Những tiến bộ trong công nghệ và lượng thông tin ngày càng tăng đang thay đổi cách thức kinh doanh được thực hiện trong nhiều ngành, bao gồm cả chính phủ. Go Việc tạo và lưu trữ dữ liệu chính phủ đang gia tăng do sự phát triển nhanh chóng của thiết bị di động và ứng dụng, cảm biến và thiết bị thông minh, các giải pháp điện toán đám mây và cổng thông tin hướng tới công dân. Khi thông tin số mở rộng và trở nên phức tạp hơn, việc quản lý, xử lý, lưu trữ, bảo mật và tiêu hủy thông tin cũng trở nên phức tạp hơn. Các công cụ chụp, tìm kiếm, khám phá và phân tích mới đang giúp các tổ chức có được những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu phi cấu trúc của họ. Thị trường chính phủ đang ở một bước ngoặt, nhận ra rằng thông tin là một tài sản chiến lược, và chính phủ cần bảo vệ, tận dụng và phân tích cả thông tin có cấu trúc và phi cấu trúc để phục vụ tốt hơn và đáp ứng các yêu cầu nhiệm vụ. Khi các nhà lãnh đạo chính phủ nỗ lực phát triển các tổ chức dựa trên dữ liệu để hoàn thành nhiệm vụ thành công, họ đang đặt nền móng để tương quan các mối phụ thuộc giữa các sự kiện, con người, quy trình và thông tin.
Các giải pháp chính phủ có giá trị cao sẽ được tạo ra từ sự kết hợp của các công nghệ đột phá nhất:
- Thiết bị di động và ứng dụng
- Dịch vụ đám mây
- Công nghệ và mạng xã hội doanh nghiệp
- Big Data và phân tích
IDC dự đoán rằng đến năm 2020, ngành công nghiệp CNTT sẽ đạt 5 nghìn tỷ đô la, lớn hơn khoảng 1,7 nghìn tỷ đô la so với hiện tại, và 80% sự tăng trưởng của ngành sẽ được thúc đẩy bởi các công nghệ Nền tảng thứ 3 này. Về lâu dài, các công nghệ này sẽ là những công cụ quan trọng để đối phó với sự phức tạp của thông tin số ngày càng tăng. Big Data là một trong những giải pháp ngành thông minh và cho phép chính phủ đưa ra các quyết định tốt hơn bằng cách hành động dựa trên các mẫu được tiết lộ bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu - có liên quan và không liên quan, có cấu trúc và phi cấu trúc.
Nhưng để đạt được những thành tựu này đòi hỏi nhiều hơn là chỉ tích lũy một lượng lớn dữ liệu. “Để có ý nghĩa từ những khối lượng Big Data này, cần có các công cụ và công nghệ tiên tiến có thể phân tích và trích xuất kiến thức hữu ích từ các luồng thông tin rộng lớn và đa dạng,” Tom Kalil và Fen Zhao của Văn phòng Khoa học và Công nghệ của Nhà Trắng đã viết trong một bài đăng trên Blog OSTP.
Nhà Trắng đã có một bước đi để giúp các cơ quan tìm kiếm các công nghệ này khi thành lập Sáng kiến Nghiên cứu và Phát triển Big Data Quốc gia vào năm 2012. Sáng kiến bao gồm hơn 200 triệu đô la để tận dụng tối đa sự bùng nổ của Big Data và các công cụ cần thiết để phân tích nó.
Những thách thức mà Big Data đặt ra gần như đáng sợ như những lời hứa hẹn của nó. Lưu trữ dữ liệu hiệu quả là một trong những thách thức này. Như mọi khi, ngân sách eo hẹp, vì vậy các cơ quan phải giảm thiểu giá trên mỗi megabyte lưu trữ và giữ dữ liệu trong tầm tay để người dùng có thể truy cập khi họ muốn và theo cách họ cần. Sao lưu một lượng lớn dữ liệu làm tăng thêm thách thức.
Phân tích dữ liệu hiệu quả là một thách thức lớn khác. Nhiều cơ quan sử dụng các công cụ thương mại cho phép họ sàng lọc qua núi dữ liệu, phát hiện các xu hướng có thể giúp họ hoạt động hiệu quả hơn. (Một nghiên cứu gần đây của MeriTalk cho thấy các giám đốc điều hành CNTT liên bang nghĩ rằng Big Data có thể giúp các cơ quan tiết kiệm hơn 500 tỷ đô la đồng thời hoàn thành các mục tiêu nhiệm vụ.).
Các công cụ Big Data do chính phát triển cũng đang cho phép các cơ quan giải quyết nhu cầu phân tích dữ liệu của họ. Ví dụ: Nhóm Phân tích Dữ liệu Tính toán của Phòng thí nghiệm Quốc gia Oak Ridge đã cung cấp hệ thống phân tích dữ liệu Piranha của mình cho các cơ quan khác. Hệ thống này đã giúp các nhà nghiên cứu y tế tìm ra mối liên hệ có thể cảnh báo các bác sĩ về phình động mạch chủ trước khi chúng xảy ra. Nó cũng được sử dụng cho các nhiệm vụ trần tục hơn, chẳng hạn như sàng lọc sơ yếu lý lịch để kết nối ứng viên với người quản lý tuyển dụng.
Read more...
.jpg)
