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人民日報三問大數據:好用嗎?暢通嗎?安全嗎?

放大字體  縮小字體 發布日期:2018-02-01  瀏覽次數:160
?從移動支付到共享經濟,大數據正在加速重塑著大眾生活的諸多方面;從萬物互聯到智慧城市,大數據正在深刻影響著經濟發展、社會治理、國家管理的各個領域。了解大數據、掌握大數據、運用大數據,這是當下的現實課題,更意味對未來的判斷和引領。

大數據正在得到空前重視。2017年底,習近平總書記在中共中央政治局第二次集體學習時強調,推動實施國家大數據戰略,加快完善數字基礎設施,推進數據資源整合和開放共享,保障數據安全,加快建設數字中國。最近一年來,貴州、海南、四川等地陸續發布促進大數據發展工作方案或相關地方法規,以促進和保障大數據發展有序推進,各類便民應用層出,產業集聚明顯加快。

我國大數據發展現狀如何—數據應用是否發揮應有效果?數據公開共享是否合理充分?個人數據隱私保護是否全面?近日,本報記者就這些問題深入調研,采寫“解碼大數據”上下篇報道。今天推出上篇《3問大數據》。

——編 者

大數據好用嗎

-應用領域不廣泛

-區域水平不均衡

-行業融合不深入

本報記者 吳 姍 錢一彬

年度賬單、聽歌歷程、出行軌跡……年初,多個互聯網應用平臺推出對用戶使用情況的“個人總結”,買了什么東西、下了幾次館子、聽了什么歌、去了什么地方……大數據似乎比用戶更了解自己。雖質疑不斷,但有趣的“用戶畫像”背后,是大數據應用越來越深入尋常百姓家。

工信部發布的《大數據產業發展規劃(2016—2020)》指出,目前大數據仍存在應用領域不廣泛、應用程度不深、認識不到位等問題。為解決更多需求痛點,大數據亟待打通行業發展水平參差不齊、應用領域不平衡、業務融合不深入等堵點。

賽迪顧問股份有限公司大數據產業研究中心的統計數據顯示,互聯網、金融和電信三大領域的大數據應用在各行業總規模中所占比重超過70%;健康醫療領域和交通領域近年不斷“上架”新應用,但行業規模占比相對較小;而其他眾多民生領域,大數據應用仍處于淺層次信息化層面,行業發展水平參差不齊。

上海普陀區全面推廣“社區治理云平臺”系統,基層大數據讓社區服務“掌上”可得;全國首個旅游大數據公共服務平臺“杭州旅游數據在線”上線,游客通過手機便可了解景點實時擁堵度、酒店好評率等信息……總體上,東部地區的大數據應用“刷新”更快。賽迪顧問統計顯示,北京、江蘇、浙江、山東、上海五大省市的大數據產業發展領跑全國,而云南、吉林、河北、內蒙古、廣西等省區則相對滯后,大數據應用區域發展不平衡的問題不容忽視。

大數據的價值在于應用。“玩轉大數據”的關鍵,在于大數據技術與業務實現深度融合。“目前,大數據在多個行業尚未與業務實現深度融合,應用場景創新不足,大數據技術人員需要提升行業業務知識和經驗。”數據技術與應用服務商百分點首席數據科學家杜曉夢表示,國內很多行業仍僅在局部業務上使用大數據技術,僅掌握數據挖掘和分析技術,如不能將技術與業務全面、深度地融合,則無法完全發掘出數據應用的真正價值。

《大數據產業發展規劃(2016—2020)》提出,到2020年,大數據相關產品和服務業務收入突破1萬億元,年均復合增長率保持30%左右,大數據在創新創業、政府管理和民生服務等方面廣泛深入應用。未來如何在搜集、儲存大數據的基礎上更好地整合、分析和應用,將成為優化“數據大腦”的重點課題。

大數據的生命力,在于發現問題、感知風險、建立連接、解決問題以及預測未來。目前國內的大數據應用側重于數據收集,在基礎統計分析、風險感知和預測方面還有較大提升空間。同時,也不能在尚未明晰具體業務應用場景的情況下盲目追求大數據,而要以應用場景為牽引,只匯集不分析或者片面追求大而全,都不利于大數據發揮其對生產力提升的促進作用。此外,在大數據廣泛運用于創新創業、政府管理和民生服務等方面的同時,也應認識到:大數據對社會的沖擊有多大,社會對于大數據發展的回應、規范和約束就應有多大。

——清華大學新聞與傳播學院教授沈陽

大數據暢通嗎

-收集標準不統一

-信息壁壘待打通

-供給需求不匹配

本報記者 董絲雨 王玉琳

我國信息數據資源80%以上掌握在各級政府部門手中。近年來,在《關于推進公共信息資源開放的若干意見》《政務信息系統整合共享實施方案》等文件的推動下,政府數據加快共享開放的步伐,惠民成績單亮點不斷。然而,由于我國大數據發展還處在起步階段,不少基礎性、關鍵性數據仍被政府部門束之高閣,共享開放程度低,成為現代化治理進程中的“路障”。

有效的數據收集是實現共享與開放的基礎。據貴州省大數據發展管理局相關負責人介紹,部分政府部門在數據收集的過程中,由于缺乏統一的標準,收集到的數據雖然量大,但質量不高,可利用價值低。

由于目前數據共享開放的法律、政策環境尚不成熟,一些地方政府職能部門評估信息是否要開放等問題時,往往有所推脫。如果數據毫無關聯地沉淀在各部門的信息系統中,缺乏共享開放的意識,甚至把數據資源視為“私產”,就會造成條塊分割、重復建設,形成壁壘森嚴的“信息孤島”。據此前媒體報道,長江上游地區一些省份的交通管理部門、運輸公司不愿與其他省市共享物流信息,造成聯運銜接的信息壁壘,甚至出現了同樣1噸貨,百公里公路運費比經濟發達地區高60元的現象。

供給與需求脫節也讓數據共享和開放效果打上折扣。截至去年底,廣東省全省87個省直部門有6988類數據資源、62332項信息項,居全國各省(區、市)首位。但各部門提出共享需求僅3649類,省級編目共享僅477類,數據難以真正發揮利民惠民、支撐政府決策的作用。

此外,盡管部分數據已接入共享開放平臺,但由于不能被機器讀取,成為無法釋放應有活力的“休眠數據”。《2017中國地方政府數據開放平臺報告》顯示,截至去年4月,全國19個地方政府數據開放平臺的8398個開放數據中仍有約25%的機器可讀性較差。

去年12月6日召開的國務院常務會議提出,提供公共數據是政府公共服務的重要內容,要求對分散、獨立的政務信息系統加快清理整合,統一接入國家數據共享交換平臺,并依法依規向社會開放。如何繼續加快數據共享開放的進程,讓群眾真正享受到數據共享開放帶來的紅利,是未來大數據工作的重點和難點。

當前我國政府數據治理發展不充分、不平衡有多方面原因。

首先是認識問題,沒有認識到數據治理對提高執政透明度和促進經濟發展都有積極意義,反而認為沒有直接的政績產出;其次是責任問題,安全風險和問題追責等都影響政府部門開放數據的積極性;第三是利益問題,一些人認為共享開放數據,將導致原有權力或既得利益受影響;第四是能力問題,有沒有物力財力可以投入,這是經濟能力;有沒有專人專崗協調,這是行政能力;有沒有成熟技術可以快速應用,這是技術能力。

——北京大學政府管理學院副教授黃璜

大數據安全嗎

-越權收集花樣多

-數據黑市有隱患

-安全防護存漏洞

本報記者 許 晴 宋靜思

2018年初,對大數據時代個人隱私安全的擔憂再度升級:微信官方表示,不會將用戶任何聊天內容用于大數據分析;支付寶因用戶查看年度賬單時“被同意”收集個人信息,被國家網信辦約談;百度則回應江蘇消協稱,旗下手機應用沒有能力、也從來不會申請監聽用戶電話。

數據作為大數據產業中的核心資源,已成為各家企業、平臺的爭奪對象。為采集數據,眾多網站平臺、聯網設備、應用軟件“各出奇招”。有網友質疑,連手電筒應用都要求讀取手機通訊錄、使用麥克風和攝像頭,實在不合理。

“究其原因,是因為數據變得值錢了”。九次方大數據創始人、貴陽大數據交易所執行總裁王叁壽說,大數據是海量數據的聚合,沒有數據,大數據如同無源之水。合法企業通過用戶數據提供精準、便捷的個性化服務,從而實現商業變現,讓大數據產業有利可圖。

除了政府開放的數據和企業自身收集的數據,數據交易也是數據的重要來源,但也在某種程度上催生了黑色產業鏈。據業內人士介紹,正規數據交易市場的交易額約為100億元,而數據黑市的交易額度則龐大得多,盈利狀況也很好。

王叁壽介紹,正規交易的數據需要經過采集、清洗、脫敏、脫密、融合等流程,保障了數據的合法性、真實性和安全性,成本也相應提高。但黑市交易的大部分數據多由內鬼或黑客竊取得來,幾乎是無本萬利。比如,正規渠道的人臉識別數據價格為每條0.1元,而黑市上只需花1分錢就能獲取同樣的數據。

去年3月,某知名電商內部員工被捕,因其涉嫌盜取涉及交通、物流、醫療、社交、銀行等個人信息50億條并在網絡黑市販賣;去年11月,深圳警方在華強北某投資咨詢公司查獲上千份公民征信報告,循線追查出售賣者為某商業銀行深圳分行信貸部職員。2016年發布的一項調查研究結果顯示,近七成企業曾在過去一年內遭遇公司內部人員竊取或試圖竊取數據。

大數據技術不斷創新演進,傳統網絡安全技術也面臨嚴峻挑戰。《中國大數據發展調查報告(2017年)》顯示,企業在選購大數據軟件產品時,產品安全性和穩定性成為最重要的考慮因素。業內人士指出,大數據背景下的攻擊者通過人工智能、機器學習等新技術對攻擊工具進行升級,提高網絡攻擊的精確度和隱蔽性。安全保護技術手段亟待強化更新,構建更可靠、更有效的大數據安全保障技術體系。

網站和手機應用越界收集用戶數據,根本原因是為了追逐商業利益。企業收集用戶數據時,要尊重用戶的知情權、退出權和自由選擇權。要明確大數據和個人信息之間的關系:個人信息屬于隱私權范疇,而大數據一部分來源于個人信息,但本質是知識產權。

現階段,數據黑市問題嚴重,反映出《網絡安全法》落實尚未到位,在制度上、人員上、技術防控上還有很大差距。立法不代表問題完全解決,還要加大力度、嚴格執行,技術上也要配合跟進,一步一個腳印,切實提高網絡安全水平。

——中國政法大學傳播法研究中心副主任朱巍

特別提示:本信息由相關企業自行提供,真實性未證實,僅供參考。請謹慎采用,風險自負。


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