大数据对政府的大影响
2017年09月20日 | 作者: adminlin | 分类: 公共服务满意度 |
一、大数据的膨胀
近年来，美国各级政府开始面对由数据的数量、种类和速度剧增所引发的变革浪潮。例如，2011年全球产生的数据量达1.8ZB（即1.8×1012GB），并且预计将每年翻番。这一数据量相当于2000亿部时长2小时的高清电影，一个人要连续看4700万年才能看完。这种现象对企业和政府是立杆见影的，也是无法回避的。
随着互联网的发展以及多种来源的信息汇集至政府机构，政府部门需要继续设法管理大量的数据。政府部门可以从传感器、卫星、社交媒体、移动通讯、电子邮件、无线射频识别设备和企业应用程序持续不断地接收数据。因此，政府领导人面临的挑战是，捕集、摄取、分析、存储和分配数据，保障数据安全，并将其转化为有意义、有价值的信息。
自2000年以来，美国联邦政府收集的数据量呈指数级增长。2009年，美国政府产生的数据达848PB（即848×106GB），并且仅美国的医疗数据就达150EB（即150×109GB）。而5EB就相当于全世界的人们曾经讲过的话语。照此速度，美国医疗部门的数据将很快达到ZB（即1012GB）规模，然后很快达到YB（即1015GB）规模。
美国联邦政府接收的数据量之大，令人难以置信，这使信息过载成为一项根本挑战。在数据量急速膨胀的过程中，新信息要么是未曾发现的信息，要么是未曾有过的信息。产生的问题是，如何有效地捕捉新的真知灼见。对大数据进行恰当地管理、建模、分享和转化，为从中提取新的深刻见解，并以过去根本不可能的方式做出决策，提供了机遇。简言之，政府领导面临的任务和工作挑战日益加剧，可利用的数据激增，并且过时落伍的信息管理能力完全限制了其应对能力，于是政府领导陷于进退两难之地。他们面临的问题包括：
*如何收集、管理和利用所有的新数据？
*如何保护和控制数据？
*如何提高组织间的信息共享，以获得更加综合且相互联系的情报？
*如何通过更好地了解数据的出处，并回溯至经过验证的可信数据源，从而提高数据的可信度？
*有哪些先进的可视化技术、工具和格式可用于表达信息，从而实现快速分析，并提出新的深刻见解？
*为抓住机遇，如何缩小人力资本的缺口？
二、大数据的特征
大数据是指大量、高速、复杂、变化不定的数据，需要用先进的方法和技术实现信息的收集、存储、分配、管理和分析。
体量大、类型多和速度快是大数据的显著特征。目前，15%的信息是结构化信息，便于存储在关系型数据库中。电子邮件、视频、呼叫中心对话和社交媒体等非结构化信息占85%，这对于运用常规的业务情报工具来提取有意义的信息造成了挑战。传感器、平板电脑和移动电话等产生信息的设备继续成倍增加。随着全世界的联系更加紧密，社交网络也在加速发展。这些共享信息的选择意味着公众、政府和企业间互动方式的根本转变。
从大数据的特征来看，数据源增加，传感器的分辨率提高，使得大数据的体量大。数据源增加，数据通讯的吞吐量提高，数据生成设备的计算能力提高，使得大数据的速度快。移动设备、社交媒体、视频、聊天、基因组学研究和各种传感器使得大数据的类型多。以数据为基础的决策要可追溯，要有理有据，这使得大数据还应具备准确性的特征。
大数据的这些特征将决定政府在大数据业务和整个大数据生态系统中收集、分析、管理、存储及分配数据的方式。
三、大数据的价值
驾驭大数据，在整个政府和全球经济中创造价值，其影响是广泛而深远的。
政府善政的许多重要原则与大数据有相通之处。从根本上说，大数据能够通过改进政府机构和整个政府的决策，使政府机构更加英明地提高政府工作效率，为利益相关者服务。利用各种渠道的各种数据，快速获得关键、准确的深刻见解，将显著改进政府的各项关键政策和工作。
此外，驾驭大数据还将为私营部门创造新的市场和商业机遇，使企业能够完善市场情报，从而为客户创造更多价值。它还能够帮助小企业减少商业上的不确定性。
四、大数据的应用
虽然大数据带来的挑战让人望而生畏，但不是不可克服，并且其机遇令人无法抗拒。为处理政府事务，并体现利益相关者的要求，管理和利用大数据有许多潜在应用和方法。大数据的各种应用需要以服务对象为中心，需要具备以创新的方式重用和利用数据的能力。
医疗服务质量和效率
对于医疗服务的提供方和支付方来说，在减少医疗成本的同时不断提高医疗质量和效率仍然是一个难以实现的目标，但这也是改善民生的重大机遇。2010年，全美医疗支出占国内生产总值的17.9%，比2000年增长13.8%。而且，某些慢性疾病如糖尿病的患病率正在增加，正在消耗更多的医疗资源。对这些疾病和其他相关健康服务的管理将深刻地影响国家的福祉。在这方面大数据可以发挥作用。为在广大人群中取得最有效的医疗效果，更多地使用电子健康记录（电子健康档案），并与新的分析工具相结合，将提供挖掘信息的机会。研究人员可以利用信息寻找有效的统计趋势，并依据真实的医疗服务质量开展医疗评估。
疾病的早期发现
在医疗保健领域，大数据可能涉及在医院或家中使用传感器，对关键的生物化学标记进行连续监测，对高风险患者的数据进行实时分析。如果分析检测到健康异常，分析系统会向患者及其选定的医疗机构发出警报，让患者去看病。这有可能改善和提高无数老百姓的生活质量。
交通
通过完善信息和自动驾驶功能，大数据有可能在许多方面彻底改变交通的面貌。开车的人多，交通堵塞就多，其后果是浪费能源，造成全球气候变暖，耗费时间和金钱。手持设备、车辆和道路上的分布式传感器则可以提供实时交通信息。这些信息，再加上更好的自动驾驶功能，可以使驾驶更安全，交通堵塞更少。智能汽车日益互联的新型交通生态系统有可能彻底改变道路使用方式。
教育
大数据可以对美国教育及其在全球经济中的竞争力产生深远影响。例如，通过深入地跟踪和分析学生的在线学习活动――精细至每个鼠标点击动作，研究人员能够确定学生的学习方式和提高学习的方法。这种分析可以针对成千上万的学生进行，而不是孤立的小型研究。课程和教学方法，无论是在线的，还是传统的，都可以根据大规模分析所收集到的信息进行修订。
网络安全
政府机构面临着与防止网络攻击相关的无数挑战。它们继续着眼于提供创新的网络分析工具和数据密集型的计算解决方案。网络情报和其他机器生成的数据快速增长，超出了传统的数据库和设备供应商的极限。因此，需要迅速地摄取数据，共享数据和开展协作。
政府机构正计划集成多个数据流，以利于人工分析和自动分析。心理、政治和文化信息正在与计算机主机、网络和万维网信息等网络数据相交融，这会对敌人、动机和社交网络构成更加全面的认识。此外，深度检查取证、关键基础设施的保护、数据采集与监视控制系统的安全和内部威胁的防护都是大数据网络安全能力的重点领域。
欺诈检测――医疗服务
大数据可以改变不当支付的检测，并从根本上改变个人对不适当、不正确或欺骗性的补偿申请的风险与回报的看法。例如，美国联邦医疗保险与医疗补助服务中心（CMS）面临的一个重大挑战是根据医疗服务收费计划（FFS）控制不当支付。据估计，该计划的不当支付额达数十亿美元。目前，识别不正支付的方法仅是挑选一小部分索赔样本，要求申请补偿者提交医疗文档，对照医疗文档对补偿申请进行审查，以验证申请补偿者是否遵守医疗保险政策。
这既是挑战，也是机遇。可以探索性地运用大数据技术和方法，对医疗文档进行非结构化的数据分析，以提高减轻不当支付的效率。使不当支付的检测过程自动化，并利用大数据的管理过程、工具和技术，会更好地预防或收回不当支付。可以通过图像分类工作流程对文档分类，并按规定的路径发送文档，实现数据的管理和分配。其数据分析方法将以非结构化的文档分析技术和模式匹配知识为基础。其好处是将会改变不当索求的文化。大数据的管理过程、工具和技术将对全部数据进行评估，并显著提高合规检测与识别的速度，从而提高预防和收回不当支付的效果。
欺诈检测――征税
由于迅速发现异常的能力日益增加，政府税务部门可以缩小“税收缺口”，即纳税人应付税款与其自愿缴税额之间的差额，并且对于那些试图进行不当纳税申报的人，会深刻地改变他们的行为方式。大多数税务机构实行“自愿缴税与追讨欠税并举”的模式。在这种模式下，它们接受纳税人的纳税申报单并办理退税，并对一部分纳税申报单进行抽查，以找出有意或无意欠税的情况。大数据则能够提高欺诈检测的水平，在纳税申报之初就揭露违规情况，减少问题退税的发放。
天气预报
更好地认识天气和气候在频率、强度和区域方面的变化，可以使无数依赖天气的百姓和企业受益，包括农民、旅游业、交通业和保险公司。与天气和气候有关的自然灾害每年会造成数百亿美元的损失，并影响到无数百姓的生活。在认识和预测天气方面，已经取得了很大进展，但远谈不上完美。运用新的传感器和分析技术，有望开发出更好的长期气候模型和短期天气预报。
总之，政府机构不应把大数据看作是应对信息分析挑战的信息技术解决方案，而应该把它作为一项战略资产，可用来取得更好的工作成果，可在战略规划、业务架构和人力资本方面作出部署。
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