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      「金陵路燈桿設備」挖掘潛力釋放紅利 大數據發

      時間:2020-12-15 05:02?? 作者: www.azucarafroe.com 點擊:

      原標題:挖掘潛力釋放紅利 大數據發展任重道遠

      導讀:目前,我國正處于工業經濟和信息經濟交匯發展的關鍵階段,大數據正在促生新的藍海,催生新的經濟增長點。然而,如何用數據真正做到引領技術流、引領資金流、引領人才流,實現更好的網絡化共享、...

      目前,我國正處于工業經濟和信息經濟交匯發展的關鍵階段,大數據正在促生新的藍海,催生新的經濟增長點。然而,如何用數據真正做到引領技術流、引領資金流、引領人才流,實現更好的網絡化共享、集約化整合、高效化利用,需要各界共同努力,提出中國方案。
        
        為深入發展數據要素潛力,全面釋放數據紅利,激發技術紅利、制度紅利和創新紅利,近日,2016第六屆大數據世界論壇在北京舉行。國家信息中心信息化研究部、國家促進大數據發展部際聯會議辦公室秘書長單志廣認為,發展大數據是體現數據強國,構建國家競爭優勢的一個重要體現。國家擁有數據的規模、質量以及應用數據的能力,一定程度上已經成為國家競爭力的一個非常重要的部分。

        特別是在21世紀的今天,中國是名副其實的“數據大國”、“網絡大國”,但是要真正走向“數據強國”和“網絡強國”,任重道遠。
        
        加強法規建設 推動數據共享開放
        
        單志廣表示,我國各級政府、公共機構匯集了存量大、質量好、增長速度快、與社會公眾關系密切的海量數據資源。除了部分分享自用和信息公開外,大部分沒有充分發揮數據源作為“生產要素、無形資產和社會財富”應有的作用。究其原因,主要表現在三個方面:
        
        第一,不愿共享開放。一方面是認識的問題,一些政府部門和公共機構未意識到數據共享開放的價值。另一方面是利益分配的問題,有些政府部門和公共機構把自己掌握和獲取的數據,作為自己利益和權力的一部分,甚至看成是私有財產不愿共享開放,造成不同機構之間甚至是同一機構不同部門之間,都難以實現數據共享開放。另外,我國在數據開放方面的法律法規、制度標準建設相對落后,沒有形成數據共享開放的剛性約束,數據共享開放缺乏被管理體系,存在數據共享開放價值不明確、市場不健全、動力不足的問題。
        
        第二、不敢共享開放。主要是由于我國當前尚缺乏嚴格規范數據共享開放的法規制度,相關人員擔心政務數據共享會引起信息安全問題,擔心數據泄密和失控,對數據開放具有恐懼感,不敢把自己掌握的數據源向他人共享開放。
        
        第三、不會共享開放。政府數據共享開放是一個高度專業化的工作,需要分級分類、收放結合、科學把握,政府數據該共享開放而不共享開放會引發數據封閉、價值損耗、信息孤島等一系列問題。相反,不該共享開放而共享開放、或者不該大范圍共享開放而大范圍共享開放可能帶來更大的損失,甚至危及國家安全。目前,我國尚未出臺法律對數據共享做出規范要求,嚴重制約了大數據作為基礎戰略資源的開發應用和價值釋放。
        
        對于數據共享開放,目前很多地方還基本上持觀望態度,存在制度、規范、法規如何盡快配套、保障的問題。除此之外,大數據的發展也存在各個地方如何真正的步入實踐,進行落地操作的問題。
        
        認清概念 合理搭建數據中心
        
        大數據的快速興起,引發了一些地方建設數據中心的熱潮。然而,很多地方一談發展大數據,都認為是建大的機房,大的云計算中心,都把建倉庫認為是發展大數據的重要工作。然而實際上真正的大數據是釋放大數據的紅利和價值,釋放它對經濟、民生和管理等方面的應用價值。
        
        單志廣認為,數據中心的建設已經出現了結構性矛盾,總結起來是“三多三少”:一是規模小、能力低的數據中心多,集約化、綠色化的數據中心少;二是重基礎設施建設的多,重應用、能夠提高性能服務的少;三是集中在北上廣等發達地區的多,結合氣候、能源、地質等條件的少。
        
        面對快速發展所面臨的問題,單志廣認為,試驗區建設主要要考慮五個方面:一是大數據試驗區主要承載哪些方面的試驗,有哪些制度方面的創新和探索。對于地方來講,如何來進一步創新服務模式,完善政策制度、體制機制。二是針對量大面廣的大數據如何推動應用,使之真正發揮出應有的實效。三是如何在試驗區加強數據要素的流通,使之產生價值。四是如何加強基礎設施的統籌。五是各種各樣的數據中心、云計算中心、地方政府和一些大型企業如何布局,從而在國家層面上達到有序、科學的發展的路徑。
        
        總而言之,大數據熱正在帶來一批布局不合理、成本高、不盡優化的數據中心和云計算中心,今天的大數據發展,應以史為鑒,避免在建設和發展過程中重蹈先濫建再治理的覆轍。

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