服务型政府的BI视野

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。

链 接

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。

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