大数据提升城市治理@@能力的国际经验及其启示@@

　　随着快速推进的城市化进程@@，城市规模和@@人@@口@@急速增加@@，并伴随着城市社会群体利益格局的不断分化和@@城市公共事务不断增加@@，这要求传统的城市管理必然向新型的城市治理@@转变@@[1]。随着大数据技术的逐渐成熟@@，大数据为城市治理@@创新提供@@了新的工具和@@手段@@，在@@创新城市治理@@中的作用越来越明显@@。全球已有不少国家已经将@@大数据上升为国家战略@@，美国@@、日本@@、新加坡@@等发达国家相继制定实施大数据的战略性文件@@，与此同时@@，纽约@@、芝加哥@@、新加坡@@等全球的大都市率先推动大数据在@@城市治理@@中的应用@@@@@@。2015年@@8月@@，中国国务院印发了@@《促进大数据发展行动纲要@@》，要求各地方政府@@和@@部门建立@@“用数据说话@@、用数据决策@@、用数据管理@@、用数据创新@@”的管理机制@@，实现基于@@数据的科学决策@@，逐步实现政府@@治理能力现代化@@。运用大数据提升城市治理@@能力和@@政府@@服务水平正成为全球趋势@@。

　　然而@@，政府@@大数据存在@@数据格式多样化@@、数据来源@@复杂@@、大量数据冗余和@@不一@@致@@、数据收集难度大等问题@@[2]，大数据应用@@于城市治理@@创新过程可能面临诸多的挑战@@。纽约@@、新加坡@@、芝加哥@@等城市较早利用@@大数据进行城市治理@@创新@@，成绩显著@@，有效降低了治理成本@@，提升了治理效率@@，形成了@@一@@些成熟可借鉴的经验@@。因此@@，分析@@国外城市如@@何应用@@大数据进行治理创新@@，总结其成功的经验@@，可以为国内城市提供@@有益启示@@，具有重要的实践价值和@@意义@@。

　　（一@@）纽约@@大数据治理@@的背景@@

　　纽约@@城市治理@@面临几个方面的压力@@：第一@@@@，公共服务压力增大@@。除了拥有@@@@850万的人@@口@@@@，纽约@@每年@@还有百万的游客@@，随着城市人@@口@@越来越多@@，纽约@@在@@住房@@、交通@@基础设施和@@公共服务上面临着越来越大的压力@@。第二@@@@，预算@@缩减@@。自@@2008年@@金融危机爆发以来@@，大都市纽约@@还面临着大规模的预算@@缩减@@@@，需要用有限的资金提供@@良好的服务@@。第三@@@@，城市发生突发事件@@风险增加@@。例如@@@@，2011年@@初@@，布朗克斯区和@@布鲁克林区公寓发生的火灾夺去了@@5个人@@的生命@@，此后@@的调查表@@明@@，火灾不是@@孤立意外事件@@@@，政府@@对群租房监管不力是@@主要因素@@，类似这种意外事件@@在@@人@@口@@密集的纽约@@时常发生@@，治理难度非常大@@。

　　（二@@）纽约@@的主要举措@@

　　第一@@@@，出台法律法规@@，保障政府@@数据开放@@和@@大数据应用@@顺利推进@@。2012年@@，纽约@@颁布了地方性开放数据法案@@——《纽约@@市开放数据法案@@》，通过法律促进政府@@数据开放@@@@，营造良好的数据开放@@环境@@@@，规定到@@2018年@@，除了涉及安全和@@隐私的数据之外@@，纽约@@市政府@@及其分支机构所拥有@@的数据都必须通过政府@@开放数据门户网站实现对公众开放@@，并且要求使用这些数据不需要经过任何注册@@、审批程序@@。2013年@@，纽约@@市长布隆伯格颁布了@@《306号行政命令@@》，提出数据驱动的城市服务目标@@，要求各政府@@部门必须配合政府@@首席数据分析@@官@@（CAO），确保城市机构实现开放数据法案的承诺@@，打破部门壁垒@@，开发和@@构建一@@个全市的数据交换平台@@@@，归集和@@更新@@来自@@不同机构的数据或其他来源的数据@@。

　　第二@@@@，组建完善的组织体系@@，领导协调推进大数据应用@@@@。纽约@@市成立了市长办公室数据分析@@团队@@(Mayor’s Office of DataAnalytics，下文简称@@@@MODA)，任命了城市首席数据分析@@官@@（CAO）和@@首席政府@@开放平台@@官@@，组建由纽约@@运营副市长牵头的纽约@@市数据分析@@指导委员会@@，制定全市数据分析@@的总体战略@@。与此前已经设立的@@CIO、CDO一@@起@@，形成了@@“三@@驾马车@@”式的技术管理架构@@（参见图@@@@1）。

 

 

　　第三@@@@，基于@@已有技术和@@平台@@@@，研发数据融合@@共享系统@@@@。由于纽约@@市各部门合计有几百个@@IT系统@@，储存着纽约@@不同类型和@@不同年@@代的城市数据@@。为了能够运行数据模型和@@挖掘数据价值@@，需要在@@数据隐私相关法律的约束下@@，汇聚来自@@@@40多个@@机构的数据@@，形成一@@个聚合的数据库@@@@。纽约@@市数据分析@@团队基于@@已有的技术和@@资源@@，建立了@@“DataBridge”和@@“DEEP”两大核心系统@@@@。其中@@，DataBridge系统@@是@@由刑事司法系统@@中用于跟踪囚犯的数据传输系统@@@@——DataShare和@@“311数据库@@”的闲置能力构建而成@@。DataBridge具有数据库@@管理以及@@统计分析@@工具@@，并向纽约@@市其他部门的分析@@师开放@@。DEEP系统@@将@@各部门的系统@@相互连接起来@@，使得城市机构能够安全地进行信息交换@@，取代费时又低效的电子邮件@@、传真等数据传输方法@@。

　　第四@@@@，制定推进大数据治理@@的最佳实践@@。在@@具备强有力的组织架构@@、技术和@@工具的基础上@@，纽约@@建立了@@运用大数据处理城市特定治理问题的工作流程和@@最佳实践@@，MODA团队还帮助各个部门建立自@@己的数据分析@@力量@@，使得各个部门能够独立@@、持续地开展相关数据治理@@创新@@。

　　（三@@）纽约@@利用@@大数据实现城市治理@@创新的主要成果@@

　　在@@市场监管领域@@，纽约@@环境@@部门负责维护纽约@@市多达@@6000英里的下水道@@，政府@@部门一@@直想找到向下水道非法倾倒食用油的人@@@@，因为半数以上下水道堵塞都由这些凝固油脂产生@@。但问题在@@于@@，如@@何找到这些@@“违法者@@”？传统的解决办法是@@由环境@@部门派出监察员@@，到各个街区路口守株待兔@@，以碰巧遇到某餐馆@@小工@@，向下水道倾倒废弃食用油@@。但纽约@@市有@@2.5万个餐馆@@@@，这样做显然成功率不高@@，效果不明显@@。纽约@@通过@@DataBridge从企业@@诚信委员会获得所有餐饮企业@@为合法处理废弃油脂所支付的服务费数据@@，比较得出那些没有支付服务费的企业@@在@@地图@@中所处的位@@置@@，将@@那些不在@@册的餐馆@@列入@@“重点怀疑对象@@”，排查准确率高达@@95%。

　　在@@灾害预防领域@@，“311城市热线@@”每年@@收到@@25000多条关于违规建筑的投诉@@，而纽约@@大约有@@100万幢建筑@@，政府@@从事建筑巡查的工作人@@员仅@@200名左右@@，基于@@传统的巡视预测准确率仅为@@25%。MODA团队通过与消防员@@、警察@@、巡视员等人@@员沟通@@，得到甄别危险的指标@@，根据房屋是@@否存在@@拖欠税款@@，是@@否有人@@投诉@@，是@@否是@@@@1938年@@后@@按建筑规范进行建造@@，以及@@房屋年@@龄@@、房屋污水排放量等建立预测模式@@，对每天需要排查的建筑列出优先级别@@，火灾预测的准确率从@@25%提高到@@70%，巡查人@@员的工作效率是@@此前的五@@倍@@。

　　在@@MODA的推进下@@，纽约@@的数据开放@@促进社会化应用@@也取得明显成效@@。到目前为止@@，纽约@@已经开放了@@12000多组数据@@，涉及健康@@、商业@@、公共安全@@、城市治理@@、教育@@、环境@@、住房与发展@@、创新等诸多领域@@，并基于@@此开发了@@大量社会化应用@@@@[5]。例如@@@@，开发了@@提示公众避免进入犯罪高发区域和@@提高警惕的@@APP应用@@，从而降低犯罪发生的概率@@。交通@@领域的@@APP应用@@为公众出行提供@@实时建议@@，并为地铁系统@@在@@客流高低峰时段@@、热点站和@@普通站之间的调配提出更优的方案@@。

　　（四@@）纽约@@的主要启示@@

　　第一@@@@，领导的重视和@@强有力支持@@。政府@@部门之间的数据共享和@@融合在@@技术上已经成熟@@，融合和@@共享的主要难度来源于部门的阻力@@。因此@@，基于@@大数据城市治理@@创新的前提是@@解除不同政府@@职能部门之间的制度@@藩篱与条块分割@@，实现分布在@@政府@@各个部门@@IT系统@@中数据的采集@@、更新@@、共享与融合@@。例如@@@@，纽约@@市长布隆伯格早期提出建立一@@个共享的数据中心@@以及@@部门间数据交换系统@@的计划@@，很快几乎所有人@@都在@@法律上@@、技术上和@@操作上提出质疑@@。律师们引用了大量法律条文@@（大多数来自@@联邦政府@@@@）反对数据共享@@；预算@@专家也畏葸不前@@，以成本为由挡回去@@；政府@@各个部门的首席信息官解释为什么只有他@@（或她@@）可以管理本单位@@复杂的数据库@@@@。因此@@，纽约@@成功推进大数据在@@政府@@应用@@@@，建设数据驱动的城市@@，重要原因是@@城市最高层领导人@@物的决心@@，若是@@缺少布隆伯格为求变而全力进行的自@@上而下的改革@@，纽约@@市不可能成为数据驱动政府@@的佼佼者@@。

　　第二@@@@，降低各个部门阻力@@，促进政府@@部门全面共享@@。为了降低各部门阻力@@，纽约@@尽可能使用城市现存的信息系统@@@@、数据库@@和@@网络@@，最大程度不改变各部门原有的系统@@@@。由于纽约@@政府@@的不同部门或机构曾使用几种不同的地理标签@@来标记他们的记录@@（如@@针对@@地理位@@置@@，一@@些记录可能使用街道地址信息@@，而其他机构可能使用网格坐标或邮政编码@@），导致数据聚合有相当的难度@@。而城市治理@@的数据分析@@过程依赖于地理位@@置数据@@，因此@@，要求来自@@不同部门的记录注上统一@@的地理标签@@@@。虽然采用公开标准能使得数据融合@@过程变得更加简单和@@直接@@，但纽约@@市数据分析@@团队为了降低各部门的阻力@@，并没有将@@此作为数据模型运行的必要条件@@。MODA付出了艰苦的努力@@，开发出一@@个能够将@@不同地理标签@@记录连接在@@一@@起@@的系统@@@@，这样来源于多个@@机构的数据@@更容易在@@分析@@中进行合并和@@共同使用@@，实现来自@@各部门数据的匹配和@@聚合@@。其中@@，DataBridge和@@DEEP技术允许政府@@部门和@@机构持续使用他们自@@己的系统@@@@，而不是@@安装昂贵的新信息系统@@来保持兼容@@，或迁移到政府@@云@@。此外@@，为了促进全面共享@@，纽约@@颁布了一@@条规则@@：任何部门想要得到其他部门的数据或@@MODA所收集的数据@@，就必须先共享自@@己的数据@@，而且必须是@@整个数据集@@。

　　第三@@@@，最大程度不改变一@@线工作人@@员的工作方式@@。大多数组织对变革都存在@@抵触情绪@@，大数据治理@@模式意味着新工作方式@@，因此@@其成功取决于受影响群体对新模式的接受程度@@。纽约@@大数据推进小组努力与一@@线工作人@@员合作@@，使他们的工作更加有效@@，从而提高员工的工作满意度@@，减少对新技术的抵触@@。

　　（一@@）芝加哥@@大数据治理@@的背景@@

　　像许多大城市一@@样@@，芝加哥@@经常被下面问题所困扰@@：每年@@总有小孩会因为接触家装涂料或水管而铅中毒@@；总有一@@些餐馆@@的卫生环境@@不达标@@；总有这个或那个角落会突然冒出大量老鼠@@，没人@@能确切知道某个城市病将@@于何时何地爆发@@。面对这些城市治理@@难题@@，芝加哥@@市长@@RahmEmanuel希望城市管理者能够未雨绸缪@@、主动出击@@，通过应用@@大数据模型对这些风险进行分析@@预测@@，将@@其纳入日常城市管理@@，改变特大型城市面对顽疾@@“不定期发作@@”时束手无策的尴尬@@。

　　（二@@）芝加哥@@大数据治理@@的主要举措@@

　　第一@@@@，灵活的组织保障体系@@。芝加哥@@历来强调在@@城市治理@@中实施创新@@，并体现在@@政府@@的组织设计上@@。2008年@@，芝加哥@@将@@商业@@与信息服务部变更为创新与技术部@@（简称@@DoIT），将@@创新融入城市治理@@@@。创新与技术部的技术实力可以与市场上软件应用@@开发企业@@的实力相媲美@@。创新与技术部下面设置了数据科学@@、GIS、信息安全@@、软件开发等与大数据相关的运营团队@@。其中@@，数据科学团队以释放城市数据价值为目标@@，拥有@@高级分析@@@@、数据开放@@、商业@@智能以及@@数据管理四@@大职能@@，负责建设和@@开发@@“SmartData”、芝加哥@@数据开放@@门户网站@@，以及@@WindyGrid等产品@@。创新与技术部的各个团队分工明确@@，GIS团队负责高效低成本地利用@@基于@@地理位@@置的技术@@，提高政府@@决策质量和@@完善政府@@公共服务@@，信息安全@@团队则负责全市的信息系统@@与数据的安全@@，软件开发团队则帮助芝加哥@@拥有@@自@@己的技术团队@@，开发可扩展@@、可推广的大数据应用@@项目@@@@。此后@@，为突出数据在@@城市治理@@中的作用@@，2011年@@5月@@，芝加哥@@任命了第一@@@@位@@首席数据官@@@@（CDO）；2012年@@，又将@@@@DoIT局长@@、首席数据官@@（CDO）和@@首席信息官@@（CIO）三@@个职位@@合为一@@体@@，全力推进大数据在@@芝加哥@@城市治理@@中的应用@@@@@@。

   　第二@@@@，构建城市体征大数据平台@@@@——SmartData平台@@[7]。芝加哥@@市的管理者们认识到@@，开展大数据预测项目@@必须拥有@@大规模的足量数据@@。为此@@，在@@布隆伯格慈善基金会的@@100万美元赞助下@@，芝加哥@@的创新与技术部@@（DoIT）通过收集和@@分析@@曾经属于各个部门的数据@@，建立了@@SmartData平台@@。SmartData平台@@每天都会收集到各市政部门当日产生的@@700多万条数据@@，如@@天气@@、交通@@、学校@@、停车场等@@。SmartData将@@这些数据加以汇聚@@，包含从@@2001年@@至今的几乎所有的政府@@部门数据@@，数据非常全面@@，囊括了从每一@@个政府@@雇员的薪水到犯罪的报告@@，使得芝加哥@@拥有@@一@@个全美范围最大和@@最具鲁棒性的城市开放数据门户@@。SmartData的核心是@@建设数据驱动的政府@@决策模式@@，根本性地改变城市的运营模式@@。SmartData平台@@主要为城市高级数据分析@@提供@@@@IT基础设施服务@@，以软件即服务@@（Software-as-a-Service）的模式为城市各类应用@@提供@@服务@@。SmartData提供@@实时事故检测@@、历史数据检索和@@高级数据分析@@功能@@，允许用户基于@@时间@@、空间@@和@@距离等要素实时查询@@，不同类型的数据以一@@个友好的图@@形界面展现给用户@@，而且会自@@动更新@@数据并提出预警@@。SmartData为全市的雇员提供@@简单易用的接口@@@@，创建一@@系列商业@@智能工具@@，帮助城市雇员获得@@、使用和@@发现能够用于战略管理和@@日常运营的数据信息@@。通过强大的高级分析@@工具@@，可以帮助决策者作出更好的决策@@，面对城市挑战更早预测@@，将@@被动转为主动@@，将@@思想变成行动@@。

　　第三@@@@，构建城市安全管理利器@@——WindyGrid（风网@@）。WindyGrid是@@SmartData平台@@的第一@@@@阶段应用@@工具@@，是@@SmartData的图@@形化接口@@和@@基于@@@@GIS的决策支持系统@@@@，利用@@MongoDB（一@@个基于@@分布式文件存储的数据库@@@@）支持下的分析@@机制将@@数据整理@@并生成可视化地图@@@@。风网@@应用@@了芝加哥@@城几乎所有公共场所的时空数据@@，结合了结构化和@@非结构化数据的灵活数据模型@@，集成多重异构的数据源@@。例如@@@@，911报警电话@@，311服务电话@@，犯罪统计@@，建筑和@@业务经营许可证@@，城市车辆@@，建筑物的历史数据@@，公交车位@@置信息@@，推特@@（Twitter）等最新数据流@@。风网@@可以帮助管理者实时了解这座城市的运作状况@@，是@@城市安全管理的利器@@。

　　（三@@）芝加哥@@大数据治理@@创新取得的成绩@@

　　WindyGrid被成功地应用@@于芝加哥@@一@@些重大事件@@和@@活动@@管理@@，如@@2012年@@5月@@的北约首脑会议@@，2012年@@的同性恋游行@@，每年@@的圣帕特里克节游行@@、芝加哥@@美食节和@@航空水上表@@演等大型活动@@@@。WindyGrid可以帮助管理者了解城市任何一@@个地方的现状和@@过去所发生的事情@@，能实现对城市任意一@@个指定位@@置的查询@@，例如@@@@查询州大街和@@麦迪逊大街的交界处@@，用户就可以看到@@311和@@911的报警和@@投诉电话以及@@以往的犯罪报告@@，当前和@@历史上这两条街上发生的其他事情@@，如@@交通@@事故@@、拥堵@@、集会和@@游行等情况@@。

　　在@@暴风雨和@@其他极端天气事件@@后@@，WindyGrid亦被用于协助芝加哥@@防灾救灾@@。用于监测因灾害倒下的树木和@@电线@@，风暴和@@洪水破坏@@，以及@@其他重要信息@@。

　　此外@@，芝加哥@@不断扩展@@SmartData的应用@@@@。例如@@@@，针对@@311市政热线中名列前十的鼠患问题@@，通过基于@@大数据的分析@@@@，如@@管道漏水@@、垃圾投诉增多等相关数据@@，芝加哥@@可以提前@@7天预测鼠患爆发@@。环卫管理人@@员因此@@可以提前到达那些潜在@@的问题区域@@，采取治理行动@@，降低鼠患的危害@@。

　　总之@@，SmartData如@@今已经成为这座城市的中枢神经系统@@@@，帮助市政管理者们改善服务@@、降低成本并创造更加宜居的生活环境@@@@。

　　（四@@）芝加哥@@大数据治理@@的启示@@

　　芝加哥@@成功将@@大数据应用@@于城市治理@@的关键经验包含以下两个方面@@： 

　　第一@@@@，领导的高度重视@@。与纽约@@一@@样@@，芝加哥@@市长@@是@@推动芝加哥@@大数据应用@@的关键人@@物@@，芝加哥@@提出了建设@@“大数据之城@@”的口号@@，将@@数据当成战略型资产@@，通过新的技术手段与数据融合@@@@，实现数据驱动的政府@@决策模式@@，根本性地改变城市的运营模式@@。芝加哥@@聘用@@IBM公司高级数据专家@@BrennaBerman为城市首席数据分析@@官@@（CAO）和@@首席信息官@@（CIO），并通过创新与技术部门强大的技术实力和@@推动能力@@，构建了整合全市数据的综合性大数据平台@@@@——SmartData。 

　　第二@@@@，关注@@对城市基础数据的收集@@、融合与开放@@。芝加哥@@城市所有城市数据都加入了地理位@@置信息属性@@，这样使得所有数据可以非常好地展现在@@同一@@地图@@上@@，GIS平台@@具有@@300多个@@层的地理信息@@数据集@@，其中@@，250多个@@数据集@@可以通过芝加哥@@数据门户直接进行访问@@，为芝加哥@@城市开放数据的社会化应用@@提供@@了良好的支持@@。 

　　第三@@@@，平台@@可复制和@@可移植@@。SmartData平台@@是@@基于@@开源软件开发的@@，美国@@其他城市@@，特别是@@缺乏技术实力的城市可以直接使用@@SmartData平台@@的预测算法@@，芝加哥@@还为其他城市快速建立相关分析@@提供@@实施指南和@@技术路线图@@@@。

　　四@@、新加坡@@的@@经验及启示@@ 

　　（一@@）新加坡@@大数据治理@@的背景@@

　　新加坡@@是@@较早将@@大数据应用@@于城市治理@@的亚洲国家@@。2003年@@2月@@，中国顺德暴发了重症急性呼吸综合征@@（SARS），病毒发现两周后@@，新加坡@@卫生部门虽然成立一@@个工作组@@，并采取了非常应对措施@@，但是@@到@@4月@@中旬@@，到访新加坡@@的@@游客急剧减少@@，酒店入住率直线下降@@，商店@@、餐馆@@、出租车司机收入锐减@@，这一@@事件@@导致新加坡@@经济收缩了@@4.2%。此后@@的调查发现@@，5位@@“超级传播者@@”造就了该国@@238个病例@@，如@@果政府@@早点发现这些人@@@@，就可以阻遏病毒的传播@@。这让新加坡@@政府@@@@意识到@@，小小的病毒仅用几个月@@时间就能危及国家的繁荣@@，而大数据对此类问题可以有所作为@@[8]。

　　（二@@）新加坡@@大数据治理@@的主要举措@@

　　第一@@@@，建立风险评估与扫描系统@@@@（RAHS）。SARS病毒退场后几个月@@@@，新加坡@@国防部利用@@美国@@的全景扫描系统@@@@（TotalInformation Awareness，TIA）思路进行了一@@次@@演练预测疫情@@，结果发现系统@@可以帮助新加坡@@在@@病毒抵岸前两个月@@便捕捉到疫情暴发迹象@@。为此@@，新加坡@@快速成立了@@RAHS项目@@推进办公室@@，迅速建立了@@风险评估与扫描系统@@@@，搜集并筛查大量数据@@，加以分析@@@@，创建模型@@，预测可能出现的事件@@@@，并在@@新加坡@@政府@@@@机构内分享@@@@。2006年@@后@@，新加坡@@除了将@@@@RAHS用于窃听和@@炸弹等政府@@安全问题@@，还利用@@@@RAHS分析@@Facebook、Twitter和@@其他社交媒体的帖子@@，评估国民情绪@@，预估可能出现的骚动@@。2009年@@后@@，新加坡@@决定将@@@@RAHS系统@@扩展到国家安全之外@@，将@@RAHS方法输出到整个政府@@系统@@@@。利用@@该系统@@应对各种国内社会和@@经济问题@@，包括@@“黑天鹅@@”事件@@、政府@@采购@@、预算@@、经济预测@@、移民政策发布@@、房地产市场研究@@、教育@@方案设计等@@。

　　第二@@@@，建立完善的数据开放@@法律和@@制度@@保障体系@@。在@@数据开放@@方面@@，新加坡@@建立了@@严格而清晰的数据开放@@规则@@，政府@@数据开放@@平台@@公布了@@8700多个@@政府@@数据集@@，公众可以免费获得超过@@60个政府@@部门的数据@@。此外@@，新加坡@@还颁布了@@《个人@@资料保护法@@》（2012年@@），防范对国内数据以及@@源于境外个人@@资料的滥用行为@@，并成立个人@@资料保护委员会@@，对不遵守@@《个人@@资料保护法@@令@@》的企业@@进行调查@@。

　　第三@@@@，实现四@@大库的整合和@@政府@@数据的全面开放@@。新加坡@@早在@@@@20世纪@@80年@@代就开始建立土地@@（地理信息@@）、人@@口@@、商业@@和@@公共安全@@四@@大数据中心@@@@，然而@@，四@@大数据中心@@只有土地数据中心@@是@@有空间@@信息的@@，而土地信息中心与其他三@@个数据中心@@之间没有联通@@，空间@@数据与非空间@@数据不能整合使用@@。2008年@@，新加坡@@政府@@@@提出了一@@项全国性计划@@——新加坡@@地理空间@@信息库@@（SingaporeGeospatial Collaborative Environment，简称@@SG-SPACE），将@@已有的土地@@、人@@口@@、商业@@和@@公共安全@@四@@大数据中心@@@@整合到统一@@的框架下@@，全面推进空间@@信息共享@@。SG-SPACE的愿景是@@创建一@@个@@“空间@@化的社会@@”，公众和@@企业@@都可获取并利用@@地理空间@@信息来更好地辅助决策@@，以大大减少新加坡@@公共部门采集@@、管理和@@更新@@地理空间@@信息的重复劳动@@。新加坡@@是@@较早实现政府@@数据开放@@的国家@@，为进一@@步鼓励社会公众参与数据开放@@运动@@，激发社会创新力@@，一@@方面@@，政府@@通过@@data.gov.sg开放来自@@@@60多个@@公共机构的@@8600多个@@数据集@@，并提高数据的机器可机读性@@；另一@@方面@@@@，政府@@提供@@专项资金举办@@“ideas4appschallenge”活动@@，提高社会公众参与的积极性@@，并为开发者提供@@技术支持@@和@@帮助@@。

　　第四@@@@，引进大数据人@@才@@。除了实施政府@@@@CIO制度@@，2014年@@，新加坡@@开始聘用数据科学家为政府@@服务@@，聘请埃森哲公司的首席数据分析@@专家作为政府@@@@CAO，以促进各个部门的数据智能化应用@@@@。

　　（三@@）新加坡@@应用@@大数据于城市治理@@创新的主要成绩@@

　　第一@@@@，政府@@开放数据和@@资源的价值获得最大化开发@@。基于@@SG-SPACE项目@@，新加坡@@政府@@@@16个政府@@部门和@@机构合作开发智慧地图@@平台@@@@Onemap，实现了地理空间@@数据的全面共享@@。Onemap拥有@@60种不同的地图@@主题@@，一@@方面@@，为公众提供@@了学校@@@@、商业@@、交通@@、住房等众多查询@@，让使用者随时搜索@@各种各样的地理空间@@信息@@；另一@@方面@@@@，为基于@@位@@置服务@@(LocationBased Services，LBS)的企业@@提供@@开放数据@@，提供@@API接口@@，允许用户在@@公共数据上开发自@@己的应用@@@@程序@@。新加坡@@政府@@@@开放数据平台@@公布的数据种类多@@、更新@@及时@@，数据开放@@的质量和@@数量在@@全球名列前茅@@。利用@@这些开放和@@共享数据@@，企业@@和@@部门已经开发了@@@@100多项应用@@@@，涉及停车信息@@、公共厕所@@、野猫管理等@@。

　　第二@@@@，为决策者提供@@了丰富的信息产品和@@服务@@。针对@@政府@@决策需求@@，RAHS提供@@了多层次@@的信息产品和@@服务@@，分别为@@Skan、Vanguard、Tech-Skan和@@Skoop（参见表@@@@1）。这些产品为不同级别的政府@@公职人@@员提供@@了多样化的决策参考@@。

　　（四@@）新加坡@@大数据治理@@的主要启示@@

　　第一@@@@，需求导向下的政府@@大数据应用@@@@。不论是@@政府@@提供@@的@@Onemap空间@@地图@@@@，还是@@各个部门提供@@的开放数据@@，还是@@处于国家安全考虑的@@RAHS平台@@，新加坡@@政府@@@@都尽量从用户需求的角度@@，提供@@相关产品和@@服务@@，体现了新加坡@@政府@@@@以民众为中心@@、高效的政府@@服务理念@@。

　　第二@@@@，实现开放数据和@@基础平台@@的最大价值@@。为了实现开放数据价值的最大化@@，新加坡@@政府@@@@采取各种措施促进公众使用数据@@，例如@@@@，政府@@对一@@些数据进行了可视化@@，开发了@@100多个@@APP应用@@，鼓励和@@促进公众使用数据@@、发挥数据价值@@。此外@@，新加坡@@政府@@@@还将@@@@RAHS平台@@对社会开放@@，大学@@、研究机构和@@社会组织可以基于@@@@RAHS平台@@进行二@@次@@开发@@，用于分析@@各种问题@@，最大化利用@@平台@@价值@@。

　　第三@@@@，灵活扁平化的组织体系@@。新加坡@@资讯通信发展管理局@@（以下简称@@@@IDA）是@@推进大数据在@@新加坡@@政府@@@@应用@@的主要部门@@，在@@组织架构上@@，IDA更像一@@个@@IT企业@@，IDA员工有超过一@@半人@@并不在@@总部办公@@，而是@@被派驻到新加坡@@其他@@48个政府@@部门充当桥梁和@@纽带@@。这些外派@@IDA员工与总部保持着紧密联系@@，外派员工定期会有一@@些会议@@，不仅了解其他政府@@部门在@@做什么@@，同时推进跨政府@@部门之间协作@@，借助于他们从中的沟通@@，相关政府@@部门能够在@@一@@起@@进行更多@@的群体合作@@，共同分享@@彼此经验@@。

　　由于城市规模@@、政府@@技术能力@@@@、推进大数据治理@@的组织体制以及@@城市所面临挑战的不同@@，纽约@@、芝加哥@@和@@新加坡@@在@@应用@@大数据于政府@@治理中@@，选择了不同的模式@@。纽约@@和@@芝加哥@@虽然都是@@美国@@的特大城市@@，具有相同的国情@@，但是@@在@@促进大数据在@@政府@@治理创新应用@@方面选择了完全不同的模式@@，我们分别称之为纽约@@模式和@@芝加哥@@模式@@。

　　纽约@@模式可以理解为分散式治理模式@@，即鼓励各个部门相对独立展开面向城市治理@@的大数据开发和@@应用@@@@，以解决城市治理@@中面临的问题@@。纽约@@市成立市级大数据分析@@团队@@，统一@@协调@@、指导和@@推进各部门应用@@大数据实施城市治理@@创新@@，大数据分析@@团队提供@@核心技术支持@@和@@治理相关的融合数据@@，并全程提供@@技术指导@@。纽约@@模式的优点体现在@@以下几个方面@@：第一@@@@，资金和@@人@@员投入相对较少@@，纽约@@大数据分析@@团队共计@@9人@@，且信息化投入小@@；第二@@@@，实施大数据治理@@变革过程对各个部门的冲击比较小@@，受到的阻力也相对较小@@；第三@@@@，有利于政府@@各个部门大数据专业人@@才的培养@@。

　　芝加哥@@模式可以理解为集中式治理模式@@，即凭借市级政府@@强大的技术实力@@，以数据的融合集聚为核心@@，建立了@@全市统一@@的大数据基础平台@@@@，在@@此平台@@的基础上@@，根据各个部门的需要进行应用@@开发@@，解决城市治理@@中各种急需解决的治理难题@@。芝加哥@@模式的主要优点有@@：第一@@@@，政府@@能够全面掌握城市运营各类数据@@，有计划@@、有步骤地进行开发应用@@@@；第二@@@@，能够有效解决各个部门大数据人@@才不足的问题@@。

　　新加坡@@模式则是@@两种模式的混合@@，新加坡@@的@@RAHS系统@@采用集中式治理模式@@，由国防部主导开发该项目@@@@，但这一@@项目@@产品被应用@@于众多的政府@@部门@@，实现了平台@@价值的最大化@@。IDA采用扁平化的组织架构推进大数据在@@政府@@治理中的应用@@@@和@@数据开放@@@@，其优点是@@部门协同沟通的效率非常高@@，有利于跨部门的信息资源整合@@，能够实现政府@@开放数据价值的最大化@@。

　　以上三@@种模式并没有孰优孰劣之分@@，我国城市在@@推进大数据在@@政府@@中应用@@时@@，需要根据城市已有的信息化基础@@、技术能力@@、人@@才储备@@、组织架构以及@@资金预算@@等选择合适的模式@@。

　　虽然各个城市可以选择不同的大数据治理@@模式@@，但是@@政府@@在@@应用@@大数据实现城市治理@@创新上具有一@@些共性@@。纽约@@、芝加哥@@、新加坡@@三@@个城市的主要经验可以为我国城市推进大数据在@@城市治理@@创新中的应用@@@@提供@@有益借鉴@@。

　　第一@@@@，健全数据共享和@@开放的软环境@@@@。基于@@大数据的城市治理@@创新@@，可能涉及众多的参与主体@@@@，除了城市领导强有力的支持@@，还需要政府@@数据公开@@、隐私保护等法律法规方面的制度@@保障@@。一@@方面@@，政府@@部门之间要破除数据分割的壁垒@@，实现城市数据的共享和@@融合@@；另一@@方面@@@@，实现政府@@数据向社会公众开放@@，为社会共治提供@@基础@@。

　　第二@@@@，明确推进和@@协调的主体@@单位@@@@。大数据治理@@涉及的部门广@@、系统@@多@@、技术复杂@@，尤其是@@在@@建设过程中多种思想意识@@、组织观念和@@群体利益之间容易发生冲突@@，平台@@建设难度大@@，仅仅凭借技术手段无法实施@@，必须由上级权威部门牵头强力推进@@、统筹兼顾@@。

　　第三@@@@，需要既懂业务又懂技术的高级大数据人@@才@@。政府@@大数据治理@@过程涉及数据采集@@、数据融合@@、业务理解和@@建模分析@@@@，需要既懂业务又懂技术的复合型人@@才@@。因此@@，为了促进大数据在@@城市治理@@中的应用@@@@@@，政府@@需要借鉴纽约@@@@、芝加哥@@、新加坡@@等城市的经验做法@@，引进具有丰富经验的大数据高级技术和@@管理人@@才@@。

　　第四@@@@，数据融合@@是@@重点和@@基础性工作@@。在@@大数据环境@@下@@，政府@@数据资源融合需要一@@个完整的基础体系@@，不仅仅是@@建立强大的网络通信设施@@、数据中心@@，更需要对已有部门或业务系统@@中的数据进行清洗@@、比对@@、关联和@@链接@@，实现政府@@不同数据库@@的有效融合@@。