引言

大数据技术是数字技术的重要组成部分，为政府治理提供了一种新的高效、科学的管理方法，也是提高政府治理效能的有效抓手。然而，大数据时代也为政府治理提出了新的挑战。

对此问题，国内有以下研究。李丽等人认为，大数据时代给政府治理带来诸多机遇，将大数据运用到政府治理中，有助于推动政府治理能力现代化^[1]。王芳等人认为运用大数据提升政府治理效能是实现国家治理体系现代化的重要途径，并构建了基于大数据应用的政府治理效能评价指标体系^[2]；其对我国75个城市进行了评价研究，发现我国城市政府在运用大数据方面存在着区域间的不平衡，在各不同行政级别的城市间也存在明显差距，并提出了几点对策建议^[3]。

1. 应用大数据提升政府治理效能的问题与分析

1.1 数据获取能力不够

政府需要从多个来源获取数据，包括社会、经济、环境等各个领域。政府可能面临数据获取难题，特别是涉及多个部门或领域的数据集成。政务服务和大数据管理局牵头引入大数据，需要其他机关单位和部门进行文化和流程变革，以适应数据驱动的决策方式，这需要时间和资源。而且由于部分机关单位和部门对大数据的认识不够，可能会面临内部抵制和适应困难。

不同部门的数据格式、标准和共享意愿可能不一致，造成数据获取困难。用于承载机关单位相关数据的平台系统不同，导致它们的数据存储格式、共享机制和输入输出接口可能存在差异。在进行数据归集之前，必须解决这些问题，且会大大地增加数据获取的资金和时间成本。此外，不少机关单位的数据共享意愿不强烈。出于安全考虑，单位的负责人认为数据共享后，数据的安全就得不到保障，一旦发生数据泄漏，单位的负责人将会承担责任。

1.2 数据分析能力落后

大数据通过分析技术，凭借强大的数据分析能力来从海量数据中提取有价值的信息。然而，政府机构缺乏足够的技术人才和工具，无法有效地处理和分析复杂的数据。这可能导致数据被闲置，无法充分发挥数据的潜力，从而无法转化为实际的治理措施。

1.3 应用数据能力不全

即使政府拥有大量的数据，也需要能力将数据应用到实际的政策制定和治理中。政府在数据应用方面存在不足。即使收集到了大量的数据，如果不能有效应用于决策制定、问题解决等领域，则可能导致数据仅仅停留在表面，那么数据的潜在价值将无法实现，无法产生实际影响。数据分析结果需要与决策者的需求相匹配，以便制定出切实可行的政策。

1.4 资金投入规模不足

大数据技术的发展需要投入大量资金，包括硬件、软件、培训和人才引进等方面。政府在预算有限的情况下可能无法充分支持大数据项目，从而限制了其在治理中的应用范围和效果。

2. 应用大数据提升政府治理效能的方法与途径

2.1 加强大数据技术的基础设施建设

2.1.1 持续投资资金和资源

加强大数据技术的基础设施建设是实现有效数据应用的关键。需要投入足够的资金和资源来支持大数据基础设施的建设。这涉及硬件、软件、网络等方面的投资，以及培训人才和引进专业技术团队。

即便目前的财政情况不容乐观，投资资金也是基础，是有效建设和良好运营的前提。有一些方法可以节省资金的投入，如通过某些技术手段，提高资源的利用率，减少资金的浪费；通过政企合作，减少财政压力等。

2.1.2 建设数据中心与数据存储管理

建立高性能的数据中心是基础设施的核心。数据中心应该具备强大的计算能力、存储能力和网络连接，以满足大数据处理和存储的需求。

为了在保证数据安全的前提下，增加物理存储磁盘的利用率，削减成本，可供选择的几种RAID方式有：RAID 10、RAID 50、RAID 5、RAID 6。

关于数据安全方面，绘制如表1所示的可用性分析统计表。根据表中数据，显然RAID 6具有最高的可用性。

表1 RAID磁盘可用性分析表

为保证数据的安全性，需要设置冗余盘，不得不存在一些磁盘空间开销。不同RAID的磁盘空间开销是不同的，如表2所示。由表2可知，RAID 10需要50%的开销；RAID 6虽然是最可靠的方案，但是它要牺牲两块盘的容量，无法兼顾利用率。

表2 RAID磁盘空间开销分析表

进一步对不同RAID的读写性能进行测试和分析。测试结果表明，相同容量的RAID 50和RAID 10性能接近：其中小块文件的随机读RAID 50要明显优于RAID 10；随机写4K，虽然RAID 50和RAID 10差距在28%，但是块增大后RAID 50要明显优于RAID 10；顺序读写方面，RAID 50和RAID 10十分接近。基于此，性能方面，应该优选RAID 50。

综上所述，为平衡性能、可用性和物理磁盘的利用率，应选择RAID 50作为数据池的RAID级别。

2.1.3 虚拟化

采用虚拟化技术可以提高资源的利用效率和灵活性。然而，不同的虚拟化平台对不同硬件、不同环境使用的性能存在一定的区别。针对实际使用情形，选择合理的虚拟化平台并优化配置，能达到提高硬件利用率、节省开支的效果。

目前流行的虚拟化平台很多，对于商用一般选择ESXi或KVM。

针对ESXi和KVM两个虚拟化平台的主要性能指标进行基准测试，使用的工具集为：unixbench、ramspeed、iozone和iperf，测试的操作系统为CentOS。经过性能测试，得到以下测试结果。

CPU：在大部分情况下，ESXi的性能表现优于KVM。

内存：KVM的读相关操作的表现较强，而ESXi的写相关操作的表现较强。

网络：网络性能指标ESXi整体优于KVM。

值得注意的是，ESXi将产生授权费用；而KVM是开源产品，无授权费用。因此，需要根据实际情况，计算ESXi由于硬件利用率较高而节省的硬件投入费用，相较于ESXi的授权费用的多少，来决定我们应该使用哪一种虚拟化平台。

2.1.4 网络基础设施

快速的网络连接对于大数据的传输和处理至关重要。我们需要投资建设高速网络基础设施，确保数据能够在不同地点之间流通。我们可以同时跟四大运营商展开合作，多线接入。之后，通过路由器做多线路汇聚和智能选路。这样不仅能够提高线路的可用性，还能保持合作商的多样性，避免恶意竞争。

2.1.5 安全保障与监管和标准制定

数据安全是基础设施建设的重要部分。我们应采取措施确保数据的机密性、完整性和可用性，包括加密、身份认证等。

同时，我们需要制定相关监管政策和技术标准，确保基础设施建设的合规性和互操作性。

2.1.6 合作与共享

可以与企业、高校等合作建设大数据基础设施，共享资源和技术，减少重复建设，提高效率。通过招商引资，降低财政压力。通过以上措施，可以逐步建设起适应大数据技术发展的基础设施，从而更好地支持数据的采集、分析和应用。

2.2 提高政务信息资源的共享化程度

2.2.1 强化政府内部合作与共享

提高政务信息资源的共享化程度是优化政府治理效能的重要一步。首先，需要制定明确的政务信息共享政策，明确信息共享的原则、范围、权限和流程，为共享创造法律和政策依据。其次，建立政务信息共享平台，作为信息汇聚和交流的中心。平台可以提供数据集成、查询和分析功能，为各部门和利益相关者提供便利。再次，建立统一的数据格式、标准和分类体系，有助于不同部门和系统之间的数据交换和共享，降低数据集成难度。最后，不同部门之间加强合作和信息共享，避免信息孤岛。政府可以鼓励跨部门的协作项目，促进信息的流通。

2.2.2 构建开放的共享格局

可以将适当的政务信息以开放数据的形式发布，允许公众、研究机构和企业利用这些数据创新应用。

需要建立透明和信任的关系，与公众和利益相关者共同推进信息共享的目标。

设立奖励制度，鼓励公众积极参与信息共享，促进共享文化的形成。

在共享信息的过程中，确保数据的安全和隐私是关键。应采取措施加强数据加密、访问控制等，防止敏感信息泄露。

2.2.3 加强培训

需要为政府工作人员提供培训机会，参加党校关于数字技术与智慧政府建设方面的课程培训，充分研讨，加强培训效果检验。通过这些措施，提升领导干部的数据共享和管理的意识和技能，使他们更好地理解共享的重要性和好处。

通过上述方法，将逐步建立起更加开放、透明和高效的政务信息共享体系，促进治理效能的提升。

2.3 合理运用LSTM神经网络技术提升治理效能

2.3.1 舆情分析和预测

LSTM（长短时记忆网络）是一种循环神经网络，适用于序列数据的建模和预测。使用LSTM可以分析社交媒体、新闻报道等数据，了解公众对政策、事件和议题的情感和看法。通过预测舆情变化，政府可以更及时地调整政策和应对策略，提升治理的灵活性。

2.3.2 预测社会问题

利用历史数据，LSTM可以预测社会问题的趋势，如犯罪率、交通拥堵等。政府可以采取针对性的措施，提前应对潜在问题，减少不良影响。

2.3.3 流行病预测

在卫生领域，LSTM可以分析疾病传播数据，预测流行病的扩散趋势，帮助政府做出有效的疫情控制和预防策略。

2.3.4 财政预算规划

LSTM可以分析历史财政数据，预测未来的税收收入和开支情况。政府可以更精确地规划预算分配，提升财政管理效能。

2.3.5 城市规划和交通管理

利用LSTM分析城市交通流量数据，预测拥堵情况和交通高峰时段。政府可以根据预测结果优化道路规划和交通调度，提高城市交通效率。

2.3.6 环境监测和保护

LSTM可以分析环境数据，预测空气质量、水质变化等。政府可以根据预测结果采取措施，保护环境和居民健康。

2.3.7 自然灾害预警

利用历史气象和地质数据，LSTM可以预测自然灾害如地震、风暴等的发生概率。政府可以提前做好应对和救援准备工作。

运用LSTM神经网络技术可以帮助政府更准确地预测和分析各种问题，从而提升治理效能。

2.4 保障措施

2.4.1 制度保障

建立数据标准和共享机制，明确数据共享的条件、权限和流程，促进数据在不同部门之间的流通。制定长期的数据战略，确保数据能够真正为政府决策和治理提供支持。建立隐私保护政策，确保个人和敏感信息得到妥善处理，防止隐私泄露。我们应该将大数据的应用过程、目的和效果向公众开放，增加透明度，建立信任。鼓励公私合作，吸引私营部门的资源和技术支持。

2.4.2 管理保障

建立数据质量管理体系，确保数据的准确性、完整性和可靠性，防止不良数据影响决策。进行风险评估，识别潜在的隐私、安全和伦理风险，采取相应的风险防范措施。设立严格的权限控制和访问管理机制，确保只有授权人员可以访问、使用数据。设立监督和审核机制，对政府部门的数据应用进行监督和审查，确保数据合法、合规使用。

2.4.3 人才保障

培训政府工作人员，提升他们的大数据知识和技能。同时，政府可以招聘专业人才，如数据科学家和分析师。促进政府内部各部门之间的合作，将不同领域的专业人才集成在一起，推动大数据的跨领域应用。设立人才引进计划，吸引有经验的数据科学家和分析师加入政府团队，提升数据分析能力。

结语

应用大数据可以显著提升政府治理效能。通过加强大数据的基础设施建设，提高政务信息资源的共享化程度，合理运用LSTM神经网络技术，收集、分析和利用大量的数据，政府可以更好地了解社会、经济和环境状况，做出更准确的决策，从而有效提升政府治理效能。

参考文献：

[1]李丽,李敏.利用大数据提升政府治理效能[J].人民论坛,2017(5):56-57.

[2]王芳,张百慧,杨灵芝,等.基于大数据应用的政府治理效能评价指标体系构建研究[J].信息资源管理学报,2020,10(2):17-28.

[3]王芳,阴宇轩,刘汪洋,等.我国城市政府运用大数据提升治理效能评价研究[J].图书与情报,2020(2):81-93.

作者简介：魏仁乐，硕士研究生，助教，研究方向：网络技术与室内定位；李成泽，本科，工程师，研究方向：系统运维；蔡梦晓，硕士研究生，助教，研究方向：干部教育；杜凯，硕士研究生，助理工程师，研究方向：网络安全；袁煊赫，硕士研究生，助教，研究方向：学前教育。