1、大数据环境下政府信息化建设的思考
大数据环境下政府信息化建设的思考
信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，通过对大数据进行采集、存储和关联分析，从中可以发现新知识、创造新价值，这是新一代的信息技术和服务业态。简单地说，大数据是指可以进行捕捉、管理和处理的数据集合。从技术上看，大数据分析常和云计算联系到一起，大数据与云计算密不可分。在“创新社会治理体制”的时代背景下，我们必须牢牢抓住大数据为政府治理提供的创新机遇，切实提高各级政府部门的治理能力。
我国政府信息化建设存在的障碍因素。一是机制与观念方面的因素。传统政府运作体制和机制的障碍；缺乏科学的规划与标准；政府公务员在信息化建设的思想观念方面还有待提升。二是管理因素的影响。首先是缺乏科学统一的管理工作；其次是政府多数网站建设水平不高；再次是对信息基础设施的投资与建设不足。三是政府信息化管理与信息立法方面的因素。政府信息化管理存在着复杂性；政府信息化的安全性不高；立法工作滞后。四是信息发展落后与人员素质的影响。主要表现在我国信息化水平不高；地区化水平差异很大；政府公务人员整体素质偏低。
加快政府信息化建设的对策措施。一是应确立符合工作实际的政府信息化战略思想。第一，在政府信息化的过程中，政府部门个别既得利益者必然会反对信息化工作的开展，需要对现阶段的政府机构进行重组，对服务职能进行二次分配，只有采取该种措施，才能保障各项政府信息得到顺利实施；第二，我国现有的规定，缺乏统一的技术标准，各部门分管各自的事情，为此，我们必须做好整体规划工作，制定出科学、统一的标准，避免出现各自为战的问题。这在其他国家信息化进程的推进中已经得到了充分的证实；第三，有的领导干部认为政府信息化建设将对自己既有利益格局造成冲击而产生抵触情绪。在政府推行信息化过程中，公务员是其中的关键性因素，他们必须要改变传统的思想观念，真真正正地为人民服务。二是加强组织领导，稳步推进我国政府信息化。首先，在各类因素的影响下，各个地区信息化主管部门多是以各自的“作坊方式”搞信息化建设。常见的如数据库类型、通讯协议、浏览器、服务器等都缺乏统一的标准，所以必须加强部门联通工作，为今后网上交互办公提供方便；其次，建立完善的维护和管理措施，从根本上提升政府信息服务质量。与此同时，要提高政府网站对于信息化的宣传力度，加快政府网站建设工作，政府部门应该积极主动提升自己的形象，从根本上促进自身发展；再次，解决资金问题，以收费和合作的方式偿还早期的投入和解决政府资金的不足。三是加强管理，建立和健全政府信息化法律和法规。第一，在未来的政府信息化进程中，需要为用户提供“在线服务”和“一站式”服务，因此在具体的实施过程中，必须要进行统一的规划，制定出科学的标准，只有采取该项措施，才能获得理想的建设成果；第二，政府信息化对于信息安全的要求是非常严格的，这就要求信息技术方面的整体研发必须由政府自主开发，并开发出安全性较高的信息技术手段；第三，要加紧制定出科学完善的信息法律体系，特别是在电子支付、电子签名以及电子交易上，应制定出完善的法律法规，使信息化进程顺利推进。四是加快政府信息化基础设施建设。目前我国有线电视、计算机、电信在全国范围内尚未实现“三网融合”，应尽快加强数字电视、无线互联网以及呼叫中心数据的联网融合，加快推进政府信息化基础设施工作的推进；从地域上来看，在我国东部地区和沿海地区，政府网站在信息资源和数量上都远远优于我国西部地区与欠发达地区。这就需要有差距的地方奋起直追，努力缩小差距，同时先进地区可以通过结对子的方式支援落后地区；在下一阶段，还要重视公务员的培训工作，给他们灌输新的知识，更新他们的思想观念，这不仅可以提升公务员的整体水平，也是政府信息化建设工作中需要解决的重点问题。
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2、为什么要建设政务大数据
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层完成的内容。其次大数据在处理过程中涉及到数据集成，数据采集和聚合，数据并行处理，数据流处理，数据分析，数据服务能力共享和开放，这些能力已经是在资源层上层的能力，即平台层能力，而这些平台层能力都可以纳入到广义的云计算PaaS平台层。
三是加快大数据分析能力和利用能力建设。加强大数据分析关键算法和共性基础技术研发，开发专业化的数据处理分析工具，形成大数据基础技术与产品资源池；发挥大企业平台引领作用和专业大数据服务企业创新优势，加快市场化的大数据应用，发展第三方大数据服务，提供特色化的数据服务；支持数据开放、共享和应用服务，探索商业模式创新，推进大数据的公共应用；选择重点行业领域，开展基于云计算的大数据示范应用，推动专业化的大数据挖掘、分析、应用和服务发展，提高大数据行业应用能力。
解读：数据分析和利用能力建设
再次强调大数据核心是实现了业务价值和公共服务能力提升，如果我们建设的大数据平台和数据资源中心虽然实现了数据的聚合和数据模型的标准化，但是这些海量数据如果不能进行很好的挖掘和相关性分析，如果不能将数据本身的价值和能力通过服务化方式开放出来，那么整个大数据平台将没有任何价值。
贵州大数据产业战略里面谈到的将数据开放和共享出去，发展第三方大数据服务，推荐大数据公共应用并探索新的商业模式是相关关键的点。这仍然是商业模式和业务问题，而非技术问题，经过处理和分析的数据只有能够被使用，能够用于决策，能够为大众提供更加高效的公共数据服务才是最大的价值。
根据大数据本身的海量，异构，实时等特点，可以看到要针对海量异构数据进行数据挖掘和分析，同时有必须满足大数据分析的实时或准实时性要求还是相当有难度的。这一方面涉及到CEP，流处理，MPP，并行计算等各种技术的使用；一方面涉及到数据相关性分析模型的建立，两者缺一不可。
大数据平台建设本身又有两种模式，一种是先构建数据存储平台，再构建处理平台，最后再构建数据分析和挖掘平台；一种是根据业务目标来分析是否涉及到大数据应用场景，根据应用场景来分析究竟涉及到哪些相互关联数据，然后进行数据建模，再来考虑如何高效可扩展的对这些数据进行存储，处理和分析。对于政府部门的大数据我们更加建议第二种方式，即不要一开始就追求大而全，而是有针对性的各个击破，快速的体现出大数据平台应有的商业价值。
3、政府网站建设智慧门户的意义何在？
进入“互联网+”时代，现有的政府网站越发难以满足公众日益丰富的需求，公众与政府之间越发需要建立起一个更智慧的沟通桥梁。基于此点，以开普互联为代表的内容管理云服务企业推出智慧门户建设服务，都将政府网站智慧门户定位于帮助政府服务企业市民、回应社会关切、引导网络舆论、辅助政府决策，实现“互联网+政务”的新常态。
4、政府的大数据如何设计
很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的专行业，很多属传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。
政府的大数据需要考虑大数据的性能外，还有考虑安全性。
如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具，其中Yonghong Z-Suite有财政部和科技部等政府项目经验，可以去咨询下。
5、为什么要建设政务大数据？
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回聚合原有分散在各个政务系答统中的数据，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
6、如何实施政府大数据平台
随着信息技术的飞速发展，各领域的数据量都在爆发式增长，尤其在云计算、物联网、移动互联网等it技术得到广泛应用之后，数据的增长实现了从量变到质变的转型，大数据如浪潮般席卷而来，人类社会进入大数据时代。大数据不仅仅只是一次颠覆性的技术革命，更是一场思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革，尤其在政府治理领域，大数据带来了巨大的变革潜力和创新空间。在“全面深化改革，推进国家治理体系和治理能力现代化”的时代背景下，应充分重视大数据在政府治理中的重要价值，牢牢抓住大数据为政府治理提供的创新机遇，切实提高各级政府部门的治理能力。
一、大数据为政府治理理念转型带来新机遇
治理理念的转型是提升政府治理能力的前提，理念的转型需要新文化、新思维的融入，大数据所蕴含的数据文化与数据思维恰好可以为治理理念转型提供突破口，基于大数据探索政府治理的多元、多层、多角度特征，最终实现以政府为主体的政府管制理念向以协同共治、公共服务为导向的政府治理理念的转型。在大数据时代，政府治理的依据不再是个人经验和长官意志，而是实实在在的数据，在过去深入群众、实地调研考察的基础上，系统采集的客观数据和实证分析的科学结果将成为最为重要的政府决策依据。“尊重事实、推崇理性、强调精确”的特征和“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的理念将成为政府治理理念转型的核心要义。
二、大数据为政府治理模式创新带来新机遇
大数据通过把数学算法运用于海量数据，从数据中寻找相关关系，通过这种相关性预测事情发生的可能性，这是大数据方法论的核心思想。此外，依托于大数据技术和平台，通过外包、众包等灵活的组织方式，可以推动政府治理的组织架构从科层、分割、封闭向开放、协同、合作转型，因此把大数据的方法和手段引入到政府治理领域，是实现政府治理模式创新的有效路径。基于上述方法论，大数据为政府治理模式创新带来的新机遇主要包括：从粗放式管理到精细化治理、从单兵作战型管理到协作共享型治理、从被动响应型管理到主动预见型治理、从电子政务管理到政府2.0治理、从风险隐蔽型管理到风险防范型治理，最终实现全面数据驱动的治理模式创新。
三、大数据为政府决策科学化带来新机遇
随着公共事务的日益复杂，仅凭个人感知已经很难全面了解所有正在发生的事情并做出正确判断，政府部门想要提高决策的科学性，就需要把大数据思维与技术运用到政府治理与决策中，依靠大规模数据的收集来直观呈现经济社会运行规律，通过相应的数据挖掘来辅助政府部门进行科学决策。大数据为政府决策科学化带来的机遇主要体现在两个方面：首先，在决策的制定阶段，大数据背景下，政府决策不再是个别领导干部“拍脑袋”做出的，而是通过“用数据说话”，让听得见炮火的人（数据）做出决策，这样的政府决策是在对客观数据进行科学分析、充分了解客观现实的基础上做出的，这样大大提高了决策的精准性、适用性和科学化水平；其次，在决策实施效果的跟踪反馈阶段，通过物联网和社交网络的普及，大量的客观数据能够快速汇集给决策者，通过这些数据对决策的实施过程和效果进行实时监控，能够更全面地掌握决策的实施效果和下一步的改进方向。
四、大数据为政府服务效能提升带来新机遇
提升政府服务效能是政府治理能力提升的重要支撑，也是大数据背景下服务型政府建设的关键所在，在政府治理的范畴下，提升政府服务效能主要包括政府部门行政审批的效率提升和公共服务产品的质量提高两个方面。在提升行政审批效率方面，大数据可以打通各个政府部门的信息孤岛，打破各部门数据的条块分割，通过构建统一的政府行政审批云平台，让数据为老百姓“跑腿办事”，省去了“跑断腿、磨破嘴，办事跑十几个部门，盖几十个公章”的苦恼和无奈，这样既提高了行政审批效率，又节约了政府开支。在提高公共服务产品质量方面，大数据通过对公共服务产品数据和服务对象数据的挖掘、分析，提升公共服务产品供给的精准化、分层化、个性化；通过公共数据的开放和兼容，让公众参与到公共服务产品设计、提供和监督等各个环节，实现公共服务产品质量的提高。