大数据发展与数字经济

大数据发展与数字经济

目录

1.前言........................................................................1

2.大数据的现状与趋势.........................................................2

2.1.大数据应用...............................................................2

2.2.大数据治理...............................................................3

2.3.大数据技术...............................................................4

2.4.大数据与数字经济......................................................5

3.我国大数据发展的态势.......................................................7

4.大数据：推动数字经济发展新引擎............................................8

4.1.大数据是数字经济的关键生产要素.........................................8

4.2.大数据是发挥数据价值的使能因素.........................................9

4.3.大数据是驱动数字经济创新发展的核心动能.................................9

4.4.发挥桥梁作用支撑产业发展...............................................11

4.5.建言献策助推应用落地...................................................11

4.6.携手共进培养产业新态..................................................14

5.大数据在数字经济发展中的创新作用...........................................14

5.1.大数据是推动数字经济发展的关键生产要素................................14

5.2.大数据是重塑国家竞争优势的重大发展机遇...............................14

5.3.大数据是实现治理能力现代化的重要创新工具.............................15

5.4.大数据是建设数字中国的关键创新动力...................................15

6.若干思考和建议..............................................................15

6.1.大力发展行业大数据应用.................................................15

6.2.建立系统全面的大数据治理体系...........................................16

6.3.以开源为基础构建自主可控的大数据产业生态..............................16

6.4.积极推动国际合作并筹划布局跨国数据共享机制............................17

6.5.未雨绸缪防范大数据发展可能带来的新风险................................17

1.前言

在信息化发展历程中，数字化、网络化和智能化是三条并行不悖的主线。

数字化奠定基础，实现数据资源的获取和积累；网络化构建平台，促进数据资

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源的流通和汇聚；智能化展现能力，通过多源数据的融合分析呈现信息应用的

类人智能，帮助人类更好地认知复杂事物和解决问题。

信息化新阶段开启的另一个重要表征是信息技术开始从助力经济发展的辅

助工具向引领经济发展的核心引擎转变，进而催生一种新的经济范式一一“数

字经济”。

2.大数据的现状与趋势

全球范围内，研究发展大数据技术、运用大数据推动经济发展、完善社会

治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。

2.1.大数据应用

已有众多成功的大数据应用，但就其效果和深度而言，当前大数据应用尚

处于初级阶段，根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展

重点。

按照数据开发应用深入程度的不同，可将众多的大数据应用分为三个层次。

第一层，描述性分析应用，是指从大数据中总结、抽取相关的信息和知识,

帮助人们分析发生了什么，并呈现事物的发展历程。如美国的DOMO公司从其

企业客户的各个信息系统中抽取、整合数据，再以统计图表等可视化形式，将

数据蕴含的信息推送给不同岗位的业务人员和管理者，帮助其更好地了解企业

现状，进而做出判断和决策。

第二层，预测性分析应用，是指从大数据中分析事物之间的关联关系、发

展模式等，并据此对事物发展的趋势进行预测。如微软公司纽约研究院研究员

DavidRothschild通过收集和分析赌博市场、证券交易所、社交媒体用户发布的

帖子等大量公开数据，建立预测模型，对多届奥斯卡奖项的归属进行预测。2014

和2015年，均准确预测了奥斯卡共24个奖项中的21个。

第三层，指导性分析应用，是指在前两个层次的基础上，分析不同决策将

导致的后果，并对决策进行指导和优化。如无人驾驶汽车分析高精度地图数据

和海量的激光雷达、摄像头等传感器的实时感知数据，对车辆不同驾驶行为的

后果进行预判，并据此指导车辆的自动驾驶。

当前，在大数据应用的实践中，描述性、预测性分析应用多，决策指导性

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等更深层次分析应用偏少。

一般而言，人们做出决策的流程通常包括：认知现状、预测未来和选择策

略这三个基本步骤。这些步骤也对应了上述大数据分析应用的三个不同层次。

不同层次的应用意味着人类和计算机在决策流程中不同的分工和协作。例如：

第一层次的描述性分析中，计算机仅负责将与现状相关的信息和知识展现给人

类专家，而对未来态势的判断及对最优策略的选择仍然由人类专家完成。应用

层次越深，计算机承担的任务越多、越复杂，效率提升也越大，价值也越大。

然而，随着研究应用的不断深入，人们逐渐意识到前期在大数据分析应用中大

放异彩的深度神经网络尚存在基础理论不完善、模型不具可解释性、鲁棒性较

差等问题。因此，虽然应用层次最深的决策指导性应用，当前已在人机博弈等

非关键性领域取得较好应用效果，但是，在自动驾驶、政府决策、军事指挥、

医疗健康等应用价值更高，且与人类生命、财产、发展和安全紧密关联的领域,

要真正获得有效应用，仍面临一系列待解决的重大基础理论和核心技术挑战，

大数据应用仍处于初级阶段。

未来，随着应用领域的拓展、技术的提升、数据共享开放机制的完善，以

及产业生态的成熟，具有更大潜在价值的预测性和指导性应用将是发展的重点。

2.2.大数据治理

大数据治理体系远未形成，特别是隐私保护、数据安全与数据共享利用效

率之间尚存在明显矛盾，成为制约大数据发展的重要短板，各界已经意识到构

建大数据治理体系的重要意义，相关的研究与实践将持续加强。

随着大数据作为战略资源的地位日益凸显，人们越来越强烈地意识到制约

大数据发展最大的短板之一就是：数据治理体系远未形成，如数据资产地位的

确立尚未达成共识，数据的确权、流通和管控面临多重挑战；数据壁垒广泛存

在，阻碍了数据的共享和开放；法律法规发展滞后，导致大数据应用存在安全

与隐私风险等。

上述种种因素，制约了数据资源中所蕴含价值的挖掘与转化。其中，隐私、

安全与共享利用之间的矛盾问题尤为凸显。

一方面，数据共享开放的需求十分迫切。近年来人工智能应用取得的重要

进展，主要源于对海量、高质量数据资源的分析和挖掘。而对于单一组织机构

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而言，往往靠自身的积累难以聚集足够的高质量数据。

另外，大数据应用的威力，在很多情况下源于对多源数据的综合融合和深

度分析，从而获得从不同角度观察、认知事物的全方位视图。而单个系统、组

织的数据往往仅包含事物某个片面、局部的信息，因此，只有通过共享开放和

数据跨域流通才能建立信息完整的数据集。

然而，另一方面，数据的无序流通与共享，又可能导致隐私保护和数据安

全方面的重大风险，必须对其加以规范和限制。例如，鉴于互联网公司频发的、

由于对个人数据的不正当使用而导致的隐私安全问题，欧盟制定了“史上最严

格的”数据安全管理法规《通用数据保护条例》。2020年1月1日，被称为美

国“最严厉、最全面的个人隐私保护法案”一一《加利福利亚消费者隐私法案》

(CCPA)正式生效。在我国，2019年中央网信办发布了《数据安全管理办法(征

求意见稿)》，向社会公开征求意见，明确了个人信息和重要数据的收集、处理、

使用和安全监督管理的相关标准和规范。

近年来，围绕大数据治理这一主题及其相关问题，国际上已有不少成功的

实践和研究探索工作。然而，考察当前的研究和实践，仍存在三个方面的主要

问题。

一是大数据治理概念的使用相对“狭义”，研究和实践大都以企业组织为

对象，仅从个体组织的角度考虑大数据治理的相关问题，这与大数据跨界流动

的迫切需求存在矛盾，限制了大数据价值的发挥。

二是现有研究实践对大数据治理内涵的理解尚未形成共识，不同研究者从

流程设计、信息治理和数据管理应用等不同视角，给出了大数据治理的不同定

义，共识的形成尚有待时日。

三是大数据治理相关的研究实践多条线索并行，关联性、完整性和一致性

不足。诸如，国家层面的政策法规和法律制定等较少被纳入大数据治理的视角；

数据作为一种资产的地位仍未通过法律法规予以确立，难以进行有效的管理和

应用；大数据管理已有不少可用技术与产品，但还缺乏完善的多层级管理体制

和高效管理机制；如何有机结合技术与标准，建立良好的大数据共享与开放环

境仍需要进一步探索。

2.3.大数据技术

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数据规模高速增长，现有技术体系难以满足大数据应用的需求，大数据理

论与技术远未成熟，未来信息技术体系将需要颠覆式创新和变革。

近年来，数据规模呈几何级数高速成长。据国际信息技术咨询企业国际数

据公司(IDC)的报告，2030年全球数据存储量将达到2500ZB。

当前，需要处理的数据量已经大大超过处理能力的上限，从而导致大量数

据因无法或来不及处理，而处于未被利用、价值不明的状态，这些数据被称为

“暗数据”。据国际商业机器公司(IBM)的研究报告估计，大多数企业仅对其所

有数据的1%进行了分析应用。

近年来，大数据获取、存储、管理、处理、分析等相关的技术已有显著进

展，但是大数据技术体系尚不完善，大数据基础理论的研究仍处于萌芽期。

首先，大数据定义虽已达成初步共识，但许多本质问题仍存在争议，例如：

数据驱动与规则驱动的对立统一、“关联”与“因果”的辩证关系、“全数据”

的时空相对性、分析模型的可解释性与鲁棒性等；

其次，针对特定数据集和特定问题域已有不少专用解决方案，是否有可能

形成“通用”或“领域通用”的统一技术体系，仍有待未来的技术发展给出答

案；

其三，应用超前于理论和技术发展，数据分析的结论往往缺乏坚实的理论

基础，对这些结论的使用仍需保持谨慎态度。

推演信息技术的未来发展趋势，较长时期内仍将保持渐进式发展态势，随

技术发展带来的数据处理能力的提升将远远落后于按指数增长模式快速递增的

数据体量，数据处理能力与数据资源规模之间的“剪刀差”将随时间持续扩大,

大数据现象将长期存在。

在此背景下，大数据现象倒逼技术变革，将使得信息技术体系进行一次重

构，这也带来了颠覆式发展的机遇。

2.4.大数据与数字经济

大数据是信息技术发展的必然产物，更是信息化进程的新阶段，其发展推

动了数字经济的形成与繁荣。

当前，我们正在进入以数据的深度挖掘和融合应用为主要特征的智能化阶

段(信息化3.0)。

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在“人机物”三元融合的大背景下，以“万物均需互联、一切皆可编程”

为目标，数字化、网络化和智能化呈融合发展新态势。

在信息化发展历程中，数字化、网络化和智能化是三条并行不悖的主线。

数字化奠定基础，实现数据资源的获取和积累；网络化构建平台，促进数据资

源的流通和汇聚；智能化展现能力，通过多源数据的融合分析呈现信息应用的

类人智能，帮助人类更好地认知复杂事物和解决问题。

信息化新阶段开启的另一个重要表征是信息技术开始从助力经济发展的辅

助工具向引领经济发展的核心引擎转变，进而催生一种新的经济范式一一“数

字经济”。

数字经济是指以数字化知识和信息为关键生产要素、以现代信息网络为重

要载体、以信息通信技术的有效使用为效率提升和经济结构优化的重要推动力

的一系列经济活动，是以新一代信息技术和产业为依托，继农业经济、工业经

济之后的新经济形态。

从构成上看，农业经济属单层结构，以农业为主，配合以其他行业，以人

力、畜力和自然力为动力，使用手工工具，以家庭为单位自给自足，社会分工

不明显，行业间相对独立。工业经济是两层结构，即提供能源动力和行业制造

设备的装备制造产业，以及工业化后的各行各业，并形成分工合作的工业体系。

数字经济则可分为三个层次：提供核心动能的信息技术及其装备产业、深度信

息化的各行各业以及跨行业数据融合应用的数据增值产业。

当前，数字经济正处于成型展开期，将进入信息技术引领经济发展的爆发

期、黄金期。

从另一个视角来看，如果说过去20多年，互联网高速发展引发了一场社会

经济的“革命”，深刻地改变了人类社会，现在可以看到，互联网革命的上半

场已经结束。上半场的主要特征是“2C”（面向最终用户），主战场是面向个人

提供社交、购物、教育、娱乐等服务，可称为“消费互联网”。而互联网革命

的下半场正在开启，其主要特征将是“2B”（面向组织机构），重点在于促进供

给侧的深刻变革，互联网应用将面向各行业，特别是制造业，以优化资源配置、

提质增效为目标，构建以工业物联为基础和工业大数据为要素的工业互联网。

作为互联网发展的新领域，工业互联网是新一代信息技术与生产技术深度

融合的产物，它通过人、机、物的深度互联，全要素、全产业链、全价值链的

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全面链接，推动形成新的工业生产制造和服务体系。

当前，新一轮工业革命正在拉开帷幕，在全球范围内不断颠覆传统制造模

式、生产组织方式和产业形态，而我国正处于由数量和规模扩张向质量和效益

提升转变的关键期，需要抓住历史机遇期，促进新旧动能转换，形成竞争新优

势。

我国是制造大国和互联网大国，推动工业互联网创新发展具备丰富的应用

场景、广阔的市场空间和巨大的推进动力。

数字经济未来发展呈现如下趋势：

一是以互联网为核心的新一代信息技术正逐步演化为人类社会经济活动的

基础设施，并将对原有的物理基础设施完成深度信息化改造和软件定义，在其

支撑下，人类极大地突破了沟通和协作的时空约束，推动平台经济、共享经济

等新经济模式快速发展。

二是各行业工业互联网的构建将促进各种业态围绕信息化主线深度协作、

融合，在完成自身提升变革的同时，不断催生新的业态，并使一些传统业态走

向消亡。

三是在信息化理念和政务大数据的支撑下，政府的综合管理服务能力和政

务服务的便捷性持续提升，公众积极参与社会治理，形成共策共商共治的良好

生态。

四是信息技术体系将完成蜕变升华式的重构，释放出远超当前的技术能力,

从而使蕴含在大数据中的巨大价值得以充分释放，带来数字经济的爆发式增长。

3.我国大数据发展的态势

我国在大数据方面仍存在一系列亟待补上的短板。

一是大数据治理体系尚待构建。首先，法律法规滞后。目前，我国尚无真

正意义上的数据管理法规，只在少数相关法律条文中有涉及数据管理、数据安

全等规范的内容，难以满足快速增长的数据管理需求。其次，共享开放程度低。

推动数据资源共享开放，将有利于打通不同部门和系统的壁垒，促进数据流转,

形成覆盖全面的大数据资源，为大数据分析应用奠定基础。第三，安全隐患增

多。近年来，数据安全和隐私数据泄露事件频发，凸显大数据发展面临的严峻

挑战。在大数据环境下，数据在采集、存储、跨境跨系统流转、利用、交易和

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销毁等环节的全生命周期过程中，所有权与管理权分离，真假难辨，多系统、

多环节的信息隐性留存，导致数据跨境跨系统流转追踪难、控制难，数据确权

和可信销毁也更加困难。

二是核心技术薄弱。基础理论与核心技术的落后导致我国信息技术长期存

在“空心化”和“低端化”问题，大数据时代需避免此问题在新一轮发展中再

次出现。近年来，我国在大数据应用领域取得较大进展，但是基础理论、核心

器件和算法、软件等层面，较之美国等技术发达国家仍明显落后。在大数据管

理、处理系统与工具方面，我国主要依赖国外开源社区的开源软件，然而，由

于我国对国际开源社区的影响力较弱，导致对大数据技术生态缺乏自主可控能

力，这成为制约我国大数据产业发展和国际化运营的重大隐患。

三是融合应用有待深化。我国大数据与实体经济融合不够深入，主要问题

表现在：基础设施配置不到位，数据采集难度大；缺乏有效引导与支撑，实体

经济数字化转型缓慢；缺乏自主可控的数据互联共享平台等。

当前，工业互联网成为互联网发展的新领域，然而仍存在不少问题：政府

热、企业冷，政府时有“项目式”“运动式”推进，而企业由于没看到直接、

快捷的好处，接受度低；设备设施的数字化率和联网率偏低；大多数大企业仍

然倾向打造难以与外部系统交互数据的封闭系统，而众多中小企业数字化转型

的动力和能力严重不足；国外厂商的设备在我国具有垄断地位，这些企业纷纷

推出相应的工业互联网平台，抢占工业领域的大数据基础服务市场。

4.大数据：推动数字经济发展新引擎

4.1.大数据是数字经济的关键生产要素

随着信息通信技术的广泛运用，以及新模式、新业态的不断涌现，人类的

社会生产生活方式正在发生深刻的变革，数字经济作为一种全新的社会经济形

态，正逐渐成为全球经济增长日益重要的驱动力。历史证明，每一次人类社会

重大的经济形态变革，必然产生新生产要素，形成先进生产力，如同农业时代

以土地和劳动力、工业时代以资本为新的生产要素一样，数字经济作为继农业

经济、工业经济之后的一种新兴经济社会发展形态，也将产生新的生产要素。

数字经济与农业经济、工业经济不同，它是以新一代信息技术为基础，以

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海量数据的互联和应用为核心，将数据资源融入产业创新和升级各个环节的新

经济形态。一方面信息技术与经济社会的交汇融合，特别是物联网产业的发展

引发数据迅猛增长，大数据已成为社会基础性战略资源，蕴藏着巨大潜力和能

量。另一方面数据资源与产业的交汇融合促使社会生产力发生新的飞跃，大数

据成为驱动整个社会运行和经济发展的新兴生产要素，在生产过程中与劳动力、

土地、资本等其他生产要素协同创造社会价值。相比其他生产要素，数据资源

具有的可复制、可共享、无限增长和供给的禀赋，打破了自然资源有限供给对

增长的制约，为持续增长和永续发展提供了基础与可能，成为数字经济发展的

关键生产要素和重要资源。

4.2.大数据是发挥数据价值的使能因素

市场经济要求生产要素商品化，以商品形式在市场上通过交易实现流动和

配置，从而形成各种生产要素市场。大数据作为数字经济的关键生产要素，构

建数据要素市场是发挥市场在资源配置中的决定性作用的必要条件，是发展数

字经济的必然要求。2015年《促进大数据发展行动纲要》明确提出“要引导培

育大数据交易市场，开展面向应用的数据交易市场试点，探索开展大数据衍生

产品交易，鼓励产业链各环节的市场主体进行数据交换和交易”，大数据发展

将重点推进数据流通标准和数据交易体系建设，促进数据交易、共享、转移等

环节的规范有序，为构建数据要素市场，实现数据要素的市场化和自由流动提

供了可能，成为优化数据要素配置、发挥数据要素价值的关键影响因素。

大数据资源更深层次的处理和应用仍然需要使用大数据，通过大数据分析

将数据转化为可用信息，是数据作为关键生产要素实现价值创造的路径演进和

必然结果。从构建要素市场、实现生产要素市场化流动到数据的清洗分析，数

据要素的市场价值提升和自生价值创造无不需要大数据作为支撑，大数据成为

发挥数据价值的使能因素。

4.3.大数据是驱动数字经济创新发展的核心动能

推动大数据在社会经济各领域的广泛应用，加快传统产业数字化、智能化,

催生数据驱动的新兴业态，能够为我国经济转型发展提供新动力。大数据是驱

动数字经济创新发展的重要抓手和核心动能。

大数据驱动传统产业向数字化和智能化方向转型升级，是数字经济推动效

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率提升和经济结构优化的重要抓手。大数据加速渗透和应用到社会经济的各个

领域，通过与传统产业进行深度融合，提升传统产业生产效率和自主创新能力,

深刻变革传统产业的生产方式和管理、营销模式，驱动传统产业实现数字化转

型。电信、金融、交通等服务行业利用大数据探索客户细分、风险防控、信用

评价等应用，加快业务创新和产业升级步伐。工业大数据贯穿于工业的设计、

工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决

策、控制等智能化功能，推动工业走向智能化。利用大数据为作物栽培、气候

分析等农业生产决策提供有力依据，提高农业生产效率，推动农业向数据驱动

的智慧生产方式转型。大数据为传统产业的创新转型、优化升级提供重要支撑,

引领和驱动传统产业实现数字化转型，推动传统经济模式向形态更高级、分工

更优化、结构更合理的数字经济模式演进。

大数据推动不同产业之间的融合创新，催生新业态与新模式不断涌现，是

数字经济创新驱动能力的重要体现。首先，大数据产业自身催生出如数据交易、

数据租赁服务、分析预测服务、决策外包服务等新兴产业业态，同时推动可穿

戴设备等智能终端产品的升级，促进电子信息产业提速发展。其次，大数据与

行业应用领域深度融合和创新，使得传统产业在经营模式、盈利模式和服务模

式等方面发生变革，大数据应用已经从通用转向行业应用时代，中科点击作为

行业大数据应用专家，凭借多年大数据应用实战经验，形成了一套标准化的产

品开发模式（16大任务包，196个节点，100天开发周期），已经为汽车、金融、

教育、电商、医美等众多行业提供了定制化的大数据服务。

基于大数据的创新创业日趋活跃，大数据技术、产业与服务成为社会资本

投入的热点。大数据的共享开放成为促进“大众创业、万众创新”的新动力。

由技术创新和技术驱动的经济创新是数字经济实现经济包容性增长和发展的关

键驱动力。随着大数据技术被广泛接受和应用，诞生出新产业、新消费、新组

织形态，以及随之而来的创业创新浪潮、产业转型升级、就业结构改善、经济

提质增效，正是数字经济的内在要求及创新驱动能力的重要体现。

大数据是数字经济的核心内容和重要驱动力，数字经济是大数据价值的全

方位体现。展望未来，要勇于突破、深入探索，应用大数据创造更多新价值，

加快产业提质增效，培育壮大经济发展新动能，做大做强数字经济，拓展经济

发展新空间，推动经济可持续发展和转型升级。

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4.4.发挥桥梁作用支撑产业发展

傅永宝指出，大数据已经成为国家的重要基础性战略资源，可以为转变人

民生产生活方式、提高企业核心竞争力、提升政府治理能力和公共服务水平、

推动产业转型升级注入新的动能，成为推动经济社会发展的新引擎。工信部一

直积极贯彻落实国家大数据相关政策，推进实施国家大数据战略，从制定产业

规划、组织重要活动、遴选优秀案例、指导地方发展、开展试点示范等多个维

度，务实推动大数据技术与产业的创新发展。

傅永宝着重介绍了下一步的重点工作：第一，继续围绕大数据标准化工作、

大数据各项标准制定工作、大数据试点示范、产业集聚等方面做好大数据规划

实施工作。第二，继续指导地方政府结合本地实际，做好资源的整合、开放、

共享工作。尤其是设立大数据专门管理机构，推动做好数据开放、数据资源共

享、数据资源的互联互通工作。继续组织参与重点大数据大型活动。第三，请

中国大数据企业联盟以及联盟企业从以下几方面继续支撑司里工作。一是希望

联盟多组织召开行业会议，继续发挥好桥梁和纽带的作用，为政府制定政策、

文件提供参考。二是希望联盟秘书处能当好“传声筒”，把企业反映的热点、

诉求，以及意见和建议及时反馈给行业主管部门。最后，建议联盟围绕大数据

项目的试点示范，大数据政策、标准、法规的制定，包括将来的解读、宣贯，

大数据安全等方面，组织更多具体的实施工作。

4.5.建言献策助推应用落地

中国平安集团金融安全研究院执行副院长李洋认为，数据可以从三个方面

驱动业务。第一，数据是生产力。大数据与AI、区块链、云计算都是现在科技

发展不可缺少的必备要素，数据也是当前的生产力。第二，数据支持业务运营。

以科技行业、医疗行业、智慧城市建设、工业互联网设施建成为例，都需要大

量的数据支持运营。第三，数据可以创造业务。比如金融行业中的智能投顾是

新生的业务形态。

上海弋关CEO王华提到，营销是大数据落地应用得最多的场景之一。通过

对线上、线下数据的整合，基于用户分析，给其推荐相关内容，或者提供相应

的服务，以这样的方式在营销领域帮助大家更好地利用数据满足用户的需求。

北京中正鸿远董事长刘道方认为，云和大数据是数字化时代重要的两个驱

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动力，哪个都不可能少。更基础的是云，更实际的是大数据。目前很多地方与

大数据相关的规划，迟迟不能落地，究其原因，一是认识层面需要提高，二是

没有经验，三是大部分地区都愿意拿别处的成功经验来复制，其积极创新、勇

于尝试的精神还较缺乏。所以市场的发展预期还有很大距离，期望未来能多方

携手，推进创新应用。期望能找到合适的方式，使联盟企业可以共同参与标准

的制定和实施。

神州泰岳首席品牌官刘立刚提到，神州泰岳在人工智能和大数据领域深耕

多年，现在依然还在探索中前行。做人工智能也好、大数据也好，急功近利不

行，渴望天上突然掉个馅饼或者立刻站在风口上，也不现实。大数据、人工智

能前景非常光明，但是处处是陷阱，到处都是荆棘，我们要守住安全的底线。

东方金信联合创始人石棋玲认为，企业要提高数据安全性，在保证数据的

安全可靠上做一些研发，在平台建设中充分考虑到信息安全。从操作系统层面

做一些安全加护，从各数据库层面考虑数据安全、数据保存。“我们所做的是

从数据库的架构安全、认购安全、文件系统层的加密、数字签名以及数字水印、

数字加密技术，保证平台数字层面的安全、可靠。”

中科曙光大数据和人工智能高级研发工程师范为明提到，随着移动互联网

的到来，数据量呈几何级增长，存储方式、承载方式、检索方式都要有新的变

化。但数据挖掘与算法并没有太多创新，或者在算法层次上是跟数据相剥离的。

无论是稍微小的数据或大数据，算法是相对通用的，无非是把单机算法变成分

布式算法处理。

紫光云数首席架构师王勇认为，一定要在用户授权可控制范围内进行数据

变现。就算用户授权，也应该对用户所授权的数据进行保护，这种保护不仅是

在一个企业内部，当企业在合法范围内跟别的企业进行交互的过程中，也要对

用户数据进行全流程、全链条的数据防护与保护。数据在开放、共享与保护之

间应该寻求一个平衡点，在兼顾效率与安全的两个前提下保证个人隐私或个人

数据最大限度受到保护。

贵阳数据宝副董事长詹臻提到，数据宝是一家没有缓存的数据交易企业，

在几年的实践过程中，摸索出一些数据流通的经验，严格遵守《网络安全法》。

我们遵守的第一条准则是不能做的事情绝对不做。第二注重数据拥有者的个人

的授权，比如非不能交易敏感信息的，这些都是需要坚守的准则。

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小米集团大数据业务总监司马云瑞认为，数据驱动分成四个层次。第一层

次是辅助层，辅助层就是人做决策，机器验证。“这样做是错的，我们希望机

器决策、人去执行。”第二层是智能层。互联网主要应用之一就是广告，个性

化推荐。“小米的数据特点叫全生态、多样性，打造全域数据，把所有数据融

合在智能层。”第三层是创新层。希望这些数据能够创造出新的部门，2016年

小米金融诞生，这是明显的数据驱动创新的项目。“互联网贷款就是做三件事,

第一件事是风控，第二件事是在风控体系下获客，第三件事是资金介入。前两

件事要依靠大数据来做。”第四层是颠覆层。以云交互、视觉交互、触摸交互

全部综合在一起的虚拟助理已经进入大家的生活。未来人们背后会有虚拟大脑,

对人的行为、意图和行为进行精准预测，这是非常好的再创造，要实现这四个

层次的再创造，就要有标准化。司马云瑞建议，联盟出台更多政策，包括数据

标准、结算标准、价值再分配标准、安全标准，通过这些标准促进数据的分享。

南大通用企业规划和战略发展部总经理王军提到，数据库可以融合AI技术,

比如把AI算法融合到数据库层面，靠数据库服务器做算法，数据的分析效率比

较高。南大通用基于其数据库平台，跟金融、政府主管单位正合作研发这样的

算法。“作为数据库厂商，我们有强项，也有短板，期望在联盟的统一组织下,

各家企业能发挥优势，在项目实施或技术研发中开展深度合作。”

世纪互联副总裁王崇鲁认为，大数据的意义就是数据的挖掘、算法、应用。

另外，大数据最大的特色是可以共享，如果不让数据流转，就会产生数据孤岛，

流转又存在安全问题。大数据要解决这些痛点、困局，可能需要通过新的技术。

世纪互联这两年也在探索边缘化的技术创新，利用新型设施支持技术发展。

软通智慧副总裁周晖提到，软通智慧是目前国内较大的专注于做智慧城市

集成商的公司，且公司在各个地、市建立了不少大数据中心，并在大数据应用

领域做了一些探索。“我们认为，当前的数据量和数据质量仍存在问题。软通

智慧倾向于把公司的重心从原来的建数据中心转移到推动物联网和大数据相结

合的应用上，促进数据的可靠性、丰富性、实时性和真实性的大幅提升。”

轻元科技总经理李爱雄提到，工业互联网涉及到大量的数据采集、数据表

示、数据消费、数据存储，目前针对工业互联网，缺乏通用的数据表示方式。

虽然工业互联网已经定义了一些标准，但是数据表示层还没有一个统一标准，

希望能够看到更多的行业标准出现，引导整个工业互联网数据向统一表示的方

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向发展。

4.6.携手共进培养产业新态

研讨会结束前，联盟秘书处李晨介绍了中国大数据企业联盟2019年工作计

划，表示联盟将持续支撑政府工作，同时继续为联盟成员做好服务，促进成员

间的交流与合作，利用大数据丰富的数据资源和巨大的应用优势，助推大数据

与其他行业的融合发展，加强大数据与重点行业领域的深度融合。此次会议的

召开为继续做好大数据信息安全工作起到了积极推动作用。联盟表示将继续加

强统筹协调作用，发挥优势，做好大数据标准试点、解决方案推广、营造良好

标准化生态环境等工作。大数据企业表示，未来将齐心协力，发挥对大数据产

业的标杆和引领作用。

5.大数据在数字经济发展中的创新作用

当前，大数据作为新一轮工业革命中最为活跃的技术创新要素，正在全面

重构全球生产、流通、分配、消费等领域，对全球竞争、国家治理、经济发展、

产业转型、社会生活等方面产生全面深刻影响。

2019年11月，党的十九届四中全会历史性地将数据作为与劳动、资本、

土地同等重要的生产要素，大数据将在数字经济发展中发挥更加重要的创新作

用。

5.1.大数据是推动数字经济发展的关键生产要素

发展数字经济是实现经济高质量发展、构建现代化经济体系的必由之路。

推进经济社会数字化转型实际上就是从工业经济时代向数字经济时代的转变。

在这一转变过程中，数据发挥着至关重要的作用。

党的十九届四中全会首次将数据作为生产要素参与收益分配，是一次重大

理论创新，标志着数据从技术要素中独立出来成为单独的生产要素。数据在提

高生产效率、实现智能生产、提升要素配置效率、激发新动能、培育新业态方

面具有巨大应用潜力，成为推动数字经济发展的创新动力源。

5.2.大数据是重塑国家竞争优势的重大发展机遇

世界各国都已充分认识到大数据对于国家的战略意义，并早早开始布局。

国家间的竞争将从资本、土地、资源的争夺转变为技术、数据、创新的竞争。

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我国是数据资源大国，2010年我国数据占全球比例为10%,2013年占比

为13%,2020年占比将达20%。大力发展大数据有利于将我国数据资源优势

转化为国家竞争优势，实现数据规模、质量和应用水平同步提升，发掘和释放

数据资源的潜在价值，有效提升国家竞争力。

5.3.大数据是实现治理能力现代化的重要创新工具

大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系，推动政府数据开

放共享，促进社会事业数据融合和资源整合，将极大提升政府整体数据分析能

力，为有效处理复杂社会问题提供新的手段。

建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制,

实现基于数据的科学决策，将推动政府管理理念和社会治理模式进步，加快建

设与社会主义市场经济体制和中国特色社会主义事业发展相适应的法治政府、

创新政府、廉洁政府和服务型政府，逐步实现政府治理能力现代化。

5.4.大数据是建设数字中国的关键创新动力

加快数字中国建设是以信息化培育新动能、用新动能推动新发展的重要举

措。数字中国涉及内容十分广泛，面临的主要障碍就是各行业领域普遍存在的

信息孤岛和数据烟囱。

无论是发展数字经济，还是建设数字政府、智慧城市、智慧社会，最为关

键的一环就是实现数据资源的跨部门、跨地区、跨行业、跨系统、跨层级的有

序汇聚和共享，数字城乡等数字化转型场景都需要发挥大数据的赋能、创新和

带动作用。

6.若干思考和建议

6.1.大力发展行业大数据应用