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「大數據時代的預言家」舍恩伯格（德語：Schönberg im Stubaital）認為大數據是當今社會獨有的一種新型能力：「以一種前所未有的方式，通過海量資料進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。」
規模化、多樣性、高速性和價值性是大數據的突出特徵，如果說資料庫時代的資料管理是「池塘捕魚」，大數據時代就是「大海捕魚」，大數據正在變革著人類社會的各個領域，包括我們理解世界的方式。政府必須從理念和行動上做出積極的回應，以適應大數據驅動的治理變革。
一、推動治理結構變革：從一元主導到多元合作
現代意義的治理，是各種公共的或私人的主體管理公共事務諸方式的總和，治理主張打破傳統，提倡公共機構與社會力量相互合作，形成一種多元中心、開放型的治理網路。多元中心治理越來越涉及這樣的社會情景：公共政治的結構，不再是僅僅圍繞著利益或問題而組織起來，而是圍繞著事件和密集的資訊流而組織起來。
以網路為中心的資訊革命，使得傳統公共機構不再是主導數據的唯一機構，這才是治理變革的真正動力。
從部門資料到公共資料，打造合作治理的大平臺。資料是事物屬性和事物間相互關係的再現和抽象，良好的治理需要開放資料的支撐和支援。當前我國資料的採集和使用尚未走出部門化、碎片化和管控導向的局限，難以適應現代公共治理的需要。
需建立合作治理的資料平臺，以打破政府資料的部門壁壘，減少資料重複建設，推動資料標準化，建立融合、共用、服務導向的公共資料。政府可以鼓勵和引導社會組織和商業機構參與國家公共資料的建設，提升資料開發利用的效率，鼓勵和引導協力廠商資料免費共用和再利用，加快公共資料的流動和價值發掘。與此同時，也可以鼓勵大數據行業精英和大型機構，參與大數據秩序和行業規範的構建，以確立大數據公共使用的基本規則。
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| 小英政府必須思考用大數據來杜絕過去個時代的黑箱作業 |
從強大政府到強大網路，打造合作治理的夥伴群。強大的現代治理能力來自於強大的治理網路。資料流程日益引導問題流、資源流和智慧流的彙聚，政府需將資料流程的變革潛能，轉為治理改革的驅動力，通過對政府和社會的再梳理，建構強大的治理夥伴網路，整合政府資源，啟動社會資源。
從權力導向到責任導向，打造合作治理的新規則。在治理變革中，不可避免地涉及權力和利益的流動和再分配，良好的治理是從權力再分配轉向責任的再分配。行動者不僅要清楚可以得到什麼，更要清楚自己的責任和義務。
為促進公共利益行動，從權力驅動轉向責任驅動。視覺化是大數據的特徵，合作治理就是通過大數據將模糊責任，轉為視覺化責任。在法定責任框架下，進行視覺化責任梳理和再分配，生成問題情境清單、責任清單、任務清單和責任履行清單，並將它們在決策者、執行者和公眾之間無障礙地流轉和對接。這種直觀形象的責任機制，使行動者跨時空地看到自己與整個治理網路的關係，以及自己承擔的任務，並能通過視覺化監督倒逼行動者履行責任。
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| 政策形成過程要公開透明、重視公共參與 |
二、推動治理決策變革：從經驗決策到數據決策
公共決策本質上是縮短理想和現實之間差距的過程，它是未來導向的。公共決策需在準確把握客觀現實的基礎上，做出符合目的的選擇與決斷。傳統公共決策往往是依靠政治精英和業務專家的知識、經驗、直覺做出的，決策依據主要是過去事實和經驗理性，很大程度上是一種經驗決策和模糊決策，決策結果同客觀現實存在著較大的偏差。
決策者對未來的預測受支援數據、時間以及預測水準的限制，是無法做到完全理性和精準的。大數據不斷顛覆著公共決策的基本方式，西方學者紛紛宣導「數據化決策」或「數據驅動的決策」，其核心理念就是一切讓數據說話，發現好想法，做出好決策。根據舍恩伯格的大數據思維變革理論，我們可以理出從經驗決策向數據驅動決策轉化的實現路徑。
從小數據到全數據。大數據時代，公共決策可以借助於雲端運算分析更多的數據，甚至可以處理和具體決策有關的所有數據，而不再依賴以前隨機採樣的小數據。
公共決策將從依託傳統的抽樣調查、典型市調、專家會議，轉向分析全面而完整的數據，超越慣性思維和偏見，使決策真正「基於實證的事實」。公共決策應盡可能地實現全數據，以超越局部精準掌控策略全域，防止以偏概全，並注意各類異常情況，發現背後的潛在機會和威脅，防止因小失大。
從「應該是什麼」到「實際是什麼」。基於相關關係的預測是大數據的核心，資料決策應注重尋找事物間的相關關係，關聯物能提醒我們某件事情正在發生。例如，有的搜索工具通過分析人們的檢索詞條，可以預測流感的傳播趨勢，但要找出檢索記錄和流感趨勢之間的關係，事情就變得異常複雜了。對公共衛生決策而言，能夠在緊急時刻精準研判出流感趨勢才是最關鍵的。
三、推動治理績效評估變革：從目標評估到全景評估
傳統的治理績效評估是目標控制導向的，常常以預定的治理目標為標準，主要衡量治理行動，實現治理目標的程度。治理績效的複雜性，決定了這種單一的評估模式，很難全面客觀地衡量出真實的績效。
全景評估意指「所有的地方都被評估到」，全景評估的廣度和深度，遠遠超過傳統的目標評估。基於大數據的技術特徵和社會屬性，通過資料整合和資訊加總，可以記錄政府治理的軌跡和全景，不同數據之間交互印證，「全景評估」完全可能實現。
大數據時代最顯著的變化是從數位化轉向數據化，數位化是把類比資料變成電腦可讀的數據，而數據化是通過記錄和分析對一切社會現象進行量化。政府要充分發掘大數據全面量化的技術潛能，實現對治理行為的全景留痕和數據化，通過智慧數據獲取系統和多元回饋機制，治理所涉及的主體、過程、方位、事件等全要素都可以被自我數據化，同時也可能被他人數據化。這些客觀的、無篩選的記錄、儲存能為全景評估提供最原始的數據。
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| 撤除任何有形與無形的藩籬，才能聽見與聽到人民的聲音 |
關聯性評估。治理績效評估要改變以往預設評估目標、標準、範圍的模式，將盡可能多的治理效果、產出、影響等要素納入系統性評估之中。按照大數據的「導航路徑」，可以發現很多以前未曾關注的績效盲點，如例外績效、異常績效等。這種相關關係分析法可以降低偏見、慣性思維、時空局限造成的不良影響，幫助我們更準確、更快捷、更全面地評估政府治理績效。
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