TG Data

每个机构都可以从增加数据分析的使用中受益，但许多联邦政府机构在创新其组织以采用广泛的数据收集和分析方面面临挑战。改进的数据分析将帮助您的机构深入了解关键的政策和管理决策，并使您能够有效地为美国纳税人履行使命。

数据分析是一门研究原始数据并根据这些数据得出结论的科学，许多机构开始意识到数据分析如何帮助他们更有效地完成任务。事实上，我们今天做出的决策几乎都基于数据。公民使用客户反馈数据来确定购买哪 保加利亚电话 些产品，或使用健身监测器中的数据来跟踪他们的健康状况。

对于政府而言，影响甚至更大。数据驱动的决策对国家安全有影响。利用分析，机构可以从数据中提取价值，以检测欺诈、减少犯罪并应对网络攻击。但随着数据规模和复杂性的增加，政府面临的挑战也随之增加。弄清楚如何开始使用数据分析并确保任务需求推动数据分析工作是政府面临的关键问题。

对于大多数组织而言，第一个挑战是组织现有数据。数据分散在各个数据孤岛中，且拥有不同的所有者。因此，IT 部门很难跟踪所有这些数据。传统上，IT 领导者通过添加更多硬件甚至设计自定义应用程序来访问和分析信息来解决这些问题。然而，这通常会导致运营效率低下，员工被数据淹没。他们无法访问真正需要的信息，或者忽略了关键数据集。

第二个挑战是数据的结构多种多样。由于某些格式的分析时间比其他格式更长，因此 IT 领导者并不总是知道将数据转化为洞察力的最佳方法。有些信息很容易从关系数据库和数据仓库中获取。同时，有些信息（如半结构化或非结构化数据）不那么容易访问和分析。

半结构化数据不符合与关系数据库相关的正式数据模型。它仅包含标签或其他标记来帮助区分某些元素。以电子邮件为例。电子邮件具有一些结构，如时间戳和 IP 地址，但电子邮件的大部分数据都是非结构化内容或某人编写的文本。



非结构化数据通常不以任何预定义的方式组织，并且文本量很大。有时，它可能包含结构化数据，例如日期、数字和事实。但非结构化数据尤其难以分类，因为大多数信息都基于博客等自由流动的内容。总体而言，分析非结构化和半结构化数据需要花费更多的时间和精力才能找到有用且可以分析的内容。

最后，数据分析项目的第三大挑战是资源受限——无论是人力还是财力。政府的 IT 预算通常有限。除了定制应用程序外，大多数可用资金都用于硬件需求——例如数据存储。

虽然数据分析看似艰巨，但其实是可以做到的。通过了解数据分析机会、管理策略和实施挑战，机构可以开始在日常决策中使用数据，而增强的分析能力将有助于政府有效地履行其使命。

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