Page 82 - “互联网+”背景下政务工作信息化研究与探索

“互联网 +”背景下政务工作信息化研究与探索
Research and Exploration on Informatization of Government Affairs under the Background of “Internet +”

的3V转变为4V，这些特征具体是指：

第一，海量数据。从TB级别，跃升到PB级别，甚至EB和ZB级别。据IDC最
新白皮书预测，全球数据总量到2025年将达到175ZB，金融服务、制造、医疗保
健以及媒体娱乐等行业是数据增长的主要推动力。
第二，数据快速变化。大数据时代的各类信息快速变化、稍纵即逝，特别是

涉及电子商务领域的信息。例如网上交易，交易时间的短暂性导致交易信息瞬间
消失，如果相关信息需求者对交易信息进行采集和分析，这就要求分析结果必须
在瞬间给出，否则就会失去价值。

第三，数据类型多样性。传统的信息环境下，我们主要面对的是结构性数
据，例如财务信息、ERP系统等，大数据时代的背景下，更多的是半结构数据和
非结构性数据，这些复杂的数据主要来自社交媒介和电子商务等，如视频、音
频、静态图像、股票指数、GPS信息等等，这些数据信息随着技术的发展不断地

更新和演变。
第四，价值密度低。大数据仅仅有海量数据和超大规模数据是远远不够的，
数据本身还要具有价值性，但是收集ZB级的大数据虽然看起来是合理的，由于

存在各种类型的数据，导致价值密度与传统关系型数据相比却低很多。价值密度
低不是说数据库没有价值，而是针对大数据本身而言，以视频为例，长时间的视
频监控过程里，可能有用的数据也就几秒钟的时间，而针对数据信息需求者而

言，具有非常高的价值。
（二）数据价值
大数据的目的不仅仅是拥有海量数据信息，更重要的是利用大数据技术对这

些数据进行挖掘，发现数据背后的潜在价值。
1.数据转化与可视化
数据可视化概念起源于20世纪80年代，含义是借助计算机、图像处理技术，
对抽象信息进行处理并展现出来。传统的数据可视化，面临的主要是结构性数

据，数据结构单一，可视化的结果主要是原始的统计图表等，例如直方图，折线
图等。信息科技在不断发展，数据信息的表现形式也逐渐多种多样。在大数据时
代背景下，我们要处理的数据较以往相比显著增长，面对主要是极为复杂的异型

数据，如政府审计部门进行审计调查时的视频、音频以及交易日志等。与传统数
据不同的是，这些异型数据往往是模糊混乱的，凭借以往的知识和技术，很难从

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