
大数据重塑未来国际战略格局
大数据是新的石油,是本世纪最为珍贵的财产。大数据正在改变各国综合国力,重塑未来国际战略格局。2013年7月,国家主席习近平视察中国科学院时指出:“大数据是工业社会的‘自由’资源,谁掌握了数据,谁就掌握了主动权。”
大数据“安全的小船不能说翻就翻”
数据显示,2015年全球数据泄密的事故达1673起,涉及7亿多条数据记录。《Verizon 2015数据泄露调查报告》也显示,500强企业中,超过半数曾发生过数据泄露事件。更令人惊悚的是,60%的案例里,攻击者仅需要几分钟就可以得手。没有大数据安全,就好比一个国家没有安防一样,数据得不到保护,随时有可能受到破坏、攻击和篡改,极大地阻碍大数据产业的健康发展。可见,实现大数据产业可持续发展的前提是数据安全。
我们平时关心更多的数据“锁”或者“仓库管理员”是否可靠,其实更深层次的数据安全是数据库的安全。我国大数据库几十年一直用国际技术,说白了就是别人建了仓库,我们把数据装到别人的仓库里,按别人的规则、规范使用管理自己的数据,还用别人的仓库管理员(CPU)管理数据,什么都是别人的,除了数据来源是自己的。那么,我们要怎么用这些数据?用了干什么?用了能有什么结果?最终都是国际技术说了算。久而久之,我们国人已经自觉不自觉有个观念:国际技术保障数据安全,但这种安全真的安全吗?有一天国际技术不保障这种安全了,国际技术游戏规则变化了,国际技术被核心技术国完全掌控了,我们怎么办?
在大数据时代,甚至人们连吃什么、用什么都依赖数据分析时,我们依然不把最核心的数据安全放入改革制高点去讨论,这是危险的。所以无论什么性质的改革,核心还是硬技术实力的提升,只有核心基础技术实力提升了,用改革的办法推进核心技术结构调整,减少无效和低端供给,扩大有效和中高端有核心技术支撑的供给,增强供给结构对需求变化的适应性、灵活性、安全性,提高全要素生产率,才能使供给体系更好适应需求结构变化。
在大数据时代,大数据改变人类生活的说法一点儿也不夸张,但如果没有适时建立起大数据安全保障体系,大数据意味着存在安全隐患。对任何企业、机构、机关乃至于社会来讲,大数据分析都是最敏感的资产。大数据分析工作提供了精准、关键的竞争优势;另一方面,如果上述分析被别人掌握或落入别有用心之人手中,则会陷入巨大的风险中,这对企业来讲是如此,对机构来讲是如此,对国家更是如此。
数据库技术建设是国家战略安全无法回避的问题
现在国家间实力竞争,经济实力的竞争占据主要战场,整个社会商业数据分析就是这个主要战场的核心要素,而管理运用这些要素的大数据核心技术就是这些要素的保护者,卫士也就是数据仓库。我们应该在这些核心要素上痛下功夫,无论前端多少展现平台,这不重要,至少我们可以做到把自己的数据装在自己的仓库里,并自己制定规则,虽然数据库建设是所有大数据里最难啃的技术部分,但是也是最核心部分,对技术要求最高。
如果如何使用数据和管理数据,都是我们自己说了算,最好还把这个说了算的标准拿到国际上去,让国际上也使用我们的标准,这样我们就不但拥有了自己的技术,而且拥有了被国际社会认可的,被国际社会遵从的核心技术标准,那么这种核心竞争力应该是供给侧里“补短板”最有力的体现。我们国家在国际标准委大数据分会数据库标准提案的通过,意义也就不仅仅是在国际标准化组织里制定标准这么简单。
我们国家一直以来大数据就是依赖国际技术,因为技术是人家的、产品是人家造的,标准自然就是人家制定了,定了产品标准接下来就是定游戏规则,道理很明白,就是咱们技术上突破不了,就永远用别人的游戏规则玩游戏。所以这场革命势在必行,国家正在这个方面加大力度。大力支持供给侧改革中的“补短板”,其实也是由原来“中国制造”升级到“中国智造”的技术革命过程。在原来由国际上美、德一统天下的大数据核心技术领域,标上“中国智造”这一标志也应该是具有供给侧革命性意义的。
大数据正在成为经济社会发展新的驱动力,将涵盖经济社会发展各个领域,成为新的重要驱动力。大数据重新定义了各大国博弈的空间。在大数据时代,世界各国对数据的依赖快速上升,国家竞争焦点已经从资本、土地、人口、资源的争夺转向了对大数据的争夺。未来国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用的能力,数字主权将成为继边防、海防、空防之后另一个大国博弈的空间。
中国需要加快形成大数据国家战略,着力规划“大数据战略”中长期路线图与实施重点、目标、路径,统筹布局,加快大数据发展核心技术研发,推进大数据开放、共享以及安全方面的相关立法与标准制定,抢占新全球科技革命和产业革命战略机遇期,重构国家综合竞争优势已经迫在眉睫。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12