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。

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