（二）数据共享理念
在工业化时代，因数据标准、储存格式和传输格式的差异，导致政府部门的数据不能互通共享；而官僚体系下“条块分割”的组织安排更加剧了数据割裂的格局，出现了数据“部门化”、数据“私有化”和“信息孤岛”等问题。在大数据时代，数据是一种稀缺资源和财富，但“只有共享的数据资源，才能释放数据的价值”。[12]大数据不仅改变了人类的工作和生活方式，还改变了人类的思维方式，即“从小样本到全样本，从追求精确到容忍不精确，从因果关系到相关关系”。[13]舍恩伯格不仅直接提出要树立“全样本”数据思维，大数据采集技术、储存技术和分析技术为收集、分析海量的、结构化、非结构化数据提供了强有力技术支持；而且其“容忍不精确”和“相关关系”的数据思维也间接隐含着要收集“全样本”数据。只有全样本数据，才能“容忍不精确”从低价值密度数据中发现价值，才能通过“相关关系”来预测未来事物发展趋势。因此，“全样本”数据内在要求公共管理者摒除“数据是部门私有财产，数据是权力”的观念，树立数据共享理念。正是因为大数据共享，才提升了政府部门间协同能力，构建了虚拟组织；才提升了公务员的决策能力，减少了中间管理层，组织趋向扁平化；才提升了政府管理能力，分析公众需求，提供“一站式”服务。
（三）数据决策理念
在小数据时代，因数据量小、缺乏全面的、准确的数据支持，人们在预测事物发展趋势时主要采用经验式可能性认识，是中国式的“差不多”和“大概”思维方式。[14]公共决策者在自身知识和经验基础上，借助于小数据和基于结构化数据的决策支持模型作出决策，其本质仍是一种经验式决策。究其根源在于决策支持的数据量是“样本式”小数据，数据类型是结构化数据。在大数据时代，传统位置相对固定的电脑和基于移动互联的手机、GPS、平板电脑、传感器等大数据采集技术可以采集文本、图像、音频和视频等“全样本”数据，大数据处理技术、数据分析/挖掘技术可以对这些结构化和非结构化数据进行科学分析，这样基于整体的、海量的、准确的数据预测更为精确，是一种科学式的可能性认识。大数据的核心价值是预测，体现在发现和挖掘潜在价值，从“未知”可能中发现问题和规律，而不是发现现实价值，即从“已知”现实中发现问题和规律。数据决策思维就是“用数据说话”，从传统经验式决策走向科学式决策，通过大数据技术主动识别公众服务需求、及时感知社会热点问题，为民众服务。
四、作为赋能者的大数据技术：行政组织结构再造
计算机技术、通讯技术和互联网技术的不断更新，从根本上改变了政府的组织方式，促进了政府结构调整。通讯技术方便了政府部门间信息沟通，打破了沟通的时间和空间限制；云计算和云存储技术推进了政府部门间信息共享，解决了信息孤岛问题；大数据分析技术提升了政府部门的分析能力，辅助政府决策。大数据技术对于数据和信息的传递、整合和分析能力，提升了政府跨越更多传统界限进行整合的可能。这些整合并不一定改变了实体政府的组织结构和管辖范围，而是一种“虚拟”整合，创设了虚拟组织。也就是说，大数据技术作为政府流程再造的“赋权者”赋予了传统实体政府“虚拟治理”能力，使得组织结构由传统的金字塔式走向了虚拟化、扁平化和柔性化。
（一）组织结构的虚拟化
虚拟是一种利用信息和通信技术对专业化分工的行政组织、分裂化的行政业务、分散式的信息和服务进行整合的能力。[15]行政组织虚化是利用数字网络的沟通优势来打破受时间、空间约束的传统实体组织，将相互独立的“烟囱式”行政组织进行虚拟整合，是一种网络化的组织结构。在传统官僚体制中，分工理论决定了机构设置、职能配置和流程建构的方式。专业化将官僚组织分割为不同的次级组织，这些次级组织在权力上是分离的、在地理上是分散的、在形态上是物理实体，并且严格按等级制度运转。在大数据时代，基于移动互联的网络技术让部门沟通更顺畅、更紧密，云计算和云储存技术则为数据整合提供了更强有力技术支持，大数据技术改变了信息与距离、时间和储存等物资因素的关系，影响了官僚系统的信息流动、协调及其工作。大数据技术支持下的权力和信息的运转将突破传统等级制的约束，以顾客完整性服务需求为秩序来运转，形成了虚拟组织结构。虚拟组织是以技术作为连接和协调手段的动态联盟，其成员间的合作关系是动态的、不固定的，完全突破了以内部严密的组织制度为基础的传统官僚制。