臺北市的數位轉型戰略,在去年成立大數據中心、資料治理委員會之後,啟動科技驅動、資料驅動雙引擎戰略,分別就創新科技、資料治理帶動城市發展。右半邊的資料治理委員會負責資料匯流、個資保護及整合應用的政策督導角色。(圖片來源/臺北市政府資訊局)

「臺北的智慧城市策略,不僅以科技驅動,現在更變成資料驅動的城市,來加速市府的數位轉型」,臺北市長柯文哲說。去年疫情期間,調度抗疫人力最重要的決策工具COVID-19疫情儀表板,就是資料驅動市政最好的例子。

臺北市雙引擎轉型發展策略

在臺北市政府新的數位轉型發展藍圖中,建立起雙引擎驅動策略,其中一具引擎是臺北市一直以來推動的科技驅動(IT Driven Innovation),由智慧城市委員會在智慧交通、安防、健康、教育、經濟、環境、建築、政府1+7領域,和智慧城市辦公室相輔相乘帶動城市的科技創新,媒合業者以實際城市中的場景作為實驗場域,例如在臺北市推動的智慧停車、自駕巴士、智慧路燈、空氣盒子等專案。

另一具引擎則是資料驅動(Data Driven Governance),在資料驅動的策略中,資料治理委員會如同智慧城市委員會,扮演政策擬定督導的角色,擬定資料使用及保護的結構化規範,搭配大數據中心推動資料匯整應用,輔助市政決策。

柯文哲解釋這個臺北市政府數位轉型的雙引擎策略。智慧城市委員會將和1+7工作小組,在智慧政府、智慧交通、智慧健康、智慧安防等8大領域,媒合業者,導入創新技術促進城市發展,而資料治理委員會重點則是隱私權保護、資料安全、制定資料標準,讓智慧城市委員會能有效使用。

臺北市政府去年8月所成立的大數據中心,就是智慧引擎的關鍵推手,也是打造出COVID-19疫情儀表板的團隊。

這支團隊因應市府防疫決策需要的首個任務,目的整合各局處相關的資訊,建立北市疫情資訊聯合儀表板,或是針對特定的議題深度分析,輔助府級的市政決策參考。

編制上,大數據中心為北市資訊局底下一個任務工作小組,由資訊局專門委員林芃君擔任該中心主任,並自外招聘3名員工,核心成員背景均來自城市設計,分別為數據分析師、數據策略管理師,另有外部顧問提供相關的協助。大數據中心計畫擴大團隊,去年他們公開招募人才,準備再招攬數據分析師、系統工程師及前端工程師。

過去各局處各自整理資料,決策視野有侷限

「市政管理問題日趨複雜,需要有組織及制度化收整各局處資訊,大數據中心成立的目的為整合跨局處、跨領域資料,以綜觀全市角度透過視覺化儀表板及數據分析輔助決策」,呂新科說。

呂新科表示,在大數據中心成立之前,市府內部各局處沒有結構性的管道,交換資料並不容易,各單位以本身業務資料建立的視野往往有侷限。過去市府很多決策判斷是在資料不夠完備、視野不清楚之下,依照經驗及片面資訊所做的決定。成立大數據中心後,建立更廣的資料分析視野,未來逐漸朝向以整體觀、跨局處、跨地域、時間軸度收整的資料,來進行市政判斷、決策。

「希望透過這個方式,讓臺北市轉型為以資料驅動的城市治理模式」,呂新科說。

臺北市資訊局長呂新科表示,大數據中心成立的目的為整合跨局處、跨領域資料,以綜觀全市角度透過視覺化儀表板及數據分析輔助決策。(攝影/洪政偉)

第一步先建立跨單位資料匯流的基礎工程

以往臺北市政府下的各局處單位進行業務資料分析,當有跨領域的市政決策或議題研究需要,和其他城市一樣,會成立個別專案處理。然而,衍生出的資料處理需求,向不同局處發文取得資料,經過統整、統合分析、資料近用等,產生大量資料工程負擔,每次成立新的專案,需要重新建立資料工程,耗費許多時間,也影響專案進行。

臺北市大數據中心成立後,不僅整合跨局處、領域資料,建立城市儀表板或深度分析,更重要的是建立資料匯流的公共基礎。

呂新科指出,大數據中心將跨局處間資料統整,並建立法規、資料統整、匯流或分析等基礎結構,跨單位的資料流,從快速匯流、分析到產生儀表板或是深度分析,透過結構化的方式產生資料流,和過去一筆一筆的資料取得,「兩者在資料治理的深度和力量完完全全無法比較」。

他以喝水舉例,以前喝水要從取水、煮水、淨化處理才能喝到,現在打開水龍頭就能很快取用。大數據中心另一任務是建立資料流的渠道、匯流、分析等基礎工程,按照已建立的基礎建設,就能有條不紊、源源不絕運作。

過去缺乏結構化做法,每次新專案需要不斷重覆相同的資料工程,「這是相當昂貴的工作負擔」,呂新科說。

臺北市大數據中心主任林芃君舉例說明擴大資料視野的重要性,大數據中心團隊先前曾談各局處需求,衛生局提供臺北市重大傷病患者預約復康巴士,病患可搭乘復康巴士從家中前往醫院,而在社會局訪談後也發現,老人福利也有類似的需求。以往衛生局、社會局兩局處各自推動服務,未來若能整合兩方的資料,甚至加上交通局的公共運輸資料,便能找出復康巴士的最佳繞行路線,更有效率載送多位患者就醫。

在以前,A局處基於政策研究需要,發文向B局處希望取得相關資料,B局處花時間撈取資料,卻可能因為資料提供的格式不符合,A和B局處之間需要再行文往返,往往耗費許多時間。未來,大數據中心團隊能發揮居中協助的角色,在同一個議題之下,以統一資料交換格式及協定向兩個局處取得資料,再透過模型進行深度分析,提供政策建議。

過去各個局處礙於人力不足,可能委托外部業者進行資料分析,這些委外可能隨專案結束而終止,相關的知識經驗也因而中斷。林芃君表示,成立大數據中心,市府有自己的資料分析團隊,累積資料分析的知識經驗。

建立中樞骨幹串接各處資料

目前大數據中心有兩大類工作,一類是自各個局處單位的IOC運管中心匯整即時資訊,以及從VIOC取得的城市物聯網資料,加上政府的開放資料,強調整合各類型的即時資訊,建立不同主題的城市運行儀表板,規畫建立1+7共8個主題的城市儀表板,涵蓋交通、安防、健康、教育、經濟、環境、建築及政府,這8個主題的儀表板之外,像COVID-19疫情儀表板則是針對特殊市政需要所設計的儀表板。

另一類工作則是針對情境問題作深度分析的大數據研究,包括由府級主管指示或各個局處的分析需要,針對特定議題研究需要,和各局處共同討論,經過深度分析找出洞察,提供建議給府級主管或各局處判斷、決策時的參考依據,例如北市民眾如何使用3倍券、北市長輩每月如何使用敬老愛心卡的480點、計程車路邊招呼站如何優化等等。

為了匯整各方面的資料,包括各局處功能性運管中心,以及城市物聯網資料,還有來自外部的政府開放資料,他們規畫打造一個專供資料匯流的中樞骨幹(Hub bone),連接各局處IOC運管中心,還有散布在城市中各處的物聯網所產生的資料。

目前臺北市政府底下各個局處,如交通局、消防局、工務局、社會局等,各自基於業務需要設有不同運管中心(Intelligence Operations Center, IOC),這些功能導向的運管中心蒐集各自領域資料,進行資料分析、視覺化呈現,供局處內部決策、運管使用。例如工務局的道路管線暨資訊中心,對臺北市區所有道路及共同管線基礎建設,建立深度儀表板及資料分析,交通局則有交管中心,解析交通管理面向資料,消防局也有災害應變中心等等。在各局處功能性運管中心之外,臺北市的12個行政區有各自的行政運管中心。

臺北市先前推動智慧城市,和不同的廠商合作建立城市物聯網,例如智慧停車、空氣盒子、智慧垃圾桶等等,這些物聯網散布在城市的不同地方,回傳大量資料,有的資料回到各局處運管中心,有的資料沒有回到實質的運管中心,而是由合作業者蒐集資料,再產出報告供市府參考。

建立中樞骨幹的目的是統整多層級資料,介接各局處的功能性IOC運管中心,以及北市12個行政區的區域運管中心,還有臺北市政府在智慧城市專案裡,和外部廠商合作,在城市中所建立的物聯網,也會透過中樞骨幹匯整各物聯網資料,送到臺北大數據中心。

林芃君指出,中樞骨幹就像一個神經系統,因各單位使用的資料庫不一,有的使用SQL、MySQL或是NoSQL,因此大數據中心需要定出資料格式及傳輸協定的統一規範,和各單位的資料庫承作廠商協商,在資料流進來之前,先作資料的清洗及處理,再透過中樞骨幹送到大數據中心的資料湖,並非將各局處的所有資料都倒進來。另外,為了不影響各單位IOC中心的正常運作,大數據中心和各個IOC中心廠商協商,從備份資料庫取得資料。

因此,大數據中心先擬定中樞骨幹中樞資料協定、建立資料交換機制、資料開放機制,具體涵蓋資料項目、資料架構、資料格式、傳輸頻率、傳輸方式、傳輸協定。中樞骨幹內的資料流則分為3級,1級資料是城市物聯網或功能性運管中心中未經整理的即時性資料,2級資料則是經過功能性運管中心、行政區域運管中心整理過資料,3級資料是經過大數據中心整理分析後的資料,回到各功能性運管中心、行政運算中心作為參考。

中樞骨幹的目前是以API和各個資料庫介接,因此他們建立了API Gateway,以管理可接取、不可接取資料的單位,強化資料安全管理。除了API,API Gateway也能支援Webhooks介接。

大數據中心的核心基礎就是中樞骨幹,如同神經網路串接各單位取得資料,包括功能性IOC運行中心、區域性運行中心、IoT Cloud,以及大數據中心,其中的資料流分為3級。(圖片來源/臺北市政府資訊局)

建立數據分析工作流

建立中樞骨幹打造資料流管道之後,大數據中心接著建立內部資料分析工作流程,從數據獲取、數據處理及分析,到視覺化的圖資圖表設計、綜合互動展示四個階段。

首先在數據取得部分,目前中樞骨幹在設計主要是以API介接,GIS、IOC運管中心或是民間的資料,這些資料通過中樞骨幹進入大數據中心資料庫(TUIC DB)。另外,部份資料可能因為特殊情形,例如COVID-19疫情儀表板的中央疾病管制署疫情資料,沒有提供地方政府介接,就得工蒐集,或是早期系統在設計時沒有考量API介接,也需要仰賴人工梳理資料類型後才能串接。

進入到數據處理及分析階段,大數據中心資料庫中的資料經過自動處理或人工判斷形成預處理資料集。其中數據資料會依類型、分析運用等目的,可用多種語言進行資料建模與深度分析;而空間資料會經由QGIS或ArcGIS地理空間處理之後,再送到圖資處理模組進行展示。整體儀表板會再經由視覺設計師整合數據資料與空間資料進行儀表板之視覺化與綜合互動展設計,再送到前端網站,透過TUIC Web Viewer套疊多種圖資在地圖上呈現。

由於成立還不久,目前大數據中心團隊在中樞骨幹方面,仍在建設之中,預計今年內完成。而該團隊兩大工作之一,建立城市運行儀表板部分,規畫在今年底前將會完成1+7領域,以智慧政府為主題,包括智慧安防、建築、交通、教育、健康、環境、經濟7領域的市政儀表板。

資料分析工作流,數據取得經過處理及分析後,到圖資地圖的視覺化呈現。(圖片來源/臺北市政府資訊局)


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