電子數據范文10篇

電子公文文檔一體化業務流程包括電子公文的交換（收發文）、歸檔和移交三個節點，是電子公文文檔一體化業務流程中的三個關鍵點，涉及到不同的辦公系統（OA）之間、辦公系統和檔案室檔案管理系統之間、檔案室檔案管理系統和檔案館檔案管理系統之間的數據交換，三者之間能否正常交換數據，直接影響電子公文全程管理的業務數據流的是否暢通。筆者根據張家港市數字檔案館建設過程中的經驗，提出以下解決方案：

一、電子公文歸檔解決方案

在項目建設過程中提供電子公文歸檔接口，實現集中式檔案室管理系統和分布式檔案管理系統，兩個檔案管理系統與市集中式OA系統的對接，可以對OA系統產生的歸檔數據實時進行采集、歸檔和管理。張家港市現有的“張家港市政府集中式OA系統部署在黨政網上。集中式檔案室管理系統預留和現有的“張家港市政府集中式OA系統”的接口，通過“推”和“拉”兩種方式解決OA系統中生成的電子文件的歸檔問題。

1）“推”式：由張家港市政府集中式OA系統按照電子文件歸檔接口標準的規范導出歸檔數據，集中式檔案室管理系統應當具備接收、導入、檢查和信息反饋等功能。

2）“拉”式：由張家港市政府集中式OA系統提供開放的數據結構、訪問接口，集中式檔案室管理系統應當具備從OA系統中抓取擬歸檔電子文件數據的功能。這種方式適合OA系統的開發商還在，并且能夠提供技術支持的情況。我們采用了“接口調用”的方式，即由OA開發商提供本系統調用的數據歸檔接口（比如WebService接口），本系統通過調用該接口獲取歸檔數據。示意圖如圖二所示（以WebService接口為例）。

二、異構系統的數據交換解決方案

一、引言

各地大數據中心建立，實現了不同機構間的數據聚集，但各多源異構系統來的數據質量不一、管控與互操作難等就成為痛點與難點浮現出來。解決之道雖在數據治理，但面對不同機構、領域、業務與應用的差異，涉及一系列紛繁復雜的問題時，仍使許多大數據中心難找準切入點。江陰市大數據中心從實際出發，通過近一年的探索與實踐，以數據質量測評為切入點開展數據治理，取得了一些經驗，同時對密切相關的數據認責領域也有了一些初步的思考與認識。

二、江陰政務數據治理的難題

2017年，江陰作為江蘇省唯一的集成改革示范縣級市，市委、市政府提出了構建“1中心+3平臺”的智慧城市總體框架。“1中心”即“江陰市大數據中心建設項目”，并將數據共享和應用支撐列入集成改革重點項目。江陰市成立大數據管理專職機構，以綜合改革之力，聚系統集成之效，召開多次推進會議，截止2018年底，江陰市大數據中心已完成了對全市市委、政府部門（全覆蓋）、群眾團體、部分駐澄單位國資公司等機構信息資源目錄的多批次采集,累計梳理全市61個機構的信息資源，1205個數據集，2.69萬余個有效數據項；其中主要接入公安、人社、衛計、教育、環保、安監等61個單位632個數據集，1.25萬個數據項，總數據量達10.78億余條，對推動政務信息資源共享工作的制度化和規范化，實施網格化、政務服務、“最江陰”便民體系、精準救助、稅收征管等近20個領域提供數據支撐上發揮了作用。然而，電子政務對數據“聚、通、用”的應用需求，使機構間數據質量不清、語義與格式不一致、業務支持乏力等問題凸顯出來。我們意識到：在當數據集聚到一定體量、數據源增多、面對日趨深入的服務和構建新業務之需時，必須進行數據治理。但大數據中心面對的是各機構、跨系統歸集的數據；它不像各機構一樣只關心具體的條線業務，而要面向全局對政務數據資源負責。因此，弄清大數據中心特殊的數據治理內涵，其范圍與邊界，切入點與后續延伸等問題，就是當下各地大數據中心面臨的一道緊迫的難題。

三、江陰大數據治理的思路

江陰市大數據中心從數據治理理念、治理架構、要素選擇、量化測評等方面進行了系統化的探索，并委托富有數據治理經驗的第三方參與測評，取得一定實效，具體如下：(1)明確數據治理理念“數據治理”是泊來詞，“治理”英文為“governance”含義為“統治、管理、治理、統治方式、管理方式”等。govern-ance與govern-ment（政府）一詞同根，可見，數據治理的本義是針對數據的行政與管理活動，政務數據治理就是對數據的統治、治理及對應措施，但其前提是要摸清數據家底、供需范圍與質量水平。（2）選擇數據治理體系大數據中心作為各機構的資源樞紐，要在多源多向、異形異構的資源環境中開始數據治理，是個復雜問題，為此，要依據權威系統架構來作為治理的內容依據。國際數據管理協會DAMAInternational給出的典型數據治理模式如圖1。圖1中左側為數據治理的主要內容，右側為數據治理的基本環境。結合大數據中心職能，將數據治理的系統內容分解如下：①數據架構管理---梳理與描述數據中心的數據供需與責任架構；②數據開發---數據中心面向新業務與新應用的數據分析、設計、實施、測試、部署、維護等工作；③數據操作管理---覆蓋數據采集、歸集、比對與清洗到數據刪除的作業與管理責任；④數據安全管理---確保政務應用各環節中，機構與公眾的數據保密性、公民交流、訪問和管理權限的控制等；⑤參考數據和主數據管理---管理政務系統中各機構元數據、實體數據、描述數據、代碼數據和關聯數據等的各種版本與升級；⑥數據倉庫和BI---在多功能應用環境下，實現智慧政務的資源呈現、多維報告和分析等；⑦數據質量管理---從全局出發，定義、梳理、監控和提高從不同機構、不同系統來源的數據資源的質量與責任；⑧元數據管理---對源于不同機構、系統與應用的元數據/數據元進行統一梳理、規范化處理、整合、組配與控制等；⑨文檔和內容管理---從語義、主題內容等方面管理各類業務表單、作業文本、報告及其他結構化與非結構化數據等。（3）確認數據治理范圍數據治理環境涉及以下因素，包括：①治理目標和原則---要定義數據治理中涉及的每項職能的愿景與戰略目標，各項具體目標，實施績效與基本原則；②治理活動---各項治理作業能細分為下級活動，并進一步分解為具體的任務和步驟，數據間的依賴關系，順序和流程，用例與場景，觸發事件等；③主要交付物---治理后的成果包括各類元數據/數據元，合成數據項，實體數據，分類代碼體系，輸入與輸出對象，乃至各項管理體系；④角色和職責---大數據中心，各職能機構，社會公眾與企業事業單位等在政務活動供需中運行、加工、控制與管理的多種職能，個體的角色，組織角色，業務與資源角色等；⑤實踐和方法---大數據中心及各職能機構在資源提供、加工與處理運行中均涉及深度不等的治理實踐，并有一些可共享與互操作的方法，具體涉及通用方法與可選方法等；⑥治理技術---數據治理涉及各類治理工具，如資源標準和加工規程，比對與清洗規則，質量控制與驗證規程等；⑦組織和文化---電子政務的運行不僅涉及技術，還有理念、體制、機制、管理、價值與態度等方面的問題。（4）找準數據治理的切入點圖1表明，數據治理是個領域寬廣、內涵深且要求高的“認知+資源+技術+管理”的綜合體系，對于剛成立不久且仍在資源歸集中的大數據中心，要想按此架構開展全面數據治理是不實現的。于是，我們本著先易后難、先局部后全面、先單一再復合的原則，從上述9項要素中首先選擇數據質量測評為治理切入點，以期了解當前聚集數據的質量，包括各機構提供的數據實用性、體量、重用性與資源貢獻率等；從中尋找薄弱環節，按跨系統數據整合，構建業務應用的角度出發，突破邊界，設計指標，摸清存量數據，探索增量全局性數據質量改進的治理方向。（5）數據質量測評實施方案①統一數據質量認識開展數據質量測評必先了解其內涵。依據ISO8402，質量是反映實體滿足明確或隱含需要能力的特性總和，而政務數據質量，一指其必須滿足規定或潛在的單一政府機構業務需求，二指其滿足“三融五跨”的數據共享、互操作與業務發展。②構建數據質量測評標準本次測評在《GB/T36344-2018信息技術數據質量評價指標》的基礎上，根據實際出發構建相應的指標體系（如圖2）。測評指標的定義與說明①完整性---依據《GB/T36344-2018信息技術數據質量評價指標》定義與專業標準比對。計算公式如下：完整性=數量完整性+橫向（某縣級市）完整性+縱向（某地級市）完整性②實用性---依據專業領域數據項去冗后的實用項，及對江陰大數據中心已歸集的各單位實體數據的共享交換情況進行分析。計算公式如下：實用性=數據項實用性+實體數據共享交換量數據項實用性=提供數據項總數-冗余數據項③冗余度---數據項冗余度的計算公式如下：冗余度=冗余數據項/提供數據項總數（含冗余）其中，冗余數據項=提供數據項總數（含冗余）－去冗數據項④貢獻度---資源貢獻度的計算公式如下：貢獻度=各單位提供數據項（含冗余）/全部單位提供數據項總數（含冗余）⑤公共數據元采用度---公共數據元參考《GB/T19488.2-2008電子政務數據元第2部分：公共數據元目錄》計算公式如下：公共數據元采用度=公共數據元總數（含冗余）/提供數據項總數（含冗余）。⑥規范性---依據《GB/T36344-2018信息技術數據質量評價指標》定義并與專業標準比對。對江陰大數據中心已歸集的各單位信息資源與其機構職能進行分析比對，以定性判斷計算得分，定量評判應以各單位實地調研結果為準。⑦時效性---依據《GB/T36344-2018信息技術數據質量評價指標》定義并與專業標準比對。按日、月、年、不定期等八類更新周期，進行分類計算。計算公式：TL=D/（Tn×C）其中TL=時效性；D=未變化總天數；Tn=更新周期（可變）；C=信息資源個數。⑧空項率---反應江陰各單位在數據歸集過程中實體數據的缺失情況。計算公式：空項率=(空白數據項/數據項總數)×100%質量測評成果本次質量測評按照先數量，后質量；先數據架構，后單項數據；先數據項，后實體數據的原則，采用定量與定性結合、專項與關聯分析結合、現場觀察與后臺對標相結合等方法，按提供數據的規范性、完整性和實用性為核心，綜合考慮其與外部資源的共享性與組合性作質量測評分級。根據上述8項指標，通過對全市61個單位、632個數據集、12102個數據項、10.78億實體數據的實地梳理和測評，形成《全面數據質量測評等級評價表》，將評價結果分為極欠缺、不充分、基本充分、充分、充分且規范共5個等級。其中，充分且規范的單位有16個，占比26%。此域的數據將作為測試試點，進一步分析其質量。試點選取具有行業代表性的機構（如教育局），以及機構職能改革后變動較大的部門（如市場監督管理局)等開展數據治理。具體實施仍依標準進行：建立元數據指標庫對數據項進行其他指標的測評；對實體數據則采用抽樣比對、清洗、轉換、形成試點治理數據庫等。

摘要：隨著社會進步，網絡迅速發展，電子數據證據出現在檢察機關工作實務中的比例越來越多，新刑事訴訟法對電子數據證據也有了明確的規定。從電子數據證據含義和特點出發，來闡述電子數據證據在檢察實務工作中的具體應用，進而分析電子數據證據在檢察實務中存在的問題并提出相應對策。

關鍵詞：電子數據；證據；檢察機關；刑事訴訟法

1導言

隨著互聯網的廣泛應用，電子數據證據在法律實踐中也有所體現。比如在執法辦案檢察實務中的應用就不斷增加，電子數據證據的地位也隨之越來越高。因此，有必要了解電子數據證據的含義和特點。通過了解其含義和特征不僅可以使得電子數據證據和其他證據加以區分，還可以促使電子數據證據在檢察實務中應用更加準確。但是，新刑事訴訟法對于電子數據證據含義和認定尺度有待提高，而且對于電子數據證據的檢察機關人員的專業性也有待完善。

2電子數據證據的含義和特點

我國頒布的新刑事訴訟法中對于新證據種類的規定增加了電子數據證據。檢察實務中要想正確應用電子數據證據作為證據必須明確電子數據的含義和特點。較少有國家對電子數據證據作出完整的定義。其實，電子數據證據就其性質而言，對于客觀事件本身是可以加以證明的，由于電子數據的特殊性，使得它是以數據的形式存在于證據材料中。加拿大就有關于電子數據的法律規定，即《統一電子證據法》，這是通過“數據”、“電子記錄”對電子形式的證據進行概述。電子數據證據其實是一種以電子信息的技術功能為根本而發展起來的可以證明客觀情況的數據資料。在我國，新刑事訴法將書證、電子證據、物證、視聽資料視為同等的地位來予以明確，使得電子數據證據在檢察實務中的應用有了法律依據。目前，我國法律規定電子數據證據的范圍包括通過互聯網聊天產生的聊天記錄，通過網絡的郵件，以及通過瀏覽互聯網網頁而產生的網絡訪問記錄等等。法律關于電子數據證據的具體規定，為實踐中如何應用電子數據證據提供了指導。2．1電子數據證據具有復雜多樣性科技的快速發展，使得人們越來越離不開電腦和手機，人們日常工作和學習都離不開電腦，工作中用圖片或手機上傳資料和圖片也習以為常，就連付款方式也運用到了網絡技術。因此，這也導致了電子數據證據的復雜多樣性。最典型的例子就是貪污賄賂案件中涉及的網絡聊天記錄和電子郵件。2．2電子數據證據具有易損性電子數據證據的載體是電磁設備，由于電磁設備的特殊屬性導致了電磁設備易受到地理環境的影響。如果電磁設備所處的環境溫度過高或過低都會對電磁設備產生影響，這就導致電子數據證據會受到損害。而且電子設備本身的特點也會使其受到破壞，比如在電子數據傳輸和存儲的過程中易被篡改或者刪除，再加上電子數據并不是實體，不具備實體所具有的看得見摸得著的特征，使得電子數據證據即使被損害也很難被發現，進而導致取證困難或者錯誤取證。2．3電子數據證據的不可觸摸性在實務中我們認可傳聞證據，因為那是靠耳朵聽來的；也認可原始證據，因為原始證據眼睛可以看得見。但是涉及電子數據證據，我們卻無法判斷哪些是真實，哪些是虛假。這就需要憑借一定的技術手段來判斷，技術手段的高低也會導致電子數據證據取得的真實性。由于電子數據證據不具有直觀性，難以看見和觸摸，再加上在網絡上，電子數據證據分布是復雜多樣的，所以對于取證是比較困難的，正是由于網絡的廣泛傳播難以保證電子數據證據搜集的完整性。

【摘要】電子檔案數據挖掘和利用管理需要借助大數據技術、云技術等多種新的電子信息技術。本文對電力企業電子檔案數據的挖掘和管理進行分析與探討，旨在不斷提高電子檔案的利用效率。

【關鍵詞】電力企業；電子檔案；數據挖掘；檔案利用

隨著計算機技術的快速發展，網絡中產生的信息量十分巨大，給人們帶來了很多不便，想要尋找自己需要的信息所花費的時間較長。在電力企業發展過程中，產生的檔案資源越來越豐富，有人力資源檔案、業務經營檔案等，不同的檔案信息資源對企業的發展有不同的作用。對電力企業的各種電子檔案進行挖掘和利用，是提高信息數據價值的關鍵，也是促進電力企業實現可持續發展的關鍵措施。對電子檔案進行挖掘和檢索，必須要加強對各種新技術的應用，比如大數據挖掘技術、分析技術等，通過對海量檔案信息資源的挖掘、分析和利用，可以得出更多有利于企業發展的信息數據，為企業管理人員的決策帶來幫助，真正發揮出信息數據的價值和意義。

一、電子檔案的優勢和劣勢

（一）電子檔案的優勢。電子檔案指的是企業在發展過程中產生的各種以數字化形式存在的檔案內容，在信息化時代背景下，電子檔案已經成為企業發展過程中的關鍵內容，電子檔案便于存儲，而且在檔案管理過程中可以更加方便地利用多種檔案信息資源，對企業的經營狀況、人力資源狀況等進行了解。電子檔案資源的信息量十分巨大、豐富，其涉及的內容也是多種多樣的。電子檔案與傳統的信息資源不同，前者是新型的數字化資源，以計算機和互聯網為載體，實現信息數據的有效傳輸、共享，后者主要是紙質檔案資源。與紙質檔案相比起來，電子檔案的優勢體現在以下幾個方面：第一，有利于存儲更多信息數據。電子檔案的一個重要特點就是可以實現對海量檔案資源的存儲，因此在電子檔案中，其信息數據的量越來越多，種類繁多，有文字信息、圖表、視頻等多種類型的檔案資源。第二，有利于檔案的規范化管理。在傳統的紙質檔案資源中，檔案的管理難度較大，因為很多紙質檔案的編寫不規范，導致紙質檔案的內容復雜多樣，相比起來，電子檔案的管理更便捷，更有利于檔案的規范化管理，利用計算機設備、計算機軟件系統可以實現多種檔案信息資源的綜合與管理。第三，給用戶提供了多層次的信息交流模式。因為電子檔案多種多樣，在一個企業內部，不同部門可以產生不同的電子檔案信息，在同一的檔案管理信息系統中可以實現對檔案資源的綜合利用，因此在電子檔案中，企業員工也可以獲得自己想要的信息，給員工提供了多層次的信息交流平臺。（二）電子檔案管理中面臨的問題。電子檔案管理便捷，檔案內容豐富，但是在檔案管理過程中依舊存在很多問題。第一，安全性問題。電子檔案數量巨大，而且信息資源的管理難度較大，缺乏統一的管理機制，所以導致電子檔案的安全隱患較大，比如黑客、計算機病毒等隨時可能入侵到計算機系統獲取信息，對企業的電子檔案信息安全以及行業信息安全帶來極大的威脅。第二，電子檔案的質量參差不齊。因為科學技術的不斷發展，使得電子檔案的更新速度十分快，不僅有專業的信息平臺信息，在收集檔案資源的時候，除了專門的檔案管理人員要對檔案進行收集整理之外，企業其他部門的員工也要實現對檔案資源的收集整理，但是由于不同人員對檔案管理工作的要求了解不清楚，因此在檔案管理過程中質量參差不齊。

二、電子檔案數據挖掘和利用的問題

【摘要】基于大數據時代的發展，構建電子政務服務模式是推進政府職能轉變、提升政府服務的關鍵。電子政務建設離不開大數據技術的支持，論文立足于多年工作實踐，以對大數據技術的概述作為切入點，闡述大數據技術在電子政務中的具體應用，結合大數據技術在電子政務應用中所存在的問題提出具體的解決對策，以此推進我國電子政務的發展。

【關鍵詞】大數據技術；電子政務；應用；“互聯網+”

1大數據技術的概述

大數據技術是當前“熱點”詞匯，相對于傳統數據處理技術而言，大數據技術具有以下特征：一是大數據技術涉及的數據量比較龐大。隨著互聯網技術的不斷發展，網絡數字信息呈現幾何指數的增長趨勢，而且數字信息的種類與規模越來越大，越來越豐富。二是大數據技術具有較快的數據處理速度，能夠在較短的時間內處理相應的數據，以此得到最佳的數據結果。三是價值高。大數據技術通過海量數據分析功能能夠快速地篩選出潛在有價值的信息，從而為用戶提供針對性的服務。大數據技術的實現依賴于其核心技術，結合相關學者的文獻資料統計，大數據技術的關鍵技術主要包括：一是大規模并行處理數據庫技術。該技術是保證龐大數據儲存與處理的技術，其主要是以最快的速度對數據處理命令進行操作，并且具有較低的延遲讀寫速度，這樣可以降低大數據技術的故障發生率。二是分布式數據庫技術。分布式數據庫技術是利用互聯網的空間特性，通過一定的算法進行邏輯上的統一，以此形成超大數據庫。三是云計算技術。云計算技術是將傳統的計算機儲存等功能移至云終端，以此實現空間的拓展。

2大數據技術在電子政務中的具體應用

電子政務平臺是推進政府職能轉型，降低行政成本的重要工具。根據《2020聯合國電子政務調查報告》顯示，中國電子政務發展指數從2018年的0.6811提高到2020年的0.7948，排名比2018年提升了20位。可見我國電子政務建設取得較大成績。實踐證明通過電子政務平臺可以實現政府資源整合，降低行政重復工作的弊端，真正做到了“群眾少跑腿、數據多跑路”的目的。數據多跑路必須要依賴于大數據技術的支撐，所以結合調查大數據技術在電子政務中具有廣泛的應用空間。2.1大數據技術在電子政務數據處理中的應用。隨著我國電子政務平臺的建設與應用，越來越多的業務通過電子政務平臺實現，相應的電子政務平臺所收集的數據信息也越來越多，如何快速地匯總與分析數據成為電子政務開展快捷服務的關鍵。大數據技術則可以實現對海量數據信息的自動匯總與分析，這樣不僅可以有效提升電子政務平臺的辦事效率，而且還可以提升對相關數據的精準提取。例如，在處理企業工商登記業務時，面對用戶所提交的眾多數據，通過大數據技術則可以快速地對相關有用信息進行提取，同時還可以通過海量數據分析功能第一時間對用戶的相關信息進行分析，以此做出最佳的判斷。2.2大數據技術在電子政務決策上的應用。政府決策制定必須要依賴于完善的信息基礎，而大數據技術的洞察和預見性能力則有效增加了電子政務決策的科學性與準確性。大數據技術與電子政務平臺的融入可以解決不同區域電子政務平臺信息共享不足的問題，政府信息資源共享的結果必然是為政府部門制定決策部署提供了有力的保障。例如，針對肺炎疫情防控要求，電子政務平臺通過利用大數據技術模型對肺炎防控進行了模型構建與預測分析，給政府的科學化部署提供了極大的助力，這樣有效地提升了疫情防控質量。2.3大數據技術在電子政務安全管理上的應用。雖然電子政務平臺為用戶提供了便捷的服務，但是網絡具有“雙刃劍”的特點，因此，電子政務平臺會因為網絡安全而容易造成群眾信息泄露等問題，最終造成嚴重的安全事故。大數據技術在電子政務平臺中的應用則可以為用戶提供安全的信息防護保障，大數據技術通過遠程控制系統、數據清洗等網絡安全防御技術則可以對非法鏈接等進行控制，這樣有效地提升了電子政務平臺運行的安全。例如，基于大數據技術構建的移動應用監管大數據平臺，其通過對自主爬取數據、工具處理數據、監測獲取數據和第三方導入數據等的采集，然后對數據進行清洗和分析，從而對應用市場、官網等進行持續監測，獲取最新的應用包，并進行風險漏洞檢測、病毒檢測、行為檢測等。監管機構或者企業單位可以通過平臺持續監管應用在市場上的情況，為后續監管和發展態勢提供參考依據。

【摘要】為了擴展大數據技術的應用范圍，必須要加快完善和熟練大數據技術，以加大大數據技術的運用范圍，打造一個“數字化政府”。基于我國近年正在不斷發展的電子政務建設，使得大數據技術在電子政務領域的作用越來越大。本文立足于多年工作實踐，以大數據技術在電子政務領域應用的必要性作為切入點，闡述大數據技術在電子政務領域應用中所存在的問題，并且提出相應的解決方案，以此為群眾構建高效、安全的電子政務服務平臺。

【關鍵詞】電子政務領域；大數據技術；政務服務平臺

1引言

隨著我國科技的飛速發展，大數據技術前景也變得越來越好，其在電子政務領域的應用也越來越廣。大數據技術是對各種數據的收集、分類、整合處理的一門技術，也為政府各項事務的順利進行作出了重大貢獻，但因為在技術和運用上還不太熟悉，有所欠缺，導致大數據技術應用仍然聚集在縱向政務業務領域，這有點偏離了當今社會的發展方向。

2電子政務領域現存的問題

2.1未建立成熟且統一的信息分享平臺

摘要:網絡時代的到來，眾多企業紛紛借助互聯網技術開展電子商務的運營模式。建設電子商務網站就是其中最重要的工作之一，安全問題對于整個網站建設起到至關重要的作用。電子商務網站的核心是數據庫，本文試圖從數據庫安全的角度，來探討和分析電子商務網站建設中的安全隱患，并進一步提出相應對策。

關鍵詞:電子商務網站;數據庫;安全隱患

一、引言

隨著互聯網信息化和大數據時代的到來，電子商務平臺以其高效、便捷、成本低、個性化等特性引領時代潮流。企業可以開展無實體店經營，個人足不出戶即可博覽國內乃至國際一切商品，并進一步完成購買環節。但基于互聯網的開放性和虛擬性特點，電子商務網站安全問題就像一個隱形“毒瘤”，時刻威脅著企業和用戶的安全利益，并制約著電子商務穩健的進一步發展。可見，企業在建設電子商務網站時，不僅要關注網站的實用性和美觀度，更要注重安全問題。電子商務網站的數據庫是網站的核心信息，比如交易記錄、商業數據等。因此，如何保證電子商務網站建設中的數據庫安全就成為開發設計人員首要解決的問題。

二、電子商務網站建設中數據庫的安全隱患

電子商務網站的開放性特征，使得網站數據庫本身就存在著很大安全隱患，常見電子商務網站建設中數據庫安全隱患如下。1.基礎硬件的安全隱患。電子商務這種商務模式在我國發展歷程短，電子商務技術尚處于開發與運營的初期階段，硬件設施還依然是電子商務網站建設的“短板”。各種硬件條件短缺、配套資金匱乏等因素使得電子商務網站建設過程中使用的硬件設施不夠先進，硬件安全性存在較多漏洞。導致電子商務網站很容易遭受不法分子的惡意侵害，網站中的數據資料遭受竊取或篡改。2.數據庫登錄方式的安全隱患。為便于后期對電子商務網站數據庫的訪問，電子商務網站建設時一般設置兩種登錄數據庫的方式：⑴Windows身份驗證模式；⑵數據庫直接訪問，即通過電子商務網站數據庫對網站內容進行瀏覽。但第二種方式在使用時存在安全風險。多數用戶在登錄時習慣選擇系統默認用戶名，而后為了方便進入網站數據庫又選擇“記住密碼”。這就增大了網站后臺管理系統的安全隱患，把網站前臺用戶名和密碼的安全管理也要負責在內。另外，很多用戶完全直接選擇數據庫默認的用戶名和密碼會導致數據庫外泄。眾所周知，“sa”是SQLServer數據庫的系統默認賬號，還是一個超級用戶賬號，就常常被受到攻擊[1]。3.數據庫結構的安全隱患。電子商務網站建設前期，開發者與設計人員制定的數據庫設計方案不夠完善，一般體現在以下三個方面：⑴默認了固定、有規律的數據庫文件的存放位置。比如Access數據庫文件一般放在Web目錄中，這個規律就會被不法分子利用來查找并下載數據庫文件，導致網站的數據被竊取。⑵數據表和數據字段的非自定義命名。有的數據庫表和數據字段名直接使用關鍵詞Admi、User等命名，不利于數據的安全。⑶數據表無法防止被重命名。由于開發人員沒有制定對策對數據表重命名進行前后綴處理，可能會導致出現安全問題[2]。4.網站后臺管理系統的安全隱患。后臺管理系統對于前臺網頁的穩定運行起著至關重要的作用，在網站運營過程中，后臺數據庫系統出現安全事故會導致整個電子商務網站平臺癱瘓，為此一定要確保數據庫后臺管理系統工作時處在安全穩定的環境。但由于目前國內電子商務平臺尚處于發展初期，數據庫后臺管理系統在設計時還很難克服以下問題：⑴數據庫開發設計人員水平受限，將數據庫后臺管理系統的某些功能設置放在網站首頁，直接暴露了數據庫后臺管理系統的地址。這是因為技術人員通常會采用web來對數據庫進行訪問、管理及維護，從而保證網址首頁能夠正常穩定地運行。⑵整個數據庫后臺系統有且只有首頁需要對管理員的權限進行驗證，后續所有的管理界面均不再需要驗證指令。因此攻擊者只需直接輸入URL地址，就可以繞過驗證進入到后臺管理之中直接對數據庫進行訪問管理，嚴重危及數據庫的安全[3]。5.服務器地址設計的安全隱患在電子商務網站建設初期要設計服務器地址，但部分設計人員對服務器設計工作不夠重視。⑴數據庫用戶與用戶名的連接問題容易出現文件內容泄露等現象；⑵電子商務網站開發設計部門工作不夠嚴謹，像諸如源代碼的撰寫工作等，如果設計不夠嚴謹將會導致電子商務網站癱瘓[4]。

一、貴州省電子商務發展的存在的問題

貴州省的電子商務應用水平還比較落后,大數據的發展還處于初級階段在貴州電子商務的發展方面依然存在著很多不可避免的缺陷。（一）電子商務發展政策宣傳力度不足既有政府政策宣傳執行力度不夠，也有政府溝通渠道不暢通等原因。部分政策設置不合理。大部分優惠政策門檻太高，使很多企業在發展電子商務的規模上很難滿足條件，優惠政策仍然不能夠得到使用，缺乏對電商企業的進一步了解，沒有針對企業電子商務在發展中所遇到的問題出臺相應的配套措施，導致很多優惠政策難以貫徹落實。沒有真正的站在企業的立場，認真了解企業發展的困境，解決企業在發展創新轉型的過程所遇到的難題。（二）大數據環境下存在信息風險在大數據背景下，貴州企業電子商務的發展在信息處理上存在很大的網絡風險。如今已是大數據時代，貴州大數據的崛起雖然給貴州企業電子商務的發展帶來了巨大的機遇，但在快速獲取、處理、分析海量交易數據的過程中，由于其是通過云計算、云服務等在互聯網平臺中進行，因此在信息處理上存在很大的網絡風險。而電子商務必須通過計算機網絡來實現，數據在互聯網上是否能安全地傳送，這成了貴州企業電子商務能否健康快速發展的重要原因之一。（三）電商從業人員短缺，人員流動性大貴州地處西部內陸，交通相對東部地區較不發達，信息技術也落后，經濟發展非常欠缺。對于人才的引進，貴州政府已經出臺了相關吸引人才的政策措施，從經濟住房等方面進行獎勵。（四）發展企業電子商務的融資問題突出我國作為發展中國家,近年來在金融生態環境建設方面取得了重要旳進步,對優化我國發展企業電子商務的融資環境起到了重要的作用,但在相關融資方面還存在較多的問題。這些問題的存在,進一步加大了企業信用貸款的風險程度,使現有的金融服務機構和企業之間的信息不對稱程度更加惡化,降低了金融機構為發展企業電子商務貸款的意愿。金融機構與企業之間的信息不對稱程度越高,金融機構對貸款風險的評估偏差會更高,面臨的風險會越大。為了規避過高的信貸風險和提高資金使用的安全性,企業在發展電子商務的過程中獲得信貸資金的難度進一步加大。（五）貴州電商企業科技含量低，產業支撐弱貴州省電子商務的發展不僅規模小,而且電子商務運用水平還比較低。貴州企業電子商務網絡交易額的比重偏低。總的來說，貴州省的電子商務產業發展不平衡,電子商務整體運營環境還比較差，電子商務應用能力較弱，還需要政府的扶持和正確的引導。其中，貴州有企業內部管理的重要性和電子商務專業技術的認識不足，部分貴州企業很少在企業發展過程中加強企業內部人力資源管理和新興的電子商務技術創新，致使企業電子商務推進遲緩

二、大數據背景下發展貴州電子商務的優勢

在大數據背景下雖然貴州企業電子商務的發展存在很多缺陷，但是相反貴州企業在發展電子商務的過程中也同樣具有其他大中型企業所不具有的優勢。貴州企業電子商務的發展優勢具有以下四個方面：一是政府的扶持上的優勢；二是互聯網環境的優勢；三是大數據的應用優勢；四是小技術升級的優勢。（一）政府的扶持優勢貴州針對企業電子商務的發展出臺了很多優惠政策。為進一步優化貴州電子商務發展環境，促進貴州電子商務產業的發展，結合實際，政府出臺了《貴州省2014年加快發展電子商務工作方案》、《貴州省扶持微型企業發展的實施辦法》、《貴陽市人民政府關于支持貴陽電子商務產業園發展的優惠政策(試行)》和《貴州省大數據產業發展應用規劃綱要(2014-2020年)》等優惠政策。從建立激勵機制、大力扶持、人才引進、稅收減免等方面對企業電子商務的發展給予支持和鼓勵。（二）貴州電商發展環境的優勢貴州大數據產業為貴州小微企業電子商務的發展創造了良好的運營環境。在如今的大數據時代，電子商務的發展離不開互聯網的支撐。貴州貴陽市免費WiFi工程作為全國首個全力打造免費WiFi全覆蓋的城市，其第一期工程將于2015年5月1日左右完成，截至2014年6月，貴州省互聯網出省帶寬能力值達到1502Gb/s,全省互聯網平均峰值帶寬達726.3Gbps，占全省互聯網出省帶寬開通值的72.6%，覆蓋面積為12.8平方公里。在互聯網和大數據的支撐下，富士康第四代產業、、淘寶網、京東商城等發展很好的大型已入駐貴州；貴州省的“云上貴州”、“7朵云”平臺陸續建成上線。這些成就的取得為貴州小微企業電子商務的發展創造了有利的運營環境，打造出了適應小微企業電子商務發展的新型模式，為發展小微企業電子商務創造了更大的成長空間。（三）大數據的應用優勢在大數據背景下發展貴州小微企業電子商務擁有前所未有的機會。目前，中關村貴陽科技園作為貴陽市產業發展的重要平臺,為貴州發展大數據產業提供了重要的支撐。貴州大數據的應用,工業園區的建設和大型數據產業模式,處于領先地位。電子商務已經進入了基于數據服務時代,小微企業在發展電子商務的過程中,通過對消費者的海量數據的加強收集、有序整理和多維分析，再挖掘和發現蘊藏其中的價值所在，從而實現精準化的營銷理念，以為客戶定制個性化的服務。因此，在大數據時代，數據資產是最有價值的資源，電商企業數據服務是最有前途的市場，企業發展電子商務在開發利用大數據上擁有得天獨厚的機會。（四）技術升級的優勢1、機制上的優勢。在貴州大數據背景下，貴州的云計算、云端服務等信息技術逐漸走向成熟，大量的信息數據將會成為電子商務中的一項嶄新的商務模式，淘寶、京東和蘇寧等國內眾多電商巨頭紛紛入駐貴州，催生了貴州相關產業的發展。2、創新上的優勢。因為電商企業自身規模小，抗御風險的能力差等缺陷的存在，迫使企業在市場競爭中要不斷創新，增強自身的競爭力，才能更好地存活下去。

三、促進貴州電子商務發展的策略

（一）加強政策宣傳力度，落實政策扶持首先，政府要大力宣傳政府優惠的相關政策和法規。當政府出臺一項優惠政策時，充分利用媒體新聞進行報道，在相關網站、微信、微博等受大眾關注較多的平臺進行公開發表，讓每個人都能容易的了解相關的信息。政府應該多開辦電子商務商會交流這樣的活動，企業與政府通過交流平臺進行有效的溝通交流，讓政府真正了解企業的困難，及時做出政策的調整和幫助，讓企業知曉政府出臺的相關優惠政策，充分利用好資源，把企業做大做強。最后，政府相關部門應該降低對發展電子商務扶持的門檻，擴大扶持的范圍。（二）建立網絡管理平臺，防范網絡信息風險隨著網絡技術的發展和貴州大數據時代的到來，貴州在電子商務領域得到了快速的發展。貴州大數據、移動電子商務、物流網絡和云計算的快速崛起，成了推動貴州電子商務發展進程的重要力量，貴州大數據的到來，為貴州電子商務建設提供了產業支撐和技術支持，貴州大數據的發展契機逐步完善了電子商務環境。但是貴州電子商務基礎比較薄弱，企業對于電子商務的概念不是很清晰。（三）積極引進培育電商專業人才在人才引進方面，貴州應該加強政府對人才的吸引力度，增加更加多元化的獎勵措施，健全人才管理制度，把引進的人才進行再培育，從根本上降低人才的流失率。此外，貴州省的現有高校要積極與企業合作，建立電子商務專業實訓基地，大力培養能適應貴州電子商務發展復合型人才。加強和完善貴州教育機構的發展，從不同程度上提升貴州電商行業人員的電子商務專業能力。不斷培育電子商務創新型人才，創造出具有貴州企業電子商務發展特色的電子商務模式，有力推動貴州企業融合到電子商務領域中，并不斷地發展壯大。（四）加大發展貴州企業電子商務的資金扶持力度近年來，隨著貴州大數據產業的發展，使發展具有缺陷的貴州電子商務得到了彌補，貴州企業逐漸涌入到電子商務中，加速了更多的企業向電子商務領域轉型和創新。貴州應該充分利用中央對企業電子商務發展的資金，針對貴州企業發展電子商務的總體情況，出臺配套政策措施，進一步完善發展貴州企業電子商務扶持內容，加大政府的扶持力度。（五）優化資源配置，強化產業發展整合現有資源，完善企業電子商務專業平臺的建設，尋求科學的電子商務模式。在當今大數據時代的背景下，努力抓好企業電子商務的發展契機，充分利用好大數據環境帶來的優勢，尋找出適合貴州企業發展的新型電子商務模式，政府應該加大招商引資力度，把國內大型企業通過更多的優惠措施引入到貴州來發展，推動貴州現有企業向新興企業轉型；加強對貴州第二、第三產業的扶持力度，利用貴州現有的資源大力發展工業和旅游業，工業和旅游業的發展必然會帶動服務業的發展，形成循環的產業鏈條，打造出適合發展電子商務的運營環境，從而推動企業向電子商務領域的轉型和創新。

1電子商務中的數據挖掘簡介

電子商務中的數據挖掘即Web挖掘，是利用數據挖掘技術從www的資源(即Web文檔)和行為(即Web服務)中自動發現并提取感興趣的、有用的模式和隱含的信息，它是一項綜合技術，涉及到Internet技術學、人工智能等多個領域。當電子商務在企業中得到應用時，企業信息系統將產生大量數據，并且迫切需要將這些數據轉換成有用的信息，為企業創造更多潛在的利潤，數據挖掘概念就是從這樣的商業角度開發出來的。

2Web數據挖掘的流程

Web數據挖掘是對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取商業決策的關鍵性數據，可以使企業把數據轉化為有用的信息幫助決策，從而在市場競爭中獲得優勢地位。在電子商務環境下，Web數據挖掘主要分為以下幾步:(1)數據收集。首先數據收集主要針對web數據中的服務器數據、用戶數據。其中服務器數據是Web挖掘中的主要對象。服務器中承載著用戶訪問時產生的對應的服務數據，其中包括了:日志文件、cookie文件、數據流。將這些數據進行初步收集，再針對這些數據進行深度分析挖掘。(2)數據選擇和預處理。通過數據收集將數據進行分類，根據所需的信息主題對收集的數據進行選擇，通過選擇相關的數據項縮小數據處理的范圍，挑選其中的有效數據進行數據預處理。數據預處理能夠提高挖掘效率，為之后的數據分析提供有效的數據。Web數據中大多數都是半結構或非結構化的，所以對web數據進行直接處理是不可行的。數據預處理能夠把半結構或非結構化的數據處理成標準的數據集方便后期處理。(3)模式發現。模式發現是運用各種方法，發現數據中隱藏的模式和規則。通過模式發現技術對預處理之后的數據進行處理得到相應的事務數據庫，利用模式發現對數據進行初步挖掘，將預處理下的事務數據轉換成可被挖掘的存儲方式，通過數據挖掘模式算法對其中有效的、新奇的、有用的及最終可以理解的信息和知識進行挖掘與總結。(4)模式分析。模式分析主要是采用合適的技術和工具，對挖掘結果進行模式的分析，其目的是根據實際應用，通過觀察和選擇，把發現的統計結果、規則和模型轉換為知識，經過篩選后來指導實際的電子商務行為。

3電子商務中的數據挖掘技術

(1)路徑分析技術。路徑分析主要是對web訪問路徑進行搜索分析，對于頻繁訪問的路徑進行總結。利用Web服務器的日志文件進行數據分析，對訪客次數以及對應路徑進行分析挖掘出頻繁訪問路徑。通過數據可以分析出大多數訪問者的共同喜好，從而能夠幫助電子商務改進web設計以及提供更好更符合客戶的服務。(2)關聯分析技術。關聯技術是通過對數據進行分析尋找出隱藏的數據聯系，關聯分析可是對單純的web數據與對應的電子商務進行聯系。從而可以在web數據挖掘中得到該商務網站的關聯原則和信息。從而更好的使得客戶和網站數據有之間的相互聯系。(3)聚類分析技術。聚類分析是根據對象進行數據分析了之后，對數據的信息和客戶對象之間的關系進行總結。對數據對象進行分組成為多個類或簇，按照數據對象之間的相似度進行劃分。(4)分類分析技術。分類分析是通過對數據庫中樣本數據的分析，對每個類別做出準確的描述或分析模型或挖掘分類規則。分類分析是電子商務中一個非常重要的任務，也是應用最廣泛的技術。通過分類自動推導給定數據的廣義描述，以便對未來數據進行預測。

摘要:本文旨在為電子商務網站的質量評估提出一種新方法。通過在線活動評估客戶的滿意度，電商網站的標準視為評估系統的輸入變量，考慮到消費者的行為可能被解釋為模糊值的事實，這些標準的值是根據潛在用戶使用該網站的在線行為隱式捕獲的。所提出的電商數據評估模型是一種多準則程序，結合模糊邏輯，可以搜索有價值的動態信息，以自動評估電子商務網站，提高銷售量，由網站管理員做出決策并滿足客戶需求。根據客戶的行為評估確定不同電子商務客戶滿意度標準的重要性。

關鍵詞:電子商務；客戶滿意度；電商數據;評估模型；模糊邏輯

1引言

許多電商站點創建聊天工具來代替服務人員，為用戶提供購買體驗，然而市場研究和消費者滿意度參數表明，這些聊天工具還不夠。因此，電商公司必須收集在線客戶的偏好，以便在促銷和定價策略中做出更好的決策。本文研究的目的是分析這些隱含的知識，并通過識別和排名主要質量標準以及對在線消費者的觀點進行調查，從而向商務專業人士提供理解，以構建高質量的電子商務網站。因此，可以通過對在線客戶的行為進行調查，在多標準分析的背景下制定電子商務網站評估問題。建議的用于評估電子商務網站質量的多標準模型階段如下所述：第一階段：建立評估對象和要評估的項目集。第二階段：獲取在線客戶的觀點。第三階段：確定在第一階段中確定的項目的權重。第四階段：在每個質量模型層次級別中聚合質量屬性。在此階段，將這些因素獲得的結果結合起來，以揭示電子商務網站的數據服務質量。文獻[1]使用模糊邏輯方法，幫助電子商務網站管理員和服務提供商了解電子商務網站因素的重要性水平，進而幫助他們提高網站質量。文獻[2]基于層次分析法和多層感知器神經網絡使用購買決策過程，通過使用最小二乘誤差和梯度下降方法調整網絡權重來開發特定的非線性映射，從而增加買方意見的一致性。從而改善了符合買方共同協議的指標的選擇。對于文獻[3]中的電子商務網站，根據其內容和特征進行排名，歸因于30個變量，應用了多準則方法來執行評估和排名任務。文獻[4]提出了一種混合模糊決策方法，將模糊Electre和Fuzzy-TOPSIS方法的要素結合起來，朝著新的排名程序發展。本文著眼于與決策支持客戶有關的問題，讓他們隱含地判斷在線商店的產品、服務和優惠。相關上面提到的方法需要真實地了解該因素的重要性，只有極少數應用的模糊評估算法考慮評估數據中固有的定量、定性、不精確和不一致的信息。

2模型設計

2.1模型架構