政务大数据分析平台建设及运用

政务大数据分析平台建设及运用

张丰

深圳市智慧城市通信有限公司  广东 深圳 邮编：518031

摘要：信息技术赋能管理的时代背景下，通过构建新型智慧政务大数据分析平台，对提升政务管理的高效高质具有现实意义。政务大数据分析平台以大数据技术应用为前提，强调数据的高效采集、快速处理与整合运用，可以快速地汇聚内外部实时、动态及多类型的数据，将大大提升政府服务、社会治理能力。本文主要就政务大数据分析平台的建构问题进行探讨，分析其具体的建设思路和运用路径。

关键词:政务服务；大数据技术；平台建构；应用

建立政务大数据分析平台是大趋势，目前各地市政府加大了对政务大数据分析平台建设的支持，多措并举以解决政务处理的难题。政务大数据分析平台建设基于政务管理痛点、难点问题，综合使用各种数据采集技术和处理技术，秉承统一规划、一数一源、需求导向的建设原则，逐渐建立起广覆盖、深嵌入、动态化治理与一体化管控的数据分析平台。平台建成在很大程度上带动数据信息的传输与共享，也提升现代政府的社会治理能力和公共服务能力，以创新创业的推进和产业发展的深度融合带来当地政府服务能力和经济服务能力的提升。

1政务大数据的特征

当前政务数据具有类型多样、表现形式多元、动态变化、多维复杂性等特点。首先，数据类型多样。市场政策信息等是动态数据，此外还包括行业规范等静态数据，类型多样增加数据采集及应用的难度。其次数据表现形式多样[1]。政务数据分布广，表现形式多样化。既可以是以文字、图表，也可以以数据方式呈现。不同平台提供的信息也可能对应不同的格式。因此需要先对数据进行统一的变换与整合。再次数据具有动态变化属性。政务数据受市场复杂因素的综合影响，数据始终处于不断地变化之中，而不同的平台与系统也往往对应不同的采样标准和数据采集周期，这使得数据具有较强的动态变化特征，为数据的采集利用增加难度。上述数据特点对政务大数据分析平台的建构提出了必然要求。

2政务大数据分析平台应用意义

在当前的社会背景下加快推进政务大数据分析平台建设具有现实必要性和迫切性，这是由平台建设的多重意义决定的，也是数字政府建设及服务转型的必然要求。此外传统的政务服务模式弊端明显，行政流程复杂、办事效率低、政务信息化建设存在严重的条块分割的情况，加剧了信息孤岛问题[2]，因此急需新的政务大数据分析平台以解决上述问题，提升政务平台的智慧化服务能力。

2.1 打破信息壁垒，促进信息共享

纵观传统的政务处理模式，信息孤单的问题比较突出。这是因为系统自身缺乏跨部分、跨系统数据整合的功能，影响了数据的一体化应用。而政务大数据分析平台的建构将突破信息壁垒，强调信息的无障碍、高速率流通及共享，实现数据的一体化应用。政务大数据分析平台以整体政府、协同政府的理念进行平台功能的构建，实现了政务服务跨地区、跨部门、跨层级的业务协作，实现审批服务的一窗登记及办结。大数据分析平台的智能引导、数据共享能力强[3]，实现了政府组织间数据的高度共享，加大信息互信，增强业务协同，带来政府服务能力的大幅度提升，让群众业务办理实现了一站式解决。

2.2 突出公众参与，体现政府服务性

在当前的政务服务关系中，强化公众的参与是大趋势，也关系到公众对政府服务的满意度。新推出的政务大数据分析平台扩大了公众政务的参与覆盖面，使得公众真正行使自己的政务服务的监督权，也为各部门网上审批流程与业务办理流程的对接提供了舆论保障。以大数据分析技术为基础，建立的大数据分析平台强调上下互联、左右互通，突出权责落实和政务公开，让政府职权在阳光下运行。公众可以借助微信、电话、网站等载体反映自己的诉求，提出自己的意见，对政务运行进行全流程的监督，督促政府为公众办实事。这样也增进了政府和公众的联系，体现服务型政府的本质。

2.3 深化社会改革，提高治理能力

对于政府来说，建构政务大数据分析平台也将带来自身社会治理能力的提升，同时推动社会的深度改革。大数据分析平台可以科学融合互联网中的各种数据，以数据内部价值的深度挖掘实现政府网的精准把脉，聚焦放管服改革的痛点，提升现代化的治理能力。通过数据的高效采集、科学处理、系统整理与深度挖掘利用为政府决策提供依据，也减少人工数据采集、处理及整理的失误[4]，使得政务工作人员最终以数据表格、统计图形的方式分析当前政务管理中的突出问题，善于在痛点的治理上下功夫、做文章。政府以大数据分析平台建设为抓手，真正解决社会治理中的难题，也为难题的处理寻得科学依据，保证社会治理的最终效果。

3政务大数据分析平台的建设

3.1 数据源层建设

数据源层顾名思义就是对基础数据来源进行展示，既有政务系统内部的数据，主要是部门之间的数据，也有外部数据，如信息系统及关联性数据、未来考虑接入的互联网公开数据等。这一层是政务大数据分析平台的基础构成部分，关系到后续数据的采集、处理及分析利用效果。

3.2 数据采集层建设

数据采集层主要负责采集数据。面对当前海量化、形式多样、动态变化的政务数据，数据采集层通过数据采集可以为电子政务平台各项工作开展提供更多的数据支撑，及时指导做好数据的清理工作，完成不同类型数据的高效整合与处理。数据采集层对数据的处理属于集成化模式，处理起来更高效。在ETL工具的支持下进行跨部门、跨业务采集数据，并协同处理好结构化数据与非结构化数据之间的关系，找到不同数据的差异，进行统一标准和路径的整合处理，最终保证数据采集的效果。

3.3 数据存储层建设

数据存储层顾名思义是完成数据的存储，主要是将集成层的数据信息进行归类，实现按业务、按类别存储。在完成政府业务相关信息分类及存储后，则需要着手信息的高效处理，完成数据的精准分析。在分析数据时需要以数据仓库为支持，使用联机分析的方式进行数据信息的整合，指导政务工作人员对数据进行全方面的分析和综合性的利用。

3.4 数据支撑层建设

数据支撑层的作用是对大数据进行筛选，同时担负着将数据处理结果传输到各终端的功能。通过数据支撑层的数据处理，数据的标准化应用程度提升，大数据实现了可视化转化。这样终端各用户无需面对复杂的海量数据，只需根据可视化的数据可视化展示即可获得良好的数据应用指导[5]，在把控好数据质量的前提下做到对数据的科学利用。

3.5 数据应用层建设

数据应用层的建设突出一个应用，是实现技术处理到数据应用的关键支持环节，其主要目的是将海量的数据设计为各类与政务管理服务相关的报表并帮助其具体应用，带来数据的科学统计及分析。数据应用层支持多个维度数据的高效处理，对全局动态的统计汇总负责，提升政府信息决策科学性。

数据应用层配合数据挖掘技术、数据预测技术等，增加政务沟通与决策的合理性。特别是系统构建的预测模型，可以实现数据的深度挖掘与利用，做到问题识别与政务发展趋势分析的结合，使得政务各项决策有着详实的数据支撑。

3.6 数据展示层建设

数据展示层是政务大数据分析平台的终端连接部分。数据展示层的主要构成是数据网盘、资产目录、用户子目录等，能够实现海量数据的分析及展示。为保证政务系统的最终应用效果，数据展示层能根据不同用户，进行分级、分类、分权限提供内容，在政务系统页面上进行友好的人机互动及展示，让政务信息的可视化程度更高。

4结语

在数字技术创新应用的时代背景下，充分利用数字红利，推动政务服务的转型具有必要性和迫切性。其中政务大数据平台的建构关系到公众政务工作的参与度、满意度，关系到服务型政府的建设实效备受关注。只有充分利用大数据分析技术，建构科学的政务大数据分析平台并保证其利用效果，才能搭建智慧政务平台，带来政府的数字化转型。

参考文献：

[1]陈文丽. 全国一体化政务大数据体系明年底前初步形成[N]. 中国商报,2022-11-01(003).

[2]沈超,刘莉敏,徐滔,何秀美.政务大数据驱动的动态社会治理研究[J].南京邮电大学学报(社会科学版),2022,24(06):48-57.

[3]黄桂梅.大数据环境下智慧政务平台建设及应用研究[J].中国高新科技,2022(17):131-133.

[4]李继领.政务地理空间大数据共享平台研究与实践[J].无线互联科技,2022,19(20):92-94.

[5]孟凡,杨群力,高阳.决策驱动型省级政务大数据治理技术架构：凤翔模型及实现研究[J/OL].大数据:1-15.