IDC：政府落實資料驅動決策機制，要先做好基礎資料交換

根據市調機構IDC每年針對企業和政府機關的資料分析成熟度調查，從2014～2016年全球和亞太地區都有更成熟的趨勢，2014年還有一些單位停留在評估的階段，但是2015年後，都進入成熟度更高的試驗、專案、可重複、可管理和最佳化的階段。

IDC軟體暨服務資深市場分析師蔡宜秀表示，雖然報告中的調查對象並沒有將政府機關與一般企業分開，不過，政府機關資料分析的成熟度也是走向越來越成熟的趨勢。

過去政府機關內部的系統都具有簡易的分析功能，像是內政部的資訊系統都有分析的功能，過去也有從事資料分析，只是分析的資料都比較片段，沒有綜合或是全面分析。

近一兩年來，臺灣受到全球多國的影響，也開始加緊腳步投入用資料分析驅動政策的機制，尤其鄰近臺灣的亞太地區，包含南韓、日本、澳洲和香港等地都相當積極，甚至新加坡、南韓、澳洲等國早在5年前就建置政府資料交換中心（Data Hub），加速發展資料科學和相關應用。

IDC受經濟部工業局委託調查國外作法，蔡宜秀表示，從2016年至今，工業局有持續研究他國資料交換中心的建置方式，並研擬資料平臺的架構，臺灣由於法規上的限制，政府非開放資料僅限於學術和研究用途，目前跨部會的資料整合也沒有完整的機制，工業局期望建立符合相關法規的資料交換中心，以便推動資料治理。

「政府對內要落實資料驅動決策機制，就要先從基礎工作做起，」蔡宜秀指出，藉由資料交換中心的平臺，將所有政府機關的資訊彙整在同一個平臺上，能夠方便日後資料收集和分析工作，政府機關人員可以有效地取得所需的資料，加速發展政府資料治理。

IDC軟體暨服務資深市場分析師蔡宜秀表示，臺灣採購公報網上與資料治理相關的專案並不多，需求單位以中央政府機關占多數，地方政府可能有預算的考量，若要投入都屬於自發性的投資，在心態上，她認為，中央政府比地方政府相對主動。（圖片來源／蔡宜秀）

資料交換中心平臺應依照資料性質分成三層

IDC建議，應將資料交換中心平臺依據資料的性質分為3層，第一層為政府機關行政辦公自然產生的資料，像是機關內部的公文系統，第二層則是加值服務的資料，也就是經過其他資訊系統服務，初始數據透過分析變成加值資料，例如防災救護通報系統。

第三層的資料則是提供給各個產業別建置應用的專用數據，舉例來說，制定公共衛生、醫療或是國防相關政策所需的資料。

除了存放各種資料的功能，IDC也建議，資料交換中心平臺需要加入文字辨識、影像辨識等技術，來處理不同形式的資料格式，另外，也需要加入AI技術，有利後端系統自動化判斷、分析。

沒有相關法規，政府推動資料治理相對困難

IDC將政府資料治理分為對內和對外，針對內部決策的資料治理應用，多半會集中於中央政府機關，雖然對內的應用民眾比較不容易察覺，不過臺灣政府都有持續在投入，蔡宜秀舉例，衛生福利部正在研究該收集哪些類型的數據來分析，提供疾病防治相關政策的制定。

對外的應用則是以地方政府機關為主，且大部分是與民眾服務直接相關的應用，由於地方政府是跟隨中央主管機關的命令行事，但是目前用資料分析支持決策的機制沒有法令依據，中央機關要帶領推動也相對困難。

蔡宜秀表示，臺灣採購公報網上與資料治理相關的專案並不多，需求單位以中央政府機關占多數，地方政府可能有預算的考量，若要投入都屬於自發性的投資，在心態上，她認為，中央政府比地方政府相對主動。

依照IDC對臺灣政府資料治理的觀察，政府目前在交通和醫療的應用上較為積極，以交通為例，政府機關試圖用App資料來分析民眾搭乘狀況，優化公共運輸的規劃，或是高速公路道路流量的管控機制。