商业智能系统在政府部门的应用

陆从青

（江苏省质量技术监督信息中心，江苏 南京 210000）

商业智能系统在政府部门的应用

陆从青

（江苏省质量技术监督信息中心，江苏 南京 210000）

大数据是继物联网、云计算之后，IT产业又一次颠覆性的技术革命，随着IT行业的长足发展，数据才是真正有价值的资产。政府部门应该积极引入商业智能系统，提高工作效率，更好地为广大民众提供便捷服务。

智能系统；数据；政府；应用

随着大数据时代的来临，数据已经成为一种重要的战略资产，其宝贵性显而易见。但绝大多数企业或者政府机关都面临着一个问题。如何盘活这些数据资产，使其为本企业增效，为政府服务，为个人生活提供更便利的信息，是大数据应用的难题。

尤其在政府部门，事业单位，其存储着海量的企业数据和全国林林总总的信息。但当要使用这些信息时，面临着难查询，反馈慢等一系列问题。当电子政务已经初步实现互联互通，当公共事物基础数据库已经日趋完善的情况下，如何将政府的服务性质上升到一个新台阶？

在欧美国家，企业中大放异彩的商业智能系统已经逐步挺进政府部门决策系统以及公共事业领域。国内政府管理领域中，商业智能系统部署尚不多见，但有必要尽快引入商业智能系统，使其为政府服务作出更有效的科学管理，科学决策，进一步将政府职能大放异彩。

1　政府应用商业智能系统

众所周知，大数据具有海量、速度、多样性的属性。各类机构和企业在每天的业务活动中产生数以百万亿字节的数据，其容量累计增加。而且数据量增长越来越快，因此对处理速度和响应速度提出更高要求，传统技术手段已经难以有效处理，并提取有价值的信息。多样性是指数据以多种类型方式出现。政府政务系统也同样面临这样的难题。如何利用商业智能系统，与大数据结合，使得各个独立政府部门能够及时取得数据，最终也能更好体现政府对企业和个人的服务效率。我国电子政务基本数据采集、信息共享方面成果显现。这就使得商业智能应用辅助决策变成可能。

随着“建设服务型政府”口号的提出，政务信息化在我国进入了“决策支持”和“综合应用”的领域。需要在信息化的建设中实现智能化和集成化的高层次应用。在电子政务应用中，需要同时满足以下2个重要的服务需求：①商业智能最基础的功能是提供终端用户的查询和报表工具，政府部门需要建立一个能有效搜集、监测和分析大量数据的系统，这是信息实时有效的需求；②当前政府部门的数据库系统虽存有海量数据，但是因为没有对这些数据内部之间的规律和彼此之间的关系进行有效发掘，也无法对未来的趋势进行有效预测，没能实现这些信息的有效利用，因此，电子政务必须能实现对决策提供辅助数据，这是科学决策的需求。

2　商业智能系统总体建设规则

2.1系统建设原则

（1）先进性：采用业界领先的管理思想和技术手段构建系统平台，保证信息化体系结构和系统解决方案在业界处于领先地位。

（2）适用性：系统必须契合政府部门的职能特点，需要考虑到跨部门、跨单位合作。

（3）高效性：确保系统的并发处理能力和快速响应，良好地实现各模块和各系统之间的信息集成，实现信息的传递和共享，提高管理效率。

（4）规范性：实现管理流程、运营流程的规范化和标准化，进而提高工作处理的自动化程度，提高工作效率和管理质量。

（5）安全性和稳定性：包括数据、用户、系统等的安全性和备份方案，系统具有较高的运行稳定性和快速的服务响应能力。

（6）扩展性：商业智能系统建设不仅可以满足目前的管理需要，还需考虑未来发展的需要。

（7）动态性：动态反映政府管理系统的各项关键指标，实时反映运行过程中出现的问题，以使政府部门处于动态、透明的可控状态，达到提高政府的管理效率和科学决策能力的目的。

3　系统逻辑架构

3.1源系统说明

本次BI项目的主要数据来源为SAP ERP，数聚采集平台（i@Report），JAVA录入平台以及KDS终端销售系统。

3.2数据处理层

数据抽取层的目的是实现将数据源的数据经过抽取，转换后加载到数据管理层中，同时在这个过程中，需要进行任务的调度控制，任务出错处理以及数据质量的检查。

3.3数据管理层

数据管理层以业务需求为驱动，根据业务不同的主题，建立多个主题模型。建模以维度建模方法论为指导，结合实际需求，考虑模型的灵活性，扩展性以及性能，为前端展现提供一致、高效的数据。数据管理层内置了数聚智慧决策模型，包括行业指标字典、行业指标模型和一系统内置的算法，通过数聚智慧决策模型，为用户带来行业和交叉客户的经验，提升系统的价值并更好地促进项目的效率与质量的提高。

3.4 报表平台层

报表平台采用业界最为优秀的SAP BO产品，可实现固定格式报表，动态报表，移动展现等多种报表。

3.5报表门户层

前端展现通过上海数聚软件系统股份有限公司的数聚智慧决策门户产品实现。数聚智慧决策门户具可以方便地集成其它展现工具，包括仪表盘、各种报表等，并且通过丰富的权限控制体系，能适应极其复杂的岗位设置，让信息只对正确的人开放。智慧决策门户采用模块化体系架构，具有良好的扩展性，同时支持在产品上进行二次开发，满足项目个性化的需求，在本项目中，预算管理和合并报表功能将在门户上通过二次开发实现。

4　商业智能技术架构基础平台建设

在总体建设原则的基础上，如何更好将商业智能技术和政务信息化系统相结合，在原有信息化基础上，更高效地将商业智能运用在政府部门内，这就需要在深刻熟悉政府办公流程的基础上，构建简单实用和合理合规的架构平台。

4.1总体数据规划

总体数据规划是政务信息化基础性工作，更是重要开端。重整政府部门数据环境，通过数据功能建模，建立稳健的政府信息资源网骨架，做好数据规划先行，充分挖掘数据仓库。通过政府各级部门和各级子单位的实际工作内容主题相关数据并以相关软件辅助进行规范分析，划分出各类主题数据库，以维度建模方式构建稳定数据模型。这就是总体数据规划的先行工作。

4.2数据元素标准

作为最小的信息单位，数据元素是用简单明了的短语来描述其用途和意义，是一种数据对象的抽象行为，要说明其逻辑属性。数据元素名称是计算机和管理人员沟通的桥梁，所以在实际表达的时候要特别注意，防止重名。数据元素的创建和规划需要全局考虑，一般而言，需要按照一定规则编写，同时也能正确反映数据元素的本意。比如采用该数据元素中文词的首字拼音字母，同音的可加入数字区分。同时要保证数据元素的名称和定义在整个政务信息系统中的一致性。避免在实际使用中造成麻烦。

4.3信息分类编码标准

信息分类编码对象是数据元素的一种体现。目前已经发展成一门独立学科，有重要的研究意义。在智能系统领域，遵循中国标准出版社出版的《信息分类和编码的基本原则与方法（GB/T 7027-2002）》，按照国家标准，从政务系统内在的数据源出发，确定分类编码对象，形成一套完善的政务系统内的信息分类编码标准。同时规范编码，制定编码表，完善标准化工作流程，为后续信息检索、处理和传输提供便捷。在实际制定编码表时，要充分考虑与国际编码标准的兼容，方便系统的信息共享和交换。

4.4用户视图标准

数据元素本身属于抽象概念，实际应用过程中，用户界面方式更加友好。用户界面是对一组数据元素的形象表达，采用报表、账单、屏幕格式等常见视图类型来反映数据组合和信息内容。方便信息共享和交换，这是总体数据规划所必需的。将分类编码和用户界面一致化规范，提高操作查询效率，是用户界面建设需要注意的地方。

4.5逻辑数据库标准

逻辑数据库是系统分析设计人员的观点。在关系数据库模型中，逻辑数据库是一组规范化的基本表。把概念数据库演化为逻辑数据库的主要工作是采用数据结构规范化原理与方法，将每个概念数据库分解成三范式的一组基本表，一个逻辑数据库就是这一组三范式基本表的统一体。逻辑数据库标准涉及各基本表的命名标识、主码、属性列表及基本表之间的结构关系。在总体数据规划的过程中建立企业信息资源管理基础标准。以企业信息资源管理基础标准为规范，建立全域数据模型是总体数据规划最重要的成果。

4.6数据模型规范

数据模型是数据特征的抽象，强调语义和特征，对政府运营和管理过程中涉及的所有业务工作概念提供统一的信息表示，便于计算机实现。数据模型是政府工作人员与智能系统开发人员之间的通信语言。总体数据规划的最终成果就是要形成一套全域数据模型。正如数据元素需要规范化，对于数据模型，同样也需要规范，大致分为三种。概念数据模型是一种抽象化数据模型，展现信息特征和属性。逻辑数据模型是一种图形化展现方式，在概念数据模型基础上，进行细化分解，是系统设计人员对数据存储的观点。物理数据模型基于逻辑数据模型，结合各种实际技术因素，在数据库平台和架构确定的情况下，综合设计数据的实际存放方式。

5　核心技术支撑

数据规划虽然对基础数据库进行了规范化整理、分类，建立政府信息资源管理基础标准，但这些只是基础工作。商业智能应用是对数据库的挖掘、分析和判定，其核心支撑技术包括数据仓库技术，数据挖掘技术，联机分析处理技术和前端展示技术等。政务信息系统利用商业智能软件，切不可生搬硬套，需要具体问题具体分析。

5.1数据仓库技术

数据仓库系统是一整套面向主题的数据集合，是对数据的处理技术集成。在政务信息系统中，对分散在不同部门和子单位中的数据进行收集整理，防止信息孤岛，是整个数据处理的基础。对于数据仓库，先要了解概念数据库和逻辑数据库。总体数据规划产生了全局数据模型，沉积了海量数据源，从最终用户对数据存储的角度出发，体现用户信息需求，建立概念数据库。而逻辑数据库是从系统设计人员观点出发，是一组三范式基本表的统一格式。

5.2数据挖掘技术

数据挖掘技术已经非常成熟，其过程也很复杂。从数据源将数据收集到数据仓库，将不同数据有机集中，规范转换，利用决策树、模糊集，甚至神经网络、遗传算法等分析工具进行最终的数据挖掘。在政务系统中，利用各级部门和子单位的数据基础，挖掘有用信息，形成内在隐含关系并建立决策模型，为政府实际对外决策提供帮助。

5.3联机分析处理技术

随着数据存储的爆炸性增长，用户查询的需求也越来越复杂，而不是一般的查询一条或者几条记录。在政务系统中，本部门查询内容，很有可能会涉及其他部门或者单位的信息，查询范围大。联机分析处理，通过多维角度对数据进行多层次分析和查询。更加适合在复杂的政务体系中，给工作人员提供快速响应服务，增强决策分析功能。

5.4前端展示技术

前端展示技术并不复杂，可视化角度是商业智能系统最直观的高手。如今此类技术众多，对于政务系统，选择合适实用的前端人机界面，力求简洁方便，可极大地提高办公舒适度和效率。

6　结语

政府开发商业智能系统当前还处于探索阶段，如何将各类政务信息进行有效利用，还需要进一步研究。在相关研发中，虽然有商业部门的经验参照，但没有实际的经验可循，还需要多花点时间去探索。如何高效利用政府内部数据资产，使其更好为国家治理、个人生活服务，任重而道远。商业智能系统在政府部门的部署，需要不断实践分析，在数据中发现规律，逐步积累经验。从政府的角度来说，商业智能系统的建立，最关键的有两点：首先是要提高数据质量，实现对相关数据的合理采集，确保采集面和数据的真实性，符合业务部门的规划需求；其次就是要注重培养重视积累的习惯，对于工作人员来说，要提高对智能系统的认识，加深对智能系统的理解，必须要建立相关制度，让大家重视该项工作，并逐步养成相关习惯，确保有效推进工作。

［1］肖志坚，马志堂.基于数据仓库的公共财政商业智能系统研究［J］.信息化建设，2010（2）：53-57.

［2］曾蔚.基于Silverlight和MVVM模式的移动商业智能系统研究［J］.太原师范学院学报：自然科学版，2011（6）：77-81.

［3］李栋，付娟娟.基于商业智能的智慧法院系统设计与实现［J］.电子世界，2015（15）：12-14.

［4］韩清池，陈世权.商业智能及其应用的研究与发展［J］.现代管理科学，2006（3）：22-24.

［5］欧阳坚，杨有亮.商业智能提升企业信息化水平研究［J］.中国管理信息化：综合版，2005（12）：17-19.

［6］陈贞.商业智能—现代企业的发展趋势［J］.黄石理工学院学报：人文社会科学版，2012（3）：33-34.

［7］魏勇，吴春波，李斌.基于PDCA循环的建筑制图课程教学质量改进［J］.四川工程职业技术学院学报，2014（3）：39-41. ［8］戴伟，胡鹏.云计算环境下实体的多属性高效率评估策略设计［J］.计算机应用研究，2016（6）：29-31.

The Application of Business Intelligence System in Government Departments

Lu Congqing
（Jiangsu Quality and Technology Supervision Information Center，Nanjing 210000， China）

Data is a disruptive technology revolution after the networking， cloud computing， the IT industry.With the rapid development of IT industry， data is the real value of assets， government departments should be actively introducing business intelligence system， improve work efficiency， better for the general public to provide convenient services.

intelligent system； data； government； application

陆从青（1985-），女，江苏南京。