在我们最近的培训中，我们问数据分析的未来是什么样的。美国卫生与公众服务部（HHS）儿童、青年和家庭管理局专员办公室技术与创新高级政策顾问 Kurt Heisler 博士、公共卫生硕士、理科硕士给了我们两个答案。
“我有我想谈的内容，”他说。“不幸的是，如果我们真的要在数据分析领域取得进展，我也有一些我们必须讨论的内容。”
我们想谈论什么
Heisler 从他喜欢讨论的话题开始：数据分析对公共部门的承诺和期望。他强调了希望政府采取的五项数据创新：
- 数据可视化。 “我们将不再试图在表格和电子表格中寻找洞察力，”他说。“分析的未来是利用可视化。”
但除了考虑色彩缤纷的图表和一些可点击的数据过滤器之外，Heisler 还设想了一个数据可视化真正身临其境的未来。“想象一下，走在一个环境中，你可以用指尖真正感受到图表的峰值。”这种身临其境的体验将让人们真正与数据互动，并以新的方式理解它。
数据挖掘。Heisler解释说：“这本质上是一个自动过程，在不预先考虑会发现什么的情况下，进入数据，提取未曾预料到的模式和未知答案。”虽然数据挖掘在私营部门得到了广泛应用，但许多政府机构仍在使用数据来确认或否定预先设想的假设。然而，随着政府创建和拥有的数据量不断增长，Heisler 表示，数据挖掘对于推动公共部门在数据分析领域的发展必不可少。它还具有巨大的潜力。Heisler 表示：“通过数据挖掘，我们将发现数据中可能从未发现的模式，因为我们将抛弃所有关于会发现什么的先入为主的观念。”
预测分析。海斯勒承认，当人们想到预测分析时，他们会想到电影《 少数派报告》中概述的可怕场景。然而，他也鼓励我们考虑预测分析的有益应用，例如在儿童遭受虐待或忽视之前评估其发生的可能性。在海斯勒的机构，他们已经将这种先进的数据分析形式运用得非常有效。他说，挑战在于不断平衡这些好处与隐私和虐待的持续担忧。
机器学习。自动驾驶汽车和直接与自己对话的手机已经在使用机器学习，Heisler 将其描述为“让计算机无需明确编程即可行动的科学”。在未来，Heisler 设想采用这项技术来执行和改善政府的日常运作，就像它在私营部门所做的那样。
人工智能： “当然，这是能够实现智能行为的机器的 伊朗号码 梦想，”海斯勒说。“但它是科幻小说还是事实？”尽管人们对数据分析的这种用途存在很多担忧和怀疑，但海斯勒表示不要低估人工智能的可能性。
我们需要讨论的内容
但为了实现这些令人惊叹的数据创新，Heisler 表示政府还有一些工作要做。虽然我们目前使用数据分析来完成许多描述性任务，但这些高级应用程序需要更流畅的基础设施和流程。根据 Heisler 的说法，我们必须让以下事情变得更容易：
购买新工具（并使用免费工具）。Heisler 回忆起上个月申请新版 STATA 软件的经历。他必须提交多份文件并满足该工具的众多要求，目前仍在等待批准。“在家里，我只需要几分钟就可以下载。为什么作为一名政府雇员，我要做这么简单的事情却要花几个月的时间？”他问道。为了支持这些先进的数据功能，政府需要强大的工具，这些工具可以在需要时采购，并在需要发生变化时进行更改。
共享数据。 “最终，我们的数据用于帮助改善社区，那么我们为什么要把它当作只属于我们自己的数据呢？”Heisler 问道。相反，他说我们必须寻找方法“共享我们的发现和数据，使其民主化，并让其他人也有机会使用它。”人口普查局的 CitySDK 等计划以及 Data.gov 都表明了这一领域的进展，但 Heisler 表示，可以而且应该在开放数据方面做更多工作。
获得新人才。Heisler以 18F 在 6 周内招聘人才的能力为例，说明了政府招聘方面需要进行的必要改革。数据分析需要专业知识和技能，如果政府要与私营部门争夺人才，就需要更好的竞争优势。“我们必须让获得新人才、快速入职、找到同行专家并与之建立联系变得更加容易，”他说。
创新。 最后，如果政府要在数据分析领域进行创新，它必须能够“快速生产产品、尽早失败并做出调整”。换句话说，Heisler 建议采用敏捷方法进行数据分析。他说，通过敏捷流程，“你现在就可以知道它行不通，而不是一年后才知道”。敏捷已经改变了私营部门的工作方式，据 Heisler 称，“它也有可能真正改变我们的工作方式。”
最终，Heisler 看到了政府数据分析的光明前景。然而，只有首先就当前静态的公共部门运营进行艰难的对话，我们才能实现这些更高级别的应用。