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(jìn)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(kāi)花模式的合理性。
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(jìn)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(kāi)花模式的合理性。
2. 行政推動(dòng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用效果不好
大數(shù)據(jù)應(yīng)用本是一個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題,國(guó)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(píng)比給地方政府很大的壓力,為了爭(zhēng)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(shí)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(shí)際業(yè)務(wù)需求漸行漸遠(yuǎn)。
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(kuò)展了,認(rèn)為政府?dāng)?shù)據(jù)集中起來(lái)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(kuò)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(shí)事求是地解決本地區(qū)的數(shù)據(jù)管理問(wèn)題。
4. 大數(shù)據(jù)理念需要反思
過(guò)度宣傳大數(shù)據(jù)作用必然會(huì)形成迷信,以為大數(shù)據(jù)無(wú)所不能,該迷信只會(huì)增加盲目建設(shè)的浪費(fèi),前些年為信息共享而共享的浪費(fèi)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(jià)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(jiàn)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(wèn)題是大數(shù)據(jù)從哪里來(lái)?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(wèn)題的數(shù)據(jù)缺之又缺,不用的時(shí)候數(shù)據(jù)卻多之又多,大數(shù)據(jù)應(yīng)用是對(duì)業(yè)務(wù)積累數(shù)據(jù)的再利用,不像統(tǒng)計(jì)調(diào)查可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)查設(shè)計(jì),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(duì)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(jià)值的成果也會(huì)因與領(lǐng)導(dǎo)層當(dāng)時(shí)的關(guān)注點(diǎn)不合拍而被冷落。政府工作有自己的優(yōu)先級(jí),領(lǐng)導(dǎo)層不可能放下重要的工作去落實(shí)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(jí)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(jì)算機(jī)并沒(méi)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(rèn)知決策的過(guò)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(jìn)決策的難題是決策本身的不確定性。確定性問(wèn)題的信息是完備的,IT處理只是一種計(jì)算,信息技術(shù)很容易發(fā)揮其優(yōu)勢(shì);但是信息技術(shù)不會(huì)處理政府決策不確定性問(wèn)題,這是人腦擅長(zhǎng)的領(lǐng)域,解決此類問(wèn)題的信息和分析能力主要來(lái)自決策者的頭腦。
決策問(wèn)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(diǎn)的片面性
1. 大數(shù)據(jù)作用不只是改進(jìn)決策
流行的大數(shù)據(jù)觀點(diǎn)將政府大數(shù)據(jù)應(yīng)用局限于改進(jìn)決策,改進(jìn)決策固然重要,但這并不是信息技術(shù)擅長(zhǎng)的領(lǐng)域,信息技術(shù)擅長(zhǎng)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(hào)、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(jìn)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(duì)大數(shù)據(jù)的局限性缺乏認(rèn)識(shí)
流行觀念認(rèn)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(shí)際情況并非如此,政府決策信息來(lái)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(duì)狹窄的業(yè)務(wù)領(lǐng)域,適合于具體業(yè)務(wù)的改進(jìn),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(cuò)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(jī),使許多數(shù)據(jù)中心堆滿大量數(shù)據(jù)垃圾,筆者認(rèn)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(wú)用數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)使用效益會(huì)更好。
4. 僅靠大數(shù)據(jù)不能實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策
過(guò)度的大數(shù)據(jù)宣傳已形成烏托邦式夢(mèng)想,以為只要有充分的大數(shù)據(jù)資源就可以實(shí)現(xiàn)政府的科學(xué)決策,就可以建設(shè)完備的城市大腦,實(shí)現(xiàn)政府決策的科學(xué)化、智能化,建成智慧政府。其實(shí)大數(shù)據(jù)資源有其優(yōu)點(diǎn)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(jià)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(duì)于不確定性問(wèn)題的很多信息是不可預(yù)測(cè)的,靠大數(shù)據(jù)自動(dòng)決策沒(méi)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(xiàng)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)、移動(dòng)通信等,企業(yè)的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)被設(shè)計(jì)為長(zhǎng)遠(yuǎn)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(huì)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(shí)時(shí)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(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作,移動(dòng)通信的實(shí)時(shí)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(shí)時(shí)數(shù)據(jù)是為了完成準(zhǔn)確的支付,搜索服務(wù)利用客戶發(fā)來(lái)的搜索要求進(jìn)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(shí)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行操作,活躍的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)建立在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上,對(duì)沉淀的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分析研究只是為了改進(jìn)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(huì)更快
在企業(yè)流程化的業(yè)務(wù)中,全過(guò)程是智能化自動(dòng)化處理,流程化業(yè)務(wù)是數(shù)據(jù)層次上的業(yè)務(wù),沒(méi)有人腦的參與沒(méi)有信息抽象的過(guò)程,排除人腦的參與是提高系統(tǒng)運(yùn)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(huì)拖延業(yè)務(wù)效率還會(huì)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(wú)法避免人腦參與,因而無(wú)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(gè)層次
企業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用分兩個(gè)層次進(jìn)行,一個(gè)是數(shù)據(jù)層次上的應(yīng)用,系統(tǒng)直接使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作處理,系統(tǒng)是流程型自動(dòng)運(yùn)行的,直接對(duì)外服務(wù)。這是企業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù),效益由該業(yè)務(wù)產(chǎn)生。例如移動(dòng)通信的主營(yíng)業(yè)務(wù)就是實(shí)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(gè)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(lái)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(lái)改進(jìn)主營(yíng)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(duì)移動(dòng)通信業(yè)務(wù)積累的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,挖掘出用戶的需求特點(diǎn),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(lái)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(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)合作的組織化,效率來(lái)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(lái)就成為相對(duì)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(lái)自互聯(lián)網(wǎng)對(duì)社會(huì)組織化的貢獻(xiàn)。
2. 信息技術(shù)推動(dòng)萬(wàn)事萬(wàn)物的連接
社會(huì)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(dòng)化技術(shù)不規(guī)范,它們是利用物理、化學(xué)、機(jī)械等機(jī)理專門設(shè)計(jì)的,設(shè)計(jì)復(fù)雜且難以規(guī)范化,使得自動(dòng)化推廣復(fù)制異常困難,信息技術(shù)的出現(xiàn)把自動(dòng)化設(shè)計(jì)變成硬件基礎(chǔ)與軟件開(kāi)發(fā)兩大過(guò)程,極大提高自動(dòng)化開(kāi)發(fā)的效率,帶來(lái)創(chuàng)新的繁榮,信息技術(shù)成為實(shí)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(shí)現(xiàn)連接
信息技術(shù)對(duì)物體的連接需要被連接的物體實(shí)現(xiàn)數(shù)字化,物體需要裝上芯片,實(shí)現(xiàn)數(shù)字化,能夠理解數(shù)字信號(hào)。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(xiàn)在于使萬(wàn)事萬(wàn)物數(shù)字化的成本降到幾乎為零,數(shù)以億計(jì)的芯片、傳感器、移動(dòng)手機(jī)都能夠通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)進(jìn)行重組,數(shù)字化設(shè)備靠傳遞數(shù)據(jù)實(shí)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(lái)越大,發(fā)送與接收的數(shù)據(jù)量越來(lái)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(zhǎng),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(jìn)決策
政府要從認(rèn)知型大數(shù)據(jù)應(yīng)用理念中解脫出來(lái),從更廣闊的大數(shù)據(jù)視野出發(fā),更開(kāi)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(jìn)操作服務(wù),通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)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(rèn)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(duì)上服務(wù)作為重點(diǎn),對(duì)基層服務(wù)重視不夠,當(dāng)前對(duì)基層的服務(wù)更為迫切,基層業(yè)務(wù)工作的確定性更強(qiáng),更容易取得效益,對(duì)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(duì)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(duì)公眾服務(wù)碰到的問(wèn)題是效率低,主要原因是對(duì)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(jiàn)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(yùn)行中心構(gòu)成,人們期望利用大數(shù)據(jù)來(lái)改善城市的自動(dòng)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(lái)承擔(dān)。
不確定性的工作是信息層次上的業(yè)務(wù),無(wú)法用自動(dòng)化程序來(lái)勝任,這些工作主要還是要靠人腦來(lái)完成,稱之為大腦型業(yè)務(wù),需要組織專家來(lái)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,此類業(yè)務(wù)不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(yùn)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(dòng)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(dòng)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(duì)外服務(wù)的經(jīng)驗(yàn)改進(jìn)政府工作,通過(guò)政企合作將政府的服務(wù)能力達(dá)到企業(yè)級(jí)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(shì)
1. 政府公共服務(wù)效率全面提升
政府提出的口號(hào)“只跑一次”、“一號(hào)、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(rèn)真做好數(shù)據(jù)整合,目標(biāo)容易實(shí)現(xiàn),提高公共服務(wù)的用戶滿意度是國(guó)家推動(dòng)的重點(diǎn),各地區(qū)都會(huì)努力跟進(jìn),全國(guó)公共服務(wù)的效率會(huì)迅速提高,跨地區(qū)的公共服務(wù)會(huì)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(jìn)一步提高是向智能化服務(wù)發(fā)展,在大數(shù)據(jù)、云計(jì)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(huì)越來(lái)越快,IT企業(yè)將在智能化方面開(kāi)展競(jìng)爭(zhēng),將更多進(jìn)入政府系統(tǒng)的長(zhǎng)期運(yùn)行維護(hù)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(huì)成為智慧城市亮點(diǎn),競(jìng)爭(zhēng)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(xiàng)工作無(wú)法各地普及,大數(shù)據(jù)分析研究工作會(huì)向?qū)I(yè)化、集中化發(fā)展,會(huì)形成一些高水平的研究機(jī)構(gòu),承接大型的大數(shù)據(jù)分析任務(wù),該機(jī)構(gòu)會(huì)通過(guò)云平臺(tái)向社會(huì)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(huì)以政研室為主與外部專業(yè)化機(jī)構(gòu)合作推進(jìn)。大數(shù)據(jù)中心熱會(huì)隨之降溫,將重點(diǎn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)向常規(guī)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的精細(xì)化管理。
4. 可視化應(yīng)用成為熱點(diǎn)
隱私保護(hù)難以解決及數(shù)據(jù)價(jià)值難以評(píng)估,大數(shù)據(jù)交易熱不會(huì)產(chǎn)生,而可視化數(shù)據(jù)發(fā)布會(huì)成為熱點(diǎn)。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(huì)發(fā)布,以顯示企業(yè)的能力,政府向企業(yè)定制采購(gòu)可視化數(shù)據(jù)了解有關(guān)趨勢(shì),可視化數(shù)據(jù)不僅能繞過(guò)隱私保護(hù)的困難且能加快信息溝通,必將成為大數(shù)據(jù)時(shí)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(huì)開(kāi)放都會(huì)大量采用該模式。
5. 政企合作大勢(shì)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(yuǎn)遠(yuǎn)超越政府,阿里、騰訊、百度、華為等企業(yè)越來(lái)越多投入智慧城市建設(shè),政府與企業(yè)競(jìng)相簽訂協(xié)議,利用企業(yè)的資金與技術(shù)點(diǎn)燃政府公共服務(wù)的新亮點(diǎn),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(huì)加劇智慧城市建設(shè)的競(jìng)爭(zhēng),改變智慧城市的創(chuàng)新節(jié)奏,使智慧城市建設(shè)進(jìn)入全面創(chuàng)新的新時(shí)代。
未來(lái)智能實(shí)驗(yàn)室是人工智能學(xué)家與科學(xué)院相關(guān)機(jī)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(jī)構(gòu)。
未來(lái)智能實(shí)驗(yàn)室的主要工作包括:建立AI智能系統(tǒng)智商評(píng)測(cè)體系,開(kāi)展世界人工智能智商評(píng)測(cè);開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)(城市)云腦研究計(jì)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)。