第二步了解问题以及如何解决它，才是真正的挑战所在。 我们现在看到数据驱动决策等短语的兴起以及首席数据官、首席分析官和数据科学家等职位的设立。我认为对数据和高级分析的新关注将使我们能够解决第二步问题。以关于心理健康的全国性讨论为例：我们知道存在问题，但我们知道从哪里、为什么以及如何开始解决这个问题吗？在最近的一次会议上，我提出了这个确切的问题，并向。
观众提出挑战：谁将是第一个绘制心理健康地图的人？演讲结束后，一位听众向我提出了一个理论，即关注精神疾病也有助于解决无家可归者的迁移模式。他的数据和分析显示，他所在社区的精神病患者经常聚集在门诊护理附近。这意味着他知道这些无家可归的人会在哪里，以及他的组织应该在哪里投入资源来提供整体方法。他能否将心理健康资源转移到更靠近无家 WhatsApp 数据 可归者收容所的地方，以便每个人都能得到同等水平的护理？ 这与我们现在正在应对的阿片类药物危机非常相似，采用相同的方法来结合来自不同学科的数据。随着阿片类药物的流行，我们看到执法数。
据与健康和公共服务数据叠加的分析揭示了新的见解，帮助我们制定策略来开始解决这个问题。简而言之，组织将以不同的方式解决问题，因为他们更全面地分析问题。随着数据访问和简单易用的分析工具的不断增加，我们发现更好理解的障碍正在减少。 以下是开始制定数据驱动决策的四个步骤： 通过开放数据门户访问可用数据，以分析来自各个部门的信息。 |
