大数据环境下政务信息整合方法研究

摘要

随着电子政务的推行和发展，我国已初步完成政务信息化，但由于缺乏整体、统一的规划，各政务系统平台之间形成各自为政的“信息孤岛”。同时，在日新月异的信息、通信技术造就的无障碍沟通环境中，信息的生产与再生产过程不断迭代，政务信息跟随时代步入大数据阶段。如何高效利用具有大数据规模的政务信息，并从中快速获取有效、准确的决策支持知识以优化电子政务内部管理、提升政务服务品质，越来越受到政府的关注，更成为各国政府竞相深入研究的课题。
　　目前常用的整合方法分别深入至源系统的不同层次：应用层、业务流程以及数据层，对该课题的研究和探索呈现出明显的多元化。然而，大数据环境赋予政务的新特性，让目前的整合方法在工作总量与难度系数、速度与效率以及实用价值三方面面临诸多挑战。
　　针对政务信息的大数据特性，本文拟对基于数据仓库的整合方法进行优化，利用“同类合并”的理念对数据仓库构建工作进行有机重组，通过降低数据仓库构建工作重复率，有效提高整合方法实施效率。本研究按如下结构展开：
　　首先，分析大数据环境下政务信息的新特性，总结了目前各政务信息整合的目标及重、难点；
　　其次，结合政务信息整合目标对目前常用的三类政务信息整合方法的优、缺点进行分析，并选择基于数据仓库加载的政务信息整合方法加以改进。
　　然后，针对基于数据仓库加载的政务信息整合方法，在其数据仓库的构建过程中引入整合机制，即对作用于元数据的域通用知识与特殊对象知识进行分类和组装，并封装成具有抽取、转换与加载等功能各异且各自独立的MGO（基于元数据驱动通用操作器），最终，待整合的数据在MGO间自动传送并完成整合。在优化数据仓库构建过程的基础上，建立基于MGO的信息整合模型，实现整合方法应用中工作低冗余以及数据处理自动化，解决整合方法实施和维护成本高、工作重复且人为影响等问题，完成对政务信息整合方法的优化。
　　其次，构造基于MGO的数据仓库，以三峡大学图书馆信息整合为实例对基于MGO的信息整合模型进行验证，并对实验结果进行分析和总结。关于实例数据，政务信息因涉及公民、企事业单位隐私等问题导致真实的政务数据获取困难，鉴于图书馆信息与政务信息之间数据结构与类别具有相似性，同时图书馆信息整合与政务信息整合在待整合的数据源构成、整合过程、整合目的上存在共性，因此选用图书馆业务数据代替政务信息进行模型的实例验证；然后，结合图书馆信息整合需求，利用MGO方法构建以“读者”为主题的数据仓库，并围绕馆藏图书、读者、借阅三者建立多维数据集；基于多维数据集结果，针对馆藏纸质图书的利用情况、不同单位读者借阅行为，综合图书馆现实环境（包括学校学科变动等）进行统计分析，为图书馆决策提供信息支持。
　　文章的结尾，对论文工作进行总结，并结合政务发展趋势对本文研究工作进行展望。

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英文摘要

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1 绪论

1.1 课题的背景及意义

1.2 研究目的和意义

1.3 政务信息整合方法的国内外研究现状

1.4 本文研究的主要内容

1.5本文创新点说明

2 大数据环境下政务信息整合

2.1 政务信息与政务信息整合

2.2 大数据环境下政务信息数据特性

2.3 大数据环境下政务信息整合面临的挑战

2.4 本章小结

3 政务信息整合方法分析

3.1 门户管理

3.2 虚拟数据整合

3.3 数据仓库加载

3.4 政务信息整合方法优、缺点分析

3.5 本章小结

4 数据仓库加载方法的优化—构建基于元数据通用操作器的DW

4.1 基于传统数据仓库加载的政务信息整合方法面临的挑战

4.2元数据驱动通用操作器

4.3 基于MGO（元数据驱动通用操作器）的ETL模型

4.4 基于MGO的政务信息整合模型

4.5 本章小结

5 基于MGO的数据仓库构建方法实例验证

5.1 电子政务与图书馆相似性分析

5.2 图书馆借阅信息整合需求分析

5.3 基于MGO的数据仓库构建

5.4 实验结果与分析

5.5本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

后记

附录：攻读硕士学位期间发表的部分科研成果