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政府開放資料 落後國際3年 九合一大選後,大數據才在台灣成為話題,但星、港早有許多成功案例
2015-03-12
  
【工商時報  2015-03-12  記者何英煒】
大數據(BIG DATA)早已經成為全球顯學,而台灣則是從去年底九合一大選的「婉君」開始,才快速成為話題,進而引起政府部門、學術單位和商業市場高度重視。而行政院長毛治國上任之後,除延攬網路專家替公務機關惡補外,副院長張善政更公開要求公務員「換腦袋」、「打掉重練」,無不凸顯台灣在全球的大數據競賽中落後一大截。
解決政策失真問題
對此,前行政院院長陳(沖)日前也表示,巨量資料及分析可以解決政策失真的問題,因為以往的研究方法是透過母體的「抽樣」分析,但未來若能透過電腦直接針對母體進行分析,沒有取樣,也就更少誤差,分析出來的結果可以更精細、更真實。從這個角度來看,商場上更常利用「抽樣」來決定產品定位和行銷策略,也可能在產品失敗後還不知道錯在哪裡。
不過,各界雖然都已正視大數據的重要性,但究竟要如何統計、分析?相關人材堪稱缺乏。對此,東吳大學首創成立「巨量資料管理學院」,今年起推出「巨量資料分析學士與碩士在職學位學程」,提供業界的20個名額已開放報名,從「5個人搶1個名額」的踴躍度來看,再度顯示大數據的前景正夯。
事實上,政府在大數據領域上早有著墨,而行政院長毛治國上任之後,更以「政府開放資料」(OPEN DATA)作為主要施政方向之一。而回顧政府推動開放資料已經有2-3年的時間,從數量上來看,中央與地方共同釋出的資料數已近5,000筆,今年的重點工作是鼓勵各部會加速釋出資料,同時要深化應用。
全球產值逾3兆美元
至於政府為何要「開放資料」?最重要的原因在於政府公務部門擁有人口、天氣、能源、勞工、教育等龐大資料庫。根據知名顧問機構麥肯錫的統計,美國政府推動開放資料後,每年可帶動全球的產值逾3兆美元。至於台灣政府的開放資料比起先進國家落後三年,但現在已經正急起直追當中。
台灣賽仕電腦(SAS)銷售顧問暨經銷業務部副總經理高芬蒂表示,政府在運用大數據之前,要先能夠開放資料,接著才能做出大數據的應用,並轉化為知識。
一般人對於政府開放資料較為陌生。舉例來說,現在已經有知名氣象學家運用中央氣象局所釋出的天候資料,進一步整理、運用及加值,將有價值的天氣預測性資料,提供給企業使用。另外,每年基測之後,所有考生的資料也開放出來,補習班及資訊公司可運用這些考生的資料,進一步的分析協助考生做落點分析。至於政府的開放資料,則是大範圍,橫跨各個部門。
美國開放資料跑在最前
在開放資料及大數據應用較為先進的國家,要算是美國。早在2009年1月時,美國總統歐巴馬上任後即簽署了「透明與開放政府」的備忘錄,最重要的成果就是建立了「美國聯邦政府的資料平台(DATA.GOV)」,將聯邦政府機關的資料開放,與全美人民共享,而這些資料也以驚人速度成長。
從2012年以來,DATA.GOV已經累積172個政府資料集,總數量從2009年的47個,暴增至40萬個以上。歐巴馬很快意識到,面對如此巨大的資料,傳統的分析工具與技術早已不敷使用,於是在2012年時,宣布了美國「大資料研究發展計畫」,由6個美國聯邦政府部門共同編列了2億美元的預算,來改善大資料所需的技術與工具,目的是要讓美國政府擁有更高的知識洞察與分析能力,來因應大資料的考驗。
高芬蒂表示,人民有感的開放資料及大數據的領域,不外乎是政府效率、教育、醫療、交通、能源、地理資訊、氣象及國防等等。
台灣賽仕電腦業務支援部顧問林輝倫則指出,國際上已經有不少利用政府開放資料及進行大數據應用的成功案例。舉例來說,香港政府設立「1823市民專線(功能類似台北市民專線1999)」,長達數十年的營運累績上千萬筆資料,之後就運用大數據分析,把舉報的電話和郵件內容分類並理出關聯性,進一步預測哪裡可能會出現疫情,哪裡可能會出現街頭運動等等,搶先在事件發生前做緊急處理措施,化被動為主動。
大陸部署SAS系統速度快
美國國稅局(IRS)利用了軟體驚人的事先偵測能力,成功的發現好幾百件潛在逃漏稅或是犯罪行為。這類的偵測,估計一年可為IRS擋下近百億美金的詐欺金額。
至於中國大陸,在此領域也是快速進展,其海關利用SAS的進階分析來加強所有行政事務的管理、互動的分析,同時管理監控內容。導入兩年後不僅達到原本的目標,也做到了預測風險,相當於市值2千萬美元。現在,已經有37個海關單位部署SAS系統。
以大數據應用於教育發展來說,新加坡會是個驚人的案例。政府從2005年起,就開始搜集學生從小學到研究所畢業的成績和所做過的活動,如果今天國家要特訓某種運動員時,就能依體適能記錄挑選種子成員,另外這個學生在校的成績,畢業後的發展,甚至當年教學的老師,老師的背景等等這些數據都被搜集,在大數據的分析結果不僅能提早給每個學生就業發展的建議,也能確認師資的分配是最佳化,最終能提昇整個國家的競爭力。
 
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