信息时代的我们经历过计算机技术的发展,感受互联网互联网的神奇,也享受着云计算和物联网带来的优质便捷的生活体验,如今大数据已经悄然来临,这必然又是一次颠覆人们生活习性和理念的变革。大数据包含着数量巨大的信息,它是多样的,它需要更加快速的处理和应对技术,同时还兼具真实性和价值密度低等特点。大数据给我们带来了重大影响,也带给了我们很多技术和思维挑战而政府作为一个特殊的信息服务主体,掌握着大量的数据信息,毫无疑问,大数据也给政府的信息资源服务提出了新的挑战,面对时代的变革,政府信息资源服务质量也需要不断提升。首先,本文分析和整理了与大数据环境和政府信息资源服务相关的理论基础知识。在参考已有的典型SERVQUAL服务质量评价模型的基础上,充分考虑与结合大数据环境下我国政府政府信息资源服务的实际特点,确定首先从5个维度来展开对大数据环境下政府信息资源服务质量的评价,这5个维度分别是有形性、可靠性、反应性、保证性和关怀性。因为政府部门作为服务的主体,有其特殊性所在,如服务内容的公益性与非营利性、服务方式的垄断性和权威性、服务对象的普遍性和服务区域的特定性等特点,加上大数据时代所赋予的政府服务的新的特征和挑战要求,所以这5个维度的指标和一般普通商业组织机构的指标不完全相同,问项也有所区别。其次,运用因子分析和主成分分析的方法开发出具有较高信度和高效度的政府信息资源服务质量SERVQUAL评价量表,针对实际问题中不同问项对所在维度的重要性存在差异,对该方法进行改进并提出使用加权差距分析的方法,应用修正差距来计算期望与感知间的差距。最后,以国内启动大数据战略的典范有代表性的城市(北京、上海、广州、深圳、贵州、武汉)的政府信息资源服务质量现今状况为实证背景进行实例论证,并且运用结构方程进行拟合,比较传统经典SERVQUAL方法与因子载荷加权SERVQUAL方法优劣。结果表明:加权SERVQUAL具有较高的信度、效度和模型拟合度。由实证分析的结果,以点带面全面深度分析,依据服务差距模型对大数据环境下政府信息资源服务质量的提升和改善提出建议与策略。