大數據背景下的電子政務平臺應用框架研究

馬艷華

摘 要：在數據不斷增長的背景中，在電子政務中普遍使用大數據技術處理政務數據，讓電子政務服務步入進良好的軌道。基于此，本文首先分析了電子政務平臺，然后分析了在大數據背景下，電子政務平臺的應用框架。

關鍵詞：大數據；電子政務；平臺框架

中圖分類號：D63 文獻標識碼：A 文章編號：1004-7344（2018）30-0329-01

引 言

在大數據背景下，數據有著多種多樣的類型，電子政務數據也有著多種多樣的形式。如何應用更好的處理呈現爆炸性增長的數據信息，成為了政府部門面臨的重要問題。如今大數據技術已經成為了政務數據處理的關鍵技術，成為了挖掘數據價值的有效工具。因此，構建電子政務平臺具有現實意義，需要分析平臺應用框架，提升系統性能。

1 電子政務平臺

1.1 電子政務

在大數據背景下，政府部門推動建設電子政務平臺是必然趨勢，能夠讓政府服務平臺得到統一，讓多個部門能夠合作辦公，對賬戶進行統一管理。應用電子商務平臺能夠有效的規避管理風險，借助大數據技術，推動一站式服務以及一體化政府的管理目標。借助大數據技術，提升政府的服務效果。相比于傳統行政，電子政府最大的特點體現在行政電子化，行政無紙化以及傳遞信息網絡化的特點。應用電子政務平臺，能夠讓政府工作更加公開透明，讓政府工作更加高效，推動政府服務的優化，優化政府和公民之間的關系，讓公民和社會組織更好的參與到政府決策中，構建民主社會、和諧社會。

1.2 電子政務平臺應用框架的條件

（1）電子政務由網絡技術、硬件系統以及軟件系統構成的綜合服務系統。在硬件系統中，主要包含內部的局域網、外部的互聯網、專用線路以及通信系統。軟件系統主要包含庫管系統、通信平臺、用戶管理系統、文件系統、人事系統、政策發布系統以及權限管理系統等等。

（2）電子政務作為處理政府內部事務以及公開事務的綜合系統，除了政府行政事務之外，還包含立法事務、公共管理事務等，如社區事務等。

（3）電子政務作為先進、新型的管理系統，并不是將原本的管理系統原封不動的放置在互聯網環境中，而是需要對其內部結構進行重新劃分，對其業務流程進行重新組合。電子政務和原本的政務系統有著明顯的差距。

2 大數據背景下的電子政務平臺應用框架

2.1 平臺結構

2.1.1 數據源層

對所有基礎數據來源進行分析，包含政府自身各個部門的數據，也包含外部數據。例如：目前信息系統中的數據，和外部相關單位進行共享傳輸的數據，還包括接入互聯網后的公開數據等等。

2.1.2 數據采集層

對數據的來源進行整合，對數據進行清理，對各種數據進行集成。利用ETL工具來實現不同部門、不同區域以及不同系統的數據的整合和處理，同時還能處理結構化、半結構化等數據，依照數據格式的不同，使用不同的數據采集技術。

2.1.3 數據儲存計算層

在Hadoop生態體系基礎上，提供大容量形式的數據儲存，數據計算以及實時分析功能，對各類數據等進行儲存，對底層大數據使用技術難度進行了屏蔽處理，用戶在進行數據分析的時候，會和相應的數據進行結合最終形成作業，從而能夠在計算資源上執行，形成分析結果也對上層服務進行反饋。

2.1.4 數據支撐層

在數據支撐層中，提供的是大數據的治理服務，對數據標準進行定義，對數據控制質量進行執行，讓數據標準化程度得到提高，推動數據的可用性。給大數據的可視化提供分析功能，讓海量數據以不同形狀和顏色反映出數據的指標和關聯，讓用戶能夠更加直觀的進行決策，給各類數據系統提供服務。

2.1.5 數據應用層

數據應用層作為應用大數據十分重要的技術，要設計成政務管理報表以及相關應用，例如數據的統計是從多個維度進行的動態統計，實現電子政務數據多個維度的指標分析，能夠實現政務信息的公開，提供智能化數據決策，包括對數據的挖掘、對數據分析預測以及決策支持等。其中對數據的挖掘分析是數據和模型之間使用和分析的結果，將隱藏數據上的重要數據價值挖掘出來，對數據預測分析是在統計挖掘基礎上，通過預測模型，充分結合問題的識別以及發展，數據的決策可以作為工作人員的參考。

2.1.6 數據展示層

數據展示層給用戶提供了多元化數據分析，提供多種展示渠道，包含資產目錄、網盤等。根據用戶的不同，分權限提供給用戶對應的內容。大數據的展現模板實現了各種業務的需求，在系統首頁呈現出數據分析出來的成果。如對政務信息進行可視化呈現，使用同比、環比等方式更加直觀的展示，常使用的方式是曲線圖、餅狀圖以及柱狀圖等方式。

2.2 大數據處理

在使用大數據技術進行處理的時候，常使用Hadoop開源框架提供計算解決方案。Hadoop中使用的核心技術是Map Reduce以及HDFS[1]。前者是應用在處理分析數據的技術，也是大數據背景中熱門技術。后者是將數據文件劃分成多個集群節點中，將儲存和計算兩個節點合二為一，讓傳輸成本和設備成本有所降低。前者使用的是并行處理數據模型，兩個執行階段分別為Map以及Reduce[2]。在Map執行階段，數據的讀取是分布式文件系統中進行的，數據被劃分成多個部分，每一個部分和一個Map任務相對應，這些任務均勻分布在集群節點當中運行，運行的結果是多個中間鍵值對。在Map任務執行完成之后，再開始Reduce執行階段。中間鍵值對被重新劃分，每一個組和Reduce相互對應。這些任務同樣在集群中的節點上運行。這種技術更方便于編程人員的工作，不需要過多注重底層代碼，使用分布式的集群處理能夠有效應對數據的爆炸性增長。但是HDFS能夠更好的保證數據的集中、復制等，讓數據可靠性和實用性得到保證，讓系統整體性能得到提升。

3 結 論

綜上所述，本文先是分析了電子政務平臺以及電子政務平臺應用框架的條件，然后研究了大數據背景下，電子政務平臺的應用框架，平臺結構要包含數據源層、數據采集層、數據儲存計算層、數據支撐層、數據應用層、數據展示層，使用Map Reduce以及HDFS技術進行數據處理。

參考文獻

[1]陳尚波.大數據時代基于云計算的電子政務平臺研究[J].電子測試，2017（24）：59～60.

[2]劉 星.大數據背景下長沙市政府電子政務平臺建設問題研究[D].廣西師范大學，2017.

收稿日期：2018-9-12