信息化技術的飛速發展給政府治理提出了新的要求, 發展智慧政務已經成為各國政府的廣泛共識。隨著信息化技術快速發展和廣泛應用, 數據獲取、保持、交互、共享和處理技術跨越式發展, 基于大數據分析的社會治理精確度和可靠性顯著增強, 工作效率明顯提升。

1、政務大數據共享的需求與實現途徑

1.1 政務大數據共享需求分析

在中央政策的指引下, 各級政府都能認識到大數據對提升治理能力的重要性, 但不同地區、不同部門進行數據采集的標準、軟件和平臺不同, 信息及時性、準確性和一致性難以保證。(1) 政務大數據運行機制縱向順暢橫向不暢。我國政府部門上下級之間存在制約關系, 縱向之間信息交互機制較順暢;而同級部門間協調機制滯后造成信息交互不暢。(2) 各類數據統計機構間缺乏溝通交流。各類數據統計機構間缺乏溝通和交流, 政務數據收集、整理、分析存在重復投資、重復建設的問題, 此外, 多種機構的同時存在也造成重復勞動、口徑不一、數據不實的問題。(3) 數據閑置現象嚴重。由于缺少專業數據分析人員和分析工具, 數據沒有得到充分利用, 不利于發揮政務數據在提升政務管理水平中的作用。

1.2 政務大數據共享系統框架設計

共享系統采用“平臺+應用”的設計理念, 將全部政務大數據在一個平臺上集成, 并在此基礎上進行應用、管理、維護和擴展。共享系統通過集中數據中心的建立, 將各業務系統設計的數據進行歸納整合, 方便進行數據分析和應用, 主要分為數據層、支撐層、應用層三個層次。數據層是系統的基礎, 是海量數據的來源, 具體包括人口數據庫、地址數據庫、知識數據庫、公共服務數據庫、網絡事件數據庫等多種數據庫。支持層也可以成為工具層是系統運行的保證, 主要包括CA認證、GIS平臺、權限管理、報表供給、中間件等內容。應用層則是系統的核心, 主要作用是對來自于數據層的信息進行梳理、整合、分析、處理和應用, 具體包括大數據分析與輔助決策系統和集合式政務服務系統。

2、關鍵實現技術與方法

2.1 政務大數據共享

(1) 建立統一、高效、共享的政務數據資源庫。政務數據資源庫的建立是整個系統的基礎性工作, 需要將政府各部門信息數據進行集中采集和集中存儲, 在此基礎上根據實際需要, 綜合運用各類分析工具對數據進行分析, 根據分析結果向政府部門提出決策建議, 提高政府決策的正確率和有效性。例如, 遼寧省直機關進行的機構改革, 將各部門下屬的信息中心整合成為一個大的信息中心, 打破了原有的機構設置壁壘, 為信息共享、交換和集中應用提供了制度保障。

(2) 完善數據儲存和更新制度。加強管理機制建設, 保證數據資源庫的定期更新。(1) 實現數據資源庫與各部門業務數據庫的對接, 實現業務數據定期向資源數據庫的信息更新。(2) 實現網格化管理中搜集到的信息的及時匯總資源數據庫中。(3) 根據政府窗口采集到的信息對資源數據庫進行更新。在技術層面, 采用SQL數據庫存儲結構化數據;采用NoSQL數據庫存儲非結構化數據, 滿足大量數據存儲和訪問需求;使用ETL工具滿足使用者數據交換和數據讀取的需求。

(3) 建立政務數據流轉和共享交換機制。依托地方政府電子政務外網在一致的交換協議下實現部門間、地區間的數據交換和共享。業務庫用來保存政府部門產生的政務數據資源;交換庫用以存放多部門的交換數據;中心交換節點負責交換數據的采集、分發和傳送;使用者通過位于業務部門的交換節點實現數據的存儲、上傳和下載。中心數據資源庫和業務數據之間通過以上流程實現數據資源的交換和共享, 為政務數據分析和政府政務服務決策提供數據支撐。

2.2 大數據分析與輔助決策應用

(1) 主要應用框架。政務大數據分析的主要目的是整合各部門數據資源, 理清事物間的關系, 發現政府治理中的關鍵點和風險點, 向政府部門提供數據分析結果和決策建議, 提升政府決策的效率和準確性。基于以上考慮, 建立政務數據應用框架, 主要包括數據資源匯聚、基礎支撐服務平臺、數據分析服務和主題數據分析四個層次。數據資源匯聚層的主要作用是將外部數據資源通過數據采用與轉換更新到數據資源庫中;基礎支撐服務層也可以成為支撐環境, 主要為上層數據分析提供支持和保障;數據分析服務層包括關聯分析、主體分析、時間分析、類別分析、趨勢分析等內容, 是對海量數據進行初步分析的過程;主題數據分析包括人口主題、網格化主題、綜合治理主題、民生主題、宗教主題等內容, 該層次的主要工作是對初步分析的數據進行深入分析, 提取數據中的有效信息, 對分析結果進行可視化展示, 為政府決策提供參考。

(2) 主題數據分析。本部分主要介紹人口分析主體和網格化主題, 以這兩個主題說明主題數據分析運行模式。政府實施社會治理的重點是對居民的管理, 因此首先以人口主題分析為例對主題數據分析進行說明。人口主題分析, 包括人口自然情況結構分析、空間人口分析、人物關系分析和人口遷移分析等內容。需要指出的是主題分析各組成部分并不是相互獨立的, 而是相互交叉和融合的, 可以在模塊中對人口的不同屬性進行交叉研究, 準確反映各類人群的共性和特性。網格化管理主體主要包括熱點領域模塊、區域熱點模塊和網格員統計模塊三個部分。按照網格時間的時間、地點、類型、內容四個屬性進行交叉分析, 研究網格內事件產生的主要原因和關鍵點, 發現區域內問題隱患, 提前采取措施進行防范, 提升區域管理水平。

(3) 可視化輔助決策。大數據可視化的作用體現在讓數據更好的被理解, 讓使用者能夠合理使用不斷增長的數據量, 促進數據發現和使用, 幫助使用者更好的決策。可視化輔助決策是指將數據統計分析結果直觀的展示給數據使用者, 方便使用者更加直觀、便捷的發現數據特點和規律, 幫助政府做出科學決策。

2.3 集合式政務服務應用實現模式

集合式政務服務是在大數據分析的基礎上, 基于統一的數據資源庫為居民提供便捷、高效的政務服務的過程。集合式政務服務主要包括一窗式申報、一窗式手里、專業化審批等部分。集合式政務服務不同于當前實施的一站式服務, 不僅僅局限于將政府職能進行物理集中, 而是根據業務邏輯關系將窗口進行邏輯集中, 將政府職能整合實現業務流程內部流轉, 居民僅在一個窗口就可以滿足各類政務需求。具體流程為, 居民在各級行政服務窗口提出政務服務申請, 經人工和系統比對后將居民請求和申報要件提交到政府部門, 如需上級部門進行審核則由相關部門通過系統推送到上級部門, 居民可以通過網上辦事大廳查看具體辦理過程和結果信息。通過系統對居民提供的數據進行對比核驗, 對其他相關信息進行提取, 對新提供的信息進行留存, 通過系統應用減少審批要件, 提升信息準確率, 提高政務服務效率。