1 引言
2015年，我国《促进大数据发展行动纲要》出台，十八届五中全会进一步提出要在“十三五”期间实施国家大数据战略，大数据一路上升成为国家战略，社会各界对大数据的期待上升到了前所未有的高度。如何推动大数据战略落地成为未来几年的政策重点。本文重温了大数据的内涵，分析了大数据的局限性，结合国内大数据发展面临的瓶颈，提出了相关的策略建议。
2 把握概念本质，深刻认识大数据的战略价值
大数据是新资源、新技术和新理念的综合体。从资源视角来看，大数据是新资源，体现了一种全新的资源观。摩尔定律仍然有效，计算存储和传输数据的能力在以指数速度增长，分布式计算、存储和数据技术的革新不断涌现，互联网企业对“数据废气”（Data Exhaust）的挖掘利用大获成功，引发全社会开始重新审视“数据废气”的价值，开始把数据当作一种独特的战略资源对待。
从技术视角看，大数据代表了新一代数据管理技术。传统的数据管理与分析技术以结构化数据为对象、在小数据集上进行分析、以集中式架构为主，成本高昂。与“贵族化”的数据分析技术相比，源于互联网的，面向多源异构数据、在超大规模数据集上进行分析、以分布式架构为主的新一代数据管理技术与开源软件潮流叠加，在大幅提高处理效率的同时（数据分析从T+1到T+0甚至实时），成百倍地降低了数据存储和管理成本。底层技术的变革释放了上层应用的创新活力。
从理念的视角看，大数据提供了一种全新的思维角度。大数据的应用，赋予了“实事求是”新的内涵，其一是“数据驱动”，即经营管理决策可以自下而上地由数据来驱动，甚至像量化股票交易、实时竞价广告等场景中那样，可以由机器根据数据直接决策；其二是“数据闭环”，观察互联网行业大数据案例，它们往往能够构造起包括数据采集、建模分析、效果评估到反馈修正各个环节在内的完整“数据闭环”，从而能够不断地自我升级，螺旋上升。
大数据本身既能形成新兴产业，也能推动其他产业发展和社会进步，战略重要性毋庸置疑。从狭义看，围绕大数据采集、存储、管理和挖掘，正在逐渐形成一个小的产业生态（狭义大 数据产业）。2015年，全球的大数据产业规模约为200~300亿美元。据中国信息通信研究院调查，2015年我国大数据市场规模达到115.9亿元，增速达38%，预计2016-2018年还将维持40%左右的高速增长。
从广义看，大数据具有通用技术的属性，能够提升运作效率，提高决策水平，从而形成由数据驱动经济发展的大生态。据华沙经济研究所测算，欧盟27国因大数据的引进，至2020年将获得1.9%的额外GDP增长。美国麦肯锡预计到2020年美国大数据应用带来的增加值将占2020年GDP的2%～4%。中国信息通信研究院采用华沙经济研究所相同的模型测算，2014年大数据对我国GDP的增量贡献约为0.53%～1.25%，2020年的增量贡献最高将达到1.9%。大数据的应用对社会治理水平的提升也能起到明显的推动作用。
3 避免盲目跟风，大数据热潮还需冷思考
身处大数据热潮中，既要充分认识大数据的潜力，积极把握技术进步带来的机遇，也要认清大数据的局限性，警惕大数据万能论。一些被广泛传播的经典案例现在被证明是子虚乌有的，比如，啤酒与尿布的故事实际上是Teradata公司的工程师Thomas Blischok在1992年杜撰的，从来没发生过；而Netflix号称用大数据分析帮助自制剧《纸牌屋》取得成功，而实际上是把大数据作为公关活动的噱头。笔者认为，至少有以下几点值得思考：
第一，大数据尚难对人的行为做出精确预测。在大数据是否能准确预测人类行为的问题上，还存在重大分歧。《黑天鹅》指出人类的行为不可预测，而《爆发》一书则根据对以往历史经验的总结，指出人类行为93%可预测。麻省理工学院教授罗伯特·莱格伯恩（Roberto Rigobon）称，虽然华尔街一直重视数据分析，但基于海量数据分析的对冲基金在全球都是失败的。“对于人和事件，如果放到越大的空间和时间范围，则是越可以精确预测的。如果放到越小的空间和时间范围，则是越不可以精确预测的。例如，我们几乎可以在100%的程度上预测一个人在24小时的时间范围内会吃饭；但若精确到某一分钟，则几乎不可能预测准确。”大数据无法预测人类行为，归根结底还是因为人具有“自由意志”，人会根据预测结果（如下个月的股票价格、明天的交通拥堵情况）改变自身行为，从而使得预测失效。
第二，大数据相关关系不能替代因果关系。舍恩伯格在《大数据时代》中说：“我们没有必要非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己发声”，“相关关系能够帮助我们更好地了解这个世界”。追寻相关关系和因果关系，是人类思维的两种重要方式，而用大数据进行预测往往依靠相关性，也就是说，很多情况下知道“是什么”即可，不必知道“为什么”。相关关系的运用在互联网推荐、精准广告等方面得到了实际应用。然而，在很多时候，如疾病诊断、工厂故障分析等场景下，需要根据确定的（或置信度非常高的）结论来决策，仅凭相关关系是远远不够的。换言之，大数据中的相关关系应用，需要区分场景，有时候数据无法自己说话，需要追本溯源。
第三，大数据来源不均衡会让数据“说谎”。有人说数据不会撒谎。实际上，如果忽视数据来源的不均衡性，数据分析结果就会“骗人”。中国互联网络信息中心2015年的统计数据显示，我国网民城乡分布严重不均，农村网民虽然迅猛增长，但仍不及城市新增网民数量的1/10。社交网络用户的性别分布也同样有很严重的倾斜，腾讯公司2015年年初的报告显示，微信用户的男女比例为1.8:1，男性用户约占了64.3%，而女性用户则只有35.7%。如果利用网络大数据进行民意调查，却不把样本分布的不均衡性考虑进去，就可能使得某些群体未得到充分代表，而某些群体因使用率高，其意见或特征被过分放大。这种不均匀的数据来源会导致分析结果存在偏见和盲区。
第四，大数据无法消灭信息不对称现象。有人说，大数据有助于消灭信息不对称。虽然从全社会看，大数据的全面采集和融合应用有望在局部缓和信息不对称程度，但是在互联网世界中，马太效应很显著，拥有大数据资源和掌握大数据分析能力的企业，往往会在大数据时代占据更加有利的地位、占有更多数据，从而更容易形成一批数据寡头，产生新的不平等，造成新的信息不对称。因此，大数据无法消灭信息不对称，反而更有可能助推数据寡头的出现。如果这种数据垄断地位被企业滥用，将会威胁个人、企业甚至国家利益。因此，在大数据时代，如何进一步弥合数据鸿沟、防止数据“霸权”的滥用，将会成为一个重要的新课题。热潮之下，对大数据的反思，还需要不断深入，才能让我们保持清醒的头脑。
4 推动开放共享，倒逼信息化建设升级
以上从理论层面做了探讨。而从大数据产业实际发展来看，我国还存在数据开放、技术创新、制度建设、区域协同等多方面的瓶颈需要突破。
开放政府数据，并带头用好大数据技术，是政府部门支持大数据发展最直接的举措。经过多年发展，我国政府信息化建设取得了举世瞩目的成就。自1993年启动金桥工程、金关工程和金卡工程以来，“两网一站四库十二金”相继建成，政务信息化水平不断提升；面向公众服务的政府网站群也已经具有较大规模，截至2015年上半年，全国各级政府网站总数达到8.6万个，其中地方8.3万个，国务院部门3000多个。政务履职和公众服务过程中积累了丰富的数据资源，是十分宝贵的资源。
数据开放共享一直是政务信息化建设的理想目标。以前，系统建设烟囱式的建设模式，加上数据权责利的管理制度没有建立起来，导致横向来看在政府内部的数据孤岛普遍存在，纵向来看数据对外开放更是缺乏技术与制度基础。现在，在全社会推进大数据的应用，数据的多源融合是先决条件，政府数据的共享开放已经成为不得不做的事情。恰好在最近几年，云计算不断成熟，为统一的政务信息平台建设提供了新工具，为数据共享融合提供了技术便利。
李克强总理强调：“首先要把政府大数据的建设事情办好，给社会一个好的示范。”用政府大数据的应用倒逼政务信息化升级，推动政务信息化建设从烟囱式、封闭式、集中式的模式，转向平台式、开放式、分布式的模式。国务院《促进大数据发展行动纲要》中，把这项工作放在首位，提出了统筹基础设施、整合应用平台、推动数据共享、推进数据开放等基础性工作，还提出要基于融合的数据，加强宏观调控科学化、政府治理精准化、商事服务便捷化等应用创新。从自身做起，体现了政府推动大数据的决心。
然而从各地推进情况看，政府数据的开放共享在实际操作中的阻力不小，动力不足。改变目前政府部门不愿开放、不敢开放、不能开放的现状，长远之计，是要自上而下，由中央建立一套完善的数据开放共享机制，明确开放共享的数据目录、技术标准，以及平台建设思路，部委和地方去落实。短期来看，还需要结合渐进路线，逐步推进。例如在政府数据开放方面，可先从已经开放的数据如何便利化应用入手。
我国很多政府网站都已经开放了比较丰富的数据资源。笔者曾经对工业和信息化部miit.gov.cn域名内已开放的数据进行了研究和梳理（未包含国防科工局、国家烟草专卖局、国家航天局和国家原子能机构，以及各地方主管部门和25个下属机构），发现已经开放的数据包含资质审核、行业统计、项目审批、产品信息、标准规范和科技成果等6大类数据集，共计约60万条数据，已经具备相当规模。
但政府已开放数据大多存在以下三方面问题：一是不好找，现有数据较为分散，检索缺乏统一入口；二是数据不好看，大多以表格或文字综述报告形式呈现，直观性不强，公众理解起来比较困难；三是数据不好用，数据格式标准不统一，绝大部分不支持机器可读。这些都增加了政府数据社会化应用的技术门槛和成本。
解决上述问题，可以从技术上入手，统一标准，建立平台。首先让政府网站上本已开放的数据更好找、更好看、更好用，成熟后逐步扩大开放范围，这将是务实可行的第一步。
5 强调供需对接，拉动技术产业跨越发展
大数据资源与技术，就好比工业时代的燃料与引擎，不仅自成产业，还能够驱动其他产业更好发展。当前，开源模式迅猛发展，技术“民主化”潮流势不可挡，数据技术的轨道正在从集中式向分布式切换，传统产业的格局有望重塑。在这样的大变轨时期，一方面我国领先的互联网企业——IT制造企业与国际先进水平的差距不断缩小，甚至在一些方向上达到了前所未有的接近程度。另一方面，我国正在实施《中国制造2025》战略，农业和服务业正在加速转型，有数不清的问题等待着用大数据去解决，对大数据技术产品的需求空间也十分巨大。
技术产业加速变轨、国内产业快速崛起和庞大的市场内生需求三者叠加，使得我国具备在大数据领域实现跨越发展的条件。在之前的几次信息化浪潮中，国内产业没能实现弯道超车，天时、地利、人和没有同时具备。然而在当前的时间点上，我们同时具备了产业支撑能力和巨大应用空间的优势，如果能够将两方面优势结合起来，形成良性互动格局，就能够实现跨越发展。《促进大数据发展行动纲要》提出“推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型”的任务，体现了谋划跨越发展的前瞻性。
我国大数据产业发展的一个重要目标是打造自主可控的产业体系。当前，从大数据技术与产品的供给侧看，我国虽然在局部技术上实现了单点突破，但大数据领域系统性、平台级技术创新仍不多见，供应商面临着紧跟技术趋势、精准对接用户需求的压力。从大数据技术与产品的需求侧看，对金融、电信、工业、医疗、政府等行业用户来说，正面临着如何规划技术路线、如何选择商用产品、如何构建和运维大数据平台等问题。
为此，下一步着力点应该按照中央提出的供给侧改革思路，发挥产业联盟等平台作用，深入挖掘业务需求，促进供需精准对接，把国内优势技术力量凝聚起来形成合力，突破关键技术，推出满足关键行业重大需求的大数据技术产品体系，并以产业实践为基础，逐步形成接地气的大数据标准体系和知识产权体系，逐渐向技术和产业的前沿和高端跃升。
6 完善法律制度，切实保障数据安全
当数据这种新的资源越来越受重视时，与数据相关的权利义务界定也就显得越来越重要。小到个人，大到企业和国家，都是大数据的利益相关方。
对个人来说，大数据的应用对隐私保护提出了巨大挑战，技术面前个人越来越渺小和脆弱。要严格保护大数据应用中的个人信息，就需要探索形成大数据环境下数据收集、开放、交换、应用等环节的规则，明确大数据应用相关各方的个人信息保护义务和责任。
对企业来说，数据资产的所有权、使用权还是个模糊地带，急需建立数据产权保护制度，明确各类市场主体所积累的信息资产所有权归属，建立规范化管理和使用机制，保护信息所有者、信息主体及公众的合法利益。
对国家来说，数据空间成为主权的新领域。需要研究跨境数据流动分级、分类管理制度，涉及国家秘密、国家安全以及经济安全的数据进行管理，确保大数据时代的国家安全。
李克强总理指出，“政府既要‘扶持’，为大数据产业创造一个健康发展的环境，又要‘引导’、‘规范’，保障信息安全”，并提出“要完善产业标准体系，依法依规打击数据滥用、侵犯隐私等行为，让各类市场主体公平分享大数据带来的技术、制度和创新活力”。《促进大数据发展行动纲要》明确了“强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展”的任务，以及“加快法规制度建设”的措施，从法律法规、管理制度和技术手段等多层次保障大数据安全。
完善大数据发展的制度环境是一个长期过程。长远来看，要提升大数据治理水平，深入研究数据权益、数据管理、数据交易、数据安全等关键问题，推动建立数据流通和使用的行业自律机制，逐步完善出台大数据相关法律体系，推进法治化进程。建立大规模个人信息泄露报告制度，完善网络数据和用户信息的安全防护措施及管理机制，健全网络数据保护制度。短期来看，在法律法规尚未出台之前，要充分发挥行业组织作用，构建大数据交易流通与合规应用的行业自律机制，推动行业自律，建立基于实践的大数据安全管控技术标准体系，开展大数据平台产品及服务商的可靠性及安全性评测工作、应用安全评测、监测预警和风险评估。
7 突出地方特色，形成差异化的区域产业布局
国务院《促进大数据发展行动纲要》中明确提出，要“加强中央与地方协调，引导地方各级政府结合自身条件合理定位、科学谋划，将大数据发展纳入本地区经济社会和城镇化发展规划，制定出台促进大数据产业发展的政策措施，突出区域特色和分工，抓好措施落实，实现科学有序发展”。2016年4月13日召开的促进大数据发展部际联席会议第一次会议，进一步明确了地方大数据发展的重点方向，加快综合试验区建设，鼓励地方开展制度创新探索，推动数据创新应用，破解大数据发展难题。
国务院《促进大数据发展行动纲要》出台后，各地抢抓发展机遇，谋划大数据发展蓝图，不少地方已经在顶层设计、体制机制创新、业态探索和基础设施建设等方面取得了明显进展。据中国信息通信研究院统计，目前已经有23个省市出台了74个大数据相关的指导意见或规划，广东、贵州、辽宁沈阳、四川成都市地方政府还成立了大数据相关的专门机构；北京、贵州、陕西、湖北、河北、上海、浙江等地成立大数据交易所或交易中心；内蒙古、贵州等资源禀赋较好地区的超大规模绿色数据中心建设相继建成，形成了良好的发展局面。
需要特别关注的是，大部分省市的大数据规划都有大手笔的数据中心建设计划。需要注意的是，大数据绝不等于“大数据中心”，大数据发展并不一定需要大面积的产业园区。因此，地方发展大数据的重点，不是建产业园、建数据中心，而是要充分依托已有设施资源，把现有的资源利用好，要坚决杜绝盲目新建数据中心，避免造成资源空间的浪费。地方需要差异化发展，应该把大数据的发展重心放在因地制宜地促进应用创新上，放在打造完善的发展环境上，让市场在大数据发展要素配置上起决定作用。
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