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大數據（Big Data）早已經成為全球顯學，而台灣則是從去年底九合一大選的「婉君」開始，才快速成為話題，進而引起政府部門、學術單位和商業市場高度重視。而行政院長毛治國上任之後，除延攬網路專家替公務機關惡補外，副院長張善政更公開要求公務員「換腦袋」、「打掉重練」，無不凸顯台灣在全球的大數據競賽中落後一大截。解決政策失真問題if (typeof(ONEAD) !== "undefined"){ONEAD.cmd = ONEAD.cmd || [];ONEAD.cmd.push(function(){ONEAD_slot('div-inread-ad', 'inread');});} 對此，前行政院院長陳冲日前也表示，巨量資料及分析可以解決政策失真的問題，因為以往的研究方法是透過母體的「抽樣」分析，但未來若能透過電腦直接針對母體進行分析，沒有取樣，也就更少誤差，分析出來的結果可以更精細、更真實。從這個角度來看，商場上更常利用「抽樣」來決定產品定位和行銷策略，也可能在產品失敗後還不知道錯在哪裡。不過，各界雖然都已正視大數據的重要性，但究竟要如何統計、分析？相關人材堪稱缺乏。對此，東吳大學首創成立「巨量資料管理學院」，今年起推出「巨量資料分析學士與碩士在職學位學程」，提供業界的20個名額已開放報名，從「5個人搶1個名額」的踴躍度來看，再度顯示大數據的前景正夯。事實上，政府在大數據領域上早有著墨，而行政院長毛治國上任之後，更以「政府開放資料」（Open Data）作為主要施政方向之一。而回顧政府推動開放資料已經有2-3年的時間，從數量上來看，中央與地方共同釋出的資料數已近5,000筆，今年的重點工作是鼓勵各部會加速釋出資料，同時要深化應用。全球產值逾3兆美元至於政府為何要「開放資料」？最重要的原因在於政府公務部門擁有人口、天氣、能源、勞工、教育等龐大資料庫。根據知名顧問機構麥肯錫的統計，美國政府推動開放資料後，每年可帶動全球的產值逾3兆美元。至於台灣政府的開放資料比起先進國家落後三年，但現在已經正急起直追當中。台灣賽仕電腦（SAS）銷售顧問暨經銷業務部副總經理高芬蒂表示，政府在運用大數據之前，要先能夠開放資料，接著才能做出大數據的應用，並轉化為知識。一般人對於政府開放資料較為陌生。舉例來說，現在已經有知名氣象學家運用中央氣象局所釋出的天候資料，進一步整理、運用及加值，將有價值的天氣預測性資料，提供給企業使用。另外，每年基測之後，所有考生的資料也開放出來，補習班及資訊公司可運用這些考生的資料，進一步的分析協助考生做落點分析。至於政府的開放資料，則是大範圍，橫跨各個部門。美國開放資料跑在最前在開放資料及大數據應用較為先進的國家，要算是美國。早在2009年1月時，美國總統歐巴馬上任後即簽署了「透明與開放政府」的備忘錄，最重要的成果就是建立了「美國聯邦政府的資料平台（Data.gov）」，將聯邦政府機關的資料開放，與全美人民共享，而這些資料也以驚人速度成長。從2012年以來，Data.gov已經累積172個政府資料集，總數量從2009年的47個，暴增至40萬個以上。歐巴馬很快意識到，面對如此巨大的資料，傳統的分析工具與技術早已不敷使用，於是在2012年時，宣布了美國「大資料研究發展計畫」，由6個美國聯邦政府部門共同編列了2億美元的預算，來改善大資料所需的技術與工具，目的是要讓美國政府擁有更高的知識洞察與分析能力，來因應大資料的考驗。高芬蒂表示，人民有感的開放資料及大數據的領域，不外乎是政府效率、教育、醫療、交通、能源、地理資訊、氣象及國防等等。台灣賽仕電腦業務支援部顧問林輝倫則指出，國際上已經有不少利用政府開放資料及進行大數據應用的成功案例。舉例來說，香港政府設立「1823市民專線（功能類似台北市民專線1999）」，長達數十年的營運累績上千萬筆資料，之後就運用大數據分析，把舉報的電話和郵件內容分類並理出關聯性，進一步預測哪裡可能會出現疫情，哪裡可能會出現街頭運動等等，搶先在事件發生前做緊急處理措施，化被動為主動。大陸部署SAS系統速度快美國國稅局（IRS）利用了軟體驚人的事先偵測能力，成功的發現好幾百件潛在逃漏稅或是犯罪行為。這類的偵測，估計一年可為IRS擋下近百億美金的詐欺金額。至於中國大陸，在此領域也是快速進展，其海關利用SAS的進階分析來加強所有行政事務的管理、互動的分析，同時管理監控內容。導入兩年後不僅達到原本的目標，也做到了預測風險，相當於市值2千萬美元。現在，已經有37個海關單位部署SAS系統。以大數據應用於教育發展來說，新加坡會是個驚人的案例。政府從2005年起，就開始搜集學生從小學到研究所畢業的成績和所做過的活動，如果今天國家要特訓某種運動員時，就能依體適能記錄挑選種子成員，另外這個學生在校的成績，畢業後的發展，甚至當年教學的老師，老師的背景等等這些數據都被搜集，在大數據的分析結果不僅能提早給每個學生就業發展的建議，也能確認師資的分配是最佳化，最終能提昇整個國家的競爭力。
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