在西班牙首都馬德里，整合警察、消防、醫療系統，使救援時間大幅度縮短，巡邏隊、消防車、救護車能夠在8分鐘內到達81%的突發事件現場；在新加波，智能交通綜合信息管理平台，在預測交通流速和流量方面有高達85%的準確率，能通過有效的引導和乾預，顯著提升高峰時段的車輛通行效率；在蘇州市，覆蓋城鄉的信息化防控網絡，在警力與人口配比不足萬分之十的情況下，使打擊處理案件數、刑拘轉捕率、技術支撐率均為全省最高，實現了“以十抵萬”的辦案效率。
在公共管理領域，國內外一些先行者已經在運用大數據的方法，通過多渠道的數據採集和快速綜合的數據處理，提升治理社會的能力，實現政府公共服務的技術創新、管理創新和服務模式創新。大數據在公共管理領域的應用，不僅使傳統難題變得迎刃而解，更成為新時期應對新挑戰、解決新問題的必然選擇。
利用大數據治國，美國政府早已先行一步，奧巴馬認為，數據在未來將是陸權、海權、空權之外的另一種國家核心資產。美國白宮科技政策辦公室在2012年3月發布《大數據研究和發展計劃》，同時組建“大數據高級指導小組”，以協調政府在大數據領域的2億多美元投資，這標誌著美國把大數據提高到國家戰略層面，形成全體動員的格局。
根據麥肯錫的報告，大數據技術可為歐盟23個最大的政府的公共部門管理活動的成本提供15%—20%的下降空間，在未來10年每年創造1500億歐元到3000億歐元的價值，並將公共部門的預計效率提高0.5個百分點。
對各個國家地區大數據實踐的研究表明，大數據的應用可以從五個方面提高公共管理水平：
一是實現信息透明和共享，使外部利益相關者（比如公民和企業）和內部利益相關者（比如政府僱員和政府機構）都能提高自身的工作效率，產生積極的經濟社會綜合效益。
在上海，自2006年起，人民銀行上海總部公開金融信息後，催生了一批金融信息諮詢服務企業，其中有上海聯和金融信息服務有限公司等5家上市企業，拉動了十幾萬人的就業。在北京，交通管理部門公開提供違章信息，也催生了一批提供專業交通信息服務的互聯網企業，他們向用戶提供免費服務，並獲得了可觀的廣告收入。
二是通過評估公共部門的績效，增強內部競爭，激勵工作表現，提高公共建設效率，提升行政服務質量，降低政府的管理成本。
例如，荷蘭政府推出了一項名為數字三角洲的工程，通過協調環境部、稅務部門和國家研究所三方的財力、人力和物力，研究如何利用大數據預測，改變防洪策略以及整個荷蘭水資源系統的管理工作。對比傳統的水資源建設項目，這種合作組合預計可以節省高達15%的荷蘭年度水資源管理預算。
三是通過人口細分和定制政策，增強公共服務的針對性，提高工作效率和公眾滿意度，減少開支。
在傳統公共管理中，公共部門傾向於為所有公民提供相同的服務。但其實，公眾往往具有非常多元化的個性化需求。德國聯邦勞工局對大量的失業人員的失業情況、干預手段和重新就業等歷史數據進行分析，使得其能夠區別不同類別的失業人群採取有針對性的手段來進行失業干預，大大提高了公共服務提供的效率。該做法使得該局能夠在每年減少100億歐元相關支出的情況下，減少失業人員平均再就業所需時間，大大改善了失業人群的求職體驗。
四是用政務智能替代或輔助人工決策，在紛繁複雜的數據中自動識別出不一致、錯誤和虛假的信息，減少出錯成本和福利管理中的詐騙，縮小稅收缺口。
美國郵政（USPS）的計算機系統能夠自動掃描郵件的相關數據（存放位置、派送路線、重量、體積等信息），通過與數據庫中近4千億條數據的比較，甄別出“用郵欺詐”的郵件。掃描一封郵件只需要50—100毫秒。一旦檢測出了“異常”——比如包裹郵資不足或者郵票重複使用等情況，系統就會對信件實施實時攔截，再由分揀人員對其進行特殊處理。有趣的是，該項目竟然由此形成了“威懾效應”。自從2006年開始實施此計劃起，“用郵欺詐”行為減少了很多。
五是引導公共部門內部和外部的創新。
例如，商業、非營利性機構、第三方通過開發出大數據工具和分析，對公共服務進行反饋，為改善現有的方案提出建議，從而為公共部門創造新的價值。作為“大數據”惠民的一項重要探索，北京市於2012年10月推出政府數據資源網測試版，並面向企業及個人徵集應用程序（APP）。由社會力量開發的“遊北京”和“愛健康”兩個程序目前已經可以下載試用。前者可以查閱北京旅遊景點、餐飲、促銷信息、洗手間信息等，後者是北京市所有衛生保健設施的指南應用，包括診所、醫院、養老院等信息，用戶可以利用這款軟件定位附近的醫療設施，查看現場網絡圖像。
資料來源：煉數成金
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