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大数据社保待遇认证平台针对所预期的目标和数据资源情况，建设了社保待遇资格认证数据资源存储模型，依托现有社保数据中心和电子政务云建立数据仓库和大数据存储和计算环境，基于已经投入运行的关系型数据库管理系统，结合MongoDB等非关系型数据库建立数据资源基础设施。通过测算本项目所涉及的数据规模和数据仓库硬件需求，包括存储、带宽、运算能力等进行规划。 平台在实施运行初期与现有认证手段并行开展，自动认证结果为现有认证手段的补充，预留数据采集接口，支持传统认证数据接入。随着认证结果的验证和认证模型不断完善，平台将作为整合集成所有认证手段，发展为综合认证平台。 本平台与一般信息系统的区别在于：既包括来自人社经办系统及其他政府部门共享信息，又包括来自社交、互联网等来源的各类数据，平台设计了专门配置数据，结构化信息采用关系型数据库存储，针对海量非结构化数据采用Key-Vaue形式的大数据存储模式，以适应建设过程中不断增长、不断采集的的行为信息。 在大数据资源建设基础之上，平台提供完整、全面涵盖社保待遇资格认证业务功能，划分为数据资源采集管理、待遇资格认证数据资源管理、待遇资格认证数据资源服务、待遇资格认证辅助决策服务四个层面，其中待遇资格认证辅助决策服务是平台的核心组件，提供用于生存状态判定识别的规则模型、用于数据分析的多维分析模型和数据挖掘模型、分析执行引擎等；统计分析展现层以多种方式、丰富的展现形式为不同角色的用户提供结果展示。 本平台创新特点包括： （一）大数据技术创新和应用创新的结合 本应用案例通过采集、融合生活轨迹形成行为大数据，建立生存状态认证模型，实现智能化自动认证体系，识别基金冒领行为，辅助业务部门实现待遇资格认证的“后台精确、静默认证”这是大数据分析技术在社保待遇资格认证工作的应用创新和技术创新。既符合以人民为本的发展思想，也符合新旧动能转换的要求。 （二）社保待遇资格认证模式创新 “参保人员行为大数据”描述了参保主体完整、准确、一致的信息视图，在构建大数据资源过程中解决多源数据冲突、数据错误是其中的核心问题，目前在数据治理方面并不乏技术和手段，但缺乏的是集成化的、更加有效的多源、异构大数据质量提升整体方案。本应用提出了基于大数据背景的数据治理新思路，综合采用权威数据溯源、多方交叉认证等多种途径，结合数据融合、冲突消解等技术，最大限度地实现集成后的数据质量提升，成为本次行动主题的集成创新。 （三）具有极大应用推广意义 “个人行为大数据”采集、整合的多源信息越丰富，大数据分析给出的资格认证越可靠，本平台除了为人社部门提供认证服务，还可升级为市级平台，广泛应用于财政、民政、公租房、公积金、银行等政府、企事业单位，辅助实现资格认证、征信评估等工作，为社会、企业提供增值服务。