数据挖掘档案管理论文范文第1篇
摘要：客户关系管理在企业管理决策中起到了关键作用，而数据挖掘技术为客户关系管理的实施提供了良好的技术支持。在对数据挖掘技术于客户关系管理中的价值和应用范畴进行分析，将数据挖掘应用于客户流失分析，进而从这些信息中挖掘出客户偏好的商品组合、消费习性或流失客户特征。
关键词：数据挖掘；客户关系管理；模型
The Application of Data Mining in Customer Relationship Management
GUO Feng, QIN Huilin
(School of Information ,Beijing Wuzi University, Beijing 101149,China)[GK2!2]
Customer Relationship Management(CRM) performs a key function in corporate management and decision-making.Data Mining(DM) offers sometechnical skills to Customer Relationship Management. This paper analyses the value and the applied range of DM in CRM,clarifying customer loss to recount the process of the DM.
面对激烈的市场竞争，客户价值越来越多地影响了企业价值，客户资源也成为各企业争夺的最重要战略资源之一。因此，了解客户需求，辨析最具利润贡献率的客户，已成为现代大多数企业经营的驱动力。客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM），恰是一种以客户为中心的经营策略，它以信息技术为手段，对工作流程进行重组，整合发挥企业资源优势，赋予企业更完善的客户交流能力，最大化客户收益率。
一、数据挖掘技术
企业需要尽可能多地了解客户行为，但随着客户数量的大量累积，客户信息的日趋复杂，如何管理和分析这些客户信息，从中找出对企业管理决策有价值的知识，就需要有更先进的技术和工具支持。而数据挖掘（Data Mining）技术为CRM分析大量复杂客户数据，挖掘客户价值提供了良好的技术支持。数据挖掘可从大量数据中抽取出潜在的、有价值的知识、模型、规则，是发现潜在关联、模式，做出预测性分析的有效工具。
二、CRM中数据挖掘的价值
CRM通过搜集、累积大量市场及客户资料，为企业建立起庞大的数据仓库，数据挖掘的关键所在正是从海量数据中区分出真正有价值的信息并找出其间的关联。
每个企业都期望通过采用一定工具和手段快速并准确辨析出企业最重要、最有价值的客户信息。数据挖掘技术从装有海量数据的数据仓库中经过深层分析，寻找隐藏在数据中的信息，发掘出有利于商业运作、提高竞争力的信息或知识；它能帮助企业管理客户生命周期的各阶段，包括争取新客户，让已有客户创造更多利润、保持住有价值的客户等；它能对客户需求做深入分析，滿足企业对个体细分市场的客户关系管理需求，帮助企业确定客户特点，使企业通过为客户提供有针对性服务而增加商机。
对企业而言，在CRM中应用数据挖掘有助于发现业务发展趋势，揭示已知事实，预测未知结果，并帮助企业分析出完成任务所需的关键因素，从而使企业增加收入、降低成本，处于更有利的竞争地位。
三、CRM中数据挖掘的应用范畴
数据挖掘通过对客户信息的自动筛选，从大量相关客户数据中挖掘出隐含的、未知的、对企业决策有潜在价值的知识和规则，帮助企业找出未被发现的新机会，预测在商业中制胜的策略，快速做出决策。其以下方面的应用尤为突出。[HJ1.5mm]
客户特征分析：除客户地址、性别、年龄、职业、收入、教育等基本信息外，获取诸如爱好、婚姻、配偶、健康、家庭环境等特征信息，可更详尽地了解客户，发现其行为规律，进而更好地制定客户策略，提高市场活动响应率。通过对大量客户消费行为信息采用分类、聚类等挖掘方法，按客户年龄、性别、收入、交易行为特征等属性细分为具有不同需求和交易习惯的群体，从而得出客户最关注点，有针对性制定个性化营销策略。
客户忠诚度分析：通过客户行为分析归类出高消费客户群、最稳定客户群、有价值的潜在客户群、有更多消费需求客户群等，从而做出客户持久性及稳定性分析，对客户需求能快速响应，使客户获得高度个性化服务。据统计，企业获得新客户成本远比保持老客户高得多，尽管各行业成本差异不同，但无论什么行业，6~8倍以上的差距是业界公认的；同时，根据80/20（20%的客户贡献80%销售额）的营销原则，对高消费及高忠诚度客户，更应采取策略培养其忠诚度。
营销交叉分析：企业掌握的客户先前消费信息中，可能正包含着决定该客户下一消费行为的关键、甚至决定因素，利用数据挖掘技术去发现隐藏在数据间的表面看似独立事件间的关系，从而帮助企业找到影响其消费行为的因素，有针对性展开营销策略，适时推荐其它产品。如关联规则分析能发现客户倾向于关联购买哪些产品；聚类分析能发现对特定产品感兴趣的用户群；神经网络、回归等方法能预测客户购买该新产品的可能性。
客户获取和流失分析：企业的增长壮大需不断维持老客户并获取新客户，通过分类、聚类、决策树等技术挖掘大量客户信息，识别出潜在的可开发客户群，判断具备哪些特性的客户群最易流失，并建立客户流失预测模型，较准确地找出易流失客户群，帮助企业制定方案，对其提前采取相应营销措施，最大程度地保持住老客户。
跟踪评价：通过数据仓库的数据清洁与集中过程，将客户反馈信息自动输入数据仓库中，实现客户行为跟踪，分析出客户满意度、信用等级等，从而评价及优化现行策略。如对不同信用等级客户采取不同赊销方案，这既保持了客户忠诚度又规避了不必要风险。通过跟踪评价可保证企业客户关系管理达到既定目标，建立良好客户关系。
四、客户流失分析
商业企业通常通过交易记录、抽奖、会员制等活动来记载销售信息和客户资料，进而从这些信息中挖掘出客户偏好的商品组合、消费习性，或是找出流失客户特征。下面以商业企业客户流失分析为例来说明CRM中数据挖掘的过程。
（一）数据选择
选取目标变量：即客户流失状态。通过分析具体问题，选择一个或多个已知量的组合作为目标变量。对于因消费特征改变而发生的流失，需要对相关具体问题加以考虑：是收入改变？偏好改变？还是购物环境要求改变？
选取输入自变量：输入自变量分静态数据和动态数据。静态数据是诸如客户基本资料（性别、婚姻状况、职业、居住区等）等不常变化的数据；动态数据是诸如月消费金额、消费特征等频繁或定期改变的数据。输入自变量与目标变量有内在联系，但却无法量化表示，这为数据挖掘提供了可发挥的空间。若一时无法确定某种数据是否与客户流失概率有关联，可暂时将其选入模型，在后续步骤考察各变量分布情况和相关性时再行取舍。
选取建模数据：客户流失方式分为客户自然消亡（因迁址而导致客户不再存在；或因客户服务升级，如普通客户升级为贵宾造成特定服务的目标客户消失）和客户转移到竞争对手两种。后者流失是商家真正关心且具挽留价值的客户，选择建模数据时必须选择后者流失客户数据参与建模。
（二）数据规约
数据规约是建模前的数据准备工作，一方面保证建模数据的正确性和有效性，另一方面通过对数据格式和内容的调整，使数据更符合建模需要。主要工作包括对数据的转换、整合、抽样、随机化、缺失值处理等。如按比例抽取未流失客户和已流失客户，将这两类数据合并，构成建模的数据源。模型建立后需大量数据来进行检验，故把样本数据分为用于建模和用于模型检验及修正两部分。
（三）模型建立
建模前利用数据挖掘工具的相关性比较功能，找出每一输入自变量和客户流失概率的相关性，删除相关性较小的变量，从而降低模型复杂度，缩短建模周期。现有数据挖掘工具很多，如神经网络、回归、决策树、关联、聚类等，可使用其中的多种方法预先建立多个模型，再对这些模型进行优劣比较，选出最适合客户流失分析的建模方法，建模过程中可使用多种近似算法来简化模型优化过程。模型建立后的调整是数据挖掘过程的核心部分，通常由数据分析专家完成。不同商业问题和不同数据分布属性会影响模型建立与调整策略，因此需业务专家参与调整策略的制定，以避免不适当优化造成业务信息的丢失。
（四）模型评价与解释
为得到准确结果，可利用未参与建模的数据进行模型评估。检验的方法是使用模型对已知客户状态的数据进行预测，将预测值与实际客户状态作比较，预测正确率最高的模型是最优模型。通过对模型做出合理的业务解释，可找出一些潜在规律来指导商家行为；反过来，通过业务解释也能证明数学模型的合理性和有效性。
（五）模型应用
可先选择一试点实施应用，试点期间随时注意模型应用的收益情况。若发生异常偏差，则停止应用，修正模型。试点结束后，若模型被证明应用良好，可考虑大范围推广。推广时要注意地区差异，不能完全照搬模型。经济环境发生重大变化或模型应用一段时期后，模型偏差可能会增大，这时可考虑重新建立一更具适用性的模型。
通过客户流失模型对客户流失情况的监控，若流失可能性過高，可采用促销等手段来提高客户忠诚度，防止客户流失的发生，从而彻底改变以往商家在成功获得客户后无法监控客户流失、无法有效实现客户关怀的状况。
五、结束语
数据挖掘作为CRM的前提和基础，不再仅局限于客户接触层面的客户关系管理，已深入到客户的消费行为和消费喜好，从更加深入全面的角度洞察客户、理解客户价值。采用了数据挖掘技术的CRM系统，在目前竞争日益激烈的知识经济环境和电子商务经济模式下，已成为现代企业在激烈市场竞争中生存和制胜的关键。在CRM中有效利用数据挖掘，可不断促进企业单个客户价值提升和客户规模的扩大，可指导企业高层决策者制定出最优的企业营销策略、降低运营成本、加速企业发展，有效推动企业价值和实力的不断攀升。
参考文献:
[1] 朱美珍.以数据挖掘提升客户关系管理[J].技术与创新管理,2006(4).
[2] 王红霞,陈根才.零售业CRM中的数据挖掘技术[J].计算机与数字工程,2006(1).
[3] 龙志勇.数据挖掘在电信行业关系管理的应用[J].信息网络,2003(12).
（责任编辑：樱紫）
数据挖掘档案管理论文范文第2篇
2013年度中国软件行业
新锐企业奖
自2002年起，青铜器开始搜集客户需求，在研发产品推出前的6年时间内，一共调研了5000多家企业和科研机构，遍布各行各业。有技术员的地方就是青铜器调研的地方，就有青铜器的客户。
几乎不做任何定制；大部分客户不拜访，最多做远程演示；前期考察，不适合客户使用时主动放弃客户……看到上述信息，很难想象这是一家管理软件公司对客户的回应。一般管理软件企业定会尽量迎合和满足客户的需求，但这家名为青铜器的研发管理软件公司则反其道，个性地坚持其另类的原则。
青铜器出于什么样的原因提出这些要求？“定制意味着成本高，部分软件公司就会想方设法在研发交付等环节上节约成本，很可能就不会派优秀的研发人员参与开发，所以这又必定会是一场双输交易。而只做远程演示是因为青铜器要求工程师要把软件做到容易看懂和使用，客户通过远程演示和视频就可了解青铜器软件的功能。”青铜器软件CEO朱学奎这样解释公司的特立独行。
而主动放弃客户，一方面是为了青铜器的声誉和品牌，另一方面也是为了客户。“试想若客户勉强采用我们的产品，但最终使用率过低，得不偿失，而我们也无法得到后续回报，这种交易就是双输。”朱学奎强调。
六年换来的经验
青铜器定位在企业价值链里的研发管理链条，而且定位的是研发管理中人与过程的管理，并非产品数据的管理PDM。不过，即便创立初期就对公司进行了定位，但青铜器并未马上开始研发软件推产品。他们选择了先调研。
软件企业都知道需求的重要性，但真正去调研和搜集企业需求的太少。青铜器CMO唐纯感慨道：“自2002年起，青铜器就开始搜集客户需求，在研发产品推出前的6年时间内，我们一共调研了5000多家企业和科研机构，遍布各行各业，有技术员的地方就是我们调研的地方，就有我们的客户。仅搜集客户需求一项的开支就高达1000多万元，而总共软件开发成本为3000万元。”
2009年，青铜器推出了首款研发管理软件。“四年间我们共出售了400多套产品，客户反馈的数据和使用情况都比较好，有250家左右的客户升级和扩容。”唐纯介绍，“我们的理想就是把中国的研发管理提高一个层次。”
小公司 大客户
清华大学、恒生电子、TCL、科大讯飞、京信通信、神州数码、浪潮……这一串名字都是青铜器的客户。有趣的是，像恒生电子、科大讯飞本身就是研发实力很强的软件企业，恒生的研发人员多达3000人，科大讯飞也有一支2000多人的研发团队，而青铜器的开发人员只有10个，他们为什么会甘于购买青铜器的软件？
在朱学奎眼中，中国的研发管理市场就像30年前中国的ERP市场，虽混乱但大有市场潜力。市场上需要的是更懂中国企业研发管理的公司，不过目前还没几家中国软件企业专注于此。
朱学奎认为：“80%的客户会选择青铜器，因为市场上还没有第二家在做研发管理软件。不过，另外20%的客户会货比三家，会把青铜器与其他项目管理软件进行对比，但这些项目管理软件很多都是做工程管理的，并非专业做研发管理。”
凭借其无可替代的产品优势，在大的经济环境并不好的情况下，青铜器2012年的营业收入增长了30%多。
数据挖掘档案管理论文范文第3篇
[摘 要] 石油企业数据资源是石油企业勘探开发研究的基础和依据，数据资源建设体系对石油企业来说尤为重要，不论是前期的区域研究和井位目标研究，还是勘探储量，都直接或间接来源于勘探开发数据。石油企业探索勘探开发数据资源建设体系建设，保障勘探开发数据的正确性、完整性、一致性和及时性;实现跨专业数据综合查询、数据下载服务;实现面向现有应用系统和专业软件的数据支持服务。
[关键词] 数据管理体系;数据资源;数据标准;数据采集;数据服务
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2020. 07. 027
1 石油企业数据管理现状
通过近几年的信息规划和建设，特别是在“十一五”和“十二五”期间，石油企业在信息化建设方面取得较好的成绩。根据管理流程或业务流程的不同，新建一批专业数据库，例如勘探静态库、勘探动态库、测井库、地化库、地震库和文档库等，这些数据管理现状如下。
1.1 数据质量参差不齐
石油企业各专业数据库分别由不同的业务部门对口建设与管理，管理模式及力度不一，造成各专业数据库在数据标准和数据值的管理方面差异较大，比如数据项在一个数据库中是用字符类型管理，在另一个数据库中是用数据类型管理;同一个数据类型的数据项在勘探静态库定义是浮点型，而在动态库中定义为整型。数据标准、数据值和数据管理模式的差异，造成数据质量的参差不齐。
1.2 数据交换和共享困难
石油企业信息化建设初期缺乏整体的规划，大多系统建设都是以业务部门为主导，业务部门只侧重管理方式和建设成果，没有统一这些系统建设过程中的开发语言、系统架构、数据标准和数据库类型等因素，导致在企业内部形成了一个个的“信息孤岛”。这些“信息孤岛”之间缺乏有效的通信机制，造成数据交换和共享困难，数据的价值不能充分发挥。
1.3 缺乏有效的管理机制
随着信息技术的发展和石油企业信息化建设的推进，企业认识到了数据的重要性，并尝试通过业务流来控制数据流，但由于缺乏有效的管理机制加之人为的因素，导致數据库中产生了大量的垃圾数据。数据产权不明确，管理职责混乱，管理和使用流程不清晰，是造成数据质量问题的重要因素。
2 数据管理体系建设
参考国际大型石油公司和国内石油企业先进的数据管理成功经验，应围绕数据资产化管理这一核心目标，建立石油企业勘探开发数据资源管理系统、数据标准体系、源头数据采集体系、数据存储体系和数据服务体系，实现勘探开发专业数据资产化管理、数据跨专业共享和应用。
2.1 数据资源管理体系
数据资源管理是指对石油企业核心业务涉及的数据进行全生命周期的统一管理。通过数据资源管理对数据进行注册、登记、统计、检索，是勘探开发数据管理的核心，包含业务分析与建模 、数据资源规划、数据资源管理系统建立。
业务分析与建模是在对石油企业的勘探开发业务进行全面分析基础上建立的勘探开发专业模型，形成一套规范的业务描述，为数据资源规划、数据标准建设奠定基础。数据资源规划是在对石油企业勘探开发业务全面分析后，梳理出业务所产生的数据及数据的整个生命周期：从数据的产生源点、数据的上报流程、数据的审核机制、数据的存储、数据的状态到数据的应用，并根据业务对数据的应用需求规划出统一管理的数据资源范围。根据数据产生的源点规划出数据采集的内容、岗位、频率等。数据资源管理系统通过设计一套元数据体系来管理数据的生命周期，建立数据资源管理系统，完成数据资源的注册及数据资源的检索、统计等功能。
2.2 数据标准体系
数据标准是石油企业数据管理的基础，主要包括：勘探开发一体化数据标准、勘探开发专业数据库标准、系统应用数据库数据标准、数据采集标准。勘探开发一体化的数据标准来自对石油企业业务的分析和现有数据标准的充分参考，是数据采集、数据存储、数据交换和数据共享的基础。能够有效解决跨专业信息沟通障碍，消除信息孤岛，实现数据跨专业共享。勘探开发专业数据库标准及系统应用数据库数据标准是各专业根据本专业业务需要建设的数据标准，为生产管理、综合研究应用系统服务。专业数据库、系统应用数据库数据标准需要与勘探开发一体化数据标准保持架构的一致性。数据采集标准规范石油企业数据采集内容，保证数据采集源头唯一，消除多渠道重复数据采集，确保数据质量。
2.3 源头数据采集体系
建立石油企业统一的数据采集体系，能够保证数据齐全、准确、及时地入库，为应用提供高质量的数据支持。在统一的源头数据采集规划下，各专业源头数据按照数据采集管理规范，通过数据采集系列软件进行采集，经过质量管理控制和数据审核后加载到数据库。采集体系主要包括：统一数据采集规划、统一采集管理规范、统一采集管理系列软件、统一采集管理流程、统一质量管理体系。
统一数据采集规划是在数据资源规划基础上，根据数据产生的源点统一规划出石油企业数据采集源点、数据采集内容、采集频率等。统一采集管理规范是在石油企业内统一明确规定数据采集内容的填写要求、填写格式、编码方式等。统一采集管理系列软件是数据采集配套的工具，包括：数据采集、数据审核、数据加载、数据质量监控、采集问题沟通及反馈等软件功能。统一采集管理流程优化和规范石油企业数据采集管理。建立从采集计划制定、采集计划分解、采集计划执行、采集计划监控、到采集问题反馈等一系列的规范管理流程，确保数据采集顺利实施。统一质量管理体系包括：数据采集质量的审核、入库质量的检查、应用问题的反馈处理及配套的考核办法。
2.4 数据存储体系
数据存储体系是指对数据库的统一存储管理，主要包含：勘探开发数据管理系统的硬件支撑环境建设、数据库构成，数据库的部署模式和数据存储管理规章制度等内容。
石油企业勘探开发数据管理系统数据库的构成就是设计出勘探开发数据库系统，为存储管理各种类型的数据（结构化数据、大块数据体、文档、图形等），采用一个还是多个数据库构成数据中心，并描述清楚各部分数据库及与现有数据库的关系。数据库部署采用主从模式，主数据库部署在总公司，各作业公司或分公司部署从数据库。数据存储管理规章制度包括：对数据库系统的数据标准、环境建设、安全管理和日常运行维护等内容。
2.5 数据服务体系
建立统一的数据服务体系，提供跨专业数据综合查询、数据下载服务;面向现有应用系统;综合研究专业软件提供数据支持服务。
跨专业数据综合查询、数据下载服务是在勘探开发数据存储层与综合应用层之间建立数据服务平台，面向勘探开发业务生产管理、專业应用，提供以地理信息与地质图形、勘探开发地质目标对象分类编目和专业业务分类编目为基础的数据组织、集成、检索、查询、浏览、统计、叠加、导航的综合查询应用系统。实现各类勘探开发信息跨专业的集成化组织和可视化查询。
面向现有应用系统数据支持服务是指对石油企业在原有专业数据库基础上，建立数据映射，通过ETL技术实现原有专业数据库与中心数据库互联互通，使原有应用系统不需改造或少量改造而平稳运行。在未来数据管理体系下，保护已有投资。
面向综合研究专业软件的数据支持服务是指对目前石油企业在地震资料解释、地质建模、数值模拟、测井解释等方面应用的各种主流软件的数据支持。大型主流综合研究软件基于本身的项目数据库运行，目前项目数据库的数据准备占用大量时间，数据服务提供面向主流综合研究软件项目数据库的数据打包下载功能。
3 总 结
石油企业数据管理体系是石油企业多年来数据管理和数据治理工作经验的总结与提升。数据管理体系的建设从根本上解决数据的采集、存储、管理和应用等方面的问题，是石油企业实现数据资产化管理和数据治理的关键，是石油企业大数据技术应用建设的基础，为后续勘探应用大数据技术和实现智能勘探提供数据支持。
主要参考文献
[1]阮杰. 油气田勘探与生产数据治理体系构建[J]. 信息技术与标准化，2018（8）：70 -72.
[2]王继鹏，金云智，李伟. 勘探开发数据整合之ETL系统的研究与实现[J]. 中国矿业，2019，28（z2）：191-194，199.
[3]张华义，何东溯，汪福勇，等. 勘探开发数据整理平台开发与应用[J]. 天然气勘探与开发，2009，32（4）：69 -74，88.
[4]霍威，郑勇，白薷，等. 延长油气田基础数据管理系统的分析与设计[J]. 中国石油和化工，2011（12）：56 -57.
[5]张华义，汪福勇，邓平，等. 油气田勘探开发数据管理与应用技术体系探索[J]. 天然气工业，2012，32（5）：85-88，109-110.
[6]赵长明.“一带一路”倡议实施中企业风险防控研究[J]. 哈尔滨师范大学社会科学学报， 2018（1）：75-79.
[7]戚晓旭，何皛彦，冯军宁.京津冀协同发展指标体系及相关建议[J]. 宏观经济管理， 2017（9） ：14-17.
[8]金焕东，孙依敏，朱颖超.中国石油企业“一带一路”对外合作面临的机遇与挑战[J].国际石油经济，2017（8） ：23-28.
[9]武文静，周晓唯. 丝绸之路经济带战略视阈下西安建设西部能源金融中心的优势测度[J].陕西师范大学学报：哲学社会科学版，2017（3）：45-47.
[10]陈培如，冼国明，马骆茹.制度环境与中国对外直接投资——基于扩展边际的分析视角[J]. 世界经济研究，2017（2）：22-25.
数据挖掘档案管理论文范文第4篇
摘要： 近年来，随着云计算、大数据、人工智能、移动互联网等新技术新业态的崛起，在政务服务工作中充分吸收利用这些新技术，推动“互联网+政务服务”模式升级，成为各地竞相发力的方向。本文以济南市加强网上政务服务能力为例，对“一网通办”工作进行了探讨和研究。
关健词：互联网+政务服务;一网通办;济南
引言
近年来，企业和群众对政府治理的公信度、权力运行的透明度、政务服务的便捷度都提出了新的更高要求。为了加快政府职能转变步伐，全面提升企业群众的获得感和满意度，国务院早在2018年6月就出台了《关于深化“互联网+政务服务”推进政务服务“一网、一门、一次”改革实施方案》，提出了“一网通办”的明确要求，为各级各部门实施“一网通办”改革把握了主线、切准了脉点、明晰了路径。
在\"互联网+政务服务\"的时代背景下，济南作为经济大省的省会，本着早一步、快一点的原则，为升级重塑“互联网+政务服务”模式进行了积极探索，全面推进政务服务“一网通办”工作，聚焦数据整合共享、完善平台功能、探索服务创新，打造一体化“掌上政府”，擦亮“在泉城，全办成”一流服务品牌。济南正逐步进入以“互联互通、数据共享、业务协同”为主要特征的“互联网+政务服务”新阶段。
1、聚焦数据整合共享
采取有力措施，聚焦数据共享， 破除“信息孤岛”和“数据烟囱”，破解企业群众办事难、办事慢、办事繁难题。
1.1完善制度规范建设。以政府令形式出台省内首个公共数据管理规章《济南市公共数据管理办法》，同步制定公共数据管理的配套制度规范，建立完善公共数据申请审核机制和数据质量反馈机制，形成数据申请、使用、反馈管理闭环。
1.2强化数据整合汇聚。建设完善统一大数据平台功能，重点打通全市公共数据共享瓶颈，为数据共享开放提供更安全、更通畅的通道;在全省率先发布市级公共数据清单，强化各政务部门的数据共享主体责任。
1.3提升数据服务水平。建成公共数据供需对接系统，规范数据申请流程;扩展数据服务支撑范围，通过数据共享交换平台，主动为纪监、公安、发改、住建、应急、卫健、自然资源、人社等部门提供数据共享服务;开展区县的法人基础数据返还工作，支撑区县数据共享应用;加快推进扩大电子证照应用领域，推动政务服务从“减材料、减要件、减跑腿”向“零材料、零要件、零跑腿”升级，全市多项办事服务取消了婚姻、户口、购房合同、不动产登记、退休等证明材料。
1.4拓展数据开放范围。发布《济南市公共服务企业数据资源开放清单》，在全省率先實现全面开放水电气暖等公共服务数据，连续多年在《中国地方政府数据开放报告》中获得“数开成荫”奖，数据开放水平全国领先。
2、完善政务服务平台功能
于2016年上半年发布《济南市人民政府办公厅关于印发济南市市级政务平台建设方案和工作任务分工的通知》（济政办字〔2016〕36号），拉开了加强全市网上政务服务能力建设的大幕。经过近几年的持续建设，特别是最近两年，全市围绕一体化政务服务能力提升和优化营商环境两项主要任务，全力以赴打响了 “一网通办”突破战，加快推动流程再造攻坚，以更高标准和更严要求，推动政务事项一网通办、网上办、掌上办、秒批秒办。
2.1全省率行建成“一网通办”总门户。在整合全市分散的政务服务资源、统一网上服务入口和用户系统的基础上，将济南市政府门户网和山东省政务服务网济南站点进行融合改版，建成“一网通办”总门户。形成全市政务服务总入口主体框架，实现政务服务事项统一申请、统一受理、集中办理、统一反馈和全流程监督，避免线上线下政务服务平台“两张皮”、不同区县和部门现有平台无法交互等突出问题。
2.2政务系统整合水平实现新提高。建立工作专班，采用集中办公方式，由市政府主要领导和各部门主要负责同志签订责任书，深入开展全市政务系统整合工作。推动各级政府部门业务信息系统接入全市政务服务平台，实现互联互通，统一用户、统一入口，做到一网受理、协同办理、数据共享，实现政务服务减环节、减证明、减时间，全面提升企业群众的获得感和满意度。
2.3整合资源实现政务服务统一评价。落实国家和山东省“好差评”工作要求，整合全市现有政务服务评价资源，按照国家最新规范标准建立健全全市统一政务服务“好差评”体系，实现了服务事项、服务渠道、承办单位三个全覆盖， 并与国家、省级政务服务平台“好差评”系统实现对接，构建数据归集共享、分析处理和业务协同办理机制，实现各类政务服务评价数据实时上报、集中管理、分类交办、快速处理，推动政务服务绩效真正由企业和群众来评判。
3、流程再造效能优先
3.1全国首创新建商品房和二手房业务全链条办理。打通40余项数据，不动产登记实现网上申请、网上审核、只来一次、当日办结，打造了最短最简最优不动产登记新模式，每年可减少申请资料数百万份，减少群众跑腿数百万人次，被自然资源部在全国推广。
3.2可信身份认证和电子印章系统应用居全国前列。目前已在热点领域开通18项可信身份认证和25项电子印章应用，每年提供服务数百万次，市政务服务大厅70%“一窗办理”事项实现亮码可办，公安、人社、公积金等业务实现“一章通办”。
3.3“无证明城市”建设领跑全省。印发《济南市推进“无证明城市”创建实施方案》，实现近40项高频证明事项网上办理，每年可减少纸质证明材料数百万份、群众跑腿近百万次。
4、打造“爱山东·泉城办”全天候服务型“掌上政府”
按照国家“互联网+政务服务”工作要求，为进一步优化全市营商环境，发挥数据资源整合共享优势，加快打造“掌上政府”，济南市紧紧围绕部规了门业务，打造“爱山东·泉城办”掌上政府，取得了明显成效。2020、2021连续两年作为政府为民办实事工作之一，“爱山东·泉城办”写入市政府工作报告，荣获“电子政务典型案例”“中国信息化数字政务创新奖”“政府信息化创新成果与实践案例”等荣誉。开发集成了一系列好用实用的高频热点亮点应用，选择几项介绍如下。
一是新建商品房、二手房“全链条”掌上办业务持续优化完善。以不动产业务为核心，结合个人电子签名功能及邮寄服务，真正实现“零跑腿”办房产证。纳入水、气、暖过户业务，市民在办理房产证和产权变更业务（如婚内析产、产权人姓名变更、产权人身份证明变更等）时，可以并联处理水、气、暖过户业务，极大方便了市民群众。
二是设立了公积金服务专区。从缴存、提取、贷款三个方面，梳理总结市民集中咨询的问题，从办理时间、地点、流程、申请材料等方面予以解答，形成完整的业务办理指南。服务专区还接入了交易密码设置、密码修改，还款变更等功能，实现公积金服务“查、提、还”全流程掌上办。
三是整合对接疫苗预约应用服务。通过与卫健部门对接，完成了疫苗预约功能的入驻，新冠肺炎疫苗、HPV疫苗、流感疫苗、甲肝疫苗、乙肝疫苗、狂犬疫苗等都可实现掌上预约。
四是制作春节期间留济补贴审核结果查询应用。配合发改、交通等五个部门开发上线了“春节期间外地留济补贴审核结果查询”功能应用，个人用户可以在APP内查询补贴申报审核结果，为超过6万多名外地留济员工提供了申报结果查询服务。
五是丰富电子证照“亮证”应用场景。在国内率先实现无犯罪证明、户籍证明、临时身份证明掌上开具和电子不动产证等百余项电子证照的亮证，目前，“泉城办”APP集成卡证类、证明类、证照类3大类，共计130项电子证件、证照。
六是建设“泉城码”实现市民服务“一码通行”。依托“爱山东·泉城办”APP，以健康码为底座，利用“数字保险箱”区块链技术，打造建设具有济南特色的泉城码。已完成景区入园、图书馆图书借阅、公交乘车、医院就诊场景应用。
5、互联网+政务服务”发展方向探讨与对策
“互联网+政务服务”增强政府利企惠民能力和自身治理能力，大幅改善了经济社会发展软环境，但也面临着观念更新、数据集成应用、平台智能化融合、均衡发展等诸多挑战。要促进“互联网+政务服务”提档升级，不断优化发展软环境，需从以下四个方面着力。
5.1推动线下窗口向线上窗口转变。加强政务服务信息化培训，促进工作人员树立“互联网+”的工作观念，提高其利用网络信息技术服务社会、服务企业、服务民众的能力。大力宣传 “互联网+政务服务”，引导民众逐步从传统线下窗口转向线上窗口，不断提升民众线上办事意愿和能力。
5.2促进政务数据聚、通、用、护一体化融合发展。信息网络技术的发展是“互联网+政务服务”的重要驱动力，要着眼于政务数据的采集、共享、应用和保护，通过数字技术创新助力政府行政体制改革，增强移动终端的智能性和便捷性;加強数据安全技术建设，破除保护隐私和数字政府建设的两难矛盾。
5.3破解平台重复建设和智能化融合的发展难题。当前，各地“互联网+政务服务”具有显著的地方性和区域性，缺乏整体性、协同性和共融性。加强数字政府的总体规划，确保国家平台与部门平台以及地方平台形成互联互通，减少重复建设和资源浪费，促进全国范围内政务服务的互联互通和智能融合;特别是要加强标准化建设和法治化建设，消除制度壁垒和安全隐患，统筹城乡、区域和群体间信息化建设均衡发展。
参考文献：
[1]政务服务标准化发展综述 ，汤峥，沈俊杰，张硕，钱瑾等;《中国质量与标准导报》;2021-04-28
数据挖掘档案管理论文范文第5篇
[关键词] 计算机;数据库;管理
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 23. 097
0 前 言
进入21世纪之后，计算机在我国得到迅速推广，在人们的生活、工作和学习中扮演着越来越重要的角色。很多机构和个人需要对计算机数据库进行一定的管理工作，现代管理的发展以及软件技术的发展也都对计算机数据库管理提出了更高的要求，再加上信息量剧增也进一步推动了计算机数据库的发展和完善。但是在实际的管理中却往往存在很多问题，极大的限制了计算机数据库的应用，在这种情况下，展开相关的研究就显得尤为重要。
1 当前计算机数据库管理中存在的安全风险分析
计算机数据库是指那些存储在计算机中的数据的集合，其数据的组织和存储都是按照一定的数据形式来进行的，独立性较强，并且比较容易对其进行扩展，更便于用户来对其进行使用和分享等。作为一个信息化的系统，保证数据库的安全性是数据库管理系统在应用的过程中最重要同时也是最为关键的一个环节。但是在数据库系统的使用中，经常会由于各种各样的不安全因素对数据库系统的正常使用的影响而引发一些安全风险，例如被非法用户越权使用、窃取、更改或是破坏等，这些风险一旦发生，将会给数据库的安全性带来严重的损害。因此必须要采取一定的技术措施来维护计算机数据库系统的安全。
在实际的应用中，计算机数据库系统的安全风险主要表现在以下几个方面：
(1)从计算机数据库系统自身来说，计算机数据库系统随着应用時间的推移已经较为成熟，但是却还没有完全的成熟，仍然存在部分问题，主要表现在两个方面，一个是在安全性能上，另一个是在操作上，使计算机数据库的安全性大大下降。与此同时，关系数据库系统没有为计算机数据库操作系统提供原版具有的特性，这一问题在那些不容忽视的安全特性上表现的尤为明显。由此可见，计算机数据库系统尚有不完备之处。
(2)从计算机数据库的管理系统来说，首先，数据库系统的管理是由人执行的，如果用户在使用的过程中缺乏安全意识，没有真正的落实安全管理措施，或者没有有效防范网络信息安全问题的方法，那么就很容易会发生安全事件。其次，计算机数据库与网络有着密切的联系，这就使计算机数据库具有一定的安全风险，尤其是在病毒逐渐多样化的当今时代，必须要加强数据库对病毒的防范工作，然而因为一些数据库技术人员专业素质较低，难以高效、准确的检测和处理病毒，从而对计算机数据库的可靠性和安全性带来了隐患。另外，计算机数据库技术要想发挥其功能和作用就必须要得到相配套软件的支持，但是在实际的研究中大多把计算机数据库系统看做是一个独立的个体，难以对其配套软件的性能进行同步提高，导致计算机数据库的安全性下降。现在，虽然多用户或者厂商采取了身份认证、防火墙等安全措施，但是这些方法忽视了对计算机数据库安全风险的预测，因此只能暂时的解决安全隐患，信息数据的安全性依然不高。
(3)从计算机数据库管理的操作系统来说，其风险主要来自于数据库系统和操作系统之间的联系以及后门这两个方面。首先，从数据库系统和操作系统之间的联系来看，硬件设备和操作系统所提供的环境对数据库系统的安全性起到了直接的决定性作用，一旦操作系统出现问题，例如允许用户直接存取数据库文件，那么无论采用哪种安全措施都难以维护数据库系统的安全性。其次，从计算机数据库管理的操作系统的后门来看，它给了电脑黑客们访问数据库、窃取信息提供了机会。
2 计算机数据库管理技术的应用分析
2.1 加强计算机数据库资料的备份与恢复管理技术
在数据库系统的运行过程中，难以完全避免系统故障，因此往往会发生数据丢失的问题，鉴于此，用户要养成提前做好数据备份与恢复的习惯，在关闭计算机数据库时、在数据库运行时都要对信息数据进行备份，这样即使突然的系统故障导致重要的数据受到破坏也能够通过备份来恢复得到一份完好的数据，通过这种方式可以保存计算机数据库信息，保证数据的一致性和完整性，有效避免出现重要数据信息丢失、损坏的情况。另外，可以将数据库信息备份到其他安全网络中，并保护好数据库的在线日志。除此之外，通过移动硬盘备份方式来备份数据库信息也是一种常用的方式，此时需要对硬盘设备性能与安全性进行慎重的考虑。
2.2 加强对加密技术的应用
网络内部也是数据库安全风险防范的一个重要部分，有可能会发生内部管理人员以非法的手段获取密码的行为或者利用关系越权使用数据库，直接打开数据库篡改数据信息的事性，在这种情况下，就必须要对一些重要数据进行加密处理，其中的明文就不会被数据库管理员看到，从而保证数据库中存储数据的安全性。另外，针对网站中游戏玩家的虚拟的财产数据、金融数据以及商业数据等这些相对机密、不能为外界所知的数据，必须要在其被储存到计算机数据库之后对其进行加密处理，通过这种方式可以有效防止未授权就被访问的情况发生。在数据加密之后，数据就能够得到安全保护，即使计算机数据库系统遭受到了严重的破坏，也不会对数据造成损失。
2.3 加强对数据存储管理技术的应用
计算机数据库中存储着大量的信息数据，必须要对其加强管理，鉴于此，可以采用两种方式：一是访问控制技术。此项技术对一个数据共享的环境来讲，是十分重要的，其应用中主要包括数据的浏览控制和修改控制这两部分。通过对数据的浏览控制，可以有效避免计算机数据库中数据的泄露，提高数据的保密性，而通过数据的修改控制则能够有效提高数据的可信性和正确性;二是用户认证技术。该项技术主要包括用户身份验证和用户身份识别技术这两个部分，通过身份验证可以有效阻止没有得到授权的用户访问数据库，而通过用户身份识别技术则能够有效防止用户的越权访问，此项技术主要用于最外层数据库系统的安全保护。
主要参考文献
[1]丁继民，师秀峰，牛生国.浅析计算机数据库的管理技术及应用[J].信息系统工程，2016(11)
[2]田树华.计算机数据库管理技术探讨[J].煤炭技术，2016，30(10)
[3]王龙.有关计算机数据库管理技术的探究[J].计算机光盘软件与应用，2016(18).
[4]王素香.计算机数据库的入侵检测技术分析[J].计算机光盘软件与应用，2016(1).
数据挖掘档案管理论文范文第6篇
摘要：[目的/意义]对政府数据开放平台在数据创新性开发利用中的服务功能进行分析，帮助有关部门更好地把握未来规划、建设、管理和服务的重点。[方法/过程]从服务方式和特点两个角度，对国内32家地方级政府数据开放平台的政府开放数据创新性开发与利用服务现状进行调研及分析研究。[结果/结论]共有23家平台已经在政府开放数据的创新性开发利用中积极作为，为社会公众开展政府开放数据的创新性开发利用提供包括定向数据、应用开发服务以及工具下载等多样化与全方位的服务。在今后的服务过程中，要制定具有可操作性的政策法规，加快海量政府开放数据的融通用，注重开发利用成果的落地，注重用户的需求分析和参与。
关键词：政府数据 数据开放 创新创业 开发利用 服务形式
分类号：G203
引用格式：莫富传. 政府数据开放平台数据创新性开发利用服务研究[J/OL]. 知识管理论坛， 2018， 3（5）： 245-254[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/140/.
1 前言
随着人类社会进入大数据时代，拥有庞大公共数据资源的政府部门也已经从信息公开进入到了数据开放阶段。政府部门因其特殊性质和职能需要而生产或掌握着大量的数据资源，是最大的数据生产、收集、使用和发布者。推动数据开放共享与创新性开发利用，充分挖掘政府数据的价值，已经成为提高政府管理与服务效率、促进社会创新与经济增长、促进可持续发展与提高人民生活水平的重要措施。
2015年8月，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，明确要求推动资源整合、加快政府数据的开放共享，在2018年底前建成国家政府数据统一开放平台，率先在信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、资源、农业、环境、安监、金融、质量、统计、气象、海洋、企业登记监管等重要领域实现公共数据资源合理适度向社会开放，带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利，激发大众创业、万众创新活力[1]。《促进大数据发展行动纲要》的印发，使建成政府数据开放平台成为我国重要的国家战略，也对政府数据开放平台在带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，挖掘和释放政府开放数据价值，促进社会创新中所应发挥的作用提出了明确要求。
本文在对政府数据开放和创新性开发利用现状进行简要阐述的基础上，对政府数据开放平台在政府开放数据创新性开发利用中的服务功能进行分析，并结合国外推进政府开放数据创新性开发利用的经验，提出各地优化政府数据开放平台在政府开放数据创新性开发利用的几点建议，以期能够帮助政府数据开放平台规划者、建设者和管理者对我国政府开放数据创新性开发利用服务现状有较为清晰的认识，更好地把握未来规划、建设、管理和服务的重点。
2 政府数据开放利用相关研究
2.1 政府数据开放
关于政府数据的概念，开放知识基金会和联合国经济与合作组织（以下简称“经合组织”）从两个方面进行了界定：①政府数据是指由政府或政府控制的实体产生或收集的数据；②这些数据可被任何人免费使用、重新利用和再分配[2]。国内学者李绪蓉和徐焕良则认为“政府数据是对一切产生于政府内部或虽然产生于政府外部但会对社会活动、公共事务和普通民众有影响、有意义的数据资源的统称”[3]。A. M. Espinar在《开放政府数据：情景设置》中则将政府数据开放定义为“开发原始的公共领域的信息，以开放的格式和在非限制性许可的情况下进行利用和再利用”[4]。吴旻认为“政府数据开放作为一种哲学理念和具体实践，指的是按照公众特定的需求和一定的互联网协议，对不同来源、不同类型的Web数据进行存储和组织，最终实现政府数据在网络空间的开放与共享，以寻求数据最大可能的获取与重用”[5]。
经合组织2010年的报告指出，政府数据开放可以产生经济、社会和政治3个方面的价值：政府数据开放为大数据产业的发展创造良好的环境，有助于推动经济发展；有助于促进社会创新，改善公民生活质量；有助于提高政府公共服务水平、提高政府透明度和公民参与度[6]。黄如花等从开放政府数据的基本价值及在各基本价值基础上的子价值两个层面系统地分析开放政府数据的价值，最后发现开放政府数据的基本价值有政治价值、社会价值、经济价值和技术价值[7]。
政府开放数据本身没有价值，只有当它创造了公共价值才真正具有价值。欧盟委员会对开放数据的价值链进行了描述：数据开放后将被分析和处理，提供有价值的信息或被可视化呈现，推动新的数据产品或数据服务的形成，然后在此基础上开发出多样化的、更具聚合性与综合性的产品或服务[8]。夏义堃根据信息产品的演化规律和信息生命周期理论，从数据产品/服务的价值转换方式以及覆盖的用户群体类型等角度，将开放数据的价值实现过程划分为原料性生产与供应、核心数据产品开发和综合性开发3个阶段，基本涉及数据汇集、转换、浓缩、应用程序开发等开放数据流程的所有环节，各环节价值实现主要借助数据利用手段、方法与工具的创新，通过内容增值和应用程序软件等衍生数据服务产品的开发来逐步丰富开放数据产业价值链的内涵，并不断延伸数据开发利用价值链的长度，逐级递进地提升其利用效益和价值[9]。郑磊认为，政府数据是大数据不可或缺的重要组成部分，具有较高的增值开发和创新應用价值，在创造数据价值的过程中，政府、数据利用者、普通公众和外部环境的作用缺一不可，共同决定着开放数据的最终效果，构成一个生态系统[10]。郑磊和吕文增以上海开放数据创新应用大赛为例的研究认为，将公共数据作为一种公共产品开放给社会进行创新应用，发动公众参与和协作，共同解决公共问题，具有无穷潜力，可创造巨大的公共价值[11]。周志峰认为政府开放数据的开发利用与创新创业有着天然的联系，促进政府数据开放共享与开发利用契合了经济社会发展的需求和国家创新驱动战略，为创新创业者提供了丰富、权威的信息资源，为创新创业实践开展提供了新契机，能够激发创新思维、开拓创业渠道，产生较好的经济和社会效益[12]。沈晶等将政府数据开放的价值定义为利益相关者通过利用和再利用政府数据创造出的价值由利益相关者获取的过程，并认为政府开放的原始数据本身不足以产生价值，政府数据开放价值生成应分三步走：政府将数据开放出来是第一步，利益相关者通过对政府数据的利用与再利用创造价值是第二步，第三步则是创造出的价值被获取[13]。
2.2 政府开放数据创新利用
获取、挖掘和利用政府开放数据的经济、社会和政治价值，一方面要促进各政府部门之间数据的融合和共享，以实现政府开放数据的内部利用，优化政府部门业务能力、提高决策水平和政府透明度，有利于民主决策，实现政治价值和社会价值；另一方面要面向社会需求，促进政府开放数据的完整、原始、及时、可获得、机器可处理、非歧视、非私人和无须授权地对外开放，满足社会公众和企业组织进行进一步加工整理再提供给广大用户或自身使用的、以商业或者非商业目的再利用需求，创造经济价值和社会价值，让百姓的生产和生活更加有效和便利。在大数据时代，政府机构拥有海量和蕴藏巨大价值的数据资源，同时，政府开放数据具有不被其所激发的思想和创新所消耗的特性，相反可以为创新性应用提供无尽的源泉。因此，开放政府数据意味着不仅要促进各政府部门之间数据的融合与共享和面向社会需求对外开放，而且要提供系列分析工具和平台服务，便于社会公众和企业组织可以通过单纯的基础数据及通过基础数据与其他数据的结合，分析挖掘和获取政府数据资源更深层次、更有效能的价值，开发出各种创新应用程序、解决方案或数据服务衍生产品，以促进经济社发展、助力智慧城市的建设和人民生活水平的提高。
开放政府数据可以促进政府数据的重复性和创新性开发利用，因此，数据的利用、再利用和创新利用是数据产生价值的3个层次，其中创新利用是数据价值产生的核心。政府数据的开放、整合和分析，以及在此基础上的开发与创新利用，能发现新的知识，创造新的价值。政府数据开放的最终目的是通过数据资源的开放共享与开发利用，发挥政府数据价值，使政府部门更高效透明地开展工作，促进经济发展和社会创新，改善公民生活质量。
2.3 国外推进政府开放数据创新性开发利用的典型案例
发达国家十分重视政府数据生态环境建设，从组织、机制及活动等方面与私营部门和民间社会组织建立良好的公私合作伙伴关系，形成了政府主导型、企业主导型和公民主导型3种在政府主导下分工有序、合作共赢的多方参与模式，采取完善政策法规体系、创造创新开发利用的社会环境、举办创新应用程序大赛、完善组织机构等多种措施，持续推进政府开放数据创新性开发利用，取得了很好的成效，为我国提供了较好的借鉴。具体案例如表1所示：
3 我国政府数据开放平台数据创新性开发利用服务
3.1 服务形式
开放政府数据意味着既要促进各政府部门之间数据的融合共享和面向社会需求的对外开放，更要提供系列分析工具和全方位的平台服务。从世界范围来看，建设国家级专门和统一的数据开放平台成为推动政府数据开放共享和创新性开发利用的重要选择。自2009年美国率先建立政府数据开放网站以来，目前全球已经有大约60个国家和地区建立了统一的国家政府数据开放平台。上海市于2012年建成我国第一个政府数据服务网，标志着我国正式开始了政府数据开放平台的建设进程。政府数据开放平台是由政府牵头、各政务部门共同参与建设的平台，其致力于各政府部门可公开数据的下载和服务，为企业和个人开展政务信息资源的社会化开发利用提供数据支持，推动信息资源增值服务业的发展以及相关数据分析与研究工作的开展[14]。通过政府数据开放平台，社会公众可以免费地获取大量完整原始、机器可读、可重复分析和利用的政府数据，因而在为数据需求者获取数据、进行开发利用的过程发挥着关键性作用。
本文采取网络调研法，对国内已建成的32家地方级政府数据开放平台（不含港澳台地区）进行全面调研，重点对平台的应用开发、在线工具和数据提供的功能设置进行实践操作和效果分析。调研发现共有23家平台已经在政府开放数据的开发利用中积极作为，为社会公众开展政府开放数据的开发利用提供了多样化和全方位的服务，包括为政府开放数据创新应用竞赛提供定向数据、提供API服务、APP软件、开发者服务以及数据监测与分析工具下载使用等。这些服务为用户获取政府数据、进而开展开发与利用提供了便利。表2为所调研的我国23家政府数据开放平台的数据创新性开发利用服务形式详细展示：
3.1.1 应用开发服务
政府开放数据作为一种公共资源，具有非歧视性、非私人的、无须授权等特征[15]，因此，任何人都可以对政府开放数据进行开发利用。政府机构也通过提供各种服务和便利，鼓励社会公众积极参与政府开放数据的开发利用。目前，软件开发人员已经在政府数据的价值揭示方面发挥了核心作用，通过构建移动和Web应用或APP，使用户通过移动设备或网络访问和交互数据及信息。为了帮助软件开发人员更好地开发应用程序，政府数据开放平台设置了“应用程序编程接口（API）”“开发者中心”“开发服务”“开发者社区”“APP”“应用成果提交”“用户帮助”等板块，为开发者提供包括海量数据下载、应用程序编程接口、开发方法及开发流程推荐、详细的开放者文档、常用开发工具下载等平台服务，以及开发者注册、创建应用、申请服务、应用推广、审核发布和管理应用等自助服务。
应用程序编程接口（application program interface，API），是一组定义、程序及协议的集合，是目前网站普遍運用供用户调用数据的方式，这种基于互联网的应用正变得越来越普及，在这个过程中有更多的站点将自身的资源开放给开发者来调用。对外提供的API 调用使得站点之间的内容关联性更强，同时这些开放的平台也为用户、开发者和中小网站带来了更大的价值。对于政府数据开放平台的API服务而言，API是政府开放数据平台向用户提供开发和利用数据的接口，其数量体现了平台数据的可开发程度[16]。对于政府机构来说，通过统一的对外接口，实现了政府开放数据从生成到收集和整理，再到开放共享、更新维护和获取利用的全生命周期管理，保证政府数据的原始性、真实完整性、可读性、开放性和安全性。对于普通数据需求用户来说，提供了政府数据的浏览检索和下载利用服务，用户可以通过API与数据开放平台进行交互，根据自己的选择标准或实际需求获取自己需要的政府数据。对于软件开发者来说，通过参数实时高效地调用海量的、适用于开发应用程序需求的政府开放数据，进而开发出基于政府开放数据的APP应用程序，面向公众使用。
随着移动互联网和APP软件开发技术的发展，移动APP成为公共部门发布最新数据信息和用户即时获取利用信息的重要方式。政府数据开放平台上提供了政府开放数据获取和利用APP简介和下载链接的功能，同时也支持用户对APP进行评价。这类APP是软件开发人员基于海量的政府开放数据进行开发的，可实时链接到海量政府开放数据，一般按照其所连接政府数据所属领域或主题进行分类，大部分是与社会公众交通出行、工作学习、休闲娱乐等密切相关，功能强大、使用方便。APP可以整合不同来源的数据或者允许用户在交互地图上查看数据，帮助用户便利而有效地利用了政府数据；同时，APP的推广与下载使用，也让公众更加深刻体会政府开放数据所带来的功能与实效。因此，APP软件的开发与对外发布，既促进了政府数据的重复性使用和利用，也很好地鼓励社会公众积极开展政府开放数据应用的进一步创新和创造。
通过应用开发服务，企业和社会公众可以基于海量数据，或者利用服务接口实时获取数据成为一名软件开发者，在自己感兴趣的数据应用领域进行开发移动端应用或接入外部应用以及方便地利用平台推广应用。
3.1.2 在线工具服务
（1）数据分析工具。数据分析是数据创新应用的基础环节，对原始数据进行分析有助于充分挖掘政府数据的价值。政府数据开放平台上提供了多种数据分析工具，帮助用户对数据进行初步管理和可视化分析。
北京政务数据资源网设置了“工具”栏，向用户介绍Hadoop、RapidMiner、Solr、Tableau等支持数据密集型分布式应用框架、数据分析、数据搜索、数据可视化等15款工具，以方便用户借助这些工具获取和处理政府数据。广州、哈尔滨、佛山、济南、南平、门江等政府数据开放平台设置“数据图谱”板块并为每一条数据提供“图谱”或“关联服务”选项指向数据图谱，贵阳市政府数据开放平台则在首页设置“专题图谱”“全局图谱”专栏并为每一条数据提供“资源图谱”选项，提供多种数据图谱可视化选择，实现可视化展示数据集的构成要素及数据集间的关联关系。广州、深圳、青岛、佛山、哈尔滨、济南、南平和宁波海曙区等政府数据开放平台则在每一条数据的详情页面提供“数据分析”“数据图表可视化”“数据初始化”“数据管理”“数据模型”或“描述信息”等选项，支持对数据进行初步管理和可视化分析。
（2）数据开放利用监测工具。对政府数据开放共享和获取利用情况进行监测，有助于平台管理人员和用户分析政府数据开放共享和获取利用情况，为进一步优化政府数据的开放和利用提供依据，最终改进服务方式，提升政府数据开放共享质量。
贵阳市政府数据开放平台提供了强大的数据监测工具——开放指数，提供包括平台访问来源追溯、访问次数、关注热度词云、用户注册类型分析、平台访问历史、数据评分统计、数据开放统计、需求分类比例、数据更新统计、资源格式比例、部门数据TOP10、数据下载TOP10和API调用TOP10等功能板块，对政府数据开放和利用情况进行全方位分析。北京、广州、青岛、济南和佛山顺德区等的政府数据开放平台则设置了“网站统计”“服务统计”“数据统计”等栏目，对政府数据的开放统计、访问统计、下载统计和评分统计等开放利用情况进行统计分析。佛山、哈尔滨、南平、门江等平台则设置“数据服务”“数据指数”或“数据分析”等栏目，从部门开放指数、主题开放指数和标签开放指数3个角度，分别显示平台上已梳理并开放的各政府部门数据开放和使用情况、当前部门数据的完善程度和基于标签值的关联数据集排行榜。上海则在“互动交流”栏提供数据概览，对开放数据的领域、类型和部门分布以及下载与访问情况进行可视化展示。
除了上述两类工具外，哈尔滨市政府数据开放平台在“数据服务”栏下的“数据工具”板块中提供加密/解密、MathML编辑测试、jQuery插件等6款在线工具，在线提供数据加解密、生成QR码、压缩、CSV转换为HTML表格、jQuery插件演示、MathML、LaTeX与数学公式等的在线编辑以及生成图片等服务。
3.1.3 創新应用竞赛定向数据服务
在开放数据之后，为推动数据的开发与利用，国内外的政府部门陆续举办了各种提供高额奖金的、以政府开放数据为“原材料”的开放数据创新应用程序研发或者解决方案的比赛，吸引社会大众参与到政府开放数据的开发利用中，实现数据利用的目标。政府开放数据创新应用竞赛能够将技术、创意以及商业模式进行全面的融合，大众根据自身专业领域、行业背景参与到开放数据的开发中，以独特的洞察力和创新思维发现数据的价值，挖掘开放数据中的价值“金矿”[11]。
（1）上海开放数据创新应用大赛。从2015年开始，上海成功举办了3次上海开放数据创新应用（Shanghai open data Apps，简称SODA）大赛，成为全国开放数据创新应用领域的品牌系列赛事。SODA大赛坚持开放创新的理念，以数据开放为切入口，采用“数据众筹、应用众包”的模式，以社会需求和社会热点痛点为导向，面向社会各方提供政务数据资源，通过政府搭台、政企合作、公众参与，依靠全社会力量，形成了服务数据开放者、产品开发者、应用需求者三方的完整价值体系，激发数据创新应用，发掘城市数据价值，推进政府数据资源的深度开发和增值利用[17]。2015年SODA大赛以“城市交通”为主题，上海政府数据服务网开放了24个交通类数据集；2016年SODA大赛以“城市安全”为主题，总计开放了29项超过2TB大赛专用数据；2017年SODA大赛以“城市治理”为主题，总计开放了23项大赛专用数据。
（2）中国研究生智慧城市技术与创意设计大赛。中国研究生智慧城市技术与创意设计大赛自2014年首次举办以来，至今已经举办四届。大赛以“创意启迪智慧、创新驱动发展”为理念，围绕智慧城市主题，激发研究生创新意识，提高研究生创新和实践能力，为国家、社会和企业培养创新型人才。北京市政务数据资源网设置“定向数据”栏和“往届活动”板块，为中国研究生智慧城市技术与创意设计大赛提供数据，并进行相关介绍。
（3）全国高校数据驱动创新研究大赛。首届全国高校数据驱动创新研究大赛于2017年12月至2018年3月期间开展，旨在鼓励各学科领域学子基于数据进行创新研究，促进研究数据的保存和共享。为支持参赛者设计作品，北京市相关政府部门通过北京市政务数据资源网提供定向开放和完全开放两类专题数据供参赛者下载使用。
此外，北京市信息资源管理中心于2014年主办了“北京市政务数据资源网应用创意大赛”，大赛以“政府数据开放，大数据创新应用”为主题，以北京市政务数据资源网开放的数据资源为主要的数据源，旨在进一步增进社会各界了解和使用政府数据，促进政府部门与企事业单位、个人之间的互动交流，并更大范围推广北京市政务数据资源网。上海市图书馆在2016年举办了以家谱为主题的“上海图书馆 2016 年开放数据应用开发竞赛”，并开放了馆藏家谱文献信息和内容信息，供参赛者使用。贵阳市交通管理局等部门在2016年举办了“交通事故成因分析竞赛”，贵阳市交管局为大赛开放了车管数据、交通违法信息、交通事故数据、交通天气状况数据、潮汐路道路交通管理及交通流数据等大赛定向数据。
3.2 优化对策
从上文政府数据开放平台数据开发利用服务模式的论述，可见政府部门非常重视政府数据的开放共享与再应用，为用户获取政府开放数据并在此基础上进行开放与利用提供了诸多服务和便利，但仍存在尚无专门指导政府数据创新性开发利用的政策法规、政府数据的多源异构、开发利用成果落地成效不显著等问题。受国外推进政府开放数据创新性开发利用典型案例的启发，本文认为各地政府数据开放平台数据创新性开发利用服务的优化，需要在以下几方面发力：
3.2.1 制定具有可操作性的政策法规
发挥政府开放数据的价值是一项系统工程，从技术上讲涉及数据采集、数据融合、数据加工、数据分析、结果呈现等内容，从政策法规上还涉及共享机制、开放政策、管理模式、交易规则、保障措施等问题，从主体上需要政府、企业、科研机构、个人等多方的共同参与和发力[18]。因此，随着政府数据开放和创新开发利用的深度发展，优化政府数据开放平台的数据开发利用服务，必然需要通过政策的颁布提供发展方向，通过相关法律规范的制定和实施提供坚实的保障。目前，我国还没有专门用于指导政府数据创新性开发利用、释放数据价值的国家政策，亟需从国家层面制定具有可操作性的政策法规，地方层面则需在国家政策法规体系的指导下，制定具体的地方行政法规和行动计划。
3.2.2 加快海量政府开放数据的融通用
一方面，政府数据开放平台拥有庞大的公共数据作为资源支撑；另一方面，政府数据开发利用需要以海量的数据资源为基础。但目前政府数据开放与创新性开发利用之间还存在一定的不匹配，就其原因，主要在于各级政府部门组织结构的条块分割和政府数据的多源异构。因此，政府数据开放平台要通过以多种格式开放政府数据、不断优化政府开放数据的组织与管理、提供多选择的数据检索方法和途径、支持通过API调用特定需求的数据资源、推广链接海量数据资源的APP应用等多种途径，使平台上海量的数据资源得到开发和利用，也使得社会开展政府数据的开发利用得到海量数据资源的支撑。同时，各级部门要启动数据“聚通用”攻坚会战，实施政务数据资源整合计划，加快建设政府数据共享平台，加强政府部门数据资源横向整合和管理，加强与国家有关机构的数据互换、信息互通，消除“信息孤岛”“数据烟囱”，积极推进政府部门数据互联共享。
3.2.3 注重开发利用成果的落地
政府数据开放的最终目的是通过数据资源的开放共享与开发利用，发挥政府数据价值，使政府部门更高效透明地开展工作，促进经济发展和社会创新，改善公民生活质量。在此过程中，开发成果的落地尤为关键。如果开发成果只停留于应用模型或者解决方案层面，则政府数据的价值仍旧无法发挥，政府透明、经济发展、社会创新、公民生活质量改善也只能成为空谈。因此，在具体实践中，政府数据开放平台的数据開发利用服务要以发挥政府数据价值为目标，力争实现开发成果的落地和产生实效。政府数据开放平台要进一步为社会公众和企业组织开展政府开放数据的创新性开发利用提供多样化和全方位的服务。创新应用大赛要积极贯彻开放合作的精神，将企业、高校和民间机构共同带入本市大数据生态建设，引入投资机构对优秀项目提供投资对接和孵化落地支持，推动成果转化，加速项目孵化落地，实现开放数据、创新应用、落地孵化三位一体目标，真正体现出开放数据对促进商业创新和经济转型发展的实质作用。
3.2.4 注重用户的需求分析和参与
政府开放数据平台的数据创新性开发利用服务非常强调用户的需求分析和参与。一方面要强调以用户为中心、需求为导向，通过多种分析工具和途径开展用户以及市场对于政府开放数据开发利用需求的调研和分析；另一方面强调开放性和公众性，重视公众的参与和互动，努力简化公众网上咨询和参与的流程，引入媒体合作，建立公众参与和反馈机制，提高用户体验。在用户的需求分析方面，部分政府数据开放平台提供开放指数工具或者设置“网站统计”板块，有助于帮助平台管理人员和用户分析政府数据开放共享和获取利用情况，为进一步优化政府数据的开放和利用方式、提升政府数据开放共享质量提供依据。在用户参与和反馈方面，对于普通数据需求者，提供数据分享、数据申请与定制、信息交流和用户个性化服务等功能，既为用户提供多种具有本地特色和用户个性化的服务，提升用户体验；也强调加强对公众的咨询，激发社会公众的“群体智慧”与创新创业活力，支持和鼓励大众参与到平台的建设和优化、政府开放数据的开发利用中。通过这些措施，建立高效的公众参与和反馈机制，保证公众的数据请求和咨询问答能够得到最快的响应，优先公开社会公众最迫切需要的数据资源，提高平台的服务效率和用户的满意度；对于应用开发者，则注重“互动交流”栏目的建设，设置信息发布、聊天交流、信息共享、提问反馈等板块，方便应用开发者之间的信息共享和交流反馈。
4 结语
进入大数据时代，向社会开放政府数据、充分挖掘政府开放数据以进行开发和利用，已经成为提高政府管理与服务效率、促进社会创新与经济增长、促进可持续发展与提高人民生活水平的重要措施。随着《促进大数据发展行动纲要》的印发，建成政府数据开放平台成为我国重要的国家战略，政府数据开放平台在带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用、挖掘和释放政府开放数据价值、促进社会创新中也开始积极作为。政府数据开放平台在社会公众开展政府开放数据的开发利用中提供了包括政府开放数据创新应用竞赛定向数据、API服务、APP服务、开发者服务以及数据分析与监测工具下载使用等服务，为用户获取政府数据并在此基础上进行开放与利用提供了便利。在今后的服务过程中，要制定具有可操作性的政策法规，加快海量政府开放数据的融通用，注重开发利用成果的落地，注重用户的需求分析和参与，使政府数据开放平台的数据创新性开发利用功能更好发挥，更利于有效挖掘和利用政府开放数据的巨大价值，有效满足“大众创业、万众创新”的需求，促进经济增长和社会可持续发展，不断提高人民生活水平。
参考文献：
[1] 国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知[EB/OL]. [2017-12-10]. http：//www.govcn/zhengce/content/201509/05/content_10137.htm.
[2] 卫军朝， 蔚海燕. 国外政府数据开放现状、特点及对我国的启示[J]. 图书馆杂志， 2016（11）： 23-29.
[3] 李绪蓉， 徐焕良. 政府信息资源管理与开发[M]. 北京：北京大学出版社， 2005.
[4] ESPINAR A M. Open goverment data： seting the scene[R]. Gijón：W3C Spain Office/CTIC， 2012.
[5] 吴旻. 开放数据在英、美政府中的应用及启示[J]. 图书与情报， 2012（1）： 127-130.
[6] OECD. ANNEX B.Reaping the benefits of cloud computing， Web2.0 and open data： OECD country experiences[J]. Sourceoecd science & information technology， 2010（14）： 172-185.
[7] 黄如花， 何乃东， 李白杨. 我国开放政府数据的价值体系构建[J]. 图书情报工作， 2017， 61（20）： 6-11.
[8] European commision. Elements of a data value chain strategy[EB/OL]. [2017-12-10]. https：//ec.europe.eu/digitalagenda/en/news/elements-data-value-chain-strategy.
[9] 夏义堃. 开放数据开发利用的产业特征与价值链分析[J]. 电子政务， 2016（10）： 41-50.
[10] 郑磊. 開放政府数据的价值创造机理： 生态系统的视角[J]. 电子政务， 2015（7）： 2-7.
[11] 郑磊， 吕文增. 公共数据开放的产出与效果研究——以上海开放数据创新应用大赛为例[J]. 电子政务， 2017（9）： 2-10.
[12] 周志峰. 创新创业视域下促进政府开放数据开发利用的对策分析[J]. 情报杂志， 2017， 36（6）： 141-147.
[13] 沈晶， 胡广伟. 利益相关者视角下政府数据开放价值生成机制研究[J]. 情报杂志， 2016， 35（12）： 92-97.
[14] 黄如花， 王春迎. 我国政府数据开放平台现状调查与分析[J]. 情报理论与实践， 2016（7）： 50-55.
[15] The 8 principles of open government data[EB/OL]. [2017-12-10]. https：//OpengovData.org/.
[16] 吴钢， 曾丽莹. 国内外政府开放数据平台建设比较研究[J]. 情报资料工作， 2016（6）： 75-79.
[17] 上海开放数据创新应用大赛95万奖项今全部揭晓[EB/OL]. [2017-12-10]. http：//www.sheitc.gov.cn/zxxx/672473.htm.
[18] 洪学海， 范灵俊， 洪筱楠， 等. 智慧城市建设中政府大数据开放与市场化利用[J]. 大数据， 2016（3）： 17-26.
