软件工程数据

软件工程数据（精选12篇）

软件工程数据 篇1

摘要：就软件工程项目当中数据挖掘技术应用的实际情况来看, 信息规则挖掘技术已经逐渐被应用到了很多行业领域当中, 成功地完成了对庞大数据的分析和整理, 并且将提取到有用信息展现在人们面前, 基于此, 本文将针对软件工程当中的数据挖掘技术的研究进展展开分析, 研究数据挖掘技术之所以被得到广泛应用的原因以及开发过程当中所面临的挑战, 旨在能够进一步加深对该项技术的理解。

关键词：软件工程,数据挖掘,研究进展

前言:随着计算机技术不断发展, 软件工程项目当中的数据挖掘技术水平也不断地得到提高, 现代化的数据挖掘技术将继续致力于智能技术以及自动化技术的开发中, 不断创新挖掘潜力, 使之能够处理更为庞大的数据系统, 并且不断地完善技术分析工具, 从而使得数据挖掘技术能够更好地被应用到软件工程的研究中。

一、数据挖掘的概念

数据挖掘这一概念主要与软件工程以及计算机应用技术有密切的关系, 它采用了一种新的计算方式在庞大的数据基础中找到想要的数据信息, 因此被称之为数据挖掘, 事实上, 这是一种新型的数据分析方式, 现代化软件工程项目的研究任务非常庞大, 软件代码量的急剧增长导致数据量的快速增加, 传统的数据计算方式已经无法满足当代的数据分析要求, 人们急切盼望能够发展出一种新的数据分析模式, 来实现对有效信息数据的整理工作。[1]

二、数据挖掘技术在软件工程项目中的应用现状

2.1数据挖掘技术得到广泛应用的原因

数据挖掘技术得到广泛应用, 主要基于两个原因。一方面, 由于计算机存储器容量的快速增长, 网络传输带宽的增加, 应用软件能够存储大量可供分析的数据信息, ;另一方面, 由于现代化信息技术不断发展, 软件开发水平也得到进步, 大量数据挖掘算法得到彻底的研究, 因此这些算法得以深入到前所未有的特定领域, 挖掘出用户的隐性需求。不仅如此, 此种技术还有着储存方便、简单的优点, 具有应用成本低的优势。数据挖掘技术不需要依附于其他特定的技术平台, 仅需对现有的数据平台进行详细分析, 减少了相关硬件成本。因此, 数据挖掘技术在软件项目开发中越来越受到人们的重视。

2.2面对的挑战

一般工程项目本身的数据量非常庞大, 因而这些数据具有一定的复杂度, 在针对这些软件工程中的数据进行分析时, 还要同时解决一些代码问题和注释问题, 这在无形之中增加了技术分析的复杂度。除此以外, 在现代化的软件工程项目当中, 对于分析结果展示要求非常高, 因此在数据挖掘技术的开发和应用过程中, 还要综合性地研究技术的使用功能, 进而实现技术应用领域的开拓研究[2], 即数据可视化技术。不过一部分技术分析的结果并不是非常彻底, 对于数据挖掘分析的结果评价不是非常完善, 而且也没有统一出定量的评价方式, 这就使得数据分析时所使用的方法不同, 分析出的结果也不同, 因此不能够很好地对分析结果进行总结。

2.3开发出更高性能的数据挖掘技术

在创新数据挖掘技术开发的过程中, 现代化的软件工程项目更加注重关于重用分析规则的发现以及检索项目。通过树状的网络结构与静态动态网络规则的链表结构来进行规则研究, 从规则的角度上来挖掘软件工程内部当中的整体性, 规则索引手段更得到了进一步的创新发展, 使得检索的规则形式变得更加地多样化, 提高了检索的效率[3]。

另外, 数据挖掘技术最终需要面向应用才能体现它的价值, 而深入研究的各类数据挖掘算法拥有各自不同的特定应用领域。比如, 在市场营销中, 可以使用Apriori算法, 它不仅能够基于现有的数据进行分析, 还能够做出准确度很高的相关预测。

传统的缺陷定位技术并不能够完全找到软件工程的缺陷, 而融合创新了数据挖掘技术以后, 使得缺陷定位系统变得更加健全, 而且拥有了更为强大的规则表达行为, 将软件工程构造成为一种模型, 在模型当中, 更好地表达出了序列以及树的行为, 并且实现了自动化的评价功能, 同时也完成了一些关于反向研究工程以及文档的自动生成项目, 还加深了对一些恶意软件检索功能。运用更高性能的数据挖掘技术, 能够很快地就找到病毒所在, 对病毒进行全方位的数据分析评估, 进而可以有效地提高数据分析的可行性, 提高了软件工程开发的安全性能, 将对软件工程的研究转变成为一种动态发展的过程。

三、结论

综上所述, 随着软件工程项目当中数据挖掘技术的不断应用和发展, 相信在不久的将来, 一定会取得更为优秀的成绩, 使得软件工程项目的发展变得更加地智能化与自动化, 根据研究进展的情况来看, 软件工程项目以及数据挖掘技术将有着更为广阔的发展空间, 今后的技术工具研究一定会更加完善, 从而创造出更大的价值。

参考文献

[1]贺玮.软件工程数据挖掘技术的研究进展[J].科技风, 2014, 17:141+145.

[2]马保平.关于对软件工程中的数据挖掘技术的探讨[J].电子技术与软件工程, 2015, 19:196-197.

[3]黄世云.软件工程数据挖掘研究进展概述[J].电子技术与软件工程, 2014, 21:89.

软件工程数据 篇2

【关键词】软件工程;数据挖掘;数据表示;数据预处理;机器学习

1前言

软件工程的数据挖掘指的是在大量的数据中发现有用的信息。因为软件工程的发展前景很广阔，而且软件工程数据挖掘是软件开发不可或缺的一部分，所以现在在软件工程领域以及一些相关领域内软件工程数据挖掘的研究非常火热，人们都争取尽量提高软件工程数据挖掘的速度，有用信息比率，以及智能识别等。从而让软件工程更具特色，为人们提供更大的便利。

2基本概念与技术挑战

2.1基本概念

软件工程在软件开发过程中会累计很多的数据，包括文档数据，测试数据以及用户数据和用户反馈数据，软件工程的开发者为了获取软件的信息就要使用这些数据，但是软件工程开发的软件越来越大，软件工程的数据量不再是手工可以处理的数量级，而且及其复杂，所以人们使用传统的方法来收集数据是非常困难的，基本上是不可能的，所以人们必须研究快速处理数据的方法，也就是软件工程数据挖掘技术。

2.2软件工程开发的过程及其相关信息

软件工程开发时所需要的最重要的一条基本原则就是软件工程学，软件工程学讲的就是软件工程开发。软件工程开发的基本步骤如下，首先进行可行性分析，需求分析，开发者需要先进性调研，来确定用户对软件功能的需求，在确定了大致的软件开发方向之后，开发者开始编写软件代码，然后根据代码的测试进行修改完善，在软件公布之后要持续地为软件进行维护，升级。在软件的开发阶段，每个开发者都不完全了解整个开发的过程，同时又不知道软件的整体信息，所以这些开发者如果缺少这些信息，他们就会无法进行继续开发，从而导致停工。

2.3软件工程的数据挖掘过程与任务

软件工程数据挖掘主要有三项任务，第一步是对数据进行预处理，第二步是对数据进行挖掘，第三步是对挖掘的结果进行分析。①数据预处理，待挖掘的大量数据混杂在了一起，它们的格式和形式是否适合进行数据挖掘，是否符合当前任务的数据特征，这些都是未知的，需要对其进行预处理，预处理就是将大量的数据进行改造，使其都变成适合进行挖掘的形式，并且变成符合任务的.数据，整个数据挖掘过程中，预处理是最费时费力的过程，主要的手段是将数据向量化和将数据降维处理。②数据的挖掘，数据的挖掘其实就是对预处理之后的数据进行整体探索，找到其中一些有用的信息，所谓有用的信息，指的就是反应本质的数据，还有比如一些具有一定的规律的数据，将这些数据找出来就是软件工程数据挖掘的目的，数据的挖掘主要分为几种，又频繁序列的整理，关联规则的整理，还有对数据进行分类等。③软件工程数据挖掘的结果分析，结果分析像是对一项工程进行检测验收一样，对挖掘之后的数据信息进行检测，将有用的信息展示出来，也就完成了整个软件工程数据挖掘过程，这些挖掘之后的数据很有价值，对计算机软件和客户的使用效果而言有着重要的意义。

3软件工程数据挖掘面临的挑战

因为软件工程的数据与其他的普通数据不同，所以软件工程数据的处理有着很大的困难，其困难主要有三个方面：①软件工程的数据复杂化;②软件工程的数据处理非传统;③对于软件工程数据挖掘的结果分析的标准非常严格。

3.1数据复杂化

软件工程的数据主要分为两大类：①结构化数据;②非结构化数据了。首先结构化的数据主要由缺陷报告和版本信息组成，而非结构化的数据则是由代码和文档组成。这两类数据不能使用同一种算法进行计算，但是这两类数据之间又包含者重要的对应关系，比如一个版本信息中对应包含着一定的文档，而一个代码中又有着缺陷报告，这种纠缠不清的关系让人们很难对其进行整体分析，所以人们为了在数据挖掘时将这两种数据同时挖掘出来，必须开发与之对应的新型算法，这样才能保证不漏掉很多有着复杂关系的结构化数据和非结构化数据。

3.2非传统分析

认识软件定义的数据中心 篇3

还原真实面目

IT界下一个流行的术语很有可能会是软件定义的数据中心（SDDC），在旧金山召开的VMworld2013大会上，SDDC俨然成了VMware的主要话题之一。但随着VMware的合作伙伴和竞争对手设法证明自己到底有多么“软件定义”，这个术语势必也会丧失其原来的含义。

那么，该如何定义“软件定义”呢？软件定义是指将硬件抽象成纯软件解决方案，进而处理传统由硬件处理的任务。这种想法往往是对的，但过于简单了。即使在没有专门定制硬件的帮助下，用软件部署了某个系统，该系统也不会因此成为软件定义。实际上，使用专门定制的硬件根本不妨碍该解决方案称之为软件定义。

相反，软件定义的XX——无论XX是存储、网络还是整个数据中心基础设施，其真正的性质与可能用到什么硬件没有多大关系，而是与如何管理和控制密不可分。

想深入了解下一代数据中心的基础设施，有必要看一下符合要求的当今技术。以利用虚拟化技术的惠普LeftHand P4000系列SAN为例，当初，LeftHand Networks还是家独立公司的时候，作为P4000核心的SAN/iQ软件是一个分布式、基于Linux的iSCSI存储平台，通常部署在通用的、与厂商无关的服务器硬件上。LeftHand被惠普收购后，SAN/iQ与惠普ProLiant服务器开始一并交付，但它完全可以在任何基于x86的硬件上运行。此外，SAN/iQ平台还作为虚拟SAN设备（即VSA）来销售，从某种意义上来讲，P4000实际上是软件定义的产品——惠普在销售时也经常这么说。

只要将传统上基于硬件的服务移植到虚拟化环境，就能获得一些好处，这点不可否认。以P4000这类基础设施来说，它的下面有一个虚拟化的抽象层（比如VMware的vSphere或微软的Hyper-V），这为用户提供了灵活性，可以独立于P4000软件升级之外进行硬件升级。它还可以让用户充分利用通用服务器硬件，同时提供计算资源和存储服务——用户甚至不需要专用的存储硬件或存储网络设备。不过，因为P4000 VSA属于虚拟化产品，是纯粹基于软件的解决方案，因此并不能说它是真正的软件定义。

其实，软件定义取决于实施抽象的控制面和管理面——也就是用于控制和管理的渠道完全独立于用于迁移或存储数据的渠道。同时，还要求在控制层和管理层里面构建开放的、与厂商无关的整合链条，那样它们就能与数据中心基础设施的其他部分全面集成，反过来也是如此。

由于这种抽象机制，在不远的将来，用户需要根据自己在灵活性和性能方面的具体要求，从不同厂商处选择管理平台、控制平台和数据平台，只是单单用软件部署传统上基于硬件的解决方案已经不行了。

获取真正价值

实际上，对于软件定义的数据中心可能存在的重大误解之一就是，整个解决方案必须用软件来部署。当前最能充分呈现软件定义的愿景的例子之一就是VMware新的软件定义的网络平台，一句话，VMware NSX代表了完全取代让网络成为网络的一切系统，第三层交换机、路由器、防火墙、入侵检测系统/入侵预防系统（IDS/IPS）、负载均衡系统和VPN端点等硬件都可以抽象处理成不依赖硬件的软件部分，这些独立的逻辑角色可以按需部署，以满足不一样的网络需求，不需要另外添加硬件。

就初期版本而言，NSX的管理面由虚拟化的NSX管理器来提供。NSX管理器包含大量的应用编程接口（API），可以支持与VMware的vCenter、vCloud Director和vCloud Automation Center集成，还可用于管理构成控制面的虚拟化NSX控制器。不过，通过使用开放的REST API，NSX控制器还可以由OpenStack、CloudStack或你可能想要与之集成的任何云管理平台来管理。虽然仍需要有一些传统的网络硬件，让vSphere主机能够与其他vSphere主机以及企业局域网和广域网的其余部件进行联系，但配置这些设备的工作变得非常简单，相对静态。只有在添加新的虚拟化主机，或需要更多的原始带宽时，配置才会发生变化；对在里面运行的虚拟环境进行改动时，配置不会发生变化。用户甚至可以把那些网络资源想象成电力。只要你接入电网，又有足够的电力，就可以放心地使用。而所有真正神奇的活动都会在动态管理和控制的硬件里面进行。

软件定义的数据中心仍处于发展初期，但它在今后几年会出现大量的创新。随着这股潮流越来越旺盛，许多厂商会纷纷加入行列。从现在开始，不要再以为某个系统用软件部署，便可以称之为“软件定义”了，只有通过重新设想管理和控制数据中心资源的方式，不仅限于简单的虚拟化，才能真正获得软件定义的好处。

链接

软件定义数据中心的真正意义

软件定义数据中心的一个关键因素就是虚拟化。我们可以将三大关键的计算资源虚拟化和池化，它们就是服务器、存储和网络。而目前这种让软件定义数据中心得以实现的、尚未成熟的技术就是网络虚拟化。不过Arista、思科、微软和VMware都在这方面下着功夫——VMware甚至为此而收购了Nicira——它们的目的都是为了让虚拟网络能够预配置、预扩展，甚至可以像我们创建和迁移虚拟服务器那样，迅速便捷地跨物理网络进行迁移。

其实，由软件定义的数据中心可以将虚拟化技术的好处扩展至包括计算、存储、网络、相关可用性和安全服务在内的数据中心所有领域，从而实现支持灵活、弹性、高效和可靠IT服务的云计算环境。数据中心架构提取所有硬件资源并将其汇集成资源池，支持安全、高效、自动为应用按需分配资源。客户可拥有自己的虚拟数据中心，其中包括其惯用的所有虚拟计算、存储、网络和安全资源。客户可以在几分钟内完成数据中心的创建、配置，并投入使用完整虚拟数据中心。同时，基于云的灾难恢复服务可以使用户无需再投资灾备基础设施。

软件工程中数据挖掘技术的应用 篇4

数据的挖掘可以说是一项类似于大海捞针的工作, 它主要是指在大量的数据中找出适合使用的信息的过程。数据挖掘技术在软件工程领域的运用和发展被称为软件工程数据挖掘技术。

2 基本概念及数据挖掘的流程

所谓的软件工程数据是指在软件开发过程中各种所需积累的数据, 其中主要包括了可行性分析和需求性分析的文档、软件的代码和相应的注释、测试的结果和使用案例、使用说明、设计的文档、以及用户反馈等。而且这些都是软件开发者获取数据信息独一无二的来源方式。

2.1 数据挖掘过程 (图1)

一个典型而又完整的数据挖掘过程一般情况下划分为四个阶段:选择、预处理、挖掘和吸收。选择是针对具有高度交互性的大量的数据, 在工作过程中由于信息数据的更新往往要对数据重新做出选择;而数据的预处理是为了把尚未加工过的数据转化为合适挖掘处理的形式, 这是站在数据的来源不同、格式不同、数据是否格式化的角度出发, 运用LSA技术整理好所需的数据;挖掘是通过运用科学的计算方法输入预处理过的数据, 在海量的数据中搜索出最能反映本质的信息与知识, 最终完成分类、聚类和异常检测的工作任务;吸收也称结果评估, 即数据的后处理, 它以展示有用的信息数据给用户作为目标, 让数据的预处理和挖掘过程显得更有意义。

2.2 数据挖掘技术

在软件工程当中分析、聚类、预测和统计已经成为数据挖掘的主要技术应用开来, 这样做的目的是使“大海捞针”变得容易即在众多的数据信息中快速的找到人们需要的信息并且对系统做出反馈给人们使用。在数据挖掘的工程中常用的技术有分类树、关联发现、课时数据挖掘等, 此外还有统计分析、回归建模等几个特殊的数据挖掘技术。在软件工程中要做到的是正确选取数据挖掘技术来完成软件工程任务。

3 软件工程中数据挖掘技术的应用

随着科学技术的发展, 数据挖掘技术虽然在软件工程中才使用20余年, 但是随着它应用范围的推广, 已经涉及到了代码分析、软件的项目管理和软件故障的检测等领域。

3.1 开源软件

基于开源软件 (OSS) 免费向用户提供服务的情况, 无疑对开源软件的管理控制增加了一定的难度, 所以为了提高开源软件的质量问题有必要引进数据挖掘技术。例如由牛津大学设计的数据挖掘系统就很好的解决了这类问题, 它不仅能够很好的对软件的开发者进行跟踪管理, 对软件的使用也同样受用, 开源软件的使用率和质量都得到了有效的提高。

3.2 软件项目管理

对于组织关系的挖掘和版本控制信息的挖掘是软件项目管理的两大复杂的工作, 前者是对人力资源的协调与分配, 后者是对文件内容的变化、对软件的维护而言。例如, 在一个软件工程项目中, 要处理的信息量已经不能用数据来形容, 参与项目的人员也有可能达到了成百上千, 此时信息的互动与交流很容易造成混乱的局面, 不过在运用了数据挖掘这个技术之后, 就能够使工作人员的组织关系、项目所负责的内容合理的区分开来, 这样一来, 软件工程的项目管理就相对的简单明了。

3.3 程序代码

数据挖掘技术最早应用于克隆代码即程序代码的检测, 一般是运用文本对比、标识符对比、度量和程序结构表示的方法进行检测, 但由于忽略了数据挖掘中语义导致了该技术不够成熟。其次是对于Aspect的挖掘是为了区分程序中非常相似或者说就是同一个代码的关注点, 例如:在数据做调用分析的时候, 巧用扇入分析技术对数据进行探查然后再结合耦合与Page Rank度量的方式进行软件工程数据的挖掘。或者采用在百度、谷歌等搜索引擎中通过输入-输出的检索来挖掘对软件项目有用的代码或者构建, 然后再进行必要的形式化描述。

3.4 软件故障检测

首先是对信息数据做逆向建模方便日后程序的检测和故障的维护工作的展开。相对于传统的定位技术排查故障而言, 目前通过数据挖掘分析处理的方式, 对程序的运行轨迹运用科学的方法“描述出来”, 然后再通过与数据源进行比较从而判定故障的来源以及发生的位置, 从而把故障排除保证软件的正常运行。

4 结束语

随着计算机软件系统技术的不断更新、系统越来越复杂, 因为数据挖掘能够更深入的探究与软件工程相关的数据信息, 所以数据挖掘技术在软件工程中具有非常重要的地位。计算机软件领域的负责人也把工作的重心转移到新软件的研究设计与开发应用上, 旨在完善和成熟我国在该领域上的相关技术, 更好的促进我国在软件方面的开发和管理的技术水平。

摘要：随着人们生活水平不断的提高、信息技术不断的向前发展, 人们在日常的生活中将会接触更多更复杂的信息量, 如何从这巨大的信息库中抽取出重要且有用的信息, 直接影响人们的工作效率和工作质量。因此有必要对现有的数据进行整合处理直接为人们所使用。本文主要针对数据挖掘技术在软件工程中的应用的相关问题, 从软件工程的技术挑战、数据挖掘的应用以及应用领域和研究现状展开叙述。

关键词：软件工程,数据挖掘,技术,应用

参考文献

[1]赵丽坤, 陈立文, 张国宗.基于数据挖掘技术的软件项目管理体系[J].经营与管理, 2012 (12) :34~35.

工程数据上交办法 篇5

与安装卡同步上交的相关通知

全省格力家用空调经销商、特约售后服务网点：

为了确保工程机数量及数据及时上报销售公司，现对全省服务网点作如下要求：

一、工程机专用录入系统

1.系统安装：网点需另行安装一个格力录单系统对工程机进行专项录入，系统命名为：。系统下载安装、资料录入、结算、拷贝等详见安装结算须知：安装费结算员上岗须知.doc

2.工程资料录入：网点每完成一项工程，则即刻全部进行录入，在录入工程机时，使用的自编号全部从G0000001开始编写。并在系统备注栏内注明：工程机。其他普通用户的安装资料使用原有系统按正常录入。

3．工程资料核对：工程机录入完成后，网点必须仔细核对，查看资料录入是否正确、完整。

4.工程资料结算与拷贝：工程机录入完成后马上进行结算，将工程安装数据拷贝出来，发至销售公司营运服务部工程组，注明该批安装卡结算的工程机使用单位名称，并将数据放置妥当。等到其他普通用户安装资料录入完成后，将工程数据装入原有系统即可。工程机资料将自然跟随在普通用户资料后。（输入装入步骤：A资料维护管理—>2网点数据装入—>家用安装数据装入—>选择路径—>找到工程机数据放置的文件夹—>读取—>1选中—>A数据装入,装入完成后确定即可）。工程机数据装入完成后，再将所有资料进行统一结算，拷贝数据发至售后结算部。备注：网点1—15号上交至工程组的工程机数据，必须放至上半月数据进行结算；16—31号上交至工程组的工程机数据，则放至下半月数据进行结算。

威图:发力数据中心管理软件 篇6

据威图电子机械技术(上海)有限公司IT产品经理韩勇向记者介绍,如今威图公司的一年营业额已经有两亿欧元,在中国也有10亿元的营业规模,在机柜行业已是全球当之无愧的“老大”。而近年来,威图公司正在深度挖掘自己在数据中心市场的资源和经验,将自己的业务扩展到机柜之外的“软件和解决方案”领域。

引领标准化机柜

据韩勇介绍,目前威图在全球有60多个子公司,“从发达公司到发展中国家,再到下一级第三世界国家威图都有办事处。威图进入中国是在1996年,最早是以一个贸易公司的形式进入中国,然后把一些德国先进的产品带到中国来。”

而今天随着中国市场的不断壮大,威图发现必须要建设本地化的工厂,以降低成本,把最终的利益带给用户,于是2004年,威图在上海投产建立了工厂。“如今在中国,我们不仅仅把德国的东西拿过来,我们自己也研发适合中国客户的产品,在金融行业我们就有很多用户,像各大国有银行、各个主要的商业银行等等。”

事实上,在机柜行业里,威图一直以引领标准化机柜的身份闻名。如今,威图的业务早已不仅仅简单局限在机柜等硬件领域,而是一个为行业用户提供一体化解决方案的供应商。“除了产品,我们还提供机房设计和施工服务,还有更高端的一体化解决方案服务,比如说,对于金融行业来讲,他们需要最安全的机房,那么,怎么样帮助用户防火、制冷等更高端的服务我们也提供。”韩勇说。

韩勇还向记者介绍了威图新推出的“模块化机房”,他认为,“用户在建设之初没有必要去建一个特别大规模的数据中心,这是一种浪费,他们完全可以用模块化的概念,随着业务的扩展,再不断地扩展机房。”

集结资源发力软件

除了机柜等硬件产品,从2009年开始,威图发力数据中心的管理软件,试图突破自己的传统业务,与IBM、惠普等IT巨头一较高下。

如今,威图已经把产品线扩展到了整个数据中心基础架构里面,包括UPS电源、配电系统、空调系统、监控系统。“现在我们还有很好的管理平台,可以帮助用户实现在单一平台上,对所有的基础设施进行监控,我们可以把像微软的SQL Server系统、IBM的DB2等软件产品很好地结合在一起,实现用户更高层面的监控,这在未来新一代数据中心里需求会很大。”韩勇表示,用户不希望有很多的平台来管理他的数据中心,而威图的管理软件能将不同物理平台的监控都集成在一个平台上。

对于该平台的推出,韩勇表示,威图已经进行了一年多的技术开发,去年已经完成了所有的测试,今年威图已经将该产品正式在一些国家推出。“在中国,我们正在做汉化工作,以及针对一些比较有兴趣的客户做一些调研,并选择一部分客户做一些前期的工作。”

该软件的推出,无疑会在一定程度上与像IBM、惠普、思科这样的企业造成竞争,但韩勇表示,“威图的标准化机柜经验已经有将近40年的历史,我们的优势在于我们对于机柜有比较深刻的理解,事实上,用户需要监控的不是机房,而是放在机柜里面的产品。我们将把这种经验最大程度地应用在我们的监控管理软件上。”

软件工程数据 篇7

关键词：软件工程,数据库,引导工具

1 软件工程概述

软件工程 (Software Engineering, 简称为SE) 是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。它涉及到程序设计语言, 数据库, 软件开发工具, 系统平台, 标准, 设计模式等方面。在现代社会中, 软件应用于多个方面。软件工程的开发是有生命周期的, 即软件定义、软件开发和运行维护3个时期组成, 每个时期可分为:可行性研究阶段、需要分析阶段、系统总体设计阶段、系统详细设计阶段和系统维护阶段。下面我们就以数据库开发系统来说明这软件工程在系统开发过程中的具体应用。

2 软件工程在系统中的应用

本论文利用软件工程原理, 将企业单位中的人事管理系统进行说明。

2.1 系统简介

综合人事管理系统是非常通用的管理信息系统, 是企业单位实现办公自动化的前提和基础。系统设计的主要功能如下:

(1) 部门信息管理。主要是用来对各个部门的管理, 包括添加、修改、删除、查看部门信息等功能。 (2) 员工基本信息管理。主要用来对员工的信息进行管理, 包括添加、修改、删除、查看员工基本信息等功能。 (3) 员工考勤考评管理。主要用来管理每个员工的考勤和考评信息, 包括考勤考评月份, 病假天数, 事假天数, 旷工天数;奖励事由, 奖励金额, 处罚事由, 处罚金额和总体评价等信息。包括添加、修改、删除、查询等功能, 并生成月度考勤统计表。 (4) 系统用户管理功能。主要是用来对用户的一些信息进行管理, 包括添加、修改、删除、查看系统用户信息等功能。

2.2 可行性分析

下面从技术可行性、经济可行性、操作可行性三个方面进行阐述:

2.2.1 技术可行性

根据上述系统功能的分析, 下面将进行具体的实现。从技术角度分析, 这项开发工作所涉及的专业技术如下:

(1) 开发工具:Microsoft Visual Basic 6.0。 (2) 数据库管理系统 (DBMS) :Microsoft Access2003。具体实现阶段主要分两大部分进行:数据库的实现和各种功能模块及窗体的实现。

2.2.2 经济可行性

因为采用计算机管理不但可以提高工作效率, 而且还可以节省人力、物力、财力。从软件实际能够起到的作用上分析, 节约的资金会远远大于投入的开发费用, 故从经济上是完全可行的。

2.2.3 操作可行性

因为开发出的应用程序均是图形化界面, 软件的操作员大多己经会基本的Windows操作, 即使不会操作Windows, 经过短期的培训也能熟练的使用本软件。所以在操作上也是可行的。

2.3 需求分析

为了人事管理工作系统化、规范化、自动化, 根据系统功能需求, 制定出人事管理系统中功能需求如下:

⑴员工信息管理模块:本模块主要功能是对员工信息进行管理, 如员工的信息的浏览、编辑和查询。⑵员工考勤考评管理模块:本模块主要功能是对员工考勤和考评管理进行设定。

2.4 总体设计

本阶段主要从总体上来进行设计, 主要包括系统设计思想及数据库设计。

2.4.1 系统的设计思想

(1) 尽量采用企业现有软硬件环境, 及先进的管理系统开发方案, 从而达到充分利用公司现有资源、提高系统开发水平和应用效果的目的。 (2) 系统应符合企业人事管理的规定, 满足公司日常员工管理的工作需要, 并达到操作过程的直观、方便、使用、安全等要求。 (3) 系统采用模块化程序设计方法, 既便于系统功能的各种组合和修改, 又便于未参与开发的技术维护人员补充、维护。 (4) 系统要对进入的用户进行安全性检查, 防止非法用户进行系统破坏数据及威胁系统安全, 避免不必要的损失。只有合法的用户在输入正确的密码后方可进入系统。

2.4.2 数据库设计

⑴数据库设计数据库概念设计。E-R图也称实体-联系图 (Entity Relationship Diagram) , 提供了表示实体类型、属性和联系的方法, 用来描述现实世界的概念模型。⑵数据库逻辑设计。本系统采用的数据库是Access2003, 系统数据库的名称为“人事”。数据库中包含了七张表, 即:部门信息数据表 (Departments) , 员工信息数据表 (Employees) , 员工考勤数据表 (Checkin) , 员工考评数据表 (Evaluation) , 员工家庭成员信息数据表 (Family) , 员工学习及工作经历数据表 (Experience) , 用户信息数据表 (Users) 。

2.5 详细设计

本节依据软件工程的基本原理, 对总体设计的进一步细化及实现的具体方法。

⑴设计登录窗体。登录窗体的名称为Frm Login, 它的界面布局如下图一所示, 是对系统安全性的一项说明, 如果没有登录窗体, 那么系统就会存在一定的安全问题, 同时登录界面也是系统操作者权限的一种体现。

软件工程数据 篇8

关键词：语义网,软件工程数据,查询处理技术

1 前言

一般来说, 我们将系统在开发、部署和维护过程中产生的大量的信息数据, 比如说软件规格说明书、代码、注释、版本信息、测试数据、错误报告和运行日志等, 统称为软件工程的数据。随着科学技术的发展, 软件系统的研发过程也越来越复杂。因此, 软件工程数据作为开发和维护软件系统的重要基础, 只有对其进行有效的管理和综合分析, 才能够从各个方面帮助开发人员进行构建和维护系统。因此, 本文通过阐述一个实现大量软件工程数据存储和检索的专业技术, 从而为实现工程数据的查询处理提供了一个平台。

2 语义网的内涵

通俗来讲, 语义网是为了使计算机明白互联网的各项资源而在互联网的数据上增加元数据或结构化描述的一系列方法。在这个过程中, 计算机之间交换了语义信息, 实现了数据的高效管理。但是目前来说, 语义网并未具有一个明确的定义, 人们常说的语义网是指W3C提出的相关模型及技术标准, 包括资源描述框架、定义本体或词汇概念的RDFS和网络本体语言。因此, 如何将语义网应用于软件工程数据查询处理技术当中, 这是本文接下来将要探讨的问题。本文将语义网的体系结构从上而下分为七层:编码定位层、XML层、资源描述、本体层、逻辑层、证明层和信任层, 以互联网为基础, 为实现语义网提供了新的方法。

3 软件工程数据的应用现状

在软件系统的开发过程中, 常常会产生大量的数据, 这些数据结构复杂、语义丰富, 因此对这些数据进行统一的管理是一项艰巨的任务。所以, 在实际工作中, 软件工程数据处理过程存在着诸多问题。首先, 在传统的软件开发过程中, 需要大量的人力来进行软件工程数据的处理, 因此会耗费大量的人力物力。其次, 在软件的开发过程中, 对于软件工程数据的存储管理仍然采用文件的形式, 这样就会使得存储部位比较分散。比如说:源代码存储于版本控制仓库;软件需求规格和测试数据的存储形式以自然语言描述和文档为主。由此, 这些文件的管理数据并不能进行语义上的检索, 也使得彼此之间没有关联性。再来, 一些研究人员在软件工程中运用数据挖掘技术, 从而来提高软件系统的整体质量。比如说, 在软件运行过程中使用自动异常检测的算法来跟踪缺陷。但是, 这些仅仅只是对于某一个独立的领域进行代码的编辑、测试和缺陷, 忽略了整体性。最后, 虽然一些研究人员已经在软件工程中应用了语义网技术, 但是在管理过程中并不包含软件开发过程中的需求数据和测试数据, 从而不会给项目的开发和管理人员提供一些帮助。综上, 软件工程数据的查询处理过程仍存在一些不足之处, 需要在今后的工作中进一步完善。

4 在语义网下进行软件工程数据的查询处理

通过以上叙述的语义网含义我们可以得出, 本体和网络本体语言具有对复杂数据进行描述和建模的能力, 能够表示出软件工程数据相互关联的结构特点。因此, 在语义网下进行软件工程数据的查询处理是一种利用数据基本体的统计信息来优化查询过程的方法, 这种方法能够减少在查询过程中的错误链接操作, 从而提高查询的速度。语义网在本体数据查询中作为一个热点问题, 对软件工程数据的查询工作具有非常重要的作用。

为了能够更好地管理和分析软件工程数据, 需要建立一个恰当的本体来表示这些数据, 从而高效的查询处理数据。下面将从通过建立查询需求和场景来描述软件工程数据的本体模型。

4.1 软件工程数据的查询需求

一般来说, 按照软件工程不同的需求, 可以将软件工程数据分为关键字查询、关联查询和相似性查询。首先, 关键字查询是最常见的一种查询方式, 只需在输入区域输入关键字符就能找到相匹配的文章。在语义网环境下进行关键字的查询时, 关键字查询通常用最大值路径长度不能超过2星型。其次, 在某些情况下, 不能够运用关键字查询来得到想要检索的任务时, 比如说当用户不知道要查找元素的具体名字时, 只知道之相关的元素名字, 这样, 就只能够利用代码的文本信息, 利用相关联的数据, 即数据的语义信息。最后是相似性查询。在软件的开发中, 通常需要大量的代码, 因此常常出现一段代码结构与其他代码相似的情景。这种代码的名称不重要, 这是因人而异的, 而结构和功能却是固定的。所以这种查询不同于对变量的查询, 可以通过图的相似法来求相似度。

4.2 软件工程数据的本体模型

为了完整的描述软件工程数据, 将分别给予源代码、需求、测试、缺陷和版本数据的本体模型, 然后通过分析各数据之间的关系将模型进行关联。源代码是软件开发中最为核心的部分, 由于开发语言的多样性, 本文将针对对象语言特点进行设计源代码的本体模型。建立需求的本体的个体数据需要用软件分析和代码重用, 因此在本体建模中可以对用户和功能需求的数据进行本体建模。一般情况下, 当发现系统或软件出现缺陷后都会对其进行跟踪, 并提交相关的缺陷信息。软件的版本信息是指在软件开发过程中一直到发布之后而产生的一系列变更情况, 即又称历史信息, 这是维护软件的重要依据, 因此, 版本信息可以通过一些文件的形式来在版本管理软件中管理。通过上述的本体建模分析, 将这些独立的模型进行关联, 这样就能够在一种数据中发现另一种数据, 从而实现高效管理数据的目的。

5 结束语

综上, 语义网的兴起为解决软件工程数据的查询处理提供了一个新的思路。在语义网中, RDFS和网络本体语言能够表示事物之间复杂的数据进行予以描述和建模能力, 从而能够用来描述软件工程数据。在语义网中想要清楚地表示出一种类型的数据, 需要建立本体模型, 只有这样才能充分发挥软件工程数据的查询处理, 不断推动软件工程的发展。

参考文献

[1]曹玉娟.基于概念和语义网络的近似网页检测算法[J].软件学报, 2011, 22 (8) :13-14.

[2]胡翔.基于语义网络的海量源码搜索引擎[J].计算机与现代化, 2014, 10 (7) :85-86.

软件工程数据 篇9

1 创设数据库

软件工程依托着的数据库, 包含多重的建构途径。采纳某规格下的软件, 来建构可用的数据库, 是选出来的便捷路径。例如:采纳软件关涉的调节阀, 依循参数化特性的绘图体系, 来创设数据库。建构起来的数据库, 可添加某一表名。多层级的参数, 都应依循设定出来的关联标准, 审慎予以确认。

具体而言, 创设了数据库表, 应当把添加进来的这种数据库, 注册至固有的管理器。开启控制面板, 点击预设的管理工具, 以及数据源。这种情形下, 会凸显出数据源依凭的管理器。选出用户特有的D SN界面, 它带有用户可见这样的特性。点击添加, 创设适宜数据源。在设定好的对话框以内, 妥善设定数据库。接续的安装之中, 对话框会关联起预设的数据源名。在表征着名称的特有区段, 输入拟定表名, 点击链接。在凸显出来的对话框之中, 寻找出最优连接。这样做, 建构好的数据源, 就被添加进固有的管理器。

2 三维架构下的实体造型

软件特有的实体造型, 侧重采纳辅助特性的微机技术, 建构最优情形之下的这类模型。辅助设计依凭的技术, 能拓展固有的造型寿命, 增添高层级的挤压性能。三维造型特有的软件, 包含细分出来的造型板块。它依托预设的菜单命令, 建构了精准的模型。

2.1 建构概要外形

软件协同下的建模路径, 应当整合着造型固有的外在、内在范畴的实体内涵。外在特有的几何形态, 应能折射出本源的造型内涵。只有这样, 三维特有的造型技术, 才能拟定明晰的三维实体。建构出来的新颖造型, 应首先经由审慎的运算, 计算得来质量特性、固有的外在特性。

第一, 应确认拟定好的特征次序。创设的这类次序, 对于接续的造型流程, 潜藏着深层级的影响。建构出来的同类模型, 若选出不同情形之下的特征次序, 则会凸显差异态势下的造型结果。本源的基础特性, 应被设定成考量的侧重点。选出适宜特征, 当成本源的设计指引。

第二, 对于原初的特征类别, 妥善予以简化。复杂架构下的造型特性, 经由创设的这一流程, 应能予以缩减。在这时, 还应考量预设的尺寸参数, 有序管控参数。多层级的特性, 包含细化情形下的父子关联。这种层级关联, 能够辨识内在关系。

第三, 接续的特征复制, 应当依循灵活的原则。这是因为, 复制特有的步骤, 会建构明晰的特征阵列。若变更了表征着特性的某一参数, 则这样的变更, 会折射在预设的阵列之中。

2.2 细化的造型步骤

对于筛选出来的建构零件, 应当辨识它的多层级特性, 确认可行的建构次序。在这以后, 进到接续的设计时段。描画出多重的特性, 也即草绘特征, 当做父特征。确认明晰的参考平面, 复制得来体系范畴的其他特性。最后, 还应标明关涉的尺寸标注、被修正的特有数值。

3 双向特性的数值传递

数据库关涉的访问, 包含惯常提到的O D B C、对应着的A D O等。在这之中, M FC特有的访问技术, 对于复杂态势下的O D B C, 妥善予以封装。这样做, 就创设了简化情形下的调用接口, 便利了接续的程序开发。程序员即便没能明晰关涉的操作细节, 单纯利用细分出来的类别, 即可完成预设的数据库操作。M FC架构之下的概要类别, 包含多样特性。这样的类别中, 包含带有连接特性的数据源、记录集特有的数据源、界面查验的数据源、数据互通依托的程序。采纳O D B C, 对设定好的数据库, 予以随时访问。

数据传递拟定好的流程, 被折射在带有绘图特性的软件之中。在固有的A R X以内, 创设明晰的类对象, 以便传递存留着的一切数据。这样的流程, 密切关联着不同特性的接口传递。为此, 应当建构外部范畴的变量, 当成传递依凭的最优介质。读取存留着的对应数据, 把它们传送直至固有的外部变量。在这之后, 外部变量特有的传递流程, 被替换成绘图类这一范畴的类变量。

4 选出来的造型实例

采纳实体特有的造型编程, 创设了保持架配有的模具造型。三维范畴的参数化、实体造型依托的生成, 都建构了精准特性的数据库。这样做, 生成复杂态势下的参数化模型。

具体而言, 首先辨析了布设的实体对象, 明晰了实体造型关涉的方法、筛选出来的运算法则。在这以后, 依循空间矢量、寻找出来的中心点, 拟定了空间方位变更情形下的矩阵变换。实体固有的拓扑属性, 被保持着恒定, 只变更设定好的坐标。关联着的实体, 依循布尔运算, 生成了预设的配件造型。这就整合起了A R X、混合架构下的M FC。采纳数据库特有的开发流程, 妥善查验关联参数。依循默认数值, 审慎修正数据, 得到立体架构以内的保持架。实体造型方式, 注重了造型建构之中的细节。

5 结语

选出来的软件参数, 应当依循拟定好的领域标准, 妥善予以设定。这种情形之下, 有必要预设工程数据库, 快速去调用筛选得来的这些参数。软件归整好的多重数据, 也应依凭这种路径, 被传递直至数据库, 慎重予以保存。工程数据库密切关联着参数化特有的绘图软件, 实体造型这一范畴的新技术, 拟定了顺畅态势下的数据传送。

参考文献

[1]何海, 郑忠俊.CAD软件中工程数据库的双向数据传递技术的实例研究[J].机械制造与自动化, 2008.

[2]毛端强.基于三维实体造型技术的机械制图教学探讨[J].卷宗, 2014.

[3]李骐.工程训练中Pro/E实体造型技术的应用[J].中国科技博览, 2008.

软件工程数据 篇10

数据挖掘是由海量数据中获取所需的有价值的数据信息, 这一过程被称作“挖掘”或“捕捞。”数据挖掘就是验证驱动分析办法转向驱动分析数据方式中。对驱动进行验证时, 用户可以假设信息的存在, 随之进行收集和分析, 逐步验证原有假设成立。现阶段, 数据存储规模极大、有一定的复杂性, 单单采用验证驱动法无法把数据库所有的可用数据充分挖掘出来。发现驱动方法能够对海量数据实时有效的筛选, 并自动化识别内部所隐藏的有用信息。进行数据挖掘过程中, 对信息进行收集能帮助改进自身产品, 所以进行数据收集时要使用各种软件度量标准。数据挖掘技术主要可以分为:分类树技术、聚类技术、人工神经网络、关联技术、可视化数据挖掘技术等等。软件度量数据一般具有高耦合性、多维度的特点, 软件工程进行数据挖掘时通常使用统计分析、神经网络、回归建模等特殊处理技术, 实际应用中, 挑选哪一种挖掘技术, 对软件工程实践达到理想目标有重要影响。

2 数据挖掘技术的操作步骤

通常情况下, 数据挖掘技术主要分为以下步骤:挑选数据、预处理、进行数据挖掘、吸收数据。数据挖掘过程具有交互性的特点, 有时或许要再次选择数据或要对预处理过程进行改进, 基于上述情况, 进行数据挖掘时必须设计反馈环。数据挖掘的首要任务是把管理与目标反映至多个挖掘任务内, 整个实现过程主要分为以下步骤。 (1) 评估产品:产品评估就是对软件产生的生产过程。资源属性实施相对应的检查, 且必须根据资源的各类属性, 对未知属性进行赋值, 必须注意所用的未知属性必须进行量化处理, 整个评估工作完工后, 要对获取的属性值实施预测。 (2) 关联属性:关联发现可以识别某一内容中相互存在的关联属性。例如:可以把找到的软件开发属性与产品属性相关联的点找出来。 (3) 聚类过程:把某个结构不同的群体划分至另一个拥有相同结构的子群集合内, 这一操作称为聚类过程。 (4) 数据可视化处理:数据可视化处理就是采用可视化方法对复杂信息进行描述, 并对描述的内容进行可视化数据探查, 使用数据可视化交互控制对海量数据进行分析和检视。软件工程数据挖掘具体操作过程均满足一般性数据挖掘技术或领域的要求, 通常来说, 数据挖掘过程主要包括:数据预处理、挖掘、结果评估三个部分, 数据挖掘流程如图1所示。数据预处理就是把没有加工的数据转换为适应挖掘出来的形式。预处理过程牵涉各种来源、格式的数据, 把非格式的数据转变为格式化数据后, 选取与目前数据挖掘任务相关的记录及特征, 对数据进行清洗达到消除噪声的目的。挖掘操作就是在海量数据内找出反应本质性或规律性的信息。整个挖掘过程使用一系列的算法, 挖掘任务包含频繁序列、关联规则、异常检测等方面的内容。结果评估是对用户展现有用的信息, 难点之处为人所理解的信息与计算机理解、表达的信息由一定的差异, 数据挖掘能便于人们进行理解。结果评估主要由:模式过滤、模式表示两个步骤, 基于不同的设计任务, 数据挖掘算法包括分类、估值与预测、聚类、异常检测等步骤。

3 分析软件工程数据挖掘面临的挑战

3.1 数据复杂性更大

软件工程数据不单有软件报告及版本信息等相关的结构化数据, 也包含大量的代码、注释这一类的非结构化数据。这两种不相同的数据结构无法采用同一算法展开运算, 这两类数据信息又具有极为重要的联系, 导致整个工程的数据复杂性明显增大。

3.2 分析结果具有特殊性

传统数据挖掘得到的结果一般通过多种结果形式呈现出来, 例如:报表、文字等, 软件工程数据挖掘不单单要为用户提供相应的统计结果, 也必须给开发软件人员提供详细具体的例子, 为其设计结构提供所需的信息。所以, 软件工程挖掘会对新型的数据结果提交相应的方法。

4 软件开发过程的数据挖掘技术

近些年, 数据挖掘技术被广泛应用在软件工程中, 在软件工程内运用数据挖掘能提升软件系统的维护效率, 也在一定程度上增大系统的稳定性。

4.1 编程中的数据挖掘

编程作为开发软件的重要内容, 对代码进行编写时, 开发者要充分理解需要编程代码的结构与功能, 根据自身的理解在数据库内选出有价值的信息。通常编程需要的信息分为以下部分: (1) 开发软件者在已有代码库中找出与需要的代码结构、功能相似的、可以重用的模式, 如数据结构、对象、方法等等; (2) 开发者能够在数据库内找到重用某模式的静态规则, 例如:类的方法、继承关系等等; (3) 开发者深入了解分析重用模式的规则, 如:API调用顺序。

4.2 开发开源软件的数据挖掘

开源软件是指源代码开发的软件, 这一种软件是一种免费为客户提供服务的模式, 这是因其免费性的原因, 对开源软件的管理和控制比较困难, 此时采用数据挖掘技术能提升开源软件的质量。如:牛津大学设计的数据挖掘系统, 可以实时跟踪并管理系统的使用者, 在一定程度上提升开源软件的使用效率。

4.3 程序代码中使用的数据挖掘

程序代码就是指克隆代码, 这种代码是采用复制、粘贴操作可以重复使用的代码。在克隆代码内使用数据挖掘进行检测也比较早, 对于克隆代码进行检测主要采用以下形式:文本对比法、基于度量方法、使用潜在语义索引等办法。但在克隆代码内使用数据挖掘还不够成熟, 主要因数据挖掘时必须把语义挖掘考虑其中。同时, 要对横切关注点进行挖掘, 横切关注点使用的挖掘方式较多, 例如:对代码文本进行分析过程中, 能根据不同的特点划分为基于文本与类型的分析、基于聚类分析法、形式概念分析法等。分析调用关系时候, 可以使用扇入分析技术或基于耦合与Page Rank度量办法展开数据挖掘。

4.4 检测软件故障使用数据挖掘技术

数据挖掘技术可以根据程序的执行纪律挖掘至程序的规约及交互模式中, 从而准确定位和检测软件故障。程序说明中的挖掘技术是指为信息跟踪实施逆向建模, 从而强化程序的理解及相应的维护工作。现阶段, 通常使用的挖掘方式主要包括基于规则和自动化挖掘这两种形式。基于规则挖掘是根据程序行为找寻相应的规则并采用时态逻辑进行表达, 自动化挖掘方式是发展比较成熟的API规则挖掘方法。传统定位软件故障是使用程序切片, 这种方式比较复杂, 容易出现故障定位不准的情况。随着传统定位方式的逐步改进, 日前使用比较成功的是采用程序谱抽象描述程序运行轨迹, 并把运行正常的软件与故障运行状态进行对比, 根据两者的差异判断故障来源, 这些新型的数据挖掘技术能有效提升软件故障检测的准确率和效率。

5 总结

总之, 数据挖掘技术广泛应用在分析代码、软件故障检测、软件项目管理等方面, 能有效提升软件工程的管理和控制能力。必须注意, 目前数据挖掘技术的研究还不够成熟, 必须不断加强软件工程数据挖掘技术的研究工程, 促进软件更好地开发和管理。

参考文献

[1]张帆, 沈孙园.浅谈数据挖掘技术在软件工程中的应用[J].电脑知识与技术, 2009.

[2]张红军.谈谈数据挖掘技术及其应用[J].广西梧州师范高等专科学校学报, 2003 (03) .

[3]贺玮.软件工程数据挖掘技术的研究进展[J].科技风, 2014.

数据集中工程前端系统设计及实现 篇11

关键词:数据集中工程 前端系统设计

1 数据集中工程前端系统的设计

数据集中工程的总体目标是将原来各省分行独自处理保存的业务数据上收到总行数据中心,从而实现帐务数据、核心业务的集中处理,以满足未来业务发展的需要。

按照数据集中工程的总体规划,建立总行数据中心(在北京、上海两地分别建立两个数据中心,并互联以满足业务的需要),各分行原有的帐务数据和核心业务系统功能全部上收至总行数据中心的DCC主机;为了将各省分行的交易包括总行统一的业务和各分行特色性业务接入到总行DCC主机,总行统一开发大前置系统部署于各个分行,前端系统通过大前置系统将各分行的交易发送到总行数据中心DCC主机。

前端软件系统按结构设计分为前端平台系统、前端核心系统和前端特色业务系统三部分。

1.1 前端平台系统:包括操作系统、数据库、中间件等平台软件。其配置标准为:

1.2 前端核心系统指在支行网点运行的,应用于柜员工作站的全行统一的业务系统。它通过网络系统与前置机进行数据交互,完成交易的处理功能。包括柜员工作站软件、授权/消息服务程序、通讯服务程序、前端数据库四大部分。

1.3 前端特色业务系统是指由前台实现的核心业务系统以外的业务功能。

2 数据集中工程前端系统的实现

数据集中工程前端系统的核心是前端核心系统,主要业务是由柜员工作站软件和授权/消息服务程序完成的。由于决大多数业务根据其特点可以分类,具有统一的模式,因此每一类业务可以采用统一的模板来分类处理,在不同的模板存储不同的参数,形成各种交易。前端应用系统的设计是通过使用两种类型的源代码文件(过程文件和资源文件),存储每个交易的具体交易参数为交易模板,构造交易驱动器来描述同一类的交易流程,突现流程概念,从交易模板获取具体交易参数,实现具体交易功能。

交易驱动器是一个前端交易流程控制程序,完成从交易初始化到交易结束之间各个功能模块的动态调用,大部分的交易可以由一个通用的交易驱动器实现,特殊交易可以编写特殊的交易驱动器前端应用系统需要实现的功能由交易驱动器、资源和过程以及其它手工编制的程序部件和功能函数配合完成。交易驱动器的主要功能是根据交易的信息,调度交易所需资源和过程实现一般交易的处理流程。

3 前端系统的安全模块和安全规范

数据集中工程(简称DCC)是一个三层结构(前端/渠道、前置系统、DCC主机)的分布式系统,在跨物理系统进行数据传输时,毫无疑问会涉及到数据保密的问题。如何合理、可靠、高效地实现数据传输的保密,是前端系统在和前置系统连接时必须考虑的重要问题。

前置系统在考虑和前端的安全问题时,是以三级密钥体系和动态交换工作密钥的安全机制为基础,并在其上进行了扩展增强,最终形成了数据集中下的前置系统和前端系统的安全规范。

3.1 三级密钥体系 密钥如何管理、分发等问题历来是分布式系统的安全体系下的重点和难点。DCC的安全体系在充分考虑加密的强度的同时,还需要考虑管理维护的简便性,以及和DCC主机的安全机制兼容等问题。经过充分对比论证,制定了目前的以masterkey作为基础密钥加密保护basekey和workkey,basekey用于身份认证和动态交换workkey,workkey用于加/解密和MAC校验保护交易数据的三级密钥体系结构。

在此密钥体系下,针对通讯节点而设置的masterkey和basekey都是通过非计算机网络的其它渠道(如密码信封)分发的,不存在因网络传输泄密的问题。masterkey在存储时是通过安全模块采用固定的密钥加密保护的,basekey则是通过明文的masterkey加密保护存储的;针对通讯节点而动态交换的workkey是由masterkey加密保护存放的。

3.2 身份认证和密钥同步 对于前置系统来说,如何鉴别某个和它连接的外部系统通讯节点是否合法呢?由于我们在前置系统上登记了所有合法的和它连接的通讯节点号(即前置系统的所有对等通讯节点号),以及和这些通讯节点中的每一个约定的basekey,而这些信息是通过非网络的方式约定的,可被我们认为是保密的,可靠的。因此,我们可以是此为依据来鉴别某个通讯节点的合法性。

一个通讯节点在和前置系统进行所有的交易前,必须首先向前置系统申请密钥同步(对workkey进行同步,后续的交易数据将以此密钥进行加密,MAC保护传输),在进行密钥同步的同时,前置系统可以对发起密钥同步的通讯节点的身份进行:双方按照约定的算法,申请密钥同步的通讯节点用basekey加密其通讯节点号,而前置系统则使用basekey解密,如果解得的通讯节点号与所用的basekey组合后得到的(通讯节点号、basekey)对在前置系统的安全数据库中能够找到匹配项,则说明该通讯节点合法,身份认证通过,前置系统通讯节点的密钥服务器为该通讯节点动态产生workkey,刷新安全环境(数据库和共享内存中的缓存)中的workkey,并将其用basekey加密后返回给该通讯节点。

申请密钥同步的通讯节点在接收到前置系统通讯节点的密钥服务器返回的workkey后,先使用basekey解密,得到workkey明文后,再用本通讯节点的masterkey加密并存放到安全环境(数据库和共享内存中的缓存)中。

身份认证和密钥同步可通过随安全模块发布的工具程序来进行,无需再做什么开发工作,仅需要对安全模块进行正确的配置即可。

3.3 安全API 安全API是安全模块把安全加/解密,MAC校验功能开放给其它需要安全通讯功能的应用程序使用的接口。它定义了应用程序的开发模型和编程接口。

3.4 安全模块的运转机制 安全模块主要由安全工具和安全API两部分构成,这两部分在建立安全通讯环境的过程中起到了不同作用。运行在不同的通讯节点上的安全工具程序密钥申请客户端applykey和密钥分发服务器keyserver互配合,来完成workkey密钥的同步功能;在此之前,还需要通过inst_node、setmkey工具来添加一个本地通讯节点和设置它的masterkey,通过addpeernode工具来设置该通讯节点的对等通讯节点的basekey,通过sec_init启动并初始化安全环境。

在sec_init初始化安全环境成功之后,使用安全API的应用程序就可以运行进行数据的加/解密了。但是只有在本地通讯节点和它的对等通讯节点的workkey正确同步之后,数据的加/解密才能正确进行,否则,将会导致数据加/解密错误。

安全工具程序和安全API是相辅相成,不可分割的。安全工具程序是构建安全子系统的基础,它创建和维护安全API得以运行的安全环境;安全API则为应用程序使用安全子系统的数据保护功能提供了标准编程接口。

4 结束语

深圳“织网工程”数据共享新探索 篇12

深圳市是国家发改委、工信部等五部委授牌的首个政务信息共享国家示范城市。两年来,通过“织网工程”的建设有效地提高了政府业务数据的共享水平,推动管理型政府向服务型政府转变、政府机关从粗放管理向精细化管理转型、政府工作从被动服务向主动服务转型中发挥了重要作用。

深圳进入业务数据共享新阶段

建设服务型政府建设、精细化城市管理都需要更精准的信息,如何向信息共享要效益是深圳市委市政府反复思考的问题。传统的信息共享重点放在为领导决策服务,注重统计分析、数据挖掘,这些信息共享依然十分重要,但是这些措施对于政府部门的基层业务操作帮助不大,精细化管理与服务急需的是具体的业务数据共享,直接提高基层工作人员的操作效率的数据共享越来越重要。深圳正在进入业务数据共享新阶段。

本文将为领导服务的信息共享称为“决策信息共享”,简称“信息共享”,这种共享强调对数据分析研究,需要提取信息辅助领导决策。而将为基层业务服务的数据共享称为“业务数据共享”,简称“数据共享”,具体业务操作人员直接依据数据办事,没有信息提取过程故称为数据共享更为准确。

1. 精细化服务和管理成为引爆点

没有准确的数据已经成为深圳市实现精细化服务和管理的一个拦路虎,人口管理就是一例。深圳是全国流动人口占比例最高的城市,目前实际管理人口已达1800万,而户籍人口只有三百多万,流动人口比例那么高使得城市管理十分困难,不同部门的人口统计数据有时竟然能够相差二、三百万。没有准确的人口信息使很多事情很难有效服务和管理,如公安、社保、计生、医疗、教育等,准确的人口信息成为改善城市服务和管理的关键,也是促使市领导下决心推动“织网工程”的一个引爆点。

2. 公众对政府服务质量的新要求

随着政府公共服务越做越多,对政府现有的业务办理模式和流程,公众的意见也越来越多,例如办一个老年证要经市、区、街道、社区四个环节,耗时两、三个月;孩子申请入学家长先要跑七个部门开具各种证明,再到教育部门审原件、留复印件等等,有时因证照文件准备不齐而枉跑的事例很多。既然所有的批件、证照都存在相关政府部门的数据库里,为什么不通过数据共享,让老百姓少跑腿呢?

3. 传统信息共享手段跟不上新需求

深圳市委市政府意识到在新的形势下,深圳电子政务信息共享需求呈现出四点新变化:

(1) 服务方向改变:过去的信息共享的重点是为领导层提供信息,数据使用主要是统计分析,这类需求已在一定程度上得到缓解,而以提高基层服务操作效率的业务数据共享需求急剧增长,过去的措施不能适应。

(2) 数据必须准确:为决策服务的数据着眼于宏观结论,主要是统计分析,统计分析能够平衡误差,数据只需要规范而不需要每笔都准确;但业务处理是为用户办事,作为办事依据的微观数据必须每笔都准确。

(3) 数据要精确整合:业务数据应用必须要准确整合,按照调查的主体如人、企业、房屋、建设项目等等整合不同部门的业务数据,数据整合定位必须精准,不能张冠李戴,精确定位是业务数据整合关键。

(4) 共享要流程化:决策信息共享的应用效果取决于人的感悟力;而业务数据共享是系统对系统的共享,是规范化的流程,共享效果与操作者态度无关,数据共享需要设计成规范的服务流程才能发挥作用。

4. “织网工程”开写业务数据共享新篇章

深圳市的信息共享需求已进入到一个新阶段,其突出的特点是基层操作型业务数据共享的需求飞速增长,为领导决策服务的信息共享要以提高信息分析研究质量为中心,数量上的增长有限,而为实现精细化服务管理、面向业务操作人员的业务数据共享需求将随着政府服务内容日益丰富而迅速膨胀。十多年来,深圳市政府各部门电子政务建设日益完善,各政府部门积累了大量信息技术处理能力及大量业务数据,为实现政府业务的精细服务管理创造了有利条件。深圳已经具备了加快发展业务数据共享的内外条件。

深圳市领导意识到传统的信息共享措施已经不能覆盖业务数据共享的新要求,政府业务精细化服务管理需要更准确的微观数据、更精细的数据整合,主要面向宏观的信息共享措施不能适应新需求,深圳的信息共享措施必须创新,”织网工程“是面对新需求提出的新举措,深圳市进入了业务数据共享新阶段,”织网工程“开写了业务数据共享新篇章。

“织网工程”创新措施分析

深圳于2012年7月开始了名为“织网工程”的政府业务数据整合工程,并于2012年底在南山区开始了“织网工程”试点,2013年5月在坪山区开展试点,并在2014年6月全市合拢。织网工程包括推动政府基础数据集中采集、部门业务数据集中整合、共享应用服务化、以数据开放促数据共享、以信息安全提升数据共享的可持续性等五项措施。

“织网工程”创新措施(一):集中数据采集

1. 集中基础数据收集

深圳的“织网工程”从城市管理最急需的问题入手,即从流动人口管理开始。第一步是规范整合数据收集渠道,尽可能地实现集中的统一地采集,集中采集不仅能减少重复劳动降低调查成本,更重要的是集中采集本身就是一项有效的数据整合措施。“织网工程”将能够统一采集的数据如人口、就业、住址、家庭等相关数据尽量地集中采集,显著提升了数据的整合度。

2. 整合数据收集队伍

过去深圳有关部门,如综治、计生、民政、公安、劳动、城管、安监等,为了各自业务的需要都在通过自己的管理渠道要求基层成立采集队伍,采集相关数据,这种小而全的做法造成基层采集队伍总量不断膨胀,重复工作很多,扰民现象严重,且采集的数据质量也很差。“织网工程”首先是将数据采集工作与城市的网格化管理结合起来,全市共划分了1.6万个网格,按照“一格一员”的模式统一了基层数据采集队伍,总人数远少于各部门分别采集时所需要的人数。“织网工程”的数据采集队伍成为一支专业化队伍,每一个采集员按规定的周期动态采集网格内的人口、法人、房屋、城市部件以及矛盾纠纷、问题隐患等数据,提高了数据的规范性、及时性。

3. 采用PDA收集数据

为提高数据收集效率,采集员采用PDA收集数据,采用PDA收集数据有很多好处,一是效率高,能够实时将采集数据发往市数据中心;二是有更多智能,能够减少人工错误,同时能够对采集对象进行GPS定位和照相;三是有助于采集员的管理,可以核查采集员的采集路径,提高采集数据质量。

4. 补充地理数据

为提高数据的质量,“织网工程”将地理数据整合到数据内容之中,大大提高了数据的准确性。住宅、出租屋、营业场所的位置是非常稳定的数据,与地理数据(包括照片)的链接对于提高整体数据的质量很重要,提升了数据的可核查性,同时提升了数据的可靠性。

“织网工程”创新措施(二):整合部门业务数据

深圳“织网工程”不仅仅是基础数据的统一采集,将各不同部门的业务数据整合形成完整的微观服务和管理数据也是工作的一部分。统一收集的数据集中于深圳市电子政务资源中心,资源中心还将实现政府各部门相关业务数据的链接,业务数据按实体编码的链接大大提升了数据的整体价值,为政府的精细化服务和管理创造了有利条件。

1. 将基础数据汇集到资源中心

深圳“织网工程”的数据统一汇集到市电子政务资源中心,由资源中心建立统一的资源库,部门业务工作积累的基础数据也要送资源中心,部门的专业数据还是由部门自己管理,如社保业务的参保人数据要上报,但各单位买了多少社保数额不必上报。电子政务资源中心将组织数据的整合,按数据的实体标识链接,组织数据质量比对维护,提升数据质量与可用性。

2. 统一编码是基础

深圳电子政务资源中心要整合不同部门上报的基础性业务数据,业务数据整合在逻辑上必须准确定位,数据编码必须准确,不能有一点含糊。不同部门的数据整合中需要以实体标识码为锚点,实体标识码如人口身份证、企业的组织机构代码等,凡没有明确编码的都要设计好编码,如出租屋等,一致性的编码是业务数据整合的基础。

在实际应用中,有些实体标识码(如组织机构代码)用户往往并不熟悉,如用户只记得企业名记不住组织机构代码,因此还必须开发俗称与标准码的自动识别系统,来清洗数据,使编码规范化。

3. 向链接要信息

在具体业务处理时,了解服务对象的更多信息有助于提高服务质量与效率,共享其它部门掌握的数据会有帮助,因此不同部门的数据的对位链接非常重要,链接反映了数据间的关系,链接也是信息的表现方式,链接提升了数据价值。

精细化管理依赖于管理对象数据的完整性,实体数据的完整性可以通过集中建库实现,也可以通过链接实现,不同部门的数据采用规范统一的逻辑编码就是一种重要的链接,当系统查询能力足够强时,链接与集中建库的效果是一样的。标准编码与链接查询是整合数据资源的有效工具。

4. 用清洗和比对来提高数据质量

只要是由人填报的数据就会出错,有时会错的离谱。数据清洗是一种规范化处理,利用一些规则、人们的习惯以及数据填报的冗余来将数据规范化、合理化而不影响进一步的处理。这对于数据的整合非常重要,例如用户填写地址数据就常常不标准,人能看懂,计算机却不会处理,这就可以采用智能软件来规范化,资源中心请华傲公司来帮助进行数据清洗工作大大提高的数据的可用性。

不同的部门、不同业务收集的数据不可能都是一致的,都会有差错,不同部门之间的数据比对能够帮助我们核对数据,提高准确率。

5. 数据反馈与基层业务改进

城市管理的精细化主要将通过基层机构来执行,但数据的共享管理在市级机构(资源中心),基层部门特别是区县级部门非常需要整合后的数据,如何向基层部门及时反馈整合后的数据资源是帮助基层政府改进工作的关键,及时向基层部门反馈数据也保护基层数据收集工作的积极性的重要措施。

“织网工程”创新措施(三):把数据共享服务化

信息共享本质上是一个经济效率问题,不是所有的共享都是有效益的,业务数据共享成本很高,必须要应用价值导向。以往数据共享更多关注的是政府自己工作的方便,市领导强调数据共享要对改善政府公共服务发挥作用,要让公众看得到服务效果,没有社会效果的数据共享意义不大,而数据共享必须做成一项明确的服务才有效益,以服务为导向推动业务数据共享是深圳“织网工程”提出的一项有效措施。

1. 数据共享效益要靠服务流程自动化

数据共享是系统对系统的共享,其效益必须体现在系统的效率上。通常分析研究用的信息共享是由分析研究人员独立操作的,目的是为领导决策提供参考,效益主要来决策者的智慧。但业务数据共享不同,数据共享主要是为基层操作服务,共享是业务流程的一部分,操作人员按流程办事,效益是由系统决定的,要使大量业务人员工作有效率,数据共享必须设计配套流程,通过自动化系统提高效率。

业务数据共享需要设计成为业务链才能产生效益,深圳数据共享强调服务导向,要把数据共享应用设计成为类似于APP模式,这样才能产生应用规模,形成让公众看得见的社会效益,从这一原则出发,深圳着手建设了一些有效的社会应用。如“深圳交通在手”等。又如过去老年证办理采取的是审批制,而现在民政部门改为自动搜索65岁的老人名单,在其生日时自动送上老年证改善服务。

2. 减少用户办事携带原件

过去公众到政府办事不能使用业务数据库,特别是不能使用其它部门的数据库存档资料,办事人需要带原件来复印,办事人经常因资料不齐无功而返,浪费很多时间。深圳市领导要求凡是本市政府部门发的证照、批件都应当实现办事时可通过数据库查询来减少公众办事的麻烦,目前深圳市很多部门已经做到了,还有一些部门正在流程改造中。深圳市这项数据共享工程受到公众热烈欢迎。

3. 减少公众办事资料的重复填报

公众的时间、精力是一个城市的财富,节约公众的时间精力不仅体现了政府对居民的尊重,也是在增加社会的财富。深圳为民办事系统正在努力促进办事人填报数据的共享,减少重复填报,提高办事效率。

4. 建立证照库方便用户查询

为方便城市居民对证照资料的查询,深圳市正在建立公开的证照数据库综合查询系统,不仅方便政府办事业务的查询,也方便公众自己的查询,这项工作既是数据开放也是数据资源共享,证照数据资料分布在政府许多部门,用户查询很不方便,建立统一的查询系统力求解决这一问题。

“织网工程”创新措施(四):以数据开放提升数据共享质量

深圳的数据共享是与数据开放共同推进的,数据开放是社会范围的数据共享,政府数据开放是国家的政策,开放是原则,不开放是例外。将政府数据开放与业务数据共享结合起来推动能够提高政府业务数据共享建设的效率。

1. 开放政府数据促进社会共享

数据共享与数据开放都是电子政务建设的难题,尤其是在不增加数据维护经费的情况下,部门常以信息安全为由为数据开放设障,信息安全障碍可通过适当屏蔽来回避。政府以开放促进部门数据共享,并适当考虑增加数据整合维护经费,业务数据共享经常对参与合作的部门有利,以数据开放开路使业务数据共享进展顺利。

2. 以数据开放提升数据质量

数据开放与数据质量有密切关系,部门不愿意开放数据的重要原因是对数据质量没有信心,信息安全并不是关键,不宜开放的数据可以屏蔽掉,但如果将质量很差的数据开放出去对部门形象将是一大损失,由此产生的数据质量投诉、修改会给部门带来很多麻烦与工作量,数据开放是对部门数据质量的挑战。

数据开放能够提升数据质量来自以下原因:

(1) 在部门数据收集开始前提出数据开放的要求,会使部门收集数据时加强管理、加强审核从而提高数据质量。

(2) 数据开放有助于促进数据的整合,整合会推动不同部门间的数据进行比对,比对暴露出的问题促使部门对数据及时维护,提高数据质量。

(3) 有些数据允许当事人(人、企业)查询与核对,如有与事实不符,当事人有权要求修改,公众能够监督的数据质量必然更好。

3. 数据开放助力绩效考核

绩效考核是推动电子政务工作的有效措施,但是信息共享很难考核,业务有效的信息共享涉及效益问题,效益问题的复杂性是简单的绩效考核方法无法胜任的,而数据开放是容易考核的,数据开放是数据共享的基础,作为电子政务的绩效考核以数据开放为主比较适宜。

4. 以数据开放树立服务型政府形象

政府数据开放是树立开放型政府的重要措施,政府数据开放不仅有助于公众利用政府数据资源开展更多的增值服务,还有助于公众与政府的合作、公众对政府的监督,提升社会公众的参与意识,“织网工程”需要广大市民的配合,政府数据开放是增加社会关注与支持的重要措施。

“织网工程”创新措施(五):以信息安全提升数据共享的可持续性

“织网工程”是政府对公众信息的全面调查及对政府服务办事数据的深度整合,这些数据尤其是整合后的数据将不可避免地会涉及居民的隐私与企业的商业秘密,如何保护公众隐私与企业的商业秘密成为信息安全的重要问题。过去政府的信息安全是从政府保密的角度考虑得多,从维护公众利益上考虑得少,如何加强对公众的信息安全保护是信息安全建设的重点。

1. 完善已有的信息安全措施

“织网工程”是一项新的电子政务工程,涉及面广、时间长、与各业务部门数据联系多,确保数据安全工作很重要,数据资源中心首先要坚持做好现有系统规定的各项信息安全措施,与各业务部门的信息安全要求协调同步,减少相关的冲突与矛盾,以获得业务部门更好的支持与合作。

2. 注重隐私权与商密保护

“织网工程”意识到政府的信息安全与公众的信息安全同样重要,只有保护了公众的信息安全数据共享才能够持续,政府的很多数据收集如统计局、税务局等等在向公众收集数据时已经做了保护公众隐私与商业秘密的承诺,当数据开放与共享时,必须进行隐私与商密内容的屏蔽,除非是涉及公共安全与国家安全的需要,政府部门不能随意使用涉及公众隐私与商密的数据。

“织网工程”还意识到分散数据整合形成的结果数据更需要进行信息安全保护,零星的数据看不出什么问题,但是整合起来就会泄露个人隐私与商业秘密,所以资源中心在这方面正在探索有效的整合数据资源的管理办法。

3. 重视新一代终端设备应用安全

在工信部信息化司的积极支持下,深圳市与北京市率先开始了《安全政务本》的应用试点,《安全政务本》是利用平板电脑开展移动办公的集成系统,集成了平板电脑、通信渠道、数字证书、移动终端安全管理软件(MDM)等四大组成部分的系统,由华为、中兴、联想、一人一本等平板生产商与联通、电信等电信运营商、与国家信息中心、中国软件评测中心、网秦公司等单位按照信息安全等保三级的标准共同设计的一套信息安全标准。

目前深圳、北京的初步试点已经成功,现在正在进行等保三级的测试,下一步还将进行电子政务领域的APP平台标准的设计。《安全政务本》不仅能够提高政府电子政务移动应用的信息安全水平,还能提高政府工作人员使用数据的方便性,也是对数据共享的有力推动。

深圳业务数据共享的经验体会

“织网工程”从试点开始,已经推行了近两年,受到基层(街道)政府部门的欢迎,显著减少了数据的重复收集,街道对数据的综合管理能力有明显提高,特别是数据收集工作与网格化管理结合起来对城市管理非常有益。专职化的数据调查队伍对于开展新的调查很方便,统计局的全国经济普查的部分工作已委托他们完成。为保证数据收集的质量,“织网工程”采取了数据收集与现场处理分离的制度,目前深圳市的基层数据质量已经有了明显提高,对于城市的精细化管理发挥了作用。

1. 实现精细化服务和管理是电子政务的重点

经过十多年的电子政务建设,深圳市政府各部门的业务工作已经基本完成了电子化,现在已进入到推动政府实现精细化服务和管理的时期。提升政府业务数据的质量与综合应用的水平是实现政府精细化服务和管理的关键。前几年政府信息共享应用重点是为领导宏观决策服务,现在电子政务数据共享的重点要放在为提高具体业务操作效率服务,让公众从政府高效服务中受益。

2. 业务数据整合是提升政府效率的关键

政府为公众提供服务的质量依赖于准确的数据处理,工作人员对服务对象信息的把握度对服务的质量与效率有很大影响,政府服务效率的提高是一项系统建设,一方面要提高业务部门数据收集的准确性,另一方面要共享其它部门的数据资源,有效的数据整合是提高政府服务效率的关键,“织网工程”推动全市数据的大链接、大整合,将为政府各项业务的精细化管理创造良好的基础。

3. 服务导向带动数据共享

业务数据共享是系统对系统的合作,业务人员都要按同样的模式、同样的标准操作,必须要开发一个应用系统来提高执行的效率,业务数据共享的效率由配套服务完善程度决定。

不是所有的数据共享都是有必要、有价值的,深圳业务数据共享以用户价值为导向,共享的成果要让公众能够看得到,建立应用服务配套环境很重要,要让大众能够真正从政府服务效率提高中收益。

4. 以数据开放促数据共享

深圳市电子政务采取以开放促数据共享的策略,数据开放是国家的基本政策,各部门执行数据开放的政策没有疑义,数据开放的管理能见度好,便于检查与督促,以开放促共享能提高“织网工程”的效率。

5. 推动信息安全管理的升级

织网工程提升了全市数据资源的组织化程度,提升了政府对微观数据的掌控能力,有利于政府的精细化服务与管理,但也提升了政府系统泄露公众隐私权与商业秘密的风险,保护公众隐私与商密是“织网工程”可持续发展的关键措施。

6. 业务数据整合比大数据应用更急切

在国内大数据热的气氛中,不谈大数据似乎跟不上形势,但就深圳的实践情况来看,先抓好业务数据整合和共享是关键,美国的大数据热也是在业务数据整合完成后才出现的应用热点。就当前的情况而言,以服务效益为导向,安心做好业务数据整合和共享,对深圳的精细化服务与管理更为急切。在此基础上再逐步开展大数据的应用,一步一个台阶会使基础更牢、应用更有效,新技术应用需要顺势而为,急于求成往往会欲速不达。