云計算應用的政務信息大數據管理研究

陳兵++周凌

摘 要：隨著信息技術的飛快發展，數據的存儲和處理能力已經超出了人們的預測。云計算為電子政務信息大數據的管理研究提供了強有力的工具。該文對云計算與大數據內涵的界定及其關系、基于云計算的電子政務信息大數據管理模式等方面進行了闡述，希望能為以后該方面的工作提供一些幫助。

關鍵詞：云計算 電子政務 數據管理 應用 研究

中圖分類號：TP1；TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）09（a）-0088-02

1 云計算與大數據內涵的界定及其關系

1.1 云計算的內涵

隨著信息技術飛速發展，我們要轉變思維方式，改變工作模式，使政府機構編制數據管理工作能夠順應時代發展，發揮其應有的作用和價值。21世紀是大數據時代，政府部門的數據全部呈現多樣化的趨勢，云計算的推出受到了社會各界的廣泛關注，它將各種分布式計算、存儲以及應用資源進行整合，有效地將大規模的網絡資源以可靠的服務的形式提供給用戶。云計算興起于2007年，在谷歌等巨頭公司的推動下進入了人們的視野，引起了社會的廣泛關注。云計算是基于互聯網的相關服務的增加、使用，通常為虛擬化的資源，云計算中的云就是指互聯網，也有的會將電信網用云來表示，云計算能夠讓你體驗到每秒10萬億次的運算能力，如果擁有了如此強大的計算能力就可以將其應用到更多的領域中，而用戶則可以使用計算機、移動設備來接入數據中心，從而使用其中的數據進行運算。云計算是一種結合了并行計算、網絡計算以及分布式計算三種計算方式的綜合發展，同時也將各種計算功能變得更加虛擬化與效用化。有了云計算這種方式就能夠將數據更好地傳送給用戶，用戶也可以得到最便捷、最高效的服務。也有的研究人員會將云計算認為是通過網絡的方式來獲取所需的資源，這些資源中包括軟硬件資源以及各種平臺資源。

1.2 大數據的內涵

大數據指的是在一定時間范圍內利用軟件工具來進行捕捉與處理數據的集合，需要有更加強大的決策力與觀察力才能適應多樣的數據與信息資源。大數據通常是以多元為主要形式，這些資源都來自于巨大的數據組有著很好的實時性，也有的一些資源可能會來自于網站以及顧客來訪的記錄等，大數據最核心的價值在于對數據的大量處理與保存操作。隨著云時代的到來，大數據吸引了越來越多人的廣泛關注，一些研究人員認為大數據是用來形容非結構化與半結構化數據，這些數據往往會與云計算聯系到一起，將所有的數據分配到更多的計算機上進行工作。大數據與云計算的關系是緊密不可分的，大數據關注更多的是業務，然后根據數據的采集進行更進一步的挖掘工作，也就是說具備一定的數據存儲能力，大數據無法用單臺計算機進行處理，它必須采用分布式計算構架。

2 基于云計算的電子政務信息大數據管理模式

2.1 電子政務信息大數據的采集

電子政務信息就是將現代信息技術與通信技術相融合，通過網絡進行管理與服務，在互聯網上創建出政府辦公環境。當然這種環境是虛擬的，將電子政務信息以數據管理的方式進行采集與存儲，更能讓數據方便于分析。電子政務的大數據采集主要分為集中式采集與分布式采集兩種，前者是為了保證數據的一致性，在進行管理與控制的時候既方便又容易。而分布式采集有著很多集中式采集所不具備的優點，其中靈活性最為重要，當對數據進行控制的時候一旦出現問題就能夠得到很好的解決。在對大數據進行采集的時候使用的采集方式可以根據相應的情況來確定，如果是涉及政府內部等機構的采集工作可以利用分布式計算進行。在進行數據采集時政府內部都會配置多個中心服務器，此服務器是用來進行數據存儲與共享工作的，有了中心服務器的支持就使得數據采集工作進展更為順利，也能很好地克服集中式與分布式采集中存在的不足之處。

2.2 電子政務信息大數據的存儲

電子政務信息數據的存儲工作有著集成性、穩定性的特點，它能夠很好地反映出歷史變化的數據集合。電子政務信息數據的倉庫與之前的電子數據庫存儲相比較也有著很多的不同之處，電子數據庫存儲是以數據的分析、決策、組織等為主要內容的數據存儲，而電子政務信息數據倉庫則是利用運營系統來對數據進行存儲與查找的。結合大數據時代的自身特點，傳統的電子政務信息數據庫已經面臨著被淘汰的危險，取而代之的是新的技術新的方法，大數據最主要的特點就是增長速度很快，單憑這一點就使傳統數據倉庫面臨很大的困難，數據倉庫系統沒有更大的空間來適應大數據的存儲要求，同時傳統的數據倉庫在對數據進行存儲的時候會出現很多的索引與物化視圖，因此在時間與空間方面的成本都太高。總而言之，在大數據的環境下，利用電子政務信息大數據方式對數據進行存儲才是最佳的選擇，這樣也能從最大程度上提高電子政務信息數據倉庫的效率與整體性能。

2.3 電子政務信息大數據的聯機分析

聯機分析在電子政務信息大數據中占有十分重要的地位，它主要是采用復雜的分析操作從而為用戶提供最為簡單、直觀的查詢結果。同時在聯機分析中，云計算的分布式并行計算會直接從數據存儲系統中出發，利用多維分析的方法從而提出面向分析的多維模型，然后從不同的角度來對多維數據進行充分分析，而多維數據分析也是聯機分析中最為主要的特點之一，讓數據倉庫與多維數據相互結合與補充，就能將電子政務信息系統中出現的數據問題進行及時的、更進一步的處理與解決。

2.4 電子政務信息大數據的挖掘

利用電子政務信息聯機分析法一般只能獲取數據的表面信息，而對于數據內在的關系則無法獲取到，電子政務信息大數據的挖掘工作主要是在大量的數據海洋中提取出人們最為關注、有興趣的部分，這些信息知識通常被表示為規則、規律、模式等。在基于云計算的電子政務信息大數據挖掘中最常采用的技術就是分布式并行挖掘技術。該技術與其他的并行算法有很大的區別，它主要是應用于大規模的數據處理中，這也是串行數據挖掘算法所不具備的特點，串行數據挖掘算法只是適用于規模較小的數據，同時它也有著費時、費力的缺點，因此不能被廣泛使用。分布式并行數據挖掘主要是在分布式的系統中進行，將任務進行拆分處理就能夠從很大程度上提高計算的整體效率，當任務被分解后可以通過一些處理再將結果進行匯總，這樣一來，既提高了數據挖掘的效率同時對于計算集群的擴展也提供了極大的保證。

2.5 電子政務信息大數據的可視化

電子政務信息大數據的可視化技術主要是應用在非空間數據領域中，它讓人們不僅局限于通過數據表來對信息進行觀察與分析，而是更加重視對數據的結構處理，也就是說，可以將一些大型的數據通過圖形的方式進行表示。數據可視化在電子政務信息大數據中起著舉足輕重的作用，因此在基于云計算的環境中，對數據的理解就可以通過圖像以及多維的非空間數據進行表示，這樣使得用戶在使用時更加直觀而形象化，也方便了用戶的使用，提高了檢索時的效率，目前，這一技術已經被很多國家所使用，相信未來會得到更好地發展。

3 結語

綜上所述，云計算具有靈活性、可擴展性、可靠性、低成本等特征，使云計算在電子政務中得以充分利用，使政府機構在業務方面減少沖突，提供協同合作，在信息采集、加工、匯總方面減少投資，提高了電子政務信息的服務質量，有助于我國電子政務信息方面的建設和發展，相信在眾多技術人員的共同努力之下，未來我國的云計算在政務信息大數據管理中的應用會更加廣泛，會得到更大的發展與進步。

參考文獻

[1] 徐維.淺析政務信息共享平臺數據加工與處理模式[J].信息通信，2014（2）：121-122.

[2] 郭崇.政務信息資源開發利用與數據環境建設[J].金融科技時代，2012（12）：87-88.

[3] 黎雷，曹坤杰.國土資源政務信息跨網數據交換的安全性研究[J].科技資訊，2015，13（20）：31-32.

[4] 張莉莉，梁明君.政務信息資源共享平臺設計與研究[J].青島職業技術學院學報，2014（4）：72-75.

[5] 譚劍安.縣級國土資源電子政務信息系統設計[J].東方企業文化，2013（16）：250.

[6] 徐少同.商業化開發利用中的政務信息資源集成機制研究[J].情報雜志，2012（11）：161-165.

[7] 王守選.基于SOA的政務信息資源交換平臺的設計與實現[D].湖南大學，2007.