國家災害防救科技中心2年前開始利用一套社群大數據災情蒐整平臺,來幫助政府可以更快掌握全臺災情,甚至在去年9月梅姬颱風造成全臺923處災情時,其中有84處淹水和土石流情報,都是政府原本難以察覺,全靠社群分享才得來的第一手災情情資。(攝影/余至浩)

今年6月,全國環保最高執法機關的環保署開始試用科學稽查來辦案,用100個空氣小盒子蒐集的空污監測數據,建立潛在高污染熱區,來幫助稽查人員查緝,不到2個月,就揪出以前再怎麼上門抽查,都查不出有違法偷排空污的不肖工廠業者,甚至只要一前往稽查,幾乎百發百中,稽查不再像以前還得要碰運氣。

高公局今年也靠著分析全臺331個ETC感應門架高達200億筆的車輛交通資料,來預測車流壅塞情況,以控制各路段匝道開啟的時機,成為了解決高速公路塞車的關鍵,讓原來只要逢年過節就塞爆的楊梅至新竹路段,塞車時間可以縮短1小時,成功的紓解塞車回堵的車潮,不再只靠過去經驗法則來做判斷。

即使是國家層級的緊急災害事件,政府也開始用數據來掌握最新災情,而且用的還不是政府自己的資料,而是社群貼上分享的災害資料,透過蒐集網友發布的災害情報,讓中央災情應變可以縮短到20分鐘內,甚至比駐守現場的媒體都更快掌握災情,像在去年梅姬颱風造成全臺923處災情時,其中有84處淹水和土石流情報,全都是政府原先難以察覺,全靠社群分享才發現的第一手災情,讓政府救災反應不再總是慢半拍。

不只政府、中央部會層級很早開始利用資料來輔助決策,連資源相對較少的地方也都開始活用資料,來協助地方政府施政。

前兩年,交通事故發生率還居於全臺之冠的臺中市交通局,今年也開始讓數據成為決策依據,利用分析車流數據重新調配車道,讓全年交通事故死亡率大幅下降,還因此拿下六都第一,甚至後來還利用分析上億筆公車搭乘數據,讓原來的行車時間可以再減少20分鐘,讓交通管理也不再是棘手難題。

而每年家暴案件高達1萬多件的北市家庭暴力暨性侵害防治中心,去年底也做了一個大膽決定,分析了一整年的家暴案件資料,並繪製成一個能涵蓋全北市12行政區共456個里的家暴風險地圖,讓社工進行防治宣導時,更能夠對症下藥,甚至還成為了宣導防治經費分配的重要參考依據,讓原本有限預算可以更花在刀口上,不再像以前不知道錢用在哪裡。

這些都是政府用資料輔助施政的嶄新治理的應用例子。不論是全國性或區域性的資料治理,亦或是用在不同的資料治理用途或應用類型,都有個共同的特色,都是以前政府沒用資料根本做不到,只有現在靠資料才能夠實現的政府施政決策。從這些例子也反應出了政府運用數據,來驅動施政背後的必要性及其真正價值所在。

政治大學公共行政學系副教授蕭乃沂建議,政府要用資料輔助政府施政,應先檢視過去產生資料的方法有無問題,將整套流程重新改造之後,才有助資料治理的推動發展。(攝影/洪政偉)

資料驅動決策,以前只是偶爾用,現在必須時時用

政府其實很早就開始利用資料來決策,但是,現在必須比以前更加重視,因為,用資料可以讓政府做到以前做不到的事,服務到以前服務不到的人、蒐集到以前蒐集不到的資訊。以前,政府用資料來決策,只是想到才做,但是現在更必須全力以赴,利用資料驅動政府施政決策,以帶來更便民的行政服務,抑或是用來提升政府的施政效能,甚至是將數據當作證據,來捍衛政府自己的政策。

與臺灣相比,國外其實運用資料驅動政府決策的起步更早。全球風險管理顧問公司Deloitte就曾列舉出,過去20年來美國知名的資料驅動治理的相關例子,包括了最初的美國政府績效與成果法案GPRA(1993)、紐約警察的犯罪跟縱統計系統(1994)、巴爾的摩市的數據追蹤和管理工具(1999)、布希政府的績效評分管理制度(2002)、馬里蘭州政府的國家政府績效考核管理工具 (2007)、歐巴馬政府的證據導向政策及預算(2009)、聯邦機構的機器可讀式的美國戰略與績效計畫(2011)、 紐約市長資料分析辦公室的數據商用方案(2013),以及用數據驅動績效衡量(2016)等,這些都是過去政府善用數據管理和分析,來輔助施政決策的不同作法。

最近幾年,美國也有越來越多資料治理應用的創新作法,像是在消防救災上,紐約消防局就利用分析17座城市超過60種火災因子及民眾通報的數據,建立一個災害風險預警機制,可以讓消防人員更有效率進行防災和救災,讓去年整年火災事故的死亡比例,與前年相比下降了19% 。還有像在政府預算編列方面,馬里蘭州政府先分析各機關績效指標數據,再來擬定出最佳的預算編列方式;而針對犯罪的預防,則有奧勒岡州青少年管制局,靠著分析20年犯罪資料,來制定出可以防止少年再犯的司法裁決策略,以有效降低犯罪率;另外在智慧城市上,也有芝加哥市長期利用IoT裝置蒐集環境數據,來擬定城市未來發展政策。

甚至美國還在2014年通過數據課責與透明法案 (Digital Accountability and Transparency)時,將資料治理視為是國家級的戰略方針,而英國政府也在今年2月發布未來3年的政府轉型戰略時,宣誓將用數據來改善政府施政,並列為應優先達成的首要目標,甚至也將任命首位政府首席資料長,並成立新的資料諮詢委員會,來加快資料治理的推動發展。

資料治理是用數據讓公共治理有更大力量

資料治理是什麼?政治大學公共行政學系副教授蕭乃沂表示,基本上,資料治理還是屬於數位治理的一部分,如果用一句話來形容:「就是用數據來賦予更大力量的公共治理。」他表示,ICT通常是由很多元素組成,如軟體、硬體、數據及網路等,數據只是ICT的其中一個環節。資料治理之所以會在這幾年竄紅,「在於技術演進降低了政府使用數據決策的技術門檻,使得用數據的好處更被加凸顯出來,讓政府有能力可以做到以前沒有數據做不到的事。」他表示。

臺中市政府數位治理局籌備處執行長蕭景燈則認為,資料治理其實是政府利用內部和外部管理所產生的資料,再透過儲存、分類、運用,並重新創造出新價值,以用來輔助政府決策、預測環境狀況的過程。

政府資料治理之所以可以快速的興起,其實來自兩大主要推力:資料科技的進步,以及資料科學、視覺化和分析能力的提升。

因為有了更成熟的資料分析技術,與越來越多可用於不同資料應用類型的分析工具出現,讓政府變得可以更容易使用自己的資料,並利用分析、統計,以及視覺化呈現方式,來做為政府關鍵資源的重新分配。

促使資料治理會備受矚目還有另一個重要原因,蕭乃沂指出,在於政府比以前更要求施政的開放透明。他表示,以前政府決策的過程,並不會對外來公開,即使討論期間有使用了哪些數據資料,民眾想知道也看不到,但是現在因為政府更強調開放透明,也使得政府原來內部用資料決策的過程,也開始逐漸被攤在陽光下檢視,進而帶動資料治理的發展。

當政府的施政決策,開始以資料導向為中心時,可以用來處理複雜的工作,也可以處理很簡單的工作,完全端看政府針對政策問題解決的難易度而定。

不過要是政府解決的問題越複雜,而無法單靠傳統資料分析來找答案時,很多時候,就得要仰賴更先進的資料分析技術,如大數據(Big Data)等,或採用像是機器學習,以及深度學習等進階數據分析方法的協助,才有辦法幫助政府用數據來解答。

臺灣目前也有少部分的政府部門嘗試結合大數據分析,來找出更多創新的政府施政應用。

像是高公局早在2年前就開始利用大數據,來分析百億筆ETC車流資料,希望能夠找到可以有效減少高速公路交通壅塞的更好作法;而食藥署食藥戰情中心近來也靠大數據分析3千萬筆食藥資料,來提早預測潛在的食安風險危機,甚至主計處也規劃明年即將建立一套大數據分析平臺,來協助找出平衡政府財政收支的方法,以解決預算編制等問題。不過整體而言,目前臺灣政府大數據應用,仍處於早期發展的起步階段。

相較於用大數據幫助政府施政需要的技術難度較高,若是一些簡單的政府施政決定,目前多半已經可以借助常用的資料分析方法來完成,例如想要增加警察巡邏箱的設置地點,就可以透過分析犯罪數據,來繪製犯罪視覺化地圖,針對犯罪高風險熱區,來優先放置巡邏箱巡簽,以減少犯罪的發生。又或者是用在加強家庭暴力防治宣導時,可以將統計分析後的家暴案件資料,變成一個視覺化的家暴地圖,針對高風險的社區,優先進行預防宣導,以達到預防暴力的功效。

一直以來從事臺灣資料治理研究分析的IDC軟體暨服務資深市場分析師蔡宜秀表示,臺灣政府的資料治理發展,目前在交通和醫療的應用上較為積極,例如在交通部分,開始結合App的資料分析,來分析民眾搭乘習慣,以針對公共運輸路線規劃來進行優化,或是提前預測公車尖峰時段的交通車流,來進行車輛管控等。

雖然資料科技的成熟,降低了政府跨入資料治理的技術門檻,但政府目前要用數據來決策,仍然有許多的瓶頸需要突破,例如不知道該蒐集哪些類的政府資料、或是缺乏數據管理,以及無法處理非結構化資料等問題。

長期提供政府資料治理規劃服務的勤業眾信風險管理部副總經理曾韵直言,目前政府發展資料治理最大的阻礙,就是沒有明確的法規依循,使得各部門之間的資料無法相互流通。

曾韵也建議,政府想要實現資料治理,得先做到5件事,第一:部門導入資料治理前,須取得策略高層的支持;第二:先檢視自身的資料治理發展程度,再逐步訂定階段性目標;第三:資料治理規劃須符合整體業務目標與法規;第四:針對資料治理訂定明確的量化指標;第五:建立資料即資產的正確觀念。曾韵也建議政府,可以將數據驅動的決策邏輯、透明開放的資料共享,以及建立群眾共創的決策機制,視為政府長期發展資料治理的3大重要方向。

勤業眾信風險管理部副總經理曾韵建議,政府可以將數據驅動的決策邏輯、透明開放的資料共享、以及建立群眾共創的決策機制,視為政府長期發展資料治理的3大重要方向。(攝影/洪政偉)

資料治理應優先定義問題再來才是蒐集資料

「資料一定要齊全才能用來分析嗎?」這是過去政府一直以來的迷思,但曾韵表示,政府機關的資料其實很難完整,她認為,政府推動資料治理應該優先做的是,「先定義需要解決的問題是什麼,再來才是想辦法蒐集到相關的數據」,而不是先想著要把資料全部收齊,等到齊全後反而不知道該處理哪些問題,反倒失去分析資料的本意。

蔡宜秀也建議,政府對內要落實資料驅動決策的機制,得先把基礎打好,她表示,臺灣政府目前跨部門之間的資料整合並不完整,「政府應該優先建立一個資料交換中心平臺,將原來分散在各機關內部的資料統一彙整」,以便日後跨部門間的資料交換利用,才有助於資料治理的發展。

蕭乃沂也有相同的看法,他表示,不論是開放資料、大數據,或者是個人資料再利用,都是以資料為核心的公共治理,政府都該把資料管理好。從臺灣推動數位治理角度來看,蕭乃沂更認為,「資料治理是開放資料的深水區」,在臺灣開放資料已有了初步的成果後,他建議,政府的下一步,應優先檢視過去產生資料的方法有無問題,例如,資料有無統一格式、跨部門的資料交換是否互通等,先將整套流程重新改造之後,才有助政府用資料輔助施政。

資料是政府實現更高效率公共服務的關鍵資源。當政府開始活用資料時,可以用來制定更合適的政策,或是為民眾帶來更便捷的個人化服務,甚至是能夠提前預測民眾需求,來決定未來國家推動的政策方針。但相對而言,政府使用資料也不能無限上綱,一旦恣意使用,也可能會危及民眾對政府的信任,因此,如何在運用數據深化政府施政的同時,也能夠確保政府決策,能更加開放透明,將是政府接下來的另一個重要考驗。


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