
大数据国家战略推动“数据驱动经济”
五中全会首次明确大数据上升为国家战略。大数据时代的到来,让“数据驱动”成为新的全球大趋势。国家竞争战略正从对资本、土地、人口、资源/能源的争夺转向对大数据的争夺。
日前闭幕的五中全会首次明确大数据上升为国家战略。
大数据时代的到来,让“数据驱动”成为新的全球大趋势。国家竞争战略正从对资本、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经济形态、国际安全态势、国家治理和资源配置模式,引发了巨大的经济社会变革,而数据开放与共享成为推动各国大数据发展的使能器。
近些年来,全球各国纷纷将开放数据纳入到国家发展战略。截至2014年4月,全球已有63个国家制定了开放政府数据计划,数据开放推动政府从“权威治理”向“数据治理”转变。美国政府最先对大数据革命做出战略反应。2009年,美国联邦政府发布《开放政府指令》,作为大数据的前奏推出了“D ata.gov”公共数据开放网站。2012年3月,美国联邦政府发布了《大数据研究和发展计划》,正式启动了“大数据发展计划”,宣布将投入超过2亿美元在大数据研究上。
欧盟同样是数据开放的积极行动者。2011年11月,欧盟数字议程采纳欧盟通信委员会《开放数据:创新、增长和透明治理的引擎》的报告,开始推进开放数据战略,该战略从三方面对原有法律、政策进行修订与补充:第一,建立适应信息再利用的法律框架;第二,动用金融工具,以支持开放数据和行动作为建立欧洲经济数据门户的部署;第三,促进各成员国之间的协调与经验交流,为开放数据与共享提供平台。
此后,欧盟专门在2014年发布了《数据驱动经济战略》,有望近期内成为欧盟经济单列行业,为欧盟恢复经济增长和扩大就业,做出巨大贡献。欧盟在大数据方面的活动主要涉及两方面内容:一是研究数据价值链战略计划;二是资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动。数据价值链战略计划包括开放数据、云计算、高性能计算和科学知识开放获取四大战略,主要原则是:高质量数据的广泛获得性,包括公共资讯数据的免费获得;作为数字化单一市场一部分,欧盟内数据的自由流动;寻求个人潜在隐私问题与其数据再利用潜力之间的适当平衡,同时赋予公民以其希望形式使用自己数据的权利。
大数据对于中国的战略意义母庸置疑。中国是全球互联网用户、移动互联网用户最多的国家,拥有庞大的数据生产和数据消费的主体。我国已经具备建设数据大国的潜在优势。
然而,与国外先进国家相比,数据共享与开放严重滞后。我国政府掌握着80%以上的数据,是大数据时代的财富拥有者,政府作为政务信息的采集者、管理者和占有者,具有其他社会组织不可比拟的信息优势。但由于信息技术、条块分割的体制等限制,各级政府几个部门之间的信息网络往往自成体系,相互割裂,相互之间的数据难以实现互通共享,导致目前政府掌握的数据大都处于割裂和休眠状态。行政分割导致数据无法共享。我国政府数据资源多按地域或部门进行分割管理。不同地域和部门为了自身利益,形成人为数据共享壁垒,加大了政府大数据开发难度。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,政府公共信息资源重复采集现象严重,信息摩擦和治理成本偏高。
总体而言,我国政府开放数据的程度远远落后于世界领先国家。从国际上公认衡量各国信息化发展水平的全球电子政务发展指数(EG D I)上看,近十年,我国EG D I排名先升后降,从2003年第74位升至2005年第57位,2012年又跌至第78位,已经严重阻碍大数据在国家治理中的统筹与应用。因此,近期出台的《促进大数据发展行动纲要》提出要把数据开放共享作为战略部署的重要任务切中要害,顺应未来发展大势。
随着数据治理理念的影响渗透,我国公共数据开放共享进程开始逐步加快。2013年,国务院发布了《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》,要求促进公共信息资源共享和开发利用,推动市政公用企事业单位、公共服务事业单位等机构开放信息资源。此外,2011-2013年陆续上线了国家数据(N ationalData.gov.cn)、北京市政务数据资源网(BjData.gov.cn)和上海政府数据资源网(DataShanghai.gov.cn)。然而,总体而言与发达国家还有非常大的差距,据“开放知识基金会”发布的《2013年开放政府数据普查》结果,在被普查的全球70个国家和地区政府中,我国综合排名第35位,与我国经济大国和数据大国的身份极不匹配。
数据开放与共享涉及到诸如数据跨境流动和数据主权,数据开放隐私保护、数据安全保障及其政策框架体系等问题,这些重大问题的有效处理和把握将是影响中国未来推动数据开放、实施数据治国战略的关键所在。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 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 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08