胡小明

打開智慧城市的宣傳滿是數(shù)據(jù)化的內(nèi)容，除了大數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)重要、重要、最重要。固然數(shù)據(jù)在智慧城市建設(shè)中是重要的，但是一切重要的理念都有邊界，講過頭了就會適得其反。數(shù)據(jù)的作用被捧上天，直接后果是對數(shù)據(jù)系統(tǒng)的盲目投資，無爭論、無批評的投資是浪費之源。

總是說數(shù)據(jù)共享能帶來巨大效益，大數(shù)據(jù)應(yīng)用能帶來科學(xué)決策，但是很難看到實例，更找不到統(tǒng)計數(shù)據(jù)，找一個大數(shù)據(jù)決策實現(xiàn)大效益的例子難上加難，而大數(shù)據(jù)浪費的例子卻比比皆是。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用前景是輝煌的，但是輝煌的前景要靠一步一步如履薄冰地精心積累，不是靠“人有多大膽地有多大產(chǎn)”的邏輯實現(xiàn)的。數(shù)據(jù)服務(wù)目的是推動政府管理的精細化，數(shù)據(jù)精細化是管理精細化的基石，不能用粗放的習(xí)慣去管理以精細化為目標的數(shù)據(jù)應(yīng)用，數(shù)據(jù)應(yīng)用必須回歸冷靜。

剔除脫離實際的數(shù)據(jù)應(yīng)用目標

期望過高必然會帶來問題

數(shù)據(jù)應(yīng)用目標一定要實際，不實際的目標是造成數(shù)據(jù)服務(wù)失敗的主要原因。信息共享之所以成為電子政務(wù)的難題就是高估了信息共享的效益，造成投資過大，實際應(yīng)用遠遠達不到預(yù)期目標，如果目標實際一些，做能夠看得清的數(shù)據(jù)共享，投資會小得多，也不會因長期不見效益倍受指責。

信息技術(shù)并不能保證效益

擁有先進的信息技術(shù)并不等于擁有效益，效益的產(chǎn)生需要一連串的配合，新技術(shù)只是效益鏈中的一個環(huán)節(jié)。沒有效益鏈整體的流暢配合無法形成效益，有效的數(shù)據(jù)應(yīng)用時常需要業(yè)務(wù)流程的重組，效益鏈也是個系統(tǒng)，僅有技術(shù)思維是不足以構(gòu)建效益鏈的。

現(xiàn)有信息共享措施并不成功

政府推動信息共享的兩大措施是建設(shè)政府信息資源目錄和信息共享交換平臺。兩項措施推行近十年依然不是很成功，系統(tǒng)開發(fā)推行很吃力，但使用者卻不多，政府信息資源目錄的主要貢獻是使政府數(shù)據(jù)管理標準化了，但其應(yīng)用也是門可羅雀，用戶不足能使企業(yè)關(guān)門，政府部門對此卻不在意。

信息爆炸降低信息共享價值

信息共享的價值與全球信息化發(fā)展密切相關(guān)，三十年前計算機數(shù)據(jù)資源極為稀缺、信息共享渠道極為稀缺，信息共享成為推動數(shù)據(jù)庫應(yīng)用的旗幟發(fā)揮著重要作用；但是在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算普及的今天，數(shù)據(jù)資源爆炸，共享渠道充裕，信息共享作為口號已經(jīng)過時了，信息資源也因供應(yīng)充足而降低了價值，數(shù)據(jù)應(yīng)用需要新的口號了。

關(guān)注數(shù)據(jù)應(yīng)用的效益與成本

數(shù)據(jù)應(yīng)用的效益問題

政府數(shù)據(jù)應(yīng)用的效益主要是社會效益，社會效益不便于與政府投入成本直接比較，在實際處理中是通過政府價值觀來評價的，政府要站在公眾的立場上評價政府數(shù)據(jù)服務(wù)的價值，判斷該數(shù)據(jù)服務(wù)是否值得投資，而公眾是以自己的獲得感直接評價政府是否浪費了納稅人的資金。

關(guān)注數(shù)據(jù)應(yīng)用的機會成本

評價數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)的效益需要扣除成本，如何計算成本？通常只想到會計成本，但是政府領(lǐng)導(dǎo)人主要考慮的是機會成本。機構(gòu)負責人辦事都有優(yōu)先級，知道什么事情更重要，絕不能讓次要的事情來耽誤主要事情，機構(gòu)是否重視數(shù)據(jù)應(yīng)用取決于有多少更緊迫的事情，被重大事情壓得抬不起頭的負責人是不會關(guān)注數(shù)據(jù)應(yīng)用的，被耽誤的最大事情就是數(shù)據(jù)應(yīng)用的機會成本。

數(shù)據(jù)服務(wù)有規(guī)模才有效益

政府數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)的效益與規(guī)模密切相關(guān)，大效益就需要大規(guī)模，大規(guī)模的業(yè)務(wù)通常是政府對公眾的規(guī)范化服務(wù)，數(shù)據(jù)應(yīng)用要盡量與政府大規(guī)模服務(wù)業(yè)務(wù)相結(jié)合才會有更大效益。用戶太少的往往不值得做，中小城市不能照抄大城市的做法，大城市有效益的事情中小城市卻可能虧損，為研究人員提供服務(wù)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)更應(yīng)當謹慎，因為此類服務(wù)不容易形成業(yè)務(wù)規(guī)模而很難經(jīng)營。

效益的可持續(xù)性問題

要區(qū)別是一次性服務(wù)業(yè)務(wù)與長期服務(wù)業(yè)務(wù)。一次性服務(wù)效益容易計算，而長期服務(wù)業(yè)務(wù)必須考慮其生存風(fēng)險，其效益與業(yè)務(wù)穩(wěn)定性密切相關(guān)，例如信息共享系統(tǒng)的服務(wù)能力取決于其數(shù)據(jù)更新維護的穩(wěn)定性。影響長期服務(wù)效益的關(guān)鍵是業(yè)務(wù)的可持續(xù)性及是否有自適應(yīng)環(huán)境與需求變化的能力，所建系統(tǒng)必須有其生命力，要能在生命期內(nèi)持續(xù)服務(wù)，在外部環(huán)境變化能夠自適應(yīng)外部變化及需求的調(diào)整，數(shù)據(jù)系統(tǒng)設(shè)計不僅要考慮技術(shù)問題還要考慮運行與激勵機制的問題。

不要高估內(nèi)部信息共享對決策的貢獻

信息共享概念的產(chǎn)生環(huán)境

重要概念的產(chǎn)生都有重要的歷史背景，每個概念都被打上時代烙印，對概念的理解不能望文生義，離開了歷史含義的理解會使概念絕對化而喪失活力。信息共享是從決策需求提出來的，當時是數(shù)據(jù)資源極為稀缺的時代，增加信息意味著決策質(zhì)量會提高，信息共享則是增加信息的重要渠道，自那時開始至今政府始終高度重視信息共享。

決策需要的是數(shù)據(jù)集的信息

信息共享與數(shù)據(jù)共享是兩個概念，信息共享是為決策服務(wù)的，使用數(shù)據(jù)的目的是為了獲取信息，進而進行決策；而數(shù)據(jù)共享只是數(shù)據(jù)的直接使用，與信息無關(guān)，與決策更無關(guān)。

政府決策不是對某一具體的事件給出處理辦法，而是對普遍性問題制定政策，決策是針對普遍性問題的解決辦法，決策者不能依據(jù)個別數(shù)據(jù)決策，而需要以對數(shù)據(jù)整體的理解決策，即依據(jù)數(shù)據(jù)集包含的信息決策，決策使用數(shù)據(jù)的目的只是獲取數(shù)據(jù)集所包含的信息，數(shù)據(jù)資源只用于數(shù)據(jù)挖掘并不參與決策，參與決策的是信息。

不要指望信息共享會有驚人發(fā)現(xiàn)

政府目前所強調(diào)的信息共享只是在政府部門間的數(shù)據(jù)共享，即允許它部門使用本部門存儲的數(shù)據(jù)，部門數(shù)據(jù)主要是統(tǒng)計數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是部門業(yè)務(wù)工作數(shù)據(jù)處理的實體數(shù)據(jù)，決策研究并不需要單個的實體數(shù)據(jù)。決策研究不會只盯住政府內(nèi)部數(shù)據(jù)共享系統(tǒng)，研究人員還有許多正式與非正式的信息渠道，如會議、部門匯報、電子郵件、互聯(lián)網(wǎng)、微信等等，這些渠道可提供更多的內(nèi)容，部門內(nèi)部存儲數(shù)據(jù)信息都會不同程度地泄露，使其內(nèi)容不再有新鮮感，指望從內(nèi)部信息共享系統(tǒng)有驚人發(fā)現(xiàn)很難。

要考慮互聯(lián)網(wǎng)帶來的數(shù)據(jù)競爭

互聯(lián)網(wǎng)豐富的信息資源一直在打壓政府信息共享系統(tǒng)對決策的價值，政府決策的信息來源是不受限制的，政府內(nèi)部的信息共享系統(tǒng)始終受到來自外部信息共享渠道的競爭。政府內(nèi)部信息資源只是領(lǐng)導(dǎo)人關(guān)注信息的一部分，更多的信息還需要來自外部渠道，外部信息資源的豐富程度內(nèi)部系統(tǒng)不可相比，使用的方便性內(nèi)部系統(tǒng)更不可相比，外部的競爭優(yōu)勢降低了人們對內(nèi)部共享系統(tǒng)的依賴性。

應(yīng)把基層業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整合作為重點

提取信息與數(shù)據(jù)處理使用數(shù)據(jù)模式不同

政府使用數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)有兩類，一類是要從數(shù)據(jù)中挖掘信息以便用于決策，這種使用數(shù)據(jù)的模式稱為數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘只使用數(shù)據(jù)并不改變原始數(shù)據(jù)。

另一類使用數(shù)據(jù)的目的是完成具體的服務(wù)操作，這種應(yīng)用稱為數(shù)據(jù)處理，政府為公眾具體的服務(wù)離不開對用戶數(shù)據(jù)的處理。業(yè)務(wù)處理使用數(shù)據(jù)是工作流程，數(shù)據(jù)處理結(jié)果會生成新的記錄，使用老數(shù)據(jù)按規(guī)則生成新數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)處理對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求不同

數(shù)據(jù)挖掘關(guān)注的是數(shù)據(jù)集中所包含的信息，數(shù)據(jù)只是提取信息的原材料，由于統(tǒng)計分析工具能夠過濾異常數(shù)據(jù)，對于具體數(shù)據(jù)的精準度并不關(guān)注。

數(shù)據(jù)處理是對用戶關(guān)聯(lián)的實體數(shù)據(jù)的直接操作，數(shù)據(jù)的精準度非常關(guān)鍵，數(shù)據(jù)的精準度直接影響服務(wù)質(zhì)量，不準確的數(shù)據(jù)往往會引起業(yè)務(wù)處理糾紛，在數(shù)據(jù)處理流程中只關(guān)注具體數(shù)據(jù)的準確性，沒有信息概念。

決策與操作使用數(shù)據(jù)的不同層次

政府決策并不直接使用數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)被用來提取信息，決策依賴的是對數(shù)據(jù)整體的理解，理解數(shù)據(jù)是高于數(shù)據(jù)層次的概念，計算機并沒有理解數(shù)據(jù)的能力也沒有信息的概念，信息是人腦才有的概念，是數(shù)據(jù)層次之上的概念。

政府服務(wù)業(yè)務(wù)處理是直接使用數(shù)據(jù)，依據(jù)具體數(shù)據(jù)操作，數(shù)據(jù)處理的方法由系統(tǒng)規(guī)定，操作人員沒有自由量裁權(quán)，系統(tǒng)以形式邏輯的方式處理數(shù)據(jù)，是對數(shù)據(jù)的低層次的使用，沒有信息概念，基層服務(wù)大都是這種模式。

數(shù)據(jù)服務(wù)要向基層傾斜

政府高層從事決策與政策研究是信息層次上的工作，不是IT技術(shù)能夠承擔的，決策與政策研究是人腦才擅長的領(lǐng)域，IT技術(shù)除了幫助進行數(shù)據(jù)挖掘，對決策思維幫助不大，這也是決策支持系統(tǒng)難以推廣的原因之一。

政府基層工作主要是業(yè)務(wù)處理，對數(shù)據(jù)是直接使用，沒有高層次的分析，數(shù)據(jù)處理方法是形式邏輯可描述的，不需要人腦信息抽象，適合信息技術(shù)發(fā)揮作用，數(shù)據(jù)服務(wù)向基層傾斜能夠獲得更大的成果。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的優(yōu)勢與局限

政府怎樣理解大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)最初的定義是指“現(xiàn)有的技術(shù)不能處理的大規(guī)模數(shù)據(jù)”，在大數(shù)據(jù)熱的驅(qū)動下其概念不斷擴展，互聯(lián)網(wǎng)公司認為自己的數(shù)據(jù)就是大數(shù)據(jù)；人工智能將經(jīng)由傳感器直接傳來的數(shù)據(jù)統(tǒng)稱為大數(shù)據(jù)；政府官員認為政府管理的數(shù)據(jù)集中起來就是大數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在很多城市都在成立大數(shù)據(jù)局，這將促使政府將一切數(shù)據(jù)都納入大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，以充分便利用國家支持大數(shù)據(jù)應(yīng)用的各種政策優(yōu)惠。

大數(shù)據(jù)比抽樣調(diào)查的優(yōu)勢

對比大數(shù)據(jù)優(yōu)勢首先是從統(tǒng)計分析的視角開始的，大數(shù)據(jù)與抽樣調(diào)查比較，顯然全樣本的分析要比抽樣調(diào)查可獲得的信息要更多，尤其是小概率環(huán)境中的相關(guān)關(guān)系；大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)中的錯誤的容忍度要大得多，數(shù)據(jù)規(guī)模越大其對數(shù)據(jù)的異常值的平滑能力越強，大數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)更多更精細的規(guī)律。

數(shù)據(jù)整合連接的信息價值

信息是連接的產(chǎn)物，數(shù)據(jù)是靜態(tài)的連接，連接是動態(tài)的數(shù)據(jù)。要理解一個組織或一個實體最重要的措施是觀察其組織連接的結(jié)構(gòu)。城市各視角數(shù)據(jù)的整合為深入理解城市增加了大量信息。城市的信息空間是一個整體，信息存在于連接之中，將同一實體的多方面屬性匯集起來會使人們對該實體產(chǎn)生更完整的概念，這是連接的信息作用，將各部門的信息與地理數(shù)據(jù)相連接可以形成相應(yīng)的地理圖層信息，借助于地理位置還可以發(fā)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)在位置上的相關(guān)關(guān)系，數(shù)據(jù)整合的作用就是凸顯數(shù)據(jù)的連接，理解關(guān)注對象的整體結(jié)構(gòu)。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的局限性

大數(shù)據(jù)應(yīng)用給我們帶來了發(fā)現(xiàn)事物規(guī)律的新方式、新工具和觀察問題的新視角，其貢獻是巨大的，特別是大數(shù)據(jù)與人工智能的連接更是如虎添翼，人們設(shè)想大數(shù)據(jù)能夠全面提升政府的管理水平，實現(xiàn)真正的科學(xué)決策、科學(xué)管理，甚至實現(xiàn)現(xiàn)代新計劃經(jīng)濟。但是這種想法容易高估大數(shù)據(jù)的能力。大數(shù)據(jù)可以提升預(yù)測能力，但是對于不確定性問題預(yù)測依舊是不可能的。大數(shù)據(jù)能支持決策的范圍有限，因為并非所有信息都可數(shù)字化，便于大規(guī)模收集的數(shù)據(jù)需要標準化，其范圍會比較窄，也即數(shù)據(jù)規(guī)模必須以視野狹窄為代價，大數(shù)據(jù)適合于局部領(lǐng)域細節(jié)決策的優(yōu)化，并不適合整體目標的大決策，不能盲目夸大大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

（作者系原中國信息協(xié)會副會長，現(xiàn)任中電科新型智慧城市研究院首席顧問）