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基于大数据与知识的“互联网+政务服务” 云平台的构建与服务策略研究

来源:情报杂志 发布时间:2018-03-28浏览:2205次

基于大数据与知识的“互联网+政务服务”云平台的构建与服务策略研究[目的/意义]“互联网+”大背景下,我国政务服务迎来了新的挑战与机遇。尝试通过基于大数据与知识的“互联网+政务服务”云平台构建与服务策略的研究,有助于消除信息孤岛、知识孤岛和业务孤岛,有助于降低政府信息化成本、提高政府行政效率和服务水平。[方法/过程]基于研究与发展现状,首先分析了现阶段电子政务所面临的发展局限。然后,基于云计算技术,从大数据与知识的视角,设计了“互联网+政务服务”云平台的体系架构。最后,提出了该平台的构建与服务策略。[结果/结论]提出...

基于大数据与知识的“互联网+政务服务” 云平台的构建与服务策略研究

[目的/意义]“互联网+”大背景下,我国政务服务迎来了新的挑战与机遇。尝试通过基于大数据与知识的“互联网+政务服务”云平台构建与服务策略的研究,有助于消除信息孤岛、知识孤岛和业务孤岛,有助于降低政府信息化成本、提高政府行政效率和服务水平。[方法/过程]基于研究与发展现状,首先分析了现阶段电子政务所面临的发展局限。然后,基于云计算技术,从大数据与知识的视角,设计了“互联网+政务服务”云平台的体系架构。最后,提出了该平台的构建与服务策略。[结果/结论]提出了多层级、跨部门的云基础设施部署策略,“开发-运维-管理”一体化的平台即服务策略,基于知识元网络的多层级、跨部门的数据与知识的集成与服务策略,基于大数据、知识和Web服务组合的业务集成与协同策略,和线上线下密切结合的O2O政务服务策略,可为政府的“互联网+政务服务”的相关实践提供理论依据和参考。

0引言

2015年3月,李克强总理在政府工作报告中正式提出“互联网+”行动计划。同年12月,《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》将“互联网+政务服务”作为重点发展领域之一,电子政务在“互联网+”大背景下又迎来了新的发展机遇与挑战。同时,伴随着云计算、大数据和智慧城市等的兴起,电子政务正逐步向着智慧政务转变。美国、德国、韩国等国家纷纷开始探索大数据与云计算环境下的政务服务新模式,我国北京、上海、深圳等城市也开展“互联网+政务服务”探索与尝试。然而,由于起步较晚且缺乏大数据服务与知识服务的支撑,我国的电子政务仍然存在建设与运维成本偏高、信息孤岛、业务孤岛以及难以满足用户个性化需求等问题,难以实现政务服务的“智慧化”,制约了我国政务服务水平,影响了公众满意度。

为解决上述问题,国内外学者针对云计算环境下的“互联网+政务服务”的研究已取得一定的成果,对基于云计算架构的“互联网+政务服务”达成了基本共识。但是鲜有学者从大数据与知识视角,研究考虑数据和知识服务的政务服务云平台的架构及其构建与服务策略。为此,在电子政务现阶段的发展局限分析的基础上,结合现有云计算环境下的“互联网+政务服务”研究和实践成果,从大数据和知识视角出发,设计了“互联网+政务服务”云平台的体系架构,进而探讨并提出了该平台的构建与服务策略,以降低电子政务的建设与运营成本,提高行政效率和政务服务水平,为我国“智慧政务”建设提供有益借鉴。

1研究与发展现状

1.1基于云计算的“互联网+政务服务”

国内外学者针对大数据与云计算环境下的“互联网+政务服务”进行了较为深入的研究。Sharma等指出云计算是一种能够解决诸如成本、硬件等政府需要面对的问题的一种新的计算形式,通过云计算的应用,电子政务服务将更加快捷。Mukherjee、李思瓯和张洁则等分别从电子政务平台应用与发展的需求角度,提出了基于云计算的电子政务平台框架。牛力针对政务信息资源整合,提出三维度政务资源整合概念框架,并设计了基于“支撑云”、“业务云”、“公共云”的政务云服务平台。

1.2数据即服务

数据即服务(Dataasaservice,DaaS)是一种以数据为核心的新型云计算服务模式,在多源、异构数据的关联与整合基础上,通过挖掘发现数据内在价值,并按需为用户提供数据服务。Sarkar通过案例分析方法总结出组织引入数据即服务的综合方法,并提出了一种可重用且灵活的基于SOA的数据即服务框架。并且,随着大数据技术与应用的不断发展,国内外学者们针对大数据特点,提出了满足于大数据服务需求的数据即服务模型和架构。另外,钱丽等主要是针对政府网站栏目的关注度和访问量进行聚类分析,进而提出建面向用户需求“互联网+”政务服务的新模式。在实际应用方面,美国、新加坡和日本等国家利用数据即服务,在交通、环境等领域取得了良好的效果。上述相关研究无疑可为我国政务服务领域的数据整合、挖掘与服务提供理论依据和借鉴参考。

1.3知识即服务

知识即服务(Knowledgeasaservice,KaaS)是一种集成知识管理、知识组织和知识市场等的新的云计算服务模式。Abdullah等提出了一种知识管理系统模型,以促进云计算环境下知识即服务能力。文献研究了知识即服务的相关技术,并提出了基于SOA的知识即服务框架。刘军和金淑娜基于马斯洛需求层次理论,将读者需求分为文献资源层需求、知识管理层需求、知识交流层需求、知识评价层需求和知识创新层需求共五个层次,建立面向读者需求的分层知识服务模型。Grolinger等提出了一种用于灾难云数据管理的知识即服务框架Disaster-CDM。另外,徐晨琛以电子政务门户网站为研究对象,分析了电子政务知识服务的模式。伍革新等则设计了基于用户兴趣聚类的电子政务知识服务平台。综上,知识即服务相关研究为政务服务知识管理及应用提供了新的思路,并已在电子政务领域进行了初步的探索和尝试。

1.4  DevOpsDevOps

(DevelopmentandOperations)是一个近几年被提出的新概念,是一组过程、方法与系统的统称,用于促进系统开发、技术运维和质量保障控制部门之间的沟通、协作与整合,以提升信息系统的开发效率、服务水平与用户体验,并降低开发与运营成本。Smeds等通过整理和分析DevOps应用案例,从功能、文化和技术三方面,总结了采用DevOps的11个潜在障碍并给出了相应的解决建议。Wahaballa等为提高开发与运维之间的协同效果,提出了一种统一的DevOps模型UDOM。王玉平结合我国高校信息化发展现状,提出了云计算环境下的DevOps开发模式,以满足高校系统开发需求。在实际应用方面,DevOps也得到了比较广泛的关注,如腾讯云开放了TAPD(腾讯敏捷研发平台)、TGit(腾讯Git源代码管理)、CCI(持续集成服务)、SODA(游戏持续集成)、织云(云端运维)等DevOps系列工具集,通过这些平台,开发者可快速完成产品的交付与运维。上述相关研究与实践无疑可为电子政务信息系统的建设与运维一体化提供有价值的参考与借鉴。

1.5知识元“知识元”

(知识组织的基本单元)主要是由我国多位学者提出并加以深入研究的知识规范表征方法。知识元概念最早由温有奎等提出,他们从文献信息服务的角度研究知识元,建议以知识元为基础实现知识资源集成服务。孙成江等指出知识元具有独立性、唯一性、完整性、拓扑性、链接性、可组合性、可认知性、可导航性等诸多优点。姜永常等认为知识元是构成知识结构的最小独立单元,可用来表示一个针对特定问题的解决方案,可以是概念、方法、规则、公理等数据或事实以及实例化的知识。王延章提出了共性知识元模型,给出了知识元的具体形式化描述,将知识元模型定义一个三元组:Km=(Nm,Am,Rm),其中Nm为对应事物的概念及属性名称,Am表示其对应的属性状态集,Rm表示Am×Am上的映射关系。基于以上的理论研究,学者们将知识元理论广泛应用于应急管理和文献信息服务领域,并取得了一定的成果。在基于知识元的政务知识表示、组织与服务方面,高国伟等提出了基于知识元的行政权力知识表示方法与知识库架构模型,也为本研究奠定了良好的基础。

综上所述,基于云计算架构的“互联网+政务服务”已被广泛采纳和应用,但现有的“互联网+政务服务”云平台大多忽略了大数据与知识在政务服务过程中的作用。而现有针对数据即服务、知识即服务、DevOps和知识元四个领域的相关研究与实践,无疑可为基于大数据与知识的“互联网+政务服务”云平台的研究与建设提供依据和参考。

2电子政务现阶段的发展局限

2.1电子政务系统的建设与运维成本偏高

经过多年来的建设,电子政务的网络基础设施已相对完善。同时,为提高政务服务的效率和水平,各级政府及其部门根据其自身业务需求投入了大量资金用于采购相关的硬件和软件。但是,一方面,由于我国各级政府的部门间缺乏有效的共享机制,使得硬件设施、基础软件和中间件等重复采购、利用率低等问题普遍存在,造成大量的资金和人力浪费。另一方面,由于缺乏有效的规划和协同机制,各级政府及其部门投资开发了大量的政务应用系统,虽然在一定程度上促进了我国电子政务的发展水平,但造成了很多软件的重复开发、过度开发等问题,不仅增加了研发成本和周期,也提高了后期运营维护的难度。因此,如何借助云计算技术,降低电子政务建设与运营成本已成为我国电子政务发展过程中急需解决的问题之一。

2.2政务信息的共享、集成与服务程度偏低

由于缺乏统一合理的规划和有效的数据共享机制,多层级、跨部门的政务信息系统之间缺乏有效的数据共享与集成,形成了一系列的信息孤岛,从而导致了数据的重复采集、一致性差、开发利用程度低等问题,严重制约了面向公众和企业的政务服务水平,以及政府的行政办公效率和宏观决策、治理水平。一方面,如何消除“信息孤岛”,实现多层级、跨部门的数据共享和集成,依然是实现“一表式”政务服务所必须解决的问题。另一方面,如何借助大数据分析技术,从海量政务数据中挖掘出相应的规律以及用户的个性化服务需求并提供有针对性的服务,也是实现智能化政务所必须解决的问题之一。

2.3政务知识的获取与服务能力薄弱

随着知识经济的到来,传统的电子政务越来越难以满足公众、企业,以及政府的办公人员、决策者和监查人员等对知识日益增长的需求。政府引入知识管理与知识工程的理念与方法,推行知识服务已成为电子政务发展的趋势之一。如何充分利用政策、法规和制度等中的知识以及相关专业领域知识,并从海量的政务数据中发现、获取知识,实现知识的融合与推理,进而根据实际的政务情景将知识有效的服务于企业、公众和政府,已成为实现智能化政务服务的关键。

2.4跨部门的政务协同水平有待提高

传统的政务服务过程中,“业务孤岛”问题较为严重,政府部门间缺乏广泛有效的业务协同,公众与企业往往需要往返多个部门办理相关事项,导致政务服务效率低、体验差等问题。多年来的“一站式”政务服务平台建设在一定程度上实现了政务服务在空间层面的集成,但政府部门间缺乏信息共享造成业务集成的局限性。同时,实体政务大厅与网上政务大厅各自为政,线上与线下缺乏数据与信息的交互等现状仍然制约着我国政务服务的发展。

2.5面向公众的个性化与精准化服务质量有待提升

随着公民、企业对于个性化、精准化政务服务需求的提升,传统的粗放式政务服务面临着巨大的挑战。相关政府及其部门虽然利用政府网站、政务APP、政务微信等政务服务系统为公民、企业提供了多种多样的政务服务内容,但政务服务有效性、实用性仍存在较大差距,政务服务内容难以满足公民、企业个性化的需求。如何借助大数据分析方法与技术,实现传统粗放式服务模式向精准化供给服务模式的转变,为公民和企业提供个性化、精准化服务成为提高我国电子政务服务水平的关键。

3“互联网+政务服务”云平台的体系架构

为了满足公众、企业,以及政府的办公人员、监察人员和领导等对于政务服务日趋多样化的需求,消除信息孤岛、业务孤岛,实现个性化、精准化政务服务,设计了“互联网+政务服务”云平台的体系架构,如图1所示。该平台分为基础云计算服务层、数据即服务(DaaS)层、知识即服务(KaaS)层、云服务应用层、管理层和标准与规范层,通过web、移动APP、社会化媒体等方式面向公众、企业、政府的办公人员、监察人员及领导提供服务。

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3.1基础云计算服务层

基础云计算服务层包括基础设施即服务(Infrastructureasaservice,IaaS)层、平台即服务(Platformasaservice,PaaS)层和软件即服务(Softwareasaservice,SaaS)层,主要为其它各层及用户提供基础的云计算服务。

IaaS层运用虚拟化技术、性能监控技术以及智能迁移技术等相关技术手段,将计算资源、存储资源和网络资源进行整合,形成虚拟的资源池并提供各种资源服务,包括计算服务、存储服务和通讯服务等。IaaS层在提供服务过程中,根据政务服务的资源需求进行动态的分配,能够实现资源的合理分配与使用,降低电子政务硬件基础设施采购与建设的成本。

PaaS层是在IaaS层基础上构建能够支持多类业务的应用开发平台,并提供分布式的平台服务。PaaS层应为政府、企业及个人提供应用软件的开发、部署、测试与运行环境。政府相关部门可以根据自身业务需求,在PaaS层实现快速、高效的定制化政务应用软件生成,降低研发的成本与周期。PasS层作为“中间件”为SaaS层、KaaS层和DaaS层的开发与应用提供相应的服务与平台支持。

SaaS层根据政府、企业与公众的需求,提供能够快速部署的政务应用软件的租用服务,可进一步提高政务应用软件的复用,降低应用软件的采购成本。另外,SaaS层作为DaaS层和KaaS层的支撑之一,为二者的实现提供相应的软件工具支撑服务。

3.2数据即服务层

政务数据呈现出数据体量大、数据类型多、数据产生速度快与价值高等显着的大数据特点。为满足政务服务需求,平台引入DaaS层来实现政务数据的高效处理。DaaS层是在虚拟化的云服务平台上将数据采集、清洗与集成之后,为政府、企业与公众提供数据查询、共享、分析与可视化等服务。

一方面,DaaS层功能的实现主要依靠云计算环境中其他各层的协调与支持。其中,基础云计算服务层为DaaS层提供数据存储、计算、分析工具及开发环境等服务;而KaaS层则为DaaS层功能实现提供相应的知识服务,以实现基于先验知识指导下的数据分析以及数据分析结果的辨识。另一方面,DaaS层也为其他云计算服务提供支撑。其中,DaaS层不仅可以向政府、企业与公众直接提供数据服务,也可向PaaS层、SaaS层软件提供数据查询与分析服务。另外,DaaS层作为数据向知识转化过程中的重要环节,是实现KaaS层的知识发现、知识融合与知识服务等功能的基础。

与传统电子政务平台相比,DaaS层是实现智慧政务与智慧城市的重要组成部分之一,其作用主要体现在如下方面。①通过DaaS层的数据采集、清洗与集成,有利于促进多层级、跨部门的数据联通与共享,为实现政务服务“一表制”化提供途径。②在政务数据集成的基础上,DaaS层可通过利用聚类分析等技术对政务服务用户行为进行分析从而构建具有自身特征的用户画像,有利于提供个性化、精准化的政务服务。③DasS层是实现线上线下流程对接的关键,有助于确保政务服务线上线下的数据协同。④通过DaaS层可构建全景式、多粒度的城市数据视图,进而通过统计分析与机器学习等方法和技术为政府宏观决策、企业运营和公众生活提供全方位的数据支持。

3.3知识即服务层

KaaS层是以基础云计算服务为基础,基于知识库实现知识的获取、验证、融合和管理等功能,并通过知识的检索与关联推理等技术,面向政府、企业与公众等用户以及PaaS层、SaaS层和DaaS层提供知识服务。知识库中的知识主要包括:法律、行政法规、部门规章等规范性知识,常识类知识,专业领域知识,以及基于政务大数据挖掘所发现的知识等。

与传统电子政务平台相比,KaaS层也是实现智慧政务的重要组成部分之一,其作用主要体现在如下方面。①通过面向用户提供知识检索、导航和个性化推荐服务,不仅可有助于进一步提升政府办公人员政务处理的规范性和质量以及决策者的决策水平,也便于公众、企业了解政务服务办理所需的材料、流程及注意事项等,从而有助于提升政务服务水平。②通过面向PaaS和SaaS层软件提供知识服务,可有助于提升政务应用的智能性。③通过KaaS层与DaaS层的结合,并利用数据分析与知识推理等方法与技术,有助于监测与识别行政权力运行过程中的异常行为,有助于廉政风险的有效防控。

3.4云服务应用层

云服务应用层面向公众、企业,以及政府的办公人员、监察人员和领导提供行政权力运行服务、便民服务、决策支持服务与廉政风险防控服务等。

行政权力运行服务主要是利用云平台加强多层级、跨部门的政务数据共享集成与业务协同,以解决传统电子政务中存在的数据孤岛与业务孤岛等问题,推动网上政务服务从“信息发布1.0”向“在线办事2.0”转型,实现“服务规范化、流程标准化、体验便捷化、数据共享化”为特征的一网式服务。便民服务则主要为公众和企业提供教育服务、医疗服务、交通服务、环境服务等关乎公众生活和企业运作的服务。决策支持服务主要以大数据和知识为支撑,为社会经济发展、资源利用开发和应急管理等决策的制定提供依据与参考。廉政风险防控服务主要是以知识与数据分析为基础,采用人机协同的方法为监察人员等提供廉政风险的监控与预警。

3.5管理层

管理层主要包括资源管理、组织人事管理和信息安全管理等,以确保平台提供服务的可靠性、安全性与高效性,为平台的正常运行提供保障。其中,资源管理主要对云平台资源的分配和动态调整进行管理,确保“互联网+政务服务”平台资源的有序高效利用。组织人事管理实现政府的组织-岗位-人员的管理体系,是信息共享、业务集成、应用集成以及信息安全的基础。信息安全管理,主要包括网络安全、主机安全以及授权与访问控制等,以保证政务服务的安全性。

3.6标准与规范层

标准与规范层主要定义了平台规划、开发、运营和维护各阶段的标准及规范,包括业务规范、业务协同服务规范、数据描述与交换标准和安全与访问控制规范等。通过构建完备的标准与规范体系,有助于解决传统电子政务系统存在的“信息孤岛”、“业务孤岛”等问题,为平台的具体实施提供规范和保障。

4“互联网+政务服务”云平台的构建与服务策略

“互联网+政务服务”云平台涉及内容广泛,且不同政府的情况与需求也不尽相同。因此,针对电子政务发展局限,提出如下的一些共性参考策略,见图2。

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4.1多层级、跨部门的云基础设施部署策略

为解决电子政务系统的建设成本偏高的发展局限,“互联网+政务服务”云平台的建设和部署应采取“国家级-省级-地市级”三层级联动模式。各层级平台建设应充分整合现有的软硬件资源,采用具有可伸缩性、集约化的部署和建设模式,提高已有资源的利用效率,并根据政务服务实际需求实现资源的动态分配与共享。同时,各层级平台应通过政务数据共享机制实现跨部门以及跨地域的数据共享与传递,以提高跨层级、跨部门、跨地域的政务信息共享与集成水平。

此外,为增强政府敏感信息的安全性,政府应根据实际业务需要以及数据敏感程度选择合适的云服务部署模式。根据《关于加强党政部门云计算服务网络安全管理的意见》,对于涉及国家秘密、工作秘密的业务,应采用私有云部署模式,政府可以依托现有基础设施自行搭建。对于包含大量敏感信息和公民隐私信息、直接影响政府部门运转和公众生活工作的关键业务,可采用混合云部署模式。而对于相对公开的数据和信息,可采用公有云部署模式。通过北京、上海等云计算试点城市的实践来看,政府通过灵活使用公有云、私有云和混合云三种部署模式,有利于提高基础设施利用率和为民服务效率与水平。

4.2“开发-运维-管理”一体化的平台即服务策略

在“互联网+政务服务”云平台中,为提高政务服务系统开发效率,降低维护成本,PaaS层应为各类政务应用系统的开发提供相应的应用开发平台。政府及其部门可基于这些应用开发平台,结合自身业务需要,通过裁剪、定制以及少量的应用开发快速生成应用系统,即平台式的应用生成策略。这种策略既可提高政务应用系统的开发效率,节约开发成本,又可降低系统后期运营和维护的难度。

另外,PaaS层应为政府及其部门的系统开发、测试、运维和管理提供一套完整的“开发-运维-管理”的一体化服务。该策略一方面可通过构建开发部门、运维部门和管理部门间的协调机制,促进三类部门之间的无缝沟通与协作;另一方面,基于DevOps等技术可实现开发、测试和部署的自动化,提高了系统开发、维护的敏捷性,并降低人为失误所带来的风险。

4.3基于知识元网络的多层级、跨部门的数据与知识的集成与服务策略

该策略主要包括基于知识元的知识融合与服务策略和基于知识元网络的数据集成与服务策略两个子策略,如图3所示。

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4.3.1基于知识元的知识融合与服务策略

政务服务涉及诸多领域的知识,而知识是业务办理与协同以及智慧政务的基础和前提。为解决政务服务中,政务知识获取与服务能力薄弱的发展局限,本文提出了基于知识元的知识融合与服务策略。知识元是管理范畴下知识的最小单元,便于进行知识的组织、转换、计算和推理。知识元间从领域特征和内在机理上可形成知识元网络。因此,基于事物是普遍可分又普遍联系的哲学观点,遵循“全局概念体系->知识元->知识元间关系->知识元网络”的路径实现知识的有序化集成与融合。进而,针对政务服务情景与知识需求,基于知识元网络进行知识检索与推理,为政务服务中知识需求者提供相应的知识服务。

4.3.2基于知识元网络的数据集成与服务策略

智慧政务的实现涉及诸多部门、诸多业务的数据,保证语义一致性前提下的数据集成与融合是大数据分析的基础。政务数据的集成应遵循“知识元网络->元数据集成->数据集成”的路径,基于知识元网络构建元数据间的关联,通过元数据与数据间的映射实现多层级、跨部门的数据集成。该策略可提高数据集成的自动化程度和智能性,并可减少人为因素的影响。

同时,通过元数据作为桥梁构建知识与数据之间的关联,更便于知识导引下的大数据分析与基于数据分析的知识发现。一方面,在知识元网络的导引下进行政务数据的分析与挖掘,可提高分析的针对性和分析结果的准确性。另一方面,基于数据分析所发现的新知识,也便于与已有知识元网络的融合。

4.4基于大数据与知识的Web服务组合的业务集成与协同策略

政府业务一方面范围广且业务间存在较为复杂的关联关系,另一方面所涉及的参与主体众多且其需求体现为多样化的特征。因此,实现政务服务间的集成与协同,并为用户提供精准化的政务服务是提高电子政务服务质量和效率的关键。

基于大数据与知识的Web服务组合的业务集成与协同策略主要包括以下三方面内容。①在数据层,基于所提出的数据集成与服务策略,实现多层级、跨部门的政务数据交换与共享,保证政务服务间互调用的数据一致性,并作为业务集成的基础。②在业务层,一方面,通过知识元网络建立各服务间的关联关系,从而实现政务服务集成的合理性和柔性;另一方面,通过大数据分析与知识导引的结合,有利于实现情景驱动的、满足用户个性化需求的政务服务的动态、高效集成。③在应用服务层,以业务集成为基础,基于Web服务组合方法实现各政务应用系统的应用服务集成和协同,从而为公众、企业和政府各部门提供精准化、集成化的“一站式”、“一网式”政务服务。

4.5线上线下密切结合的O2O政务服务策略

为进一步增强政务服务线上与线下联系,提高下上线下政务服务协同水平,“互联网+政务服务”需要彻底改变实体政务大厅与网上政务大厅各自为政、线上线下脱节的状况,切实推进线上政务服务与线下政务服务的融合发展。政府应加强传统“一站式”政务大厅建设,整合和完善各部门线下政务服务,提高线下政务服务水平和质量。在此基础上,依托“互联网+政务服务”云平台,通过线上政务服务流程优化、再造,将线下政务服务迁移到线上,实现线上与线下的密切结合,形成线上线下功能互补、相辅相成的O2O政务服务策略。

5结语

本文在云计算和大数据背景下,首先分析了我国电子政务面临的问题与挑战。然后提出了基于大数据与知识的“互联网+政务服务”云平台的体系架构,进而提出了相关的平台构建与服务策略,以期为降低电子政务建设与运维成本、提升政务效率和服务水平提供新的思路和借鉴。当然,“互联网+政务服务”云平台的建设还涉及到一系列的管理制度与机制的改革和创新及其与新兴信息技术的有机结合,仍需在未来结合实践进行进一步的探索与研究。