大数据在政府部门的应用

政府使用大数据是为了提升和改善公共服务，这与企业利用其追求利润异曲同工。

大数据是从各种各样来源中搜集得到的海量数据信息的总称。对于传统的关系型数据分析技术来说，其数据量太大，未经处理，同时也是非结构化的。据统计，现在每天产生2.5艾字节(quintillion bytes)的数据信息，全球将近90%的数据是过去两年创造出来的。

此外，从大数据的数据结构看，大约90%的数据是非结构化的。来源于网络和云的海量数据，为发现、创造价值，以及丰富商业智能支撑机构决策提供了新的机遇。不过，大数据也面临复杂性、安全和隐私风险等新挑战。同时，对于新技术和人类技能的开发来说，大数据是一种需要。

大数据重新定义了数据管理的范围，由数据提取、转换、加载，或称为ETL(Extraction-Transformation-Loading)，演变为在大数据应用中净化和组织非结构化数据的新技术（如分布式架构技术）。

尽管企业部门正引导大数据应用的发展，公共部门也开始对迅速增长的大数据具有洞察力，为实时决策提供帮助和支持。

大数据有多个来源，包括互联网、生物和产业部门、视频、电子邮件和社交媒体。许多白皮书、期刊论文和商业报告已经提出了政府利用大数据，帮助其服务公众和应对传统挑战（如医疗成本上升、创造就业、自然灾害和恐怖主义等）的路径。

也有一些观点，就大数据是否真能改进政府运作效率提出质疑，因为政府必须发展新的能力，并采用新技术（比如分布式和非结构化查询语言），通过数据组织和分析，将大数据转变为有用的信息。

本文就政府是否能与企业一样，将大数据应用于公共服务部门进行了研究。我们首先比较了政府和企业在目标、任务、决策制定过程、决策者、组织架构和战略的差异，接着考察了部分技术领先的国家当前大数据应用的状况，这些国家包括澳大利亚、日本、新加坡、韩国、英国和美国等。

本文也分析了一些企业的大数据应用，这些技术也能应用在政府事务中。最后，我们提出了国家和政府部门未来建设大数据战略应用项目的建议。

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