决策是通过在“是什么”（使用数据和证据）与“可能变成什么”（想象多种可能的未来）之间切换来做出的。
围绕事实和未来重塑政府实践侧重于有效地利用（新）知识、数据和证据来做出更明智的决策，同时想象和预测多种可能的未来，以便为它们做好准备。
它涉及管理基于“确凿事实”和想象的决策证明压力；使用与过去、现在和未来相关的不同类型的知识和不同的数据点。
管理这种动态需要一系列工具和活动，从使用数据分析来识别趋势，到使用讲故事的技巧来产生新的理解。一方面，研究证据和严格的实验方法（如随机对照试验）用于验证解决方案并建立坚实的证据基础。另一方面，前瞻性、水平扫描和推测性设计用于探索和创造多种可能的未来愿景。这些面向未来的方法的目的不是预测未来，而是帮助我们为未来做好准备并塑造未来——当然只是在一定程度上。
解决方案是通过构建、查找和测试的过程来开发的，其中涉及探索问题和解决方案空间。
围绕问题和解决方案重塑政府实践需要建立 BC 数据中国 两个空间之间的不同关系，即更具互动性和相互依存性的关系。通过新的视角（即框架）探索问题，以创造新的视角并开拓机遇，同时通过反复试验找出有效的方法，或通过寻找已经有效的现有解决方案并从中学习来制定解决方案。
它涉及通过在两个空间之间来回移动来管理探索和开发问题和解决方案空间之间的紧张关系。 这两个空间应该共同发展，而不是像传统方法那样，问题分析往往在最初发挥突出的作用。
管理这种动态需要基于一系列活动，包括：根本原因分析、问题框架和重新框架、原型设计、共同创造、用户或社区主导的方法（例如需求-解决方案配对、正向偏差、资产映射）以及重新使用或逆向工程来自其他政府机构或私营部门的现有解决方案。
这些技术中的大多数，特别是原型设计和逆向工程，旨在通过快速和早期的失败、迭代和改进想法，或通过从别人的错误和成功中吸取教训，来降低开发成本并最大限度地降低“大爆炸”失败的风险。
还可以使用不同的方法来探索不明显的事物。例如，在正向偏差中，人们会刻意寻找异常值（例如，InWithForward的新闻通讯在每一期中都会介绍一个“正向偏差”）。在需求-解决方案配对中，重点从问题的表述转移到寻找可能的解决方案，在发现解决方案后，通常会将解决方案与需求配对（例如，参见患者创新或红十字会对印度尼西亚洪水的领先用户创新研究）。或者，资产映射着眼于社区或问题环境中已经存在的资源、技能和人才，这些资源、技能和人才可以构成解决方案（例如，参见印度国家创新基金会的工作）。
这些以解决方案为中心的方法目前仍然不常见，但考虑它们是有价值的；它们降低了开发成本，减少了（认知）偏见并消除了本质上主导以问题为中心的过程的限制。