
国家信息中心周民:解读大数据纲要
自2015年8月国务院发布《促进大数据发展行动纲要》(以下简称大数据纲要)以来,大数据如雨后竹笋般成长起来,无论是政府还是产业界人士都在关注大数据的发展。国家信息中心周民副主任前段时间在中国(廊坊)大数据产业周活动中接受了IT168记者的采访,为我们详细解读了大数据纲要及大数据发展前景。
开放、创新、安全 大数据三大任务
通过大数据将推动政府管理理念和社会治理模式进步,加快建设与当前社会主义市场经济体制和中国特色社会主义事业发展相适应的法治型政府、创新政府、廉洁型政府、服务型政府,逐步实现政府治理能力现代化。
周民指出,大数据纲要部署有三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享,推动资源整合,提升治理能力。大力推动政府部门数据共享,稳步推动公共数据资源开放,统筹规划大数据基础设施建设,支持宏观调控科学化,推动政府治理精准化,推进商事服务便捷化,促进安全保障高效化,加快民生服务普惠化。
在大数据行动纲要发布后,十八届五中全大数据又有重要的论述,在创新发展方面,要实施国家大数据战略。在这样的发展背景下,不论是政府也好,还是从事信息化的企业也好都要转变观念,用大数据思维提升国家治理能力。国家大数据战略其中一个重点就是要把政府掌握的数据共享和开放。
政府在履职的过程中形成了许多数据资源,虽然从数据量的角度来看它相比于社会经济生活中产生的数据相对较少,但政府大数据它的价值密度比社会数据资源价值密度高出许多。促进大数据的发展首先要促进政府大数据的开放、公开、共享。
二要推动产业创新发展,培育新兴业态,助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用,推动大数据发展与科研创新有机结合,推进基础研究和核心技术攻关,形成大数据产品体系,完善大数据产业链。
在产业方面要用创新发展的思路来推动大数据产业的发展。大数据纲要中同时提出了用创新发展带动整个大数据产业发展。从产业链角度来看,大数据包括了采集、处理、分析,以及交易、应用等多个环节,在这个产业链中底层需要基础支撑比如硬件、云计算技术、计算资源存储、数据挖掘分析工具到后续的支撑应用以及国际许多先进的技术。在这方面,我国还远未实现安全可控,关键核心技术还要依靠国外的产品,所以产业方面需要创新发展,加大对大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度,深化大数据应用,推动我国大数据产业健康发展。
▲国家信息中心周民副主任
三要强化安全保障,提高管理水平,促进健康发展。健全大数据安全保障体系,强化安全支撑。
大数据一旦集中起来,数据量将非常巨大,首先考虑的就是数据安全问题。一是从脱敏、去隐私化做好安全保障,二是要做好数据安全防护。
国家信息中心全力参与大数据战略落地
随着大数据纲要的发布,国家信息中心在大数据方面也在积极参与相关工作。比如大数据行动纲要指出在2018年要建成国家统一数据开放平台,其中中央层面国家统一数据共享与交换平台是由国家信息中心承建,目前该平台雏形已经建立,连接了几十个部委,这些部委都可以依托这个共享平台,实现自己的业务和其它业务的数据共享与交换。目前,已有多个重要信息系统在利用这个平台。未来随着信息化建设的不断深入,数据共享与交换平台将发挥出更重要的作用。
从产业的角度来看,国家信息中心采取了事企合作的方式,利用社会化的资源与技术,把产业的先进技术应用到系统建设中来。同时通过与廊坊市的积极合作,共同开展大数据等方面的应用与研究,将为今后政府数据进一步公开提供基础,并能够让社会企业利用数据资源开展增值服务。
虽然我们可以看到大数据的大好趋势以及发展前景,但大数据的广泛应用仍然存在一定的挑战。对于此,周民认为,大数据共享在不同的部门认知和理解需要一个过程,现在虽还不能做到所有部委都把数据进行公开、共享,但从近几年发展趋势来看,已经有部分部委把数据拿出来做共享,相信随着时间推移,会有越来越多的部委将数据进行共享,以更好的服务社会。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22