政府用大数据做科学决策需重视五大要素

“很早我们就讨论科学发展观，今年我们再讨论政府的科学决策，这都源于政府角色的定位需求，我们的政府需要更多地提升服务能力。而从IT部门来看，目前的大数据确实可以发挥很大的作用。”某部位信息中心主任对“大数据 政府决策的科学发展观”的解读。

IT界迎战大数据：老大难

现在说大数据的特征，必定是题量大、规模大、速度快，其实回到部委应用中，还有一个此来形容数据状况也颇为贴切：老大难。

各部委的工作都关系着民生，积累了大量与人民日常生活息息相关的各类数据，这些数据有历史遗留的、数据量大是必然的以及想好好地利用起来所面临的难度也不仅仅是技术的，也有政策的。

其实不仅仅是政府数据应用里，在很多企业里也存在这样的状况。也因为这些，IT界的厂商也是纷纷出招，或是从自身试验做起，或是从技术变革做起，或是从业务需求做起，都是为了积极应战大数据，以在数据战争中获得赢得更多的客户。

英特尔行业合作与解决方案部中国大区总监凌琦就表示，英特尔一路来也并购了很多大数据处理以及架构厂商，并在英特尔在上海还有一个专门的团队在做Hadoop大数据处理架构的开发。其中在Hadoop层面，英特尔尤为付出的多，其主张的观点是Hadoop会是企业实现大数据智能化最快的方式。

在英特尔看来，大数据的机遇可能仅仅是在服务器领域，诸如网络、存储以及高性能数据分析软件市场，大数据都将会蕴藏着无限的商机。而目前，大数据也是英特尔 IT五大支柱(商业智能和预测分析、云计算、IT 消费化、企业数据安全、社交计算)的基础。

VMware因为虚拟化技术而在业界名声大噪，而在大数据领域，其也充分发挥了特长。VMware资深解决方案架构师介文清充分强调了大数据与快数据的结合，其由此而带来的是企业数据库的伸展，自此企业需要的是一个可横向扩展、弹性数据管理的解决方案。

而一直扎根于数据分析领域的SAS在大数据如此被重视之时不免要高呼下：我的时代要到来了。SAS政府行业高级经理杨玥也分享了一个观点，即让数据分析融入数据产生的过程，从数据中挖掘知识，以把“大数据”变作“小数据”。其并强调到，数据挖掘一开始就是面向业务的。在数据分析过程中要注意两个转化，一是商业问题向数据分析问题的转换，一是数据分析结果向业务解决方案的转换。

英特尔、VMware和SAS所处的领域、所擅长的并不同，都都在积极应对大数据。其实可能也正如英特尔亚所强调的那样，大数据与云计算一起正在实现具有革明性的跳跃，也许它甚至会让整个信息社会上升到更高的层次。

政府科学决策依赖准确、快速的数据

在IT界纷纷做好准备迎战大数据时，作为这次论坛重点讨论的政务信息化领域，来自各部委的信息化专家则纷纷表示自己所处领域对于数据的应用情况，以及若真要实现大数据助力政府决策的科学发展观所需要关注的点。

记者也根据现场专家们的讨论和建议总结了我国政府从各个部委到整体利用好数据所需要关注的五大要素：

一、移动设备带来的数据分析需重视。无论是统计局、税务局还是国土部都表达了目前政务信息化中对于移动设备需求，其中据了解下次人口普查对于移动设备量大概在50万台以上。移动设备在便利了各种工作时，同时也带来了诸如数据分析、存储、安全都各方面的问题。要让移动设备在政务工作中发挥更大的作用，也必须解决与数据相关的一切问题。

二、历史遗留数据如何使用。虽然诸如气象、地震部门这些很多数据看起来都是实时的，但是也要重视一个问题，很多结论的得出都是源于历史和现状相结合的，若想在这些领域得出更精确的结论，则必须要重视历史数据的使用和挖掘。而这些挖掘的工作量显示会很大，一方面是政府意识的转变，一方面也要依赖于一些大数据分析工具。

三、各部门数据联合分析是核心。各个部委都积累了大量的数据，而要真正的做出科学的决策则依赖于各部委数据的联合分析，其中诸如计生委和人保等数据的关联分析则会给民生带来很大的好处。当然这一方面依赖于技术，另一方面更依赖于政策的支持。

四、数据量大且进行分析技术也是难题。商务部门的相关专家给我们举了一个例子，即对于每一样食材的追本溯源，其中就会产生大量的数据，一面这些数据量大、且要常年保存，一面又要对这些数据进行分析以保证安全并对经济决策提供支持，这其中的工作难度很大，技术攻克也需要时间。

五、不要让数据成为垃圾。每时每刻每地，民生、环境等都产生着大量的数据，有些数据为之所用，有些则会被弃之不管。对于政府而言，利用数据支持决策，所要解决的不仅仅是技术、政策等问题，更重要的是意识问题。积少成多、积小成大，数据也是如此，若对数据能够进行有效管理、处理，不让更多地数据沦为垃圾，这才是利用数据的第一步。

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