政务大数据需要避免三个误区
随着大数据的广泛应用及其背后的巨大潜力和价值，大数据已成为国家重要的战略资源，积极推进"大数据"建设，促进政务大数据的发展是必然的。然而，在大数据建设的过程中，仍然需要避免这三个误区：
1、大数据不等同于开放数据
由于目前尚无对“大数据”的标准界定，因此在大多人将开放数据等同于大数据，将任何“大”的政府数据集的发布都当作是大数据。但事实上，很多开放数据只是离散的“小数据”，并不具备大规模、未经处理和非结构化等大数据的基本特征，且很多通过开放数据机构发布的在线数据集仅仅是一个可用的样本集。
同时，虽然开放数据对于促进政务大数据应用意义很大，但当开放数据仅仅是由于上级部门的指令要求，并对政府部门本身工作并没有任何回馈时，开放数据项目就会缺乏可持续性。考虑到开放数据并不是不需要成本（公务员需要花时间去收集这些数据，并发布出去），在政府看不到任何收益的情况下，将其维持下去会很困难。
在加拿大和英国，已经有证据表明，政府开放数据项目的可持续性受到了威胁，有些官员将开放数据描述为仅是由一小群爱好者推动的“桌角项目”。
此外，为了便于开发者和分析者能够不受数据格式限制而处理数据，开放数据集都是以原始格式发布的，这将影响数据的获得和使用。由于编码缺乏一致性，这些数据在没有电脑归纳的情况下非常难以理解，从而难以得到真正有效应用。可见，在推动政务大数据应用中，不能简单地将大数据等同于开放数据。
2、大数据不等同于共享数据
据调查，目前很多地方政府建设的大数据平台，仅仅是过去政府共享数据平台的“翻版”。政府推动大数据平台建设的首要目的不是推动大数据应用，而是统一政府信息基础设施，实现各部门数据的互联互通。然而，政府大数据不仅仅是政府自身的业务数据，在当今社会，有大量对政府治理有意义的大数据源，如金融、电商、医疗、社交媒体等，并不完全由政府自身掌握。
在推动政务大数据应用中，应逐步整合政府外部数据资源，建设国家层面的全国性大数据中心，形成更加完善的治理决策支持体系，以在数据整合的基础上实现服务整合。
3、大数据不是等同于海量数据
随着大数据在中国的不断发展，各个地方都开始兴建大数据中心，但对于大数据中心的建设，更多地还停留在“建机房、上设备、堆数据”的阶段，忽视了大数据强调的是对数据的分析和应用。
对于政务大数据的推进或大数据中心的建设，首先应有周密、严谨、细致的数据目录体系顶层规划，建立统一的数据资源目录体系、数据标准体系、数据质量审计体系和业务系统数据共享交换体系等；其次要有可对比、可回溯、可审计的数据质量管理体系，保障数据采集获取的可持续性，避免“数据陷阱”；再者，要有精通数据挖掘和业务建模的数据科学家队伍，从政务应用需求出发，做好潜在数据价值的挖掘与应用。
目前许多学者还没有真正认识到大数据的价值，认为无法获取海量数据，大数据只是暂时的趋势，然而，虽然大数据指的是海量数据，但它并不是"全数据"，而是数据资源总量不断增长的状态，从大数据中挖掘有价值的信息是大数据应用的关键。
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