在智慧城市建設中，以支持政府決策為名的大數(shù)據(jù)中心建設如火如荼，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，令人質疑大數(shù)據(jù)中心遍地開花模式的合理性。

一、政府大數(shù)據(jù)應用效益難題

1. 缺少利用大數(shù)據(jù)決策的成功案例

在智慧城市建設中，以支持政府決策為名的大數(shù)據(jù)中心建設如火如荼，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)應用效果不好

大數(shù)據(jù)應用本是一個經(jīng)濟學問題，國內(nèi)大數(shù)據(jù)應用卻太行政化了，地區(qū)之間的大數(shù)據(jù)應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)應用背離了實事求是的目標，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，認為政府數(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)應用理念需要反思。

二、政府大數(shù)據(jù)分析應用常見困難

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)，但適合解決領導急需問題的數(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)應用是對業(yè)務積累數(shù)據(jù)的再利用，不像統(tǒng)計調查可以根據(jù)需要進行調查設計，因此缺乏適用的數(shù)據(jù)經(jīng)常是大數(shù)據(jù)決策應用的常態(tài)。

2. 大數(shù)據(jù)分析對應不上領導的需求

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論，但是這些結論業(yè)務部門早已知道，即使一些有價值的成果也會因與領導層當時的關注點不合拍而被冷落。政府工作有自己的優(yōu)先級，領導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)導向產(chǎn)生的分析成果很難與領導注意力的優(yōu)先級合拍。

3. 數(shù)據(jù)挖掘因人而異不可復制

從大數(shù)據(jù)中提取信息不是IT技術自己能完成的工作，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，信息技術很容易發(fā)揮其優(yōu)勢;但是信息技術不會處理政府決策不確定性問題，這是人腦擅長的領域，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)決策應用效益不好的根本原因。

三、流行的大數(shù)據(jù)應用觀點的片面性

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擅長的領域，信息技術擅長的領域是在數(shù)據(jù)層次上的操作，而不是在信息層次上分析。

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

2. 對大數(shù)據(jù)的局限性缺乏認識

流行觀念認為科學決策依賴的只是數(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)務領域，適合于具體業(yè)務的改進，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)中心應當以應用為導向，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)政府的科學決策，就可以建設完備的城市大腦，實現(xiàn)政府決策的科學化、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)務的另類思路

1. 企業(yè)大數(shù)據(jù)應用成為流程型服務

企業(yè)大數(shù)據(jù)應用與政府有很大不同，企業(yè)是效益導向的，成功的大數(shù)據(jù)應用首先是一項流程型服務業(yè)務，如網(wǎng)上搜索、地址導航、網(wǎng)上支付、電子商務、移動通信等，企業(yè)的大數(shù)據(jù)業(yè)務被設計為長遠的可持續(xù)業(yè)務，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，流程型服務業(yè)務本身是核心的大數(shù)據(jù)業(yè)務，大數(shù)據(jù)分析是輔助性業(yè)務。

2. 直接處理實時數(shù)據(jù)

企業(yè)的大數(shù)據(jù)業(yè)務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)服務業(yè)務是直接使用業(yè)務流實時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行操作，活躍的大數(shù)據(jù)業(yè)務建立在實時數(shù)據(jù)的基礎之上，對沉淀的業(yè)務數(shù)據(jù)的分析研究只是為了改進主流業(yè)務，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)務中，全過程是智能化自動化處理，流程化業(yè)務是數(shù)據(jù)層次上的業(yè)務，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)運行效率的關鍵，也是保證服務結果一致性的關鍵。人腦直接參與業(yè)務流程不僅會拖延業(yè)務效率還會造成業(yè)務的中斷。政府利用大數(shù)據(jù)分析決策是信息層次上的業(yè)務，無法避免人腦參與，因而無法形成連續(xù)性服務業(yè)務，效率不可能高。

4. 大數(shù)據(jù)業(yè)務的兩個層次

企業(yè)的大數(shù)據(jù)應用分兩個層次進行，一個是數(shù)據(jù)層次上的應用，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。這是企業(yè)的主營業(yè)務，效益由該業(yè)務產(chǎn)生。例如移動通信的主營業(yè)務就是實現(xiàn)用戶的通信服務。

企業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務的另一個層次是信息層次上的大數(shù)據(jù)應用，其使用的是流程型業(yè)務積累下來的數(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)務的效率。這是在信息層次上的業(yè)務，是業(yè)務數(shù)據(jù)的再利用。通常信息層次上的大數(shù)據(jù)分析業(yè)務是公司的輔助性業(yè)務。對移動通信業(yè)務積累的數(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

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)務的合作。有效的合作關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，信息技術是生產(chǎn)資源組織的通用工具。信息技術之前的自動化技術不規(guī)范，它們是利用物理、化學、機械等機理專門設計的，設計復雜且難以規(guī)范化，使得自動化推廣復制異常困難，信息技術的出現(xiàn)把自動化設計變成硬件基礎與軟件開發(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，信息技術成為實現(xiàn)事物重組的核心工具。

3. 數(shù)字化設備之間靠數(shù)據(jù)實現(xiàn)連接

信息技術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)絡與數(shù)據(jù)進行重組，數(shù)字化設備靠傳遞數(shù)據(jù)實現(xiàn)連接，大規(guī)模數(shù)字化設施的連接構成大數(shù)據(jù)爆炸的物理基礎 。

大規(guī)模數(shù)字化設施的有效連接依賴的就是數(shù)據(jù)，“互聯(lián)網(wǎng) + ”連接的設施規(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)務都是大數(shù)據(jù)業(yè)務。

六、拓展政府大數(shù)據(jù)應用理念創(chuàng)造效益

1. 大數(shù)據(jù)的應用不再局限改進決策

政府要從認知型大數(shù)據(jù)應用理念中解脫出來，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)應用。政府大數(shù)據(jù)應用既要為領導決策服務，又要為基層工作人員改進操作服務，通過數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析為領導層提供決策建議是一種重要的大數(shù)據(jù)應用，認真整合微觀的數(shù)據(jù)，為基層業(yè)務服務，提高公共服務效率同樣是重要的大數(shù)據(jù)應用，而且是更有效的大數(shù)據(jù)應用。

2. 面向基層確定性業(yè)務應用易有成效

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

目前政府對公眾服務碰到的問題是效率低，主要原因是對當事人辦事的相關資料組織的不好，連不上、調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，讓用戶“只跑一次”是數(shù)據(jù)層次上的大數(shù)據(jù)應用，也是更容易見成效的大數(shù)據(jù)應用。

3. 城市大腦更適合做小腦型業(yè)務

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

不確定性的工作是信息層次上的業(yè)務，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，需要組織專家來承擔。

確定性的業(yè)務是在數(shù)據(jù)層次上操作，可以建成智能化的業(yè)務流程，讓信息技術直接對數(shù)據(jù)進行處理，此類業(yè)務不需要對數(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。

信息系統(tǒng)適合做的是小腦型業(yè)務，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)務上才更容易看到成效。

4. 推動公共服務智能化、業(yè)務分析專業(yè)化

一切智能化業(yè)務都是大數(shù)據(jù)業(yè)務，政府大數(shù)據(jù)業(yè)務的重要方向是推動公共服務的智能化，政府應當學習企業(yè)的服務模式，充分利用企業(yè)對外服務的經(jīng)驗改進政府工作，通過政企合作將政府的服務能力達到企業(yè)級的服務水平。

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)應用趨勢

1. 政府公共服務效率全面提升

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

2. 政府公共服務向智能化發(fā)展

政府公共服務進一步提高是向智能化服務發(fā)展，在大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能技術大發(fā)展的環(huán)境下，智能化系統(tǒng)建設會越來越快，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)的長期運行維護領域，政府公共服務業(yè)務的智能化是最容易產(chǎn)生效果的領域，公共服務智能化最能夠激發(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智能化的水平。

3. 大數(shù)據(jù)分析向專業(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)分析研究工作會向專業(yè)化、集中化發(fā)展，會形成一些高水平的研究機構，承接大型的大數(shù)據(jù)分析任務，該機構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)務會以政研室為主與外部專業(yè)化機構合作推進。大數(shù)據(jù)中心熱會隨之降溫，將重點業(yè)務轉向常規(guī)業(yè)務數(shù)據(jù)的精細化管理。

4. 可視化應用成為熱點

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，政府數(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，政府與企業(yè)競相簽訂協(xié)議，利用企業(yè)的資金與技術點燃政府公共服務的新亮點，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)應用水平的捷徑，政企合作模式會加劇智慧城市建設的競爭，改變智慧城市的創(chuàng)新節(jié)奏，使智慧城市建設進入全面創(chuàng)新的新時代。

未來智能實驗室是人工智能學家與科學院相關機構聯(lián)合成立的人工智能，互聯(lián)網(wǎng)和腦科學交叉研究機構。

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，構建互聯(lián)網(wǎng)（城市）云腦技術和企業(yè)圖譜，為提升企業(yè)，行業(yè)與城市的智能水平服務。