高體偉
我們很多政府實(shí)際上做了很多項(xiàng)目,這些項(xiàng)目能不能叫大數(shù)據(jù)項(xiàng)目呢?或者說需不需要大數(shù)據(jù)的手段來做?從我們的角度來看,在大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)政務(wù)或者是政務(wù)來應(yīng)用大數(shù)據(jù)的角度看,大致經(jīng)歷了三個(gè)階段:
第一階段是非常痛苦的,也是現(xiàn)在我們面臨最多問題的階段,最關(guān)鍵的是如何能夠把我們現(xiàn)在智慧城市中每一個(gè)獨(dú)立的部分更好的集合利用起來。對于一個(gè)城市來講,智慧公安、智慧醫(yī)療、智慧教育等可能分別運(yùn)作已經(jīng)達(dá)到了很好的效果,但是如何站在一個(gè)城市的角度,作為“城市大腦”去思考?當(dāng)我們通過各家的數(shù)據(jù)做智慧決策的時(shí)候,我們會(huì)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在所運(yùn)用到的數(shù)據(jù)手段或者管理手段已經(jīng)不足以支持我們的目標(biāo),這個(gè)目標(biāo)是需要大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和介入所達(dá)到的“城市大腦”,這是我們現(xiàn)在很多政府面臨的一個(gè)難點(diǎn)。
大數(shù)據(jù)今天最重要解決的是管理的問題,實(shí)際上這個(gè)管理問題真的不需要大數(shù)據(jù)來做,大數(shù)據(jù)真正發(fā)揮價(jià)值所需要解決的:態(tài)勢感知、宏觀預(yù)測、微觀預(yù)測,這些都需要內(nèi)外部數(shù)據(jù)的整合,并且要求把我們所有的數(shù)據(jù)通過目錄、共享打開。
第二階段我們現(xiàn)在也開始在做,就是一部分?jǐn)?shù)據(jù)的整合,對我們來說最難的是數(shù)據(jù)的治理,就是數(shù)字化治理該怎么做。
第三階段也是我們發(fā)展中最重要的目標(biāo),一個(gè)遠(yuǎn)景的規(guī)劃,如何通過數(shù)據(jù)來提高城市的運(yùn)營、治理等方面的水平,也就是我們說的數(shù)據(jù)即服務(wù)。
百分點(diǎn)做大數(shù)據(jù)一路走來差不多有八年的時(shí)間,過去我們主要是做電商行業(yè)的數(shù)據(jù)共享和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)交換,做起來非常上手,而且也非常容易。三年前我們介入了政務(wù)這個(gè)領(lǐng)域,也建了很多標(biāo)桿性的項(xiàng)目。
如果從百分點(diǎn)的維度上來看,我們認(rèn)為政府在幾個(gè)方向上都可以通過大數(shù)據(jù)來進(jìn)行數(shù)據(jù)整合或者是效率的提升,比如政府的數(shù)據(jù)倉庫、政務(wù)的綜合應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)的升級改造以及政府的決策力,這里面恐怕還要用到人工智能的能力。
對此,百分點(diǎn)提出一個(gè)構(gòu)建數(shù)據(jù)能力的方法論,我們叫3D模型。
一是數(shù)據(jù)化。二是通過數(shù)據(jù)化以后,我們對現(xiàn)有的流程、數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行洞察。三是通過數(shù)據(jù)的洞察來進(jìn)行流程的再造,以及對我們流程的優(yōu)化。
數(shù)據(jù)化。這里面實(shí)質(zhì)上是對社會(huì)生態(tài)的數(shù)據(jù)化。我們有幸參與了北京農(nóng)業(yè)局的一個(gè)社會(huì)農(nóng)業(yè)的項(xiàng)目,這個(gè)項(xiàng)目實(shí)際上也間接服務(wù)了所有在座的同事,主要是做豬聯(lián)網(wǎng),做生豬產(chǎn)業(yè)的大數(shù)據(jù)。從豬的出生,再到整個(gè)成長的過程,再到進(jìn)入北京市的屠宰以后,進(jìn)入北京市流通的環(huán)節(jié),再到價(jià)格,所有的過程全部數(shù)據(jù)化。當(dāng)然,數(shù)據(jù)化不是目的,只是為了把各種傳感器收集的數(shù)據(jù)和價(jià)格指數(shù)收集回來,收集回來的目的是我們要發(fā)現(xiàn)未來在整個(gè)北京市的宏觀經(jīng)濟(jì)決策里面,跟食品工藝相關(guān)的一些優(yōu)化、調(diào)整、安全決策等宏觀管理。
如果數(shù)據(jù)化完成以后,對民生、決策、社會(huì)治理、智慧服務(wù)等所提供的各方面的洞見、洞察,里面核心應(yīng)該需要用到很多的模型,模型的能力在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上,我們認(rèn)為是一個(gè)最重要、最核心的能力。
通過數(shù)據(jù)才能洞察,為什么說讓數(shù)據(jù)多跑路,讓老百姓少跑路呢?如果你不做大數(shù)據(jù)、不做行為的管控、不做行為的監(jiān)測、不做行為的采集,你去了房管局10次政府是不知道的,我們需要把整個(gè)過程統(tǒng)一起來。
根據(jù)最近最新的一個(gè)研究成果,我們通過大數(shù)據(jù)為政府打造主動(dòng)式的政務(wù)服務(wù)。下面我們有一個(gè)小窗口,就是把政府很多的服務(wù),比如說幾百項(xiàng)服務(wù)我們做了梳理以后,我們要找到服務(wù)和服務(wù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)律,如果他們兩個(gè)現(xiàn)在因子影響很高,那我們認(rèn)為他在做上一個(gè)服務(wù)的時(shí)候做下一項(xiàng)服務(wù),這個(gè)時(shí)候我們會(huì)主動(dòng)給他推送一些服務(wù)的請求和指引。
下面看一下大數(shù)據(jù)的幾個(gè)實(shí)踐:
我們利用大數(shù)據(jù)做了缺陷汽車的召回。大家知道任何一個(gè)缺陷汽車的商品需要召回,過去主要是看投訴,投訴了以后需要召集專家。比如說我們召集20個(gè)專家開會(huì)來論證這個(gè)產(chǎn)品要不要召回。我們當(dāng)時(shí)拿出了之前所討論的一個(gè)抽樣表,通過抽樣表我們來看,這個(gè)抽樣表能不能反映各個(gè)專家在同一個(gè)事情上的看法,實(shí)際上我們發(fā)現(xiàn)每個(gè)專家所打出的評測得分,在同一類事、一段時(shí)間,或者是同一段時(shí)間、一個(gè)事之間的差距非常大。
我們提出的新思路是:一是商品的缺陷希望除了電話,還有互聯(lián)網(wǎng)的洞察。二是需要統(tǒng)計(jì)分析整個(gè)商品流通的情況以及在不同地方所產(chǎn)生的差異化的缺陷情況,是不是跟溫度、濕度有關(guān),還是一個(gè)通用的全部的事件。三是需要通過模型,把專家的大腦里面知識(shí)固化成評分、評價(jià)的模型,當(dāng)一個(gè)事件發(fā)生的時(shí)候,要通過模型來做一個(gè)預(yù)判斷,如果這個(gè)預(yù)判斷達(dá)到了一定的區(qū)間值,才會(huì)開專家論證會(huì),這樣實(shí)際上把過去很多人的決策全部通過了數(shù)據(jù)的決策,同時(shí)打造了一個(gè)相對更加合理的管理范圍。(根據(jù)演講內(nèi)容整理,未經(jīng)本人審核)endprint