
发达国家如何布局大数据战略
大数据在美国之所以能被迅速、广泛应用,与美国高度重视大数据价值、积极推动数据开放和拥有一批掌握核心技术的信息技术企业密切相关。
中国国际经济交流中心大数据战略课题组
最近几年,美国、欧盟、日本等主要发达经济体采取各种政策举措,积极推进国家大数据战略,取得了长足进展,成功经验值得中国借鉴。
将推动大数据产业发展上升为国家战略
美国在推进大数据应用上形成了从发展战略、法律框架到行动计划的完整布局,已实施四轮政策行动。第一轮是2012年3月,白宫发布《大数据研究和发展计划》,并成立“大数据高级指导小组”。第二轮是2013年11月,白宫推出“数据-知识-行动”计划,进一步细化了大数据改造国家治理模式、促进前沿创新、提振经济增长的路径,这是美国向数字治国、数字经济、数字城市、数字国防转型的重要举措。第三轮是2014年5月,美国总统办公室提交《大数据:把握机遇,维护价值》政策报告,强调政府部门和私人部门紧密合作,利用大数据最大限度促进增长,减少风险。第四轮是2016年 5月,白宫发布《联邦大数据研发战略计划》,在已有基础上提出美国下一步的大数据发展战略。
欧盟及其成员国已制定大数据发展战略,主要包括:数据价值链战略计划、资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动、实施开放数据政策、促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用等。欧盟力推数据价值链战略计划,用大数据改造传统治理模式,试图大幅降低公共部门成本,并促进经济和就业增长。2012年9月,欧盟委员会公布“释放欧洲云计算服务潜力”战略,旨在把欧盟打造成推广云计算服务的领先经济体,预计到2020年,大数据技术领域新增投资将为欧盟创造9570亿欧元产值,增加380万个就业岗位。2013年英国政府发布《英国数据能力发展战略规划》,并建立世界首个“开放数据研究所”。
日本把培育大数据和云计算派生出的新兴产业视为提振经济增长、优化国家治理的重要抓手。2013年6月,安倍内阁正式公布《创建最尖端信息技术国家宣言》,这一以开放大数据为核心的IT国家战略,旨在把日本建成具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。
2011年,韩国科学技术政策研究院正式提出“大数据中心战略”以及“构建英特尔综合数据库”。2012年,韩国国家科学技术委员会就大数据未来发展环境发布重要战略规划。2013年,韩国未来创造科学部提出“培育1000家大数据、云计算系统相关企业”的国家级大数据发展计划,以及出台《第五次国家信息化基本计划(2013-2017)》等多项大数据发展战略。
注重数据开放共享和隐私保护
目前,全球有75个国家明确承诺要建设开放政府、推行政府数据公开,并以政府白皮书、宣言和最高首长指令等形式启动开放政府数据战略。
与此同时,各国政府加强了数据隐私保护。目前全球已有近90个国家和地区制定了保护个人信息的法律。欧盟从1995年通过《数据保护指令》以来,不断完善法律法规,加强对个人隐私数据的保护。从2002年的《隐私与电子通讯指令》到2009年的《欧洲信息缓存指令》,都是保护个人隐私的监管规定。
2016年4月,欧洲议会通过《一般数据保护条例》,以欧盟法规形式确定对个人数据的保护原则和监管方式,将于2018年5月开始实施。英国、法国、德国、爱尔兰、荷兰等国家也纷纷出台要求电信运营商和互联网企业进行数据留存的法规。2016年10月27日,美国联邦通信委员会(FCC)批准了一项消费者隐私保护规则,要求宽带服务提供商在使用消费者的网络搜索、软件使用、位置信息和其他与个人信息相关的数据之前必须征得用户同意。另外,2016年8月1日,美国和欧盟签署的“隐私盾”协议正式生效,替代以前的“安全港”协议,提高了个人数据保护水平。
重视大数据重大项目研究与应用,占领大数据产业和技术制高点
发达国家以点带面引导大数据发展,通过资助重大项目研究,破解大数据发展核心技术,引导企业和社会推动大数据发展。2012年3月,美国发布《大数据研究和发展计划》时宣布投资2亿美元,联合美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构,共同提高收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据所需核心技术的先进性,并形成合力。2013年1月,英国财政部明确将投入1.89亿英镑用于大数据和节能计算技术研发,旨在提升地球观测和医学等领域的大数据采集分析能力。2013年4月,英国经济和社会研究委员会又宣布新增6400万英镑用于大数据研发,其中3400万英镑用来建立“行政数据研究网络”,汇聚政府部门和机构所收集的行政数据,促进发挥政府数据对科学研究、政策制定和执行的作用。2014年,英国政府投入7300万英镑进行大数据技术开发,包括在55个政府数据分析项目中开展大数据技术应用。2013年,法国政府投入1150万欧元,用于7个大数据市场研发项目,促进大数据研发。
建立高规格的领导机构,统筹和强化部门间协作
各国战略规划都指定专门的管理机构和执行机构,其共同特点是凌驾于传统政府机构之上,突破了传统的政府管理模式,提高了决策与执行的效率。美国由白宫科学和技术政策办公室牵头建立大数据高级监督组,通过协调和扩大政府对大数据的投资、提供合作机遇、促进核心技术研发和劳动力发展等实现大数据战略目标。日本政府内阁和总务省信息通信技术(ICT)基本战略委员会作为日本大数据战略制定和执行部门,肩负制定面向2020年日本新ICT战略的任务。澳大利亚设立跨部门大数据工作组负责战略落地,同时配备专门的支撑机构,从技术、研究等角度提供支撑。英国大数据战略分别针对提高技术能力、基础设施和软硬件建设、推进合作、数据开放与共享,指定具体机构负责,同时由信息经济委员会根据发展战略制定具体实施办法。
政府营造环境,充分调动企业发展大数据的积极性
大数据在美国之所以能被迅速、广泛应用,与美国高度重视大数据价值、积极推动数据开放和拥有一批掌握核心技术的信息技术企业密切相关。谷歌、易安信、惠普、IBM、微软、甲骨文、亚马逊、Facebook等企业很早就通过收购或自主研发等方式布局大数据,成为大数据技术的主要推动者,并快速推出与大数据相关的产品和服务,为各领域、各行业应用大数据提供工具和解决方案。除了传统信息技术企业,在大数据分析、应用及安全等领域还涌现出一批像盛庞卡(Splunk)、天睿(Teradata)等创新能力较强的创业公司,在风投资本支持下快速成长,并引导新的市场发展,为各界应用大数据提供了丰富的创新工具。
强化开源社区在技术开发中的作用,打造大数据产业链的核心竞争力
从大数据技术发展历程看,大数据核心技术如分布式存储、云端分布式及网格计算均依赖开源模式,吸引全球开发者开发、维护和完善代码,从而汇集全球智慧推动大数据技术不断进步。大数据处理的核心技术哈杜普(hadoop)、映射归约(Map Reduce)和星火(Spark)等均基于开源环境的创新发展。阿帕奇软件基金会(ASF)是推动大数据技术发展的全球顶级开源社区,集结了全球最主要的大数据技术研发公司。同时,大数据领先企业也围绕自身生态打造技术开源社区,这种开源项目方式吸引了全球顶尖技术人才共同开发,推动了技术创新和成果推广。
多措并举,坚守大数据安全底线
一是构建多方协同合作的安全机制。以美国为代表,通过体制机制改革打破数据割据与封锁,整合大数据资源,协调大数据处理和分析机制,推动重点数据平台之间的数据共享,消除和控制高级可持续攻击的危害。
二是组建网络部队,增强威慑能力。2005年4月,美军正式组建专门负责网络作战的“网络战联合功能构成司令部”。日本2005年底决定组建一支由陆、海、空自卫队计算机专家组成的5000人左右的网络战部队,专门从事网络系统的攻防。2013年初,俄罗斯国防部下令要求俄总参谋部确定建立陆军网络司令部的计划。目前,世界上已有46个国家组建了网络战部队,很多国家仍在不断加大网络空间安全投入。
三是提高防范意识,加强主动防御。美国政府要求各联邦机构对所制定的安全计划,至少每隔三年执行一次独立的安全检查或审计。
四是注重“撒手锏”的战略性技术。发达国家紧紧抓住操作系统、密码专用芯片和安全处理器等“撒手锏”的战略性技术研究。
五是依托国家外交战略,促进国际合作。美国利用网络安全话题与其他国家开展外交活动,为美国信息产业谋求更大市场份额。德国推动建立和保持欧盟在世界范围内的广泛合作、联邦政府内部的合作、联邦政府信息技术特派员负责的公共和私营部门之间的合作。
六是推进军民融合,确保制信息权。美国有关机构对大数据投入巨资,目的是应对军事和国家安全领域面临的大数据挑战,提升维护国家安全和信息网络安全的能力。美国不断加强大数据资源开采,联合有关盟友组建“五眼联盟”,进行全球监控。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-24解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-24CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-24从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23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 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18