大数据日渐成为时代特征,其应用范围正在从商业领域逐步拓展到政府决策领域,为降低政府决策隐性成本带来了机遇。本文以强调全民治理的公共治理理论、重视动态分析的渐进决策理论作为文章的理论基础,以大数据的相关技术和云计算作为文章的技术支持,首先从政府决策隐性成本的视角出发,客观分析大数据控制决策风险成本、摩擦成本、时间成本、沉没成本和机会成本的可能性,并指出大数据实现控制决策隐性成本积极作用的前提条件,从而在此基础上构建了直观反映大数据时代决策隐性成本控制的模型图。其次,考虑到现实政策环境的复杂性,有必要了解具体公共领域的大数据如何支持政府决策科学化以及大数据实际发展中可能遇到的问题,因此本文又分别从教育、医疗和警务这三大公共领域出发,分析了国外发达国家在应用教育、医疗和警务大数据促进政府决策科学化上的相应政策背景,还试图运用具体的案例分析去解释不同领域大数据控制决策隐性成本的作用,继而简述了在该过程中国外发达国家遇到的阻力和行之有效的经验。最后,文章基于目前国内大数据发展的实际情况,结合国外发达国家大数据发展过程中的阻力和经验,为了更好地促进大数据发展,使其能充分发挥对政府决策隐性成本控制的积极作用,指出政府决策者们还需要从推动政府数据资源的开放与共享、加大大数据技术的研发投入、构建科学的数据管理机制、树立理性的大数据决策理念,培养优质的大数据决策人才这五个方面来努力。