一、政府大數(shù)據(jù)應(yīng)用效益難題

1. 缺少利用大數(shù)據(jù)決策的成功案例

在智慧城市建設(shè)中，以支持政府決策為名的大數(shù)據(jù)中心建設(shè)如火如荼，但利用大數(shù)據(jù)改進決策的成功案例卻鮮有，與大數(shù)據(jù)中心的投資不成比例，令人質(zhì)疑大數(shù)據(jù)中心遍地開花模式的合理性。

2. 行政推動大數(shù)據(jù)應(yīng)用效果不好

大數(shù)據(jù)應(yīng)用本是一個經(jīng)濟學(xué)問題，國內(nèi)大數(shù)據(jù)應(yīng)用卻太行政化了，地區(qū)之間的大數(shù)據(jù)應(yīng)用評比給地方政府很大的壓力，為了爭取好的名次，只能為大數(shù)據(jù)而大數(shù)據(jù)，使大數(shù)據(jù)應(yīng)用背離了實事求是的目標(biāo)，大數(shù)據(jù)已淪為某些地方政府自我宣傳的招牌，離實際業(yè)務(wù)需求漸行漸遠。

3. 大數(shù)據(jù)概念混亂影響了常規(guī)數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)最初的概念是指“現(xiàn)有技術(shù)處理不了的大規(guī)模數(shù)據(jù)”，為了更多利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)惠政策，大數(shù)據(jù)概念被人為的擴展了，認為政府?dāng)?shù)據(jù)集中起來都是大數(shù)據(jù)，一些地方政府成立大數(shù)據(jù)局就包含政府所有的數(shù)據(jù)管理，大數(shù)據(jù)概念的擴展造成應(yīng)用的混亂，傳統(tǒng)有效的數(shù)據(jù)管理被忽視。大數(shù)據(jù)應(yīng)用需要因地制宜，中小城市做好傳統(tǒng)數(shù)據(jù)整合管理是第一位的，并不都需要推行大數(shù)據(jù)應(yīng)用，更不都需要建大數(shù)據(jù)中心，大數(shù)據(jù)概念的混亂阻礙各地政府實事求是地解決本地區(qū)的數(shù)據(jù)管理問題。

4. 大數(shù)據(jù)理念需要反思

過度宣傳大數(shù)據(jù)作用必然會形成迷信，以為大數(shù)據(jù)無所不能，該迷信只會增加盲目建設(shè)的浪費，前些年為信息共享而共享的浪費已是前車之鑒，大數(shù)據(jù)應(yīng)用正在蹈其覆轍，為大數(shù)據(jù)而大數(shù)據(jù)的做法正在蔓延，大數(shù)據(jù)應(yīng)用有價值亦有邊界，超越邊界推行必然適得其反，大數(shù)據(jù)應(yīng)用理念需要反思。

二、政府大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用常見困難

1. 找不到適合的大數(shù)據(jù)資源

大數(shù)據(jù)分析研究首要的問題是大數(shù)據(jù)從哪里來？雖然大數(shù)據(jù)中心存有不少數(shù)據(jù)，但適合解決領(lǐng)導(dǎo)急需問題的數(shù)據(jù)缺之又缺，不用的時候數(shù)據(jù)卻多之又多，大數(shù)據(jù)應(yīng)用是對業(yè)務(wù)積累數(shù)據(jù)的再利用，不像統(tǒng)計調(diào)查可以根據(jù)需要進行調(diào)查設(shè)計，因此缺乏適用的數(shù)據(jù)經(jīng)常是大數(shù)據(jù)決策應(yīng)用的常態(tài)。

2. 大數(shù)據(jù)分析對應(yīng)不上領(lǐng)導(dǎo)的需求

數(shù)據(jù)專家利用大數(shù)據(jù)中心的資源也能夠分析出一些結(jié)論，但是這些結(jié)論業(yè)務(wù)部門早已知道，即使一些有價值的成果也會因與領(lǐng)導(dǎo)層當(dāng)時的關(guān)注點不合拍而被冷落。政府工作有自己的優(yōu)先級，領(lǐng)導(dǎo)層不可能放下重要的工作去落實專家提出的建議，數(shù)據(jù)導(dǎo)向產(chǎn)生的分析成果很難與領(lǐng)導(dǎo)注意力的優(yōu)先級合拍。

3. 數(shù)據(jù)挖掘因人而異不可復(fù)制

從大數(shù)據(jù)中提取信息不是IT技術(shù)自己能完成的工作，計算機并沒有信息抽象能力，這種能力專家才有，同樣的數(shù)據(jù)不同人看到的信息是不一樣的，同樣的信息決策分析的結(jié)論也不相同，信息提取與決策分析依賴于專家的智慧，這種認知決策的過程IT難以復(fù)制，難以形成規(guī)模，難以形成穩(wěn)定的效益。

4. 決策的不確定性超出IT能力

利用大數(shù)據(jù)改進決策的難題是決策本身的不確定性。確定性問題的信息是完備的，IT處理只是一種計算，信息技術(shù)很容易發(fā)揮其優(yōu)勢;但是信息技術(shù)不會處理政府決策不確定性問題，這是人腦擅長的領(lǐng)域，解決此類問題的信息和分析能力主要來自決策者的頭腦。

決策問題的不確定性是大數(shù)據(jù)決策應(yīng)用效益不好的根本原因。

三、流行的大數(shù)據(jù)應(yīng)用觀點的片面性

1. 大數(shù)據(jù)作用不只是改進決策

流行的大數(shù)據(jù)觀點將政府大數(shù)據(jù)應(yīng)用局限于改進決策，改進決策固然重要，但這并不是信息技術(shù)擅長的領(lǐng)域，信息技術(shù)擅長的領(lǐng)域是在數(shù)據(jù)層次上的操作，而不是在信息層次上分析。

政府?dāng)?shù)據(jù)更大的作用是提高政府公共服務(wù)的效率，政府提倡的“只跑一次”、“一號、一窗、一網(wǎng)”式服務(wù)都是數(shù)據(jù)層次上的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，應(yīng)用并不是改進決策而是提高服務(wù)效率，是公眾最能夠產(chǎn)生獲得感的領(lǐng)域。

2. 對大數(shù)據(jù)的局限性缺乏認識

流行觀念認為科學(xué)決策依賴的只是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)越多信息越多，決策越正確，大數(shù)據(jù)將成為獲取信息的主渠道，政府決策可以建立在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。然而實際情況并非如此，政府決策信息來自諸多方面，不只是數(shù)字化信息，很多重要的信息難以數(shù)字化，決策者需要綜合考慮，大數(shù)據(jù)產(chǎn)生于相對狹窄的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，適合于具體業(yè)務(wù)的改進，并不適合政府的宏觀決策。

3. 并非所有數(shù)據(jù)都是資源

“數(shù)據(jù)都是資源”的觀念是錯誤的，數(shù)據(jù)是否資源要由使用者因具體環(huán)境而定，正是在“數(shù)據(jù)都是資源”的誤導(dǎo)下，一些大數(shù)據(jù)中心積極囤積數(shù)據(jù)，以囤積的數(shù)據(jù)規(guī)模顯示大數(shù)據(jù)工作的成績，使許多數(shù)據(jù)中心堆滿大量數(shù)據(jù)垃圾，筆者認為大數(shù)據(jù)中心應(yīng)當(dāng)以應(yīng)用為導(dǎo)向，整合有用數(shù)據(jù)，清理無用數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)使用效益會更好。

4. 僅靠大數(shù)據(jù)不能實現(xiàn)科學(xué)決策

過度的大數(shù)據(jù)宣傳已形成烏托邦式夢想，以為只要有充分的大數(shù)據(jù)資源就可以實現(xiàn)政府的科學(xué)決策，就可以建設(shè)完備的城市大腦，實現(xiàn)政府決策的科學(xué)化、智能化，建成智慧政府。其實大數(shù)據(jù)資源有其優(yōu)點也有其片面性，大數(shù)據(jù)的規(guī)模是以其關(guān)注面的狹窄性為代價的，政府決策需要全面均衡，僅靠大數(shù)據(jù)資源是做不到的。況且對于不確定性問題的很多信息是不可預(yù)測的，靠大數(shù)據(jù)自動決策沒有可行性。

四、企業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的另類思路

1. 企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用成為流程型服務(wù)

企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用與政府有很大不同，企業(yè)是效益導(dǎo)向的，成功的大數(shù)據(jù)應(yīng)用首先是一項流程型服務(wù)業(yè)務(wù)，如網(wǎng)上搜索、地址導(dǎo)航、網(wǎng)上支付、電子商務(wù)、摩拜單車、移動通信等，企業(yè)的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)被設(shè)計為長遠的可持續(xù)業(yè)務(wù)，惟此才能有更大的效益和更大的社會影響力，才能建立起公眾的信任，流程型服務(wù)業(yè)務(wù)本身是核心的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，大數(shù)據(jù)分析是輔助性業(yè)務(wù)。

2. 直接處理實時數(shù)據(jù)

企業(yè)的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)核心是直接利用實時數(shù)據(jù)進行操作，移動通信的實時數(shù)據(jù)是為了聯(lián)通基站以便完成通信，網(wǎng)上支付利用實時數(shù)據(jù)是為了完成準確的支付，搜索服務(wù)利用客戶發(fā)來的搜索要求進行查詢，總之，這些大數(shù)據(jù)服務(wù)業(yè)務(wù)是直接使用業(yè)務(wù)流實時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行操作，活躍的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)建立在實時數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，對沉淀的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分析研究只是為了改進主流業(yè)務(wù)，如亞馬遜利用歷史數(shù)據(jù)分析向用戶推薦新書。

3. 排除人腦參與的智能系統(tǒng)會更快

在企業(yè)流程化的業(yè)務(wù)中，全過程是智能化自動化處理，流程化業(yè)務(wù)是數(shù)據(jù)層次上的業(yè)務(wù)，沒有人腦的參與沒有信息抽象的過程，排除人腦的參與是提高系統(tǒng)運行效率的關(guān)鍵，也是保證服務(wù)結(jié)果一致性的關(guān)鍵。人腦直接參與業(yè)務(wù)流程不僅會拖延業(yè)務(wù)效率還會造成業(yè)務(wù)的中斷。政府利用大數(shù)據(jù)分析決策是信息層次上的業(yè)務(wù)，無法避免人腦參與，因而無法形成連續(xù)性服務(wù)業(yè)務(wù)，效率不可能高。

4. 大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的兩個層次

企業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用分兩個層次進行，一個是數(shù)據(jù)層次上的應(yīng)用，系統(tǒng)直接使用實時數(shù)據(jù)進行操作處理，系統(tǒng)是流程型自動運行的，直接對外服務(wù)。這是企業(yè)的主營業(yè)務(wù)，效益由該業(yè)務(wù)產(chǎn)生。例如移動通信的主營業(yè)務(wù)就是實現(xiàn)用戶的通信服務(wù)。

企業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的另一個層次是信息層次上的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，其使用的是流程型業(yè)務(wù)積累下來的數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析獲取數(shù)據(jù)集中包含的信息來改進主營業(yè)務(wù)的效率。這是在信息層次上的業(yè)務(wù)，是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的再利用。通常信息層次上的大數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)是公司的輔助性業(yè)務(wù)。對移動通信業(yè)務(wù)積累的數(shù)據(jù)進行分析，挖掘出用戶的需求特點，向用戶推薦套餐，增加公司收益。

五、“互聯(lián)網(wǎng) + ”都是大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)

1. 效率來自組織化，互聯(lián)網(wǎng)重組世界

城市提高生產(chǎn)力的基本措施是推動社會經(jīng)濟合作的組織化，效率來源于更好的資源配置與業(yè)務(wù)的合作。有效的合作關(guān)系沉淀下來就成為相對穩(wěn)定的組織，城市生產(chǎn)力大發(fā)展是不斷組織化的結(jié)果，互聯(lián)網(wǎng)是優(yōu)化重組的新式武器，近幾十年全球生產(chǎn)力大發(fā)展主要來自互聯(lián)網(wǎng)對社會組織化的貢獻。

2. 信息技術(shù)推動萬事萬物的連接

社會生產(chǎn)力的重組與合作包括人與人、人與物、物與物的連接與重組，重組是提高效率的主要渠道，信息技術(shù)是生產(chǎn)資源組織的通用工具。信息技術(shù)之前的自動化技術(shù)不規(guī)范，它們是利用物理、化學(xué)、機械等機理專門設(shè)計的，設(shè)計復(fù)雜且難以規(guī)范化，使得自動化推廣復(fù)制異常困難，信息技術(shù)的出現(xiàn)把自動化設(shè)計變成硬件基礎(chǔ)與軟件開發(fā)兩大過程，極大提高自動化開發(fā)的效率，帶來創(chuàng)新的繁榮，信息技術(shù)成為實現(xiàn)事物重組的核心工具。

3. 數(shù)字化設(shè)備之間靠數(shù)據(jù)實現(xiàn)連接

信息技術(shù)對物體的連接需要被連接的物體實現(xiàn)數(shù)字化，物體需要裝上芯片，實現(xiàn)數(shù)字化，能夠理解數(shù)字信號。信息技術(shù)只能連接已被數(shù)字化的物體，摩爾定律的偉大貢獻在于使萬事萬物數(shù)字化的成本降到幾乎為零，數(shù)以億計的芯片、傳感器、移動手機都能夠通過網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)進行重組，數(shù)字化設(shè)備靠傳遞數(shù)據(jù)實現(xiàn)連接，大規(guī)模數(shù)字化設(shè)施的連接構(gòu)成大數(shù)據(jù)爆炸的物理基礎(chǔ) 。

大規(guī)模數(shù)字化設(shè)施的有效連接依賴的就是數(shù)據(jù)，“互聯(lián)網(wǎng) + ”連接的設(shè)施規(guī)模越來越大，發(fā)送與接收的數(shù)據(jù)量越來越多，互聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)施爆炸使連接交換的數(shù)據(jù)也隨之爆炸性增長，因此所有“互聯(lián)網(wǎng) + ”業(yè)務(wù)都是大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。

六、拓展政府大數(shù)據(jù)應(yīng)用理念創(chuàng)造效益

1. 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不再局限改進決策

政府要從認知型大數(shù)據(jù)應(yīng)用理念中解脫出來，從更廣闊的大數(shù)據(jù)視野出發(fā)，更開放更創(chuàng)新看待大數(shù)據(jù)應(yīng)用。政府大數(shù)據(jù)應(yīng)用既要為領(lǐng)導(dǎo)決策服務(wù)，又要為基層工作人員改進操作服務(wù)，通過數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析為領(lǐng)導(dǎo)層提供決策建議是一種重要的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，認真整合微觀的數(shù)據(jù)，為基層業(yè)務(wù)服務(wù)，提高公共服務(wù)效率同樣是重要的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，而且是更有效的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

2. 面向基層確定性業(yè)務(wù)應(yīng)用易有成效

大多數(shù)政府建立的數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)依然把對上服務(wù)作為重點，對基層服務(wù)重視不夠，當(dāng)前對基層的服務(wù)更為迫切，基層業(yè)務(wù)工作的確定性更強，更容易取得效益，對基層服務(wù)也是信息技術(shù)更容易發(fā)揮作用的領(lǐng)域，將政府大數(shù)據(jù)服務(wù)向基層傾斜，對提高數(shù)據(jù)操作效率為主的應(yīng)用更容易產(chǎn)生效果。

目前政府對公眾服務(wù)碰到的問題是效率低，主要原因是對當(dāng)事人辦事的相關(guān)資料組織的不好，連不上、調(diào)不出且把麻煩推給辦事人，數(shù)據(jù)整合可以改善這種服務(wù)，讓用戶“只跑一次”是數(shù)據(jù)層次上的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，也是更容易見成效的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

3. 城市大腦更適合做小腦型業(yè)務(wù)

城市大腦由大數(shù)據(jù)中心及城市管理運行中心構(gòu)成，人們期望利用大數(shù)據(jù)來改善城市的自動化管理。城市的管理很復(fù)雜，有確定性任務(wù)與不確定性任務(wù)，信息技術(shù)并不都能勝任，有些任務(wù)必須由專家來承擔(dān)。

不確定性的工作是信息層次上的業(yè)務(wù)，無法用自動化程序來勝任，這些工作主要還是要靠人腦來完成，稱之為大腦型業(yè)務(wù)，需要組織專家來承擔(dān)。

確定性的業(yè)務(wù)是在數(shù)據(jù)層次上操作，可以建成智能化的業(yè)務(wù)流程，讓信息技術(shù)直接對數(shù)據(jù)進行處理，此類業(yè)務(wù)不需要對數(shù)據(jù)進行信息抽象，不需要形成概念，稱之為小腦型業(yè)務(wù)。

信息系統(tǒng)適合做的是小腦型業(yè)務(wù)，城市大數(shù)據(jù)中心和城市運行中心要定位在小腦型業(yè)務(wù)上才更容易看到成效。

4. 推動公共服務(wù)智能化、業(yè)務(wù)分析專業(yè)化

一切智能化業(yè)務(wù)都是大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，政府大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的重要方向是推動公共服務(wù)的智能化，政府應(yīng)當(dāng)學(xué)習(xí)企業(yè)的服務(wù)模式，充分利用企業(yè)對外服務(wù)的經(jīng)驗改進政府工作，通過政企合作將政府的服務(wù)能力達到企業(yè)級的服務(wù)水平。

政府的大數(shù)據(jù)分析研究工作要以政府專業(yè)化部門為中心，越是專業(yè)化的部門，大數(shù)據(jù)分析越能夠發(fā)揮作用，專業(yè)化的大數(shù)據(jù)搜集更容易做，專業(yè)化的大數(shù)據(jù)中心更容易生存。

七、政府大數(shù)據(jù)應(yīng)用趨勢

1. 政府公共服務(wù)效率全面提升

政府提出的口號“只跑一次”、“一號、一窗、一網(wǎng)”目標(biāo)明確易于檢查，提高數(shù)據(jù)處理效率的業(yè)務(wù)是確定性的任務(wù)，只要認真做好數(shù)據(jù)整合，目標(biāo)容易實現(xiàn)，提高公共服務(wù)的用戶滿意度是國家推動的重點，各地區(qū)都會努力跟進，全國公共服務(wù)的效率會迅速提高，跨地區(qū)的公共服務(wù)會逐漸增加。

2. 政府公共服務(wù)向智能化發(fā)展

政府公共服務(wù)進一步提高是向智能化服務(wù)發(fā)展，在大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能技術(shù)大發(fā)展的環(huán)境下，智能化系統(tǒng)建設(shè)會越來越快，IT企業(yè)將在智能化方面開展競爭，將更多進入政府系統(tǒng)的長期運行維護領(lǐng)域，政府公共服務(wù)業(yè)務(wù)的智能化是最容易產(chǎn)生效果的領(lǐng)域，公共服務(wù)智能化最能夠激發(fā)公眾的獲得感，會成為智慧城市亮點，競爭必將全面提高公共服務(wù)智能化的水平。

3. 大數(shù)據(jù)分析向?qū)I(yè)化、集中化發(fā)展

政府大數(shù)據(jù)分析主要依賴專家的智慧，專家的稀缺使這項工作無法各地普及，大數(shù)據(jù)分析研究工作會向?qū)I(yè)化、集中化發(fā)展，會形成一些高水平的研究機構(gòu)，承接大型的大數(shù)據(jù)分析任務(wù)，該機構(gòu)會通過云平臺向社會提供多樣化的分析軟件工具，供各地政府使用，地方的大數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)會以政研室為主與外部專業(yè)化機構(gòu)合作推進。大數(shù)據(jù)中心熱會隨之降溫，將重點業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)向常規(guī)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的精細化管理。

4. 可視化應(yīng)用成為熱點

隱私保護難以解決及數(shù)據(jù)價值難以評估，大數(shù)據(jù)交易熱不會產(chǎn)生，而可視化數(shù)據(jù)發(fā)布會成為熱點。擁有大數(shù)據(jù)資源的企業(yè)可以制作可視化數(shù)據(jù)產(chǎn)品向社會發(fā)布，以顯示企業(yè)的能力，政府向企業(yè)定制采購可視化數(shù)據(jù)了解有關(guān)趨勢，可視化數(shù)據(jù)不僅能繞過隱私保護的困難且能加快信息溝通，必將成為大數(shù)據(jù)時代信息傳遞的重要方式，政府?dāng)?shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)向社會開放都會大量采用該模式。

5. 政企合作大勢所趨

互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)的信息技術(shù)能力、創(chuàng)新能力、大數(shù)據(jù)處理能力遠遠超越政府，阿里、騰訊、百度、華為等企業(yè)越來越多投入智慧城市建設(shè)，政府與企業(yè)競相簽訂協(xié)議，利用企業(yè)的資金與技術(shù)點燃政府公共服務(wù)的新亮點，大型IT企業(yè)與政府合作是提高政府智能化水平、大數(shù)據(jù)應(yīng)用水平的捷徑，政企合作模式會加劇智慧城市建設(shè)的競爭，改變智慧城市的創(chuàng)新節(jié)奏，使智慧城市建設(shè)進入全面創(chuàng)新的新時代。

未來智能實驗室是人工智能學(xué)家與科學(xué)院相關(guān)機構(gòu)聯(lián)合成立的人工智能，互聯(lián)網(wǎng)和腦科學(xué)交叉研究機構(gòu)。

未來智能實驗室的主要工作包括：建立AI智能系統(tǒng)智商評測體系，開展世界人工智能智商評測；開展互聯(lián)網(wǎng)（城市）云腦研究計劃，構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)（城市）云腦技術(shù)和企業(yè)圖譜，為提升企業(yè)，行業(yè)與城市的智能水平服務(wù)。