政府是20世纪中叶计算机技术的首批用户之一。到 20 世纪 60 年代，政府拥有完整的 IT 部门，并拥有集中式数据中心，与大型数据录入组织合作。从早期到今天，政府一直与数据保持着密切的关系。
然而，要成功收集和使用数据来实现机构使命，还有更多工作要做。IBM 2013 年的一项研究表明，只有 50% 的管理者使用数据和分析做出一半的决策，这表明还有很大的改进空间。
IBM Analytics 白皮书《数据驱动型政府：挑战与前进之路》强调了利用数据推动政府进步的重要性。通过解释政府在使用数据方面面临的挑战，该白皮书还提供了推进数据驱动型决策的潜在解决方案和指导。
分析技术可以不断发展以满足机构的需求，并为他 喀麦隆电话 们提供更有效的方法来衡量和执行关键任务功能。例如，分析技术可以帮助机构衡量服务交付渠道的有效性和效率；评估下一次投资可以获得的最大收益；并检测采购和费用报告中的内部欺诈和错误。数据可以帮助机构根据用户洞察改进服务，降低成本，并改善公众认知。
然而，为了实现这些好处，机构需要应对若干挑战。
隐私责任：有些人认为隐私是“众所周知的房间里的大象”；然而，一般来说，机构关心的是维护个人隐私。机构应该考虑他们使用的数据类型以及不断变化的公民隐私期望。
数据来源：政府内部和外部产生的数据量正在快速增长，各机构必须想办法确定哪些数据是有用的，并以高效、经济的方式收集相关信息。
准备就绪：即使机构了解他们需要什么数据并可以访问这些数据，他们仍可能难以将其纳入分析。考虑到机构可以从各种来源获取数据，标准化数据和培训分析工具是该过程中的关键步骤。
管理数据：许多政府机构都有过管理多个数据仓库的经历。此外，由于许多机构部门都希望能够访问自己的信息，因此许多存储空间都充满了冗余数据。开展机构间和机构内协作可以消除冗余数据。
使用数据：为了从数据中获得实际利益，机构需要从数据中提取可操作的信息。分析工具必须是最新的，并且能够执行所需的任务，例如集成来自多个来源的数据、生成可视化和识别关系。机构必须决定是依赖内部工具还是商业解决方案。
虽然这些挑战意义重大，但并非无法克服。制定这一战略的一个重要的第一步是充分考虑数据和分析在机构未来应发挥的作用。这包括提出诸如谁目前负责数据战略、您的数据管理流程是什么样的以及您是否需要首席数据官等问题。这些是制定和实施数据战略的基础，是高层讨论的基础。从那里开始，机构应该决定理想的最终状态，然后建立实现预期目标所需的分析基础设施。
有关数据驱动决策的好处、机构面临的挑战以及未来发展方向的更多信息，请在此处阅读完整的 IBM 论文。