摘要：在社会经济和科学技术不断发展的过程中，面对海量数据信息，发挥技术优势，实现对大量数据的管理及分析工作具有非常重要的意义。当前，传统数据管理方式的弊端逐渐显露出来，已经无法满足社会发展需求。将云计算技术应用到数据管理领域，开展电子政务大数据管理工作势在必行。论文主要对云计算和大数据进行分析，论述了电子政务大数据管理的必要性及意义，对云计算下的电子政务大数据管理模式进行分析，总结了云计算下电子政务大数据管理对策，以期改善政府部门的管理效率，为制定科学决策奠定坚实的基础。
关键词：云计算；电子政务；大数据管理
政府集成数据在社会数据中占有极大的比重。当前大数据时代背景下，政府部门数据逐渐呈现出多样化的特点，包括非结构化、半结构化以及结构化不同的类型，所以必须提高电子政府数据管理水平，高效完成电子政务大数据管理工作。通过开展面向云计算的电子政务大数据管理分析，能够有效落实大数据的搜集、存储和共享等工作，实现政府的科学化管理，提高政府整体工作水平。
一、云计算和大数据概述
云计算建立在网络资源和计算机技术快速发展的基础上，作为大规模分布式计算模式，其能够提供网络服务提供给用户。云计算能够对海量资源进行搜集和汇总，并支持海量运算，依据所制定的灵活方案，可以高效地完成工作，使资源整体利用效率得到明显提升，有效对设备规模进行了降低[1]。同时，云计算的另一大优势就是具有较强的动态可扩展性，有效节约了资源消耗量，迎合了时代发展需求。基础设施即服务、软件即服务和平台即服务是云计算的三大基础类型，在当前各个领域中均发挥着重要的作用，有着广阔的发展空间。当前对于大数据所形成的统一界定为：大数据指的是类型多样化、数量繁多的数据，最显著的特征即为“4V”，分别为价值高、容量大、流量大以及种类多[2]。大数据技术能够对大规模、不同类型的数据进行分析，不仅对统计学方式进行应用，还借助机器学习算法及人工智能算法来实现数据的深层研究、分析。对于云计算、大数据二者间的联系，前者强调的是运算，则将核心放在IT架构、解决方案的制定方面，将关注点放在运算能力上，具有较强的数据处理能力；而后者侧重的是数据，对实际业务非常注重，支持搜集、研究和挖掘数据，具有较强的数据存储性能。建立在云计算技术基础之上的大数据，能够发挥云计算的优势，对数据开展高效化的处理工作，还能够作为对海量、类型繁多数据的有效挖掘工具。
二、电子政务大数据管理的必要性及意义
公务机构发挥先进技术的优势，在加快政务管理模式改革和创新的过程中，为了进一步提升行政管理效率，通过强化电子政务大数据管理的方式，可以推动民主决策发展，将更加透明化、规范化和优质化的管理服务提供给社会，在这个过程中也会形成多种类型和大量的数据。开展电子政务大数据管理具有重要的意义：第一，因为大数据本身具有较强的包容性，所以能够消除不同政府部门、政府和民众间的隔阂，有效降低信息孤岛状况的发生几率，大大加快了数据共享。政府在开展管理工作的过程中，会应用到大数据下的相关信息，这对改善政府办公效率具有非常重要的意义，能够促进政府服务人民工作目标的实现，大大提高了政府公共服务水平以及治理水平；第二，政府开展电子政务大数据管理，在一定程度上还能够提升政府的应急和预警能力水平，便于实时性地对网络舆情进行监测，分析危机事件的发展状况，从而做出快速、有效的应对处理；第三，通过强化电子政务大数据管理，也能够对政府决策模式进行创新和改革，有效弥补了传统决策模式的弊端[3]。基于大数据时代背景下，政府机构不再单纯依靠经验来制定决策，能够开展实证决策，保证了决策制定的科学性；第四，电子政务大数据管理的进一步强化，可以加快政府管理效率的提升，能够增强管理工作的透明程度和开放化程度。因为数据的不断共享、流动，数据开放性较强，所以政府在开展管理工作时能够深层的挖掘数据，大大提高了数据资源的利用效率，有利于政府构建开放透明的治理环境。
三、面向云计算的电子政务大数据管理模式
基于原有电子政务数据管理模式之下，主要侧重存储、搜集数据。而面对云计算环境，电子政务大数据管理模式的形成，提高了挖掘、研究政府数据的能力，便于政府开展高效化的政务管理工作，改善了政府决策制定科学性。
（一）电子政务大数据的搜集
分布式、集中式使电子政务大数据的两大搜集方式，前者具有较强的灵活性，后者能够对全局数据进行有效管控，二者具有独特的优势，也存在各自的弊端。在搜集电子政务大数据的过程中，不仅涵盖政府内部信息，同时也包括各机构间的数据信息，发挥云计算分布式并行计算的优势，基于混合式大数据采集模式，能够提高搜集数据的效率和水平。搜集大数据时，主要通过分布式、集中式采集模式来分别搜集不同机构之间、政府内部的数据信息，这种数据采集模式具有明显的优势，可以有效弥补传统数据调度模式的弊端。这就要求将中心服务器（一个/多个）设置在各政府机构中，发挥虚拟集中化数据注册机构的作用，对传输的数据进行有效存储。而在分布式采集模式之下，需要对不同机构的中心服务器进行合理的分布[4]。基于云计算技术下，开展数据信息的分布式搜集工作时，需要结合数据的具体类型开展不同类型的存储处理。鉴于云计算的容错性能、扩展性能较强，能够对数据池内中存在相同特征的数据进行同构化处理，发挥虚拟化和集群等技术的作用，能够使数据在不同机构间进行共享传输。
（二）电子政务大数据的存储
作为数据集合，电子政务数据仓库具有一定的稳定性、集成性特点，能够凸显主题，可以对以往变化状况进行展示，为政府管理决策的制定奠定了基础。电子政务数据仓库在对数据进行存储的过程中，核心目标就是服务决策的制定，方便开展数据分析工作，这明显优于传统的存储方式。在数据类型、总量不断增多的过程中，对以往数据仓库技术提出了更高的要求，单节点数据仓库无法完成高效存储数据的任务，也不方便对海量数据进行分析、研究。电子政务数据仓库建立在云计算基础上，通过列式存储数据的方式，解决了传统行式数据存储方式的不足，能够结合属性特点，将列作为标准来完成数据存储任务，实现了独立存储各属性的列。对属性列进行查阅即可达到投影数据的目的，减少了输出能耗，使系统输入操作更加简便化。数据在列式存储方式之下，类型相一致，所以临近数据具有相似特点，使压缩率得到明显提升，经过压缩处理的数据同时也能够使输出/入开销得到明显降低。电子政务数据仓库管理在大数据环境之下的性能得到显著增强。
（三）电子政务大数据的联机分析
数据仓库系统的核心作用就是联机分析处理，能够开展繁琐的分析操作任务，为决策制定提供了保障，能够将最终查询结果明了化的呈现出来。开展联机分析操作的过程中，应用分布式并行计算方式，能够针对数据仓库内的综合数据形成多维模型，基于不同视角及层面来研究和分析数据，确保决策的制定者能够对数据开展统筹性的研究[5]。多维数据分析是联机分析处理的显著特征，同数据仓库内多维数据组织构建起彼此完善及融合的联系。所以，将数据仓库技术同联机分析技术进行有效的整合，能够满足电子政务决策系统的各项需要，能够高效分析、运算海量数据。电子政务大数据的联机分析结构详见图1所示：
（四）电子政务大数据的挖掘
电子政务大数据的挖掘主要为面对海量的数据信息，将目标信息从数据仓库内潜在的知识进行提取，最终通过规律、规则或者概念等不同的形式将所需的知识呈现出来，并由此来对数据属性深层含义、联系进行揭露。在挖掘电子政务大数据的过程中，需要运用到分布式并行挖掘技术，能够对大规模数据进行高效处理。该技术能够基于分布式系统内，将机器集群作为硬件数据池，有效地拆分并行任务，让空闲机器对数据进行处理，使运算效率得到提升。因为数据具有无关性的特点，所以在扩展计算集群方面也奠定了基础。处理分解后的任务并进行汇总处理时，需要应用MapReduce挖掘模型，实现对海量数据集的处理，使数据挖掘效率得到明显提升[6]。
（五）电子政务大数据的可视化
在电子政务大数据管理工作中，云计算技术的运用也将数据可视化变为了现实。面对政府管理工作中的海量数据信息，在挖掘数据时，借助可视化技术能够清晰的了解不同知识间的联系，为决策制定奠定基础，同时提升政府管理服务水平。电子政务大数据的可视化主要是对于数据仓库数据、大型数据库，于非空间数据方面发挥可视化技术的优势，方便政府工作人员简单、明了的对数据和数据结构联系进行掌握。在可视化操作中，能够借助不同的形式对数据进行呈现，包括：图像、图形，同时借助数据开发工具、数据分析工具，能够对隐藏数据信息进行进一步的挖掘。电子政务大数据的可视化，政府工作人员能够进一步了解数据，使检索数据任务更加快捷、便利。
四、面向云计算的电子政务大数据管理对策
（一）构建电子政务大数据管理架构
在开展电子政务大数据管理工作的过程中，必须要重视顶层设计。要想顺应信息时代的发展需求，进一步改善电子政务大数据管理效率，针对大量数据信息，政府机构必须要从根本上提升对大数据管理的重视，并将电子政务大数据管理架构的构建摆在重要的战略层面中，对大数据的发展形势及方向进行分析，对大数据的潜力和利用价值进行深层挖掘。当前我国电子政务大数据管理研究和实践应用起步较晚，但是发展速度较快，所以在今后的发展过程中，可以参考国外其他国家的成功经验，基于国家战略层面，统筹分析各方面的要素，对电子政务大数据发展方向进行科学把握，制定出科学发展规划及策略，以期使政府的运用能力、数据管理能力得到全面增强[7]。
（二）完善法律制度，提高数据信息安全性
基于云计算时代背景之下，非关系型数据库是电子政务系统运行的核心所在，访问控制条件相对宽松，未对隐私管理工具及访问条件进行严格的限定，再加上电子政务大数据相对繁琐，来源不确定，这就同政府机构数据信息隐私性要求较高的要求相矛盾，无法准确地对隐私信息界限进行限定。在云计算技术广泛应用的过程中，电子政务大数据管理时会在相同位置存储数据，为后期管理提供了便利的同时，也增大了信息攻击和泄露的几率。所以政府机构可以对相关立法进行制定，提高对隐私数据的保护力度。当前信息数据总量日益增多，政府立法机构要完善相关法律制度，提高反应机制的响应速度，结合可靠的监管依据来开展针对性的监管工作。
（三）规范云计算与电子政务大数据标准
政府开展大数据管理工作的关键依据就是电子政务大数据管理标准、云计算技术标准，但结合当下研究和发展状况来看，仍存在很多问题，包括：电子政务大数据质量标准、业务迁移标准、数据搜集标准等，仍需要进一步加强处理力度。在全球一体化的发展进程中，逐步推进了云计算标准化工作，各个国家协同构建大数据及云计算有关标准。所以在利用大数据的过程中，国内政府机构要积极制定规范化的云计算与电子政务大数据标准，提高电子政务大数据的共享及安全程度，为共享数据提供保障。
（四）培育专业数据分析人才
在运用大数据的过程中，核心环节就是对数据进行深层分析、挖掘，而开展大数据分析工作的主要目的就是对今后的发展趋势进行预测。以往数据分析工作人员能力相对有限，无法对预言分析运用程序模型进行研发，同时很多数据均属于非结构化类型，繁琐的数据源不利于进一步开发数据价值，影响了数据分析工作的开展。鉴于此，政府机构必须要加大培育专业数据分析人才的力度，这就需要明确面向云计算的电子政务大数据管理工作对人才的需求。所培养的人才一方面要熟练掌握云计算技术，另一方面还要拥有较强的计算框架及基础算法应用能力，可以很好地适应云计算工作，并且做到熟练运用机器学习技术，掌握一定的知识图谱。此外，所培育的人才也要拥有扎实的跨学科知识基础，包括：商业分析、数据分析、统计学以及数学等，符合应用型人才的要求。当前阻碍我国云计算和大数据发展的因素主要是人才的短缺，所以要发挥企业、高校及政府机构的协同力量，共同致力于人才的培养。这就要求应充分发挥高校在人才培养方面所拥有特定优势，借助企业、政府机构所产生的大数据信息，将充足的实践机会提供给学生，构建有利的人才培养平台，提高人才培养工作的质量，为电子政务大数据管理工作的开展提供可靠的人力资源保障，更好的顺应时代的发展需求。
五、结语
综上所述，当前信息化社会，电子政务所涵盖的信息量和信息种类日益增多，要想更好地落实电子政务大数据管理工作，就应充分发挥云计算技术的优势，提高信息提取效率，构建全新的信息管理模式。面向云计算的电子政务大数据管理模式，有效弥补了传统管理模式的不足，使政府能够高效的落实各项管理工作，深入挖掘数据信息的深层价值，提高数据的利用率，确保政府管理工作更加科学化、高效化，并使政府工作质量得到全面提升。
参考文献
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作者：张鋆
