大数据发展与数字经济.docx

在信息化开展历程中，数字化、网络化和智能化是三条并行不悖的 主线。数字化奠定基础，实现数据资源的获取和积累；网络化构建 平台，促进数据资源的流通和汇聚；智能化展现能力，通过多源数 据的融合分析呈现信息应用的类人智能，帮助人类更好地认知复杂事物和解决问题。信息化新阶段开启的另一个重要表征是信息技术 开始从助力经济开展的辅助工具向引领经济开展的核心引擎转变, 进而催生一种新的经济范式"数字经济。大数据的现状与趋势 全球范围内，研究开展大数据技术、运用大数据推动经济开展、完 善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。大数据应用已有众多成功的大数据应用，但就其效果和深度而言, 当前大数据应用尚处于初级阶段，根据大数据分析预测未来、指导 实践的深层次应用将成为开展重点。按照数据开发应用深入程度的 不同，可将众多的大数据应用分为三个层次。第一层，描述性分析 应用，是指从大数据中总结、抽取相关的信息和知识，帮助人们分 析发生了什么，并呈现事物的开展历程。如美国的DOMO公司从 其企业客户的各个信息系统中抽取、整合数据，再以统计图表等可 视化形式，将数据蕴含的信息推送给不同岗位的业务人员和管理者,利于打通不同部门和系统的壁垒，促进数据流转,形成覆盖全面的大数据资源，为大数据分析应用奠定基础。大数据资源，为大数据分析应用奠定基础。第三，安全隐患增多。近年来，数据安全和隐私数据泄露事件频发，凸显大数据开展面临 的严峻挑战。在大数据环境下，数据在采集、存储、跨境跨系统流 转、利用、交易和销毁等环节的全生命周期过程中，所有权与管理 权别离，真假难辨，多系统、多环节的信息隐性留存，导致数据跨 境跨系统流转追踪难、控制难，数据确权和可信销毁也更加困难。二核心技术薄弱。基础理论与核心技术的落后导致我国信息技术长 期存在“空心化和"低端化'问题，大数据时代需防止此问题在 新一轮开展中再次出现。近年来，我国在大数据应用领域取得较大 进展，但是基础理论、核心器件和算法、软件等层面，较之美国等 技术兴旺国家仍明显落后。在大数据管理、处理系统与工具方面， 我国主要依赖国外开源社区的开源软件，然而，由于我国对国际开 源社区的影响力较弱，导致对大数据技术生态缺乏自主可控能力， 这成为制约我国大数据产业开展和国际化运营的重大隐患。三是融 合应用有待深化。我国大数据与实体经济融合不够深入，主要问题 表现在：基础设施配置不到位，数据采集难度大；缺乏有效引导与 支撑，实体经济数字化转型缓慢；缺乏自主可控的数据互联共享平 台等。当前，工业互联网成为互联网开展的新领域，然而仍存在不 少问题：政府热、企业冷，政府时有工程式"运动式推进， 而企业由于没看到直接、快捷的好处，接受度低；设备设施的数字 化率和联网率偏低；大多数大企业仍然倾向打造难以与外部系统交 互数据的封闭系统，而众多中小企业数字化转型的动力和能力严重 缺乏；国外厂商的设备在我国具有垄断地位，这些企业纷纷推出相 应的工业互联网平台，抢占工业领域的大数据基础服务市场。假设干思考和建议 大力开展行业大数据应用当前，我国互联网领域的大数据应用市场 化程度高、开展较好，但行业应用广度和深度明显缺乏，生态系统 亟待形成和开展。事实上，与实体经济紧密结合的行业大数据应用 蕴含了更加巨大的开展潜力和价值。以制造业为例，麦肯锡研究报 告称：制造企业在利用大数据技术后，其生产本钱能够降低 10%15%。而大数据技术对制造业的影响远非本钱这一个方面。 利用源于产品生命周期中市场、设计、制造、服务、再利用等各个 环节数据，制造业企业可以更加精细、个性化地了解客户需求，建 立更加精益化、柔性化、智能化的生产系统，创造包括销售产品、 服务、价值等多样的商业模式，并实现从应激式到预防式的工业系 统运转管理模式的转变。建立系统全面的大数据治理体系大数据是数字经济的关键要素，强 大的信息技术产业和全面深度信息化赋能的传统行业无疑是数字经 济的基础！大数据治理须从营造大数据产业开展环境的视角予以全 面、系统化考虑。在一国之内，大数据治理体系建设涉及国家、行 业和组织三个层次，至少包含数据的资产地位确立、管理体制机制、 共享与开放、安全与隐私保护等四方面内容，需要从制度法规、标 准规范、应用实践和支撑技术等视角多管齐下，提供支撑。在国家 层次，重点是要在法律法规层面明确数据的资产地位，奠定数据确 权、流通、交易和保护的基础，制定促进数据共享开放的政策法规 和标准规范，促进政务数据和行业数据的融合应用，并且出台数据 安全与隐私保护的法律法规，保障国家、组织和个人的数据安全。 在行业层次，重点是要在国家相关法律法规框架下，充分考虑本行 业中企业的共同利益与长效开展，建立规范行业数据管理的组织机 构和数据管控制度，制定行业内数据共享与开放的规那么和技术规范, 促进行业内数据的共享交换和融合应用。在组织层次，重点是要提 升企业对数据全生命期的管理能力，促进企业内部和企业间的数据 流通，提升数据变现能力，保障企业自身的数据安全及客户的数据 安全和隐私信息。以开源为基础构建自主可控的大数据产业生态在大数据时代，软件 开源和硬件开放已成为不可逆的趋势，掌控开源生态，已成为国际 产业竞争的焦点。建议采用参与融入、蓄势引领的开源推进策 略，一方面鼓励我国企业积极参与融入国际成熟的开源社区， 争取话语权；另一方面，也要在建设基于中文的开源社区方面加大 投入，汇聚国内软硬件资源和开源人才，打造自主可控开源生态， 在学习实践中逐渐成长壮大，伺机实现引领开展。积极推动国际合作并筹划布局跨国数据共享机制在数字经济快速发 展的时代背景下，我国应该积极推动在大数据技术和应用方面的国 际合作，建立跨国数据共享机制，与其他国家一起提供数字经济的 红利，同时也使我国获得更多开展机遇和更大开展空间，积极促进 数字经济下人类利益共同体和命运共同体的构建。未雨绸缪防范大数据开展可能带来的新风险大数据开展可能导致一 系列新的风险。例如，数据垄断可能导致数据黑洞现象。一些 企业凭借先开展起来的行业优势，不断获取行业数据，但却有收 无放，呈现出数据垄断的趋势。这种数据垄断不仅不利于行业的 健康开展，而且有可能对国家安全带来冲击和影响。又如，数据和算法可能导致人们对其过分"依赖及社会"被割裂等伦理问题。大数据分析算法根据各种数据推测用户的偏好并推荐内容，在带来 便利的同时，也导致人们只看到自己"希望看到的信息，从而使 人群被割裂为多个相互之间难以沟通、理解的群体，其可能引发的 社会问题将是难以"亡羊补牢的。帮助其更好地了解企业现状，进而做出判断和决策。第二层，预测 性分析应用，是指从大数据中分析事物之间的关联关系、开展模式 等，并据此对事物开展的趋势进行预测。如微软公司纽约研究院研 究员David Rothschild通过收集和分析赌博市场、证券交易所、社交媒体用户发布的帖子等大量公开数据，建立预测模型，对多届奥 斯卡奖项的归属进行预测。2014和2015年，均准确预测了奥斯卡 共24个奖项中的21个。第三层，指导性分析应用，是指在前两个 层次的基础上，分析不同决策将导致的后果，并对决策进行指导和 优化。如无人驾驶汽车分析高精度地图数据和海量的激光雷达、摄 像头等传感器的实时感知数据，对车辆不同驾驶行为的后果进行预 判，并据此指导车辆的自动驾驶。当前，在大数据应用的实践中, 描述性、预测性分析应用多，决策指导性等更深层次分析应用偏少。般而言，人们做出决策的流程通常包括：认知现状、预测未来和 选择策略这三个基本步骤。这些步骤也对应了上述大数据分析应用 的三个不同层次。不同层次的应用意味着人类和计算机在决策流程 中不同的分工和协作。例如：第一层次的描述性分析中，计算机仅 负责将与现状相关的信息和知识展现给人类专家，而对未来态势的 判断及对最优策略的选择仍然由人类专家完成。应用层次越深，计 算机承当的任务越多、越复杂，效率提升也越大，价值也越大。然而，随着研究应用的不断深入，人们逐渐意识到前期在大数据分析 应用中大放异彩的深度神经网络尚存在基础理论不完善、模型不具 可解释性、鲁棒性较差等问题。因此，虽然应用层次最深的决策指 导性应用，当前已在人机博弈等非关键性领域取得较好应用效果, 但是，在自动驾驶、政府决策、军事指挥、医疗健康等应用价值更 高，且与人类生命、财产、开展和安全紧密关联的领域，要真正获 得有效应用，仍面临一系列待解决的重大基础理论和核心技术挑战, 大数据应用仍处于初级阶段。未来，随着应用领域的拓展、技术的提升、数据共享开放机制的完善，以及产业生态的成熟，具有更大 潜在价值的预测性和指导性应用将是开展的重点。大数据治理数据治理体系远未形成，特别是隐私保护、数据安全与 数据共享利用效率之间尚存在明显矛盾，成为制约大数据开展的重 要短板，各界已经意识到构建大数据治理体系的重要意义，相关的 研究与实践将持续加强。随着大数据作为战略资源的地位日益凸显, 人们越来越强烈地意识到制约大数据开展最大的短板之一就是：数 据治理体系远未形成，如数据资产地位确实立尚未达成共识，数据 确实权、流通和管控面临多重挑战；数据壁垒广泛存在，阻碍了数 据的共享和开放；法律法规开展滞后，导致大数据应用存在安全与 隐私风险等。上述种种因素，制约了数据资源中所蕴含价值的挖掘 与转化。其中，隐私、安全与共享利用之间的矛盾问题尤为凸显。一方面，数据共享开放的需求十分迫切。近年来人工智能应用取得 的重要进展，主要源于对海量、高质量数据资源的分析和挖掘。而 对于单一组织机构而言，往往靠自身的积累难以聚集足够的高质量 数据。另外，大数据应用的威力，在很多情况下源于对多源数据的 综合融合和深度分析，从而获得从不同角度观察、认知事物的全方 位视图。而单个系统、组织的数据往往仅包含事物某个片面、局部 的信息，因此，只有通过共享开放和数据跨域流通才能建立信息完 整的数据集。然而，另一方面，数据的无序流通与共享，又可能导 致隐私保护和数据安全方面的重大风险，必须对其加以规范和限制。 例如，鉴于互联网公司频发的、由于对个人数据的不正当使用而导 致的隐私安全问题，欧盟制定了 史上最严格的数据安全管理法 规通用数据保护条例。2020年1月1日，被称为美国"最严 厉、最全面的个人隐私保护法案 加利福利亚消费者隐私法 案（CCPA ）正式生效。在我国，2019年中央网信办发布了数 据安全管理方法（征求意见稿），向社会公开征求意见，明确了 个人信息和重要数据的收集、处理、使用和安全监督管理的相关标 准和规范。近年来，围绕大数据治理这一主题及其相关问题，国际 上已有不少成功的实践和研究探索工作。然而，考察当前的研究和 实践，仍存在三个方面的主要问题。一是大数据治理概念的使用相 对狭义，研究和实践大都以企业组织为对象，仅从个体组织的 角度考虑大数据治理的相关问题，这与大数据跨界流动的迫切需求 存在矛盾，限制了大数据价值的发挥。二是现有研究实践对大数据 治理内涵的理解尚未形成共识，不同研究者从流程设计、信息治理 和数据管理应用等不同视角，给出了大数据治理的不同定义，共识 的形成尚有待时日。三是大数据治理相关的研究实践多条线索并行, 关联性、完整性和一致性缺乏。诸如，国家层面的政策法规和法律 制定等较少被纳入大数据治理的视角；数据作为一种资产的地位仍 未通过法律法规予以确立，难以进行有效的管理和应用；大数据管 理已有不少可用技术与产品，但还缺乏完善的多层级管理体制和高 效管理机制；如何有机结合技术与标准，建立良好的大数据共享与 开放环境仍需要进一步探索。大数据技术数据规模高速增长，现有技术体系难以满足大数据应用 的需求，大数据理论与技术远未成熟，未来信息技术体系将需要颠 覆式创新和变革。近年来，数据规模呈几何级数高速成长。据国际 信息技术咨询企业国际数据公司（IDC ）的报告，2030年全球数据 存储量将到达2500ZB。当前，需要处理的数据量已经大大超过处 理能力的上限，从而导致大量数据因无法或来不及处理，而处于未被利用、价值不明的状态，这些数据被称为暗数据。据国际商 业机器公司（IBM ）的研究报告估计，大多数企业仅对其所有数据 的1%进行了分析应用。近年来,大数据获取、存储、管理、处理、 分析等相关的技术已有显著进展，但是大数据技术体系尚不完善， 大数据基础理论的研究仍处于萌芽期。首先，大数据定义虽已达成 初步共识，但许多本质问题仍存在争议，例如：数据驱动与规那么驱 动的对立统一、“关联与因果的辩证关系、"全数据的时 空相对性、分析模型的可解释性与鲁棒性等；其次，针对特定数据 集和特定问题域已有不少专用解决方案，是否有可能形成"通用 或"领域通用的统一技术体系，仍有待未来的技术开展给出答案； 其三，应用超前于理论和技术开展，数据分析的结论往往缺乏坚实 的理论基础，对这些结论的使用仍需保持谨慎态度。推演信息技术 的未来开展趋势，较长时期内仍将保持渐进式开展态势，随技术发 展带来的数据处理能力的提升将远远落后于按指数增长模式快速递 增的数据体量，数据处理能力与数据资源规模之间的剪刀差将 随时间持续扩大，大数据现象将长期存在。在此背景下，大数据现 象倒逼技术变革，将使得信息技术体系进行一次重构，这也带来了 颠覆式开展的机遇。大数据与数字经济 大数据是信息技术开展的必然产物，更是信息化进程的新阶段，其 开展推动了数字经济的形成与繁荣。当前，我们正在进入以数据的 深度挖掘和融合应用为主要特征的智能化阶段（信息化3.0 ）0在人机物三元融合的大背景下，以万物均需互联、一切皆可编 程为目标，数字化、网络化和智能化呈融合开展新态势。在信息 化开展历程中，数字化、网络化和智能化是三条并行不悖的主线。数字化奠定基础，实现数据资源的获取和积累；网络化构建平台, 促进数据资源的流通和汇聚；智能化展现能力，通过多源数据的融 合分析呈现信息应用的类人智能，帮助人类更好地认知复杂事物和 解决问题。信息化新阶段开启的另一个重要表征是信息技术开始从 助力经济开展的辅助工具向引领经济开展的核心引擎转变，进而催 生一种新的经济范式数字经济。数字经济是指以数字化知 识和信息为关键生产要素、以现代信息网络为重要载体、以信息通 信技术的有效使用为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系 列经济活动，是以新一代信息技术和产业为依托，继农业经济、工 业经济之后的新经济形态。从构成上看，农业经济属单层结构，以 农业为主，配合以其他行业，以人力、畜力和自然力为动力，使用 手工工具，以家庭为单位自给自足，社会分工不明显，行业间相对 独立。工业经济是两层结构，即提供能源动力和行业制造设备的装 备制造产业，以及工业化后的各行各业，并形成分工合作的工业体 系。数字经济那么可分为三个层次：提供核心动能的信息技术及其装 备产业、深度信息化的各行各业以及跨行业数据融合应用的数据增 值产业。当前，数字经济正处于成型展开期，将进入信息技术引领 经济开展的爆发期、黄金期。从另一个视角来看，如果说过去20 多年，互联网高速开展引发了一场社会经济的"革命，深刻地改 变了人类社会，现在可以看到，互联网革命的上半场已经结束。上 半场的主要特征是2C（面向最终用户），主战场是面向个人提 供社交、购物、教育、娱乐等服务，可称为"消费互联网。而互 联网革命的下半场正在开启，其主要特征将是“2B"（面向组织机 构），重点在于促进供给侧的深刻变革，互联网应用将面向各行业, 特别是制造业，以优化资源配置、提质增效为目标，构建以工业物 联为基础和工业大数据为要素的工业互联网。作为互联网开展的新 领域，工业互联网是新一代信息技术与生产技术深度融合的产物， 它通过人、机、物的深度互联，全要素、全产业链、全价值链的全 面链接，推动形成新的工业生产制造和服务体系。当前，新一轮工 业革命正在拉开帷幕，在全球范围内不断颠覆传统制造模式、生产 组织方式和产业形态，而我国正处于由数量和规模扩张向质量和效 益提升转变的关键期，需要抓住历史机遇期，促进新旧动能转换，形成竞争新优势。我国是制造大国和互联网大国，推开工业互联网创新开展具备丰富的应用场景、广阔的市场空间和巨大的推进动力。数字经济未来开展呈现如下趋势：一是以互联网为核心的新一代信 息技术正逐步演化为人类社会经济活动的基础设施，并将对原有的 物理基础设施完成深度信息化改造和软件定义，在其支撑下，人类 极大地突破了沟通和协作的时空约束，推动平台经济、共享经济等 新经济模式快速开展。二是各行业工业互联网的构建将促进各种业 态围绕信息化主线深度协作、融合，在完成自身提升变革的同时， 不断催生新的业态，并使一些传统业态走向消亡。三是在信息化理 念和政务大数据的支撑下，政府的综合管理服务能力和政务服务的 便捷性持续提升，公众积极参与社会治理，形成共策共商共治的良 好生态。四是信息技术体系将完成蜕变升华式的重构，释放出远超 当前的技术能力，从而使蕴含在大数据中的巨大价值得以充分释放, 带来数字经济的爆发式增长。我国大数据开展的态势我国在大数据方面仍存在一系列亟待补上的 短板。一是大数据治理体系尚待构建。首先，法律法规滞后。目前, 我国尚无真正意义上的数据管理法规，只在少数相关法律条文中有涉及数据管理、数据安全等规范的内容，难以满足快速增长的数据 管理需求。其次，共享开放程度低。推动数据资源共享开放，将有