透过六大案例 揭秘美国联邦机构运用大数据的玄机

数据是一项有价值的国家资本，应对公众开放，而不是把其禁锢在政府体制内。

——美国联邦政府

作为大数据的策源地和创新引领者，美国大数据发展一直走在全球最前面。美国联邦机构在大数据技术应用与创新领域，一直扮演积极引领各界的角色。本文列举了美国联邦机构和地方政府机构制定和运用大数据策略的几个例子，涵盖医疗健康、政府监督、教育、欺诈检测、金融市场分析、犯罪学、环保和能源勘探等领域。希望这些例子能启发大家利用自己手中的新一代分析工具探索各种可能性。

案例一：利用大数据技术进行政府监督

通告和评论项目(Notice and Comment project)以“公民信任与城市现代化发展”为方针，公开包括《联邦公报》(Federal Register)发表的联邦法规和地方政府发布的通告在内的400多万份政府文件，以便政府和公众快捷查看。该项目利用先进分析和自然语言处理来摄取政府文件，追踪政策、法律和规章的变化，对网站数据进行每天更新，实时显示新的提案和趋势。在提案变成法律之前，用户可以利用网站内部集成的社交媒体和网上的最佳写作技巧来有效地宣扬他们的观点，寻求其他人的支持;用户也可以轻而易举地对拟订中的联邦法规进行评论或投票。

案例二：利用大数据技术打造健康医疗

美国食品药物管理局(FDA)为了能更快地对进入食品供应的受污染产品作出反应，在全国各地的很多测试相关实验室里都部署了大数据技术，打造数据库，进一步研究食源性疾病的模式。在美国导致每年有32.5万人因食源性疾病住院治疗，3000人死亡。这套数据库作为FDA的技术转让项目，有效地抑制了这一现象。

美国医学研究所(IOM)和卫生及公共服务部(HHS)曾召集了一小群来自白宫、联邦机构、学术界、社会部门、公共卫生团体、信息技术公司、大企业和医疗服务系统的领导者，商讨新的社区健康数据计划的建立事宜，并举办了“社区健康数据论坛”。该论坛利用数据信息的力量来改善健康，通过对社区健康数据的开创性和有效利用，改善患者的健康状况，让个人和社区都能为自身的健康做出明智的选择。

美国国立卫生研究院(NIH)在 2012 年启动了“从大数据到知识”(BD2K)计划。这不仅是NIH的一个项目，更是使生物医学研究成为一项数字化研究的事业，很大程度上促进了新知识的发现和运用，提升社会参与度。从生物医学大数据中获取丰富信息的能力，将增进我们对人类健康和疾病的了解。然而，适当工具的匮乏、糟糕的数据可达性和培训的不足妨碍了相关机构有效地整合研究力量，BD2K 将帮助 NIH 应对这个挑战。

案例三：利用大数据技术改善教学

美国教育部利用大数据挖掘和学习分析来改善教学。美国教育部教育技术办公室表示：“大数据分析能够发现学习在线课程的学生是否走入误区，并帮助他们调整方向。这些先进分析还有可能根据按键点击模式判断学生是否对当前课程感到无聊，然后重新获取他们的注意力。由于这些数据是实时收集的，因此很有希望通过多个反馈回路实现持续改善。这些反馈回路的时间跨度不一：对学生来说是立刻思考下一个问题，对老师来说是每天安排第二天的教学，对校长来说是每月评估进展，对地方官员来说是每年评估总体的学校教育改善情况。”

案例四：利用大数据技术分析金融市场

美国社会保障局(SSA)利用大数据技术，对大量的非结构化伤残索赔数据进行分析，实现对整个决策过程的重塑，更快、更高效地处理医学分类和预期诊断 ,为识别可疑的不实索赔奠基。

美国证券交易委员会(SEC)利用自然语言处理程序和网络分析，结合大数据策略，可以识别违规交易，进一步监督金融市场的活动。

美国联邦住房管理局(FHA)在房地产泡沫破裂期间，FHA是唯一一家不需要救助的次贷保险机构。FHA在利用大数据分析来管理正向现金流基金方面拥有23年的经验，已经实现借助大数据分析帮助预测违约率、偿还率和索赔率，为可能出现的场景构建现金流模型，以确定维持正向现金流所需的保费。

案例五：利用大数据技术抓捕罪犯

美国各地的州和地方执法部门在运用大数据策略方面有不少亮点，波士顿马拉松爆炸案 的侦办就是很好的例子。警方借助大数据技术快速分析48万多幅图像，掌握嫌疑犯的描述与特征，分析人员通过撰写代码和算法，寻找图像中异常情况和特定模式。从传感器信息中自动筛查犯罪行为令实时分析得以实现，缩短了决策时间，减少了接触敏感数据的人员或系统数量。

美国国土安全部(DHS)是证明公共部门需要大数据策略的好例子。该机构的组织形式突显了在许多政府机构之间进行数据互通和整合的必要性。DHS 不仅提供了很多如何进行有效整合的例子，也提供了很多如何更加成功地实现数据互通的经验教训。

案例六：利用大数据预测天气和勘探能源

美国国家大气研究中心(NationalCenter for Atmospheric Research)制定了一套大数据策略，将公用事业单位、大学和能源业的研究和数据整合起来，以便更准确地预报天气和预测能源的供应与需求。通过研究天气和大气模型，分析师可以让可再生能源的生产和使用变得更加可靠和高效。他们把数据纳入天气实时分析模型，揭示能源生产和能源需求的重要信息。

美国国家航空航天局(NASA)和美国林务局(U.S. Forest Service)几年来一直在努力加强数据互通和研究合作，让自己可以更准确地预测天气、土壤状况和森林火险。这项努力在数据要求和数据治理的协调方面事先下了很大功夫。除了先进的技术以外，还需要相关人员更好地理解问题和协调可用数据的使用，以制定出一套整体策略。

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