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发展大数据面临问题:数据孤岛 技术差距 人才短缺

分类:教育新闻   更新:2017/7/13   来源:经济日报

  近日,在有关部门的调解之下,菜鸟和顺丰的“数据断交”事件总算告一段落,双方经过紧急会谈后,再次恢复了数据传输合作,算是和平解决。这次事件暴露出了大数据发展中的数据共享难题,但只是大数据种种问题的冰山一角。当前,我国大数据产业正处于起步阶段,信息孤岛、技术不足、人才缺失等都成为产业发展中亟待解决的大问题。

  数据孤岛问题突出

  “巧妇难为无米之炊。”大数据的基础在于数据,数据的生命在于共享,拿不到底层的数据,数据分析也就无从谈起。如今,数据孤岛林立、融合困难,已经成为政府与企业面前的首要难题。

  “第一个问题就是没数据,理论上我们中国有很多数据,但实际做数据分析会发现非常困难。”中国科学院院士、北京大数据研究院院长鄂维南表示,数据孤岛是一个严重的问题,不同部门的数据储存在不同地方,格式也不一样。大数据最高的层次就是用数据来形成智慧,使得社会各方面可以运转起来。做数据分析先要整合数据,这本身就是研究的困难。

  由于政府部门之间、企业之间、政府和企业间信息不对称、制度法律不具体、缺乏公共平台和共享渠道等多重因素,导致大量政府数据存在“不愿公开、不敢公开、不能公开、不会公开”的问题,而已开放的数据也因格式标准缺失无法进行关联融合,形成孤岛。

  缺乏动力和担心安全是阻碍数据共享的另一个主要原因。贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿透露,不少企业以保护商业机密或节省数据整理成本等为理由,不愿意交易自身数据。部分政府部门也缺乏数据公开的动力:有的是因懒政而让数据沉睡,有的则是已经利用数据开展商业化应用,因此不愿共享。

  “数据孤岛的痛不是技术问题,是利益问题,背后隐藏的利益导致了数据孤岛的产生。”鄂维南坦言。

  对于如何打通数据孤岛,工信部赛迪研究院软件所所长潘文建议,要建立完善大数据发展协调机制,加快政府数据开放共享,稳步推动公共数据资源开放。同时,统筹规划大数据基础设施建设,推动制定公共信息资源保护和开放的制度性文件,并加强大数据标准化顶层设计,逐步完善标准体系。

  在数据共享的路上,2015年成立的贵阳大数据交易所已经做出了成功的尝试。王叁寿表示,若想打通城市现存的信息壁垒,就要让城市多方资源联动起来,搭建城市数据共享的平台,从而激活大数据价值,充分发挥数据资源整合的优质效应,用信息化手段辅助科学决策。

  底层技术差距很大

  即便解决了数据共享问题,数据可供随时取用,数据的采集和分析仍是主要挑战。微软大中华区董事长兼CEO柯睿杰认为,数据智能并非那么触手可及。大数据来源众多、数量巨大、形式各异,要从中获得一目了然的信息,就需要真正高效、可靠的数据管理和分析平台。

  如何处理巨量数据是中国大数据产业面临的首要技术问题。鄂维南表示,“中国的数据体量特别大,比如,中国的视频比任何国家都要多,这些数据储存困难,需要用的时候往往就没了”。再以基因测序领域为例,中国每年新增的基因组测序原始数据超过20PB(1PB相当于100万GB),面临着数据量大、数据处理流程长等技术挑战。

  另一方面,数据分析本身也是一个难题。大数据中,绝大部分属于非结构化的数据,它们大量存在于社交网络、互联网和电子商务等领域,这些数据的不确定性表现在高维、多变和强随机性等方面。股票交易数据流就是不确定性大数据的一个典型例子。这些都需要通过包括数学、经济学、社会学、计算机科学和管理科学在内的多学科交叉来研究和讨论。

  目前,我国大数据技术创新能力还有待提升。《大数据产业发展规划(2016-2020年)》指出,我国在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理、分析和呈现方面与国外仍存在较大差距,对开源技术和相关生态系统影响力弱。同时,大数据应用水平不高。我国发展大数据具有强劲的应用市场优势,但是目前还存在应用领域不广泛、应用程度不深、认识不到位等问题。

  “虽然我们在应用上不落后国外,但是在底层技术上和国外差距特别大

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