大数据时代，对我国公共决策过程而言，需要变革的着力点是增强公共决策过程的包容性。包容性公共决策是国际趋势和大潮流。2015年经济与合作组织（OECD）发布的《政府一览》（government at a glance）运用包容性（inclusiveness）来测量各成员国的政府治理水平。包容性有三个指标：开放与参与、决策结果的配置要有证据、制约与平衡。开放是首要的标准，就是面向数据的决策。在我国地方公共决策过程中，增强包容性需要进行四个层面的变革或提升：在认知层面上决策者需要有面对数据科学和技术的包容态度、提升以数据为基础的包容性决策评估、强化多源数据交汇的程序建设、加强有数据支撑的审查机制建设。

　　包容态度。数据是流动的资源，谁拥有数据，谁就能够拥有话语权。数据驱动使得建立在工业化时代里信息单向流动的科层制难以有效地掌控决策过程，促使党政主导的决策方式加速转型。建立在大数据之上的决策过程需要向多元、协调的方向转变，因为必须要正视数据驱动的新的社会力量已经形成的现实。决策者在决策过程处于主导地位，包容性的态度往往决定不同部门和不同地区容纳、吸纳数据新社会力量的程度。习惯于“欺上瞒下”“封锁消息”“夸夸其谈”的决策者在数据革命面前将“相形见绌”和“无处藏身”。领导干部与社会数据力量之间不是零和博弈的关系，而是合作协商关系，这是包容态度的核心。

　　包容性评估。当代公共决策事务的复杂性已超出决策主体的认知能力，对决策的评估成为提升决策质量的有效路径。决策评估分为事前的风险评估、事中的执行评估、事后的绩效评估。评估是数据在决策过程中发挥最大功效的环节。大数据的运用将改变地方政府决策权的配置，流程式的权力关系转变为扁平化的互动关系，数据科学与技术使得事前的风险评估更为科学。对决策的经济风险、生态环境风险、社会稳定风险的评估既需要庞大的数据支撑，又需要复杂的计算能力，更需要对不同人群的偏好和需求进行识别和分析。数据科学和技术能够实现对三类风险及其相互转化的预警体系建设和风险概率的精确把握。依法、科学和民主决策需要决策机制来保障，数据驱动的风险评估成为决策新机制。