一、數(shù)據(jù)應(yīng)用要區(qū)別對(duì)待

1.2 數(shù)據(jù)應(yīng)用比數(shù)據(jù)收集重要

大數(shù)據(jù)熱正在席卷全國(guó)，許多地方政府都成立大數(shù)據(jù)局，統(tǒng)管政府的數(shù)據(jù)資源并將數(shù)據(jù)收集擺在第一位，數(shù)據(jù)應(yīng)用研究卻遲遲跟不上，投資不斷增長(zhǎng)應(yīng)用效益卻無(wú)相應(yīng)增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)收集已經(jīng)得不償失。

應(yīng)用效益不顯著的原因是能用大數(shù)據(jù)解決的重要問(wèn)題太少，先有問(wèn)題再找技術(shù)易有效益，先有技術(shù)再找問(wèn)題則難有效益，大數(shù)據(jù)能解決的問(wèn)題價(jià)值偏低的主要原因是政府工作還處于常規(guī)數(shù)據(jù)階段，重點(diǎn)工作“只跑一次”只涉及常規(guī)數(shù)據(jù)，過(guò)于強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)導(dǎo)致數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)脫實(shí)就虛，反而看不清當(dāng)前最該做的事情。

應(yīng)用價(jià)值并不取決使用什么先進(jìn)技術(shù)，而是取決項(xiàng)目本身對(duì)城市發(fā)展的貢獻(xiàn)，為認(rèn)清什么是最該做的事需要清楚：不同的IT應(yīng)用方向產(chǎn)生的價(jià)值有何不同？高價(jià)值的應(yīng)用項(xiàng)目聚集在什么地方？應(yīng)當(dāng)怎樣抓住高價(jià)值的應(yīng)用機(jī)會(huì)？

1.2 電腦與人腦的數(shù)據(jù)使用概念不同

數(shù)據(jù)應(yīng)用歸納到最后只有兩類(lèi)，即電腦應(yīng)用與人腦應(yīng)用。兩種應(yīng)用的不同是因?yàn)殡娔X與人腦是兩類(lèi)完全不同的事物。

電腦是人設(shè)計(jì)出來(lái)的計(jì)算工具，電腦使用數(shù)據(jù)是在執(zhí)行人設(shè)計(jì)的程序，電腦沒(méi)有信息概念，電腦將數(shù)據(jù)視為待處理的符號(hào)按程序進(jìn)行處理，電腦應(yīng)用的特點(diǎn)是不折不扣地執(zhí)行程序。

人腦是一個(gè)生物系統(tǒng)，人腦先要理解數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)賦予含義，理解了的數(shù)據(jù)成為信息，信息被組織成知識(shí)，人腦利用知識(shí)進(jìn)行決策。將數(shù)據(jù)抽象成信息，與頭腦中已有的知識(shí)體系融合實(shí)現(xiàn)大腦知識(shí)的重組，由數(shù)據(jù)信息到人腦的知識(shí)概念的形成是大腦思維高層次的涌現(xiàn)，并非邏輯推理所能解釋。

1.3 兩種應(yīng)用創(chuàng)造價(jià)值的理念不同，效益也不同

人們對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用有兩大期望，一是提高決策質(zhì)量，這是數(shù)據(jù)為領(lǐng)導(dǎo)服務(wù)的業(yè)務(wù)，決策是人腦的活動(dòng)，人腦思維的不確定性使信息技術(shù)與信息服務(wù)在提高決策水平上遇到很多困難，在提高決策質(zhì)量方面效果并不顯著。

二是提高操作的效率，是電腦使用數(shù)據(jù)，通過(guò)提供良好的數(shù)據(jù)整合以及相應(yīng)的軟件，形成流暢的處理流程，提高服務(wù)效率讓公眾滿(mǎn)意。這種業(yè)務(wù)是確定性的，是電腦應(yīng)用有優(yōu)勢(shì)的領(lǐng)域，尤其是對(duì)政府重點(diǎn)公共服務(wù)項(xiàng)目操作效率意義更大，主業(yè)務(wù)的高價(jià)值拉高其效率改進(jìn)的價(jià)值。

對(duì)兩類(lèi)應(yīng)用模式的研究有助于發(fā)現(xiàn)更好的效益的機(jī)會(huì)。

二、人腦的信息價(jià)值觀(guān)

2.1 人腦需要信息，數(shù)據(jù)是信息的載體

數(shù)據(jù)是信息的載體，信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，人腦獲取信息并非僅靠視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)就能完成，從數(shù)據(jù)獲取信息更重要的是頭腦的理解，理解是人腦的思維過(guò)程，要耗費(fèi)時(shí)間與精力，從數(shù)據(jù)集抽取所包含的信息更困難，數(shù)據(jù)挖掘是幫助理解抽取大數(shù)據(jù)集信息的重要手段。被人腦理解的數(shù)據(jù)才是信息，信息被記錄在頭腦中成為構(gòu)建知識(shí)的基本素材。

2.2 信息要形成知識(shí)，人腦靠知識(shí)決策

信息被組織成為知識(shí)才有用場(chǎng)，諸多信息在頭腦中被組織成概念，概念是構(gòu)成知識(shí)的基本模塊，是信息相互連接深入理解而涌現(xiàn)的結(jié)果，是知識(shí)的重要支柱。人腦需要對(duì)外部環(huán)境進(jìn)行判斷與決策，但領(lǐng)導(dǎo)層不會(huì)僅靠數(shù)據(jù)來(lái)決策，他們要靠頭腦中的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)支持決策，決策的水平不僅與數(shù)據(jù)有關(guān)更與決策者的經(jīng)驗(yàn)有關(guān)。

2.3 應(yīng)用思維搭建知識(shí)架構(gòu)，理解是知識(shí)的重組

頭腦中的知識(shí)結(jié)構(gòu)很復(fù)雜，知識(shí)是多維的，包含數(shù)值更包含相互的聯(lián)接，聯(lián)接形成知識(shí)的架構(gòu)。知識(shí)需要不斷學(xué)習(xí)而成長(zhǎng)，學(xué)習(xí)是對(duì)新內(nèi)容的理解與吸納，理解是新內(nèi)容與原有知識(shí)的融合重組，豐富并修訂原有知識(shí)的架構(gòu)。新知識(shí)與已有知識(shí)體系形成聯(lián)接才有自己的位置才能發(fā)揮作用。

人腦知識(shí)的靈活性取決存儲(chǔ)與聯(lián)接的結(jié)構(gòu)，類(lèi)似數(shù)據(jù)庫(kù)與文件系統(tǒng)的差別，數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)還存儲(chǔ)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，數(shù)據(jù)間的鏈接構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)的多維結(jié)構(gòu)。頭腦中的知識(shí)也會(huì)形成鏈接，神經(jīng)元的頻繁鏈接會(huì)形成熱線(xiàn)，強(qiáng)度不等的鏈接在頭腦中構(gòu)建了復(fù)雜的知識(shí)庫(kù)，應(yīng)用與理解促進(jìn)知識(shí)的重組，人腦不是靠信息決策而是靠組織完善的知識(shí)系統(tǒng)決策。

2.4 領(lǐng)導(dǎo)已進(jìn)入數(shù)據(jù)疲勞時(shí)代

政府信息系統(tǒng)總是希望能為領(lǐng)導(dǎo)提供優(yōu)良的信息服務(wù)，讓領(lǐng)導(dǎo)喜歡用，這條路走起來(lái)是越來(lái)越困難了，領(lǐng)導(dǎo)關(guān)注的是信息而不是大規(guī)模的數(shù)據(jù)，外部數(shù)據(jù)的豐富降低了政府內(nèi)部數(shù)據(jù)系統(tǒng)的價(jià)值。領(lǐng)導(dǎo)不缺數(shù)據(jù)只缺時(shí)間與精力，閱讀疲勞的領(lǐng)導(dǎo)更需要節(jié)約時(shí)間的系統(tǒng)，靠增加數(shù)據(jù)服務(wù)提高決策質(zhì)量的模式正步入死胡同。

2.5 數(shù)據(jù)的模糊使用與信息渠道的可替代性

由于人腦關(guān)注的是信息，同樣的信息可以取自不同資料與不同的渠道，例如2001年美國(guó)的911 事件可以通過(guò)電視、廣播、手機(jī)、報(bào)刊、匯報(bào)獲得，本質(zhì)上并無(wú)多大差別，因此人腦對(duì)數(shù)據(jù)載體并無(wú)嚴(yán)格的要求，這與政府公共服務(wù)業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)的精確使用大不一樣，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的使用具有不可替代性。

人腦對(duì)數(shù)據(jù)載體的模糊使用已將數(shù)據(jù)源的競(jìng)爭(zhēng)帶入決策者的頭腦之中。政府信息服務(wù)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)者往往以為自己開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)是領(lǐng)導(dǎo)唯一使用的，然而領(lǐng)導(dǎo)人有自己的信息渠道，互聯(lián)網(wǎng)搜索、朋友電話(huà)、工作會(huì)議都是可替代的信息源，競(jìng)爭(zhēng)使政府信息服務(wù)系統(tǒng)的價(jià)值下降了，這是政府信息服務(wù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)難以成功的重要原因。

三、電腦的數(shù)據(jù)邏輯

3.1 電腦只認(rèn)數(shù)據(jù)，沒(méi)有信息概念

電腦沒(méi)有信息概念只認(rèn)數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)當(dāng)作符號(hào)處理，一切都按照預(yù)先存入的程序執(zhí)行，沒(méi)有程序之外的任何分析能力。

電腦靠程序處理數(shù)據(jù)，重復(fù)人類(lèi)智慧，其優(yōu)勢(shì)是：

（1） 確定性，不折不扣執(zhí)行程序規(guī)定的操作；

（2） 高效率，能夠以極快速度完成人所規(guī)定的任務(wù)；

（3） 可復(fù)制，芯片與電腦的普及能夠大量復(fù)用人類(lèi)智慧。

電腦數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)只是適應(yīng)確定性問(wèn)題的應(yīng)用技術(shù)。

3.2 電腦對(duì)數(shù)據(jù)是精確處理，數(shù)據(jù)不可替代

電腦工作系統(tǒng)是精確處理的系統(tǒng)，使用數(shù)據(jù)是指定的，不可替代，政府公共服務(wù)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是以前服務(wù)產(chǎn)生的記錄，政府服務(wù)的連續(xù)性必須使用當(dāng)事人的數(shù)據(jù)，不能用其他人的數(shù)據(jù)替代，保證政府公共服務(wù)的可靠性，政府的具體業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是連續(xù)的工作記錄，記錄數(shù)據(jù)是繼續(xù)服務(wù)處理的依據(jù)，電腦對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的使用沒(méi)有選擇性，唯此才能確保政府服務(wù)的嚴(yán)謹(jǐn)性。

3.3 電腦只能處理確定性問(wèn)題

電腦使用數(shù)據(jù)的方式是自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理，其處理方法由軟件決定，軟件是按形式邏輯編寫(xiě)的處理問(wèn)題的方法，只能處理確定性任務(wù)，對(duì)不可預(yù)測(cè)的問(wèn)題無(wú)法給出明確的處理辦法，解決問(wèn)題的辦法只能形成于問(wèn)題產(chǎn)生之后，軟件是成功處理經(jīng)驗(yàn)的邏輯升華，無(wú)法先于問(wèn)題而出現(xiàn)，不確定性可由人腦處理，人腦處于IT之上的思維層次，能夠應(yīng)對(duì)不確定性。

3.4 人工智能只能處理確定性任務(wù)

自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)下一步會(huì)向人工智能的方向發(fā)展，人工智能系統(tǒng)借助云平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)而形成更強(qiáng)大的自動(dòng)處理能力，但是并沒(méi)有改變只能處理確定性問(wèn)題的本質(zhì)，雖然人工智能系統(tǒng)能夠處理一些以前無(wú)法處理的多樣性問(wèn)題，但是這些多樣性問(wèn)題是設(shè)計(jì)者選定的，其應(yīng)對(duì)辦法是設(shè)計(jì)好的，真正的不確定性問(wèn)題是不可預(yù)見(jiàn)的，需要人去摸索解決辦法。一切智能化系統(tǒng)包括人工智能系統(tǒng)都是處理確定性問(wèn)題的工具，任何高技術(shù)都無(wú)法解決尚未發(fā)生的不確定性問(wèn)題。

3.5 電腦數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)比為人腦服務(wù)容易產(chǎn)生效益

計(jì)算機(jī)的應(yīng)用是圍繞著政府企業(yè)個(gè)人的基本服務(wù)需求進(jìn)行的，計(jì)算機(jī)應(yīng)用的效益價(jià)值由其所依附的業(yè)務(wù)價(jià)值決定，與有重大價(jià)值業(yè)務(wù)捆綁的應(yīng)用項(xiàng)目更容易形成效益。電腦數(shù)據(jù)處理服務(wù)項(xiàng)目通常都是與政府業(yè)務(wù)捆綁，政府業(yè)務(wù)的重要性決定了其附屬電腦數(shù)據(jù)處理的價(jià)值，效益價(jià)值是由甲方?jīng)Q定的，乙方只須按甲方要求去做，效益就有保障。

以提高決策質(zhì)量為中心的項(xiàng)目效益有更多的不確定性，有否效益要看用戶(hù)感覺(jué)，決策起作用的是人腦而非電腦，領(lǐng)導(dǎo)使用的信息渠道可自由選擇，信息源競(jìng)爭(zhēng)使政府信息系統(tǒng)價(jià)值下降，效益不如以提高操作效率為中心的項(xiàng)目容易控制。

4.1 不要對(duì)城市大腦期望過(guò)高

城市大腦的是一項(xiàng)長(zhǎng)期的知識(shí)工程，除了持續(xù)投入大量智力不存在捷徑，高技術(shù)可以購(gòu)買(mǎi)卻購(gòu)買(mǎi)不來(lái)效益，效益是對(duì)技術(shù)精心組織的結(jié)果，組織是產(chǎn)生效益的靈魂。城市的人才、資金、經(jīng)驗(yàn)有限，城市能夠承擔(dān)的建設(shè)復(fù)雜性亦有限。城市大腦的高技術(shù)高智慧方案建立在管理知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)積累的基礎(chǔ)知識(shí)上，IT技術(shù)是支持其發(fā)揮作用的工具，城市管理的精細(xì)化體現(xiàn)了城市大腦的智慧。

城市大腦有自己的生命，其生存離不開(kāi)現(xiàn)實(shí)的生態(tài)環(huán)境，扎根在城市切實(shí)的需求上才能成長(zhǎng)，盲目超前不可行，從常規(guī)業(yè)務(wù)改進(jìn)開(kāi)始才現(xiàn)實(shí)，要防止高期望的誘惑使城市大腦變成脫離實(shí)際的空中樓閣。

4.2 計(jì)劃趕不上變化，城市大腦數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)不足

缺乏經(jīng)驗(yàn)的人覺(jué)得建設(shè)城市完整的感知網(wǎng)就能收集城市全部數(shù)據(jù)，城市大腦就能應(yīng)對(duì)城市出現(xiàn)的所有問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)城市管理的智能化管理。在充滿(mǎn)不確定性的世界中這種想法完全不實(shí)際。城市信息是無(wú)限的，不存在收集齊全的可能性，信息收集到什么程度是一個(gè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，收集數(shù)據(jù)的成本不能超過(guò)要解決問(wèn)題的價(jià)值，在未來(lái)問(wèn)題沒(méi)搞清楚之前，無(wú)法確定全面感知的含義。

未來(lái)城市出現(xiàn)的問(wèn)題是不可預(yù)測(cè)的，為應(yīng)對(duì)各種不確定性問(wèn)題而事先準(zhǔn)備好全部數(shù)據(jù)其成本是無(wú)法接受的，臨時(shí)收集數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)趕不上應(yīng)用的需要，城市大腦的數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)是不足的。城市大腦應(yīng)當(dāng)做目標(biāo)明確的小腦型業(yè)務(wù)，節(jié)約人腦的時(shí)間，讓超出IT邏輯能力的人腦來(lái)應(yīng)對(duì)不確定性問(wèn)題的決策。

4.3 城市問(wèn)題有自己的成熟期，不能拔苗助長(zhǎng)

城市發(fā)展的不同時(shí)期會(huì)碰到不同問(wèn)題，解決問(wèn)題時(shí)機(jī)過(guò)早過(guò)遲都不合適，影響解決問(wèn)題時(shí)機(jī)的因素不只是資金與人才，過(guò)早啟動(dòng)會(huì)增加解決問(wèn)題的機(jī)會(huì)成本耽誤更重要的工作。城市各項(xiàng)工作都有優(yōu)先級(jí)，城市大腦不能一個(gè)勁地強(qiáng)調(diào)重要，合理的順序是降低機(jī)會(huì)成本的基本措施。

城市問(wèn)題有自己的成熟期，早期問(wèn)題規(guī)模太小，人們對(duì)問(wèn)題缺乏研究，關(guān)鍵技術(shù)也不到位，此時(shí)投入人力精力去做也難有成效（如同在互聯(lián)網(wǎng)之前想實(shí)現(xiàn)信息共享）。城市問(wèn)題的解決需要有生態(tài)環(huán)境，有知識(shí)與技術(shù)的基礎(chǔ)，條件成熟才會(huì)被重視和解決，無(wú)視眼前亟待解決的常規(guī)性問(wèn)題卻熱心條件尚未成熟的高水平項(xiàng)目必然事倍功半。

大數(shù)據(jù)在支持政府重大決策上并無(wú)優(yōu)勢(shì)，大數(shù)據(jù)中心應(yīng)當(dāng)定位于城市信息交流服務(wù)平臺(tái)，成為公務(wù)員企業(yè)經(jīng)營(yíng)者與城市居民了解城市狀況、監(jiān)督政府工作及交流學(xué)習(xí)的好幫手，恰當(dāng)?shù)亩ㄎ挥欣诖髷?shù)據(jù)中心的長(zhǎng)久生存與發(fā)展。

5.1 大數(shù)據(jù)中心做好小數(shù)據(jù)才能立足

大數(shù)據(jù)熱是暫時(shí)的，大數(shù)據(jù)中心卻需要長(zhǎng)久生存，唯有靠效益才能實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)久生存，大數(shù)據(jù)技術(shù)不等于效益，效益來(lái)自政府公共服務(wù)的需要，只有需求導(dǎo)向才能發(fā)現(xiàn)目標(biāo)機(jī)會(huì)，與目標(biāo)適應(yīng)的方法才有意義，目前政府工作尚處于小數(shù)據(jù)階段，硬要從大數(shù)據(jù)上找方法顯然偏離了方向。

政府工作改進(jìn)的焦點(diǎn)是提高公共服務(wù)的效率，是常規(guī)數(shù)據(jù)處理問(wèn)題，其效益目標(biāo)都是清晰的，先把有效益的事做好再去研究大數(shù)據(jù)不遲，先做好“只跑一次”的數(shù)據(jù)整合，提高公眾對(duì)政府工作的獲得感才是目前數(shù)據(jù)中心最重要的工作。

5.2 大問(wèn)題靠知識(shí)決策，小問(wèn)題用數(shù)據(jù)決策

大數(shù)據(jù)對(duì)大決策的幫助不大，原因之一不是所有信息都能數(shù)據(jù)化，越是重要信息越難以數(shù)字化，能夠收集的數(shù)據(jù)本身就帶有突出自身的片面性，直接靠數(shù)據(jù)作重大決策很危險(xiǎn)；原因之二是人們對(duì)同樣數(shù)據(jù)的理解并不相同，這取決人們已有的知識(shí)文化與個(gè)性，在決策過(guò)程中數(shù)據(jù)不會(huì)單獨(dú)發(fā)揮作用，數(shù)據(jù)會(huì)被融入人腦的知識(shí)體系之中，間接對(duì)知識(shí)產(chǎn)生影響，大問(wèn)題用知識(shí)決策解決會(huì)更穩(wěn)定。

對(duì)一些具體業(yè)務(wù)操作領(lǐng)域，例如對(duì)用戶(hù)的商品推銷(xiāo)，決策面向微觀(guān)服務(wù)，靠大數(shù)據(jù)決策是有利的。目前企業(yè)大數(shù)據(jù)資源以自用為主，能夠提供給其它企業(yè)使用的大數(shù)據(jù)資源甚少，無(wú)法建立大數(shù)據(jù)交易系統(tǒng)。

5.3 聚集可視化數(shù)據(jù)，創(chuàng)造開(kāi)放的信息服務(wù)平臺(tái)

推動(dòng)數(shù)據(jù)的可視化是大數(shù)據(jù)中心的一項(xiàng)重要工作，匯集企業(yè)可視化數(shù)據(jù)產(chǎn)品是一個(gè)明智的方法，政府要求企業(yè)把數(shù)據(jù)和盤(pán)托出對(duì)企業(yè)不安全，采用可視化數(shù)據(jù)產(chǎn)品的形式收集可有效回避數(shù)據(jù)安全問(wèn)題，企業(yè)會(huì)愿意通過(guò)提供可視化數(shù)據(jù)服務(wù)提高社會(huì)影響力，政府?dāng)?shù)據(jù)采購(gòu)也會(huì)容易得多，大數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品開(kāi)發(fā)有望發(fā)展為重要產(chǎn)業(yè)。

匯聚可視化數(shù)據(jù)產(chǎn)品另一個(gè)好處是提高信息交流的效率，人們欣賞可視化數(shù)據(jù)的直觀(guān)性，希望從超負(fù)荷閱讀壓力下解放出來(lái)，可視化的數(shù)據(jù)交流平臺(tái)正好迎合這一愿望，它將成為政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放、企業(yè)信息交流、公眾監(jiān)督政府的重要渠道，成為政府與企業(yè)展示其大數(shù)據(jù)服務(wù)能力的窗口，成為大數(shù)據(jù)中心為智慧城市貢獻(xiàn)的一大亮點(diǎn)。