通过支持数据驱动的决策、优化资源分配和提高透明度，大数据已显著改善了政府提供服务的方式。 通过分析来自公民记录、传感器和公众反馈等来源的大型数据集，政府可以更有效地识别模式并解决问题。 例如，预测分析有助于公共卫生机构通过结合医院数据、社交媒体趋势和地理信息来追踪疾病爆发，以分配疫苗或部署响应团队。 同样，交通管理系统使用来自 GPS 设备和道路传感器的实时数据来减少拥堵并改善城市规划。
一个关键的影响是公共服务的个性化。 开发人员可以构建安全处理公民数据的系统，以定制失业救济金或住房援助等服务。 例如，一些政府使用机器学习模型来分析就业历史，并将求职者与培训计划相匹配。 税务机构应用异常检测算法来标记欺诈性索赔，从而减少人工审计。 这些系统通常依赖于云平台或分布式数据库（例如，Apache Hadoop）等可扩展的基础架构来处理大批量事务，同时保持性能。
但是，挑战仍然存在。 隐私问题需要严格的数据治理框架，例如 GDPR 合规性或加密协议，以保护敏感的公民信息。 政府 IT 部门的旧系统通常缺少 API 或现代数据格式，从而使与大数据工具的集成变得复杂。 开发人员还必须解决福利分配或执法中使用模型中的算法偏差。 例如，训练不良的犯罪预测算法可能会不成比例地针对某些社区。 解决方案包括透明的数据来源、定期审计和允许第三方审查的开源工具。 在创新与道德和技术约束之间取得平衡对于可持续实施至关重要。