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信息化从上世纪至今经历了单机、网络、云计算和人工智能等四波浪潮，简单说就是数字化、网络化、平台化和智能化，电子政务也进入了4.0时代：办公自动化，行业应用系统（十二金工程），跨部门信息共享和业务协同，到现在以大数据、智能化为引领的创新驱动发展。
在《双城记》中，狄更斯写道“这是最好的时代，这是最坏的时代；这是智慧的时代，这是愚蠢的时代；这是信仰的时代，这是怀疑的时代； …… 我们将拥有一切，我们将一无所有。” 真是这样，这是我对我们所处这个时代的最真实的感受。
信息化社会大步向前，电子政务从业者、政府信息化工作人员能否跟上这波浪潮，我们面临巨大的挑战和机遇。
从内部管理看，法治政府、透明政府、服务型政府建设的目标和要求，驱使地方政府不断强化信息技术在政府管理和公共服务中的应用，"用数据说话"成为许多政府领导的共识和工作习惯，但用"鲜活"的数据去解决问题、预测分析是电子政务面临的共同难题。
从外部环境看，伴随着信息技术突飞猛进的发展，政府的服务对象发生了深刻的变化，对于政府服务内容、服务形式、频度、服务质量以及个性化等的要求，使得各级政府部门的传统服务面临严峻挑战。
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著名物理学家薛定谔提出过一个量子力学的思想实验，把微观领域的量子行为推演到宏观世界，被称为“薛定谔的猫”——在一个盒子里有一只猫，以及少量放射性物质。如果放射性物质衰变就会释放出毒气杀死这只猫。问题是，物理学家只知道衰变的概率，无法确定在某一时刻，放射性物质到底衰变了没有。在量子世界里，这只猫处于死亡和活着的“叠加状态”：既是死了，又是活着。只有当人们打开盒子的那一瞬间，才能确定地知道猫是死了还是活着。
中国社科院经济学家何帆教授借用薛定谔的思想，构想出另一种佯谬：凯恩斯的猫。政府就像一只关在黑箱里的猫，在酝酿某一项政策。当我们没有揭开决策的黑箱之前，政府的政策究竟是好还是不好，我们是不知道的，它既是好的，又是不好的。也许只有当我们揭开了这个黑箱，政策大白于天下，我们才能知道它是好的，或是坏的。甚至即使我们打开了黑箱，也仍然无法判断一项政策是好的，还是坏的。
对此，何帆教授给出了四种解释说明政府决策之难。
首先，政府在决策的时候往往面临多重目标。既要关心经济增长，又要防止环境污染，还要担心社会问题，而且受制于财力与能力。
其次，政府在决策的时候总是面临信息不对称。领导收到的几麻袋情况报告中，99%以上都是掺杂着部门利益、地方利益的。剩下不到1%的报告不掺杂私利，但往往洋洋洒洒、离题万里、引经据典、言不及义。信息多，反而意味着噪音多。
第三，政府的决策时域不够长。政府决策在本质上讲都是短期决策，长期的战略规划往往是种幻觉。
第四，政府很可能会受到利益集团的阻挠。很多情况下，政府管制都是被管制者主动要求的，管制的目的就是为了限制潜在的竞争者进入。“利益集团就像闯进了瓷器店的公牛”。
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2017年12月8日，习近平总书记主持中共中央政治局第二次集体学习时再次强调，大数据是信息化发展的新阶段，要审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，实施国家大数据战略，加快建设数字中国。善于获取数据、分析数据、运用数据，是领导干部做好工作的基本功。
但是传统电子政务一般采用以行业部门为单位的政务管理模式，条块分割、各自为政，基于这些系统的数据分析也存在问题，数据没有沉淀，缺乏治理。一是描述性、预测性应用较多，指导性应用较少；二是基于单一数据源和已存在数据集的应用较多，�基于多源多态数据和主动收集数据的应用较少；三是模型导向类应用较多，需求导向类应用较少。
大数据思维最大的特征之一即是对繁杂数据进行互联互通，确保数据集的开放性。大数据技术在清理信息孤岛的同时，也解决了不同部门之间数据流通不畅的问题，其所带来的数据量优势和信息开放优势迎合了社会对电子政务的发展要求，不仅能大大提高政府决策的科学性，还能够利用自身的“感知”功能，从海量数据中快速提取出社会热点与民众需求，帮助优化各级政府网上服务，为政府的决策提供有效依据。
因此，电子政务的关注点要从传统的网络、基础设施和业务应用建设转移到数据资源体系建设上来，构建政府所有的“大平台+大数据”。第一，电子政务向云模式转化。第二，政务信息系统整合。第三，改变政务信息资源的处理方式，从数据报表转向数据资源、数据资产。
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看看大数据产业图谱，从2016到2017，大数据技术公司越来越拥挤，政府数字化转型路径如何选择？
2016大数据产业图谱
2017大数据产业图谱
牢牢抓住供给和需求两端，不用去关心具体的技术细节。如同要做好一桌饭菜，很多公司提供的大数据产品，只是锅碗瓢盆灶，我们关心的是最终上桌的菜品，要抓住的是食材原料。从需求入手，需求拉动供给；从供给入手，提供出新的需求对象。
首先要规划数据资源。建立政务数据资源目录体系，不是部门数据的简单拼凑，而是围绕对象进行数据画像。
其次，组织数据。政府数据主要包括两个方面，一是政府自身拥有和管理的数据，二是政府工作开展和因管理服务需求而产生、采集的数据。
第三是一个重点，即数据治理。信息系统建设发展到一定阶段，数据资源将成为战略资产，有效的数据治理是数据资产形成的必要条件。砖头、水泥是不能成为资产的。信息论中有一个概念，熵。如果不施加外力影响，事物永远向着更混乱的状态发展。数据资源也是如此。目前，基础信息数据库的建设和完善仍旧是电子政务的主要任务。
第四是数据应用。当前电子政务行业应用百花齐放，交通、环保、气象、旅游、金融……，都有很好的切入点，但只是在点上开花。政务服务、综合执法、宏观经济分析等方面，还没有好的案例。要鼓励数据开放，提供数据服务，引导社会力量开发数据应用产品、挖掘指数产品。
伴随上面四个过程的是全周期的数据管控和数据运营。安全可控是保障，价值成长是动力。
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总结一下。
新时代，电子政务的建设重心由硬件建设、软件建设转变为数据建设。
服务型政府，政务数据即服务。�政府治理过程是数据和信息产生的过程，�积累和沉淀下来的数据可以转变为重要的数据资产。
大数据并不是新生事物，是传统数据激增到一定规模后引发的思考和应用途径。政府面对大数据的“汹涌而来”之势，容易迷失方向，感到恐惧，无所适从，或为功利厂商所误导，产生浮躁，误以为大数据应用能够一劳永逸地解决传统电子政务中的痼疾和顽症。其实，大数据只是数据积累发展的一个自然阶段，与传统的统计数据处理的目标是一致的，都是要从数据中提取信息供决策使用，都是面向人脑用户的数据应用，只不过需要一些新的工具和方法应用进来。因此，我们毋需恐惧，也不宜浮躁。
数据化
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