電子政務大數據管理對策

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摘要：在社會經濟和科學技術不斷發展的過程中，面對海量數據信息，發揮技術優勢，實現對大量數據的管理及分析工作具有非常重要的意義。當前，傳統數據管理方式的弊端逐漸顯露出來，已經無法滿足社會發展需求。將云計算技術應用到數據管理領域，開展電子政務大數據管理工作勢在必行。論文主要對云計算和大數據進行分析，論述了電子政務大數據管理的必要性及意義，對云計算下的電子政務大數據管理模式進行分析，總結了云計算下電子政務大數據管理對策，以期改善政府部門的管理效率，為制定科學決策奠定堅實的基礎。

關鍵詞：云計算；電子政務；大數據管理

政府集成數據在社會數據中占有極大的比重。當前大數據時代背景下，政府部門數據逐漸呈現出多樣化的特點，包括非結構化、半結構化以及結構化不同的類型，所以必須提高電子政府數據管理水平，高效完成電子政務大數據管理工作。通過開展面向云計算的電子政務大數據管理分析，能夠有效落實大數據的搜集、存儲和共享等工作，實現政府的科學化管理，提高政府整體工作水平。

一、云計算和大數據概述

云計算建立在網絡資源和計算機技術快速發展的基礎上，作為大規模分布式計算模式，其能夠提供網絡服務提供給用戶。云計算能夠對海量資源進行搜集和匯總，并支持海量運算，依據所制定的靈活方案，可以高效地完成工作，使資源整體利用效率得到明顯提升，有效對設備規模進行了降低[1]。同時，云計算的另一大優勢就是具有較強的動態可擴展性，有效節約了資源消耗量，迎合了時展需求。基礎設施即服務、軟件即服務和平臺即服務是云計算的三大基礎類型，在當前各個領域中均發揮著重要的作用，有著廣闊的發展空間。當前對于大數據所形成的統一界定為：大數據指的是類型多樣化、數量繁多的數據，最顯著的特征即為“4V”，分別為價值高、容量大、流量大以及種類多[2]。大數據技術能夠對大規模、不同類型的數據進行分析，不僅對統計學方式進行應用，還借助機器學習算法及人工智能算法來實現數據的深層研究、分析。對于云計算、大數據二者間的聯系，前者強調的是運算，則將核心放在IT架構、解決方案的制定方面，將關注點放在運算能力上，具有較強的數據處理能力；而后者側重的是數據，對實際業務非常注重，支持搜集、研究和挖掘數據，具有較強的數據存儲性能。建立在云計算技術基礎之上的大數據，能夠發揮云計算的優勢，對數據開展高效化的處理工作，還能夠作為對海量、類型繁多數據的有效挖掘工具。

二、電子政務大數據管理的必要性及意義

公務機構發揮先進技術的優勢，在加快政務管理模式改革和創新的過程中，為了進一步提升行政管理效率，通過強化電子政務大數據管理的方式，可以推動民主決策發展，將更加透明化、規范化和優質化的管理服務提供給社會，在這個過程中也會形成多種類型和大量的數據。開展電子政務大數據管理具有重要的意義：第一，因為大數據本身具有較強的包容性，所以能夠消除不同政府部門、政府和民眾間的隔閡，有效降低信息孤島狀況的發生幾率，大大加快了數據共享。政府在開展管理工作的過程中，會應用到大數據下的相關信息，這對改善政府辦公效率具有非常重要的意義，能夠促進政府服務人民工作目標的實現，大大提高了政府公共服務水平以及治理水平；第二，政府開展電子政務大數據管理，在一定程度上還能夠提升政府的應急和預警能力水平，便于實時性地對網絡輿情進行監測，分析危機事件的發展狀況，從而做出快速、有效的應對處理；第三，通過強化電子政務大數據管理，也能夠對政府決策模式進行創新和改革，有效彌補了傳統決策模式的弊端[3]。基于大數據時代背景下，政府機構不再單純依靠經驗來制定決策，能夠開展實證決策，保證了決策制定的科學性；第四，電子政務大數據管理的進一步強化，可以加快政府管理效率的提升，能夠增強管理工作的透明程度和開放化程度。因為數據的不斷共享、流動，數據開放性較強，所以政府在開展管理工作時能夠深層的挖掘數據，大大提高了數據資源的利用效率，有利于政府構建開放透明的治理環境。

三、面向云計算的電子政務大數據管理模式

基于原有電子政務數據管理模式之下，主要側重存儲、搜集數據。而面對云計算環境，電子政務大數據管理模式的形成，提高了挖掘、研究政府數據的能力，便于政府開展高效化的政務管理工作，改善了政府決策制定科學性。

（一）電子政務大數據的搜集

分布式、集中式使電子政務大數據的兩大搜集方式，前者具有較強的靈活性，后者能夠對全局數據進行有效管控，二者具有獨特的優勢，也存在各自的弊端。在搜集電子政務大數據的過程中，不僅涵蓋政府內部信息，同時也包括各機構間的數據信息，發揮云計算分布式并行計算的優勢，基于混合式大數據采集模式，能夠提高搜集數據的效率和水平。搜集大數據時，主要通過分布式、集中式采集模式來分別搜集不同機構之間、政府內部的數據信息，這種數據采集模式具有明顯的優勢，可以有效彌補傳統數據調度模式的弊端。這就要求將中心服務器（一個/多個）設置在各政府機構中，發揮虛擬集中化數據注冊機構的作用，對傳輸的數據進行有效存儲。而在分布式采集模式之下，需要對不同機構的中心服務器進行合理的分布[4]。基于云計算技術下，開展數據信息的分布式搜集工作時，需要結合數據的具體類型開展不同類型的存儲處理。鑒于云計算的容錯性能、擴展性能較強，能夠對數據池內中存在相同特征的數據進行同構化處理，發揮虛擬化和集群等技術的作用，能夠使數據在不同機構間進行共享傳輸。

（二）電子政務大數據的存儲

作為數據集合，電子政務數據倉庫具有一定的穩定性、集成性特點，能夠凸顯主題，可以對以往變化狀況進行展示，為政府管理決策的制定奠定了基礎。電子政務數據倉庫在對數據進行存儲的過程中，核心目標就是服務決策的制定，方便開展數據分析工作，這明顯優于傳統的存儲方式。在數據類型、總量不斷增多的過程中，對以往數據倉庫技術提出了更高的要求，單節點數據倉庫無法完成高效存儲數據的任務，也不方便對海量數據進行分析、研究。電子政務數據倉庫建立在云計算基礎上，通過列式存儲數據的方式，解決了傳統行式數據存儲方式的不足，能夠結合屬性特點，將列作為標準來完成數據存儲任務，實現了獨立存儲各屬性的列。對屬性列進行查閱即可達到投影數據的目的，減少了輸出能耗，使系統輸入操作更加簡便化。數據在列式存儲方式之下，類型相一致，所以臨近數據具有相似特點，使壓縮率得到明顯提升，經過壓縮處理的數據同時也能夠使輸出/入開銷得到明顯降低。電子政務數據倉庫管理在大數據環境之下的性能得到顯著增強。

（三）電子政務大數據的聯機分析

數據倉庫系統的核心作用就是聯機分析處理，能夠開展繁瑣的分析操作任務，為決策制定提供了保障，能夠將最終查詢結果明了化的呈現出來。開展聯機分析操作的過程中，應用分布式并行計算方式，能夠針對數據倉庫內的綜合數據形成多維模型，基于不同視角及層面來研究和分析數據，確保決策的制定者能夠對數據開展統籌性的研究[5]。多維數據分析是聯機分析處理的顯著特征，同數據倉庫內多維數據組織構建起彼此完善及融合的聯系。所以，將數據倉庫技術同聯機分析技術進行有效的整合，能夠滿足電子政務決策系統的各項需要，能夠高效分析、運算海量數據。電子政務大數據的聯機分析結構詳見圖1所示：

（四）電子政務大數據的挖掘

電子政務大數據的挖掘主要為面對海量的數據信息，將目標信息從數據倉庫內潛在的知識進行提取，最終通過規律、規則或者概念等不同的形式將所需的知識呈現出來，并由此來對數據屬性深層含義、聯系進行揭露。在挖掘電子政務大數據的過程中，需要運用到分布式并行挖掘技術，能夠對大規模數據進行高效處理。該技術能夠基于分布式系統內，將機器集群作為硬件數據池，有效地拆分并行任務，讓空閑機器對數據進行處理，使運算效率得到提升。因為數據具有無關性的特點，所以在擴展計算集群方面也奠定了基礎。處理分解后的任務并進行匯總處理時，需要應用MapReduce挖掘模型，實現對海量數據集的處理，使數據挖掘效率得到明顯提升[6]。

（五）電子政務大數據的可視化

在電子政務大數據管理工作中，云計算技術的運用也將數據可視化變為了現實。面對政府管理工作中的海量數據信息，在挖掘數據時，借助可視化技術能夠清晰的了解不同知識間的聯系，為決策制定奠定基礎，同時提升政府管理服務水平。電子政務大數據的可視化主要是對于數據倉庫數據、大型數據庫，于非空間數據方面發揮可視化技術的優勢，方便政府工作人員簡單、明了的對數據和數據結構聯系進行掌握。在可視化操作中，能夠借助不同的形式對數據進行呈現，包括：圖像、圖形，同時借助數據開發工具、數據分析工具，能夠對隱藏數據信息進行進一步的挖掘。電子政務大數據的可視化，政府工作人員能夠進一步了解數據，使檢索數據任務更加快捷、便利。

四、面向云計算的電子政務大數據管理對策

（一）構建電子政務大數據管理架構

在開展電子政務大數據管理工作的過程中，必須要重視頂層設計。要想順應信息時代的發展需求，進一步改善電子政務大數據管理效率，針對大量數據信息，政府機構必須要從根本上提升對大數據管理的重視，并將電子政務大數據管理架構的構建擺在重要的戰略層面中，對大數據的發展形勢及方向進行分析，對大數據的潛力和利用價值進行深層挖掘。當前我國電子政務大數據管理研究和實踐應用起步較晚，但是發展速度較快，所以在今后的發展過程中，可以參考國外其他國家的成功經驗，基于國家戰略層面，統籌分析各方面的要素，對電子政務大數據發展方向進行科學把握，制定出科學發展規劃及策略，以期使政府的運用能力、數據管理能力得到全面增強[7]。

（二）完善法律制度，提高數據信息安全性

基于云計算時代背景之下，非關系型數據庫是電子政務系統運行的核心所在，訪問控制條件相對寬松，未對隱私管理工具及訪問條件進行嚴格的限定，再加上電子政務大數據相對繁瑣，來源不確定，這就同政府機構數據信息隱私性要求較高的要求相矛盾，無法準確地對隱私信息界限進行限定。在云計算技術廣泛應用的過程中，電子政務大數據管理時會在相同位置存儲數據，為后期管理提供了便利的同時，也增大了信息攻擊和泄露的幾率。所以政府機構可以對相關立法進行制定，提高對隱私數據的保護力度。當前信息數據總量日益增多，政府立法機構要完善相關法律制度，提高反應機制的響應速度，結合可靠的監管依據來開展針對性的監管工作。

（三）規范云計算與電子政務大數據標準

政府開展大數據管理工作的關鍵依據就是電子政務大數據管理標準、云計算技術標準，但結合當下研究和發展狀況來看，仍存在很多問題，包括：電子政務大數據質量標準、業務遷移標準、數據搜集標準等，仍需要進一步加強處理力度。在全球一體化的發展進程中，逐步推進了云計算標準化工作，各個國家協同構建大數據及云計算有關標準。所以在利用大數據的過程中，國內政府機構要積極制定規范化的云計算與電子政務大數據標準，提高電子政務大數據的共享及安全程度，為共享數據提供保障。

（四）培育專業數據分析人才

在運用大數據的過程中，核心環節就是對數據進行深層分析、挖掘，而開展大數據分析工作的主要目的就是對今后的發展趨勢進行預測。以往數據分析工作人員能力相對有限，無法對預言分析運用程序模型進行研發，同時很多數據均屬于非結構化類型，繁瑣的數據源不利于進一步開發數據價值，影響了數據分析工作的開展。鑒于此，政府機構必須要加大培育專業數據分析人才的力度，這就需要明確面向云計算的電子政務大數據管理工作對人才的需求。所培養的人才一方面要熟練掌握云計算技術，另一方面還要擁有較強的計算框架及基礎算法應用能力，可以很好地適應云計算工作，并且做到熟練運用機器學習技術，掌握一定的知識圖譜。此外，所培育的人才也要擁有扎實的跨學科知識基礎，包括：商業分析、數據分析、統計學以及數學等，符合應用型人才的要求。當前阻礙我國云計算和大數據發展的因素主要是人才的短缺，所以要發揮企業、高校及政府機構的協同力量，共同致力于人才的培養。這就要求應充分發揮高校在人才培養方面所擁有特定優勢，借助企業、政府機構所產生的大數據信息，將充足的實踐機會提供給學生，構建有利的人才培養平臺，提高人才培養工作的質量，為電子政務大數據管理工作的開展提供可靠的人力資源保障，更好的順應時代的發展需求。

五、結語

綜上所述，當前信息化社會，電子政務所涵蓋的信息量和信息種類日益增多，要想更好地落實電子政務大數據管理工作，就應充分發揮云計算技術的優勢，提高信息提取效率，構建全新的信息管理模式。面向云計算的電子政務大數據管理模式，有效彌補了傳統管理模式的不足，使政府能夠高效的落實各項管理工作，深入挖掘數據信息的深層價值，提高數據的利用率，確保政府管理工作更加科學化、高效化，并使政府工作質量得到全面提升。

參考文獻

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[2]黃鏵煥,薛麗芳.大數據,大政務,新網絡——大數據時代電子政務網絡的發展方向[J].電子政務,2019(05):104-109.

[3]趙震,任永昌.大數據時代基于云計算的電子政務平臺研究[J].計算機技術與發展,2019,25(10):145-148.

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[7]章丹琳.基于云計算的智慧電子政務應用研究[D].浙江海洋大學,2019.

作者：張鋆