電子政務云計算大數據(編輯修改稿)

　

【文章內容簡介】 、科學決策和人性化服務是大數據的典型應用，大數據在各行各業特別是公共服務領域具有廣闊的應用前景 ?消費行業 ?金融服務 ?食品安全 ?醫療衛生 ?軍事 ?交通環保 ?電子商務 ?氣象 管理大數據“易”理解大數據“難” 雖然大數據是一個重大問題，真正的問題是讓大數據更有意義 目前大數據管理多從架構和并行等方面考慮，解決高并發數據存取的性能要求及數據存儲的橫向擴展，但對非結構化數據的內容理解仍缺乏實質性的突破和進展，這是實現大數據資源化、知識化、普適化的核心 非結構化海量信息的智能化處理：自然語言理解、多媒體內容理解、機器學習等 重視大數據帶來的危險 然而，大數據也隱含著某種危險，即對于數量方面的片面強調，而忽視對于質的變化的研究，忽視基本理念的轉變和更新。 近年來，片面強調“量化管理”，“用數據說話”的傾向，已經造成了不少問題。這種形式的形而上學是需要警惕的。 用精確的方法處理根本就不明晰的概念和問題是毫無意義的。因此，要想用精確的方法處理經濟問題，第一步是通過更細致的描述工作澄清人們對事物的認識。 所以，在強調大數據的時候，我們必須同時注意理念的轉變，防止把一切量化的、一刀切的傾向。 關于統計的局限性 這里需要特別注意防止統計方法的濫用。要知道，統計方法的前提是個體的同質化，是個體同質的假定。 在中國特定的條件下，我們還要特別注意數據的質量的影響，避免列寧早就指出過的用統計數據欺騙群眾的把戲。在今天的技術條件下，這已經變得更加容易。 大數據帶來的機遇 回顧歷史，我們能夠看到，大數據和云計算的出現為電子政務中信息資源開發利用帶來了新的機遇。 今天的政務部門以及廣大干部和民眾能夠掌握的數據、處理數據的能力，與幾十年前相比，已經大得多得多了。 鑒于經濟學家們對其所處理的問題的認識非常有限，而且對有關事實的描述又很不全面，所以經濟學是一門太過困難的科學，絕不可能很快就建立起來。只有那些不了解這種情況的人，才有可能試圖建立統一的經濟理論體系。即使是遠比經濟學先進的科學，比如物理學，目前也沒能得到什么統一體系。 《 數學在科學和社會中的作用 》 P54 參看 《 時間簡史 》 霍金 考慮到與物理學相比，經濟學作為一門科學更加困難，更少被人理解，而且無疑處于更早期的發展階段，所以，人們顯然也就不能對其發展形勢提出更高的要求。 《 數學在科學和社會中的作用 》 P55 在經濟學的某些分支里，最有成效的工作也許是耐心的解釋描述；事實上，在目前和今后一段時間內，這種工作將占經濟學研究的絕大部分。 《 數學在科學和社會中的作用 》 P55 電子政務離不開數據挖掘 （一）電子政務需要數據挖掘 而電子政務發展需要處理越來越的各種類型的海量，對這些數據的利用離不開數據挖。 實時有效信息的需求 政府部門要充分發揮政府的職能 ， 進行有效地監控和管理 ， 同時為了增強民眾和政府之間溝通的時效性 ， 及時掌握有效的信息 。 降低成本 、 減少財政支出的需求 電子政務系統的建設帶來的直接的經濟效益 ， 就是打破了各級政府之間文件傳遞的繁瑣性 ， 用最快捷的電子方式在政府上下級之間傳遞信息 ， 這不僅降低了政府辦公用品及相關開銷 ， 而且無形中也減少了大量的額外開支。 分析和決策的需求 現有的數據庫系統雖然可以高效地實現數據的錄入、查詢和部分統計等功能，但是無法發現數據中存在的關系和規則，無法根據現有的數據預測未來的發展趨勢。因此，政務系統迫切需要擁有一個智能化的輔助決策支持系統。 返 回 下一頁 （二）數據挖掘離不開專業化服務 電子政務數據挖掘的若干工作需要人工完成 ， 并且數據挖掘過程是分步實現的 ,因此不同步驟的工作需要具有不同專長的人員 ,離不開政務人員的直接參與 業務分析人員 精通業務 ,能夠解釋業務對象 ,并根據各業務對象確定出用于數據定義和挖掘算法的業務需求 。 數據分析人員 精通數據分析技術 ,并較熟練地掌握統計學方法 ,能夠把業務需求轉化為數據挖掘的各步操作 ,并為每步操作選擇合適的技術 。 數據管理人員 精通數據管理技術 ,能從數據庫 、 數據倉庫和各種網絡資源中檢索 、 收集適于挖掘的數據 。 由此可見 ,數據挖掘是一個多種專家合作的過程 ,也是一個在資金上和技術上高投入 ， 同時獲得高回報的過程 。 ?上一頁 下一頁 （三）數據挖掘形式 內容挖掘 內容挖掘就是一個從網絡信息內容中發現有用信息的過程 。 由于網絡信息內容有很多是多媒體數據 ， 因此網絡內容挖掘也將是一種多媒體數據挖掘形式 。 結構挖掘 結構挖掘就是挖掘 Web潛在的鏈接結構模式 。 這種模式可以用于網頁歸類 ，并且由此可以獲得有關不同網頁間相似度及關聯度的信息 。 網絡結構挖掘有助于用戶找到相關主題的權威站點 。 用戶行為挖掘 內容挖掘和絡結構挖掘的挖掘對象是原始數據，而用戶用法挖掘面對的則是在用戶和網絡交互的過程中抽取出來的第二手數據，包括訪問記錄、代理服務器日志記錄、瀏覽器日志記錄、用戶簡介、注冊信息、用戶對話或交易信息、用戶提問方式等。通過用法挖掘，可以了解用戶的網絡行為數據所具有的意義。 上一頁 下一頁 （四）在電子政務中應用大數據挖掘 電子政務是社會信息化的基礎。電子政務包括政府的信息服務、電子貿易、電子化政府、政府部門重構、群眾參與政府五個方面的內容。將網絡數據挖掘技術引入電子政務中，可以大大提高政府信息化水平，促進整個社會的信息化。具體體現在以下幾個方面： 政府的電子貿易 在服務器以及瀏覽器端日志記錄的數據中隱藏著模式信息，運用網絡用法挖掘技術可以自動發現系統的訪問模式和用戶的行為模式，從而進行預測分析。例如，通過評價用戶對某一信息資源瀏覽所花費的時間，可以判斷出用戶對何種資源感興趣；應用聚類分析來識別用戶的訪問動機和趨勢等。這項技術已經有效地運用在政府電子貿易中。 網站設計 通過對網站內容的挖掘，主要是對文本內容的挖掘，可以有效地組織網站信息，如采用自動歸類技術實現網站信息的層次性組織 。同時可以結合對用戶訪問日志記錄信息的挖掘，把握用戶的興趣，從而有助于開展網站信息推送服務以及個人信息的定制服務，吸引更多的用戶。 ?上一頁 下一頁 搜索引擎 網絡數據挖掘是目前網絡信息檢索發展的一個關鍵。如通過對網頁內容挖掘，可以實現對網頁的聚類、分類，實現網絡信息的分類瀏覽與檢索；通過對用戶所使用的提問式的歷史記錄的分析，可以有效地進行提問擴展，提高用戶的檢索效果；另外，運用網絡內容挖掘技術改進關鍵詞加權算法，提高網絡信息的標引準確度，從而改善檢索效果。 決策支持 為政府重大政策出臺提供決策支持。如，通過對網絡各種經濟資源的挖掘，確定未來經濟的走勢，從而制定出相應的宏觀經濟調控政策。 從世界范圍來看，電子政務并未真正得以實現。英國雖然在這一方面全球領先，但也僅有 60%的政府機構的互連網服務網站已開通或正在建設。隨著電子政務和網絡用戶對高品質、個性化的信息需求的不斷擴大，將對網絡數據挖掘技術提出更高的要求，推動這一技術不斷地發展與完善，更好地為電子政務服務，從而提高全球的信息化水平。 ?上一頁 返 回 密不可分的大數據與云計算 云 徹底改變 IT 大數據 徹底改變業務 密不可分的大數據與云計算 電子政務促進業務模式變革 電子政務核心：應用需求驅動 云計算本身也是大數據的一種業務模式 大數據是落地的云 新時期智慧政務發展思路的主線 從以項目為主線轉向以體系結構總體規劃為主線的全局推進（楊學山） 電子政務能否取得成功和實效的關鍵仍然在于是否堅持以政府核心業務流的信息化為主線。（周宏仁） 強調頂層設計，以系統、優化的方式扎實推進核心業務系統建設是十二五的主線，圍繞這個主線確定工作重點 進一步推進智慧政務建設的建議 ? 科學規劃，統籌實施 ? 建立績效考核指標和評價機制 ? 信息共享、業務