架构组件和公司自有ETL工具等中间件产品，建立了组织内部高性能、高效率的信息资源大数据服务平台，实现组织内数亿条以上数据的秒级实时查询、更新、调用、分析等信息资源服务。未至数据中心解决方案将，为公安、教育、旅游、住建等各行业业务数据中心、城市公共基础数据库平台、行业部门信息资源基础数据库建设和数据资源规划、管理等业务提供了一体化的解决方案。
大数据时代的到来为政府治理理念的转型带来了新机遇。对于政府而言，要提升自身的治理能力，必须要在其中融入新的思维和新的文化，在这一方面，大数据中的数据思维与文化模式可以为政府治理工作的转型提供思路，如果将大数据充分地利用起来，政府治理工作便可以实现多层次、多元化、多角度发展，最终实现政府管理工作以公共服务为主、协同共治为辅的目的。如今，政府开展治理工作时，不能仅仅依靠传统的经验了，任何工作都必须要基于数据的基础上开展，这就要求政府工作人员深入到群众之中，采集客观资料，并进行科学的实证分析，以此作为开展工作的基础。也就是说，任何一项工作的开展都必须要用数据来说话，这对于促进政府工作的转型有着非常积极的效果。
大数据为政府治理模式的创新带来了新的发展机遇。大数据是对海量数据的科学运算，人们可以找寻到不同数据之间的密切联系，这也是大数据方法论的思想。此外，在大数据技术平台的支持下，人们可以采用众包、外包等一系列的组织模式来革新政府治理的组织架构，将传统的组织架构向合作、协同方面进行转型，从这一层面而言，将大数据理论引入到政府治理工作中，可以为政府治理模式的开展提供创新的模式。种种实践证实，大数据给政府治理模式的创新主要带来了几个方面的发展机遇：一是促进了政府治理模式从粗放式到精细化的转型；二是促进了政府治理模式从单一性到协同共享性的转型；三是促进了政府治理模式从被动性到主动性的转型。
大数据时代的到来提升了政府决策工作的科学性。近年来，政府各项公共事务变得越来越复杂，仅仅依靠工作人员的个人感知是无法对所有事务做出科学、准确的判断的，要想从根本上提升政府决策工作的科学性，就需要合理应用大数据思维模式，收集数据，分析现阶段经济社会运行过程中的规律，采取合理的数据挖掘来开展决策工作。从本质上而言，大数据给政府决策部门带来了如下的改变：首先，在制定决策时，政府的决定已经不是个别领导的决策，而是必须要使用数据说话，根据数据来制定出决策，与传统的决策模式相比，该种决策模式更加的科学、精准；其次，在决策实施跟踪阶段，政府可以充分利用社交网络与物联网来分析决策的实施情况，利用数据对实施成果进行监控，这可以帮助政府及时地调整决策方向和决策模式。
大数据为政府服务效能的提升带来新的机遇。要提升政府的综合治理能力，必须采取科学有效的措施提升政府的服务效能，这也是大数据背景下建设服务型政府的关键性因素。在政府治理的背景下，要提升政府的服务效能，不仅需要提升政府行政部门的审批效率，还要采取相应的措施提升政府公共服务产品的质量。一是在提升行政审批效率方面，凭借大数据能够帮助政府打破不同部门之间的信息孤岛，构建出完善的行政审批服务云平台，利用大数据能真正的为老百姓办实事，为老百姓节约时间，这既有效提升了政府开展行政工作的效率，还可以大范围的节约政府开支。二是在提升公共产品的服务质量方面，政府工作人员可以利用大数据对公共服务产品的数据进行深入的分析与挖掘，让公共服务产品供给走向个性化、分层化以及精准化发展道路。还可以利用大数据的兼容性和开放性，鼓励越来越多的社会大众参与到政府决策活动中，让他们对政府决策工作进行科学的监督，不断提升公共服务产品的综合质量。
金鹏信息承接“新型智慧城市”发展战略，以政务云为基础，以大数据为核心，以“绿色协调”发展为基本目标，以创新体制机制和数据资源开放共享为基本思路和原则，以分级分类推进和安全可控为基本方法和要求，汇聚新型智慧城市生态圈高端智慧，通过新型智慧城市规划咨询、创新转化、建设与运营等一站式服务，推进新一代信息技术与城市现代化深度融合、迭代演进，实践城市可持续发展的新标准、新模式、新路径，助力新型智慧城市产业模式的形成和产业板块的聚集，建设成为国内卓越、世界一流的新型智慧城市整体解决方案提供商、运营商和服务商。
一、新型智慧城市建设背景
伴随着城市化不断推进，城市人口迅速增长，带来了人口管理、交通拥堵、环境保护、安全、城市资源不足等诸多问题，是每个城市管理者必须面对，需要统筹规划的问题。城市发展的困境需要“智慧城市”等新的手段来解决。近几年，智慧城市在全国乃至全世界正如火如荼的开展，智慧城市已然成为城市创新、融合、高效、可持续发展的一剂良药。通过科学、健康的城市发展创新理念，充分利用物联网、云计算等新一代信息技术，实现对民生、环保、公共安全、城市功能、商务活动等多种城市需求做出智能响应，形成具备可持续、内生动力的安全、便捷、高效、绿色的城市宜居新形态。
二、新型智慧城市建设解决方案介绍
金鹏信息基于“三融五跨一协同”的建设原则，实践新型智慧城市的新目标、新思路、新内涵、新原则、新方法、新要求。以政务云为基础，一体化大数据中心为核心，城市运营管理中心为抓手，六大领域(政务、交通、健康、公共安全、网格、教育)为先导，“一城一策”，逐步构建智慧城市生态体系。
1、金鹏信息智慧城市数据融合
采用“大数据+微应用”的模式，以数据交换和沉淀为途径，推进数据融合与共享。
2、金鹏信息智慧城市技术融合
服务驱动、技术支撑、构建高效便捷一体化政务服务体系。
3、金鹏信息智慧城市业务融合
统筹服务资源，统一服务标准，推进实体政务大厅与网上服务平台融合发展，形成线上线下功能互补、相辅相成的政务服务新模式。
金鹏信息智慧城市五个跨度 打造“六个一”(一站通、一点通、一号通、一卡通、一格通、一网通)，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务，树立新型智慧城市“新标杆”。
三、新型智慧城市建设客户收益
通过智慧城市建设，实现了数据的“聚—通—用”，通过基础设施的集约共建，数据的聚集、共享与开放、智慧领域的深化、创新运营模式，强力推动了各单位、各部门上云，加快数据的整合、开放，鼓励各部门在大数据新机制下的智慧应用;全面提升城市的凝聚力、带动力，增强城市综合承载力和居民幸福感，构建可持续发展的智慧城市生态体系。
安全可控新型智慧城市是以创新引领城市发展转型，全面推进安全可控信息技术、新一代信息通信技术与新型城镇化发展战略深度融合，通过业务与技术整合升级，提高城市治理能力现代化水平，实现城市可持续发展的新路径、新模式、新形态，也是落实国家新型城镇化发展战略，提升人民群众幸福感和满意度，促进城市发展方式转型升级的系统工程。
金鹏信息新型智慧城市解决方案
该解决方案主要是从领导者的视角出发，以“互联网+”财税业务的数据融合思路，面向财政、国税、地税等政府部门提供决策支持分析、宏观经济形势分析、财政收入分析、综合治税等应用功能，从而提升政府服务于智慧决策、绩效评估、协同共享及公共服务的效能和水平。
智慧政务正在成为互联网时代政府治理发展的新形态，智慧政务运用信息和通信技术手段，整合互联网上社会群体与政府治理相关的各项数据信息，对包括经济发展、社会管理、生态保护、文化建设、政治文明、城市服务等公共活动在内的各种需求进行分析判断、科学决策，作出智能的回应，并不断评价政策运行效果改进决策，并以大数据分析为核心，重构智慧感知、智慧评价、智慧决策、智慧管理服务和智慧传播的政府管理新流程，形成政民融合、良性互动的治理新格局。
智慧政务服务框架的基础是大数据分析。政府治理成功转型必须依靠大数据，依靠大数据分析技术。对智慧政务服务而言，大数据分析不仅在于互联网用户数据和政府业务数据容量之大、类型之多，更为重要的意义在于分析这些数据可以创造出更大的公共价值，通过对海量数据的深度挖掘与多维剖析，可以比较准确地掌握政府服务和管理的变化动态，发现公众新需求，使政府治理能力得到有效提升。
北京用友政务公司的吧。他们是今年刚发布的财税大数据解决方案，比较专业，而且在各地都有分公司和服务机构，后续服务也不错。
云海软件的电子政务平台有成形的实施方案，可以参考。
在具体的行动策略上，第一是积极推进电子政务大数据示范应用。基于政务信息资源共享，以跨部门综合性应用为重点，通过试点、示范到完善、推广，快速形成一批电子政务大数据示范案例。第二是以政府数据开放推进政府大数据深度应用。鼓励社会力量积极参与政府数据资源的深加工和再利用，从而扩展电子政务大数据的应用范围，盘活政府信息资源价值。第三是以产业发展推动技术应用。鼓励大数据技术产业发展，完善大数据生态产业链，推进云计算数据中心集群建设，开展数据存储服务，形成数据资源洼地。支持互联网信息服务提供商统筹资源，面向细分领域开发大数据应用服务，支持软硬件企业和服务企业垂直整合，与信息内容服务相结合，提供软硬件一体化的大数据解决方案。
专注政务数据解决方案的不多，侧重点都不一样，综合能力比较强的比如东湖大数据就是专业服务于政务数据资产运营的
1.政务大数据与智慧政府建设
大数据分析是智慧政府建设的基础之一。大数据分析通过对海量数据的深度挖掘与多维剖析，可以比较准确地掌握政府服务和管理的变化动态，发现公众新需求。有效支持决策科学化、治理精准化、商事服务便捷化和安全保障高效化，为智慧政府建设提供坚实基础。
高效的决策是建立在对对象的客观全面了解基础之上的，大数据的应用恰恰为此提供了重要支持；政务大数据的高效利用，还将推动有关政府部门和企事业单位将市场监管、检验检测、违法失信、企业生产经营、销售物流、投诉举报、消费维权等数据进行汇聚整合和关联分析，统一公示企业信用信息，预警企业不正当行为，支持加强事中事后监管和服务，提高监管和服务的针对性、有效性；借助大数据实现政府负面清单、权力清单和责任清单的透明化管理，完善大数据监督和技术反腐体系，推动改进政府管理和公共治理方式。
2.政务大数据与普惠民生服务
结合新型城镇化发展、信息惠民工程实施和智慧城市建设，以强化大数据应用市场化为基础，引导鼓励企业和社会机构开展创新应用研究，深入发掘公共服务数据，将在城乡建设、人居环境、健康医疗、社会救助、养老服务、劳动就业、社会保障、质量安全、文化教育、交通旅游、消费维权、城乡服务等领域形成大数据应用示范案例，推动传统公共服务数据与互联网、移动互联网、可穿戴设备等数据的汇聚整合，开发各类便民应用，从而实现公共资源优化配置和服务水平提升。
如贵州省2014年启动的“云上贵州”平台的建设，目前已经取得了良好成效。省网上办事大厅已实现省市县三级审批服务部门全部入驻，初步实现“进一张网办全省事”的大审批服务格局。
3.政府大数据与商业市场空间
政府在履职的过程中形成了许多数据资源，虽然从数据量的角度来看它比社会经济生活中产生的数据相对较少，但政府大数据的价值密度比社会数据资源价值密度高出许多。这决定了政务大数据将是一个巨大的金矿，首先，政务大数据应用市场生态环境的构建将会有众多厂商参与其中，政务大数据应用与平台建设分开招标或将成为趋势。通过建设大数据平台而获得政府客户的黏性是其参与政务大数据建设的主要目的之一，大数据应用基础之上的政务数据衍生业务最具高附加值。
大数据交易也已迎来发展的巨大空间，一方面大数据作为新时代的资产已经为社会所公认，贵阳大数据交易所2015年已正式运营，截至2015年底，已经接入100多家大数据公司，接入数据总量超过10PB，交易所发展会员300多家，交易额突破6000万元。预计到2020年，贵阳大数据交易所将形成日均100亿元的数据交易金额。另一方面，大数据能够精准洞悉事物规律和描述个体特征，从而能够一定程度上准确预测未来个体行为和事物发展趋势，随着大数据在提升企业效率和盈利方面的作用日益明显，对于官方数据的利用将是未来大数据交易的重要组成部分。
