Nesta 的数据分析办公室 (ODA) 计划旨在帮助城市和地区联合起来，分析来自多个地方当局和公共部门机构的数据并采取行动，以改革公共服务。
我们的假设是，公共部门面临的财务挑战如此之大，以至于单个组织仅仅尽可能提高效率是不够的。相反，他们需要找到合作的方式来解决更大规模的问题。ODA 的目的是为此目的整理数据。具体来说，ODA 可以：
实现更明智的共享服务扩展决策。公共部门数据通常类似于拼图：每个人都有自己的一块拼图，但没有人能看到全貌。ODA 方法将不同的数据集拼凑在一起，因此可以看到问题、机会和需求如何超越地理界限，并智能地设计共享服务以做出响应。
将资源用于最需要/风险/重要性的案件。通过在地图上叠加不同的数据集，或创建算法对案件进行优先排序，数据可以帮助将精力集中在最需要的地方。这与效率较低但常见的公共服务做法（例如按时间顺序处理案件）形成鲜明对比。
预测问题的未来情况，以便预防或及早干预。通过对过去的案例进行建模并了解与高风险相关的因素，数据可以帮助在早期阶段发现未来的问题，这样可以更便宜、更简单地解决这些问题。
数据分析的 9 个原则
当然，数据分析不是万能药，它无法解 建筑师数据 决所有问题。那么，你如何找出数据分析可以做出贡献的地方呢？我们的研究表明，回答这个问题需要清晰地思考三个标题下的九项原则：1) 你想要解决的问题；2) 你想要采取的新行动；3) 与该问题相关的数据。要用数据解决公共部门的问题，你需要：
以下是这 9 项原则的含义：
问题
1 - 保持简单。虽然公共部门组织面临着巨大的压力，需要首先解决最复杂、最具挑战性的问题，但数据分析对大多数组织来说还是新鲜事物。从基础开始，快速取得成功是可持续地建立支持、技能和动力的最佳途径，这些支持、技能和动力是更雄心勃勃的数据计划在未来取得成功所需的。
2 - 阐明具体、可操作的问题。为了让数据提供有用的见解，需要将广泛的问题分解为最小的组成部分。就像数学方程一样，数据算法需要针对非常具体的问题陈述。关注可以明确设想相应行动的问题也很重要。数据本身不是解决方案：它只是实现更好干预的途径。如果您还无法设想解决问题的干预措施，那么再多的数据也无济于事！