中国大数据发展：从数据强国到全球创新引领者的转变之路
数据电源30年来，中国工业化、信息化、网络化取得了举世瞩目的成就。但我们也要看到，经济快速发展带来的问题，包括基础设施建设、环境保护、食品安全等方面的挑战，需要利用大数据等创新手段来提供更好的解决方案。巨大的需求客观上为我国大数据研究提供了许多实践机会。
中国的人口和经济规模决定了中国的大数据规模全球第一，可以为大数据研究提供很多创新视角。这也意味着中国的大数据分析解决方案将同样适用于其他国家，这将为“中国制造”向“中国创造”的转变提供难得的机遇。
目前，全球都缺乏大数据领域的技术人才和业务人才，而我国在大数据开发应用方面广阔的平台有利于快速培养该领域的领军人才，同时推动创建一批大数据人才。围绕大数据形成的创业人才。企业方面，通过企业、科研院所和大学之间的合作，中国有望在大数据领域处于技术前沿。
大数据也将为推动中国经济转型发挥重要作用。首先，大数据分析可以帮助解决中国城镇化发展面临的住房、教育、交通等问题。例如，通过实时采集和分析交通流量数据，可以指导驾驶员选择最佳路线，改善城市交通状况。其次，大数据研究有助于推动钢铁、零售等传统产业升级，向价值链高端迈进。第三，大数据应用有助于我国发展战略性新兴产业快速站稳脚跟，巩固和提升竞争优势。
与此同时，云计算、大数据、物联网等新概念的兴起，必然带来深刻的产业革命。如果说前两次工业革命中国因历史原因而处于落后阶段，那么以大数据为代表的第三次工业革命必定是中国真正成为经济强国的历史机遇。事实上，全世界还没有准备好迎接这场革命。目前尚不了解如何定义数据的类别、质量和价值，也不了解如何保护数据的隐私、安全和版权。尚未建立良好的数据产业生态环境。也没有大数据的教育和培训。这种不明确性给了我们更多的机会，而我国独特的制度让我们能够以世界其他国家无法想象的规模“做大事、做好事”。政府、企业、学术界、投资界和媒体需要齐心协力推动这一变革，从而深刻改变我们的社会和经济。
面对大数据时代，社会经济需要适应现代化发展，实现新转型。这就需要深刻思考我国经济社会特点，发现我国在新一轮现代科技革命中面临的短板。
打破社会结构的“马赛克”
改革开放打开了中国的国门，成为近几十年来中国经济快速发展的重要原因。一个国家的繁荣富强与其开放程度密切相关，但中国的对内开放才刚刚开始。社会内部开放重点是社会流动和社会交往。中国城市化进程的加速和互联网的发展是社会内部开放的具体体现。但目前仍处于消极、非理性状态。需要逐步向合理方向转型，真正打破社会结构“马赛克化”的现象。
所谓社会结构“马赛克化”，是指社会中的群体基于政治、文化、经济等多种因素被划分为不同的单位。不同单位的个体形成特殊的利益和价值共同体，享受不同的经济和社会政策，导致了他们与单位外的人之间的分离和对立。社会结构的“马赛克化”是信息封闭的产物。封闭的信息阻碍了人们与外界的交流，从而形成了“马赛克”的社会结构模式。
中国社会转型呈现多重复杂特征。这种多重复合的转变表现在农村社会向城市社会的转变、计划经济向市场经济的转变、农业社会向工业社会和知识经济社会的转变、封闭社会向开放社会转变等八个方面。社会。从三维官僚社会向扁平化网络社会的转变，从产业追随向产业创新的转变，从线性经济向循环经济的转变，从生存文化向发展文化的转变。这八个方面的转变互为前提、相互渗透、错综复杂。在社会多元化、复合转型的关键时期，任何政策和制度都应该具有系统集成和顶层设计的特点。旧体制已不能适应社会经济发展的需要。发展过程中开始出现许多问题和矛盾，如收入差距的扩大、环境的不断恶化，必然成为社会转型的障碍。探索新的制度创新已成为时代发展的必然趋势。
人类的需求是多种多样的。 21世纪以来，在全球化背景下，智力资本、人力资本快速流动，世界进入协调发展轨道。如何利用大数据的力量有效激发科技创新和文化进步，不仅需要改革创新，更需要拓展，打破社会停滞显得尤为重要。
创新是中国发展进入知识经济时代的关键词。单纯依靠自上而下的创新模式已经不能适应高度个性化信息时代的要求。大数据时代，创新的力量正在流向普罗大众。
以英国、美国为代表的大数据国家相继推出新的治理方案，就是将权力从中央政府向地方政府、从地方政府向社区、从政治家向公众放权，让公众能够承担更多责任。从而建设“更大、更强、更好”的社会。应该说，这种去中心化的模式是符合大数据的特点的。信息的流通和等级的降低，使个体的力量空前增强，从而形成了强大的网络社会。
网络社会的最大特点是适应个体创新能力的组织要求。它可以从一点辐射到整个网络，既促进了创新，又降低了创新成本。
打破“马赛克”还可以改变中国社会长期以来数据意识薄弱的现象。尽管中国在信息化、数据化方面落后于欧美，但中国的网络发展速度却是全球第一。我们有数据流通的渠道，但缺乏的是收集数据的意识。
数字化管理的基础是实事求是。中国未来的持续进步，有赖于这种实事求是的精准管理体系的实现。
https://img2.baidu.com/it/u=1285321262,679992392&fm=253&fmt=JPEG&app=120&f=JPEG?w=546&h=310
我国大数据产业：仍处于起步阶段
2012年，中国大数据产值达到120亿美元。随着从事数据的机构和相关公司数量的增加，未来国内数据采集的成本也会下降。例如，基因数据库分析相关的数据五年前只能花100万美元购买，但现在只需1000美元就够了。
总体而言，如果说美国自称仍处于大数据发展的初级阶段，那么中国的大数据则处于萌芽阶段。目前，我国的大数据开发和应用仅局限于商业领域，尤其以百度、阿里巴巴、腾讯、新浪等互联网企业为代表。他们可以利用多年来积累的数据进行独立开发。
作为制造业代表的海尔集团这两年也强调大数据的应用，快速响应客户、感知客户需求。
一些行业在大数据领域取得了一定进展，尤其是零售行业。通过RFID、供应链、会员卡等海量数据，可以挖掘出更多有价值的信息，帮助商场更好的运营、盈利。
从概念层面看，中国企业界对大数据的认识还比较模糊，但从他们对概念的描述以及对自身模式的定位来看，甚至可能连雏形都算不上。
政府在数据开放和数据应用方面落后于商业组织，需要迎头赶上。
我国大数据发展主要包括以下力量：
政府的权力。以工信部为代表的各部委已展开广泛的行业讨论，力图给大数据一个标准的定义。
公司的力量。有两种：一种是有自身发展优势的，比如百度这样的科技公司；另一种是借助数据外包公司开发，这是目前中国商业的主流模式。
投资者的力量。以宽带资本为代表的投资基金主动对接产学研各方面资源，推动中关村数据产业联盟成立，使中关村成为我国重要的大数据战略基地。
在人才储备方面，专业数据分析师的作用尚未确立。与英美国家相比，我国专业人才储备不足。
大数据除了技术和资本，更重要的是意识的革命。它需要打破小数据时代结构样本分析的局限性，彻底颠覆数百年的因果观念，转而在大数据的海洋中寻找关联。这种意识上的革命对于中国政府和企业来说是难以消化的。例如，政府部门认为掌握公共信息就是大数据，而忽视透明度和公开性。企业认为用户行为是大数据，但不知道如何开发更有价值的信息。
中国的大数据还处于燎原的阶段。产业链各环节企业缺乏沟通、协调发展的理念，缺乏对行业用户需求的深入了解。这不仅阻碍了我国大数据产业企业形成合力，也使得大数据相关产品和解决方案缺乏行业应用基础。
以下是英特尔发布的中国大数据分布图： 大数据的短板
首先，大数据的一个重要前提是数据的海量性。中国的独特优势是人口带来的海量用户行为数据。然而，海量只是大数据的众多先决条件之一。我国在数据开放性、流动性、交互性方面还远远不够。
其次，我国目前的数据处理技术还不成熟，还没有准备好拥抱大数据时代。移动互联网的发展导致移动性和社交性的融合，定位了社交情境中的时间和空间。这种趋势带来了很多价值，例如，融合移动和社交的应用程序将影响用户的消费决策。但同时，海量数据的出现使得精准的目标分析变得困难，而目前国内的数据分析技术还不足以更好地利用这些数据。
https://img1.baidu.com/it/u=3821455048,3163080184&fm=253&fmt=JPEG&app=120&f=PNG?w=946&h=744
移动互联网是不可阻挡的趋势。无论是在中国还是美国，使用移动终端访问互联网的人数都已经超过了PC互联网。
第三，从政府层面来看，信息公开也是政府利用大数据治理国家的必要条件。中国和美国在这方面还存在差距。美国1967年通过《信息自由法案》，中国社会2008年左右才制定《政府信息公开条例》，实施四年来，整体情况并不理想。
除了起步较晚之外，各方面都受到很大的制约。信息公开是一件非常困难的事情。困难的是，没有人愿意主动透露！尽管说到透明度和开放性，大多数人都会同意这些是正确的价值观。但一旦要透明、开放，透明、开放就会立刻变成一种威胁，让一些机构望而却步。
第四，数据的真实性也可能成为阻碍中国大数据时代的障碍。社会上利用数据造假的常见问题可以概括为以下几个方面：一是对数据的片面解读，也可能是故意的；其次，它是人为控制数据收集和统计过程以产生结果。失真和偏差；三是秘密操作、修改数据；四是无中生有、“创造”数据。这是最糟糕的，因为虚假数据对社会的危害比没有数据更大。
第五，缺乏非结构化数据。企业的数据越是非结构化、无组织性，大数据就越有效。以银行为例。由于银行产生的数据更加有组织和结构化，银行并不是大数据的先驱。社交网站可以成为用户展示自我的多媒体地带，拥有大量的非结构化数据，可以弥补电子商务网站在这方面的不足。恐怕这也是阿里巴巴投资新浪微博的原因之一。
制定国家大数据战略
无论对于政府、企业还是个人来说，理性和开放是拥抱大数据浪潮的必备品质。为了避免成为信息孤岛，避免错失这场产业革命，我们必须从顶层设计入手，从软件、硬件和信息沟通机制三个层面做好准备。
我国国家大数据战略的主要内容包括：建设大数据研究平台，这是国家顶层规划，整合创新资源，实施“专项计划”，突破关键技术；构建大数据良性生态环境，制定配套政策，组建产业联盟，制定行业标准；打造大数据产业链，推动创新链与产业链有效嫁接。
由于大数据的去中心化、非结构化的特点，自上而下和自下而上的界限并不那么明确。政府要开放思想、打通数据墙，让公众真正参与治理过程，实现真正的开放政府、科学治理。
同时，用户隐私将成为大数据时代备受争议的话题。大数据本质上需要信息开放，而信息开放是一个复杂的问题。有的涉及行业内竞争，受商业因素影响，企业不愿意开放；有些涉及个人或行业本身的隐私或保密，不能向公众开放。在大数据应用过程中，保护互联网用户的隐私权和数据是开放信息时的重要考虑因素。
各国在思考这个问题时，应该具体问题具体分析。政府应认真分析哪些领域的数据可以开放，并考虑开放共享后的数据管理、数据质量、数据隐私和数据保护等问题。
挖掘大数据价值、推动大数据发展，需要政府发挥作用。大数据是很多重点行业关注的问题，从国家角度来看，是重要的战略资源。
同时，学术界和工业界要共同支持和鼓励大数据的发展。只有学术价值与产业价值融合，才能真正释放大数据的应用价值。虽然学术界和工业界关注的价值点并不完全相同，但还是有一些共性的。发现和利用共性对于解决制定大数据战略时出现的问题非常重要。
大数据给中国发展带来新机遇。只有抓住转变生产方式的关键，才能解决转变发展方式的深层次矛盾。展望未来，大数据将拉动内需巨大增长，建设智慧城市和乡村，密切政府与民众的联系，促进民主和社会进步。大数据产业将形成新的增长点，数据业务主力将带动各行各业转型升级。利用大数据优势，用信息生产力和先进生产方式驱动发展方式和经济运行机制变革，可以给我国带来“数字红利”，提高“新四化”建设的现代化水平。
未来，以电信、教育、医疗、金融、石油石化、电力等政府和行业为主的大数据应用将直接带动全社会的应用规模。大数据将带来意想不到的变革性影响，使数据业务成为各行各业的主要业务。以大数据为核心，企业将向分析即服务升级转型，从而改变各行各业的商业业态。广义上的分析即服务包括所有基于大数据的高附加值创意服务，例如基于咨询数据平台的生活方式设计师服务、基于统计数据挖掘的商业分析服务、基于设计平台的创意服务等。设计服务、管理服务、教育服务、基于大数据的翻译服务、基于行业或价值模块细分的服务等等。
抓住大数据机遇，中国将在现代化制高点上提高信息时代的国际竞争力，而不仅仅是GDP的积累。
页:
[1]