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二 电子政务信息资源

与数据库建设

从电子政务信息资源的

内容和特点

电子政务信息管理的数据库

与数据仓库技术

以及云存储与云计算技术

三个方面进行讲解

电子政务信息资源

是一个国家信息资源的

主要组成部分

它是政府部门

在履行管理国家行政事务职责的

业务过程中

和政务信息化过程中

所产生的有利用价值

数字化的 网络化的信息内容

可以从广义和狭义两个方面

对电子政务信息资源进行解释

广义的政府信息资源是指

政府行政工作中

所产生和利用的信息资源

以及其相关的

人员 设备 技术

环境和资金等要素的集合

狭义的政府信息资源是指

一切产生于政府内部

或产生于政府外部

但对政府活动

有影响的信息资源的统称

其中政府内部的信息资源

又可以包括条例

规定 章程 命令 指示 批复

议案 通告 公函 会议纪要

合同 协议书等等方面

政府外部的信息资源可以包括

新闻报道 消息资料 群众信访

提议议案 社会调研等等方面

电子政务信息资源数据量大

政府是信息资源的最大拥有者

也是最大生产者

消费者 发布者

据统计

目前全国各级政府部门汇集了

全社会信息资源的80%以上

电子政务信息资源涵盖面广

政务信息资源的公共性

使得它的涵盖面极广

涉及政府与社会的

政治 军事 经济

人物 文化 科技

天文 地理 产业等

各领域的信息

包括过去和现在

本地和周边

电子政务信息资源价值高

比一般的信息资源更有价值

质量和可信度比较高

直接关系到

国民经济和社会发展的

状况和水平

此外 电子政务信息资源还具有

权威性 综合性 时效性

共享性 机密性等特点

2006年5月发布的

《2006-2020年国家信息化发展战略》中指出

信息资源日益成为重要生产要素

无形资产和社会财富

电子政务信息资源

是一个国家信息资源的

重要组成部分

电子政务信息资源的

存储和使用关系到

电子政务的质量和水平

具备体现在以下三个方面

一是数据存在形式

决定政务运行效率和运行效果

数据资源的存储形式多样

包括纸质 磁介质 光介质等

表现方式也多样

包括文本 图像

报表 声音 视频等

对于各种形式

各种表现方式的信息

人们的接受效果不尽相同

二是信息处理能力

决定政府决策水平

例如 能否排除干扰信息

以及能否找到决策关键信息

对于政府决策水平

具有重要影响

三是信息响应速度

决定政务服务满意度

但是 信息资源

如果彼此相互隔绝

不能相互共享和互通

就会形成

大量分散异构的“信息孤岛”

影响电子政务信息资源的价值

“信息孤岛”是指在各个单位

或者单位的各个部门之间

由于种种原因

造成各种数据信息无法

或者无法通畅的共享和流动

下面对电子政务运用系统中的

数据库与数据仓库技术

进行讲解

数据处理中

最重要的问题

就是数据管理

具体包括

如何对数据进行分类 组织

编码 存储 检索和维护

数据管理大致经过了三个阶段

人工管理阶段

文件系统阶段

和数据库系统阶段

这三个阶段的数据管理特点

是不尽相同的

数据库系统阶段

是上世纪60年代后期出现的

它相对于人工管理和文件系统

具有了独立的数据库管理系统

具有共享性高 冗余度小

具有高度的物理独立性

和一定的逻辑独立性特点

能够对所有数据进行统一

集中和独立的管理

是对现实世界对象

数据进行管理的技术

数据库是指存储在计算机内

有组织 可共享的数据集合

不仅包括数据本身

还包括数据间的联系

数据库管理系统

是一种系统软件

用于数据库的建立

使用和维护

常见的数据库管理系统包括

Access SQL Server Oracle

以及MySQL等等

数据库应用系统

是系统开发人员

利用数据库系统资源开发的

面向某一类实际应用的软件系统

三者之间的关系如图所示

数据库用于

对数据及其关系的存储

数据库管理系统

用于对数据库的管理

而数据库应用系统

是面向具体的业务内容

借助于数据库管理系统

对数据进行使用

为了有效地组织和管理数据

数据库一般采用三级模式结构

内模式 模式和外模式

即由物理级 概念级和用户级所构成

内模式又称物理模式

具体描述

数据在外部存储器上

如何组织存储

内模式反映了数据库的存储方式

模式又称逻辑模式

或概念模式

是对数据库中

数据整体逻辑结构

和特征的描述

是全体用户公共的数据视图

外模式是用户的数据视图

与某一应用有关的数据的逻辑表示

外模式是模式的一个子集

故又称为子模式

其包含模式中允许特定

用户使用的部分数据

三种模式三者之间的关系如图所示

其中模式是内模式的逻辑表示

内模式是模式的物理实现

外模式是模式的部分提取

此外

还存在数据库系统的两级映射

一是概念模式与内模式映射

实现了

概念模式到内模式的相互转换

当数据库的存储结构发生变化时

通过修改相应的概念

模式/内模式的映射

使得数据库的逻辑模式不变

其外模式不变

应用程序不必修改

从而保证数据

具有很高的物理独立性

二是外模式/概念模式映射

实现了外模式

到概念模式的相互转换

当逻辑模式发生变化时

通过修改相应的

外模式/逻辑模式映射

使得用户使用的

大部分外模式不变

从而应用程序不必修改

保证数据具有较高的

逻辑独立性

数据库的数据模型

是反映相关实体

及其实体间联系的

数据组织结构和形式

是数据库系统

用来表示实体

及其联系的方式

是从现实世界

到机器世界的一个中间层次

数据模型包括三部分内容

一数据结构

是指研究对象类型的集合

描述数据的静态特征

二是数据操作

是对数据库中

各种对象允许执行的操作集合的规范

描述了动态特性

三是数据约束条件

是指一组完整性的规则的集合

保证数据的正确 有效和相容

数据模型可以分为三类

概念数据模型

逻辑数据模型和物理数据模型

概念数据模型简称概念模型

是对客观世界

复杂事物的结构描述

以及内在联系的刻画

概念模型主要包括

E-R模型 扩展的E-R模型

面向对象模型以及谓词模型等等

逻辑数据模型又称数据模型

是一种面向数据库系统的模型

该模型着重于

在数据库系统一级的实现

逻辑数据模型主要包括

层次模型 网状模型

关系模型 面向对象模型等

这里需要注意的是

不同数据模型

对应不同数据库系统

三是物理数据模型

又称物理模型

是面向计算机物理表示的模型

按照信息的应用属性

一般可将电子政务系统的数据

类型划分为基础数据库

和业务数据库两大类

基础数据库

作为国家统一建设的

战略性基础数据

又可以细分为

基础数据支撑库

和基础数据库两类

其中

基础数据支撑库一般包括

元数据库 公共代码数据库

业务规则数据库

和标准规范数据库等等

基础数据库包括

人口信息数据库

法人信息数据库

空间地理与自然资源信息数据库

和宏观经济信息数据库等等

基础支撑数据库

是对整个数据中心的其他数据库

起支撑和管理作用的

主要负责

对整个核心数据库进行描述

实现对数据的管理

控制和配置

同时对数据库中的信息

进行管理规范的制定和执行

传统数据库

作为数据管理的手段

主要用于联机事务处理

然而随着数据库

和网络的广泛应用

数据库中保存的数据急剧膨胀

这一方面导致历史数据量增多

对大量历史数据的访问性能

明显下降

另一方面

数据的迅猛增加

和分析方法的滞后

使得两者之间的矛盾

越来越加突出

由于事务处理和分析处理

具有极不相同的性质

如表所示

要提高分析和决策的效率和有效性

分析型处理及数据

必须与操作型处理及数据

相互分开

联机事务处理

数据分析处理的区别

主要体现在以下方面

数据的粒度不同

在事务处理中

操作的是数据库中的数据

一般是原始的业务性数据

数据格式和描述方式

并不适合非计算机专业人员

进行业务上的分析和统计

而在分析处理环境中

需要的是对原始数据

进行统计加工后的汇总数据

处理特性不同

在事务处理环节中

数据存取操作频率高

而每次处理时间短

一般使用当前数据

在分析处理环境中

可能需要连续几个小时

可能需要用到大量历史数据

数据集成不同

在事务处理环境中

数据库中的数据一般

为面向某个应用的局部数据

一般不需集成

在分析处理环境中

需要的是大量 广泛 普遍的

集成性数据

事先需要集成

因此

要提高分析和决策的效率和有效性

分析型处理及数据

必须与操作型处理及数据相互分离

数据仓库技术

就是用于分析处理环境

而出现的一种数据存储和组织技术

它用于把分析型数据

从事务处理环境中提取出来

并将其清理

转换为新的存储格式

建立单独的分析处理环境

以适应分析 决策的需要

数据仓库的提出者认为

数据仓库是面向主题的

集成的 稳定的

反映历史变化的数据集合

主要用于支撑管理决策

主题是一个在较高层次

将数据归类的标准

每一个主题

基本对应一个宏观分析的领域

例如

保险公司的数据仓库的主题

可以划分为客户

政策 保险金 索赔等方面

数据仓库是集成的

是指数据仓库需要统一原始数据中

所有矛盾之处

如字段的同名异义

单位不统一 字长不一致等情况

数据仓库是稳定的

是指数据仓库

反映的是历史数据的内容

第二

数据经集成进入数据库之后

极少或者根本不更新的

数据仓库的数据组织结构

如图所示

主要包括近期基本数据

远期基本数据

轻度综合数据

高度综合数据

以及元数据

整个数据仓库系统

包括从操作数据库

和外部其它数据源的提取

转换工具

数据仓库数据部分

主要指

构成数据仓库数据存储的数据库

和数据仓库管理系统

基于数据仓库的数据分析工具

以及与以上各部分相关的

管理综合部件

构成了整个“数据仓库系统”

与数据库比较而言

数据仓库中的数据

是一种分析型数据

它本身可能就是已经

综合或提炼所得

并且对于需求事先不知道

或者可能不清楚

它是面向分析的

它的主要目的

是为决策支持提供数据服务

它的基本结构如图所示

下面对电子政务运用系统中的

云存储与云计算技术进行讲解

云存储是指通过集群应用

网格技术

或分布式文件系统等功能

将网络中

大量各种不同类型的存储设备

通过应用软件

集合起来协同工作

共同对外提供数据存储

和业务访问功能的一个系统

可以用云来描述广域网和互联网

如图所示

当我们使用它们时

我们只需要知道用户名和密码

并不需要知道网络中的具体硬件

软件系统等具体构成要素

当使用者使用云存储

并不是使用某一个存储设备

而是使用整个云存储系统

带来的一种数据访问服务

严格来讲

云存储不是存储

而是一种服务

云存储的核心

是应用软件与存储设备相结合

通过应用软件实现存储设备

向存储服务的转变

云计算系统

可以认为是以数据处理

数据运算为中心的系统

云计算系统

不但能对数据进行处理和运算

系统中

还有大量的存储阵列设备

以实现对计算数据的保存和管理

传统的政务应用

是政务系统的用户

主要包括企业

公务员 公众等等

直接和各个具体政府部门交互

通过各个政府部门

或者部门内的公务员之间的协作

来实现用户的需求

这种分散的模式

造成了各种资源和服务的割裂

难以很好的共享和相互协作

从而政务工作的效率

和质量的提升比较困难

而采用

政务云的电子政务应用模式

通过政务云实现对不同政府部门

和公务员的政务服务

和信息资源的整合

政务系统的用户

直接通过政务云

完成政务事项的办理

将大大提高政务工作的效率和质量

如图所示

通过政务云最终实现

政务活动的公务 企业 政府

和公务人员的信息资源共享

和服务的集成

电子政务信息资源

可以从三个层次来进行集成

一是数据整合

数据整合是

整个电子政务信息资源整合的基础

电子政务的应用

属于典型的分布式应用

数据分布在不同地区 部门

物理拓扑上是分散的

同时

电子政务信息的主体

是公文信息 政策 法规

以及各种专题数据库

大多数属于半结构化

和非结构化信息

传统的政务流程复杂且分散

整个业务流程

按地理位置和人力分配

被分割在多个部门

增加了业务的交接环节

和复杂程度

在云计算环境下

用户可以以政务流为主线

通过工作流建模工具

规划所需的业务流程

控制事务在云内部的运行过程

逐个环节地实现

政务业务流的信息化

应用整合

是在一个统一的应用基础平台

和信息组织规范的框架下

对已有的电子政务应用系统

如门户网站 OA系统 审批系统

政务公开系统

工作流系统等等

进行无缝整合

实现应用系统之间的交互和协同

从应用深度上来看

电子政务的发展经历了

电子政务统一的网络平台

统一的数据交换平台

统一的业务处理平台三个阶段

是一个不断深化的过程

从应用广度来看

经历了政府内部OA系统

MIS系统等等

政府门户网站

电子公文交换

业务数据交换

协同办公和并联审批

一站式服务

最终实现智慧政府