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，「究竟哪种大数据的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。」

原文作者：http://www.thebigdata.cn/YeJieDongTai/13928.html