电子政务的决策支持系统.doc

电子政务的决策支持系统冷鹏电子政务的决策支持系统摘要：讨论了在电子政务的建设中怎样来实施决策支持系统、决策支持系统与电子政务其它应用系统之间的关系。关键词：电子政务 决策支持 数据仓库 联机分析 数据模型一、 前言随着计算机技术和互联网技术的发展，社会各行各业的分工、业务流程、管理流程在发生着重大的改变。而如何运用先进的信息技术构建电子政府，实践电子政务，以电子化、信息化手段提高政府的行政职能、行政管理水平和决策准确性，从而更科学、更有效地为社会、企业和公众服务，目前已成为我国政府越来越紧迫的一项工作。作为一项国家政府信息化的重点建设电子政务建设，目前是围绕“金”字头的一系列重要信息化工程来展开的，电子政务建设的内容是直接面对全国各地不同职能、不同工作模式的各级政府部门，特别是具体的业务处理流程部门。概括来说电子政务的范畴包括政府对外服务与监管（G2B、G2C）、政府机构之间（G2G）和政府机构内部事务处理三大方面。电子政务系统构建包括电子政务网络平台建设、政府门户网站建设、政府内部办公自动化建设、政府内部管理系统建设、决策支持系统等系统的建设，为政府信息管理、服务水平的提高提供强大的技术和咨询支持。二、 为什么要决策支持系统决策支持系统是基于数据仓库（Data Warehouse）技术，对多个系统的历史数据进行综合智能分析，从而辅助决策领导作出科学决策的系统。近几年随着数据仓库技术的发展成熟，国内多个行业竞相采用基于数据仓库技术的商业智能（Business Inteligence）工具来提高市场的竞争优势。中国电子政务建设的应用是根据其面向的用户种类来分为对内电子政务应用系统（GTOG）和对外电子政务应用系统（BTOG和CTOG）。对内电子政务应用系统主要政府的上下属机构的管理和面向政府公务员提供，如网上审批、信息资料共享、办公支持、决策支持、公文流转等服务； 对外电子政务应用系统主要面向公众提供政务各职能部门的服务，如：网上项目申报、网上纳税等。国家政府机构在实践电子政务时，政府机构的多个应用系统都是单独直接面向某种职能政务工作、或者类似于企业用户群的业务申报、业务受理和业务审批这样的工作，应用系统是由不同软件开发商、集成商设计开发，对系统数据定义各异，例如有些系统对企业规模的定义是“大型企业”、“中型企业”、“小型企业”而另外一个系统对企业的定义则有可能是“50人以上”、“50150人”、“150人500人”、“500人以上”，而领导在做决策分析时是不愿意看到这种没有一个标准定义的数据的。面向系统类型、分布和数据的存储也很难做到统一，怎样将纸质数据电子化、文本数据和数据库数据集中统一分析也是一个技术难题。这些应用系统是为了满足业务受理而开发，业务量大、分析能力有局限性，对系统进行大量的复杂统计运算分析将会对业务系统的安全、稳定显然是不现实的，既便在闲时，统一综合分析受到了极大的制约。三、 决策支持在电子政务的应用数据获取层决策支持系统能够满足从即席查询（Ad-Hoc Query）、复杂报表（Reporting）、OLAP分析（On-Line Analytical Processing）到数据挖掘（Data Mining）内的各种需求。电子政务需要决策支持，决策支持系统能够为政府机构内的每个领域的管理决策人员提供全面、准确、快速的决策信息，对政府的相关业务起到事前决策、事中控制、事后反映效果。数据仓库技术是一种很好的技术，重要的是怎么样应用好这门技术，目前国内金融、电信等其它行业数据仓库的应用多数还停留在即席查询、报表和OLAP分析上。决策支持系统是建立在很成熟的电子信息化基础之上的系统，没有一定的历史数据积累决策支持系统不能充分地发挥其作用。电子政务的建设起步较晚，数据积累不够，如果在前期的电子政务应用系统规划期内注意规范化系统建设，能为将来的数据仓库设计作一些铺垫，对以后的决策支持系统建设将会起到事半功倍的作用。3.1 决策信息系统-EIS（Executive Information System）决策信息系统有时又被称作领导信息系统，它是基于数据仓库、符合决策者的分析习惯、不需要复杂的操作就能够快速、直观展现分析结果的前端展现系统。OLAP即联机分析处理，政府决策者通过联机分析处理对系统中的数据进行分析，它根据数据仓库随时间变化而变化的特点，以方便使政府决策者及时了解过去并预测将来，政府决策者通过对过去的回顾在历史数据中发现趋势变化。政府决策者还可以预见到这些趋势的改变将会对组织环境产生什么样的影响。联机分析处理工具能够对数据进行旋转，通过简单设置可以改变数据显示的位置，使原来位于行的数据和位于列的数据发生互换。使不同指标数据通过不同角度来进行综合观察分析。很容易就能实现同期同类的数据比较。联机分析处理的另一个重要特征是可以对数据进行向下钻取（drill-down）和向上汇总（roll-up），例如能使政府领导很方便地从日到星期、到月份、到季度、到年度了解到每一个时间段的情况。它将使政府决策者进入一个新的分析水平。3.2 数据模型设计建立科学的数据模型（Data Model）以供商业智能工具的分析是数据仓库实施的一重要环节。目前较流行的建立数据模型方法有所谓的第三范式（3NF，即 Third Normal Form）和星型模式（Star-Schema）。数据模型根据各政务情况建立，类似于风险管理模型、业务预测模型等数据模型的建立成败直接影响前端分析和政府领导决策。3.3 数据整理数据整理一般包含对数据的提取、清洗、加工和转换和装入等过程，这个过程谓之于ETL（Extract,Transform,and Load）。对异地、复杂数据接口、杂乱格式数据是数据整理的工作重点。如对政府机构内各应用系统的数据进行提取、清洗、加工和转换等操作倒入到数据仓库，有的还将会有可能涉及到其它政府机构的数据和国际组织如世界卫生组织、经贸组织等相关组织的数据，Excel格式、文本格式和多种关系型数据库存储的数据也必须按统一的标准格式存入到数据仓库。四、 决策支持对电子政务建设的应用系统提出要求电子政务的决策支持系统（Decision Support System）是政府从经验型理性管理向科学型量性管理转变的一个过程。决策支持系统是建立在其它所有应用系统之上的分析管理系统。由此决策支持系统对电子政务的其它应用系统就提出了一些要求。4.1 快捷、安全可靠的网络基础设施在电子政务其它所有应用系统之上的系统，对数据的传输要求做到准确、安全、实时和快捷。电子政务的应用系统主要涉及到两个基础设施的建设，即网络基础设施和国家信息安全基础设施NISI，它们分别向电子政务系统提供网络传输及互联服务、智能化信任服务、有效授权服务以及安全保密管理等服务。作为中国电子政务的基础运行平台，这两个基础设施在技术方案的选择上必须充分考虑技术的先进性和成熟性，并应确保个体对关键技术发展具有良好的适应能力，以保持决策支持系统服务的延续性和稳定性。4.2 完整、准确的数据决策支持系统实施的很大一部分工作是数据整理工作，电子政务的应用系统建设前期可以考虑到将来数据仓库建设问题，应用系统的规划、数据结构设计都应该为今后的数据仓库建设作好一些考虑。目前数据仓库的数据分析模型的设计有3NF和星型和雪花型等方法，与传统的应用系统的数据结构设计有很大的区别，而数据仓库存储的数据都是由其它应用系统经过转换、清洗加工整理过的高质量数据，如果其它应用系统的数据规范、完整、正确的话就可以大大降低数据整理的复杂程度，缩短决策支持系统的实施周期，就有可能采用手工编程的技术代替昂贵的ETL工具了。由此规划好电子政务其它应用系统的建设以产生完整、规范、正确的数据是一项非常有意义的工作。4.3 与外部的数据接口国家的很多电子政务工作不仅仅是单独一个政府机构完成的，例如一家外贸企业要进口一批货物将会涉及到国家很多政府机构，如国家外经贸部、国家海关、国家质量监督检验检疫局、国家外汇管理局等政府机构。政府机构的业务受理系统的数据来往是一件很频繁的事情，一方面对应用系统的数据稳定、安全提出了很高的要求。此外与其它政府机构和国际一些相关组织如世界经贸组织、世界卫生组织等的数据交换接口的定义也是一件不容忽视的工作。五、 决策支持应用意义发展电子政务，规划好电子政务各应用系统的建设，建立决策支持系统，利用电子政务综合数据库中存储的大量历史数据，根据政府领导决策和业务管理的需要，建立正确的决策体系和决策分析模型