埃德加很紧张。这位高级政策制定者为什么要约他见面？但愿他没有做错什么。埃德加在研究和创新部担任政策分析师不到一年。在完成数据科学和经济学双学位后，他继续攻读政治学硕士学位，拒绝了几家知名科技公司的诱人工作邀请。埃德加的父亲曾是一名尽职尽责的公务员，尽管他强烈感受到科技和数字经济的快速发展，但他仍想继承这一传统。他认为，在各个政府部门中，这个部门最有可能同时满足等式的两边。
然而，埃德加很快发现，他的数据科学技能在政府中非常罕见，自从上任以来，他并没有太多机会运用这些技能。他感到奇怪的是，该部使用过时的专有软件来分析数据，而决策者使用的所有数据基本上都包含在庞大的报告中，这些报告通常都是几年前的统计数据。他回想起上周参加的一次会议，会议中两年多前的研发支出数据为关键决策提供了参考！他想，从那以后情况肯定发生了变化。
上任后不久，埃德加就开始怀疑这种情况是否普遍存在。在网上查看后，似乎已经有很多关于大数据和新数据在政策领域的应用的一次性研究或临时工作，但尽管近年来已经发表了几份关于该主题的令人鼓舞的报告，但似乎没有任何研究真正在研发和创新政策中大规模流行起来。埃德加认为这是一个可以做出贡献的机会，于是花了几天时间起草了一份报告，探讨新数据来源和分析方法可能为研发和创新政策周期（从议程设置到评估）带来的潜力。他的直线经理断然拒绝了这份报告，这迅速打击了他的信心和积极性......他心想，也许他应该回去看看是否还有一家科技公司在招人，同时凝视着窗外下面熙熙攘攘的城市。
但当玛丽手拿一份报告走进会议室时，他的紧 LINE 数据 张情绪又回来了。令他惊讶的是，玛丽热情地微笑着迎接他，并请他坐下。“我看过你的报告，”她开始说道，“我很想听听你描述的这些新数据源和分析方法，让我们可以更多地了解一下。”
埃德加对这个意想不到的机会感到惊讶，他毫不犹豫地直接深入其中。“我们看到新数据源的激增，它们可以用来告诉我们一些关于研究和创新格局及其参与者的信息”，他开始说道。有像CrunchBase这样的新数据集，我们可以用来查看初创企业的格局。我们可以抓取网络数据，以了解公司正在做什么以及他们是否在创新。我们可以使用GitHub探索开放式数字创新——这是一个程序员协作和保存工作成果的网站。我们可以分析 Twitter 等社交媒体平台的趋势，看看人们在谈论什么，然后将其与气候变化等领域的资助研究进行比较。机器学习和文本挖掘等技术为具有巨大潜力的分析开辟了新的可能性。”他停下来喘口气。“通过在评估中提供更多的粒度和及时性，新数据不仅可以帮助我们回答我们已经提出的问题，还可以帮助我们回答有关经济包容性的重要问题。”