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数博五年:中国科学院梅宏院士在数博会的演讲

2019/5/23 20:44:28
来源:人民数字贵州 责任编辑:徐婷



尊敬的王晨委员长,各位领导,各位嘉宾,各位同行,大家上午好!非常高兴再次参加贵阳的数博会,也非常荣幸有一个机会来和大家分享我自己关于构建大数据治理体系,营造产业发展良好环境的思考。感谢组委会给我这么一个机会。

大数据作为国家战略受到党中央的高度关注,总书记在多个场合对大数据发展都给出了重要指示,在十九大报告中提到,“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合。”去年底,在中共中央政治局第二次集体学习会议上发表重要讲话指出,大数据是信息化发展的新阶段,并就实施国家大数据战略、加快建设数字中国作出了五项战略部署,其中第一项就是推动大数据技术产业创新发展。今年420日,在全国网信工作会议上,总书记又指出,“信息化为中华民族带来了千载难逢的机遇,要推动信息领域核心技术突破,发挥信息化对经济社会的引领作用。”应该说,总书记的系列讲话,开启了我国大数据事业发展的新篇章。

在这里我想和大家一起回顾一下大数据的发展,特别是大数据产业生态发展及其重点的变迁。随着大数据价值和潜能为全社会所认知、所关注,大批的企业、开源基金以及风险投资纷纷进入大数据领域。全球大数据产业的生态在2012年基本形成雏形,2013年达到大数据宣传的顶峰。我这里PPT用了历年的高德纳的曲线图,大家可以看到,在2012年、2013年基本达到一个顶点,2014年基本上趋于理性、成型,2015年、2016年的宣传热点不在曲线中出现。我想,这在某种意义上表明大数据进入理性、健康的发展期。

我们看一下大数据产业生态,大家知道,2012年,澎湃社基于美国风险投资人迈克尔·塔克绘制大数据产业生态地图第一次发布,我们分析了这几年产业生态地图的发展,可以看到产业生态焦点、重点变化。如在2012年,大数据领域最具影响力的技术和产品主要是围绕着数据的清洗、汇聚、存储、处理等基础技术和基础设施展开的。到2014年,随着2014年已经形成一批针对特定应用场景的大数据管理和处理解决方案,数据驱动的人工智能取得突破性进展人们分析数据,并从中间萃取信息、知识热能高涨,这时候数据分析产品就成为相关生态系统中最为活跃部分。到2016年,虽然大数据技术还谈不上进入成熟阶段,但是应该说体系已经完整,与传统行业、产业结合也日趋紧密,面向行业和领域大数据应用和相关企业的发展恩非常迅速,成为新的焦点,大数据生态趋于成熟。到2017年,随着行业领域应用不断的深入,数据作为基础性战略资源的地位也日益凸显。数据确权、数据质量、数据安全、隐私保护、流通管控、共享开放等问题日益受到高度关注,并引发各界深度思考,大数据治理这个问题就受到了广泛的关注,成为产业生态系统的一个新的热点。

我们看一看大数据治理研究和实践现状,各界学者展开研究和实践,我们已经看到有不少成功的研究和实践探索工作。比如,在国家政府层面,围绕促进数据共享开放、保障数据安全和保护公民隐私等方面陆陆续续出台相关的政策和发展,比如说就咱们贵阳出台了自己的地方法规,促进政府数据的共享问题。昨天,欧盟史上最严厉的GDP案最正式生效,也引起大家的热议,这些都是各个层面所做的工作。第二方面,有很多针对每个企业组织、机构怎样改善数据管理的能力的能力成熟度模型陆续出现。我们中国在信标委领导下的大数据标准工作小组也同时推出了自己的一套能力成熟度模型,帮助相关的企业建立数据管理的相关体制机制。从技术上,面向数据质量保证的方法与技术,促进数据互操作的技术和规范标准也得到广泛关注,有很多研究成果,特别是近几年,数据质量、方法和工具受到了广泛的关注,在市场上持续走高。

然而,分析当前现状我们也看到还存在若干问题和不足。第一,大数据治理概念的使用相对比较狭义。大都以企业组织为对象,仅仅是从一个组织的角度来考虑大数据治理相关问题。比如,从大数据类型、行业领域、治理科目等纬度来定义企业的大数据治理框架,指导企业制定相应的大数据治理计划,或者从原则、范围、实施与评估等纬度规范企业的大数据治理工作。然而,我们的现状是,多元数据的聚集和跨组织、跨领域数据深度融合挖掘才是展现大数据价值的前提,在价值的驱动下,各界普遍存在着对突破数据的组织边界进行流动的需求。我们可以看到,随着数据开通流通技术以及相关渠道逐步建立和完善,数据跨组织流动和应约已经在发生,而且呈现日益普遍的趋势。这就需要我们大数据治理突破组织编写,从行业内到跨行业,从区域内到跨区域,从全国乃至到全球多个层次进行考虑。

第二,大数据治理内涵的理解还没有形成共识。不同的研究者,不同的组织机构,从组织业务和管理流程设计、信息治理规则、数据管理应用等不同视角都在尝试给出治理的不同定义。有的人认为大数据治理就是IT治理的延伸,是它的一部分,有的人认为大数据治理需要独立于IT治理,是数据管理的延伸。有的着重于大数据相关制度优化、隐私保护和数据变现政策。也有的把大数据治理定位为企业对其数据可用性、可获性、完整性和安全性的措施以及全面的管理等等,说明我们大数据治理对治理这件事情定义是不一致的,形成共识还有待时日。

第三,大数据治理相关的研究实践是多条线索并行,关联性、完整性和一致性不足。比如,在国家层面政策法规和法律制定等较少被学者纳入大数据治理视角。数据作为一种资产的地位还没有通过法律法规予以确立,这就对它的确权、流通带来很大影响。大数据的管理已经有不少可用的技术与产品,但是缺少多层级管理的体制和高效管理机制,怎样有效结合相关技术和标准规范,建立大数据共享开放环境仍然在探索之中。除了不断完善相关技术应对各种安全问题,新兴攻击和挑战之外,企业安全保障制度、行业自律监管机制和国家通过法律确定的强制手段方面还有需要完善,我们缺少或者没有系统化设计的相关体系进行扩展和延伸进行数据治理,这样有可能会导致数据治理的碎片化,以及一致性缺失。是不是有可能围绕数据来进行宏观的顶层设计,我想这是一个问题。

作为一个研究者,我最近做了一些思考,在这里斗胆提出一个想法,我认为需要构建一个大数据的治理体系。大数据治理体系必须要跳出单个组织的边界,从营造国家大数据产业发展环境的视角来进行全面和系统化的考虑。我理解四个方面主要内容,一是数据资产地位的确立,二是数据的管理体制,三是促进数据共享和开放,四是要保障数据的安全,还有隐私的保护。这四大方面内容涉及到每一个组织层面,也涉及到一个行业、一个领域,更多的要到一个国家层面,是一个多层级的事情,具体的手段可以通过制度的建立、法律法规的制定,标准规范包含数据标准、技术标准,还有大量的应用实践,实际上我们现在的应用实践强远远不够,很多经验还来不及总结和凝练,需要先行先试,贵州在这方面已经做了很好先行先试的工作。再有重要方面就是相应技术支撑体系建设。

在国家层次,我们需要明确数据的资产地位,在法律法规的层面确立它的资产地位,从管理体制机制方面兼顾现状、看到未来的发展,建立适合国情的良好的数据管控体制和相应的管理机制。我们也需要促进共享开放,需要制定促进数据共享开放的政策法规和标准规范,实现政府部门间的数据共享,规范市场主体间的数据流通和交易,建设政府主导的数据开放平台,促进政务数据和行业数据的融合应用。同时,要出台数据安全和隐私保护的法律法规,保障国家、组织和个人的数据安全,这是在政府的层面。

从行业层次,我们需要在国家相关法律框架的约束之下,考虑本行业中企业的共同利益和长效的发展,构建相应的行业大数据的治理规则,建立规范行业数据管理的组织机构,制定行业内的数据管控制度,制定行业内数据共享和开放的规则和相应的技术规范、数据规范,构建行业内的数据共享交换平台,为本行业的企业提供数据服务,促进行业类数据的融合应用,制定行业内数据安全保障制度,确保行业内每一个成员单位的数据安全、权益以及相应的商业秘密。

在组织层面,每一个组织都需要考虑通过组织内部的规章,把数据确定为它的核心资产,这样才能有利于有效的管理和应用,没有这件事情,这些数据甚至会成为某一个组织的负担,需要建立适应数据资源完善、价值体现、质量保障等相关的组织架构和过程规范,提升企业对数据的全生命周期管理能力,也需要促进企业内部的数据共享。特别很多大企业,大到一定程度后,企业内部的数据孤岛也是越来越多,需要加强对外的数据流通和交换,这是一个商业行为,要充分的盘活大家掌握的数据的价值。在安全隐私保护上,企业需要结合在政府层面、行业层面的上位法,以及自身的管理和相应技术措施,它既要保护企业自身的数据安全,还需要保护客户的数据安全和客户的隐私信息,所以任务也是很重要的。

在以上三个层次如何发挥作用?在国家或者政府层次需要制定大数据上位法来指导和监管行业和组织层面的大数据治理。行业层层次通过行业自治模式,作为国家和企业的沟通桥梁,在自愿原则下形成行业联盟,在国家法规政策指导下,制定行规行约,以及各类标准,监管企业行为,同时也积极的向政府传达行业的共同需求。每一个单位和每一个企业要在国家和行业框架下确立自己的目标,优化对大数据资源管理,最大化大数据获得的利益,并为行业和国家大数据发展不断贡献自己的成功案例,这三个环节是相互依存,互相促进的,这是一个治理体系不可或缺的三个层次。

以上所谈的仅仅是个人的一些思考,不一定对,供大家批评。但是我想,大数据治理体系建设是我们国家实施大数据战略的重要保障,是发挥大数据作用,做大做强大数据产业的重要因素,也是关键基础,大数据治理体系建设已经成为发展的重点。当前还处于发展雏形阶段,体系性不足,分层次、多纬度推进大数据治理体系建设仍然任重道远,需要各界的共同努力。我就讲到这里,谢谢大家。


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