大数据技术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

随着科学技术在社会各领域的不断渗透, 为人们的生活带来了巨大改变, 其中, 以大数据技术为代表的现代电子信息技术的广泛使用, 将人们带入了“大数据时代”。本文以大数据技术在电子政务领域的应用为研究内容, 在分析大数据技术特征的基础上, 这一技术在电子政务领域的实际应用加以介绍, 从而使人们更加深入的了解大数据技术。

近年来, 我国在计算机网络技术研究领域取得了显著成绩, 大数据技术、云计算技术、物联网技术等在社会各领域得到了较为广泛的应用。在此过程中, 为提高政府部门办事效率, 以大数据技术为核心的电子政务系统应运而生, 并且, 融入了大数据技术的电子政务系统在数据的获取、处理、分析等方面的效率显著提高, 为政府相关工作的高效开展奠定了基础。

1、大数据技术的特征概述

相比较传统数据处理技术来说, 大数据技术的主要特征包括以下四个方面:

(1) 大数据技术涉及到的数据量极为庞大, 在计算机网络快速发展的今天, 网络上的数字信息呈现出几何指数增长的趋势, 经过一定时期的积累, 这一数据量将达到惊人的数量, 为此, 只有大数据技术才能够对此类规模的数据进行有效的处理。

(2) 大数据技术所涉及数据类型众多, 除常见的文本、声音、图像、音频等数据外, 还包括一些特殊的文件形式, 并且, 不同类型的文件形式其作用自然也就存在着明显的差异。

(3) 大数据技术有着较快的数据处理数度, 凭借分布式计算机技术的使用, 能够在最短的时间内完成一定规模数据的处理任务, 并且, 最终得到的结果是有效的。

(4) 大数据技术所处理的数据虽然数据密度较低, 但是, 当密度较低的数据被收拢在一起后, 通过科学的数据处理分析方法, 从零星的数据中寻找有用的信息, 并对该信息的价值进行深入挖掘。

2 、大数据技术的关键

所谓大数据, 是指在短时间通过网络嗅探的方式, 快速搜集各种类型的网络数据, 并在相关数据中获取有价值的信息。大数据技术的实现需要通过大规模并行处理数据库技术、数据挖掘技术、分布式数据库技术、云计算基础构架平台等技术, 为更好的研究大数据技术, 应对其关键技术进行深入分析。

2.1 大规模并行处理数据库技术

为保证大数据技术中庞大数据的存储与处理, 则需要利用大规模并行处理数据库技术对相关数据进行集群管理。这一技术能够以最快的速度对数据处理命令进行相应, 并具有较低的延迟读写速度, 并且, 在云计算平台的配合下, 大规模并行处理数据库的成本也相对较低, 在正常工作过程中, 能够实现多个副本故障检测与转移机制, 在长时间工作的状态下, 出现故障的几率较低。

2.2 分布式数据库技术

所谓分布式数据库技术, 则区别于云存储数据库的形式, 他是利用互联网的空间特性, 将物理空间相对独立的存储单元进行连接, 通过一定的算法进行逻辑上的统一, 形成具有超大规模的数据库, 并具有较高的数据处理能力和数据存储能力。

从信息安全的角度分析, 这种分布式的数据库技术能够实现对数据资源的有效保护, 即便出现大规模的计算机病毒事件, 基于分布式数据的存储优势, 相关病毒对部分计算机的影响, 并不能对全部计算机中的数据造成毁灭性的破坏。

2.3 分布式存储技术

在大数据技术的实际应用中, 为满足用户一定规模数据存储的需求, 则充分利用了分布式存储技术所具有的纵向、横向扩展的优势, 将数据进行分割后存储与多台服务器、存储设备上, 从而有效降低了单一存储器的数据存储压力, 并且, 这种分布式存储技术, 还实现了系统可用性、可靠性的提高, 以及保证数据存取的高速进行。

2.4 云计算技术

对于大数据技术来说, 为了实现对一定规模数据的收集、分析和处理的能力, 则充分利用了云计算技术所搭建的平台, 从而为大数据技术的应用奠定了坚实的硬件基础。基于传统存储技术在速度、空间上的有限性, 无法为大数据技术提供足够的支持, 云计算技术则将传统计算机的存储、运算功能转移至云端, 以一种更加高效的方式, 为大数据技术在众多领域的拓展提供可靠的技术平台。

3、大数据技术在电子政务领域的应用

基于大数据技术的诸多优势, 在电子商务领域, 大数据技术主要用于网站数据进行分析, 社会诚信系统的构建, 信息共享平台与电子政务系统等。

3.1 大数据技术支持下的政府网站大数据分析

为准确掌握网站的浏览情况, 大多数网站都会对用户的日常浏览情况进行数据分析, 相关分析要素包括用户访问的路径、不同网页的停留时间、浏览网页的具体时间等, 通过对以上要素的研究, 能够对用户需求、习惯进行准确分析, 并能够对后期网站缺陷的具体调整提供指导性意见。

以某政府网站为例, 由于网页设计不合理, 以至于在用户打开某一页面时, 长期处于等待状态, 如此一来, 用户对这一网页的实际浏览次数将为0。针对这一情况, 网站管理人员通过对某一周期内的网站浏览情况进行分析, 由于一定周期内浏览网站用户的数量较大, 且相关要素成倍增加, 所以, 在处理以上信息的过程中就用到了大数据技术。对于网页访问次数出入较大的数据, 则需要进行深入分析, 在排除网页的可链接性之后, 检查网页内的相关信息, 却保网页内信息的可靠、安全。

通过用户浏览网站后留下的大量信息, 网站一方可以将用户信息存入数据库中, 并利用大数据技术对相关信息进行分类, 以实现网站信息向用户的精准推送。并且, 经过大数据处理后的数据信息, 逐渐成为政府行政决策的重要依据, 并能够在一定程度上保证行政决策的有效性和科学性。

3.2 大数据技术支持下的信用平台建设

为更好的掌握居民信用信息, 建立以个人为单位的信用数据库, 则需要以大数据技术为依托, 收集相关部门所掌握的居民信用资料, 并通过大数据技术进行对比、整合, 进而得出准确的个人信用情况。例如, 在购房贷款过程中, 商业银行往往需要用户提供《个人征信档案》, 在《个人征信档案》中, 不仅包括用户的基本身份信息, 还包括用户在所有金融机构办理的各种信用卡情况, 以及是否存在不良信用记录等, 这些信息的存在, 就意味着政府机构与金融机构之间实现了以大数据技术为核心的信息共享, 通过对比用户身份信息, 将属于同一用户的信用信息进行整合, 并重新存储与数据库之中。

政府行为的信用平台建设, 旨在掌握用户的个人诚信资料, 并为基于个人行为的政府服务工作提供数据支撑, 打击社会范围内长期存在的老赖等现象。大数据技术支持下的信用平台建设, 能够实现社会范围内道德诚信体系的不断加强, 促进社会道德水平的提升。

3.3 大数据交换共享平台与电子政务

随着政府部门事务性工作的不断增加, 仅依靠人工对相关数据进行收集、分类、整合、处理等工作不仅效率低, 速度慢, 且容易出现人为性差错, 数据结果的人为性因素较大。在此情况下, 依托大数据技术在多元数据收集、处理方面的优势, 以及计算机网络技术下的信息共享平台建设, 能够帮助政府通过网络获取社会各领域的相关数据, 并对数据资源进行有效整合, 形成庞大的数据库资源。

然而, 对于数据库来说, 只有得到利用才能体现其价值, 在情况下, 政府部门就充分利用了大数据交换共享平台的优势, 建立以政府事物为中心的社会基础数据库, 为政府相关工作的开展提供横向、纵向信息的全方位共享。在区域间政府工作交流方面, 大数据共享交换平台能够突破传统政务工作的空间限制, 进而促进跨地区政府部门信息资源整合与交流下的业务开展。

为更好的发挥电子政务的优势, 在大数据交换共享平台的建设方面, 需要对这一平台的信息资源目录体系进行完善, 制定政府间统一的大数据交换共享平台使用标准, 规范政府在使用大数据交换共享平台的各种行为, 以实现对数据资源的合理、高效利用。所以, 大数据交换共享平台的使用, 不仅便于政府工作的开展, 也促进了社会管理工作有条不紊的展开, 社会环境的稳定得以实现。

3.4 电子政务决策系统中的大数据技术

在实际使用过程中, 大数据技术并不仅仅是简单的对多元数据的收集、整合、分析、处理, 对于大数据技术的使用方来说, 庞大的数据价值还在于能够辅助政府决策。

利用计算机软件技术, 通过对庞大数据中有关数据的筛选、分析, 经过计算机软件的处理之后, 能够得到更加准确的计算结果, 政府部门依据这一结果, 就可以完成一系列的政府决策, 从而实现了政府办事效率的快速提高。

例如, 在市政建设方面, 对于城市内部交通拥堵问题, 可以借助交通系统长期提供的大数据信息, 了解城市内交通拥堵的主要路段、时间, 以及在庞大数据信息的支持下, 通过建模的方式, 采取多种治堵方式, 并利用大数据技术对每一种方式的实际效果进行综合评估, 最终选择效果最好的治堵方式。

对于政府决策的客观性、准确性等, 使用大数据技术辅助决策有着极大的优势, 但是, 基于大数据技术缺乏人类情感因素的介入, 以至于相关决策并不能够完全突出“以人为本”的政府工作理念, 所以, 政府部门应慎重对待大数据技术下的电子政务决策, 根据相关内容的实际情况, 做出最佳的决策选择。

4、大数据技术在电子政务中应用的不足之处分析

通过对地方政府电子政务系统的实际使用情况调查研究后发现, 即便在我国电子信息技术得到快速发展的情况下, 大多数地区政府在电子政务系统建设方面依然存在不足, 即便是已经施行电子政务管理的地区, 政府部门对于大数据技术的实际应用却有着较为明显的不足, 以至于大数据技术的优势无法得到有效发挥。

4.1“数据孤岛”现象的存在

大数据技术的核心在于对数据信息的共享, 然而, 有地方政府对大数据技术的认识不足, 以至于在数据共享方面存在政策性的理解偏差, 使得以政府为核心的相关数据无法被其它行业所利用, 大数据技术的优势也就失去。例如, A省与B省协商开通省际公交专线, 然而, 为了更好的安排公交车的运行时间表, 则需要A、B两省之间的人员往来数据进行分析, 并能够预估公交线路的实际载客风险, 从而适当的调整公交车的运营次数和时间, 但是, 在实际操作过程中, A、B两省间的客流数据无法实现共享, 以至于在公交车的实际安排下依然无法解决道路拥堵的实际问题。

地方政府所体现出来的在大数据技术应用方面的这一问题, 是传统政务管理工作中各自为政思想的延续, 一旦数据无法实现共享, 也就造成了所谓的“数据孤岛。大数据共享的问题在于两个方面, 首先, 政府部门之间有着严格的管理秩序, 优势存在上下级关系的政府部门, 下级向上级申请差异数据库中的内容, 多无法得到上机政府部门的许可, 以至于大数据技术在电子政务领域的使用存在着明显的“数据孤岛”现象。

导致“数据孤岛”现象的原因还包括大数据技术的本身, 由于我国大数据技术的应用并未得到普及, 在电子政务领域也只是部分地区完成了大数据技术的初步使用。数据作为政府管理的稀缺资源, 以及从保密的角度分析, 相关数据并不能进行过度披露, 否则, 将造成社会性的事件。所以, 这也就不难解释除政府部门间数据信息的相对独立以外, 广大市民同样无法通过大数据技术支持下的电子政务平台获得真实的数据信息。在这一“数据孤岛”现象的影响下, 地方电子政务平台的实际效果也就有着明显的降低。

4.2 电子政务领域常见的数据资源“过剩”与“闲置”问题

单从地区政府发展的角度来看, 地区政府在大数据技术方面投入的多少, 能够直接反映出该地区经济发展的实际情况, 两者之间存在着显著的正相关关系。然而, 当地区政府在大数据技术方面的投入与实际数据需求偏低时, 也就出现了所谓的数据资源“过剩”的问题。不仅如此, 在大数据技术投入不足的情况下, 政府部门无法对社会中存在的大量数据加以利用时, 也就形成了另一种形式的数据资源“闲置”。

(1) 以南京地区为例, 作为我国南方较为重要的经济主体, 南京市政府在大数据技术与电子政务方面投入了大量人力、物力和财力, 经过近几年的发展, 已经形成了较为完备的电子政务平台, 在实际使用中也到了广大市民的欢迎。然而, 相对于南京的区域地位来说, 受上海的影响, 作为上海市的经济辐射范围, 南京市的发展受到了一定的影响, 经济中心明显向上海地区便宜, 为此, 基于大数据技术的电子政务平台所整合的数据, 也就无法在更大的空间中发挥其作用, 这就是数据资源“过剩”。

(2) 在我国西北、西南部分地区, 由于经济发展较为落后, 以至于在全国范围内进行大数据技术支持下的电子政务系统建设过程中, 无法进行大范围的电子政务系统建设。以贵州省为例, 大数据技术下电子政务系统依然停留在商业层面的应用, 对于其它领域的电子政务系统建设并未涉及, 因此造成了贵州省内相关数据信息无法全面获取, 这也就是资源“闲置”的直接表现。

5、关于大数据技术在电子政务领域应用的建议

针对当前大数据技术发展的实际情况, 以及电子政务作为信息化时代下政府事务性工作改革的重要内容, 有着较为积极的意义。因此, 为推动大数据技术在电子政务领域的中的应用, 则需要做到以下三个方面。

(1) 地方政府应结合大数据技术与电子政务的结合, 推动地区大数据技术产业的发展, 通过各种优惠政策, 吸引高新技术企业入驻, 建立以大数据技术为核心的产业发展模式, 从而带动地区经济发展。

(2) 提高政府方面对大数据技术的认识, 在社会发展过程中, 大数据技术的优势越发明显, 尤其是在传统事务性工作的处理方面, 借助专业的数据分析软件, 能够完成从数据的收集、整理、分类, 直至得出数据分析结果, 实现了政府办事效率的显著提高。如此一来, 大数据技术的优势得以体现, 政府方面对于大数据的认识进一步提高, 进而促进了大数据技术在电子政务领域的普及。

(3) 加快大数据技术相关硬件、软件的研发。目前, 大数据技术涉及到的硬件、软件成本较高, 导致了部分经济欠发达地区无法实现大数据技术支持下的电子政务系统的全面推广。以大数据技术使用较为广泛的数据中心机房来说, 由于要使用到高速计算机和服务器到等昂贵的信息设备, 对于缺乏条件的地方政府来说, 可以利用云计算技术, 通过网络服务器的模式, 解决这一问题。

总的来说, 大数据技术在电子政务领域的应用实现了我国政务处理的信息化改革, 对于我国现代化社会管理制度体系的建立打下了坚实的基础。并且, 通过大数据思维在政务领域的渗透, 有助于大数据技术的应用效率提高。

6、总结

尽管, 我国电子政务系统的建设时间并不长, 相关领域依然有待完善。随着大数据技术在电子政务领域的不断渗透, 基于多元数据收集、整合、分类、处理的大数据信息交换共享平台建设, 为政府各项事务的有效开展奠定了坚实的基础。然而, 由于技术与认识上的不足, 电子政务系统中的大数据技术应用仍然集中于纵向政务业务领域, 这并不符合当前社会发展的趋势。因此, 为推广以大数据技术的应用个, 则需要加快大数据技术支持下的电子政务系统的设计, 推动电子政务系统中大数据技术的应用, 打造“数字化政府”。

政务大数据的应用方向，就是我们有数据可以干嘛

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。

截取了一部分内容，有需求可以留个信箱或私信。

大数据在哪些领域有应用前景？

近年来，大数据不断向世界的各行各业渗透，影响着我们的衣食住行。例如，网上购物时，经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品，往往这类商品都是我们最近需要的。这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录，并通过大数据分析，使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐，从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几种大数据的应用场景。

大数据在医疗行业的应用

大数据让就医看病更简单。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。

而随着大数据在医疗行业的深度融合，大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源.所有常见的病例、既往病例等都记录在案，医生通过有效、连续的诊疗记录，能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率，而且能够降低误诊率，从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。下面列举大数据在医疗行业的应用，具体如下。

(1) 优化医疗方案，提供最佳治疗方法。

面对数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞时，疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案，从而建立医疗行业的病人分类数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确地定位疾病。在制订治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制订出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。

(2)有效预防预测疾病。

解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。当然,随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。

大数据在金融行业的应用

随着大数据技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用，具体如下。

(1) 精准营销。

银行在互联网的冲击下，迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。

(2) 风险管控。

应用大数据平台，可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。

(3) 决策支持。

通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，从而使经营决策更高效、敏捷、精准。

(4) 服务创新。

通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户黏性，为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。

(5) 产品创新。

通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品，使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。

大数据在零售行业的应用

美国零售业曾经有这样一个传奇故事，某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起，能取到如此惊人的效果呢?后来经过分析发现，这些购买者多数是已婚男士，这些男士在为小孩购买尿不湿的同时，会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后，沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边，这样顾客购买的时候更方便，销量自然也会大幅上升。

之所以讲“啤酒-尿布”这个例子，其实是想告诉大家，挖掘大数据潜在的价值，是零售业竞争的核心竞争力，下面列举若干大数据在零售业的创新应用，具体如下。

(1) 精准定位零售行业市场。

企业想进人或开拓某一区域零售行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。通常需要分析这个区域流动人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样等等，这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是市场定位过程。

(2) 支撑行业收益管理。

大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个零售行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据，了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略，赢得更高的收益起到推进作用。

(3) 挖掘零售行业新需求。

作为零售行业企业，如果能对网上零售行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制定合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。