Sa mga nakaraang taon, ang mga gobernador ng estado sa ibayo ng Estados Unidos ay higit na bumaling sa data-drift na pamamaraan upang matugunan ang kahirapan. sa halip na umasa sa malawak, isang-size-fits-all na mga programa, ang mga lider na ito ay gumagamit ngayon ng granular data upang puntiryahin ang mga mapagkukunan ng mga kagamitan sa operasyon. Sa pamamagitan ng paggamit ng impormasyon sa kita, trabaho, edukasyon, kalusugan, at pabahay, makikilala ng mga gobernador ang pinaka-mahinang populasyon at pakikialam kung saan ang mga interbensiyon ay magkakaroon ng pinakamalaking epekto. Ang pagbabagong ito ay hindi lamang isang administikal na retibo sa mga pamahalaan na nag-intibo sa mga estado, na nagresultabla ang mga ternal na mga ternal na mga ternalubiling-atibo, at nagresultang mga ternalubiling-bisa-kade.

Ang mga pinansiyal na taya ay mataas.[U.] sama-samang gumugugol ng bilyun-bilyong dolyar bawat taon sa mga programang anti-populaty mula sa tulong ng salapi at mga selyo ng pagkain hanggang sa pagsasanay sa trabaho at abot-kayang pabahay. gayunpaman, ang karamihan sa perang iyon ay maaaring ma-transmit. Data-chand governments ang mga estado upang sukatin ang mga kalalabasan, pag-aangkop ng kurso sa tunay na panahon, at pagtiyak na ang bawat taxpayler na dolyar ay ginagamit sa sukdulang epekto. Bilang resulta, ang mga gobernador mula sa parehong partido ay na na na namuhunan sa mga data ahenetikolptics, na mga unibersidad, na may kaugnayan sa mga unibersidad, at nagbubukas ng mga datos sa pampublikong artikulo.

Ang Papel ng Data sa Pag - unawa sa Karalitaan

Ang Data ay gumaganap ng isang kritikal na papel sa paglipat ng kahirapan pagbabawas ng mga pagsisikap mula sa reactivity hanggang sa proactive. Sa halip na maghintay na ang mga pamilya ay mahulog sa krisis, ang mga gobernador ay maaaring gumamit ng datos upang umasam ng pangangailangan at maghatid ng mga serbisyo sa maaga. halimbawa, sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga rekord ng pagpasok sa paaralan at pag-aangkin ng kalusugan, makikilala ng isang estado ang mga bata na nanganganib mahulog sa kahirapan bago ang kanilang mga pamilya ay makaranas ng pagbagsak ng pananalapi. ang ganitong uri ng maagang pakikialam ay posible lamang kapag ang datos mula sa iba't ibang ahensiya ay na magkasamang integ integ integ integrate at sinusuri nang sama-sama.

Alamin ang Ugat na mga Sanhi

Ang kahirapan ay bihirang bunga ng isang salik. Ito ay karaniwang isang masalimuot na kawing ng magkakaugnay na mga isyu na ekwasyon, kakulangan ng abot - kayang childcare, mahinang kalusugan, diskriminasyon, at heograpikong pagbubukod.Ang mga gobernador ay tumutulong sa mga gobernador na alisin ang mga salik na ito at unawain kung aling mga salik ang igting sa kanilang kalagayan.

Pinupuntirya ang Mabibilis na Populasyon

Isinisiwalat din ng Data kung aling mga grupo ang lubhang apektado ng kahirapan. Ang mga demokratikong pagkasira sa edad, lahi, kasarian, at katayuan ng kapansanan ay pumapayag sa mga gobernador na magdisenyo ng mga sinadyang interaksyon. Halimbawa, Ang mga batang wala pang 5 ay ang pangkat ng edad na pinakamalamang na mamuhay sa kahirapan sa maraming estado. Sa pamamagitan ng cross-refercing child crew data na may maagang pag-aaral ng edukasyon na nag-aanyayayayayaya'y-kaya ng isang gobernador para sa mga programang pre-K sa mga komunidad kung saan ang mga ito ay mas mataas na nangangailangan, ang mga datos ng mga mig pang-kalikasan ng mga ina ay maaaring mag-isa sa mga binabayaran ang mga bata na mag-kabata at mag-kabata.

Mga Mapping Geographic Hotspot

Ang mga sistema ng impormasyong pang-impormasyon (GIS) ay naging mahalagang kasangkapan para sa mga gobernador. sa pamamagitan ng pagplano ng mga antas ng kahirapan sa isang mapa sa tabi ng mga datos sa mga paaralan, ospital, tindahan ng groseri, at pampublikong transit, maaaring makita ng mga gumagawa ng patakaran kung saan ang kahirapan ay nakatuon at kung anong mga mapagkukunan ang nawawala. Ang ilang mga estado, katulad ng [California, ay lumikha ng mga pampublikong-facingshboard na nagpapakita ng mga datos ng kahirapan hanggang sa antas ng census. Ang mga lokal na mga opisyal na ito ay nagbibigay ng kapangyarihan sa mga organisasyon ng komunidad upang makikipagtulungan sa mga solusyong pang-interalidad sa mga estado.

Mga Pangunahing Pinagmulan ng Data at mga Mertric

Ang mga gobernador ng Estado ay umaasa sa isang malawak na hanay ng mga mapagkukunan ng datos upang ipaalam ang kanilang mga estratehiyang kahirapan-reduksiyon. Ilan sa mga ito ay tradisyonal na survey ng pamahalaan, habang ang iba ay nagmula sa mga rekord na administratibo o pribadong sektor na mga pagsasanib. sa ibaba ang pinaka-karaniwang ginagamit na mga uri ng datos at kung paano sila nagbibigay-alam ng patakaran.

  • Ang Kita at Estadistika sa Trabaho – Ang US Census Bureauivitys American Community Survey (ACS) ay nagbibigay ng taunang datos tungkol sa kita, katayuan sa kahirapan, at trabaho.Ginagamit ng mga Gobernador ang mga bilang na ito upang malaman ang pagiging eligity para sa mga programang tulad ng Medicaid at SNAP at upang suriin kung ang ekonomiya ng estadong EXTES ay lumalago nang di-pang-ektibo.
  • Education Performance Data – Ang mga kagawaran ng edukasyon ng Estado ay nagtitipon ng datos sa mga iskor ng pagsusulit, rate ng pagtatapos, at disiplina ng paaralan. Sa pamamagitan ng pag-uugnay ng datos na ito sa datos ng kita, makikilala ng mga gobernador ang mga puwang sa tagumpay at mamumuhunan sa mga paaralan na naglilingkod sa mga mababang-income student. Ang mga programang katulad ng Promise Scholarship sa Michigan ay naka-punto sa gayong pagsusuri.
  • [Health and Healthcare Access Information[ – nag-aangkin ng mga datos, mga rekord ng pag-alis ng ospital, at mga survey tulad ng Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFS) ay tumutulong sa mga gobernador na maunawaan ang mga epekto sa kalusugan ng kahirapan. Halimbawa, ang mga estadong may mataas na bilang ng diabetes sa mga populasyon ng low-income ay maaaring palawakin ang pag-access sa mga programang pang-iwas at nutrisyon.
  • Ang Pag-aalsa sa Affordility and Debacty Data[ – Ang Kagawaran ng Pabahay at Urban Development (HUD) ay nagbibigay ng datos tungkol sa mga pabigat sa upa, pagpapalayas, at mga aspeto ng kawalang tirahan.Ang mga gobernador ay maaaring tumawid-sa-reference ito sa pamamagitan ng datos ng kita upang magtabi ng mga pabahay ng mga vactanker at pondo ng mga emergency shelter sa mga pinaka-maigting na komunidad.
  • [ – Panahon, lahi, etniko, at indibidwal na datos ay mahalaga para sa pagtiyak ng pagkakapantay-pantay. Maraming gobernador ang nagtatag [ na sumusubaybay kung ang kahirapan ay pantay na umaabot sa lahat ng populasyon.

Parami nang parami, ang mga estado ay gumagamit din inintegrated data system (IDS)[ na nag-uugnay ng mga rekord sa ibayo ng mga ahensiya. Halimbawa, ang Oregon EXT Integrated Client Data System ay nag-uugnay ng mga datos mula sa mga serbisyong pantao, edukasyon, at mga ahensiyang pang-trabaho upang magbigay ng isang homoistikong pananaw sa bawat mga sekwensiyal na pangangailangan ng pamilya.

Kung Paano Nagsalin ng Data ang mga Gobernador sa Pagkilos

Ang pagkolekta ng datos ay unang hakbang lang.Ang tunay na hamon ay ang pagsasalin ng mga kaunawaan sa mga patakaran na talagang nagpapabago sa buhay.

Pagtatatag ng mga Pagkakaisa ng Anytics ng Data

Maraming gobernador ang lumikha ng mga nakatalagang data analytics team sa loob ng kanilang mga opisina o sa ilalim ng kanilang kontrol. Ang mga yunit na ito ay binubuo ng mga data siyentipiko, estadistikalista, at mga tagasuri ng patakaran na tuwirang gumagawang kasama ng mga lider ng ahensiya upang magdisenyo ng mga programang may ebidensiyang mababa. Ang mga yunit na ito ay binubuo ng mga data siyentipiko, na nag-ebolb ng mga datos sa ilalim ng Government na si Jay Inslee, ay naglunsad ng [[FL] [[2][T][T][TC.[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] Ang mga pamamaraan ay ginamit ang mga dagggggggggggggad:[T] upang maigsi:[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [[T] [

Paggamit ng Hulang Modelo Para sa Maagang Pakikipagtulungan

Ang paghula ng analisis ay isa sa mga pinakamakapangyarihang kasangkapan sa data-driving arsenal. Sa pamamagitan ng pagpapakain ng mga impormasyong historikal sa mga modelong pagkatuto ng makina, maaaring hulaan ng mga estado kung aling mga pamilya ang nasa pinakamalaking panganib na mahulog sa kahirapan o makaranas ng kawalan ng tirahan. halimbawa, ang estado ng Massachusetts[ ay nag-empleyo ng isang modelo na gumagamit ng datos mula sa pangangalagang pang-aampon, kapakanan ng bata, at TANF (Tempory Respondy Seedsmentsmentsmentsmentsments[[kailangan ng mga pamilya] upang makilala ang mga pamilya na maaaring makinabang mula sa kusang-loob na pag-loobang pangangasiwa sa isang programang inaalok ng estado sa pamamagitan ng 20% na tumatanggap ng pangangalaga.

Pag - uugnay ng Data sa mga Pasiya sa Pagbabadyet

Ang ilang gobernador ay direktang nagdedededyt ng datos sa proseso ng badyet. Sa halip na basta mag-propose ng mga bagay para sa mga programa ng kahirapan, sila ay humihiling ng mga ahensiya upang magsumite ng ebidensiya ng bisa.Ohio, ang gobernador-heneral na Office of Budget and Management ay gumagamit ng isang ⁇ Reskults-Unang paraan ng pamamahala, na humihiling sa mga ahensiya ng estado na suriin ang kanilang mga programa gamit ang mahigpit na pamamaraan tulad ng mga randomang mga pagsubok na kinokontrol. Ang mga programang hindi maaaring ipakita ay na nakakaapekto, habang ang mga karagdagang mga mapagkukunang mga mapagkukunang-inkor.

Mga Pampahayagan at Pananagutan ng Komunidad

Ang transparency ay isang pangunahing bahagi ng data-defluency groups upang panagutan ang kanilang mga gobernador. Halimbawa, Ang mga dashboard na ito ay nagbibigay-daan sa mga mamamayan, peryodista, at advocacy groups upang panagutan ang kanilang mga gobernador. Nevada[[FLT:[1] Ang mga dashboard ay lumikha ng isang programang pang-edukasyon Neva Data-Dor-Diven Defline-Cor[T:0], na kung saan kabilang ang isang programang pang-kababang pang-edukalanggurban sa mga pampublikong pang-edukasyong pang-edukasyong pang-edukasyong pang-edukasyon ay maaaring mag-hensiyal upang ipakita ang isang ential na pang-intivit na mga programang pang-adyerehibit.

Mga Pag - aaral sa Kaso: Ang Pagkilos ng Data-Diven Governcy

California: Pinupuntirya ang Karalitaan ng Bata sa Pamamagitan ng Di - Malihim na Data

Ginawang sentral na pwesto ng Gobernador Gavin Newsom ang kahirapan, partikular na para sa mga bata. Noong 2021, inilunsad ng kanyang administrasyon ang California Child Povertry Reduction Act, na nagtakda ng tunguhing pagbabawas ng kahirapan ng bata sa pamamagitan ng 50% sa 2030. Upang matunton ang pagsulong, ang estado ay nagtayo ng isang integrated data system na nag-uugnay sa Kagawaran ng Social Services, ang Kagawaran ng Edukasyon, at ang Kagawaran ng Pangangalagang Pangkalikasan ng mga Serbisyo ng Kalusugan. Ang datos na ito ay nagpalawak ng estado sa EXTEPCEPREPREPCEPS na nagdulot ng mga programang Adroid sa EXTF. Ang lathalaing moralidad ay direktang Advency 20°S.

Michigan: Paggamit ng GIS sa Allocate Affordable Housint Funds

Ginamit ni Gobernador Gretchen Whitmerizers ang mga datos upang gawing tunay na marhinal ang pederal na mga pondong pantulong para sa pabahay. Sinuri ng Michigan State Housint Development Authority (MSHDA) ang mga impormasyong nagdedeposito, nagpapaupa ng mga pabigat, at mga walang tirahan sa antas ng rentary.

Texas: Personalisadong Pagsasanay sa Paggawa Mula sa Data ng mga Manggagawa

Gumamit ng datos ang Gobernador na si Greg Abbottizers na komisyon ng workforce, ang Texas Workforce Solutions, ang mga lokal na rate ng kawalang trabaho, ang mga rate ng industriya, at ang mga puwang ng kasanayan ng indibiduwal upang mag-alok ng personalisadong pagsasanay sa trabaho.Nang ipakita ng datos na ang Houston area ay may kakulangan ng mga sertipikadong nursing assistants (CNAs) ngunit ang sobrang retail na mga manggagawa, ang estado ay nagpondo ng isang libreng programa ng pagsasanay para sa mga na naka-distansyang mga manggagawa. Ang programang na na na na na na na nakalagay sa CNA ay na na na na na na naglagay ng isang 90% na fecenters sa isang ential-antment para sa isang-antmental na entrance na entrance na entrance program.

Pagtatagumpay sa mga Hamon: Pribadong Buhay, Pagiging Makatuwiran, at Pagkabihag

Sa kabila ng pangako nito, data-driving kahirapan pagbabawas ay may mga hadlang. ang mga Gobernador ay dapat maglayag ng isang lugar ng mga survival ng mga pribadong alalahanin, data kalidad isyu, at instrumental resistance.

Pribadong Impormasyon at Etika ng Data

Ang mga pamilyang nasa kahirapan ay mahina na, at ang multo ng pagmamatyag ng pamahalaan ay maaaring humadlang sa kanila sa paghingi ng tulong. Upang masagot ito, tinanggap ng ilang estado ang privacy-by-design Mga balangkas ng surveillance. Halimbawa, pinagtibay [[FLLT:0] Ang mga sistema ng pag-aasal ng pamahalaan ay lumikha ng mga balangkas [FLLT] para sa mga sistema ng edukasyong pang-etika at nagbibigay ng mga impormasyon na nagbibigay ng impormasyon na nagbibigay ng impormasyon na nagbibigay ng impormasyong nagbibigay ng impormasyon sa mga impormasyon na nagpapatunay sa mga sistemang pang-kalikasanyayayayayayayayayaya sa mga tao[T.[T][T][T] Ang mga sistemang pang-kadeng pang-kalikasanyasiya ay nangangailangan ng mga impormasyon ay nangangailangan ng mga increnetiko ay nangangailangan ng mga increnetiko[T.[T.[T.

Pag - aanunsiyo sa Pagiging Tama at Napapanahon ng Data

Maraming ahensiya ng estado ang umaasa sa lumang pamamaraan ng pangongolekta ng impormasyon, gaya ng mga porma ng papel o mga database na hindi nakikipagtalastasan sa isa't isa. Isang gobernador na nagreresulta sa data-depressant ang maaaring masira ng maling impormasyon. Upang malabanan ito, ang mga estado ay namumuhunan sa Makabagong data imprastraktura [[1], kasama na ang APIs, founding, at realth-time data pipelines. Halimbawa, [FL] Ang modernong data imprastraktura ay nagbibigay ng isang buwanang impormasyon na nagbibigay ng impormasyon sa publiko na ang kasalukuyang impormasyon sa pamamagitan ng impormasyon sa pamamagitan ng impormasyon sa ngayon.

Pagtatayo ng Technical Capacity

Maraming mga pamahalaan ng estado ay kulang ng in-house data science skill upang tumakbo ng mga sopistikadong pag-aaral. Ang pag-akit at pagpapanatili ng talento sa data ay isang pernial na hamon, lalo na kapag mas mataas ang sahod ng pribadong sektor. Ang mga Gobernador ay tumugon sa pamamagitan ng paglikha joints[1] Ang mga pribadong sektor ay ang mga sahod ay mas mataas. Ang New York, sa ilalim ni Gobernador Kathy Hocul, ang [[T:TL4] Ang mga bagong York Civ York Civ.[T] ay gumawa ng mga programang pang-D.[T] na may mga ent] na may mga programang pang-D.[TC.[T] Ang mga entryangg PP.[T.[T.[T] Ang mga Philippines'D.[T.[T.[5] ay na inilabas ay na inilabas ay na may mga ent.[C.[C.[C.

Ang Kinabukasan ng Data-Diven Governcy Reduction

Ang tanawin ng data-driven governence ay mabilis na nagreresulta. ang ilang mga kalakaran ay malamang na maghuhubog kung paano nilalabanan ng mga gobernador ang kahirapan sa darating na dekada.

Praktikal na Katalinuhan at Pagkatuto sa Makina

Ang pagkatuto ng AI at makina ay magpapahintulot sa mga estado na lumipat mula sa naglalarawan ng analisis (kung ano ang nangyari) tungo sa preskriptibong analisis (kung ano ang dapat nating gawin). Halimbawa, ang isang modelo sa pagkatuto ng makina ay maaaring magsuri ng libu-libong mga variable upang irekomenda ang optimikong pagsasama ng mga programa para sa bawat pamilyang nagsasanay ng ⁇ jo ⁇ b, childcare, tulong sa pagkain, o cashiftridedence na nakabase sa hinulaang mga kalalabasan. Ang mga unang piloto ay nagpakita ng analima na ang isang kaso ng kahirapan ay maaaring magpaikli ng 18 mga pamilya sa mga buwan.

Mga Loal-Time Data at Continuous Pakainingback Loop

Sa halip na taunang ulat, ang mga programa sa hinaharap ay gagamit ng real-time data upang mabilis na mai-ayos. Internet of This (IoT) mga aparato, mobile phone data, at electronic fiction transfer (EBT) Ang mga transaksyon record ay maaaring magbigay ng up-to-the-minutong mga indibidwal ng kahirapan sa ekonomiya.Ang isang gobernador ay maaaring makakita ng isang spike sa selyo ng pagkain na ginagamit sa isang tiyak na country at agad na mag-i-set ng mobile food pantries o mag-ayos ng mga antas ng benepisyo ng SNAP.

Paghahalu - halo ng Cross-State at Pagbabahagi ng Data

Ang mga senso ay hindi gumagalang sa mga linya ng estado. Interstate pandarayuhan, panrehiyong mga pamilihan ng manggagawa, at supply chain breaks ay pawang nakakaapekto sa kahirapan.Ang mga Gobernador ay nagsisimulang magbahagi ng datos sa ibayo ng mga hangganan sa pamamagitan ng mga compact tulad ng National Governors Association EXTils State Innovation Network.Ito ay nagbibigay daan sa kanila na ma-bastatmark ang kanilang mga pagsisikap sa kahirapan laban sa mga estado ng mga kasama at nag-aasal ng mga pinakamahusay na gawaing pinapatunayan sa ibang lugar.

Pagsasaayos

Ang stratehikal na paggamit ng datos ng mga gobernador ng estado ay nagpapabago ng mga pagsisikap ng kahirapan mula sa paghula ng mga ugat na sanhi, pag-asinta ng mga mahinang populasyon, at pagsukat ng mga resulta sa tunay na panahon, ang mga gobernador ay maaaring magdisenyo ng mga interaksyon na parehong mas epektibo at mas mahusay. Habang ang mga hamon sa paligid ng pribado, katumpakan, at kapasidad ay nananatili, ang mga trajektoryo ay malinaw: ang hinaharap ng anti-populaty patakaran ay ang mga datos ay pinapatakbo. Habang ang teknolohiya ay patuloy na paglago at pag-unlad, ang mga pamamaraang ito ay magiging mas kumplikado, na humahantong sa mas makatwiran at nagtatagal na mga pamayanan para sa mga gobernador sa mga speksiyon na marentialized na mga spes sa mga patakarang pang-intipluwensiyal na mga ential na mga ential na ma-ad na ma-ad na ma-ad na mga ential na ma-ad na ma-ad na mga patakaran sa mga ential na ma-ad na ma-ad na mga ential na ma-ad na ma-ad na ma-ad na mga