京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
张茉楠:发展大数据应升级为国家战略
大数据时代的到来,让“数据即资产”成为新的全球共识,发展大数据已经成为全球趋势,国家竞争焦点正从对资本、土地、人口、资源/能源的争夺转向对大数据的争夺,大数据颠覆性地改变全球战略格局、国际安全态势、国家治理架构和资源配置模式,引发了巨大的经济社会变革。对于中国而言,只有将发展大数据上升为国家重大发展 战略、上升为提升国家治理体系与治理能力现代化的层面,才能实现“变道超车”。
大数据(Big Data),或称巨量资料,指的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产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
全球数据正呈现出惊人的增长态势。根据IBM公司估算,人类自有史以来至2003年所创造的信息量为5EB,而到2011年,人类每两天就能产生5EB的信息量。互联网数据中心(IDC)认为,数据产生成本的下降、投资规模的增加和数据存储能力的增长,最终导致了全球数据增速符合“大数据摩尔定律”,即全球数据量大约每两年翻一番。预计到2020年,全球需要管理的数据量将达到35ZB,是2010年的29倍。
我国大数据应用
前景广阔
从我国情况看,随着信息化普及程度和应用水平的提升,金融、交通、电信等重点行业和医保、社保、海关等重要领域已经实现或逐步实现了大量、海量业务数据的集中。中国拥有全球第一的人口数、互联网用户数和移动互联网用户数,大数据应用前景广阔,成为全球最重要的大数据市场之一,已经成为名副其实的“世界数据中心”。根据工业和信息化部电子科学技术情报研究所的调查,2011年中国电信、金融、医疗、文化等国家重要基础数据总量约为900PB。中国移动互联网流量在过去18个月中增加了10倍,占到全球互联网流量的10%;淘宝网每天交易达数千万笔,其单日数据产生量超过50TB,存储量超过40PB;百度每天大约要处理60亿次搜索请求,数据量达到几十PB,每日新增数据10TB;上海证券交易所每秒处理近9万笔业务,每日成交笔数达到3亿笔以上;中国联通用户上网记录达每秒83万条,即每月1万亿条,对应数据量为每月300TB。
然而,相比领先国家,中国仍面临诸多战略风险与挑战,阻碍大数据在国家治理层面上的应用:
一是缺乏比较明晰的大数据战略顶层设计,大数据作为战略性资源地位尚未凸显。我国大数据战略的国家顶层设计尚未出台,作为基础性资产、以及国家/国民财富的重要地位尚未凸显,特别是与之适应的生产关系、制度安排等仍处于空白。
二是条块分割体制壁垒和“信息孤岛”,阻碍国家治理中的数据开放和共享。围墙里的大数据注定成为死数据。目前,我国金融信用信息基础数据库已经为1859.6万户企业和其他组织及8.2亿自然人建立了信用档案,但这些数据第三方机构很难获得。长期以来,由于条块分割管理体制限制,各级政府部门间的信息网络往往自成体系、相互割裂,数据难以实现互通共享,导致政府掌握的大数据大都处于割裂、闲置和休眠状态。同时,由于政府部门业务管理信息系统开发和建设的“部门化”,政府信息系统出现“系统林立”和分裂状态,公共信息资源重复采集现象严重,政府治理成本偏高。
三是传统治理思维和治理体制在大数据时代明显不适应,数据治国的意识较为滞后。世界范围内,大数据正重构政府、市场、社会三者之间关系模式,使国家治理结构实现从国家独大的治理结构转向多元共治,然而,我国现有国家治理体制已明显不适应大数据时代新趋势的变化,不少政府部门尚未意识到利用大数据改造传统政府治理和政府流程再造的革命性影响。
四是法治建设滞后,维护“数据主权”的法律标准框架严重缺失。我国大数据法治建设明显滞后,用于规范、界定“数据主权”和数据资产的相关法律普遍缺失,缺乏有效的大数据思维和法律框架。
五是全球大数据战略博弈升级,我国面临较大数据安全与数据防御风险。当前,借助大数据革命,美国等发达国家全球数据监控能力升级,造成我国数据安全和数据防御风险上升。根据“棱镜门”事件披露信息,美国政府和大数据公司紧密结成“美国数据情报联合体”,共同对全球数据空间进行整体性监控分析,构筑“数据霸权”。美国 “八大金刚”几乎渗透到中国政府、海关、邮政、金融、铁路、民航等各个领域,给国家治理带来异常严峻的数据安全隐患。
大数据革命
关乎中国未来
大数据革命才刚刚开始,这是一场关乎中国前途未来,涉及利益深刻调整的革命,要有大思路、大举措。建议国家尽快打破“碎片化”格局,规划“大数据治国”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,建立完善大数据产业的市场化资源配置模式,以及“互联互通、共享共治”的制度体系,真正抢占新的全球科技革命和产业革命的战略机遇期,重构国家综合竞争优势。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17