
唤醒“沉睡”的科学大数据 蕴藏巨大价值
大数据时代,正在以一种不可阻挡的态势到来。
近日,国务院印发并对外公布《关于促进大数据发展的行动纲要》,提出要大力发展大数据产业。这意味着国家层面对于大数据的重要性有着清醒的认识。同时,大数据相关产业也必然将迎来新的发展高峰期。
作为大数据的一个分支,科学大数据无疑有着独特性。来自科研领域的大数据如何走向社会化?科学家累积的数据能否成为产品?如何加速科学大数据的转化?在日前举办的2015科学数据大会上,与会专家就此进行了探讨。
科学数据蕴藏巨大价值
大数据时代的到来,似乎超出人们的想象。而数据累积与增长的速度,也似乎超出人们的预估。
中科院院士郭华东介绍说,谷歌每天的运算数据是20PB(1PB为1拍字节,等于250字节),欧洲核子中心每天产生的数据量约有15PB,而全球变化数据量在2030年预计达到350PB。
科学数据蕴藏着巨大价值。例如,从海洋卫星、气象卫星、资源卫星等获得的空间地球大数据,在保护生态环境、评估土地资源、预防自然灾害等方面起着重要作用。
再比如,中科院寒旱所在我国寒区旱区开展了长达数十年的研究,并由此积累了大量数据。这些数据对于政府、企业有着巨大价值。
中科院寒旱所寒区旱区科学数据中心副主任张耀南介绍说,目前寒旱所部署在全国的观测点有5万多个,覆盖国土面积的近2/3,在寒旱区冰川、冻土、积雪、沙漠、高原大气、生态环境、水文土壤及内陆河流域等方面积累了相当可观的数据量。但“如何让科学数据社会化,是一个需要解决的问题,也亟待探索”。
国际数据公司的统计显示,中国目前拥有的数据量占全球的14%,但数据利用率不到0.4%。大量数据仍在“沉睡”,未能充分发挥自身价值。
绕不开的障碍
对于科学数据的社会化,科学家不是没有做过努力。比如,中科院遥感地球所成立了中科遥感信息技术有限责任公司(以下简称中科遥感),旨在加速推进中科院遥感与空间信息技术成果的转化与产业化,并向外界提供大数据相关服务。
然而,中科院遥感地球所研究员、中科遥感总裁任伏虎表示,出于行业保护、政策因素等原因,目前科学数据的开放程度还不够,这影响了其社会化进程。
此外,虽然科学数据大多由科学家提供,但科学数据的产生与累积离不开国家科技计划、基金项目的支持。这就导致了一个现实问题:科学数据一旦开放共享产生价值,其获得收入的分成情况不好处理。钱到底是给科学家个人,还是给政府,是一个令人头痛的问题。而科学家一旦不能获得适当收入,其积极性也会受到影响。
长期在中科院从事信息化工作的研究员吴钰表示,目前材料基因组研究已经获得一定程度的进展,这就是科学数据开放利用的成果。但不能因此忘记开放中的风险问题,“信息安全问题不能忽视,一些数据的泄漏会产生严重后果。不过,我们也无须过分害怕这个问题”。
主动拥抱市场
科学数据的社会化无疑是大势所趋。那么,怎样为其提供“加速度”呢?
“毫无疑问,科学数据要主动拥抱市场。科研人员提供的数据要瞄准企业需求。”任伏虎表示,同时要形成良好的市场机制,让科学家获得收益。
复旦大学教授朱扬勇也表示,只要社会有需求,科学数据就可以交易;只要交易,就能产生价值。至于科学家的收益问题,可参照专利转让的做法,通过技术入股方式,让科学家、机构从企业获得合理报酬。
吴钰则认为,要加速推动科学数据为创新驱动发展提供动力,让科学数据在智能制造、生物技术等领域大有可为。“至于让科学数据的价值得到体现,在政府层面,可考虑建立相应的政府采购制度,让政府购买服务。”
张耀南表示,在科学数据社会化的具体过程中,专业人才不能缺位。科学数据的来源相对比较狭窄,社会各界此前较少了解科学数据的社会、经济效应。因此,需要专门人才进行科学数据社会化的推介工作。“总之,必须重视科学数据的科普与营销工作。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA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基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21