信息共享的效益難題

 

　　國內電子政務建設一直強調信息共享，十五年后還在強調信息共享，只能說明信息共享建設始終缺乏成效，使我們不得不考慮是目標有誤還是路徑不對。電子政務建設的成績大都集中在政府業(yè)務處理自動化方面而非信息共享，只有理清信息共享的效益難題，數(shù)據(jù)整合才能避免重蹈覆轍。

 

　　信息共享迷信導致了思維停滯

 

　　缺少質疑精神使信息共享反省始終不到位，長期過度的宣傳使人不敢對信息化常識有一點懷疑，信息共享已成為一種迷信，在信息資源稀缺時代強調信息共享尚有一定道理，但在全球信息爆炸之后還持同樣的看法就不合理了，只強調增加數(shù)據(jù)的信息共享只能使資料過剩愈加嚴重。對信息共享價值的迷信使思維停滯，任憑無效的信息共享蔓延。

 

　　工具變成了目標必然導致效益喪失

 

　　信息共享效益不好的重要原因是把信息共享當成終極目標，而忘記共享效益才是目標，以為信息共享就是效益，其實信息共享只是工具，工具與效益是兩回事，真正有效益的信息共享只是少數(shù)，多數(shù)信息共享對政府工作并無幫助，效益也無法聚集，有效益的信息共享都是精心設計的結果。

 

　　信息共享的效益均來自最終目標實現(xiàn)產生的總效益，有效的信息共享應能降低最終目標實現(xiàn)成本、加快實現(xiàn)進度、提升最終價值。只有對最終成果有貢獻的信息共享才是有效的，在信息化建設中稀缺的不再是資料而是最終效益目標，目標導向是提升效益之路。

 

　　數(shù)據(jù)整合理念需要認真反思

 

　　一窩蜂的智慧城市建設最容易出現(xiàn)概念不清決心大，事前不想清楚為什么是粗放文化的通病，粗放文化使國內信息化建設缺乏效益。信息化使政府積累的數(shù)據(jù)資料越來越多，數(shù)據(jù)整合問題已經(jīng)提上日程，但是對于什么是數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)整合的效益如何產生并沒有充分討論，粗放的數(shù)據(jù)整合與粗放的信息共享都不會產生效益，認真研究政府數(shù)據(jù)整合的理論與方法已是當務之急。

 

 

　　精細分類的重要性

 

　　電子政務信息共享出現(xiàn)的諸多問題均來自粗放的概念思維，例如系統(tǒng)業(yè)務之間的數(shù)據(jù)共享與決策研究用的信息共享并沒有區(qū)分，用統(tǒng)一的信息共享交換平臺解決兩方面的問題其結果是一個都做不好，建設大數(shù)據(jù)管理中心如果仍舊采用粗放的思維方式，不對數(shù)據(jù)來源與應用模式的細分只能亂上加亂。面對不斷增加的數(shù)據(jù)復雜性只靠決心大是不行的，方法必須科學，精細分類是降低復雜性的手段，對數(shù)據(jù)來源與使用方式分類有助于問題的清晰化。

 

　　兩類數(shù)據(jù)來源：人工數(shù)據(jù)與自動化數(shù)據(jù)

 

　　政府工作常用的數(shù)據(jù)資源一種來自人工，另一種來自自動化設備。人工填報的數(shù)據(jù)不論是統(tǒng)計調查還是業(yè)務記錄，都是人腦生產的數(shù)據(jù)，人工填報數(shù)據(jù)不可能很快也不能做到精準，人工數(shù)據(jù)都屬于小數(shù)據(jù)范圍，其優(yōu)點是收集容易處理簡單。

 

　　自動化設備可以是各種傳感器也可以是互聯(lián)網(wǎng)，當然并不是說數(shù)據(jù)只要經(jīng)過互聯(lián)網(wǎng)就是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，而是指利用互聯(lián)網(wǎng)機制自動收集的數(shù)據(jù)，自動化數(shù)據(jù)也可稱為電腦數(shù)據(jù)，電腦數(shù)據(jù)精準而客觀且數(shù)據(jù)生產的效率非常高，遠遠超過人工數(shù)據(jù)的規(guī)模，所以被稱為大數(shù)據(jù)。小數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)的區(qū)別不只是規(guī)模更是來源不同。

 

　　兩類數(shù)據(jù)應用：系統(tǒng)業(yè)務與專家應用

 

　　系統(tǒng)業(yè)務應用是業(yè)務流程對數(shù)據(jù)的使用，大量出現(xiàn)在政府系統(tǒng)化業(yè)務之中，如政府行政許可審批、辦理出入境手續(xù)、各種網(wǎng)上辦事等等，這些服務是精準地按照當事人相關的數(shù)據(jù)進行操作，其結果是由制度與數(shù)據(jù)決定而與操作者無關，系統(tǒng)應用只認數(shù)據(jù)，沒有信息概念。

 

　　專家應用是在信息層次上使用數(shù)據(jù)，要從數(shù)據(jù)中提取信息，與自己的知識經(jīng)驗相結合來進行分析判斷，形成新的見解，這是人腦使用數(shù)據(jù)的模式，常見于政府的決策研究，決策使用信息而非數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)要抽象出信息才能應用。

 

　　數(shù)據(jù)應用的四大類型

 

　　將兩類數(shù)據(jù)來源（人工數(shù)據(jù)、自動化數(shù)據(jù)）與兩類應用（系統(tǒng)業(yè)務模式、專家應用模式）組合起來，即可得到四種數(shù)據(jù)的收集與使用狀況：

 

　　數(shù)據(jù)操作業(yè)務：人工數(shù)據(jù)——系統(tǒng)業(yè)務；

　　搜索監(jiān)管業(yè)務：自動化數(shù)據(jù)——系統(tǒng)業(yè)務；

　　信息決策應用：人工數(shù)據(jù)——專家應用；

　　優(yōu)化改進應用：自動化數(shù)據(jù)——專家應用。

 

　　數(shù)據(jù)整合的四種模式形成如下的2×2矩陣：

▲數(shù)據(jù)來源——數(shù)據(jù)使用矩陣圖

 

　　類型一：數(shù)據(jù)操作業(yè)務

 

　　數(shù)據(jù)操作業(yè)務特點

 

　　數(shù)據(jù)操作業(yè)務常見于政府的系統(tǒng)化業(yè)務，為提高工作效率業(yè)務都設計成規(guī)范化操作系統(tǒng)，工作人員按標準化流程操作，系統(tǒng)運行結果與操作人無關，是系統(tǒng)在使用數(shù)據(jù)而非操作人員使用。

 

　　政府大多數(shù)網(wǎng)上服務均屬此類模式，發(fā)改委等十部委提出的“一號一窗一網(wǎng)”的服務方案所指的都是此類業(yè)務，業(yè)務使用的是與服務對象相關的數(shù)據(jù)，如辦理戶口、簽證等只使用與個人相關的數(shù)據(jù)，處理結果由數(shù)據(jù)及規(guī)則決定，操作者沒有自由量裁空間，其結果是按規(guī)范產生的，誰操作都一樣。

 

　　數(shù)據(jù)操作型業(yè)務質量要求

 

　　數(shù)據(jù)精準：這種業(yè)務完全是依據(jù)與當事人有關的數(shù)據(jù)操作，數(shù)據(jù)不準確就會出錯，保證數(shù)據(jù)的準確是第一位的。

 

　　調用迅速：調用迅速是提高效率的關鍵，要能夠跨部門使用政府數(shù)據(jù)，減少用戶跑腿，不僅方便用戶、方便工作人員還能減少數(shù)據(jù)欺騙。

 

　　業(yè)務數(shù)據(jù)整合要點

 

　　數(shù)據(jù)操作業(yè)務是政府基層服務的主要形式，其使用的數(shù)據(jù)是用戶填報數(shù)據(jù)與業(yè)務流程積累的數(shù)據(jù)，不同類的業(yè)務數(shù)據(jù)是由不同的業(yè)務部門收集的，數(shù)據(jù)并沒有鏈接，不同部門的數(shù)據(jù)必然會存在不一致問題，雖然數(shù)據(jù)都已入庫，但未經(jīng)磨合的跨部門調用是不可能通暢的，數(shù)據(jù)整合的任務就是要使之流暢化。不同部門業(yè)務數(shù)據(jù)進行整合并不需要數(shù)據(jù)集中存儲，主要是提升按主題標識碼調用不同數(shù)據(jù)庫的速度，要統(tǒng)一各部門的主題標識碼，要能夠核對數(shù)據(jù)并及時更正錯誤，排除數(shù)據(jù)的相互矛盾，使業(yè)務數(shù)據(jù)跨部門查詢流暢化。

 

　　類型二：搜索監(jiān)測業(yè)務

 

　　搜索監(jiān)測業(yè)務的應用場景

 

　　搜索監(jiān)測業(yè)務屬于大數(shù)據(jù)資源微觀應用業(yè)務，常用于案件偵破、危險分子查詢、反恐、反欺詐等工作，其關注的焦點是個體信息，目的在于發(fā)現(xiàn)異常的個體行為而非普遍性規(guī)律。類似于常見的“人肉搜索”。利用各種信息痕跡追蹤懷疑目標，也用于對環(huán)境的監(jiān)管，發(fā)現(xiàn)超標信號進行預警。

 

　　搜索監(jiān)測型業(yè)務使用者主要是安全機構，如公安部門、金融保險部門、政府補貼欺詐防范部門（政府醫(yī)療費、困難補助每年都有大量騙費行為）、反恐反洗錢部門等，交通安全部門、環(huán)保部門，也包括用戶信用服務機構。

 

　　搜索監(jiān)管業(yè)務的數(shù)據(jù)處理要求

 

　　搜索監(jiān)測型業(yè)務使用的數(shù)據(jù)源包括記錄人們信息痕跡的大數(shù)據(jù)資源，如互聯(lián)網(wǎng)查詢記錄、移動電話記錄、ETC車輛行動記錄、視頻畫面、信用卡使用記錄等等，很多數(shù)據(jù)源涉及到個人隱私，使用必須謹慎，要依法辦事。

 

　　對于重要的社會安全治理，政府會建設城市感知網(wǎng)收集數(shù)據(jù)進行安全監(jiān)管，例如人流危險監(jiān)管、公共設施安全監(jiān)管、環(huán)境保護監(jiān)管、食品、藥品監(jiān)管等，這些數(shù)據(jù)的整合主要措施是壓縮內容、實現(xiàn)可視化展示，提高數(shù)據(jù)的利用效率。

 

　　搜索監(jiān)測數(shù)據(jù)整合關鍵

 

　　搜索監(jiān)管業(yè)務使用的大數(shù)據(jù)資源非常專業(yè)化，對原始數(shù)據(jù)整合是不可能的，因此數(shù)據(jù)整合主要是在結果層次上，這種應用要從大數(shù)據(jù)中搜索特殊的個體數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)整合主要是整合搜索出的結果數(shù)據(jù)，建立特殊目標的數(shù)據(jù)庫，例如建立違規(guī)黑名單、收集欺詐洗錢懷疑目標等等，減少服務風險等。

 

　　對感知網(wǎng)渠道獲取的監(jiān)管大數(shù)據(jù)資源的整合主要是建立可視化圖形系統(tǒng)及建立監(jiān)管預警的標準，提升系統(tǒng)的自動化預警、報警能力，可視化系統(tǒng)可以提升環(huán)境安全態(tài)勢的直觀性，有助于管理人員更方便地理解態(tài)勢。

 

　　記錄用戶的金融行為可以建立用戶的征信數(shù)據(jù)庫，記錄用戶的交通駕駛行為可以建立用戶交通風險數(shù)據(jù)庫。

 

　　類型三：信息決策應用

 

　　信用決策應用特點

 

　　信息決策應用模式主要用于政府和企業(yè)的領導層決策，政府宏觀決策需要多方面的信息，政府不會靠數(shù)據(jù)直接決策，先要從數(shù)據(jù)集提取信息，并與已有的信息、經(jīng)驗結合起來進行判斷，進而制定出帶有普遍性的政策。高層決策信息更多來自小數(shù)據(jù)，小數(shù)據(jù)宏觀性好，容易看懂，而很少會利用大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)處理復雜，只有經(jīng)專家處理后濃縮的信息可供領導層決策參考。

 

　　大數(shù)據(jù)對政府高層決策貢獻不大，因為數(shù)據(jù)量越大其涉及的信息面反而越窄，政府決策需要依賴很多不能數(shù)字化的信息，如社會經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢，重大的國際國內事件，社會公眾的情緒意見等，宏觀決策使用數(shù)據(jù)的規(guī)模并不大，主要是掌握趨勢，而這些數(shù)據(jù)主要來自統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

 

　　領導層信息來源

 

　　城市領導的主要工作是解決城市發(fā)展中的一些棘手的問題，監(jiān)督與激勵部門領導做好分管的工作，領導干部的決策能力是長期工作積累的結果，數(shù)據(jù)與信息的作用是潛移默化的，很少出現(xiàn)利用數(shù)據(jù)資源對某項決策進行輔助決策的局面。領導層的洞察力主要在于平時對數(shù)據(jù)與信息的利用。

 

　　領導層的信息來源更多是通過人際渠道，數(shù)據(jù)利用主要是統(tǒng)計數(shù)據(jù)，會更多利用專家們研究的成果，領導層會非常關心其它地區(qū)的做法，特別是規(guī)模相當城市的數(shù)據(jù)及采取的一些舉措。

 

　　信息整合關鍵是少而精

 

　　領導層最關注的是整體的態(tài)勢，包括全球、全國、本省、本市的基本數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)主要是統(tǒng)計數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量不需要很大但查詢要方便，尤其本地區(qū)數(shù)據(jù)是工作匯報的重要內容。對領導層而言查詢方便比數(shù)據(jù)完整更重要。

 

　　除了關注宏觀統(tǒng)計數(shù)據(jù)之外，領導層通常很關注類似規(guī)模地區(qū)的發(fā)展數(shù)據(jù)、相關政策措施，地區(qū)數(shù)據(jù)中心要多收集此類數(shù)據(jù)供領導層參閱，經(jīng)濟專家對形勢的分析也為領導關注，專家的文章往往太長，領導時間稀缺看不下來，數(shù)據(jù)中心可整理出摘要供領導查閱。

 

　　類型四：經(jīng)營優(yōu)化應用

 

　　經(jīng)營優(yōu)化應用場景

 

　　經(jīng)營優(yōu)化主要適用于企業(yè)應用特別是企業(yè)自用大數(shù)據(jù)資源的應用。亞馬遜利用自己積累的數(shù)據(jù)來分析用戶的購買喜好，成功地向用戶推薦新書，電信運營商利用大數(shù)據(jù)挖掘用戶的使用習慣定向推薦服務套餐，大型商場利用自動收款機分析用戶的消費心理，這些大數(shù)據(jù)的使用方法都是圍繞著公司業(yè)務進行的，旨在改進公司銷售，互聯(lián)網(wǎng)公司利用大數(shù)據(jù)改進廣告收益，金融公司使用大數(shù)據(jù)降低金融風險。

 

　　政府本身并沒有太多的大數(shù)據(jù)資源，政府數(shù)據(jù)還是以小數(shù)據(jù)為主，即使把眾多小數(shù)據(jù)整合起來還是小數(shù)據(jù)規(guī)模，用好小數(shù)據(jù)應是政府數(shù)據(jù)整合的重點。但是政府可以與擁有大數(shù)據(jù)的企業(yè)合作，利用企業(yè)的數(shù)據(jù)資源與信息渠道改進政府工作。國家信息中心與螞蟻金服和騰訊網(wǎng)絡合作，共同收集各地智慧城市公眾反映大數(shù)據(jù)來評價智慧城市發(fā)展水平取得了很好的效果。

 

　　經(jīng)營優(yōu)化數(shù)據(jù)應用特點

 

　　企業(yè)大數(shù)據(jù)資源主要來自本公司業(yè)務，這種大數(shù)據(jù)資源最適合改進本公司業(yè)務，目前發(fā)展得也最快。政府利用企業(yè)的大數(shù)據(jù)資源有一定難度，企業(yè)原始數(shù)據(jù)不愿意給政府，因企業(yè)需要保護公司用戶的隱私及公司的商業(yè)秘密。政府不必非要企業(yè)的原始數(shù)據(jù)，可以訂購企業(yè)的分析成果與可視化數(shù)據(jù)產品，這類數(shù)據(jù)產品不侵害企業(yè)利益因而企業(yè)愿意配合。

 

　　社會大數(shù)據(jù)資源的整合

 

　　企業(yè)利用大數(shù)據(jù)資源改進業(yè)務有自身的需求，政府并不需要進行管理，企業(yè)向社會開放大數(shù)據(jù)資源是市場行為政府也不需要干預。政府可以采購企業(yè)大數(shù)據(jù)資源的加工成果，如大數(shù)據(jù)分析報告、大數(shù)據(jù)可視化產品等，政府可以規(guī)劃城市所需的多種大數(shù)據(jù)產品，向社會開放數(shù)據(jù)產品采購清單，向企業(yè)系統(tǒng)采購，不僅政府自用還將向社會開放，使大數(shù)據(jù)資源物盡其用。

 

 

　　信息爆炸與數(shù)據(jù)價值

 

　　信息資源爆炸時代數(shù)據(jù)資源早已不再稀缺，信息會通過各種方式向外泄漏，想回避都不容易。按照經(jīng)濟學理論，供應增加必然帶來邊際效用下降，數(shù)據(jù)價值下降是不可避免的趨勢。

 

　　數(shù)據(jù)價值下降是競爭的結果，以提供信息為目的的數(shù)據(jù)價值下降最快，因為類似的數(shù)據(jù)太多了，政府內部的數(shù)據(jù)資源會受到外部資源的激烈競爭。以提供信息為主要目的的數(shù)據(jù)中心會喪失原有的重要性。

 

　　政府的業(yè)務數(shù)據(jù)卻不會受到外部競爭，業(yè)務數(shù)據(jù)是用戶辦事過程記錄的數(shù)據(jù)，是繼續(xù)辦事的依據(jù)不可被替代，在政府服務精細化改進中會有更大作用，整合的業(yè)務數(shù)據(jù)會不斷增值，這應當是數(shù)據(jù)中心今后工作的重點。

 

　　數(shù)據(jù)整合不需要面面俱到

 

　　數(shù)據(jù)整合是提升應用效益的工具，數(shù)據(jù)整合本身并不是目標，工具并不是效益的來源，恰當?shù)哪繕诉x擇才是效益的來源，選擇就是在增添智慧。政府數(shù)據(jù)整合既然不是終極目標就不必整合全部數(shù)據(jù)，只需整合有用的數(shù)據(jù)，要選擇那些使用頻率高、使用價值高的數(shù)據(jù)入手，放棄使用率不高的數(shù)據(jù)整合，集中精力將有用的數(shù)據(jù)整合做得更好。

 

　　數(shù)據(jù)整合要從具體目標起步

 

　　信息共享做不好的原因之一是捆綁了通用平臺，想靠信息共享交換平臺來解決不同的信息共享問題，結果與設想大相庭經(jīng)，在沒有積累大量具體經(jīng)驗之前開發(fā)通用系統(tǒng)是不會成功的，數(shù)據(jù)整合工作要吸取這一教訓，先從具體項目入手，特殊目標效益未實現(xiàn)之前，不要搞普遍性解決方案。

 

　　現(xiàn)在國家發(fā)改委、網(wǎng)信辦等十部委聯(lián)合提出了“一號、一窗、一網(wǎng)”的惠民服務要求，這已經(jīng)是一項非常具體的要求，能夠實現(xiàn)上述服務需要的跨部門數(shù)據(jù)使用已不容易了，即使在該任務中，也要挑選最重要、最有影響、使用頻率高而無重大難點的任務先做，以用戶滿意率提升為中心，完成任務是當務之急。通用平臺讓軟件公司去想，政府不必自找麻煩。

 

　　大數(shù)據(jù)整合更不必操之過急

 

　　國內大數(shù)據(jù)應用才剛剛開始，很多地方還處于既無經(jīng)驗又無資源的階段，建設大數(shù)據(jù)中心實在勉為其難，不如集中精力把小數(shù)據(jù)應用做好，大數(shù)據(jù)應用可讓大企業(yè)和大城市多試，待他們成功了再學不遲。政府應用大數(shù)據(jù)沒有競爭性，早做晚做沒有差別，政府不必學企業(yè)爭先恐后地大數(shù)據(jù)，把公眾急需的小數(shù)據(jù)服務做好就是成功之路。