深度 | 陈潭:大数据战略实施的实践逻辑与行动框架

Posted 2021-03-29 数邦客

摘 要

大数据即将带来一场颠覆性的革命，无论是生产方式、生活方式，还是行为方式、思维方式，无论是经济生活、文化生活，还是社会生活、政治生活，都将发生显著性的变革。大数据不可避免地成为促进组织服务创新、经济社会发展、国家治理现代化的核心引擎。从许多发达国家制定的大数据战略来看，大数据政策实施和行动计划明显具有规划性、开放性、智能性、价值性、安全性、保障性的特点。中国大数据战略的实施必须建立统一的大数据公共资源平台、构建大数据开放共享机制、完善大数据隐私保护体系、发展大数据相关的新产业和新业态、加强大数据关键技术的研发和应用、推进大数据人才储备政策的保障和实施。

【关键词】大数据战略；智慧型国家；国家治理

一、互联网时代的大数据战略

大数据（big data）是指在有限的时间内用借用一定的工具对大量的信息进行挖掘、管理、分析和处理的数据集合。大数据通过运用高端科学技术处理，能让决策力度更强、洞悉发现事物的力度更敏锐以及让信息资产处理更加符合流程化。从生产资料上来说，大数据的发展衍生了其他稀有的新兴产业链。每个行业和领域所产生的数据都有其存在价值，挖掘、收集、处理、分析这些数据能够带来巨大的经济收益。作为一种新兴事物，大数据具有“4V”的特征，即Variety（多种类）、Value（高价值）、Volume（存量大）、Velocity（快速），可以迅速地收集到公共部门、企业以及私人组织等多个领域的数据资源，在政治、经济、文化、生态、社会等领域发挥十分重要的功能和作用。

随着2008年“智慧地球”这一重大课题的提出，全世界都在构想怎样让自己才能变得更加智慧。2009年，为了推动数据挖掘和管理方式的创新，联合国秘书长执行办公室宣布开启“全球脉动”倡议计划。2012年，联合国向外发布了《大数据促发展：挑战与机遇》的白皮书，对网络数据推动世界的发展的作用进行了深入探讨。大数据的巨大魅力使得其受到全世界各个国家的极力追捧，“智慧国家”的建设也在不断向前深入发展。作为一种新兴的战略资源，大数据以其独特的魅力和对社会的巨大推动作用，被世界各国政府、企业和私人组织所重视，“智慧政府”“智慧企业”“智慧城市”被不同类型的组织确立为组织发展目标[[1]]。

在信息技术时代，大数据作为一个新兴产物不仅影响整个社会经济的发展，为社会经济活动提供数据支撑，有利于政府转变职能，实现国家的经济转型，而且其所衍生出来的新产业链，还能与物联网、云计算等进行联动，对于时代的发展具有促进作用。麦肯锡全球研究所的分析估计，开放数据有可能在七个关键领域（教育，交通，消费品，电力，石油和天然气，医疗保健和消费金融等）中实现每年超过3万亿美元的额外价值[[2]]。现在，大数据在产业竞争中所体现的作用越来越明显，西方等发达国家已经开始利用大数据制定新一轮信息战略，各国之间的竞争将会更加激烈。由于在商业领域的广泛应用和流行，大数据的技术红利迅速释放，也惠及国家治理和政府管理的实践中，尤其是在政府科学决策、政务公开、精准管理、公民参与等关键领域的价值非常明显。2011年3月22日，美通社——总统科学技术顾问委员会（PCAST）的报告提出了每个联邦机构都需要有一个“大数据战略”[[3]]。大数据的广泛应用为实现“数据治国”产生了深远的影响，大数据能够形成用数据分析、用数据决策、用数据创新的治理思维，从而引领智慧型国家建设。

二、大数据战略实施的基本类型

大数据战略理论框架至少分为四个层面，即政府治理、经济发展、社会服务及其他领域四个层面的大数据战略（如图1），这一框架为大数据战略实施提供了理论框架与实践纲领。

图1 大数据战略实践框架

（一）政府治理大数据战略

大数据驱动政府开发及利用巨量数据制定相关政策，并结合大数据实时分析优势，能更快对政策进行有效评估及改进政策，具体来说，它在政府领域表现为四个方面：

第一，大数据战略能更好帮助政府提高政策制定与服务水平。通过汇集不同来源的数据库，同时利用大数据分析技术，能有效提高政策预测分析能力。同时，随着情况变化实时调整政策实施程序，最大限度缩短反馈循环和提高政策程序的有效性。因此，通过对巨量数据流进行分析，为政策制定提供接近“实时”见解，发挥大数据的“临近功能”[[4]]。

第二，有利于促进“开放政府”的形成。政府信息管理核心愿景之一是开放公共部门信息，这是基于民主前提，公共部门信息是一种国家资源，使得社区和民众都能获得及方便使用。信息共享不仅能使社区和民众为政策制定做出独特贡献，还能协助监管政府、参与计划管理、提供决策制定的证据及评估服务绩效，它允许公民以一种个性化和无缝对接方式与政府互动[[5]]。

第三，有利于提高政府运营与管理效率。大数据战略需要整体政府管理方法，以此加强不同政府部门数据分析能力，从而改进服务提供支持。通过分析和挖掘社会媒体上公民对政府管理、公共政策和公共服务的负面态度和不满，判定学校、医院、公益组织等公共服务机构功能失范的原因，进而服务于公共决策[[6]]。这不仅使得政府具有更好的预测分析功能和风险评估的能力，同时也使政府具有了更好的发现欺诈和纠正治理错误的能力，决策者能够建构不同政策模式，在这些政策模式实施之前更准确预测实施效果。

（二）经济发展大数据战略

自从麦肯锡全球研究所在2011年推广大数据这一术语以来，已经成为经济领域新的推动力[[7]]。它促进企业、政府和个人进行协作，不仅能提高企业竞争力，而且有利于推动企业创新，主要表现为：

首先，大数据战略能为企业在经济全球化趋势中提供重要机会。在日益数字化社会中，大数据已经成为企业的关键性资源，云计算、低成本传感器、移动性、大数据及企业分析能力的融合，不仅提高了企业生产效率及降低了生产成本，而且有助于企业把握全球化竞争面临的重要商机。需要指出的是，虽然只有约5％的大数据能为企业正确决策提供支持，但并不妨碍有效运用巨量数据带来的潜在及丰富的机会[[8]]。

其次，有利于创造全新的商业机会及形成新行业。基于巨量数据基础上形成的“经济想象力”，可以为企业发展提供意想不到的机遇，这一想像力是建立在大数据分析特征之上。传统数据分析先从研究假设开始，然后再收集相关数据加以验证。大数据分析则相反，从巨量的已有数据开始，进而分析及揭示数据之间的关系及规律。相关研究表明，这些意想不到的相关性分析可能提供重要的经济规律及发现前所未有的经济发展机遇。

再次，大数据分析融进企业业务运营及管理决策中，能为企业采取更具洞察力及适当的经济行动提供重要基础，使得企业采取不同方式进行管理与运营，在面对发展变化时能及时响应与更快行动。最后，大数据能够极大提高企业创新能力与生产效率。大数据分析为节约企业成本和提高生产效率提供了机遇，这又进一步鼓励了企业创新。因为大数据驱动企业决策流程替代了传统直观决策模式，不仅为企业得到异于传统的发展思路，而且为消费者和公民创造了“新”价值。

（三）社会服务大数据战略

大数据能有效确定当前服务质量与状况，及时发现社会服务局限及差距，帮助社会组织更好向需要服务的民众提供服务。这是因为：

第一，大数据能够促进社会服务模式创新。通过改进服务目标（根据“隐私法”和其他相关立法），有助于加强社会服务管理、防止“过度服务”及提供个人化的定制服务，确保民众不会错过任何可能获得的社会服务，如适当的卫生、福利服务、主要基础设施服务、个性化社会保障福利提供和应急服务等[[9]]。通过分析和使用巨量数据，也有利于创建新的业务模型和服务模式，进一步开发与创新社会服务[5]。

第二，大数据分析能为社会组织提供科学的决策证据。通过使用先进的大数据平台及分析工具，能够定制反映特定个人与社区需求的社会服务。大数据能使民众能更简单、更容易获得个性化服务，更好地将社会组织、个人及社区需求整合，进而降低服务成本和提高服务效率[4]。

第三，大数据有利于促进以“个人或群体为中心”向“以公民为中心”服务模式的转变，能更好为低收入家庭及残疾人等弱势群体提供针对性服务。例如，大数据能有效确定个人或团体获得社会服务的资格，而不需要他们意识到或明确申请[5]。

（4）其他领域的大数据战略。

大数据战略不仅能在政治、经济和社会服务领域发挥重要作用，而且也能促进其他领域服务模式及治理范式变革，如交通运输、教育卫生、环境威胁、基础设施、应急管理、智能领域的应用（国防、安全、科学和其他非服务领域）等，在这些真正需要大数据的领域得到有效运用。

三、大数据战略实施的基本原则

纵观欧美澳亚发达国家大数据战略的实施政策和行动计划，概括起来具有如下几个方面的原则：

第一，规划性原则。一是大数据战略目标的设置运用了国家力量推动大数据战略的实施，同时促进关键技术的研究，推动大数据相关产业升级和大数据产业集群的形成和发展；二是大数据战略着重支持的项目有明确的方向和明晰的清单，美国大数据战略清楚地公布了白宫计划支持和发展的项目和方向，澳大利亚政府把计划在一年之内所准备的大数据行动以及执行的时间点都进行了公布，英国政府对大数据行动计划向公众作出了11项承诺；三是大数据战略具有强有力的组织保障，很多国家都设立了专门的管理执行机构来对大数据战略进行规划，通过扩大政府对大数据的投资力度，加速核心技术研发和专业技术人才培养，促进大数据战略目标的实现。

第二，开放性原则。2009年美国政府开放数据门户网站data。gov上线，美国也成为了首个推行政府数据开放的国家。自美国推行政府数据开放以来，到2014年，全球已经有超过40多个国家（地区）实施了大数据开放运动。2013年6月，在北爱尔兰举办的八国峰会上，各国首脑共同签订了《开放数据宪章》，一致同意将本国政府的数据更进一步地向公众开放。2013年11月，法国政府制定了《八国集团开放数据宪章行动计划》，着重完成对政府数据的开放。英国政府承诺开放关于交通运输等方面的核心公共数据库，并率先在全球建立第一个“开放数据研究所”。

第三，智能性原则。随着各尖端技术的流行，智能化、智慧化成为推动国家、城市、政府、企业等各行各业跨越式发展的重要驱动。以德国为首的西方发达国家陆续启动了智慧地球、智慧城市、智慧国家的建设。2010年11月，德国政府就发布“数字德国2015”战略计划，目的是为了促进通信技术和信息产业的发展为以智能化和数据化的“工业制造4。0战略”助力。韩国从2011年开始建立“智慧城市”，提出了“智慧首尔2015”计划，将首尔建设成全球范围内使用智能技术最便捷的城市。经过几年的建设，首尔基本建立起了智能政务服务，能够很好地适应未来城市社会经济发展需求。2013年6月，日本政府拟定“电子政务开放数据战略草案”，并建立了跨部门的数据检索平台，将日本建设成为世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会。

第四，价值性原则。大数据的价值在2012年4月被英国经济与商业研究中心（CERB）的研究报告进一步所证实。报告对2012—2017年大数据给英国经济上带来的效益进行了统计。在2011年，英国的公共组织、私人组织、企业等数据资产的价值为251亿英镑，到2017年，其数据价值翻了接近一倍，达到407亿英镑。同时，大数据为英国整个社会所创造就业的财富价值达到240亿英镑，为各种中小企业创造的发展前景，预估价值超过400亿英镑。该报告还对大数据在其它新兴业务市场的发展趋势进行预测，可创造大量的就业机会，运用大数据能够及时了解消费者的需求，改善服务质量，在此过程中将产生超过700亿英镑的价值。国家公共部门可以将大数据运用到医疗领域，对这一领域的诈骗进行检测和分析，可以节约成本费用数十亿英镑[[10]]。由此可知，假如我们可以将大数据运用的范围扩大，大数据的价值将得到更多的体现，科技、人文、企业、政府部门甚至整个社会生产力的发展都会因此而受益。

第五，安全性原则。在美国，由于历史等各个方面的原因，公民的隐私权是至高无上的，建国之初就以宪法的形式明确了公民的隐私权，面对数据公开和共享的主流趋势，处理好公民隐私与数据共享间的关系至关重要[[11]]。在美国总统行政办公室向白宫提交的一份名为《大数据：把握机遇，维护价值》的报告中，就特别提到了政府不仅要致力于发挥大数据的技术在公共部门和私人部门的正面价值功用，也不能忽视由此可能引发的隐私泄露的问题，必须竭力保障公民的隐私权。数据共享和开放是大数据价值功用的应用之意，而大数据的共享和开放意味着强化对数据安全管理，强化对个人隐私保护。

第六，保障性原则。2012年5月，美国政府斥资2亿美元研发包括包含数据的储存、分析和收集等关键大数据技术，不仅直接有利于保障国家安全，引领世界新技术发展潮流，也致力于培养充足的专业技术人才。2013年2月，法国政府以高新技术产业、制造业等为目标公布《数字化路线图》，进行新一轮的投资计划，对大数据在内的七个未来项目发展投入超过1000欧元。欧盟推出的《欧盟开放数据战略》则将重点放在了大数据技术处理、数据门户网站以及科学研究数据基础设施等几大领域，目的是服务于欧洲企业和社会公众更加便捷快速地获得以政府为主的公共组织信息，建立一个汇集不同成员国及欧洲机构数据的“泛欧门户”[[12]]。政府通过财政支持来引导大数据基础知识、大数据技术、大数据产业、大数据人才的发展，一方面以大数据来提升政府管理和服务能力，另一方面以大数据来推动产业发展。

四、大数据战略实施的行动框架

中国互联网产业的发展在全世界已经处于领先地位，拥有世界最庞大的互联网用户，依托互联网建立的互联网产业带动了中国乃至世界经济的发展，也参与并引领着世界新型数据科技发展的方向。中国政府于2015年8月31日制定并颁布了《促进大数据发展行动纲要》，系统部署了大数据发展战略和工作任务，成为国家大数据战略实施的政策指南和行动纲领。为了引领新时代经济增长和社会发展的新动力，实施国家大数据战略仍然需要做好如下工作：

第一，建立统一的公共数据中心。统一的公共数据中心是实现大数据开放和共享的基本条件与基础设施，是实施国家大数据战略的指挥中心和协作平台。因此，应根据政府部门业务发展状况，从不同的角度进行数据设计，建立便于查询数据的公共数据中心，通过对大数据的收集、处理，从而不断提高公共数据资源的利用率，促进政府部门管理和公共服务的提升。通过发挥大数据的预测作用，着力构建公共服务、生物工程、医疗健康及教育大数据共享平台，发展新能源生产，搭建能源设备和服务需求交互平台，促进能源供给和需求的信息无障碍共享。实现数据统一共享交换平台的全覆盖，实现金税、金关、金财、金审、金盾、金宏、金保、金土、金农、金水、金质等信息系统通过统一平台进行数据共享和交换。

第二，构建大数据开放共享机制。开放和共享是大数据的本质特征，是大数据战略实施的基本要求。因此，国家大数据战略实施需要制定政府数据资源共享管理办法，整合政府部门公共数据资源，促进互联互通，提高共享能力，提升政府数据的一致性和准确性。对各类政务大数据资源进行收集整合，开放政府数据信息，实现信息资源共享，构建一套完整的大数据体系，推动公共部门将非机密的数据向社会开放。需要对相关部门如何使用数据共享以及共享的范围都要做出确切地规定，确保跨部门数据资源共享格局形成。构建统一的政务大数据开放平台，逐步实现信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、资源、农业、环境、安监、金融、质量、统计、气象、海洋、企业登记监管等民生保障服务相关领域的政府数据集向社会开放。

图2 中国大数据战略行动框架 　　

第三，提升政府数据治理的能力和水平。优质的政府数据治理能够实现宏观调控科学化、政府治理精准化、商事服务便捷化、安全保障高效化、民生服务普惠化，政府数据治理的能力与水平是政府部门实现高效优质服务的技术基础。因此，应在政府治理中重视对大数据的运用，通过建立完善的数据体系，强化政府对社会的管理能力和监督能力。通过高效采集、有效整合、深化应用政府数据和社会数据，提升政府决策和风险防范水平，提高社会治理的精准性和有效性。同时，未来的城市是智慧的城市，需要各个领域即时和动态的服务和反馈，显然这并非政府单方面所能实现，必须发挥社会、市场和企业的力量，扩充数据的深度和广度，服务政府决策和管理[[13]]。

第四，完善大数据隐私保护体系。大数据时代，促进信息的自由流动和开放共享是政府管理、商业发展和技术创新的需要。与此同时，海量个人信息的收集、处理、利用和共享又会对公民的个人信息安全尤其是隐私和其他一些敏感信息的安全带来巨大威胁。从一定程度上来说，促进信息自由流动与保护公众信息安全同等重要，保护公众隐私并赋予公众更多控制个人信息的收集和分享的权利，是建立和完善大数据隐私保护体系的重要内容。因此，大数据战略实施需要制定大数据发展的知识产权以及保护数据隐私的标准和法规，充分保护各类企业特别是涉及用户身份、财产及行为等重要个人隐私记录数据，用法律的手段规避由于数据泄露产生的负面效应。应加强涉及大数据相关领域，特别是互联网交易、电子商务等知识密集型和数据集中型产业的监管和保护，积极完善数据资源交易市场规则，完善对信息的所有权、使用权和收益权的规定，将市场对资源的优化配置作用发挥最大化。

第五，发展大数据相关的新产业和新业态。大数据相关的新产业和新业态发展将会是一个国家和地区经济社会发展的重要引擎业态和支柱产业，也是大数据战略实施的重要内容和主要目标。因此，大数据战略实施需要实现大数据核心技术的突破和产业化，开展大数据实验区的模范带头作用，促进大数据及其相关产业的不断发展。应不断挖掘收集大量数据进行储存、管理，打造一批能够在国际上具有竞争力的大数据可视化软硬件产品，推动核心技术的开发应用，加强对大数据人才的培养，促进大数据产业集聚，推动大数据实验区的建立。大力培育互联网金融、数据服务、数据探矿、数据化学、数据材料、数据制药等新业态，推动跨领域、跨行业的数据融合和协同创新，促进其它相关领域的创新与发展。

第六，培育大数据交易市场和应用机制。培育和建立大数据交易市场是提高大数据资源利用率的重要市场化平台，是“数据服务社会”的重要价值性载体。同时，建立和完善大数据交易市场的应用机制，规范市场交易规则和程序，是实施大数据战略的重要环节。因此，实施大数据战略必须积极开展面向应用的大数据交易市场试点，探索开展大数据衍生产品交易，鼓励大数据产业链的市场主体进行数据交换和交易，促进数据资源流通。同时，建立健全大数据交易机制和定价机制，规范大数据交易行为。在保障公平竞争的前提下，鼓励政府与企业、社会机构开展大数据资源应用的市场化合作，通过政府采购、服务外包、社会众包等多种方式，依托专业企业和社会机构开展政府大数据应用。

第七，加强大数据关键技术的研发和应用。大数据关键技术是大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器，是大数据时代技术进步和经济社会发展的“中枢”和“钥匙”，是大数据技术市场化和社会化路径攀登的“制高点”，是任何一个国家大数据战略实施不可回避的重要议题。因此，实施大数据战略需要对大数据及其相关的研究加大资金投入，积极支持研发部门在大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）方面关键技术的研发。推进大数据在政务服务、公共交通、市场监管、精准扶贫、危机管理以及城市管理等公共管理领域的应用。重视大数据体系的建立，保证数据库系统数据的完整、多样，建造一个与物联网、云计算等先进技术相关联的数据信息规划平台，突破人为空间的限制，发挥大数据、人工智能、虚拟现实等技术在文化创意产业领域的应用。

第八，推进大数据人才储备政策的保障与实施。人才是第一生产力，创新驱动发展实质上就是人才驱动发展。毫无疑问，从数字时代跨入大数据时代，大数据技术方面的人才储备和人才队伍建设是实施大数据战略的关键环节和人力基础。因此，国家大数据战略的实施必须加大大数据人才的培养和引进力度，特别是善于挖掘数据、机器学习等大数据关键技术领域的相关专业人才。制定激励和推动措施，鼓励企业管理者开展大数据使用理念和基础技术培训，提升企业决策人员对数据的敏感度和对数据的分析能力，建立数据驱动型决策理念和实践。在高校课程设置方面，开设具有特色的大数据技术课程，增加学生对大数据的了解以及大数据在现实生活中如何运用，培养学生发现数据的能力，加强大数据相关课程在人文社会科学专业的推广，培养具备出众数据分析能力的跨学科、全能型人才。

参考文献

【项目来源】国家社会科学基金重点项目“国家大数据战略实施的关键路径及其行动策略研究”（15AZD077）。

【作者简介】陈潭（1969—），男，湖南常宁人，法学博士，广州大学公共管理学院教授 。

注释：

[[1]] 陈 潭等. 大数据时代的国家治理[M]. 北京:中国社会科学出版社，2015:4.

[[2]]Manyika J,et al. Open data: Unlocking innovation and performance with liquid information[Z]. Report of McKinsey Global Institute, https://www.researchgate.net/publication/.2013.pp.2

[[3]]PR Newswire. Report to the President: Every Federal Agency Needs a 'Big Data' Strategy[Z].http://www.scientificcomputing.com/news/. 2011-3-31,pp.6-12

[[4]] Department of Finance and Deregulation of the Australian government. Australian Public Service Big Data Strategy, 

http://www.4traders.com/news/Department-of-Finance-and-Deregulation-Australia-Australian-Government-will-appeal-Malabar-decis--14464089/,2013-5-18,pp.1-6

[[5]] Release M M . Big Data Strategy—Issues Paper, Commonwealth of Australia,

https://www.mendeley.com/research-papers/big-data-strategy-issues-paper/,2013.3.11.pp14-20

[[6]] Williamson A.Big Data and the Implications for Government[J].Legal Information Management， 2014， 14（4）.11-18

[[7]] Williams S.Big Data Strategy Approaches： Business-Driven or Discovery-Based？[J].Business Intelligence Journal， 2014： 19（2）.9-16

[[8]] Suzanne R，The Australian Public Service Big Data Strategy，Improved understanding through enhanced data-analytics capability AIIA response[Z]. www.aiia.com.au.2014-2-7，pp.23-26

[[9]]周利敏.迈向大数据时代的城市风险治理：基于多案例的研究[J].成都：西南民族大学学报（人文社科版）， 2016，（9）.91-98

[[10]]陈 潭.大数据战略：国际经验与中国支点[N].北京：光明日报， 2015-11-26，（16）.

[[11]]Anne L.Washington.Government Information Policy in the Era of Big Data[J].Review of Public Research，2014，16（4）. 319–325

[[12]]陈 潭.国际大数据战略：从发展趋势中把握核心经验[N].北京：中国社会科学报，2015-04-08，（B04）.

[[13]] Kitchin R.The real-time city？ Big data and smart urbanism[J].GeoJournal， 2014， 79（1）.

本文来源：中国社会科学网

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