将大型政府数据系统编织在一起，以使其无缝连接并向公众提供客户友好的服务是一项艰巨而可实现且 有价值的工作。如果这种类型的数据共享很容易，那么每个人都会这么做。取而代之的是，只有少数几 个成功的杰出例子，以及取得成功的许多障碍。 在过去的十年中，数据驱动型政府的状态迅速发展，但尚未充分发挥其潜力。单机构成功是普遍存在的 ，随着数据的迅速使用来解决机构内部的问题。政府部门之间的点对点数据共享正在增加。一个政府（ 市，州，联邦机构）中的同级之间的这种水平共享通常是由该机构本身或由共享数据或IT组织来组织的， 通常是为了解决一个特定且明确定义的问题。这种数据共享仍然比跨政府层级（例如从城市到县，州或 联邦）的垂直共享更为普遍。然而，要解决最复杂，最棘手的公共问题，就需要跨越政府机构边界的数 据共享。 例如，解决无家可归问题不能仅靠住房数据来解决，而且还需要有关个人状况和需求的数据，这些数据 涉及就业和教育，健康和心理健康或毒品使用以及刑事司法部门。但是，在每个服务提供孤岛中，大多 数员工都没有动力走出责任范围来找出问题的根本原因，通常他们也无权访问外部数据源。因此，跨部 门的数据分析项目需要在许多因素之间保持一致，并且既罕见又鼓舞人心。