Risultati di settore: le agenzie federali hanno investito miliardi in infrastrutture dati. La maggior parte di quell'investimento è ancora bloccata dietro sistemi che i decisori in prima linea non possono interrogare senza intermediari tecnici.
di Kacey Hertan
CASO D'USO
Modernizzazione dei dati federali e intelligence inter-agenzia
Le agenzie federali non mancano di dati. Li raccolgono dai partecipanti ai programmi, dagli enti regolamentati, dalle agenzie partner, dai sensori, dai sistemi finanziari e dai registri amministrativi su una scala che rivaleggia con le più grandi imprese del settore privato. L'investimento nell'infrastruttura dati dal lancio della Strategia Federale sui Dati è stato sostanziale.
E tuttavia, i decisori che necessitano maggiormente di risposte basate sui dati, come direttori di programma, analisti politici, funzionari di supervisione, esaminatori di bilancio, dipendono ancora in gran parte dai team di dati per far emergere le informazioni. Quando un responsabile di programma vuole sapere se un'iniziativa di sovvenzione sta producendo i risultati per cui è stata finanziata, quella domanda entra tipicamente in una coda di analisti e ritorna giorni o settimane dopo, troppo tardi per informare la conversazione di bilancio che l'ha innescata.
La Strategia Federale sui Dati, i mandati per le politiche basate sull'evidenza e le funzioni CDO delle agenzie hanno notevolmente avanzato l'infrastruttura tecnica. Esistono data lake. Le API sono pubblicate. I dashboard sono costruiti. Ciò che la maggior parte delle agenzie non ha risolto è il problema dell'interfaccia umana: rendere quell'infrastruttura accessibile alla forza lavoro non tecnica che rappresenta la maggioranza della capacità decisionale dell'agenzia.
Un CDO che ha costruito una sofisticata piattaforma dati ma i cui clienti inviano ancora richieste di dati tramite un sistema di ticketing non ha percorso l'ultimo miglio. La capacità della piattaforma supera la capacità organizzativa di utilizzarla.
Databricks Genie crea un'interfaccia in linguaggio naturale per l'ambiente dati federale, consentendo a direttori di programma, analisti politici e personale di supervisione di porre domande sui dati dell'agenzia in linguaggio semplice, con risposte governate dai controlli di accesso e dalle politiche sui dati già in atto.
Un direttore di programma può chiedere: 'Qual è il tasso di erogazione trimestrale per il nostro programma di assistenza nutrizionale nelle cinque contee a più basso reddito della nostra regione, e come si confronta con lo stesso periodo dell'anno scorso?' Quella domanda, che richiede l'unione di dati di erogazione, idoneità e geografici, emerge in pochi secondi, governata dal livello di accesso esistente dell'analista.
Il Foundations for Evidence-Based Policymaking Act ha stabilito un chiaro mandato: le agenzie devono costruire e utilizzare prove per informare le decisioni sui programmi e sulle politiche. L'intento è giusto. L'infrastruttura sta migliorando. Ciò che rimane è colmare il divario tra i dati esistenti e gli analisti che ne hanno bisogno, senza richiedere a ogni analista di diventare un data engineer.
Genie colma quel divario. Non sostituisce i framework di governance che i dati federali richiedono. Rende quei framework accessibili alle persone che dovrebbero servire, che sono il personale del programma che prende decisioni ogni giorno su come vengono distribuite le risorse federali.
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(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale
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