报告讨论了政府机构如何更有效地利用其庞大的数据资源，以支持决策过程，并提出了设立数据实验室作为发展用户导向型数据产品的有效手段。数据实验室通过将数据视为产品来操作，可以极大地提升数据的利用效率。以下是报告中的关键点：
数据作为产品处理的重要性
- 加快决策过程：数据实验室能够快速开发数据产品，如分析模型、交互式数据可视化和仪表板，从而帮助政府机构更快地应对危机、准确评估影响、制定精准措施并增强公众对其行动的信任。
- 克服数据挑战：面对数据质量不一、分布不均、技术过时、缺乏统一法规、组织间协作不足等问题，数据实验室通过专业化方法，采用新技术（如生成型AI）和优化工作流程，提高数据利用效率。
数据实验室的实际应用案例
- 数字化双胞胎：城市政府利用匿名化后的数据（包括人口、就业等数据）创建交通系统的数字双胞胎，以模拟并支持向低碳交通转型的决策过程。
- 实时预测模型：国家统计机构开发回归预测模型，实现实时信息发布，减少信息公布延迟，如在欧洲国家对关键经济增长指标进行预测。
- 危机管理数据仪表板：欧洲联邦部门创建了一个面向公众的危机管理数据仪表板，整合关键数据，支持几乎实时的决策，特别是在移民潮管理方面。
设立数据实验室的关键步骤与策略
- 明确目标与方向：数据实验室应专注于解决特定问题，避免分散注意力，确保资源集中在最紧迫的需求上。
- 高层支持与参与：确保领导层的支持和参与，确保团队专注于解决核心问题而非仅仅处理数据请求。
- 创新与持续改进：鼓励实验新的方法和技术，同时维护已开发的数据产品，平衡创新与稳定性。
- 技术整合与升级：利用现有技术基础，避免重新构建整个基础设施，同时考虑更新技术以提升效率。
- 人才获取与培养：招聘具备数据科学、工程、架构背景的专业人才，同时在现有公共部门内部培养这些技能。
- 实施有效管理：建立项目组合管理、创新框架、利益相关者管理和沟通模式，以及技术基础和人才管理策略。
通过这些措施，政府机构可以克服数据利用的挑战，有效建立并运行数据实验室，最大化数据价值。
