大数据背景下的政府信息资源整合与利用

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1、大数据背景下的政府信息资源整合与利用第17卷第4期2015年12月南京邮电大学学报（社会科学版）JournalofNanjingUniversityofPostsandTelecommunications（SocialScienee）Vol.17No.4Dec.2015【网络社会变革与管理】姚国章，刘忠祥（南京邮电人学管理学院，江苏南京210023）摘要:长期以来，由于职能部门的直线管理体制与数据规范标准不统一,我国各级政府在信息资源整合和利用方面存在着缺乏长效机制和统筹管理、信息资源开发价值不高以及社会化服务无法满

2、足市场需要等突出问题。以大数据为代表的新一代信息技术为解决这些问题提供了新的技术选择和发展思路。各级政府应在完善信息资源管理体制与安全保障体系的同时，建立统一的基于大数据的政府信息资源整合应用平台，实现各类信息资源的交换整合与共享，并结合各类应用构建政府信息资源开发利用模式，从而不断地推进政府信息资源的高效整合与合理利用。关键词:大数据;政府信息资源;信息资源整合;信息资源利用号:1673-5420(2015)04-0020-06一、弓I言众所周知，政府既是全社会信息资源的最大拥有者，也是信息资源主要的采集者、处理者

3、和使用者。因此，政府处理信息的能力成为政府执政能力的核心组成部分么一,对能否有效地履行其职能有着重耍影响。在现代信息通信技术飞速发展的今天，世界各国和地区的政府都面临着十分严峻的挑战。一方面，政府要不断提高部门之间信息资源共享的水平，提升政府的行政效率和决策能力。另一方面，政府要不断加大信息资源的开放力度，逐步由注重信息资源开发的社会价值向社会价值与经济价值并重拓展,在满足公众知情权、参与权、表达权和监督权的同时,进一步发挥信息资源在国民经济和社会发展中的突出作用，实现信息惠民、信息强政、信息兴业和信息带产等目标。以

4、人数据为代表的新一代信息技术为政府更好地整合信息资源,促进信息资源收稿日期:2015-07-12本刊网址:http://nysk.njupt.edu.cn作者简介:姚国章，教授，研究方向:电子商务与电子政务。刘忠祥，硕士研究生，研究方向:电子政务、公共服务信息化。的开发和利用提供了强有力的支撑。如何更好地利用大数据实现政府信息资源的整合和利用是当前我国各地各级政府所共同面临的一项紧迫任务，应在理论上有所突破,在实践上有所创新。二、大数据与政府信息资源整合的概念“大数据”是当前广受关注的概念，简言之，是指数据大小超出了

5、常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集、处理与管理数据能力的数据集［1］。但是大数据的概念又远不止大量的数据和处理大数据的各种技术，而是能够通过一定的方式对海量的数据进行关联与分析，获得拥有巨大价值的产品与服务，最终形成变革力,从而推动经济与社会的全面变革［2］。大数据演绎了“小数据汇聚成数据集,数据集聚上升为信息，信息转化成知识，知识涌现出智慧”的进程。政府信息资源主要是指在政府的管理活动中所产生的各类信息资源的统称。政府信息资源主要包括政府部门依法采集的信息资源、政府部门投资建设的信息资源以及各政府职能部门在履

6、行其职能的过程屮所产生的、依法授权管理的信息资源［3］。政府信息资源整合指的是在一定的统筹规划和组织领导下，采用先进的管理方法和数据处理技术，基于某种业务需求，对分散在各类机构中的信息资源进行挖掘与分析，在此基础上按照某种原则、标准或方法对信息资源进行整理与组织,实现相互渗透与高度协同，最终能够最处在“部门所冇，条线为主”的格局，不同的政府部门自行构建信息系统，比如公安、税务、工商、海关、卫生等,都是从上到下部署建设。这种“以业务条线为主线”的信息系统构建模式虽然一定程度上方便了纵向业务的管理和运营，但是由于数据格式

7、、技术实现以及管理形式无法统一，造成了一个又一个的信息孤岛，不同业务部门的网站无法实现信息资源整合，使得许多数据库逐步演变成“死库”。甚至有一些部门意识到数据资源的巨大价值，反而阻碍信息资源的整合，最终大限度地开发利用政府信息资源的过程⑷。三、政府信息资源整合与利用存在的主要问题信息资源是政府履行其职能的基础保证，信息资源的整合利用程度对政府履职能力和施政质量有着重要的影响。当前，我国政府信息资源整合与运用方血存在着以下问题:机制与统筹管理1•信息资源整合以事件驱动为主，缺乏长效经过多年的发展，我国政府信息化已经取得

8、了不小的进展，信息资源作为电子政务的核心资源,其价值也在逐步凸显。但是现阶段我国各地各级政府对信息资源的管理多以事件驱动为主,如南京通过亚青会、青奥会等大型体育赛事的准备工作，进行部分人口信息、交通数据的更新与整合，但是在活动结朿之后,相关的数据整合共享工作又陷入了困顿。这样并没有形成长效机制，持续地推动政府信息资源的整合与应用。冃前，国内大多