Big Data In Government

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來源：36大数据

一、警惕大數據過熱

1.1 過熱產生盲目性

市場上大數據的宣傳早已過熱，比如對岸中國，很多區縣級政府也在考慮成立大數據局，政府對大數據熱幾乎沒有抵抗力，企業沒有緊跟就對了，在大數據高潮中反省政府的大數據行為、冷靜一下頭腦是有益的，畢竟大數據應用是一個經濟問題，一窩蜂地大數據會使人犯「大煉鋼鐵」一類的錯誤。

相對中國的一窩蜂湧進，我們台灣則停留在一切建設，仍以政治對抗、選票設計的政治化操作為前提。

1.2 大數據應用效益存在問題

大數據最積極的推動者是政府，但是政府工作如何從大數據應用中獲益，一直沒有清晰的答案，有效的大數據應用，集中於互聯網企業和金融領域並非政府工作，迄今一本像樣的政府大數據應用案例都編寫不出來，這種情況下推力政府大數據應用，會帶有很大的盲目性，這是技術導向而不是問題導向，技術導向必然會造成浪費，海峽兩邊皆然。

1.3 大數據不是包治百病的神藥

現在對大數據的宣傳，已經遠遠勝過對城市問題的探討，問題還沒搞清藥方就先開出來了，大數據藥方再靈，也不可能解決自己都沒有診斷清楚的問題。

任何技術都有其長處和短處，大數據也是一樣，都有其能解決與不能解決的問題，各地政府首先要明確要問題是什麼，然後再審視大數據技術能否發揮作用，不能反過來先定大數據再去找問題，政府工作明確目標永遠比搞清技術更重要。

二、大數據源自互聯網的推動

2.1 大數據是如何產生的?

任何有社會影響力的新名詞，都不是望文生義可以解釋的，這些名詞都被賦予了成語含義，「大數據」便是其一。歷史上超大規模的數據，很多卻不被稱為大數據，是因為單純數據量成長，並沒有形成巨大社會影響力。

大數據概念是大的數據量，與現代資訊技術環境，相結合湧現的結果，因此引發了巨大的效益機會，「大數據」一詞的發明與宣傳，是為了抓住這個新機會。

2.2 沒有互聯網便沒有大數據

任何資源的價值展現，都離不開特定的環境，互聯網前的海量數據，因缺少規模化的社會應用，而不為人們重視，互聯網創造了大數據應用的規模化環境，大數據應用成功的案例，大都是在互聯網上發生的，互聯網業務提供了數據，互聯網企業開發了處理軟體，互聯網企業的創新，帶來了大數據應用的活躍，沒有互聯網便沒有今天的大數據產業。

2.3大數據是「大智移雲物」的共同產物

如果沒有汽車與高速公路石油產業不會那麼重要，同樣，沒有互聯網、雲計算、物聯網、行動終端，與人工智慧組合的環境大數據也沒那麼重要。

大數據的價值並非與生俱來，而是應用創新之結果，價值是由技術組合創新湧現出來的。離開環境的支持大數據毫無價值，就像離開了身體的手不再有手的功能一樣。

三、傳統大數據思維局限於支持決策

3.1 傳統的大數據應用理念

人們對事物的想像力，很容易受所用詞彙的暗示，「大數據」容易暗示人們關注數據規模，而忽略資訊技術背景的巨大變化，所湧現的新機會。

政府官員的工作經歷，很容易把大數據應用想像為，只是統計應用在數量上的升級，大數據的作用是提取資訊，資訊的作用是改進決策，數據多意味著資訊多，資訊越多決策就越準確。在不少官員的理解中，部門數據整合起來就是大數據。

3.2 兩種數據使用方向：支持決策與支持操作

在政府的工作中，數據對領導層的作用，主要是改進決策，但基層工作人員不需要決策，數據是用來直接操作的。政府公共服務業務主要是操作問題，服務是規範的數據處理，基層工作人員只是按章辦事不需要決策分析。

使用資訊技術，是為了提高操作服務的效率。而改進決策與改進操作，是大數據兩種不同的使用方向。

3.3 專家(人腦)與系統(電腦)使用大數據的特點

支持決策的數據應用，是針對專家(包括高層)的，專家需要從數據中提取資訊，以資訊支持決策，從數據中領悟資訊是人腦獨有的本領，但不同人資訊領悟力並不一致，同樣的數據不同人領悟的資訊不同，對決策的影響也不同，應用結果的不確定性，是專家使用大數據的特點。。

支持操作的數據應用不能有不確定性，操作系統的數據應用是由系統控制的，操作按確定的規則進行，沒有自由量裁的可能，數據應用結果由軟體決定，這種應用是電腦在使用數據，電腦不懂資訊，只會嚴格依數據操作，這種使用數據的模式，保證了大規模業務行為的一致性。

3.4 政府不能忽略操作型大數據應用

政府工作存在著兩種大數據應用：支持決策與支持操作，但是在多數政府官員，只想著大數據支持決策，而想不到改進服務操作更有效益。

大部分的政府服務的精細化改進，並不是決策層次上改進，而是操作層次上的改進，大數據在提高政府決策水準上的成效，往往不如提高操作效率成效明顯。

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四、大數據決策的局限性

4.1 大數據小數據的不同來源

以數據量來劃分大數據與小數據，會忽略兩種數據更實質的差別，從數據產生的過程看，小數據是經人觸摸過的數據，包括人工填報或更新、核對等。大數據是機器自動記錄的、未經人觸摸過數據。

小數據來自業務流程中的人工填報、統計調查等渠道，統計調查是可以根據，決策資訊的需要專門設計的，為降低成本統計經常採用抽樣調查的方法。

大數據來自自動化業務運行的副產品，出於成本的考慮，政府不大可能專為收集資訊，而設計大數據收集鏈，為決策服務大數據，只能利用業務系統產生的數據副產品，大數據的收集成本是由業務系統承擔的。

大數據的來源受到業務系統種類的限制，不是所有的資訊需求，都能找到恰當的數據源。

4.2 大數據適合小決策而不適合大決策

大數據適合在狹窄範圍內，對具體事務決策，而不適合於大範圍的決策。因為大數據的形成，包含著先天的局限性，很多影響重大決策的資訊，恰恰是無法數字化的，例如國際形勢、技術創新、隊伍士氣、重大事件(類似美國9.11 事件)都無法數字化，可數字化的現象只是小部分，以為靠數據決策，就能更全面也是一種誤解。

政府重大決策需要考慮各方面的平衡，局部領域的大數據，僅適合局部領域的決策，不適合面向全局的政府決策，精細化與全面性是不可得兼的。

4.3 改進政府操作的大數據應用

政府的大數據應用不能只關注決策應用，改進操作的大數據應用，往往能夠獲得更好的效益。政府對公眾的服務主要使用的，還是以小數據為中心的數據庫，但是融入現場服務數據的應用，可以將服務提高到大數據的層次上，並增加智慧化的應用。

對政府基層工作人員的支持現場化、連機化，透過雲平台與即時通信，能顯著提高第一線人員的工作效率，是提高政府基層服務的智慧化的重要措施，以改進服務操作效率的智慧大數據應用，會有更大的成效。

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五、沒有人腦參與系統才能高效與智慧

5.1 人腦使用數據模式的效率限制

為人腦決策使用的大數據應用模式，存在兩點不足：一是效率上不去，大數據分析結果，一旦交付大數據應用就結束了，無法形成連續服務型業務，資訊的進一步應用，是高層管理的事情，與大數據處理無關了，人腦決策的慢節奏，抵消了大數據快處理的價值。

其次是大數據資訊決策的效果的不確定性，決策品質與領導人的知識、思維方式、決策風格密切相關，決策效果又與執行團隊的能力相關，涉及的不確定因素太多。人腦使用數據的模式，無法實現數據應用效果的確定性。

5.2 電腦使用數據模式的效率優勢

電腦使用數據的模式排除了人腦的參與，系統完全是由事先編寫的軟體直接處理數據，排除了人腦介入有兩點好處：一是運行速度快，資訊技術的速度優勢得以充分發揮；二是保證了結果的確定性，系統的行為是可預測的，這將有利於系統可成為可組合、可疊加的功能模組，能夠被整合為更複雜的系統。

5.3 智慧大數據應用可形成連續性業務

排除人腦參與的數據應用模式，是資訊技術的自動化應用，這種模式可綜合使用各種技術資源(包括雲平台、物聯網、行動終端、人工智慧等等)，建立高速、流暢連續型服務，進入智慧服務的新階段，常見的互聯網搜索、電子商務、行動支付、共享單車，無一不是這類的智慧大數據應用，這種持續的智慧大數據服務，更受公眾歡迎、社會影響力也更大。

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六、智慧大數據應用的發展空間

6.1 所有的智慧應用都是大數據應用

大數據是機器與機器對話的語言，只有機器與機器的高速對話，才能產生如此規模的大數據。物聯網、雲平台、寬頻網路、行動終端等設施，要發揮作用都要依賴機器與機器的對話，隨著資訊技術的大發展，機器與機器的對話速度越來越快、範圍越來越廣、規模越來越大，系統也越來越智慧化，所有的智慧數據應用，都屬於大數據的應用範圍。

6.2 智慧化的作用是提高執行的效果

雖然大數據可以用於改進決策，但智慧化的目標，是提高執行的效果。電腦系統的作用是使規範性、可重複的工作做的更快。對於需要創造性的、非重複性的工作資訊技術，是依然無能為力的。

人們發現幾十年來，電腦對於人腦決策能力的提高始終不大，智慧化應用機會，還是集中在對規範業務的改進，規範業務是確定性的服務，遠比充滿不確定性的決策業務，更能讓電腦發揮作用。

6.3 操作型大數據應用的智能化趨勢

以提高執行效率為目標的大數據應用，將向智慧化發展，以互聯網為基層的現代資訊技術的大發展，已經為服務的智慧化，創造力良好的條件。

早期由於通信與網路能力的限制，只能在一台設備上儲存自動處理系統，被稱為自動化處理階段，今天自動處理系統可以綜合應用網路通信、雲平台數據，與軟體、物聯網感知數據，與機器學習來實現更有效的自動管理，則被稱為智慧化服務階段，排除了人腦參與的大數據應用，進入智慧化服務沒有任何障礙，大數據應用智慧化成為必然趨勢。

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七、智慧大數據應用的活力

7.1 鮮活的數據

智慧化應用中的大數據資源，與資訊決策中的數據資源的重大不同，在於前者是動態形成的，其數據環境是不斷變化、不斷更新的，很多數據是在運行中自動生成的，數據資源與智慧系統共生，這種數據資源很難轉讓，數據與服務系統是統一的生命體，不能單獨存在的，離開了系統的數據，可以用來分析，但失去了原來的意義，如同離開了人體的手，再也沒有原來的功能了。

7.2 即時的處理

在智慧系統中的大數據應用是即時處理，針對資訊決策中的大數據應用是批次處理。即時處理能夠確保及時性，這對於提高服務效率、保持業務的連續性很重要。而資訊決策類大數據應用，則並不需要這種高效。

7.3 持續高效的服務

智慧化的大數據應用，排除了人腦的干預，全部流程都是由電腦對電腦一氣呵成，這樣就能夠達到很高的運行效率，而這是智慧化系統巨大的優勢，也是智慧服務系統得以生存的原因，不論是搜索、購物，還是其它自動化的服務，人的耐心都是很有限的，處理慢一點人們就會棄之而去。

在資訊決策大數據應用的結果，是供人腦一次性使用的，處理速度就不那麼重要了。

7.4 不斷累積的智慧

能夠不斷累積智慧的業務更有活力，易於修改是以軟體為基礎的業務的極大優點，這使得軟體系統成為累積智慧，最方便的工具，資訊系統的高速發展，也得益於系統智慧積累的能力。

一項可持續的智慧化業務系統，始終處於不停的改進、完善與擴展之中，不斷推出新版本的過程是智慧累積的過程，智慧的不斷累積，增添了系統的服務能力與可持續性。

資訊決策大數據應用，則不具有這一優勢，其業務不連續，很難推出一個又一個的新版本，智慧累積效率就慢多了。

八、小數據服務決定大數據中心的生存

8.1 數據資源的時效性

數據資源像蔬菜一樣有保鮮期，極少有越老越值錢的數據。數據集中儲存很容易，由此而來的數據品質維護，卻是一大難題。數據生成得快貶值也快，很多數據往往還來不及處理，數據就失效了，反而是那些變化稍慢、穩定期稍長的數據，容易得到較多用戶，且服務也容易開展，這類數據大部分是小數據。

不同的數據使用方式，對數據品質有不同的要求，針對操作的應用，則對數據品質非常敏感，例如證照庫若不能即時更新，就無法使用。資訊決策類應用對數據的敏感性會差一些，大數據中心應當使數據的時效性，與應用需求同步，要根據需求的價值，有重點、有選擇地組織好，數據品質的維護。

8.2 大數據交易中心的困難

大數據交易中心與成為建設熱點，在大數據應用剛剛開始，人們還沒搞清大數據交易是什麼概念時，就建交易中心實在太早了。

即時服務的智慧大數據應用的數據是鮮活的、是服務中自動生成的動態數據，要交易的是動態數據流，還是截取的靜態數據，動態的大數據交易很難，不僅談判難處理也難，用戶需要建立動態數據的即時處理系統。

靜態的大數據交易更可行一些，但數據資源與應用需求，並不容易匹配，這將會限制交易數的成長，另一困難是隱私權保護問題，數據需要脫敏，未脫敏的數據交易會受到限制，交易中心將長期面對交易稀缺的局面，經營很不容易。

8.3 小數據服務需要補課

先進國家是在小數據充分應用之後，才開始應用大數據，國內是在小數據應用，還很不足時跨越式應用大數據。小數據應用補課是各地大數據中心必須重視的問題。要看到越是簡單的東西應用面越廣，小數據的應用空間比大數據大得多，尤其是整合後的小數據服務，極可能成為的數據中心最火的業務。

政府服務的精細化依賴的主要是小數據，把小數據的整合服務做好，大數據中心的工作即完成了90%，千萬不能輕視小數據服務，大數據中心的立身之本恰恰是小數據整合服務。

8.4 大數據中心的經濟價值

大數據中心的生存本質上是一個經濟問題，人們想做交易中心也是希望能夠在經濟上更節約、更有效益，但是效益的基礎是應用規模，只有大量重複性、相似性的工作，才有可能利用平台與工具，來提高服務效率創造使用者的價值，目前小數據服務，更能夠滿足規模經營的條件。

政府公共服務的支柱還是小數據，單獨成規模的大數據服務不多，各種數據資源的綜合使用，會有更大的創新機會，地理數據與政府服務相結合、推動政府服務的連線化、動態化，可能提升使用者的價值，大數據中心要發展，必須全力創造使用者的價值，唯有使用者的價值才能支撐大數據中心生存。

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九、拓展視野，推動大數據應用創新

9.1理念創新，積極宣傳智能大數據應用

首先要拓展大數據應用理念，不能將大數據應用，局限在政府資訊決策的狹窄領域之中，而要看到智慧大數據應用的廣泛空間，將智慧大數據應用，與大眾創業萬眾創新結合起來，將一切智慧化應用，都歸入大數據應用的範圍，大數據概念越廣闊應用越繁榮。

利用大數據改善政府決策，是大數據應用的重要方面，過去已強調得很多了，現在需要強調的是政府公共服務的智慧化、精細化。大數據不僅能改善決策，還能改善服務，改善服務有著更廣闊的發展空間，公眾的獲得感更好。

9.2 為大數據應用創造良好的基礎環境

對大數據應用最給力的推動，是提供優良的通信環境，和完善的資訊基礎設施。大數據應用的基礎是超強的通信能力，通信能力影響全社會大數據應用的成本，包括用戶的時間成本與服務商的開發與服務成本，降低通信成本，是對大數據應用創新極大的支持，土壤肥沃莊稼才能茂盛。

政府數據開放是推動大數據應用的措施之一，可為大數據應用帶來示範效果，政府要鼓勵企業利用政府大數據開展增值服務，使更多缺乏大數據處理能力的公眾，也能從政府數據開放中獲益。

9.3 鼓勵社會大數據應用的自組織創新

大數據應用是一項創新，政府不能只從政府決策的視角，來引導大數據應用方向，而要從方便公眾受益的視角，推動智慧化的大數據應用，要鼓勵社會各界智慧化大數據應用的合作，與自組織創新，好服務都是各種應用技術組合創新的結果，政府宜推動智慧城市大數據應用的互操作，降低不同技術合作創新的成本，來促進應用創新的繁榮。