当电子政务已经初步实现互联互通，当公共事物基础数据库已经日趋完善，下一个帮助各级政府迅速跃上服务型政府这一新台阶的有力武器在哪里？

当前，在 欧美一些发达国家，BI挺进政府决策系统及公共事务领域蔚然成风。目前我国政府部门BI的应用尚不多见。电子政务从何入手搭建以BI为支柱的决策体系？哪些政府职能部门更应该引入BI？

在科学管理、科学决策的呼声日益高涨的今天，这些问题的解答将让BI这一曾经在企业中大放异彩的决策利器，在国内政府管理领域开拓出一片同样广阔的天空。

政府应用ＢＩ正当其时

自1989年商业智能（Business Intellegence,简称BI）这一概念首次提出以来，20多年间，迅速发展的BI应用通过将大量的数据转化为知识，将全球企业的信息化决策能力提升到前所未有的高度。

但是随着世界各国政府政务系统的日趋成熟，BI中的“Bussiness（商务）”一词所指代范畴已经不再仅限于企业业务，近3年来，BI正成为电子政务发展的新热点。

实施基础基本完善

与信息化基础应用不同，作为一种集成化应用，BI应用只能在已经具备相当程度的数据管理和资源管理基础上搭建。经过我国电子政务20余年的积累，我国信息化基础设施和数据积累已经具备相当的水平。各部委和各地区在电子政务平台建设、数据采集、信息共享和安全方面的投入和努力等已经显现成效。目前，我国一批重点的信息化工程，包括金审、金盾、金税、金土、金质和国家信息化的内网已经基本建成，并且投入运行。这些系统的信息公开、在线办公、公众参与、互动对话等功能已经逐步实现。全国各级政府网络的总体拥有率已经达到90%。同时，大部分对大规模信息数据处理需求较为迫切的核心部门已经率先具备了对信息资源和数据进行规划、采集和维护能力。这使BI应用辅助决策变成可能。

政务信息化迈入新阶段

我国政务信息化的发展已从建立信息系统阶段过渡到深度运用和决策支持的阶段。更重要的是，“建设服务型政府”这一目标的提出，给政府部门快速、实时、前瞻性地决策提出了新的要求。我国在核心政府部门实施BI的条件和时机已经基本成熟。

目前，随着政务信息化向更高层次发展，需要有像BI这样的集成化、智能化的高级应用加入到信息化的进程中来。在电子政务中，引入BI技术可以满足政务信息化的两大需求。

第一，满足实时有效的信息需求。政府部门要充分发挥政府职能进行有效的服务和管理，需要建立一个能有效搜集、监测和分析大量数据的系统，以增强公众与政府沟通的时效性。

BI最基础的功能是提供终端用户的查询和报表工具，用以支持用户对原始数据的访问，电子政务系统中的业务信息纷繁繁杂，传统的查询和报表工具已经不能满足对业务变化的快速反应。而IT人员和业务人员之间常常难以达成默契。BI能使用户及时、灵活地访问原始数据，同时以决策者看业务活动的方式来展示信息，而不是以数据库的组织方式来展示信息。

第二，满足分析和科学决策的需求。现有的数据库系统虽然可以高效地实现数据录入、查询和部分统计的功能，但是无法发现数据中存在的关系和规律，不能根据现有的数据预测未来发展的趋势。因此，电子政务需要一个智能化的辅助决策系统。BI是一套具有数据挖掘功能的信息处理技术，主要特点是对数据库中大量的业务数据进行抽取、转化、分析和其他无形化的处理。从中汲取辅助决策的关键数据，为政府重大法规出台提供决策支持。比如在宏观上通过对各种经济数据的挖掘，确定未来经济的走势，制定相应的宏观调整政策。在微观上，对经费拨款申请中的欺诈行为进行反制。BI可以根据数据挖掘制定防欺诈的方案，分离出导致欺诈和实际行为的关键因素，制定相应的判据，精准地甄别和标识出最有可能存在欺诈问题的记录和经费的申请文件。

因此，如何集中而有效地对历史数据进行挖掘，如何把这些数据更好地应用于科学决策的机制都是目前各级政府电子政务建设者们非常关心的话题。结合最近几年电子政务在国外的经验和目前国内的下一阶段的发展需求来看，将BI引入我国政府政务信息化建设，并以此为契机以提高决策准确性和实时性为目的，以BI应用为支柱的信息化科学决策体系，恰逢其时。

全球范围内政府ＢＩ应用蔚然成风

早在2006年，市场调研机构Gartner曾对美国218位政府部门的CIO进行了问卷调查，并在当年3月出版的《商业智能的挑战和前景》（The Challenges and Promises of Business Intelligence）中称，BI在2005年十大技术主题中名列第五，Gartner预计，2008年它将升至第二位，紧随移动办公之后。

在世界很多国家和地区，BI已经广泛应用在包括军队管理、环保监测和预测、税务征收、公共卫生、教育及人口普查等领域。在这些应用当中BI工具以新的方式将数据展现出来，不仅极大地提升了监管质量，而且将数据转化成更有意义的报告为高级管理人员决策提供了充分的科学依据。

税款征收

2004年，税务部门与Teradata合作部署企业级数据仓库（EDW）系统。该系统能够从几个外部来源匹配内部资料。这些匹配有助于鉴别企业和个人是否正确注册，是否逃税、漏税。美国交通部门通过集成后的ＢＩ系统监控和预测复杂的交通状况。

在Teradata数据仓库部署之前，税务部门不能从各项税收制度中轻易地分析或评估数据。工作人员只能手动生成一个小的数目报告，用来比较少数几个税收项目。然而，完成这些报告所消耗的时间和密集劳动，致使许多违规纳税人未被发现。为了实现跨系统的信息交流，税务部门决定建立一个支持数据挖掘、分析和商业智能的系统，以能够在后台系统编辑所有数据和使用信息。

在该计划实施的前3年内，密苏里州税务部门收回了近2100万美元的拖欠和低报税款，不仅如此，该部门还不断改善所提供的服务，教导纳税人如何防止错误再次发生。

公共卫生

2005年底，美国卫生与公共服务部（HHS）应用SAS公司提供的BI工具实现了在几秒钟的时间里快速完成组织内所有系统的数据提取，进行高级分析，进而获取并共享绩效信息，为决策提供支持。这一项目用于绩效管理活动，如关键绩效指标监控、提供可测量结果，为总统的管理日程责任活动提供支持，同时确保多种组织目标的实现。

此外，通过多种具有统计数据分析、数据挖掘、预测及其他功能的解决方案，HHS工作人员还能够将信息转换为前瞻性观点。利用SAS数据挖掘技术，工作人员能够发现隐藏在海量数据之下的未知模式，预测未来走向并开展研究，如炭疽热疫苗安全性评估等。

同样，意大利皮德蒙卫生部门建立起一套商业智能系统，通过应用数据挖掘技术，成功地实现了为医生创建图形报告的能力。这些报告向医生显示根据性别、年龄和其它人口统计数据的治疗方案。

此外，该商业智能系统提供的监督职能还对当地4000名医生的诊断行为进行分析，并对医生是否遵守政府颁布的指导方针的情况进行了成功预测，政府卫生部门因而得以提前执行预防性措施。

公共教育

MIUR是意大利政府中最复杂的管理机构之一，掌管了全国范围内的教育、大学和研究机构。从2002年开始，该机构应意大利政府的要求，部署了一套商业智能系统，该系统为政府教育决策部门提供数据分析支持，以判断当前分配的教育预算资金的使用效率。不仅如此，由于在意大利，人口南北迁移活动频繁，教育资源的地区均衡性经常发生变化。

为了应对这一变化对资源规划带来的严峻挑战。该系统提供一套预测工具，以发现中短期内经济政策产生的移民潮对教育资源的匹配度产生的重要冲击。

正是依靠这一系统，意大利教育部门发现了在Calabria 和Emilia Romagna，地区经济政策变革的对班级规模产生的强大反差。这一预测工具为政府规划教育资源的分配提供了强大的决策支持。

环境保护

在加拿大，环境保护部门的空气质量研究分部（AQRB）与SAS合作建立了一整套BI系统，来帮助检测和分析大气中的气体成分，确定人类活动对大气质量的影响。

这一BI系统管理和记录加拿大乡村40多个地点的空气质量数据、分析结果并向政府、工业、学术界和公众政策制定者报告信息。

通过应用这一系统，该部门进行数据收集和数据分析，并将这类数据转换成新的知识，刷新了之前对大气成份和大气处理中的现状和动态变化的理解。此外，该系统还帮助AQRB 在之后开展的包括检测气体、微粒和加拿大境内的化学废弃物，向科学杂志报告数据，将长期结果编译成详尽记录长期大气变化的大型科学评估报告等项目提供至关重要的立论依据。

军队管理

在美国德克萨斯州圣安东尼奥 Randolph 空军基地，空军个人信息中心依靠BI系统使向空军高层提供决策支持产生了质的飞跃。

在实施BI之后，该基地恰逢机构精简，该系统基于大量数据，成功地对最大限度地降低当年成本与下一年年成本及成员经验水平规划之间的平衡关系进行了分析，并据此对空军每年晋升人数、预计的伤亡人数和延长服役人数进行了预测，这些分析结果对空军高层原有的追加遣散费规划、提早退休人员预测和成本计算方法产生重要影响。

社会安全

作为州罪犯审判体系的重要机构，佛罗里达州管教部门部署一个安全、可靠、人性化和有效的管制系统来保护公众的安全。通过这一系统，佛罗里达州执法部门依赖管教部门来帮助缩小惯犯嫌疑人名单。通过访问历史管教数据并进行分析，了解犯罪手法和特性，它可以在数小时内编译报告并输送到当地警察局和司法行政长官办公室，帮助调查和拘捕嫌疑犯。

我国政府ＢＩ应用迈出可喜步伐

目前，在我国各政府部门中，部分职能部门已经在复杂的BI应用方面迈出了可喜的一步。这为未来其他部门大规模应用BI提供了宝贵的参考经验和启示。

海关：加强政府监管职能

BI的使用使政府有了更强大的分析工具，可以使政府更加充分发挥其有效监管和管理的职能。中国海关总署就是一个很好的例子。

以前，政府的统计报表仅提供事实而缺乏分析，因此，政府部门无法掌握数据中大量的隐藏信息，只得依赖经验作出判断。近年来，中国海关总署越来越清晰地认识到数据分析的重要性。海关数据不仅仅要记录对外贸易程序，而且还要记录海关管理的程序和结果，通过分析数据，对管理绩效进行评估。

在这种创新理念的指引下，1999年，中国海关总署提出了建立开发执法评估系统的构想。经过一年的筹备，2000年，中国海关与SAS合作建立的执法评估系统开始启动。正是这一系统，在包括关税催缴、价格、贸易处理和海关物流评估等方面大幅提高了海关系统的评估水平。

首先，执法评估系统帮助中国海关稳定了关税催缴。通过整合银行的数据（已付税款）和海关的数据（应付税款），中国海关可以分析出关税催缴的稳定性。中国海关通过导入已付税款和应付税款的数据，然后把这两个变量插入到检测模型当中，就可以很明显分析出关税催缴是否稳定。例如，中国海关通过这一流程放入2000年 和2001年数据，发现已付税款率与应付税款率交叉波动，这是不稳定的税款催缴信号。在实施执法评估系统并采取了相应的评测措施后，目前，海关已付税款率的变更已非常稳定。

其次，执法评估系统还帮助中国海关来审核偷税漏税，打击走私案件。中国海关根据历史数据设计了一系列统计数据模式。当获得新的案例时，中国海关将其与建立的模式进行比较。该模式向中国海关显示可接受的范围，如果案例不在这些范围之内，中国海关将计算新案例的偏差，判断是否存在可疑之处，然后将案例提交给地方海关当局进行调查。

据统计，2000年到2003年间，执法评估系统共检测出4200多个违法案例，这些案例已经提交给强制执行部门。除此之外，执法评估系统动态监视了海关业务的方方面面，如关税催缴、限制性贸易措施的执行以及加工贸易的监管。这一项目的负责人表示，通过实施这个系统，中国海关可以获得更少的人为因素的量化评估，减少根据经验的判断，而且把单独的各个案例研究转化为规律性研究，用于趋势分析。

农业：大规模普查和分析

对政府统计部门而言，人口普查、经济普查、农业普查是三项工作量巨大而且复杂的工作。在这种大规模的普查过程中，如果应用BI工具，将化繁为简，并可以在数据采集的基础上对数据进行分析，为决策提供依据。国家统计局2006年底进行的全国第二次农业普查就是典型的例子。

此次农业普查是为了准确掌握我国农业和农村发展进入新阶段以后农业生产要素的规模与结构的变化情况，查清农村和农民的基本状况，为研究制定国家发展战略目标以及制定全面建设小康社会提供决策依据。因此，依据基层数据汇总生成汇总表只是农业普查数据开发利用的第一步，进行数据分析提供决策依据才是目的。在这种情况下，国家统计局选择SAS软件搭建了普查数据的分析专用平台。

建立这个数据分析平台主要出于以下几方面的考虑：首先，这次普查的数据量非常大，各级政府部门要进行分析利用，如果没有分析平台的话，不能够满足各级部门对普查数据的需求；其次，在普查过程中，有一些数据分析的需求是现有的数据处理软件不能完成的，比如清查摸底、数据汇总等环节。现阶段，国家农普办已经启动了普查资料的分析研究，要围绕目前党和政府关注的重大问题以及当前的热点、难点问题开展专题研究，全方位应用普查资料。

这个数据分析平台也将为农村统计调查新一轮样本轮换做好准备。农村统计调查新一轮样本抽选将于2009年正式实施，需要进行样本重新抽选的调查网点包括农村住户调查、农产品调查、畜牧业调查和农产品价格调查等。此次样本抽选的工作都需要在数据分析平台基础上，通过对农业普查资料进行大量的分析和数据模拟才能完成。

水利：从现在预知未来

如今，一些政府部门也正在充分利用BI工具的优势进行动态分析和预测。水利部的重点工作是防汛抗旱及水资源管理：一是防治洪涝灾害，治理水多的问题；二个是治理水少的问题；三是水资源调度和管理。水多少和水环境关系国计民生和可持续发展，水质已成为当前需要高度重视的环境问题。比如去年太湖地区的蓝藻一度导致了生活、工业用水极其紧张，甚至出现过有水不可用的现象。其实，这些现象是有规律可循的，通过分析工具，如BI，在某种程度上，可以预测到这些现象的发生，从而提前做好准备，减少损失。

水利部水文局就利用了SAS提供的BI工具对洪水进行预测预报。洪水预报包括水文站流量、水位的预报预测，洪水预报的重点是提高预报的精度和可靠性，也就是说在整个分析过程中，需要找出预测站点的流量、水位分析变化跟上游或者是其他站点有哪些相似。如果找到规律的话，根据预测站点的相关站点流量、水位变化的趋势，就可以提早知道这个预测站点下一步流量、水位的变化，从而在洪水到来之前做好准备，作出是否分洪、是否撤退群众的决策。该系统还对降雨量与入湖流量的关系进行挖掘。在太湖的浙西地区有3个流量站，它们上游有很多的雨量站。这些地区的雨量数据可以通过雨量站采集，今天下了多少雨，一看就知道。但是决策层更关心的是流入太湖到底有多少水，因为流入太湖的水量和太湖的水位有很大的关系。因此，已知降雨量通过BI工具进行分析，预测流入太湖的水量，再加上流出太湖流量等信息，可预测太湖水位，及早采取措施。

困惑：要网还是要鱼？

对于政府建立BI系统，有人提出困惑：是要网，还是要鱼？如果要网，就要求用户有非常强的能力来使用BI软件构建模型，这样的能力不是一天两天能够具备的；如果要鱼，面对复杂的业务，又如何保障BI能够跟用户的业务紧密结合。

确实，我国政府建立BI系统还处于初级阶段，没有经验可循，有困惑是必然的。水利部水文局高级工程师孙洪林认为，不能说买了网把鱼一装就行了，系统要做很多的分析，在大量的数据中发现规律。

赛仕软件（北京）有限公司市场总监罗威也谈道：“政府建立BI系统有两个关键点：一是数据质量。从我们厂商做项目所花费的时间来看，最长的时间不是规划客户的业务需求，也不是分析商业智能系统，而是保障客户的数据质量和进行数据集成。二是制度和习惯的日常积累，我们建议用户从小的日常分析开始，慢慢建立一种机制。”

对于政府如何建立BI系统，中国信息化推进联盟副理事长、国务院发展研究中心局长邓寿鹏提出了建设性的意见，他认为，BI在处理事物问题时往往需要从其他业务系统获取最新信息才能满足业务需求，因此在BI系统中构建一个统一的数据交换平台供各业务系统实行数据交换和信息共享是首要任务。政府部门有责任有义务向政府和社会公布其拥有信息资源的状况，但是如果本部门向其他部门获取信息得不到保证时，那么其主动交换信息的积极性将大受影响。因此，信息交换与共享机制不仅需要技术做保障，更需要制度作为约束。

他还指出，信息资源目录体系和交换技术标准建设是信息交换与共享的前提。政府部门虽然不像企业有大量的信息，但是政务方面的信息量也很庞大，对多年来积累下来的业务数据的整理也是一项繁杂的工作。再有，由于各级政府部门实行信息化建设的规模和程度各不相同，各个数据库管理信息系统对数据的存储格式也不尽相同，因此，建立清晰的、结构化的、高度整合的一致性数据势在必行。

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美国政府看重ＢＩ

目前，美国许多政府机构都制定了性能标准，ＢＩ工具往往被用来做项目进展情况的精确追踪。同时，这些工具还能以新的方式将数据展现出来。比如，可以对人口统计局的数据进行分割、整理，然后以更智能的方式显示家庭和地理数据；州劳动部可以更为详尽地提供就业部门和失业情况数据。而在涉及到联邦合同的谈判中，人力资源部门的主管也可以使用ＢＩ工具加快协商进程。

目前，很多ＢＩ工具已经应用于财政领域。例如，美国国防部负责采购的官员可以通过查询和分析工具，了解同一州内陆海空部队从不同经销商处采购汽车轮胎的情况。国防部标准采购系统（位于弗吉尼亚州Ｆａｉｒｆａｘ市）项目副经理Ｇｉｎｏ Ｍａｇｎｉｆｉｃｏ称，通过对采购工作的整合，他们可以调整采购能力来实现更划算的交易。他们的下一项挑战是应用ＢＩ工具将数据转化成更有意义的报告呈交给高级管理人员。

与此同时，美国的一些市政府机构也利用这些工具为市民访问政府数据打开了一扇窗。（chinabi）