智能政务建设的六个规律

1.多源对比。以前政府的部门是各自为政，不同的部门基于它各自的数据源做一些分析研判，最后汇总到领导那儿去做进一步的决策。但是在数据时代，智能政务建设是需要我们把这些跨部门、跨地域的数据按照一定的维度进行整合，然后进行业务综合研判和比对，这是第一个需要去注意的点，就是底层数据平台的打通，这是实现智能政务一个非常关键的要素。

2.关注异常。以前做统计分析往往有一个假设，然后通过数据分析验证这个假设和实际的一致性，但在大数据时代，智能政务的分析更多的是需要我们去找不一致性，比如一些突然产生的新的行业、新的热点，或者某个行业的突增或者异常的地方，那么这些异常点、突变点和孤立点反而是我们可能需要去重点关注和分析的地方，只有对这些问题的关注才能够真正提升政府对一些新的问题、新的热点的把控和应对能力，这是第二个需要关注的规律。

3.发现关联。这是现在很多大数据分析专家都反复强调的一点。在智能政务时代，很多时候我们的决策依据并不是完全要依靠因果关系。还有一种方法就是依靠海量数据的分析挖掘，去找到数据背后的关联关系，如有个非常典型的案例，在商业领域叫啤酒和尿布的故事，就是我为什么买啤酒同时会买尿布，这是一个不好解释的现象，但是通过海量数据分析，发现这个现象是合理的，所以我认为可能在将来，在智能政务建设过程中需要引用这些数据分析、挖掘算法来为政府决策和一些工作提供更好的支持。

4.结构细分。以前依靠统计数据有一个很大的局限性，通常只关注整体，比如GDP（国内生产总值），一个地区、一个区县或者一个城市的GDP是多少，但是除了关注这个GDP的上升或者下降之外，还需要看这个GDP之下的那些行业热点，比如可能在一些战略新兴产业或者一些新的领域出现的一些热点，这个热点的GDP可能并不是特别高，整体影响并不是特别大，但这些热点反而是需要进行重点分析和关注的。在智能政务建设过程中，需要对一些数据进行结构化细分，分行业、分区域、分人群、分政策点等，把这些细分的结论形成进一步的政策建议，然后上升为领导的决策和政府的履职，这是第四个需要去关注的基本规律。(www.xing528.com)

5.可视化展现。可视化展现里有一个重要原则，就是不要为了要展现而展现，更不要为了炫酷而去进行某种设计，更多的时候我们是要通过数据可视化实现化繁为简，帮助领导去找到这个数据背后的规律，提升整个决策的水平，但不要把它变成一些政绩工程或者是一些形象工程，这可能也是需要关注的问题。

6.指标归纳。在政务建设过程中，有很多底层的数据归集和分析，最后一定要转化为某些指标，就是用指标的方式来为决策所使用，这是与传统的政府性体系相融合的一个非常好的渠道，所以我们要抓紧研究政务数据指标的开发，这是在业务层面上需要注意的第六个基本规律。