论文导读：在电子政务信息建设中已经有了成功的电子政务业务处理和信息管理系统，卓有成效的过程控制指挥系统和办公自动化系统。因此，研究电子政务数据仓库和数据挖掘很有必要。进行数据访问的工具主要是查询生成工具、多维分析工具和数据挖掘工具等。

　　关键词：数据仓库，数据挖掘，电子政务

　　在电子政务信息建设中已经有了成功的电子政务业务处理和信息管理系统，卓有成效的过程控制指挥系统和办公自动化系统。但从电子政务全局的高层次和大范围的分析角度去审视，则感到数据分散，难以整合。因此，研究电子政务数据仓库和数据挖掘很有必要。

　　1.电子政务信息建设的数据仓库

　　电子政务数据仓库是电子政务信息架构的新焦点，它提供集成化的和历史化的电子政务业务数据；它集成种类不同的电子政务应用系统；电子政务数据仓库从事物发展和历史角度来组织和存储电子政务数据，以供信息化和分析处理之用。它是对现有电子政务信息系统深刻认识的结果，来自异地、异构的电子政务数据源或数据库的数据经过加工后在电子政务数据仓库中存储、提取和维护。传统的电子政务数据库主要面向业务处理，而电子政务数据仓库面向复杂数据分析、高层决策支持。电子政务数据仓库提供来自种类不同的电子政务应用系统的集成化和历史化的数据，为全局范围的电子政务战略决策和社会治安长期趋势分析提供有效的支持。免费论文参考网。目前，经过近20年的建设，全国电子政务信息系统建设已经积累了大量数据，对于电子政务工作起了意义深远的推动作用，电子政务工作已经初步进入了数字化、电子化、信息化，极大地提高了电子政务工作的效率。以土地管理为例，现在的管理方式是以前不能比拟的。但是，如何将这些数据用于全局范围的战略决策和长期趋势分析，则是需要进一步解决的问题。例如，土地问题，近年来始终与住房问题、物价问题和就业问题一起，成为全国人民非常关心的问题，其问题有表面的原因，也有深刻的历史原因和现实原因。如何花较少的代价，将此问题解决得圆满一些，建设电子政务数据仓库是一重要手段。免费论文参考网。

　　电子政务数据仓库是一种全新的分布式异构数据系统的集成方法：把各个信息源中与决策支持有关的数据，预先经过提取、转换、过滤，并与相应信息源中其它数据进行合并，按主题存放在一个中央数据库中，当用户需要查询时，可以直接访问中央数据库，不必访问其它数据源。

　　电子政务数据仓库包括3个基本的功能部分。数据获取：从电子政务一线数据源获取数据，数据被区分出来，进行拷贝或重新定义格式等处理后，准备载入电子政务数据仓库。数据存储和管理：负责电子政务数据仓库的内部维护和管理，包括数据存储的组织、数据的维护、数据的分发。信息访问：属于电子政务数据仓库的前端，面向用户------提取信息、分析数据集、实施决策。进行数据访问的工具主要是查询生成工具、多维分析工具和数据挖掘工具等。

　　电子政务数据仓库的特点：针对全局电子政务业务战略分析，非常详细的数据，第三范式数据结构，高层次和大范围的分析，详细的历史信息，存储和管理大量的数据，整个数据结构统一，索引较少。

　　因此，原来对分布式异构数据的复杂访问变成直接在该仓库上进行即席查询的简单操作：用户需要某些指定信息和快速查询，但不一定要最新信息，在这个环境中需要高性能和访问信息源中不能长期保存的信息。

　　电子政务数据仓库是一个比传统解决方法更为有效的集成技术，即对感兴趣的数据及其变化预先提取并按公共模式集成到一个中央数据库中，由于分布和异构问题被提前解决，用户可以在中央数据仓库上进行高效的查询或分析。

　　由于电子政务数据仓库的体系结构，必须照顾电子政务已有的信息系统的体系结构，以及相关的基础设施，因此，确定电子政务数据仓库的体系结构，必须兼顾用户需求的多变性、基础设施的复杂性、技术更新的步伐。数据仓库本身可以使用通用的或者特别要求的数据库管理系统来实现。尽管在图中表示的是一个单独的、中央化的数据仓库，实际上，为了达到理想的性能，分布式和并行性往往是必然的选择。

　　电子政务数据仓库技术中一些比较重要的问题是：数据仓库管理，数据源和数据仓库的演化，复制带来的不一致，过期数据处理等。电子政务数据仓库管理涉及电子政务数据仓库开发的各个阶段，与之相关的问题涉及电子政务数据仓库设计、数据装载、元数据管理等。数据源和数据仓库演化，则是研究电子政务数据仓库体系结构如何顺利处理信息源的变化问题，如模式变化、新信息源加入，旧信息源删除等。复制不一致，是指从各个信息源拷贝来的同一信息或者相关信息出现的不一致，一般用集成器对这些数据进行清理。对于电子政务数据仓库中的数据，可能会保存很多年，但是一般不会永远保留下去，这就要求研究比较可靠的技术以保证过期的数据，可以自动而有效地从电子政务数据仓库中被清除出去。

　　2.电子政务数据挖掘一般方法

　　电子政务部门在过去若干年的时间里都积累了海量的、以不同形式存贮的数据资料，例如户籍资料、土地资料和规划管理资料等。此外，电子政务工作所涉及到的数据类型是相当复杂的，例如：用地指数，其特征抽取相当复杂；土地配置规律特点，其数据联系是非平面的，也是非标准立体的。由于这些资料十分繁杂，要从中发现有价值的信息或者知识，达到为决策服务的目的，成为非常艰巨的任务。电子政务数据挖掘一般方法的提出，让用户有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。

　　电子政务数据挖掘是按照既定的电子政务业务目标，对大量的数据进行探索、揭示隐藏其中的规律性并进一步将其模型化的先进、有效的方法。数据是按照电子政务数据仓库的概念重组过的，在电子政务数据仓库中的数据、信息才能最有效的支持电子政务数据挖掘。因此，首先从正在运行的电子政务计算机系统中完整地将数据取出；其次各个环节的数据要按一定的规则有机、准确地衔接起来，以极易取用的数据结构方式，全面地描述该业务目标。

　　电子政务数据挖掘就是从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的、随机的数据中，提取隐含在其中的、事前不知道的、但是潜在有用的信息和知识的过程。电子政务数据挖掘技术是面向应用的，不仅面向特定数据库的简单检索和查询调用，而且要对这些数据进行微观和宏观的分析、统计、综合和推理，从中发现事件间的相互关系，对未来的活动进行预测。

　　3.基于电子政务数据仓库的数据挖掘

　　基于电子政务数据仓库的数据挖掘的方法，是以电子政务数据仓库为中心，各信息源由原始数据库，经过打包和集成到电子政务数据仓库；基于电子政务数据仓库的数据挖掘，是通过模型库和方法库的协助，对电子政务数据仓库进行数据挖掘，从而获得分析预测结果和决策支持的。

　　基于电子政务数据仓库的数据挖掘的特点：1、规模： 电子政务数据仓库中集成和存储着来自若干分布、异质的信息源的数据。免费论文参考网。这些信息源本身就可能是一个规模庞大的电子政务数据库，可以想象数据仓库会有比一般数据库系统更大的数据规模。如何从如此巨量的数据中有效的提取有用信息，需要各方面技术的进步。从当前发展来看，支持并行处理的分布式DBMS、具有大规模并行处理（MPP）能力的计算机、超大规模的存储机构等技术的发展和协同将使电子政务数据仓库走向实用。2、历史数据：传统的电子政务数据库系统为了获得最大的执行效率，往往存储尽可能少的数据量。因为，拥有的数据越多，数据组织、重构、浏览、索引和监控的难度越大。传统电子政务数据库系统在“时间”方向的长度很有限。比较而言，电子政务数据仓库的根本特征之一就是进行长时间的历史数据存储，这使得可以进行数据长期趋势的分析。电子政务数据仓库为长期决策行为提供了独一无二的支持，电子政务数据仓库中的数据在时间方向上具有大的纵深性。3、数据集成和综合性：从全局的角度看，数据仓库集成了电子政务内各部门的全面的、综合的数据。电子政务数据挖掘面对的是关系更加复杂的全局模式的知识发现，能更好地满足高层战略决策的要求。在电子政务数据仓库中，数据已经被充分收集起来了，进行了整理、合并，有些还进行了初步的分析处理。另外，电子政务数据仓库中对数据不同粒度的集成和综合，更有效地支持了多层次、多种知识的挖掘。4、查询支持 电子政务数据仓库面向决策支持，电子政务数据仓库的体系结构努力保证查询（Query）和分析的实时性。电子政务数据仓库设计成只读方式，用户可以直接访问电子政务数据仓库，挖掘过程可以做到实时交互，使决策者的思维保持连续，挖掘出更深入、更有价值的知识。

　　电子政务数据仓库和数据挖掘是将来电子政务智能化的基础，可以帮助用户得到他们想知道的信息，有些数据也许隐藏人们意想不到的信息，数据挖掘就是让用户发现这些隐藏信息的工具。电子政务数据仓库和数据挖掘研究和应用所面临的主要问题：挖掘的对象：更大型的数据库、更高的维数和属性之间的复杂关系；多种形式的输入数据；用户参与和领域知识的融合；证实（Validation）技术；知识的表达和解释机制；知识的更新和维护；多平台支持、与其他系统的集成。

　　近年来，电子政务利用信息技术的能力大幅度提高，大量数据库被用于土地管理和城市规划。为了利用这一巨大的信息资源，从中及时发现有用的知识，提高信息的价值，使数据真正成为电子政务的有力武器，为电子政务自身的业务决策和战略发展服务，电子政务数据仓库和数据挖掘是现在和将来的一个重要发展方向。