Le paradoxe des données fédérales : Riche en données, pauvre en accès

CAS D'USAGE
Modernisation des données fédérales et renseignement inter-agences

Les agences fédérales ne manquent pas de données. Elles les collectent auprès des participants aux programmes, des entités réglementées, des agences partenaires, des capteurs, des systèmes financiers et des enregistrements administratifs à une échelle qui rivalise avec les plus grandes entreprises du secteur privé. L'investissement dans l'infrastructure de données depuis le lancement de la Stratégie fédérale sur les données a été substantiel.

Et pourtant, les décideurs qui ont le plus besoin de réponses basées sur les données, tels que les directeurs de programmes, les analystes de politiques, les responsables de la surveillance, les examinateurs de budgets, dépendent encore largement des équipes de données pour obtenir des informations. Lorsqu'un chef de programme veut savoir si une initiative de subvention produit les résultats pour lesquels elle a été financée, cette question entre généralement dans une file d'attente d'analystes et revient des jours ou des semaines plus tard, trop tard pour éclairer la conversation budgétaire qui l'a déclenchée.

Le dernier kilomètre de la modernisation des données fédérales

La Stratégie fédérale sur les données, les mandats d'élaboration de politiques fondées sur des preuves et les fonctions CDO des agences ont considérablement fait progresser l'infrastructure technique. Des lacs de données existent. Des API sont publiées. Des tableaux de bord sont construits. Ce que la plupart des agences n'ont pas résolu, c'est le problème de l'interface humaine : rendre cette infrastructure accessible à la main-d'œuvre non technique qui représente la majorité de la capacité de prise de décision de l'agence.

Un CDO qui a construit une plateforme de données sophistiquée mais dont les clients soumettent toujours des demandes de données via un système de billetterie n'a pas franchi le dernier kilomètre. La capacité de la plateforme dépasse la capacité organisationnelle à l'utiliser.

Comment l'IA conversationnelle sert le personnel des programmes fédéraux

Databricks Genie crée une interface en langage naturel pour l'environnement de données fédérales, permettant aux chefs de programme, aux analystes de politiques et au personnel de surveillance de poser des questions sur les données de l'agence en langage clair, avec des réponses régies par les contrôles d'accès et les politiques de données déjà en place.

Un directeur de programme peut demander : « Quel est le taux de décaissement trimestriel pour notre programme d'aide nutritionnelle dans les cinq comtés à plus faible revenu de notre région, et comment se compare-t-il à la même période l'année dernière ? » Cette question, qui nécessite de joindre des données de décaissement, d'éligibilité et géographiques, apparaît en quelques secondes, régie par le niveau d'accès existant de l'analyste.

L'élaboration de politiques fondée sur des preuves commence par des données accessibles aux preuves

La loi sur les fondements de l'élaboration de politiques fondées sur des preuves a établi un mandat clair : les agences doivent construire et utiliser des preuves pour éclairer les décisions relatives aux programmes et aux politiques. L'intention est juste. L'infrastructure s'améliore. Ce qui reste, c'est de combler le fossé entre les données qui existent et les analystes qui en ont besoin, sans obliger chaque analyste à devenir un ingénieur de données.

Genie comble ce fossé. Il ne remplace pas les cadres de gouvernance dont les données fédérales ont besoin. Il rend ces cadres accessibles aux personnes qu'ils sont censés servir, qui sont le personnel du programme prenant chaque jour des décisions sur la manière dont les ressources fédérales sont déployées.

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• Architecture prête pour FedRAMP : Genie s'exécute sur Unity Catalog de Databricks avec des contrôles d'accès basés sur les rôles, une journalisation d'audit et une lignée de données, répondant aux exigences fédérales de gouvernance des données.
• Fédération de données inter-agences : Genie peut interroger des sources de données fédérées sans nécessiter de consolidation physique des données, en respectant les limites des agences tout en permettant la synthèse.
• Interrogation en langage naturel pour le personnel non technique : les analystes de politiques, les chefs de programme et les équipes de surveillance peuvent poser des questions sur les données sans formation SQL ni expertise en outils de BI.
• Piste d'audit complète : chaque requête, chaque réponse et chaque source de données est enregistrée, prenant en charge la supervision de l'inspecteur général, la préparation pour le FOIA et la responsabilité interne.

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(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original