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国外大数据发展经验对我国大数据发展的启示研究

作者:第一论文网 更新时间:2015年10月30日 10:03:34

1大数据概念及应用

1.1大数据定义及特征

到目前为止,学术界对“大数据”这一概念仍没有形成一个统一的定义。未来学家阿尔文·托夫勒在1980年就曾经预测,未来社会数据将会井喷式增长,大数据时代也将要随之到来。随着互联网、云计算、移动互联网等的出现,海量数据以指数级速度增长,全球知名咨询公司麦肯锡公司洞见了海量数据的潜在的巨大商业价值。麦肯锡的研究先是得到了金融界的高度关注,之后受到了IT巨头公司的重视,以后又逐渐受到很多大型实体企业的重视,“大数据”逐渐以相对清晰的面目进入人们的视野。

互联网数据中心认为,大数据一般会涉及2种或2种以上的数据形式,它要收集超过100TB的数据,并且是高速、实时的数据流;或者是从小数据开始,但数据每年会增长60%以上。[1]

研究机构Gartner给出了这样的定义:大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资源。[2]

当前,学术界比较认可的是关于大数据从早期的3V、4V说法到现在的5V,即Volume(体量)、Velocity(速度)、Variety(类别)、Veracity(真实)、Value(价值)。一是体量大(Volume),大数据处理的数据体量非常巨大,从TB级别,跃升到ZB级别。二是处理速度快(Velocity),需要对数据进行近实时、快速的挖掘和分析。三是数据类型多样(Variety),数据来源于各种不同的数据源,由结构化、半结构化和非结构化等各种不同的数据种类和格式组成。四是数据真实(Veracity),海量数据中蕴含着能反映现实事件的材料。五是可利用的价值高(Value)。

1.2大数据技术应用

维克托·迈尔·舍恩伯格指出,大数据开启了一次重大的时代转型,大数据技术广泛地应用于经济社会发展的方方面面,下面对大数据的应用进行简要阐释。

第一,大数据推进商业模式创新。应用大数据,通过对海量商业数据进行挖掘,分析市场需求、顾客消费习惯和商品类型等市场信息,促进商业模式创新。推动大数据和实体经济深度融合发展,推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理等产业链各环节的应用,促进工业转型升级。推进旅游、物流、医疗、金融等传统产业大数据应用,积极发展智慧旅游、电子商务、智慧物流、智慧医疗,创新金融服务,促进服务业转型升级。运用大数据助推传统农业向精准农业、生态农业、休闲农业、智慧农业转型,促进农业转型升级。

第二,大数据提升政府治理水平。通过数据的留痕和关联分析,有效管理公共资源、公共资金、公共权力和公职人员,让权力在阳光下规范透明运行,实现“人在干、数在转、云在算”。借助大数据技术,有效提升政府部门对经济、财政、金融等领域相关数据资源的利用能力和水平,提高政府部门对经济运行精准监测和调控。发挥大数据在管控公共安全、维护社会稳定等方面的作用,促进政府提升社会治理能力。

第三,大数据改善社会民生。大数据能够为民谋利、解民所忧。加强对医疗、交通、食品药品安全、质检、环保、文体、气象等公共管理领域的数据资源收集,然后运用大数据对其进行挖掘和分析,可以从中找出社会民生发展的薄弱环节,不断加强和改善社会民生。

2发达国家推进大数据发展的主要经验

第一,把大数据上升为国家战略。美国、日本、韩国等发达国家高度重视数据资源的战略价值,将大数据置于国家战略高度加以推动。美国率先把大数据上升为国家战略,2012年颁布《大数据研究和发展计划》,专门组建“大数据高级指导小组”,积极联合企业、科研院校和非营利机构,共同推动大数据发展。欧盟委员会从战略全局的高度,协调德国、英国、法国等各成员国通过开放数据、加大资金投入、推进信息平台建设、保障数据安全等方面推进大数据发展。日本、韩国、新加坡等国家高度重视大数据发展,从加强信息基础设施建设、培养大数据人才、推动公共数据资源开放共享、保障数据安全等方面系统推进大数据战略实施。

第二,加大资金投入力度。发达国家根据各国实际,突出发展重点,投入巨额资金,来促进大数据战略实施。奥巴马政府共投入2亿美元,重点资助大数据核心技术研发,推动大数据在政府治理、公共服务、国防安全等领域的应用和发展。法国政府先后投入1150万欧元重点发展信息系统设计、大数据新兴企业、软件制造等项目。英国政府注资6亿英镑,重点支持发展8类高新技术,其中大数据技术获得1.89 亿英镑资助金额,名列8类高新技术之首。法国政府的“未来十年投资计划”中,有22亿欧元投向科研、数字经济等领域。法国中小企业、创新和数字经济部投资3亿欧元,重点发展大数据孵化器,并向数百家大数据初创企业提供启动资金。韩国投入6444亿韩元,推进大数据及相关产业发展。[3]

第三,推进公共数据资源开放共享。政府整合相关部门公共数据资源,建立公共数据开放平台,推动公共数据资源实现开放共享成为发达国家大数据战略的重要内容。美国政府把公共数据资源细分为原始数据、地理数据和数据工具等三种类别,通过 Data.gov 实现数据开放。[4]欧盟实施“欧盟开放数据战略”,通过建立“泛欧门户”,推动欧洲企业与市民能自由获取欧盟公共管理部门的所有信息。英国政府投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”,积极实施“默认数字化”,向全社会开放交通运输、天气和健康等方面的公共数据。[5]法国政府通过实施“Open Data Proxima Mobile”工程,实现公共数据资源在移动终端上免费查询、使用。日本通过促进产、官、学联合,推动公共数据开放应用。

第四,培育大数据发展急需人才。积极培养大数据人才,为大数据发展提供智力支撑是发达国家推动大数据产业发展的重要途径。美国从大学计算机学科、大学经济系等学科培育大数据人才,并在科学研究领域大力吸纳国内外的大数据人才,还通过与企业、科研院校合作培养大数据综合人才。[3]新加坡政府与企业以及本地高等院校开展合作,在数据分析领域开设了4门硕士课程以及5门本科课程,确保毕业生获得必备的专业知识和技能。德国、日本、韩国等国家也通过各种方式,培育大数据发展需要的人才。

3国外大数据发展的启示与借鉴

3.1把大数据发展上升为国家战略

我国应高度重视大数据的重要价值,把推进大数据发展上升为国家战略,从国家战略的高度推进大数据发展。通过设立大数据试验区,积极开展国家大数据战略先行先试,从数据储存、数据共享、数据挖掘、数据应用、数据安全等方面构建我国大数据战略理论框架。加大资金投入力度,加快信息基础实施建设,推进政府部门公共数据资源实现开放共享。引导政府、企业和科研机构积极采用大数据分析技术,从海量数据中分析和挖掘出蕴含的价值,提升政府治理水平,推进企业创新发展。自主科研机构和企业研发平台加大核心技术攻关力度,尽快实现关键技术突破。

3.2构建大数据发展产业链

搭建政、产、学、研、用合作机制,从数据采集、清洗、建模、分析和可视化等构建大数据发展产业链。引导扶持传统互联网企业转型升级,发挥其数据资源和技术优势,积极推进大数据应用。加强数据清洗、脱敏、建模、分析等大数据挖掘与分析领域企业的引进和培育,发展大数据加工与分析业,培育发展大数据核心业态。积极发展与大数据相关联的智能手机、平板电脑、服务器、北斗卫星终端设备和智能家电等业态。加快软件开发、信息系统集成等产业发展。推动“互联网+农业现代化”“互联网+智能制造”和“互联网+现代服务业。”

3.3推动大数据应用

借助大数据技术,挖掘财政、金融等领域的数据资源的价值,实现对经济运行更为准确的监测、分析和调控,改造传统动能,培育壮大新动能。运用大数据推动政府决策科学化,通过采集客观数据和运用大数据分析方法,提供更为系统、准确、科学的决策参考,做到用数据说话、用数据决策。要运用大数据推动政府管理精准化。通过数据的留痕和关联分析,有效管理公共资源、公共资金、公共权力和公职人员,让权力在阳光下规范透明运行。运用大数据推动政府服务便利化,积极推进“互联网+政务”,打破信息壁垒、提高服务效率。鼓励引导企业运用大数据技术从产品开发、生产和销售的数据中寻找价值,推动企业创新发展。

3.4实现公共数据资源开放共享

发改、工信、统计、卫计、人社、民政等政府管理部门存储了大量的公共数据资源,这些数据中蕴藏着巨大的经济社会价值,能够为企业带来效益,为居民提供便利。应有效整合来自于政府职能部门、事业单位、行业协会、中介组织等相关部门的公共数据资源,统筹建设覆盖国家、省、市、县四级公共数据资源开放共享平台,推动公共数据资源实现开放共享。同时,加强大数据立法,加快数据安全关键技术研究,切实保障数据安全。

3.5加大人才培养力度

鼓励高等院校以市场需求为导向开设大数据相关专业,培养数据采集、分析、挖掘等专业化人才。引导高等院校、企业、科研院所等部门深度合作,联合培养跨界复合型、实用型和创新型大数据人才。加大人才培养引进力度,以“高层次创新型人才遴选培养计划”“百千万人才引进计划”等重点人才计划项目为抓手,有针对性地培养引进大数据人才,培养一批懂管理、懂应用的大数据人才。尤其是注重从硅谷等大数据发达地区引进一批国际化高端人才。探索“人才+项目+团队”“人才+基地”等人才培养新模式,注重在产业发展中吸引人才、培养人才、成就人才。

参考文献:

[1]马建光,姜巍.大数据的概念、特征及其应用[J].国防科技,2013,34(2).

[2]方巍.大数据: 概念、技术及应用研究综述[J].南京信息工程大学学报,2014(5):406—419.

[3]王小明,岳峰.发达国家推行大数据战略的经验及启示[J].产业经济评论,2014(5):94-98.

[4]宁家骏.推进我国大数据战略实施的举措刍议[J].电子政务,2015(5):2-5.

[5]李燕,张淑林,陈伟.英国政府数据开放的实践、经验与启示[J].情报科学,2016(8):148-152.