大数据技术在电子政务领域的应用

朱典

摘要： 论文阐述了当今大数据技术在我国电子政务发展的必要性，通过对大数据技术的特征以及相关技术的介绍，详细分析了几种在电子政务领域中运用大数据技术的应用场景。大数据技术在今后电子政务各领域广泛应用，使得电子政务高效、方便，服务功能更加完善，为真正的打造服务型政府奠定基础。

关键词：云计算；大数据；电子政务；

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）14-0267-02

随着我国互联网、云计算、物联网、移动互联网络等信息技术的快速发展，电子政务建设由于大数据时代的到来，大量复杂多样数据的采集、存取、分析、处理及其应用变得更加高效、便捷。大数据技术是继互联网、云计算、物联网、移动互联网之后信息化技术重大变革，未来政府的决策行为将逐渐基于数据和分析而做出，而非像以前依靠直觉和经验。大数据技术的应用，将很大程度上改变了目前政府管理模式。推进大数据技术在电子政务领域的应用及发展，可以改善政府各部门、政府与民众之间的“信息孤岛”，实现数据共享，构建跨系统、跨平台、跨数据结构的政府综合信息处理平台；实现政府内部纵向以及横向的业务协同，从而提高政府各机构的协同办公和为民办事效率，不但可节约财政投资，而且可以提高政府决策能力，提升政府工作效率、社会治理能力和公共服务能力，并使得政府信息的经济价值得到最大化。

1大数据技术的特征

大数据具有四个基本的特征。

一是处理的数据量巨大。目前大数据时代到来，每天的数据成指数增长，无法按照以前的数据处理方式进行处理，利用大数据技术可以解决处理数据量巨大的情况。

二是数据的类型繁多。大数据可以处理的数据有各色各样的类型，比如有文本、声音、图像等形式。

三是处理的速度快。大数据技术对各种数据处理必须是高速及时的完成处理。

四是密度低、价值大。对于大量的零散的各样的数据，不能短时间里分析出来，通过大数据分析技术可以挖掘出暗藏里面着巨大的价值。

2大数据的技术

大数据是指在一定时间内无法用常规软件及数据分析工具对其内容进行采集、分析、处理、和管理的数据集合。大数据技术是指从各色各样的规模巨大的数据中，迅速获得有价值信息的能力。大数据的技术，主要包括大规模并行处理数据库，数据挖掘技术，分布式数据库，分布式文件系统，云计算基础构架平台，互联网和可扩展的分布式存储系统等。大数据技术分为整体技术和关键技术两个方面。

2.1 大数据整体技术

大数据整体技术里主要包括如下几点。

1）数据采集，通过数据采集工具负责将异构、分布的数据源中的数据抽取采集到临时中间层后进行数据清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库中，为数据分析、数据挖掘的做基础。

2）数据存取，对关系数据库、非结构性数据库的数据存取，包括SQL、NOSQL、关系数据库等。

3）基础构架，通过云技术构架搭载云存储、分布式文件存储等。

4）数据处理，对数据进行分析和加工的技术处理过程，包括对各种初始数据的整理、计算、分析、编辑等加工和处理过程。

5）统计分析，通过相关分析、聚类分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、因子分析、差异分析、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、多元对应分析等统计方法技术对数据进行统计分析。

6）数据挖掘技术，对现有数据比如图文、视频、音频等结构化或者非结构化的数据通过数据挖掘技术进行基于各种算法的计算，从而起到预测的未来效果，可实现高级别数据分析的需求。数据挖掘技术主要有分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类、描述等，主要应用的工具有开源的Hadoop的Mahout等。统计分析和挖掘数据在大数据技术领域最重要的，因为数据只有分析，才能产生价值。

7）模型预测，通过机器学习、建模仿真、预测模型等技术对数据进行建数据模型，为呈现结果做好准备。

8）结果呈现，最后通过标签云、云计算、关系图把分析、处理、挖掘、统计的数据进行结果展现。

2.2大数据关键技术

下面介绍几种主要的大数据关键技术。

1）大规模并行处理数据库：大规模并行处理数据库支持海量数据处理能力，支持大规模的集群管理，分布式的应用可更加便捷地部署、管理和应用。具有快速的响应速度低延迟读写速度，因为有云平台做为支撑，建设运营成本相对比较低廉，可提供多个副本的故障检测与转移机制和容错机制，具有高可用性、高可靠性，并支持高扩展性。

2）分布式数据库：分布式数据库将物理上分散的多个数据存储单元通过高速计算机网络连接起来，组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储单元上，以获取更高的并发访问量和更大的存储容量。目前主流的分布式数据库有NoSQL 类型数据库。

3）分布式存储：分布式存储为了满足目前大规模数据存储应用的需要，分布式存储具有纵向、横向可扩展性的特点，可以将大量的数据分散存储在多台的存储设备或者服务器上分担存储负载，提高了系统的可用性、可靠性和i/o存取效率。

4）云计算技术：为保障大数据收集、分析、处理等功能，依托云计算技术建设云平台大数据平台为大数据做好信息化设施基础。传统的计算存储方式不能适应大数据的收集和存储数据发展要求，采用云计算的技术，要把存储器、服务器存储到有保障的云存储中心。

3 大数据在电子政务领域的应用

大数据技术在电子政务领域的应用主要有如下几个部分：基于大数据技术的政府网站大数据分析、基于大数据技术的社会诚信系统、基于大数据技术的交换共享平台、大数据电子政务决策系统等。

3.1基于大数据技术的政府网站大数据分析

通过大数据技术对各级政府网站日志里抽取用户经常访问的页面和路径、页面上的停留时间、浏览时间等用户网上行为等与用户交互有关信息，分析并判别获取访问用户的需求。根据用户对政府网站的需求可以优化各个政府网站页面、栏目、功能等方面的服务缺陷，在提高网站服务响应能力的同时，及时的把政府网站信息以及各项服务精准推送给政府网站访问用户，并通过对政府网站日志数据的整合集成，为政府相关领导提供可视化的科学决策数据支持服务。

3.2基于大数据技术的信用平台

利用大数据技术整合来自于各级政府职能部门以及法人、个人的信用信息资源，推动和规范诚信机构建设，建立个人信用信息平台以及探索个人信用体系建设模式，为社会提供完整、准确、及时的企业和个人诚信信息，促进个人信用信息的开发利用，为建设诚信社会奠定坚实基础。

3.3电子政务大数据交换共享平台

依托大数据技术建设电子政务大数据交换共享平台，通过将各级政府部门以及社会收集到的数据进行分类、清洗、比对分析后，建设自然人、法人、空间地理等基础数据库，强化对各类信息资源的整合形成政务信息资源。大数据交换共享平台的可以实现各个政务部门的横向和纵向的信息共享，促进跨地域、跨政府部门的信息资源共享和业务协同。依托大数据交换共享平台建设政务信息资源目录体系，制定政务信息资源共享目录和数据标准，统一对社会开放政务数据，提高整个社会对信息资源的开发利用。不但可以为各级政府部门深化电子政务应用提供跨层级、跨部门的数据支持，还可以为公共服务、社会管理和宏观调控提供数据支撑。

3.4大数据电子政务决策系统

通过利用大数据技术强大的数据存储和数据挖掘能力以及数据分析处理能力，从政府各部门收集的海量数据中提出有用信息进行专业化分析处理，可以提高政府决策效率、精准性和科学性，提高政府预测预警能力以及应急响应能力，节约决策的成本。同时为城市管理、智能交通管理、环境监测等提供了更加真实准确的决策分析数据依据。

4 结束语

目前，我国电子政务基于大数据技术已经做出一定的成效，但是从电子政务应用的宽度和深度还是有一定的差距，大部分的信息资源还是局限在部分纵向政府业务，还不能满足未来社会的发展趋势。为此，我们应积极利用大数据技术开拓思想，顺应时代发展的需求，推进我国电子政务应用领域建设，将我国政府打造成智慧信息化服务型政府。

参考文献：

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