电子政务中决策咨询服务体系建设解决方案，本文主要内容关键词为：电子政务论文,体系建设论文,咨询服务论文,解决方案论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
20世纪90年代以来，伴随着信息技术、特别是网络技术的飞速发展，世界各国尤其是发达国家高度重视政府治理的变革，重视运用信息技术改造传统的政府管理方式，电子政务建设已成为国家信息化建设的龙头。虽然各国的发展侧重点有所不同，但在改革现有的行政程序，运用信息手段建立政府与社会的互动，提供更加快捷、方便的公共服务，体现行政民主和资源共享以及提供办事效率和透明度等方面的目的性，却是十分相似的。在我国，经过多年电子政务的建设实践，各级党委、政府部门对其建设的目的，有了更加明确的认识与把握，建设的指导思想也更加科学和理性了。但是，必须看到，目前国内各地区、各部门的电子政务建设发展极不平衡，存在着网络规模小、开放程度低、信息资源封闭等问题。在这种情况下，有必要让某些有条件快速发展的建设项目先行发展起来，以此带动和促进其他部分发展。就此而言，决策咨询服务体系建设可以作为政府信息化建设的一次重要实践率先发展起来。本文重点阐述决策咨询服务体系建设解决方案问题，旨在为电子政务建设的深化与提升提供一种创新思路和模式。
1 总体解决方案
决策咨询服务体系（以下简称“服务体系”）建设的总体目标是建立一个基于Internet，以电子政务专网支撑平台为依托，联合各种信息咨询系统共同工作，为领导决策提供“专、精、深、准、新”的调研型、预测型、建议型、经验型和理论型的网络化信息咨询服务保障体系。
总体解决方案主要是建立为领导决策咨询服务的基础标准、系统功能模型和系统数据模型，在这些标准和模型的指导、控制和协调下，实施网络工程、数据库工程和应用软件工程。
总体策略分两大步骤：一是实施服务体系信息资源规划解决方案。必须把信息资源建设放在首位，为开发事务处理系统（TPS）、管理信息系统（MIS）、决策支持系统（DSS）、主管信息系统（EIS）等等信息系统奠定基础；二是实施服务体系集成化网络化建设方案。在实施中又分为高层工作和低层工作两层：高层工作面向整个服务对象，解决总体规划、标准规范的建立和高层设计问题；低层工作面向职能域，解决标准规范的实施、应用系统的分析、设计与建设问题。两个层次的工作均由集成化应用软件来支持。
2 技术解决方案
2.1 技术支持原则
服务体系建设应遵循如下原则：
开放性：系统设计要为自身业务发展和社会发展提供接口。
先进性：在兼顾系统成熟性的前提下，采用先进的技术，使计算机系统发挥最大的效率，并随着技术不断发展得到相应的更新。
可扩展性：系统设计除了可以适应目前各级领导决策需要外，应充分考虑领导决策日后的发展需要。选用大型数据库管理系统及数据仓库技术来支持决策咨询系统的数据管理。
可靠性：系统应具有能够正常维护其工作的能力。
安全性：系统设计时，要充分保证用户在安全性方面的要求。
统一性：系统建设坚持系统集成软件设计和数据库建设的统一标准。
2.2 系统设计思想
服务体系的技术设计理念是：
开放性：为领导决策咨询机构提供一个虚拟的、统一的交互合作的环境；数据流在各种应用系统的流通渠道中必须畅通的流动。
集成化：数据资源实施整体建设、管理、使用和共享。
可持续性：系统软件设计和数据库建设应具有灵活的集成、重构和组配的功能，软件单元可以复用。能够支持软硬件动态变化性；支持各种集成定制服务模块的共享、嵌套与组合，能根据需要灵活地构建新的集成系统和服务流程等。
在实际操作中选择分布式结构，重点解决互操作性问题。
分布式。以分布式计算为核心的信息系统的集合体。服务体系建设选择三层/多层C/S体系结构。三层/多层/C/S体系结构的核心思想是将应用功能分成表示层（客户机）、功能层（应用逻辑）和数据层（数据服务器）三部分，并对三层进行明确分割，逻辑上使其独立，能为各个独立的决策咨询系统提供一致的技术支持。服务体系的软件开发技术选择分布式面向对象技术和中间件技术。面向对象技术采用面向对象的概念组织、管理网络计算，支持多层分布式体系结构，可以在不同的机器对象间相互传递消息，共同协作实现系统功能，解决复杂网络环境下的互操作性问题。中间件技术在整个系统中起数据总线的作用，各种异构系统可以通过中间件有机地结合成一个整体，消除通讯协议、数据库查询语言、应用逻辑与操作系统之间潜在的不兼容问题，可以有效地解决各种不同类型的信息系统异构数据库的数据融合问题。
互操作性。从计算机技术的角度来看，服务体系面临的诸多问题归结为一点就是解决应用系统的互操作性，以实现服务体系与各个信息咨询系统间互通互联、实时在线、协同工作。互操作性涉及到的许多问题都与信息资源的标准化相关，比如，一个决策方案需要利用多个信息咨询服务系统的信息资源，要想将信息资源统一地表现出来，必须对信息资源本身进行命名和标识。因此，互操作性必须体现三点：一是统一标准与规范，即各个不同领域的决策咨询机构的数据库建设与使用，必须采用统一的国家标准，以达到数据资源整合的目的；二是建立核心元数据标准，以保证整个服务体系的数据管理、使用和共享；三是设计多元搜索引擎。依靠多元搜索引擎完成分布式搜索，并将信息转换成统一的标准格式提供给用户或转存到中心数据库中。
此外，在构建多层体系结构时，应注意解决好开发平台选择；安全问题、逻辑层次和通用协议合理配置等问题。
2.3 总体结构框架
决策咨询服务体系具有分布式多层结构特征。图1是一个决策咨询服务体系总体架构图。图中的主要组成部分概述如下：
图1 决策咨询服务体系总体框架
2.3.1 网络平台层
服务体系的网络基础平台，以政务系统为主体，由政务内网、Internet、政务专网三大网络体系组成，是实现应用系统的基础硬件平台。内部网是政府内部的办公专网，以局域网为主；专网专指政府部门间的网络，因为安全性的要求，需要使用与外部物理网络隔离的专用网络。
2.3.2 数据资源层
数据资源层的功能主要对领导决策所需的基础数据进行管理和维护，包括信息的采集、加工、传输、存储和提供等。在资源建设中，采用科学的分类编目管理结构，对各种信息进行分类组织，以达到知识管理和决策支持目标。
2.3.3 应用框架层
应用框架层为具体应用提供基础的底层公共支撑平台框架，包括知识管理系统、决策支持系统、协同工作系统和数据交换系统等。利用数据挖掘、数据仓库和数据库联机分析技术支持存储各种类型数字载体的海量文献信息数据资源。决策支持系统能够为领导提供多种决策信息以及解决方案。协同工作系统为决策者提供了除面对面开会之外的同步协作方式，如网络实时会议等；以及异步协作工作方式，如电子邮件、网络论坛等。
2.3.4 应用系统层
服务体系的应用系统主要是信息交流和决策信息查询服务，包括信息检索、信息推送等。
2.4 系统结构
在功能上，服务体系最基本的服务就是“基于WEB的浏览查询”和决策咨询系统的交互访问。图2是决策咨询服务体系的系统结构框架，主要功能模块有数据采集、数据处理、数据管理、搜索引擎、决策支持系统、决策交流、信息查询、信息定制与推送、系统管理等。
图2 决策咨询服务体系系统结构
图2的主要模块概述如下：
（1）数据采集：数据采集模块完成的主要功能是从数据源头获取数字化信息，从中提取与数据管理和信息服务相关的信息。
（2）数据处理：数据处理模块完成的主要功能是对采集的非结构化信息进行分类、编目、知识发现形成数字化图书馆（元信息库、内容索引库）和对结构化信息进行数据提取、过滤、概括、聚类、数据挖掘等处理形成支持决策的数据仓库。
（3）数据管理：数据管理模块向信息管理人员提供信息浏览目录树的创建和维护平台。
（4）搜索引擎：搜索引擎是服务体系组织和发现网络上信息资源的重要工具。在服务系统中建立多元搜索引擎，多元搜索引擎采用统一界面与各种不同类型咨询机构关联，如果决策支持系统不能满足用户需要，系统自动转向“多元搜索引擎”模块，从其他咨询服务机构获取信息提交用户并进行数据格式转换加入到数据仓库中以备后用。
（5）决策支持系统：决策支持系统主要功能为领导提供多种不同的决策信息以及解决方案。在服务体系中，建设一个基于数据仓库的集群决策支持系统、分布式决策支持系统、智能决策系统为一身的综合决策支持系统。
（6）决策交流中心：决策交流中心主要为用户提供相互交流的安全的环境，特别适合于群体决策的情况。协同工作系统是其基础平台。决策交流中心也可以集成在综合决策支持系统中。
（7）信息检索：提供决策信息与决策方案的智能化检索，包括内容检索、元信息检索等。
（8）信息发布：信息发布模块面向浏览用户，按照系统所采用的目录树体系和用户实际权限进行静态和动态信息发布服务。
（9）安全体系包括防火墙、鉴别/数字认证、加密等。
（10）系统管理：包括用户管理、权限管理、访问管理和审计管理等。
服务体系使用过程：用户通过用户界面与系统交互。如果用户进行决策咨询，通过WEB服务器与基于数据仓库的决策支持系统交互，获取所需决策信息。如果决策支持系统不能满足用户需要，系统自动转向“多元搜索引擎”模块，从其他咨询服务机构获取信息提交用户和转存到数据仓库。
3 一种新一代决策支持系统的借鉴与运用
服务体系建设的核心是决策支持系统建设，国内的决策支持系统是从20世纪80年代中期开始研究并逐步走向应用的。党委和政府各级决策部门应用决策支持系统是在90年代中后期，特别是21世纪初，随着电子政务建设的发展，决策支持系统逐步成为决策管理部门和各级领导不可或缺的重要工具。目前，根据人们不同的需要，决策支持系统形成的类型越来越多，如：群决策支持系统（GDSS）、分布式决策支持系统（DDSS）、智能决策支持系统（IDSS）、决策支持中心（DSC）、战略决策支持系统（SDSS）、组织决策支持系统（ODSS）等，这些不断发展的决策支持系统，在开发人的智力和计算机潜力来提高决策中的创造性方面所发挥的作用愈来愈强大。
基于数据仓库的决策支持系统（如图3所示）是新一代决策支持系统。它的兴起，奠定了一种新的当前流行的决策支持系统（DSS）的解决方案：“数据仓库（DW）＋联机分析（OLAP）＋数据挖掘（DM）”。这三种技术的结合能够使系统的辅助决策能力达到更高层次。它以数据仓库、模型库（MB）、知识库（KB）和规则库（RB）为主要结构，支持联机分析处理，并将数据挖掘应用于数据库的知识发现。这种解决方案既解决智能决策支持的数据基础和知识获取问题，降低分析模型和算法设计的复杂性，又使决策支持系统具有清晰的结构和较强的模型构造与分析处理能力，同时在系统开发上采用分布式对象技术，将模型库、知识库、规则库、联机分析处理方法以及数据仓库接口构件化，实现接口规范和应用程序相分离，为进一步研制群体决策实现计算机协同工作提供技术基础。尽管这种新一代决策支持系统在我国仍处于起步阶段，但它的设计思想与解决问题的方法，很值得我们借鉴，可以引进和逐步运用到国内决策支持系统之中。
图3 基于数据仓库的决策支持系统构成
基于数据仓库的决策支持系统构成主要组成部分概述如下：（1）联机事务处理系统及其数据库系统：用于日常事务处理，其数据的积累是建立数据仓库的基础。（2）模型库MB及其管理系统：模型库是对现实世界的事务、过程和系统的简化描述，它还包含数据挖掘所使用的模型。（3）知识库及其管理系统：知识库是专家系统和决策支持系统的结合。知识库包含解决问题所需要的知识，除专家提供的知识外还有数据挖掘过程得到的知识。（4）规则库及其管理系统：规则库包含了在解决问题时所使用的规则，规则建立在模型的基础上，依照模型选择响应规则进行计算。（5）数据仓库系统：数据仓库从联机事务处理系统中提取原始数据，进行抽取、映射、转换和加载等数据处理，并按主题化、集成化对信息存储和管理，也可以进一步分解成面向特定业务或应用的数据集市，最终为联机处理和决策支持服务。（6）联机分析处理：联机分析处理的核心是直接仿照用户的多角度思考模式，预先为用户组建多维的数据模型，使用户能快速地从各个分析角度获取数据或进行多角度综合分析，侧重决策支持。