杨学成:推进产业级大数据共享

2020-05-23 18:17:59 来源: 中国经济网

  疫情期间,产业级大数据在经济社会治理中的韧带作用进一步凸显,各数字平台在全面准确传达中央有关疫情防控指示和地方政府的具体防控举措上,实现了非常精准的人群覆盖和及时的信息投送。目前产业级大数据共享还存在哪些障碍?如何进一步推进产业级大数据共享?近期,记者采访了北京邮电大学教授、博导、网络教育学院副院长杨学成。

  谈到产业级大数据在经济社会治理中的作用,杨学成认为,一方面,各地各部门运用大数据、云计算、人工智能等技术,努力做到科学决策、精准防控,催生出“无接触服务”、“不见面审批”、“零聚集服务”等新兴政务应用。另一方面,数据服务让各大中小学校实现了停课不停学,让各个办公单位做到了停工不停业、停业不停服务,助力企事业单位有序复工复产。各种智能终端的应用和普及,使得数据触点非常广泛,为信息收集、数据校验和决策推送打下了良好的基础,为精准施策提供了技术支持,有利于信息的及时归集和对一线工作开展远程实时赋能。这种扁平化的数据流转与共享,让疫情期间的决策流程更加畅通,使得数据平台担当了“社会免疫系统”的角色。

  产业级大数据共享仍存诸多障碍

  杨学成认为,疫情在凸显大数据韧带作用的同时,也暴露了我国在产业级大数据应用方面存在的诸多问题。

  一是产业级大数据应用尚未贯通供需两端。相比需求侧的熟练应用,供给侧的响应受疫情影响十分明显,韧性不足,货物交付和生产作业停滞现象时有发生。此外,类似于快递投送、外卖送餐、生鲜配送等上门服务类应用,仍然依靠大量的人员参与,自动化和智能化程度相对较低。在生产制造领域,大数据应用比较初级的低端制造业受疫情影响最为严重,复工复产相当困难,疫后反弹的韧性和力度尚有很大不足。这意味着,产业级大数据在纵向贯通上还有很多阻碍。

  二是跨行业的大数据共享壁垒依然很高。表现在:各地政务大数据应用还不够深入,部门间的数据共享还很困难,很多政府机构在疫情期间匆忙上线的大量应用没有发挥出应有的作用;上下级单位之间的“数据烟囱”现象突出,注重数据上报,但没做好数据“下基层”的工作,对一线工作人员的数据赋能力度还有很大欠缺;政务数据与社会数据的联动和共享缺口很大,体制内、外的数据交换和流通有待进一步改进;不少部门本位主义严重,各打自己的小算盘,对数据共享的认知不足、重视不够,造成数据统筹困难、实施推进缓慢。

  三是大数据基础设施建设还有待于进一步加强。目前,我国4G网络建设已经成熟,5G网络还未全面铺开,偏远地区和网络不发达地区的人民群众在学习、工作、娱乐、生活等方面还有诸多阻碍,出现了新时代的“凿壁偷光”现象,数字鸿沟仍然存在。此外,虽然国家推动了全国统一的在线政务服务平台,但在数据资源统筹和共享上,各地、各部门的表现参差不齐,政务效率还不够高。

  四是全社会的数据素养还有待进一步提高。数据素养,特别是领导干部的大数据运用能力,是提升社会现代化治理水平的“软基建”。观察本次疫情可以发现,一方面,老百姓的数据甄别能力和数据安全意识普遍不高,接连出现散布谣言的“信息疫情”;另一方面,全社会对数据的价值认知以及分析利用数据的能力尚需进一步提升。领导干部还需进一步转变观念,主动提升自身的大数据应用和管理能力。

  推进产业级大数据共享

  如何从战略层面进一步促进产业级大数据的共享应用,推动跨部门、跨行业的产业级大数据资源协同,为国家大数据战略实施找到新的战略突破点?杨学成建议:

  一、进一步破除产业级数据共享的体制机制性障碍。一是进一步优化国务院发布的《政务信息资源共享管理暂行办法》,完善数据共享目录,把共享目录与政府部门的权力清单对应,建立相应的数据共享时间表并向全社会公布,倒逼数据烟囱和数据壁垒的破除。二是依据《国家政务信息化项目建设管理办法》,对各地各部门的政务信息化项目建设加大政策指导和监督检查力度,深化各地各部门与全国在线政务服务平台的规范对接。三是推动建设大数据交易平台,促进大数据的社会化交易,深挖数据价值、引领数据创新应用。四是修改完善法律法规,推动观念转变,让相关机构和主体充分认识到数据共享是一项应尽的责任义务。

  二、政府主导构建安全可靠的产业级大数据共享平台。数据涉及主权,关系着人类网络空间命运共同体的构建,其存储和管理的安全性十分重要。世界各国都在着手打造便于共享、易于管理的产业级大数据服务平台,如美国通过的《云法案》、英国推动的“数据开放运动”、欧盟出台的《通用数据保护条例(GDPR)》、德国经济部推动的“盖亚计划(GAIA-X)”等,日本也在推动联合美国和欧盟进行数据共享的《大阪框架》。我国有必要在现有云计算企业和大数据中心的基础上,构建致力于全行业数据有序接入的、有序共享的、面向全社会的大数据公共服务平台,将政务大数据和社会数据资源纳入统一管理,降低数据赋能产业和社会的门槛,扩大数字赋能的范围,并积极参与全球数据治理。

  三、抢抓5G商用机遇期,引导产业级数据资源在更高层次上共享。优化针对运营商、网络设备商、手机等终端制造商的扶持政策,有条件的地方可以政府补贴的方式加快5G基站建设。以5G商用为抓手,加快引导5G与先进制造业和现代服务业的融合,强化5G创新链各个环节的数据共享,形成围绕5G技术的新一代产业级大数据共享平台。瞄准人工智能、区块链、物联网等数据技术创新高地,结合我国数据基础资源优势,大力倡导协同创新,尽快催生智能经济、块链经济(区块链+实体经济)、物联经济等新兴数据业态,实现对重点数据科技领域的整体布局。

  四、着力进行大数据相关人才储备。一是进一步优化高校学科设置,增加大数据、人工智能、网络空间安全、统计学等专业的设置,扩大专业招生规模;二是发挥职业教育体系,为在岗人员提供数据分析相关的职业技能培训,开展“数据工程师”职业技能认定;三是借助社会各类在线教育平台,增加数据相关教育资源建设,循环滚动进行社会培训。

  五、强化数据安全与风险防范。促进产业级大数据共享,必须将数据安全置于核心位置,进一步强化风险防范意识和具体措施。例如,加大数据分布式存储和容灾备份的力度、分层分类进行机构数据安全等级认定、定期进行数据安全教育和数据安全检查督察等工作。(经济日报记者 欧阳梦云)

  (责任编辑:何欣)

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