透明新时代: 公开政府数据的 5 大最佳做法


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随着预算赤字和裁员历史比例的不断攀升,各级政府机构都在努力革新长久以来形成的业务模式,而他们共同面临的唯一最大变革可能仍然是公开数据。

公共部门的数据库中存放着大量未予利用的数据,加上总统近来签署的数字问责制和透明度法案,政务信息现在越来越公开,正在进入以数据为导向的改革新时代。政府信息、要旨以及深入的数据见解正是本世纪最为相关的政治、社会和经济对话的核心所在。

为了提高公众可见度,联邦政府、各大州和地方机构每天出台各种公开政府数据的新政策,民众对于政府部门急需做出的效率和透明度改进翘首以待。且不说原始政府数据的规模有多么庞大,民众不断参与所带来的强大压力也会继续催生获得快速有效信息的需求。民众不仅希望了解和改变他们缴纳的税款去向,而且希望看到和权衡实际的业绩成果,而这些需求往往都是实时的。

随着公开数据的承诺在财政方面表现出巨大的价值,大幅提高政府透明度已经不仅仅是一种社会期望,而是势在必行。目前,您的政府机构为民众、选民甚至监管机构解答了哪些公开数据方面的基本问题?

随着对联邦政府、州政府和地方政府实现以数据为导向的需求的不断增加,大多数机构仍在寻求利用和了解公共数据见解并与公众进行分享的最佳做法。这一过程势必引发新的立法和政策变革,但公开数据的真正责任是建立实用的网络数据门户,用于发布普通民众也能理解的原始信息和综合数据分析。

同大多数机构一样,政府机构习惯于借助静态报告从企业应用程序和商务智能平台访问数据,这些平台往往庞大而复杂,同时缺乏灵活性,必须由 IT 部门进行管理。因此,当今很多知识工作者依靠电子表格作为其主要的分析工具,但通过这种形式提供的公开数据并不能很好地被公众利用或理解,更不必说为选民和领导人提供有意义或有效的见解。

为使政府机构有效地向公众发布公开政府数据并进一步提高透明度和问责制,必须做出改变,而新一代技术就是促成改革的利器。新型产品不仅简单易用、快捷直观、功能强大,而且可以通过几年前还无法想像的方式与数据实现交互。

政府机构应当重点采用这 5 大最佳做法来将原始公开数据迅速转变成强大的公众见解。

1. 赋予民众能力

有了新技术,每个人都可以看到并理解数据。这些新产品专门为了利用并完善现有数据源而设计,完全实现了自主化,也就是说,可持续性发展主任不需要依靠 IT 经理的协助即可就市回收中心的数据集问题进行交互和解答。为什么不将实时信息直接递交到内部相关知识工作者手中呢,他们知道民众会提出哪些问题,如果解释结果,甚至还知晓接下来会提出的问题?

随着国家经济复苏,内部资源(又称人员和时间)比以往任何时候都更加宝贵,公共部门尤其如此。将员工从过时的分析系统中解放出来不仅能够立即提高机构效率,而且不同的部门还能够全权了解和创建有意义且可供分享的数据可视化。

明尼苏达州污染控制局 (MPCA) 是一家州级政府机构,通过监控、清理、监管和执行以及政策发展和教育来保护明尼苏达州的自然环境。MPCA 的数据分析主管 Leslie Goldsmith 发现员工在努力掌握其数据过程中耗费了大量的时间和资金。

“很多人不喜欢电子表格,他们在面对里面的所有数字时感到毫无头绪。我们想利用这些不同类型的数据绘制一些适当的图形。如果试图通过 Excel 来完成,就必须下大力,而且版式爆棚,七个人可能想用 18 种不同的方式来完成工作!”,Goldsmith 笑着说。“这样确实很难保证效率。”

为了满足最高水平的透明度和问责制要求,该机构采用了新的数据技术,为所有 900 名员工授予了直接访问数据的权限。

时间确实就是金钱。公开数据不仅是实现可行变革的强大工具,也对机构本身的财政绩效起到了快速的核查作用。政府员工可以及时将预算与计划和结果进行关联,以往需要数周或数月完成的数据现在只需通过单击几下鼠标就可以在几分钟或几秒钟内获取和分享。

2. 展示有意义且有效的指标

如果发布的公开数据资源非常庞大而且毫无条理,政府机构将面临价值被埋没的风险。政府数据的公开程度大大降低,进而导致公众也持有这种想法。

MPCA 同样面临此风险。“通常,相关民众在提出问题时只是想得到一个答案。而我们的决策者不仅想要知道答案,还想了解数据以便员工对此加以证实。”Goldsmith 解释道, “如果你无法进行解答,民众会担心你在隐瞒一些事情。或者担心这个机构没有资历。这会造成大量不必要的负面舆论。”

选择性强调一些相关数据集和指准并与公众进行分享,这一做法至关重要。发布公众数据见解时,采用的版式应强调对于手头棘手问题和相关项目最具意义的指标。数据应该代表对每位所涉人员(包括民众、领导人、记者、选民和消费者)都至关重要的结果(良好、恶劣或丑陋)。

发现并展示最为相关的见解的一种方法就是将多个数据源(也称为数据混聚)的数据集聚合到一起。这可以通过简单的拖放工具来完成,无需进行任何编码即可提供有意义的可视化分析。例如,汇聚几份不同的有关贫困和交通运输的数据报告,以便更深入地解答一些特定的问题,或者对手头问题有一个全新的认识。

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