基于数据挖掘的政府决策支持系统优化策略研究/张恩韶 杨 敏

　　基于云计算和数据仓库的数据挖掘技术，虽然在一定程度上能够克服传统的数据应用方式的局限性，改善决策的效率和质量，但是数据挖掘在辅助政府决策的实际应用中还存在着一些问题。

　　第一，政府决策支持系统依靠数据挖掘工具提供技术支撑，但目前市场上主流的数据挖掘工具多数由国外企业研发，其产品设计适用的外部环境与我国有较大的差异，数据挖掘的结果可能并不完全符合我国的国情。完全依赖国外公司提供数据挖掘解决方案，会导致国家在安全领域的技术依附。为保障国家信息安全，国家重点扶持了一批新兴数据技术企业，例如浪潮集团等，尽管这些企业提出了政务、警务、金融等领域的数据挖掘方案，但总体上讲，国内数据挖掘软件品牌成熟度较低，数据深度挖掘和分析的水平有待市场检验。

　　第二，政企合作共建决策支持系统，使政府摆脱了公共信息服务供给技术与动力不足的运营困境，但公私伙伴关系的运营机制试点运作的时间毕竟有限，在最终达成的效果上面临质疑。例如，运营企业能否真正对公众和政府负责，而不是垄断技术，利用海量数据榨取巨额利益；政府招投标选择运营企业的程序是否合法，参与竞标及中标的运营企业是否符合相应的资质要求等。

　　第三，政府决策支持系统的安全问题必须引起足够的重视。任何事物都有两面性，数据挖掘在给我们提供便利的同时，也带来了数据泄密、数据侵权等信息安全问题。数据挖掘运营公司或用户可以利用技术优势，根据它们的目的对一些特定的人群进行全面分析与解读。例如，植入后门BUG程序，非法查询他人的个人日志、通话的对象、通话的时长地点等，从而破译其性格、处事特点并牟取非法收益。我国政府在采用数据挖掘技术时，应当建设安全机制，有效避免云存储等技术引发的数据安全性问题。政府决策支持系统涉及政务、警务、金融、社保、工商等领域的重要数据，有些甚至被列为国家机密。对于政府决策支持系统来说，信息的保密性至关重要，但目前忽视数据归档、随意处置数据导致关键信息泄露的现象仍屡见不鲜，严重威胁到国家治理与社会公共安全。

　　第四，政府工作人员的思想认识存在问题。一方面，个别政府部门负责人空谈改革创新，对引入新兴技术改进政府工作流程持怀疑态度，往往以技术不成熟、资金投入大等理由反对任何改革举措，而不是主动去调研、学习、发现存在的问题，并找到有效的解决办法。另一方面，采用数据挖掘的政府机关将服务供给责任完全交给运营公司，只追求最后的分析结果，而对数据存储、数据挖掘过程、数据挖掘结果的知识重现不够重视，在分析结果的应用上也不够谨慎，不考虑数据变化形势，盲目沿用数据变化前的策略，经常将前段时间的分析结果应用到当前的决策过程中，给国家和集体造成不可估量的损失。

　　第五，政府决策支持系统的作用不应被盲目夸大。数据挖掘是根据数学算法对海量数据进行分析与推理的技术运用过程，但社会活动的