政府行业政务大数据平台与公共服务创新方案

行业政务大数据平台与公共服务创新方案TOC\o"1-2"\h\u26058第一章政务大数据平台概述 348311.1平台建设背景 3264561.2平台建设目标 42673第二章政务大数据平台架构设计 4257352.1技术架构 4238862.1.1基础设施层 4108342.1.2数据存储层 4307042.1.3数据处理与分析层 484522.1.4应用支撑层 582382.1.5应用层 5253292.2数据架构 529662.2.1数据源 5270852.2.2数据集成 515092.2.3数据仓库 540532.2.4数据模型 541132.2.5数据质量管理 5192392.3应用架构 5257832.3.1用户服务层 5319982.3.2业务逻辑层 6299392.3.3数据交换层 6152772.3.4数据管理层 618656第三章数据资源整合与管理 6300943.1数据资源梳理 6187863.1.1数据资源分类 6318033.1.2数据资源属性 6258243.1.3数据资源价值评估 6171043.2数据资源整合 6202413.2.1数据资源整合策略 6120433.2.2数据资源整合流程 7235753.3数据质量管理 772903.3.1数据质量标准 7147043.3.2数据质量监控 7271663.3.3数据质量改进 77057第四章数据分析与挖掘 8282074.1数据分析方法 8279364.2数据挖掘技术 8186544.3应用场景 813603第五章政务大数据平台安全与隐私保护 957045.1安全体系设计 9214185.1.1物理安全 9166415.1.2网络安全 9288555.1.3数据安全 94685.2隐私保护策略 1060005.2.1数据脱敏 10160485.2.2数据访问控制 1020205.2.3数据最小化原则 10189095.3法律法规遵循 10235245.3.1遵守国家法律法规 10194335.3.2遵循行业标准 10163225.3.3完善内部管理制度 1013806第六章政务大数据平台与公共服务创新 10179116.1公共服务创新模式 10182106.1.1引言 10217566.1.2创新模式概述 11183856.1.3创新模式实践 11268376.2典型应用案例 11279516.2.1案例一：智慧医疗 11281986.2.2案例二：智慧交通 11134696.2.3案例三：智慧教育 11273436.3创新成果评估 12149496.3.1评估指标体系 1221296.3.2评估方法与流程 1228401第七章政务大数据平台运维与管理 12303607.1运维体系构建 12263687.1.1运维目标 1245737.1.2运维体系架构 1298507.1.3运维流程优化 13196377.2平台功能优化 137067.2.1功能评估 13101277.2.2功能优化策略 13247637.3故障处理与应对 1423517.3.1故障分类与处理流程 14296617.3.2常见故障处理方法 14102117.3.3应急预案与恢复 143853第八章政务大数据平台推广与应用 14290678.1推广策略 14238278.1.1政策引导与支持 1442608.1.2宣传与培训 14178928.1.3优化用户体验 14243158.1.4建立合作伙伴关系 15120608.2应用场景拓展 15232258.2.1决策支持 15310618.2.2公共服务优化 1563588.2.3智慧城市建设 15269528.2.4企业创新与发展 15184988.3用户培训与支持 15253018.3.1建立培训体系 15131268.3.2提供技术支持 15198138.3.3制定培训计划 15227568.3.4建立用户交流平台 1529764第九章政务大数据平台与产业协同 16179859.1政产学研合作 1627879.2产业链构建 16226249.3产业创新与发展 1631786第十章政务大数据平台未来发展展望 17428210.1技术发展趋势 17952610.1.1云计算与边缘计算融合 171521110.1.2人工智能与大数据技术的融合 172438410.1.3物联网技术的应用 172357610.2政策法规环境 17652410.2.1政策法规的完善 181605810.2.2数据开放 18286610.2.3数据安全与隐私保护 181328710.3社会效益与影响 18188810.3.1提升治理能力 183183610.3.2优化公共服务 18169910.3.3促进产业发展 181786910.3.4增强国家安全 18第一章政务大数据平台概述1.1平台建设背景信息技术的飞速发展，大数据作为一种新的生产要素，已经成为推动经济社会发展的重要力量。我国高度重视大数据产业发展，将其列为国家战略性新兴产业。政务大数据作为大数据在领域的应用，旨在充分利用信息系统中的海量数据资源，提高治理能力，优化公共服务，提升决策水平。在当前社会环境下，政务大数据平台的建设背景主要包括以下几个方面：（1）政策支持：国家层面出台了一系列政策，鼓励政务大数据的发展，为政务大数据平台建设提供了政策保障。（2）技术进步：云计算、物联网、人工智能等技术的发展，为政务大数据平台的建设提供了技术支撑。（3）社会需求：公众对公共服务的需求日益增长，政务大数据平台能够更好地满足公众个性化、多样化的服务需求。（4）治理创新：政务大数据平台有助于推动治理方式创新，提高决策的科学性、精准性。1.2平台建设目标政务大数据平台的建设目标是立足于提高治理能力、优化公共服务、促进决策科学化，具体目标如下：（1）数据资源整合：通过政务大数据平台，实现各部门之间数据资源的整合与共享，打破信息孤岛，提高数据利用效率。（2）公共服务优化：利用政务大数据平台，优化公共服务流程，提高公共服务质量和效率，满足公众多样化、个性化的服务需求。（3）决策支持：政务大数据平台为决策提供数据支撑，提高决策的科学性、精准性，推动治理方式创新。（4）信息安全保障：保证政务大数据平台的数据安全，防止数据泄露、篡改等风险，保障国家安全和社会稳定。（5）产业发展促进：推动政务大数据产业发展，带动相关产业链的发展，为我国经济社会发展贡献力量。第二章政务大数据平台架构设计2.1技术架构政务大数据平台的技术架构主要包括以下几个方面：2.1.1基础设施层基础设施层是政务大数据平台的基础，主要包括服务器、存储、网络等硬件设施。此层为上层软件提供稳定的运行环境，保证数据的安全性和高效性。2.1.2数据存储层数据存储层负责存储和管理政务大数据平台中的各类数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。采用分布式存储技术，如HadoopHDFS、NoSQL数据库等，实现数据的高效存储和访问。2.1.3数据处理与分析层数据处理与分析层对数据进行清洗、转换、分析和挖掘，为上层应用提供数据支持。此层包括数据清洗、数据转换、数据分析、数据挖掘等模块，采用大数据处理框架如Spark、Flink等，实现数据处理的高效性和可扩展性。2.1.4应用支撑层应用支撑层为上层应用提供公共的技术服务，如身份认证、权限管理、日志管理等。此层采用微服务架构，实现服务的模块化和解耦。2.1.5应用层应用层主要包括政务大数据平台的各种业务应用，如数据展示、数据分析、数据监控等。此层采用Web技术、移动应用技术等，实现与用户的交互。2.2数据架构政务大数据平台的数据架构主要包括以下几个方面：2.2.1数据源数据源主要包括部门内部数据、外部数据（如互联网数据、第三方数据等）以及开源数据。通过数据接口、数据爬取等方式，实现数据的采集和整合。2.2.2数据集成数据集成负责将不同来源、格式和结构的数据进行整合，形成统一的数据视图。采用ETL（Extract、Transform、Load）技术，实现数据的清洗、转换和加载。2.2.3数据仓库数据仓库负责存储经过整合的数据，为上层应用提供数据支持。采用分布式数据仓库技术，如HadoopHive、Greenplum等，实现数据的存储和分析。2.2.4数据模型数据模型对政务大数据平台中的数据进行抽象和描述，包括概念模型、逻辑模型和物理模型。采用数据建模工具，如Erwin、PowerDesigner等，实现数据模型的构建。2.2.5数据质量管理数据质量管理负责对政务大数据平台中的数据进行监控、评估和优化，保证数据的准确性、完整性和一致性。2.3应用架构政务大数据平台的应用架构主要包括以下几个方面：2.3.1用户服务层用户服务层负责为部门、公众和企业提供政务大数据服务，包括数据查询、数据分析、数据监控等。采用Web技术、移动应用技术等，实现与用户的交互。2.3.2业务逻辑层业务逻辑层负责实现政务大数据平台的核心业务功能，如数据清洗、数据分析、数据挖掘等。采用微服务架构，实现服务的模块化和解耦。2.3.3数据交换层数据交换层负责政务大数据平台与外部系统之间的数据交换，包括数据推送、数据订阅等。采用数据接口、API等技术，实现数据的传输和共享。2.3.4数据管理层数据管理层负责政务大数据平台的数据治理、数据安全、数据备份等。采用数据治理工具、安全防护技术等，实现数据的安全管理和高效备份。第三章数据资源整合与管理3.1数据资源梳理3.1.1数据资源分类为实现行业政务大数据平台的高效运行，首先需对数据资源进行系统梳理。数据资源按照来源可分为内部数据和外部数据两大类。内部数据主要来源于部门内部业务系统、档案资料等，外部数据则包括互联网公开数据、第三方数据等。3.1.2数据资源属性在梳理数据资源时，需关注数据的属性，包括数据类型、数据格式、数据来源、数据更新频率等。通过对数据属性的分析，有助于为数据资源整合提供依据。3.1.3数据资源价值评估对数据资源进行价值评估，以确定数据资源的优先级和重要性。评估标准可包括数据完整性、准确性、及时性、相关性等因素。通过价值评估，有助于合理配置数据资源，提高政务大数据平台的服务质量。3.2数据资源整合3.2.1数据资源整合策略数据资源整合应遵循以下策略：（1）统一数据标准，保证数据的一致性和可比性；（2）建立数据交换与共享机制，促进数据在部门间的流通；（3）采用先进的数据存储和处理技术，提高数据存储和查询效率；（4）强化数据安全与隐私保护，保证数据合法合规使用。3.2.2数据资源整合流程数据资源整合流程包括以下步骤：（1）数据资源调查与评估：对现有数据资源进行梳理，评估数据价值；（2）制定数据整合方案：根据数据资源调查与评估结果，制定数据整合方案；（3）数据清洗与转换：对数据进行清洗、转换，以满足数据整合需求；（4）数据入库与维护：将整合后的数据入库，并定期进行数据维护。3.3数据质量管理3.3.1数据质量标准为保证政务大数据平台的数据质量，需制定数据质量标准。数据质量标准包括以下几个方面：（1）完整性：数据项完整，无缺失值；（2）准确性：数据内容准确，无错误；（3）一致性：数据在不同系统和平台间保持一致；（4）及时性：数据更新及时，反映最新情况；（5）相关性：数据与政务业务相关，具有实际应用价值。3.3.2数据质量监控建立数据质量监控机制，对数据质量进行实时监控。监控内容包括：（1）数据采集与传输：保证数据在采集和传输过程中的质量；（2）数据存储与维护：对存储和维护过程中的数据质量进行监控；（3）数据应用与反馈：对数据应用效果进行评估，及时发觉问题并进行调整。3.3.3数据质量改进针对数据质量问题，采取以下措施进行改进：（1）加强数据源管理：对数据源进行严格筛选，保证数据质量；（2）优化数据采集与传输：采用先进技术，提高数据采集和传输质量；（3）完善数据存储与维护：加强数据存储和备份，定期进行数据维护；（4）开展数据质量培训：提高政务人员的数据质量意识和技术水平。第四章数据分析与挖掘4.1数据分析方法数据分析是行业政务大数据平台的核心环节，其主要目的是通过科学的方法对数据进行整理、处理和分析，从而为决策者提供有价值的参考依据。数据分析方法主要包括以下几种：（1）描述性分析：通过数据可视化、统计图表等方式，对数据进行直观的展示，以便于决策者了解数据的基本情况和分布特征。（2）关联分析：分析不同数据之间的关联性，挖掘数据之间的内在联系，为决策者提供数据间的相互影响和依存关系。（3）因果分析：基于关联分析的基础上，进一步探究数据之间的因果关系，找出影响某一现象的关键因素。（4）时间序列分析：对时间序列数据进行趋势分析、周期分析和季节性分析，预测未来一段时间内数据的变化趋势。（5）聚类分析：将数据分为若干个类别，同类数据具有相似性，不同类别数据具有差异性，以便于决策者对数据进行分类管理。4.2数据挖掘技术数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，其技术主要包括以下几种：（1）分类算法：将数据分为若干个类别，通过构建分类模型，对新的数据进行分类预测。（2）聚类算法：将数据分为若干个类别，同类数据具有相似性，不同类别数据具有差异性，以便于发觉数据中的潜在规律。（3）关联规则挖掘：发觉数据之间的关联性，找出频繁出现的关联规则，为决策者提供数据间的相互关系。（4）时序挖掘：对时间序列数据进行趋势分析、周期分析和季节性分析，发觉数据中的时序规律。（5）异常检测：识别数据中的异常值，分析异常产生的原因，为决策者提供异常处理策略。4.3应用场景行业政务大数据平台的数据分析与挖掘技术在以下场景中具有广泛应用：（1）社会管理：通过数据分析与挖掘，对社会治安、公共卫生、环境保护等领域的数据进行实时监控，为决策提供数据支持。（2）经济监测：分析宏观经济数据，预测经济走势，为制定经济政策提供依据。（3）公共服务：基于数据分析与挖掘，优化公共服务资源配置，提高公共服务质量和效率。（4）政策评估：对政策实施效果进行评估，为政策调整和优化提供参考。（5）风险防范：通过数据分析与挖掘，发觉潜在风险，提前预警，为制定防范措施提供支持。第五章政务大数据平台安全与隐私保护5.1安全体系设计5.1.1物理安全政务大数据平台的物理安全是保障平台正常运行的基础。应采取如下措施：1）设立专门的物理安全区域，实行分区管理，保证数据中心的物理安全；2）配置防火墙、入侵检测系统等安全设备，防止外部攻击；3）建立完善的电源、空调等基础设施，保证平台的稳定运行。5.1.2网络安全政务大数据平台网络安全是保障数据传输安全的关键。以下措施应予以实施：1）采用加密技术，对传输的数据进行加密处理；2）建立安全审计机制，对网络行为进行实时监控；3）采用访问控制策略，限制非法访问；4）定期更新网络设备和安全软件，提高系统安全性。5.1.3数据安全数据安全是政务大数据平台的核心。以下措施应予以实施：1）建立数据备份和恢复机制，保证数据的完整性和可用性；2）对数据进行分类和分级，实施差异化安全保护；3）采用加密技术，保护数据存储和传输过程中的安全；4）建立数据安全审计机制，对数据访问和操作行为进行监控。5.2隐私保护策略5.2.1数据脱敏对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理，包括以下方面：1）对个人敏感信息进行脱敏，如姓名、身份证号等；2）对地理位置、联系方式等数据进行脱敏；3）对涉及企业商业秘密的数据进行脱敏。5.2.2数据访问控制1）建立用户权限管理机制，保证用户只能访问授权范围内的数据；2）对数据访问行为进行实时监控，发觉异常行为及时报警；3）对数据访问记录进行审计，保证数据访问合规。5.2.3数据最小化原则在数据处理过程中，遵循数据最小化原则，仅收集和使用与业务需求相关的数据。5.3法律法规遵循5.3.1遵守国家法律法规政务大数据平台的建设和运营应遵循《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》等相关法律法规。5.3.2遵循行业标准政务大数据平台应遵循国家有关政务数据共享、开放和利用的行业标准，保证数据的安全与合规。5.3.3完善内部管理制度建立完善的内部管理制度，保证平台在法律法规允许的范围内开展业务。同时对员工进行法律法规培训，提高其法律意识。第六章政务大数据平台与公共服务创新6.1公共服务创新模式6.1.1引言在新时代背景下，行业政务大数据平台的建设与公共服务创新紧密相连，成为提升治理能力和公共服务水平的关键途径。本章主要探讨政务大数据平台在公共服务创新中的模式及其应用。6.1.2创新模式概述（1）数据驱动型创新通过政务大数据平台，可以实时获取、整合和分析各类数据，从而发觉公共服务领域的潜在问题和改进方向，推动服务创新。（2）需求导向型创新以公众需求为导向，政务大数据平台能够精准识别和满足不同群体的公共服务需求，提高服务质量和满意度。（3）技术引领型创新利用政务大数据平台，可以引入先进技术，如人工智能、云计算等，实现公共服务模式的变革，提升服务效率。6.1.3创新模式实践（1）构建一站式服务平台通过政务大数据平台，实现政务服务的线上线下融合，为公众提供便捷、高效的一站式服务。（2）优化资源配置政务大数据平台能够帮助合理配置公共服务资源，提高服务供给能力。（3）提升服务个性化水平政务大数据平台可以分析公众需求，为公众提供定制化的公共服务，满足个性化需求。6.2典型应用案例6.2.1案例一：智慧医疗通过政务大数据平台，实现医疗资源的整合与优化配置，提高医疗服务质量和效率。例如，某地区政务大数据平台通过分析医疗数据，发觉基层医疗服务需求较大，从而加大基层医疗资源配置，提升基层医疗服务水平。6.2.2案例二：智慧交通政务大数据平台在交通领域的应用，可以有效缓解城市交通拥堵问题。例如，某城市政务大数据平台通过分析交通数据，优化公共交通线路和班次，提高公共交通服务水平。6.2.3案例三：智慧教育政务大数据平台在教育领域的应用，可以提升教育质量和公平性。例如，某地区政务大数据平台通过分析教育数据，发觉教育资源分配不均的问题，从而优化教育资源分配，提高教育公平性。6.3创新成果评估6.3.1评估指标体系政务大数据平台在公共服务创新中的成果评估，应从以下几个方面进行：（1）公共服务质量提升通过政务大数据平台，公共服务质量得到明显提升，公众满意度提高。（2）服务效率提升政务大数据平台的应用，使公共服务效率得到显著提高，节省了时间和成本。（3）资源配置优化政务大数据平台帮助实现公共服务资源的合理配置，提高了资源利用效率。（4）创新能力增强政务大数据平台的应用，推动了公共服务创新，提升了治理能力。6.3.2评估方法与流程（1）数据收集通过政务大数据平台，收集公共服务创新的相关数据，为评估提供基础数据。（2）指标分析对收集到的数据进行分析，评估各项指标的变化情况。（3）评估结果根据分析结果，对政务大数据平台在公共服务创新中的成果进行评估。（4）反馈与改进根据评估结果，对政务大数据平台的应用进行反馈和改进，以实现持续优化。第七章政务大数据平台运维与管理7.1运维体系构建7.1.1运维目标政务大数据平台的运维体系构建旨在保证平台的高效、稳定、安全运行，满足行业政务大数据应用的需求，为公共服务创新提供有力支撑。7.1.2运维体系架构运维体系架构主要包括以下几个方面：（1）运维管理组织：建立专门的运维管理部门，负责政务大数据平台的运维工作，包括人员配置、职责划分等。（2）运维管理制度：制定完善的运维管理制度，包括运维流程、操作规范、应急预案等，保证运维工作的有序进行。（3）运维技术支持：整合内外部技术资源，为政务大数据平台提供技术支持，包括系统监控、功能优化、安全防护等。（4）运维工具与平台：选用合适的运维工具和平台，实现自动化运维，提高运维效率。（5）运维人才培养：加强运维人才培养，提高运维团队的整体素质和技能水平。7.1.3运维流程优化（1）制定运维计划：根据政务大数据平台的特点和需求，制定运维计划，保证运维工作的全面性和针对性。（2）监控与分析：实时监控平台运行状态，分析数据，发觉潜在问题，及时采取措施。（3）问题处理：对发觉的问题进行分类、定位和解决，保证平台稳定运行。（4）备份与恢复：定期对平台数据进行备份，制定数据恢复方案，保证数据安全。（5）功能优化：根据监控数据，对平台功能进行优化，提高用户体验。7.2平台功能优化7.2.1功能评估（1）制定功能评估标准：根据政务大数据平台的应用场景和需求，制定合理的功能评估标准。（2）功能测试：对平台进行功能测试，了解其功能状况。（3）功能分析：分析测试结果，找出功能瓶颈。7.2.2功能优化策略（1）硬件升级：根据功能需求，对服务器、存储等硬件设备进行升级。（2）软件优化：对平台软件进行优化，提高运行效率。（3）数据库优化：对数据库进行分区、索引优化，提高查询效率。（4）网络优化：对网络进行优化，降低延迟，提高带宽利用率。（5）资源调度：合理分配计算、存储、网络等资源，提高资源利用率。7.3故障处理与应对7.3.1故障分类与处理流程（1）故障分类：将故障分为硬件故障、软件故障、网络故障等类型。（2）故障处理流程：制定故障处理流程，包括故障发觉、报告、定位、解决等环节。7.3.2常见故障处理方法（1）硬件故障处理：对服务器、存储等硬件设备进行检测、维修或更换。（2）软件故障处理：对软件进行故障排查、修复或升级。（3）网络故障处理：对网络设备进行检查、配置调整或更换。7.3.3应急预案与恢复（1）制定应急预案：针对可能发生的故障，制定应急预案，包括人员分工、操作步骤等。（2）故障恢复：在故障发生后，迅速采取措施，恢复平台正常运行。（3）事后总结：对故障处理过程进行总结，分析原因，完善应急预案，提高应对能力。第八章政务大数据平台推广与应用8.1推广策略8.1.1政策引导与支持为保障政务大数据平台的顺利推广，需出台相关政策，明确政务大数据平台的建设目标、任务和要求。同时提供资金支持，保证平台建设与运维的稳定性和持续性。8.1.2宣传与培训通过多种渠道加大政务大数据平台的宣传力度，提高部门及公众对平台的认知度。组织针对不同对象的培训活动，提高政务大数据平台的使用技能。8.1.3优化用户体验政务大数据平台需不断优化用户界面设计，简化操作流程，提升用户使用体验。同时针对不同用户需求，提供个性化服务，提高用户满意度。8.1.4建立合作伙伴关系与相关企业、科研机构等建立合作伙伴关系，共同推进政务大数据平台的技术研发、应用推广和市场拓展。8.2应用场景拓展8.2.1决策支持政务大数据平台可应用于决策支持，通过对海量数据的挖掘与分析，为决策提供科学依据。8.2.2公共服务优化政务大数据平台可应用于公共服务领域，如教育、医疗、交通等，通过数据分析优化资源配置，提高服务质量。8.2.3智慧城市建设政务大数据平台可助力智慧城市建设，通过整合各类数据资源，为城市治理、产业发展提供数据支持。8.2.4企业创新与发展政务大数据平台可为企业提供数据支持，帮助企业挖掘市场机会，提升竞争力。8.3用户培训与支持8.3.1建立培训体系政务大数据平台应建立完善的培训体系，包括线上培训、线下培训、实操演练等多种形式，以满足不同用户的需求。8.3.2提供技术支持政务大数据平台需提供专业的技术支持，保证用户在使用过程中遇到的问题能得到及时解决。8.3.3制定培训计划政务大数据平台应根据用户需求，制定针对性的培训计划，定期组织培训活动。8.3.4建立用户交流平台政务大数据平台应建立用户交流平台，促进用户之间的互动与交流，分享使用经验，共同提高平台应用水平。第九章政务大数据平台与产业协同9.1政产学研合作信息技术的迅猛发展，政务大数据平台的建设已经成为提升治理能力的重要手段。政产学研合作作为推动政务大数据平台与产业协同的关键途径，旨在实现企业、高校及科研机构之间的资源共享、优势互补，共同推动产业创新与发展。政产学研合作主要体现在以下几个方面：（1）政策引导与支持。通过制定相关政策和规划，引导企业、高校及科研机构积极参与政务大数据平台的建设与运营，为产业协同提供政策保障。（2）技术创新与研发。企业、高校及科研机构发挥各自优势，共同开展政务大数据相关技术的研究与开发，推动技术创新，提高产业竞争力。（3）人才培养与交流。企业、高校及科研机构共同培养政务大数据人才，加强人才交流，提高产业整体素质。（4）市场拓展与应用。企业、高校及科研机构共同摸索政务大数据平台在公共服务、产业应用等领域的市场潜力，推动产业协同发展。9.2产业链构建政务大数据平台的产业链构建，是产业协同发展的基础。产业链主要包括以下几个环节：（1）数据采集与处理。企业、高校及科研机构共同参与政务大数据的采集、整理、清洗和处理，保证数据质量。（2）平台建设与运营。企业、共同投资建设政务大数据平台，开展平台运营，提供数据服务。（3）技术研发与应用。企业、高校及科研机构开展政务大数据相关技术研发，推动技术在公共服务、产业应用等领域的应用。（4）人才培养与输出。企业、高校及科研机构共同培养政务大数据人才，为产业发展提供人才支持。（5）市场拓展与推广。企业、高校及科研机构共同开拓政务大数据市场，推动产业协同发展。9.3产业创新与发展政务大数据平台的产业创新与发展，是产业协同的关键环节。以下为产业创新与发展的几个方面：（1）技术创新。政务大数据平台的建设和运营，需要不断推动技术创新，包括数据采集、存储、处理