주지사 사용 데이터 및 분석 방법 Inform Policy Decisions

미국 전역의 주지사는 예산 배분 및 공공 보건 응답에서부터 교육 개혁 및 인프라 투자에 이르기까지 수백만 명의 주민들에게 영향을 미치는 결정을 내릴 책임이 있습니다. 점점 복잡해지는 문제로 많은 국가 임원들은 데이터와 분석에 대한 선택이 이루어졌습니다. 정치 학비 또는 공시 증거에 대한 단독으로 재개하는 대신 현대 지배자는 문제, 평가 솔루션 및 측정 결과를 식별하기 위해 엄격한 데이터 분석을 사용하여 있습니다. 이 변화는 데이터 보호에 대한 더 큰 결정에 대한 더 큰 결정이 있음을 의미합니다.

이 문서는 관할권의 데이터와 분석 방법을 탐구하고 정책 결정에 대한 정보를 시험하고, 그들이 고용하는 데이터의 유형, 이러한 접근의 실제 영향. 또한 데이터 사용과 함께 와서 데이터 사용과 증거 기반 거버넌스의 미래에 앞서 볼 수있는 도전과 기회를 해결합니다.

데이터 드라이브의 상승 Governance

데이터 분석의 개념은 완전히 새로운 아니지만, 데이터 분석의 규모, 속도 및 소향은 최근 몇 년 동안 극적으로 확장되었습니다. 전통적으로, 지배자는 전문가 조언, 공개적 의견, 정치 계산 및 과거 선행에 근거하여 결정했습니다. 이러한 요인이 중요하지만 데이터 분석은 이제 옵션 및 예측 결과를 평가하기위한 더 많은 경쟁 기반을 제공합니다.

국가 정부는 중앙 데이터 창고, 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 및 분석 팀을 포함한 데이터 인프라에 투자했습니다. 국가 최고 정보 책임자 (NASCIO)의 국가 협회에 따르면 거의 모든 주에는 정책 및 운영 결정을 지원하기 위해 데이터 분석 프로그램의 일부 형태를 구현했습니다. 많은 주관자는 이러한 노력에 대해 헌신적 인 데이터 사무소 또는 임명 된 최고 데이터 책임자를 만들었습니다.

이 추세의 주요 드라이버는 정부 기관 기록, 센서, 위성 이미지 및 소셜 미디어를 포함한 다양한 소스에서 실시간 데이터의 증가 가용성입니다. 컴퓨팅 전력 및 스토리지의 발전은 신속하게 대량 데이터 세트를 분석하고 비용 효율적으로 수행 할 수 있습니다. 결과적으로, 주관자는 경제 동향, 질병 발발, 교통 패턴 등에 최신 정보를 액세스 할 수 있습니다.

주지사에 의해 사용되는 데이터의 종류

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데모 데이터

인구 규모, 연령 분포, 인종 및 민족 구성, 소득 수준, 교육 달성 및 지리적 분포를 포함 하 여. 이 정보는 다른 지역 사회의 요구를 이해 하 고 할당 된 자원 평등의 필요성을 위해 중요 한. 예를 들어, 새로운 의료 이니셔티브 고려 하는 주관자는 인구 데이터를 사용 하 여 노인 또는 낮은 소득 거주자의 높은 농도와 지역 식별.

미국 커뮤니티 설문조사(ACS)는 Census Bureau, State-level Surveys, 그리고 관리 레코드를 통해 인구학적 데이터를 수집합니다. 미국 커뮤니티 설문조사(ACS)는 이러한 지표를 위한 원 소스이며, 국가 및 지역 주민들의 연간 견적을 제공합니다. 또한, 향후 필요성에 대한 계획은 인구학적 예측을 사용하여 학교 용량 또는 운송 인프라와 같은 미래 요구에 대응합니다.

경제 데이터

경제 데이터는 고용률, 임금, 사업 성장, 산업 구성, 국가 수익 및 국내 제품 (GDP)을 포함합니다. 주지사는 이 데이터를 사용하여 국가의 경제의 건강을 평가하고 작업 작성 및 경제 탄력을 촉진하는 정책에 대한 정보를 사용합니다. 예를 들어, 재량 중, 주지사는 실업 청구 및 비즈니스 폐쇄를 분석하여 직급 훈련 프로그램 또는 소규모 비즈니스 대출을 결정할 수 있습니다.

주 노동부 및 경제 개발 기관은이 데이터의 많은 생산. 또한, 연방 소스는 노동 통계 (BLS)와 경제 분석 (BEA)의 국은 일관성있는, comparable 미터를 제공합니다. 많은 국가는 또한 실시간으로 경제 지표를 표시하는 대시보드를 개발했으며, 통치자와 직원은 한 눈에 추세를 모니터링 할 수 있습니다.

의료 데이터

건강 데이터에는 질병 전임, 병원 용량, 예방 접종료, 의료 접근, 유아 사망률 및 만성 상태에 대한 정보가 포함되어 있습니다. COVID-19 전염병은 중요한 실시간 건강 데이터가 지배자에 대한 방법을 설명했습니다. 많은 주에서는 사례 조사, 병원화 및 사망을 추적하는 공공 보건 대시 보드를 만들었습니다. 더 많은 타겟팅을 가능하게합니다.

학회지에서는 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의의 학회지의 학회지의의의 학회지의학회지의의의의의의의의의의 학회지의의의의의의의 학회지의의의의의 학회지의 학회지의의의의의의의 학회지의 학회지의의의 학회지의 학회지의 학회지의의학회지의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의의의의 학회지의의의의의 학회지의의 학회지의 학회지의 학회지의 학회지의의학회지의학회지의

교육 자료

교육 데이터는 학생 성과, 졸업율, 교사 자격, 자금 수준 및 학교 기후를 우회합니다. 주지사 체제 교육 우선 순위 및 주 자금에 수십억 달러를 할당하므로 신뢰할 수있는 데이터는 해당 리소스를 효과적으로 사용할 수 있도록 필수적입니다.

본 연구는 본 연구의 일환으로, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발.

인프라 및 환경 데이터

또한, 교통, 유틸리티, 주거 및 환경에 관한 데이터를 사용합니다. 예를 들어 교통 센서 및 GPS 데이터는 국가 운송 기관 계획 도로 개선을 돕고 혼잡을 관리합니다. 공기 및 수질의 환경 데이터는 청정 에너지의 규정 및 투자를 알려줍니다. 주택 데이터는 임대 공세율 및 주택 가격과 같은 거주 데이터는 주지 주소 및 주택가가없는 것을 돕습니다.

데이터 영향력 정책 결정 방법

데이터 분석은 유동적 인 정책화에 민감하는 것으로 간주합니다. 역사적인 동향과 현재 조건을 분석함으로써, 그들은 위기 수준에 도달하기 전에 신중한 문제를 식별 할 수 있습니다. 그들은 또한 다른 정책 옵션의 잠재적 인 영향을 모델링 할 수 있으며, 그들의 constituents에 대한 최고의 결과를 제공합니다.

경제 정책

경제 데이터는 국가 예산 개발 및 세금 정책의 중앙 역할을합니다. 예를 들어, 주관자는 세금 삭감을 제안하거나 소셜 프로그램에 지출하는 것을 결정하기 위해 수익을 예측할 수 있습니다. 고용 및 산업 성장에 대한 데이터는 비즈니스 인센티브 및 인력 개발 이니셔티브에 대한 결정을 안내 할 수 있습니다.

일부 주에는 데이터 분석을 통해 프로그램의 효과를 입증하기 위해 기관이 필요한 "evidence-based 예산" 접근법을 채택했습니다. 이 주관자는 저당 가능한 결과를 생산하는 프로그램에 제한된 리소스를 할당합니다. 예를 들어 워싱턴 주 결과 워싱턴 이니셔티브는 교육, 건강 및 경제 성장과 같은 주요 우선 순위에 대한 실적 데이터를 추적하는 성능 데이터를 사용합니다.

공공 보건 및 안전

COVID-19 전염병 중, 지배자는 잠금 장치, 마스크 위임 및 백신 배포에 대한 결정을하기 위해 여러 소스에서 데이터를 사용했습니다. 데이터 분석의 속도는 진화 된 상황으로 신속하게 정책을 조정할 수 있습니다. 판다론을 넘어 건강 데이터는 의료에 제한적 액세스와 같은 시골 군과 같은 가장 큰 필요와 지역으로 자금을 모으는 데 도움이됩니다.

교육 개혁

본교는 학교의 성능 기반 기금을 포함, 조기 경고 시스템은 떨어뜨리고, 지구를 쌓아간다. 예를 들어, 오하이오는 출석, 행동 및 추가 지원이 필요할 수 있는 주력 학생들에게 조기 경고 시스템을 사용합니다. 이 학교는 학생들의 이전을 떨어뜨릴 수 있습니다.

또한, 교육 데이터는 정책 변경에 대한 옹호를 사용하며, 초기 육아 교육 또는 경력 및 기술 교육 프로그램의 확장에 대한 기금을 늘리고 있습니다. 졸업율 및 인력 결과에 대한 데이터를 제시함으로써, 그들은 자신의 이니셔티브에 대한 공공 지원을 구축 할 수 있습니다.

환경 및 에너지 정책

온실 가스 배출량, 재생 에너지 발생 및 극한 기상 이벤트는 지배자가 기후 행동 계획을 개발하는 데 도움이됩니다. 예를 들어 캘리포니아의 주자원은 캘리포니아 에어 자원위원회에서 데이터를 사용하여 배출 감소 목표를 향해 진행 상황을 추적합니다. 마찬가지로, hurricanes 또는 Wildfires에 대한 조사는 긴급 준비 및 응답을 개선하기 위해 데이터에 의존합니다.

에너지 데이터, 전기 소비 및 그리드 용량을 포함하여 재생 에너지 인센티브 및 인프라 투자에 대한 결정을 알려줍니다. 일부 주관자는 깨끗한 에너지 부문의 비용 절감 및 작업 창출에 기반한 대기 재생 에너지 목표를 설정했습니다.

사례 연구: 행동의 데이터

여러 실제 사례는 정부가 정책 결정에 대해 성공적으로 사용되는 데이터 분석 방법을 설명합니다.

뉴욕 COVID-19 대응

뉴욕주 변호사는 뉴욕주 변호사와 함께 일하고 있는 글로벌 기업으로, 뉴욕주 변호사는 지난 몇 년간의 변호사를 맡고 있습니다. 뉴욕주 변호사는 미국, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다, 캐나다,

Opioid 위기에 오하이오

오하이오는 opioid epidemic에 의해 크게 영향을 주었습니다. 주지사 Mike DeWine는 2018 년 "Ohio Opioid Data Dashboard"를 시작으로 비상 방 방문, 과다한 죽음 및 선행 패턴을 포함하여 여러 소스에서 데이터를 병합했습니다. 대쉬보드는 국가 및 지역 공식이 핫스팟 및 대상 예방 노력을 식별 할 수 있습니다. 이니셔티브는 일부 공동체에서 과다 복용을 줄이기 위해 도움이되는 것으로 인정되었습니다.

Tennessee 교육 개혁

Tennessee 주지사 빌 하람은 "55"로 운전을 구현, 후속 자격으로 주민의 비율을 증가하는 것을 목표로, 2025 %. 대학 등록에 대한 국가 사용 데이터, 완료율, 및 인력은 무료 커뮤니티 대학 학비를 제공하는 Tennessee Promise와 같은 프로그램을 설계해야합니다. 데이터 분석은 금융 장벽이 주요 장애물이었다, 장학금 프로그램에 선도. 그것의 출시 이후, 대학 등록 비율이 크게 증가했다.

데이터 드라이브의 챌린지

데이터 프라이버시 및 보안

개인 정보 수집 및 분석 개인 정보 보호 정책은 건강 기록이나 학교 성과와 같은 개인 정보 보호 문제를 제기합니다. 미국은 HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) 및 FERPA (Family Educational Rights and Privacy Act)와 같은 법률을 준수해야합니다. 또한 데이터 위반은 민감한 정보를 노출 할 수 있으며 공개적 신뢰도가 있습니다. 주지는 사이버 보안에 투자하고 데이터 수집, 공유 및 보존을위한 명확한 정책을 수립해야합니다.

데이터 품질 및 정확도

데이터는 정확하고 신뢰할 수 있는 경우에만 유용합니다. 완전하거나 삭제 된 데이터는 잘못 된 결정에 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 판다 즘 동안, 일부 주는 바이러스의 진실한 확산을 평가하기 어렵게 된 테스트 데이터에 지연으로 투쟁했습니다. 여러 대행사의 데이터 통합은 다른 부서와 호환되는 시스템 또는 정의를 사용할 수 있습니다.

Equity와 비스듬한

데이터 분석은 신중하게 설계되지 않은 경우 기존의 분기를 지속 할 수 있습니다. 예를 들어, 범죄 정의에서 사용되는 예측 모델은 policing의 역사적인 불평을 반영 할 수 있습니다. 마찬가지로 교육 데이터는 체계적인 불평등과 같은 루트 원인을 해결하지 않고 격차를 강조 할 수 있습니다. 주지사는 데이터 중심 정책을 해소 된 커뮤니티를 파괴하지 못합니다. 다양한 이해 관계자를 참여하고 평등 감사를 수행 할 수 있습니다. 이러한 위험을 완화 할 수 있습니다.

생산 능력 및 전문성

데이터 분석은 데이터 과학자, 분석가 및 IT 전문가를 포함한 숙련 된 인력을 필요로합니다. 소규모 국가 또는 제한된 예산으로 이러한 재능을 고용하고 유지하도록 투쟁 할 수 있습니다. 또한, 지배자 및 직원은 데이터의 제한을 이해하고 정량적 인 통찰력의 비용으로 분석에 대해 과감하게 방지해야합니다. 정부의 데이터 문학은 지속적인 노력입니다.

기회 및 미래 트렌드

앞서, 여러 추세가 더 지배적 데이터의 역할을 강화하도록 약속합니다. 이러한 지역에 투자하는 주지사는 정보를 알리는 결정을 내리고 그들의 국가에 대한 결과를 개선 할 수 있습니다.

인공지능과 기계 학습

AI 및 기계 학습은 패턴을 식별하고 미래의 이벤트를 예측하는 큰 데이터 세트를 분석 할 수 있습니다. 예를 들어, 일부 주는 어린이 말라 치료 보고서 및 타겟 예방 홈 방문을 예측하는 기계 학습을 사용합니다. 다른 사람은 이익을 위해 AI를 탐구하고 있습니다. 그러나, 주관자는 자동 결정에 투명성과 책임성을 보장하기 위해 AI에 접근해야합니다.

Data Initiatives를 엽니 다

많은 국가는 공공에 사용할 수있는 정부 데이터를 만드는 개방 데이터 포털을 시작했다. 이 투명성은 연구원, 기자, 시민들이 정부 회계를 보유하고 정책 분석에 기여할 수 있습니다. 예를 들어, 텍사스 주정부는 건강, 교육 및 교통에 데이터 세트를 포함하는 텍사스 오픈 데이터 포털을 운영합니다. 오픈 데이터는 또한 혁신을 자극 할 수 있습니다, 기업가 및 비영리 정부 데이터는 새로운 제품과 서비스를 개발하기 위해.

인프라에 대한 예측 분석

통합 데이터 시스템

국가 기관 간의 사일로를 파괴하는 것은 성장 우선 순위입니다. 교육, 건강, 사회 서비스 및 고용 데이터를 연결하는 통합 데이터 시스템은 주민의 요구의 더 완전한 그림을 제공 할 수 있습니다. Utah의 "Social Services Integration" 프로젝트, 예를 들어, 여러 기관에서 데이터를 사용하여 조정 지원 혜택을받을 수 있습니다. 초기 결과는 이러한 접근법이 긴급 서비스에 대한 필요성을 감소시키고 장기적인 결과를 향상시킬 수 있다는 것을 제안합니다.