京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
还有多少大数据在沉睡?业界代表呼吁构建机制推进立法
“加快制定大数据资源促进法。”今年两会期间,全国人大代表、青岛大学原副校长邵峰晶再一次提出了有关大数据的相关建议,“大数据太热了。可在火热背后,我们需要一些‘冷’思考”。
随着大数据产业蓬勃发展,大数据技术及应用逐渐渗透、融入社会各个领域,并且推动互联网等产业加快转型升级。今年的政府工作报告中提到,加快大数据、云计算、物联网应用,以新技术新业态新模式,推动传统产业生产、管理和营销模式变革。有关“大数据”的表述,已经是连续第四年被写入政府工作报告。
如何充分释放和利用大数据蕴含的巨大价值?如何形成大数据开放共享的合理机制,并确保数据安全?以上种种,成为今年两会期间人大代表们热议的话题。
让数据由资源变为资产,由资产转为价值
国务院印发《促进大数据发展行动纲要》距今已近两年光景,文中提到:全面推进大数据发展和应用,加快建设数据强国。如今,我国大数据发展进程如何?
“随着越来越多的政府、企业开始共享、开放数据,部分数据开始由资源变为商品,进入流通、应用环节。”全国人大代表、浪潮集团董事长孙丕恕认为,现在的当务之急是要让更多数据流通起来,激活中国“数商”产业的发展潜能。
“数据将打破现实中的物理疆界,渗透到社会每个角落,成为像石油、水、电一样的社会基础资源。”未来,这种“人人使用并受益于数据,人人产生并贡献数据”的模式,在孙丕恕看来,将伴随大数据技术不断发展,培育出更多新产业、新模式、新生态。
记者了解到,随着北京、上海、贵州等十余个省、市政府数据的开放,以及一些企业、行业及个人数据的释放,部分数据开始由资源变为商品,进入流通、应用环节。
“让数据由资源变为资产,由资产转为价值。”今年两会上,孙丕恕在建议中提到,鼓励各地政府设立大数据“双创”基金,建立以创新创业需求为导向的大数据“双创”中心,为创客提供场地、优惠政策、资金支持,并联合资源丰富、技术先进的大数据领先企业,为创客提供数据资源、大数据处理工具和技术培训等,孵化大数据创客及创新应用。
打造共享机制,“唤醒”沉睡大数据
作为一个万亿级的新兴产业,大数据已经成了继“互联网+”之后的又一风口。对于数据挖掘行业的前景,移动信息化研究中心今年2月份发布的一份《2016中国大数据市场研究报告》这样表述:从2013年到2016年,数据挖掘在大数据产业链中的分布情况从4.1%上升到9.2%。
无疑,数据存储、应用、挖掘等产业链纵向各环节均属于一片蓝海市场。然而,从事大数据研究20余年的邵峰晶却常用“巧妇难为无米之炊”这句老话表达自己的无奈。“大数据普及与发展中面临着一个现实问题,就是得不到想要的数据。”在邵峰晶看来,毕竟没有数据资源,其他一切都是空谈。
造成这一现象的原因,邵峰晶认为,我国缺乏从数据采集到分享的机制。“一是没有数据共享机制;二是有数据,但是数据在前期采集过程中不连续,导致价值不高。”
对此,孙丕恕也认为,数据开放程度不高、数据流通交易不畅、大数据交易群集效应不明显等诸多挑战依然存在,仍有大量数据还沉睡在政府、企业、个人手中,数据的共享、开放、流通和应用程度还远远不够,“当务之急,是解决数据收集、数据共享、数据交易、数据交付环节中的大量难题,让更多的数据流通起来。”
“大数据火热背后,我们要有一个冷思考。”对于大数据蕴涵的潜力,邵峰晶认为,可能现在挖掘程度还不到百分之一、二,“我们到底要向大数据谋求什么?大数据保护的目的是为了更好地应用,目前最大的问题就是共享机制缺失。”
孙丕恕建议,一是进一步加快政府数据开放,推动政府数据市场化运营;二是要营造大数据流通环境,建立大数据交易联盟;三是要以大数据双创为抓手,培育千万“中国数商”,繁荣大数据资源的应用创新。
推进“数据立法”渐成业界共识
大数据的属性究竟如何定位?“大数据到底是财产,还是公共资源,如果理不清楚,社会各方还是不愿意提供。”邵峰晶建议,通过立法将大数据定位知识产权的一种,对数据的界定、采集、归属权进行明确的法律界定和规范,实现“科学、合理、安全”的数据共享。
全国人大代表、天津市工业和信息化委员会主任李朝兴也认为,应立足资产属性,构建数据资源交易机制和定价机制,从平台、主体、对象等方面规范数据采集、传输、存储、使用、开放、交易的行为,发展在线、离线、托管等交易模式,推动数据交易走向规范。
今年两会上,邵峰晶建议推进制定《大数据资源保护法》,以解决数据共享中存在的问题。她表示,大数据资源内容繁多,现行法律没有规定统一的认定标准,缺乏操作性与科学性,“立法中,应该明确各类大数据资源采集的边界。比如,不得采集涉及国家利益、公共安全、商业秘密、个人隐私的数据等。”
“大数据已成为国家基础性战略资源,是未来核心竞争力。世界各国相继出台行动计划,将大数据发展上升到国家战略。”李朝兴强调大数据立法重要性的同时,也坦言,由于现在大数据发展领域新、涉及面广、专业性强,参考很多发达国家的做法,可以按照“急用先立,成熟先立”的原则,从相关条例制定开始。“由政府部门先出台大数据发展促进条例,经过一段时间的磨合后,再在实践中修改完善,待条件成熟后再上升为法律。”李朝兴说。
在保障数据安全方面,李朝兴认为,应当制定专项条款,健全数据安全等级保护、风险测评、应急防范等安全制度,明确危害数据安全行为的法律责任。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11