公共服務領域采用大數據技術和大數據思維，既可以為政府進行公共服務決策和加強公共服務監管服務，可以為公共服務消費者在內的社會公眾提供個性化和精準化服務，也有助于公共服務提供者降低成本，從而更好地實現公共服務自身的經濟和社會特性并存的要求。但是，大數據不僅是一種海量的數據狀態及相應的數據處理技術，更是一種思維方式，是一場由技術變革推動的社會變革。在公共服務領域真正實現與大數據的融合，現實中還存在著多重挑戰。

公共服務提供主體運用大數據的意識差異大。從公共服務提供者的角度來看，雖然公共服務提供機構對于數據的重視程度較高，但是范圍更多地局限于對內部的數據認知。從總體來看，公共服務提供機構的管理人員并沒有意識到外部數據如互聯網數據與內部數據的結合所產生的價值，而是更多地把數據進行了存儲，沒有進行分析。這也加重了現有的數據孤島問題和數據閑置現象。以人口管理為例，掌握準確的基礎人口數據是人口管理的一大難點。涉及人口管理的有八九家部門，稅務部門有納稅人口數據，教育部門有在讀人口數據，公安局有戶籍人口數據，社保局有參保人口數據，等等。孤立的任何一個數據庫都不能全面展現一個地方的實有人口情況。

公共服務數據格式和采集標準不統一，導致數據可用性差。大數據預處理階段需要抽取數據并把數據轉化為方便處理的數據類型，對數據進行清洗和去噪，以提取有效的數據等操作。很多公共服務部門，每天都在產生大量的數據，但在數據的預處理階段不重視，不同部門的數據格式、采集標準也非常不同，很多數據是非結構化的，導致數據的可用性差，數據質量差，數據處理很不規范。如危險化學品的監管問題，在目前的監管格局下，危險化學品在生產、儲存、使用、經營、運輸的不同環節，除企業承擔主體責任外，由安監、交通、公安等部門分別承擔監管職責，這些主體對信息報備的寬嚴尺度不一。這樣的寬嚴不一，以及各監管部門、企業主體間存在的種種信息壁壘，大大影響了監管效能。

公共服務部門從業人員多元化，大數據專業人才缺乏。數據采集工作牽涉的絕不僅僅是數據問題，它與政府以及事業單位等的改革深刻關聯，勢必對基層人員的工作能力和責任感都提出更高的要求。數據的采集和分析是一個多專家合作的過程，這要求相關人員是復合型人才，既熟悉本單位業務和需求，具備相關專業知識和經驗，同時又要了解大數據技術，能夠綜合運用數學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面知識。面對大數據，如果不會分析，數據就只是數據；如果錯誤分析，數據反而還會造成新的問題。

教育、醫療、社會保障、環境保護等公共服務領域，由于技術難度相對小，而且推廣意義大，可以起到“四兩撥千斤”的作用，應當率先突破大數據的應用障礙，政府部門應當而且也可以在這一方面發揮更大的作用。

科學規劃和合理配置網絡資源，加強信息化的基礎設施建設。沒有信息化的基礎設施建設，就談不上信息化，更談不上大數據。2013年8月，澳大利亞政府信息管理辦公室（AGIMO）發布了公共服務大數據戰略。到2013年底，澳大利亞人可以享受到每秒1G的互聯網下載速度，而且安裝寬帶所需要的費用全部由政府免單，完全免費。對我國來講，這一項工作只有以政府部門為主，根據發展需求，科學規劃和合理配置網絡地址、網絡帶寬等網絡資源，并且鼓勵大數據企業參與網絡設施投資和電信服務運營。

與此同時，還應做好數據標準統一工作，為數據的采集、整合等提供支持。統一的標準是用好大數據的關鍵所在。應當加快研究建立健全大數據技術標準、分類標準和數據標準。針對行政記錄、商業記錄、互聯網信息的數據特點，研究分析不同數據口徑之間的銜接和數據源之間的整合，規范數據輸出格式，統一應用指標涵義、口徑等基本屬性，為大數據的公開、共享和充分利用奠定基礎。

政府搭建平臺，推動公共服務部門與第三方數據平臺合作，建設好社會基礎數據庫，助力提高公共服務效率和開展公共服務創新。公共服務部門可以考慮借助如百度、阿里、騰訊等第三方數據平臺解決數據采集難題，為包括政府各職能部門在內的各種社會主體提高公共服務效率和開展公共服務創新提供可能。另外，在政府信息公開不斷加強的基礎上，加大數據的開放和共享，建立起公共服務領域的數據聯盟。大數據越關聯就越有價值，越開放就越有價值。須盡快確立數據開放基本原則，政府帶頭開放公共領域的行政記錄等公共數據，鼓勵事業單位等非政府機構提供在公共服務過程中產生的數據，推動企業等開放其在生產經營、網絡交易等過程中形成的數據。最終建立起公共服務領域的數據聯盟。

按照“抓兩頭，帶中間”的思路做好大數據人才的培訓和儲備工作。大數據的核心說到底是“人”。相應的人才培訓和儲備工作要抓好兩頭。一頭是基層。由于公共服務領域中相當多的數據是從基層采集的，因此需要加強基層基礎建設，要求公共服務部門要有完整的原始記錄和臺賬，確保原始數據采集的準確性。而且也要求基層工作人員理解統一的數據平臺、統一的軟件操作、統一的指標含義。隨著采集數據標準的逐步統一，采集數據的各個部門還需要相應地修改原來的流程、采集方式、人力配置等等。政府有關部門應當制定適當的激勵和約束機制，保障基層工作人員的素質和能力跟得上新形勢的要求。另一頭是高端。數據分析對國內高校人才培養也提出了新的要求。大數據人才的培養更多地集中在研究生階段，從政府有關管理部門的角度來看，應該按照國務院簡政放權、放管結合、優化服務的要求，放寬對高校專業設置的審批，真正落實高校管理自主權。鼓勵并積極創造條件推動高校以及企業在大數據人才的培養方面進行探索。