今天「健康碼」、「通行碼」等各種碼無處不在，用手機掃一掃，就能確定你是安全人員還是有風險人群，瞬間決定讓你通行還是拒之門外，為疫情防控和復工復產帶來了極大的便利，這一「碼」可知的背後是大數據的力量。今年因為疫情的發生，從機構、企業到個人，都深深地感受到大數據對我們生活、工作帶來的巨大影響。而目前我們看到的也僅僅是大數據利用的「冰山一角」，在數字經濟時代，我們期望破解大數據利用的難題，進一步釋放數據的價值。
疫情發生 倒逼大數據利用提速
今年中國大數據產業發展迅猛，有諸多利好。疫情的發生給各行各業帶來了巨大的衝擊，也進一步倒逼了大數據應用，使得大數據產業發展提速。根據IDC最新預測，2020年中國大數據相關市場的總體收益將達到104.2億美元，較2019年同比增長16.0%，增幅領跑全球大數據市場。IDC預測，2020年，全球大數據相關硬體、軟體、服務市場的整體收益將達到1878.4億美元，較2019年同比增長3.1%。
而從行業上來看，2020年中國大數據技術與服務市場中收益前三的行業依次是金融（包括銀行、保險、證券與投資）、政府（包括中央政府與地方政府）以及通信，三者總和佔中國總體的50%以上。在金融行業中，大數據分析技術賦能於金融反欺詐、風控、信貸等業務。在政府行業中，智慧城市、公共安全、交通、氣象等各部門對大數據應用較多。在電信行業中，三大運營商擁有龐大的個人位置數據，精準營銷、信用評估等是大數據技術主要的應用方向。
國家出臺的一系列政策，為大數據的應用與產業發展營造了良好的市場氛圍。《工業和信息化部關於工業大數據發展的指導意見》《中共中央、國務院關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》以及最近公布的《中共中央關於制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二○三五年遠景目標的建議》等，都對發展數字經濟、推進數字產業化和產業數位化，推動數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群等，提出了明確的目標以及一系列的發展舉措。不斷破解利用大數據中的難點，充分釋放數據的價值，進一步加速數字經濟的發展，成為中國經濟發展的重要組成部分。
知盛數據CEO王曉梅在接受《中國電子報》記者採訪時特別提及了今年是數據安全的分水嶺，2020年7月3日，《中華人民共和國數據安全法（草案）》全文發布並徵求意見，可稱為是中國數據安全的元年。中國大數據領域的數據安全有了新的起點。中國數據安全法的推進預示著中國的數據安全保障將有法可依。
各個ICT企業紛紛推出一系列的大數據平臺以及解決方案，為企業、機構等利用大數據搭建了平臺，進一步降低了數據利用的門檻，豐富了數據利用的供給側能力。事實上，今年以來「數據中臺」概念和解決方案異常火爆，進一步佐證了大數據市場發展的火熱度。
加快治理與倫理建設 充分釋放數據價值
隨著大數據利用從C端向B端不斷延伸，大數據應用的進一步深入，數據利用也暴露出許多問題。IDC中國研究副總監盧言霞對《中國電子報》記者表示，數據缺乏相應的標準是嚴重影響數據利用的很大一個障礙。一方面行業企業的元數據缺乏相應的標準，這會導致企業內部的數據不一致而無法進行分析利用；另一方面不同機構之間進行數據交換共享也缺乏相關標準，這會阻礙數據交換共享數據融合，影響數據利用。
除了數據標準，數據治理是今年另外一個被高度關注的焦點。如果不能夠更好地進行數據治理，我們很難從數據中獲得更大的價值。「做大數據的科技工作者，應該像垃圾分類管理員學習，在撿之前就知道垃圾怎麼分類，會產生什麼價值。」中國工程院院士吳曼青表示。只有這樣才能夠將大數據的價值充分釋放。吳曼青認為要想充分發揮大數據的作用要在三個維度進行發力：一是儘可能保持數據的多樣性，二是數據模型的準確性也非常重要，三是儘可能保證數據的準確性。
如果我們缺乏數據治理的思維，那麼有可能我們收集上來的數據同樣會形成巨大的「數據垃圾。」中國科學院院士葛均波以醫療領域為例，講述了目前在醫療領域推動人工智慧醫療建設過程面臨的障礙，由於對於數據缺乏標註和治理標準，導致醫療大數據仍然「大而混亂」。「我們20億條就診數據裡面，其實收集的很多信息對疾病診療是沒有用的，怎麼甄別出來？缺少統一的標註、治理標準。」葛均波說。
所以，中國工程院院士郭桂蓉呼籲，要加強數據治理，構建完善的大數據法治體系。在數位化時代背景下，作為生產資料的數據資源具有數量巨大、數據變化快的特點，造成大數據分析和應用場景更加複雜，因此必須遵守一定的法律法規以及道德標準。
網際網路平臺利用大數據「割會員韭菜」事件，最近引發了全社會關注。數據利用是一把雙刃劍，如果我們以「科技向善」的角度來利用數據，能夠很好地將大數據造福於百姓、有利於經濟發展，但如果被利益驅動缺乏底線，則有可能帶來巨大的危害。
王曉梅表示，大數據/人工智慧的倫理變得前所未有的重要。最近中國網際網路公司的某些「失態」，本質是違背了倫理，要解決這樣的問題，政府不僅要引導監管，還需儘快制定可執行的倫理體系和配套措施，人工智慧才能行穩至遠。而企業內部則需設立倫理委員會，領先企業可以自願「先行先試」。這方面可以借鑑醫學領域，在醫學產業裡有相對成熟的倫理委員會，包括醫療器械臨床試驗、穿戴設備的使用等，都需要經過倫理委員會的討論認定，這樣不僅保證數據使用的合理合法，更加保障了數據使用符合倫理。
賽迪智庫信息化與軟體產業研究所所長、中國軟體評測中心副主任吳志剛認為，要防範數據安全的新風險，必須加強底線思維，強化倫理道德規範，提升數據安全防範意識，遵守民法典及個人隱私保護的相關要求，構築數字生態安全體系，同時要加強統一的監督制度，防範非傳統安全風險。亟須完善數據方面的相關法律、規範等制度建設，開展數據安全治理，平衡數據流通使用與個人信息保護及數據安全之間的關係，加強個人信息保護，加大數據安全保護力度，確保數據要素市場得以安全有效運行。（記者 李佳師）
轉自：中國電子報
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