在采用大數據策略方面，雖然私營部門發揮了模范帶頭作用，但公共部門也做出了不少成績。本文列舉了美國聯邦機構和地方政府機構制定和運用大數據策略的幾個例子，涵蓋欺詐檢測、金融市場分析、健康研究、政府監督、教育、犯罪學、環保和勘探等領域。
引言
本文是一組系列博客的第四篇文章。這組文章探討的是政府在實施大數據策略時所面臨的若干問題。第一篇文章解釋了數據的 大 為什么應該按照復雜性而不僅僅是體量來定義。第二篇和第三篇文章講述了大數據策略為公共機構擺出的四個挑戰。
以下是美國聯邦機構和非聯邦機構積極制定和運用大數據策略的幾個例子。希望這些例子能啟發大家利用自己手中的新一代分析工具探索各種可能性。
例1：大數據技術如何助力欺詐檢測和金融市場分析
美國社會保障局(SSA)利用大數據策略來分析大量的非結構化傷殘索賠數據。SSA現在能夠更快、更高效地處理醫學分類和預期診斷，重塑整個決策過程，更好地識別可疑的不實索賠。
美國聯邦住房管理局(FHA)在利用大數據分析來管理正向現金流基金方面擁有23年的經驗。在房地產泡沫破裂期間，FHA是唯一一家不需要救助的次貸保險機構。他們運用大數據分析來幫助預測違約率、償還率和索賠率。另外，他們還利用大數據技術為可能出現的場景構建現金流模型，以確定維持正向現金流所需的保費。
美國證券交易委員會(SEC)運用大數據策略來監督金融市場活動。他們利用自然語言處理程序和網絡分析來幫助識別違規交易活動。
例2：大數據技術如何助力健康相關研究
美國食品藥物管理局(FDA)在全國各地的很多測試相關實驗室里都部署了大數據技術，以便研究食源性疾病的模式。這套數據庫屬于該機構的技術轉讓項目，能讓FDA更快地對進入食品供應的受污染產品作出反應，這類產品在美國導致每年有32.5萬人因食源性疾病住院治療，3，000人死亡。
美國國立衛生研究院(NIH)在2012年啟動了 從大數據到知識 (BD2K)計劃。BD2K是一項不僅限于該院的計劃，旨在使生物醫學研究成為一項數字研究事業，促進新知識的發現和運用，最大程度地提升社會參與度。從生物醫學大數據中獲取豐富信息的能力，將增進我們對人類健康和疾病的了解。然而，適當工具的匱乏、糟糕的數據可達性和培訓的不足妨礙了我們有效地整合研究力量。BD2K將幫助NIH應對這個挑戰。
美國醫學研究所(IOM)和衛生及公共服務部(HHS)在2010年3月召集了一小群來自白宮、聯邦機構、學術界、社會部門、公共衛生團體、信息技術公司、大企業和醫療服務系統的領導者，商討新的社區健康數據計劃的建立事宜。2010年6月，IOM和HHS舉辦了 社區健康數據論壇：利用信息的力量來改善健康 。此次公共論壇的目的是進一步推動創新者對社區健康數據的使用，讓個人和社區都能為自身的健康做出明智的選擇。這些初始會議現在已經發展成為正式的全國性大會Health Datapalooza，致力于開放健康數據，將企業、初創公司、學者、政府機構和個人聯合起來，通過對健康數據的開創性和有效利用，改善患者的健康狀況。
例3：大數據技術如何助力政府監督和教育
通告和評論項目(Notice and Comment project)使公眾可以方便快捷地查看400多萬份政府文件，包括《聯邦公報》(Federal Register)發表的聯邦法規和地方政府發布的通告。該項目利用先進分析和自然語言處理來攝取政府文件，追蹤政策、法律和規章的變化。用戶可以輕而易舉地對擬訂中的聯邦法規進行評論或投票。網站數據每天都會更新，實時顯示新的提案和趨勢。在提案變成法律之前，用戶可以利用網站內部集成的社交媒體和網上的最佳寫作技巧來有效地宣揚他們的觀點，尋求其他人的支持。
美國教育部利用大數據挖掘和學習分析來改善教學。美國教育部教育技術辦公室表示： 大數據分析能夠發現學習在線課程的學生是否走入誤區，并幫助他們調整方向。這些先進分析還有可能根據按鍵點擊模式判斷學生是否對當前課程感到無聊，然后重新獲取他們的注意力。由于這些數據是實時收集的，因此很有希望通過多個反饋回路實現持續改善。這些反饋回路的時間跨度不一 對學生來說是立刻思考下一個問題，對老師來說是每天安排第二天的教學，對校長來說是每月評估進展，對地方官員來說是每年評估總體的學校教育改善情況。
