京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
六个问答,解释大数据和公共服务的关系
对於大数据(Big Data)如何改善、形成公部门的服务?《卫报》邀请了大数据、开放数据领域的多位专家,针对以下6个问题进行快问快答,让我们能够快速了解大数据与政府服务之间的关系。
Q1.什麽是大数据?
「前卫报记者Simon Rogers曾说,大数据就是『再多一点就让你不舒服的资料』,这或许是我听过最好的解释了。其实,资料的量不重要,重点是连结不同数据集(dataset)的能力。」伦敦大学资深系统分析师、开放数据使用者团体成员Giuseppe Sollazzo指出。
牛津顾问社会包容总监Tom Smith认为,「是该放弃『大』这个字的时候了。这只是资料而已,资料的量与速度虽然呈指数增加,但一直都是难以储存和处理的大……,这几年唯一的改变是,决策者终於认知到,资料是有价值的资源。」
Q2.为什麽大数据对政府部门很重要?
英国戴尔(Dell)执行董事暨公共部门总经Claire Vyvyan认为,「加入公部门的资料来源,能够让政府更有效率、节省金钱、辨别欺诈、帮助公部门好好的服务市民。」
开放数据协会(Open Data Institute)研究总监Tom Heath指出,「资料能帮助政府花更少的钱做现在在做的事情、把现在在做的事情做得更好、或是做一些现在没有在做的新事情。」
Q3.公部门服务可以因为大数据而获益?的领域是?
《公部门:管理那些无法收拾的事》(The Public Sector: Managing the Unmanageable)作者Alexander Stevenson认为是成人社会照护的机会。「大数据用新的方法分析数据,帮助社会工作者对於何时、如何介入,能够做出?更好的决定,帮助人们尽可能长久的独立生活。」
Giuseppe Sollazzo认为是健康、教育与运输。「最大的潜力在於,发展出新的、迫切的资料导向行为。比方说,?如果从健康资料分析中,得出一个人在统计上得到心脏疾病的风险较高,他就能进一步调整其生活形态。」
苏格兰议会志工组织数位参与总监Chris Yiu认为在於健康、个人化公共服务、发现与制止诈骗与错误的发生,「特别是在错误一开始就侦测到。」
《社群媒体与数据的国会研究概要》(Parliament research briefing on social media and big data)作者Ben Taylor认为,警察通常是个被忽略的创新领域。「这里有个明显的双赢方法,在大灾难之後,运用社群媒体开发出早期的警示系统,聪明搜集、监控来自社群媒体的资料。」
Tom Heath认为是公私部门的资料整合。「举例来说,如果可以将银行的对帐单与企业、商店的环境影响公开数据资料整合,消费者就能得到更多的资讯,选择如何明智的花钱。」
Q4.大数据的应用有何限制?
Claire Vyvyan指出,技术面很容易,但是还有一些实务面的问题,「资料公开就可以被使用吗?公部门对於资料被这样使用(有些资料比一般资料更敏感)不会感到不舒服吗?」
数据工坊(Data-Mania)创办人Lillian Pierson认为,问题通常是抗拒改变。「管理者都是一般经理人,而不是资料分析师。如何让他们采用资料导向的决策科技,通常是最大的障碍。」
劳工电子政府专案领袖(Labour's digital government review)Peter Wells认为,政府的复杂性增加了困难度。「资料分析通常需要政府的不同部门一起合作,才能达到期待的结果。这是一大挑战,因为私部门从来都不用面对这麽复杂的组织层级。」
Chris Yiu认为,缺乏对技能上的投资,「政策制定者被种种可能性搞得眼花缭乱,但却忽略了对基本知识的投资,如:紮实的统计数据、如何正确地阐明问题并得出结论等。」
Q5.风险是什麽?
Ben Taylor认为是隐私和资料保护,「英国资料保护法是很模糊的。人民的同意很重要,现在的模式只是简单地取得个人资料,却没有让人民有机会选择是否提供资料,这会是个大问题。」
Alexander Stevenson指出,缺乏策略性的资料保护,「我们似乎对某些领域非常松懈,如:国家安全方面,却又对其他领域异常严格,像是知道人们的垃圾被收集的时间。」
Nesta资深计画经理Ed Parkes强调,这是信任与市民接受度的问题,「究竟哪种大数据分析会更被大众接受?这是个有趣的议题。谁会想要一起做这样的分析?为什麽他们会有动力这麽做?」
Chris Yiu指出,「我们面临了资料与隐私权的全国性辩论,但问题是,哪个政治家能勇敢承担?」
Q6.政府如何更妥善地运用大数据?
Lillian Pierson认为,雇用更多统计学家、分析师与资料科学家。「IT部门在这个议题上扮演着很重要的角色,但他们却不是好的分析者。事实上,对於那些能够让IT部门提供的资料更有意义的程式设计师、开发者,总是让他们备感威胁。」
Giuseppe Sollazzo指出,「两个最重要的改变是,在开放许可下释出资料,并保证在资料改变时的最低更新频率,以及让资料冠军升官,很多时候资料导向的方法,都会因为高层缺乏了解而受到阻挠。」
Chris Yiu认为,提供资料分析的诱因,「整理数据资料的技巧、基本BI科学素养、将资料分析置於市民服务竞争力的核心架构中;用新的方法奖励资料的使用,包含(但不限於)依分析成果加薪。」
「提供更多法律的协助,技术议题相较之下都还算简单。」英国戴尔(Dell) EMEA 大数据与云端解决方案计画经理Paul Brook强调。
Tom Smith建议,开放安全的管道取得政府持有的资料,「让别人可以运用这些资讯来定位、改善服务,从安全管道取得的资料,不必是太过个人层面的微观资料。」
Giuseppe Sollazzo建议举办骇客松。「骇客松是个脑力激荡、制作原型的好工具。他们是第一次针对一个数据集做深入的挖掘,试图讨论出新鲜的点子。」
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31