大數據時代變革發展機遇試卷

⑴ 《大數據時代》：別把參考答案當做最終答案

因為周邊總是充斥著「大數據」、「雲計算」的字眼，望著說著術語的人們眼裡野心勃勃的光芒，我不禁有些急躁的想弄明白什麼是大數據，到底我們可以從大數據里挖掘到什麼樣的財富。不得不說，我選了一本好書，全篇脈絡分明，邏輯縝密，穿插著數量繁復的案例，讓人在興致盎然之際就能通俗理解。

第一部分 大數據時代的思維變革

大數據時代的來臨，最先要顛覆的是我們的思維模式：1、不是隨機樣本，而是全體數據；2、不是精確性，而是混雜性；3、不是因果關系，而是相關關系。

坦率的說，這個部分給我的感悟很深，相信很多工作涉及到做數據報告的人，都會從中獲益不少。淺顯的說，大數據時代是讓我們把思維聚焦引向發散的變革。傳統意義上，甚至人們日常生活的慣性里，都本能的需求一種因果關系。例如發生了一件事情，人們會立刻尋找一個簡單的原因去說服自己。也就是「因為……所以……」這種邏輯思維是根深蒂固的。

在大數據時代，在擁有幾乎完整的數據時，我們不再刻意追求數據中彼此之間的目的性，從相關性出發，我們無法說清楚為什麼，但我們總知道就是這樣。相關性的概念將會引申更多的創意思維，相信未來的工種也會因此更加細分，甚至會出現更多的新興行業。

第二部分 大數據時代的商業變革

這是每個人都深有體會的：1、一切皆可量化；2、取之不盡，用之不竭的數據創新；3、數據、技術與思維的三足鼎立。

全書最核心或者說我本人最想了解的答案就在這里了。搜索引擎，導航工具，微博，微信記錄著我們一切的行為記錄，我們的情緒起伏都能被量化。這對商界是筆巨大的財富，他們可以根據這些數據定製獨一無二的消費計劃，也可以從中的相關關系中避免許多不必要的損失。

於是數據時代的價值鏈誕生：

1、基於數據本身的公司。 這類公司擁有大量的數據或者可以收集到大量數據。他們以出售數據盈利。當然大數據時代的後期，他們也開始逐漸轉型，收購分析團隊，將數據更大限度的價值化，以獲取更高的盈利。

2、基於技能的公司。 咨詢公司就是此類公司的典型代表，天睿，尼爾森這些都是數據分析的佼佼者，甚至四大現在也在積極開拓咨詢業務。

3、基於思維的公司。 創新思維應該屬於大數據時代最寶貴的財富。FlightCaster、Facebook、滴滴等等這些都是創新思維的典範。

我們要想從大數據時代挖掘金礦也可以順著這條價值鏈下手。本人更傾向於第三種思維的風暴。有趣的是，這類公司的發起人甚至這些被我們趨之若鶩的應用都是創始人無聊逗樂的作品。顯然，熱愛生活，為生活提供更多便利和快樂，彷彿都是創新思維創造需求所必須的。

第三部分 大數據時代的管理變革

風險： 除開我們平常喜歡網購，消費習慣被搜索引擎記錄在外，導航系統記錄著我們的行動軌跡，甚至是我們的心情，通過微信朋友圈和微博，也都一一被監控中。我們彷彿生活在一雙看不見的眼睛裡，想想都覺得不寒而慄。

更可怕的是，當人們過於依賴大數據去做決策的時候，我們的社會終將有一天會演變為預測行為更替事實行為的悲劇。最簡單的例子：警察可能從大數據監控的一系列行為中分析得到結論某人會謀殺他的妻子，而這個人也許什麼都沒做，而警察卻名正言順的將此人逮捕。因為大數據預測分析他一定會做，而警察的行為只是阻止了的悲劇的發生。完全磨滅了他可能真的不會犯罪的可能性。

掌控： 讓數據的使用者承擔責任，是相對保護個人隱私的有效方式。避免了個人信息數據被過度曝光，又給與了數據分析者極大的開發使用空間。另外大數據時代更要避免數據獨裁時代。谷歌曾要求員工測試41種藍色的陰影效果中，哪種被人們使用最頻繁，從而決定網頁工具欄的顏色。這種數據獨裁曾在谷歌一度到達頂峰，同時也激起了強烈反抗。

數據的盲目崇拜總讓人會遺忘數據總有固有的局限性，數據導向的答案是參考答案不是最終答案。不為數據而數據，才是大數據時代最好的態度，才能將大數據的功能最大化。

⑵ 淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文

淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文推薦

在學習和工作中，大家總少不了接觸論文吧，論文的類型很多，包括學年論文、畢業論文、學位論文、科技論文、成果論文等。為了讓您在寫論文時更加簡單方便，以下是我精心整理的淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文，僅供參考，希望能夠幫助到大家。

淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文

1、大數據的基本概況

大數據(Big Data)是指那些超過傳統資料庫系統處理能力的數據，其具有以下四個基本特性，即海量性、多樣性、易變性、高速性。同時數據類型繁多、數據價值密度相對較低、處理速度快、時效性要求高等也是其主要特徵。

2、大數據的時代影響

大數據，對經濟、政治、文化等方面都具有較為深遠的影響，其可幫助人們進行量化管理，更具科學性和針對性，得數據者得天下。大數據對於時代的影響主要包括以下幾個方面：

(1)「大數據決策」更加科學有效。如果人們以大數據分析作為基礎進行決策，可全面獲取相關決策信息，讓數據主導決策，這種方法必將促進決策方式的創新和改變，徹底改變傳統的決策方式，提高決策的科學性，並推動信息管理准則的重新定位。2009 年爆發的甲型H1N1 流感就是利用大數據的一個成功範例，谷歌公司通過分析網上搜索的大量記錄，判斷流感的傳播源地，公共衛生機構官員通過這些有價值的數據信息採取了有針對性的行動決策。

(2)「大數據應用」促進行業融合。雖然大數據源於通信產業，但其影響絕不局限於通信產業，勢必也將對其他產生較為深遠的影響。目前，大數據正逐漸廣泛應用於各個行業和領域，越來越多的企業開始以數據分析為輔助手段加強公司的日常管理和運營管理，如麥當勞、肯德基、蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是基於大數據分析完成選址的，另外數據分析技術在零售業也應用越來越廣泛。

(3)「大數據開發」推動技術變革。大數據的應用需求，是大數據新技術開發的源泉。相信隨著時代的不斷發展，計算機系統的數據分析和數據挖掘功能將逐漸取代以往單純依靠人們自身判斷力的領域應用。藉助這些創新型的大數據應用，數據的能量將會層層被放大。

另外，需要注意的是，大數據在個人隱私的方面，容易造成一些隱私泄漏。我們需要認真嚴肅的對待這個問題，綜合運用法律、宣傳、道德等手段，為保護個人隱私，做出更積極的努力。

3、大數據的應對策略

3.1 布局關鍵技術研發創新。

目前而言，大數據的技術門檻較高，在這一領域有競爭力的多為一些在數據存儲和分析等方面有優勢的信息技術企業。為促進產業升級，我們必須加強研究，重視研發和應用數據分析關鍵技術和新興技術，具體可從以下幾個方面入手：第一，夯實發展基礎，以大數據核心技術為著手點，加強人工智慧、機器學習、商業智能等領域的理論研究和技術研發，為大數據的應用奠定理論基礎。二是加快基礎技術(非結構化數據處理技術、可視化技術、非關系型資料庫管理技術等)的研發，並使其與物聯網、移動互聯網、雲計算等技術有機融合，為解決方案的制定打下堅實基礎。三是基於大數據應用，著重對知識計算( 搜索) 技術、知識庫技術、網頁搜索技術等核心技術進行研發，加強單項技術產品研發，並保證質量的提升，同時促使其與數據處理技術的有機結合，建立科學技術體系。

3.2 提高軟體產品發展水平。

一是促進以企業為主導的產學研合作，提高軟體發展水平。二是運用雲計算技術促進信息技術服務業的轉型和發展，促進中文知識庫、資料庫與規則庫的建設。三是採取鼓勵政策引導軟硬體企業和服務企業應用新型技術開展數據信息服務，提供具有行業特色的系統集成解決方案。四是以大型互聯網公司牽頭，並聚集中小互聯網信息服務提供商，對優勢資源進行系統整合，開拓與整合本土化信息服務。五是以數據處理軟體商牽頭，這些軟體商必須具備一定的基礎優勢，其可充分發揮各自的數據優勢和技術優勢，優勢互補，提高數據軟體開發水平，提高服務內容的精確性和科學性。同時提高大數據解決方案提供商的市場能力和集成水平，以保障其大數據為各行業領域提供較為成熟的解決方案。

3.3 加速推進大數據示範應用。

大數據時代，我們應積極推進大數據的示範應用，可從以下幾個方面進行實踐：第一，對於一些數據量大的領域(如金融、能源、流通、電信、醫療等領域)，應引導行業廠商積極參與，大力發展數據監測和分析、橫向擴展存儲、商業決策等軟硬體一體化的行業應用解決方案。第二，將大數據逐漸應用於智慧城市建設及個人生活和服務領域，促進數字內容加工處理軟體等服務發展水平的提高。第三，促進行業資料庫(特別是高科技領域)的深度開發，建議針對不同的行業領域建立不同的專題資料庫，以提供相應的內容增值服務，形成有特色化的服務。第四，以重點領域或重點企業為突破口，對企業數據進行相應分析、整理和清洗，逐漸減少和去除重復數據和噪音數據。

3.4 優化完善大數據發展環境。

信息安全問題是大數據應用面臨的主要問題，因此，我們應加強對基於大數據的情報收集分析工作信息保密問題的研究，制定有效的防範對策，加強信息安全管理。同時，為優化完善大數據發展環境，應採取各種鼓勵政策(如將具備一定能力企業的數據加工處理業務列入營業稅優惠政策享受范圍)支持數據加工處理企業的發展，促使其提高數據分析處理服務的水平和質量。三是夯實大數據的應用基礎，完善相關體制機制，以政府為切入點，推動信息資源的集中共享。

做到上面的幾點，當大數據時代來臨的時候，面臨大量數據將不是束手無策，而是成竹在胸，而從數據中得到的好處也將促進國家和企業的快速發展。

大數據為經營的橫向跨界、產業的越界混融、生產與消費的合一提供了有利條件，大數據必將在社會經濟、政治、文化等方面對人們生活產生巨大的影響，同時大數據時代對人類的數據駕馭能力也提出了新的挑戰與機遇。面對新的挑戰與發展機遇，我們應積極應對，以掌握未來大數據發展主動權。

結構

論文一般由名稱、作者、摘要、關鍵詞、正文、參考文獻和附錄等部分組成，其中部分組成（例如附錄）可有可無。

1、論文題目

要求准確、簡練、醒目、新穎。

2、目錄

目錄是論文中主要段落的'簡表。（短篇論文不必列目錄）

3、內容提要

是文章主要內容的摘錄，要求短、精、完整。

4、關鍵詞定義

關鍵詞是從論文的題名、提要和正文中選取出來的，是對表述論文的中心內容有實質意義的詞彙。關鍵詞是用作計算機系統標引論文內容特徵的詞語，便於信息系統匯集，以供讀者檢索。每篇論文一般選取3-8個詞彙作為關鍵詞，另起一行，排在「提要」的左下方。

主題詞是經過規范化的詞，在確定主題詞時，要對論文進行主題分析，依照標引和組配規則轉換成主題詞表中的規范詞語。（參見《漢語主題詞表》和《世界漢語主題詞表》）。

5、論文正文

（1）引言：引言又稱前言、序言和導言，用在論文的開頭。引言一般要概括地寫出作者意圖，說明選題的目的和意義, 並指出論文寫作的范圍。引言要短小精悍、緊扣主題。

（2）論文正文：正文是論文的主體，正文應包括論點、論據、論證過程和結論。主體部分包括以下內容：

a.提出問題-論點；

b.分析問題-論據和論證；

c.解決問題-論證方法與步驟；

d.結論。

6、參考文獻

一篇論文的參考文獻是將論文在研究和寫作中可參考或引證的主要文獻資料，列於論文的末尾。參考文獻應另起一頁，標注方式按進行。

7、論文裝訂

論文的有關部分全部抄清完了，經過檢查，再沒有什麼問題，把它裝成冊，再加上封面。論文的封面要樸素大方，要寫出論文的題目、學校、科系、指導教師姓名、作者姓名、完成年月日。論文的題目的作者姓名一定要寫在表皮上，不要寫裡面的補頁上。

⑶ 大數據時代應如何應對變革帶來的機遇與挑戰

大數據時代應如何應對變革帶來的機遇與挑戰

大數據時代帶給我們更多沖擊，要想與時俱進，並不斷的提升，那就要摒棄原來的傳統思想，大膽努力的接受大數據帶來的新挑戰。想要弄清楚大數據時代帶給我們的變化，那就要先知道大數據是什麼，這樣方可以更好的迎接大挑戰，應對時代帶來的變革。大數據是指海量的數據，這是非結構化的數據，無法用傳統的數據來處理。大數據技術的應用給人們生活帶來了諸多的便利性，許多疫情的報告都來源於大數據。
大數據的應用並不是那麼簡單，其引發的是模式的變革，其應用不僅僅是發電、輸電，而是基於互聯網技術，這對於人們的生產過程以及商品交換帶來了變革性的影響。整個變革過程的技術手段就是數據的挖掘與分析，其是在互聯網基礎上，將使製造行業的生產效率大幅度提升。大靈氣無法產生新的物質產品，也無法創造新的市場需求，但卻可以大幅度的提升生產力。
國際上對於大數據的定義了四大特徵，那就是海量的數據規模、快速的數據流轉、動態的數據體系、多樣的數據類型以及巨大的數據價值。基於大數據的全國的數據信息總量每兩年就翻番。對於企業而言，大數據來源於企業內部信息系統所產生的運營數據，數據越大結果越好。成功的進入大數據時代，企業將擁有更多的發展潛能。
通過對大數據的處理，人們放棄了因果關系而選擇了相互聯系。在未來的幾年內，大數據將成為提升公司競爭力的有力基礎，行業與行業之間的競爭將演變為數據的競爭，所以，解決數據資源的搜索與共享將成為當務之急。以互聯網行業的代表阿里巴巴和谷歌為例，前者的伺服器都達到了上萬台，而後者則超過了五十萬台，這就是數據的差別。
大數據是一種運營模式，數據的膨脹決定了企業的未來發展方向，越來越多的企業意識到了數據增漲的隱患。隨著時間的推移，數據對於人們和企業的重要性會越發突顯。

⑷ 大數據時代帶來哪些機遇

大數據時代帶來哪些機遇

經過30多年的探索與實踐，國家核安全局實現了核與輻射安全監管能力的不斷提升，但同時也面臨著推進核與輻射安全監管體系和監管能力現代化的時代課題。環境保護部副部長李干傑多次強調要按照系統化、科學化、法制化、市場化和信息化的要求，著力研究，做好頂層設計，逐步推進。

然而，在大數據、互聯網時代，任何一種監管或治理都不再是單方面的政府治理。「大數據將不僅是技術或生產力，它同時也是生產關系的重塑」，將對我國治理體系和治理能力產生深遠的影響。如何利用大數據加快核安全監管現代化進程是當前我們面臨的重大課題。

得數據者得天下

大數據的核心是數據，本質是管理。數據是與物質、能源同等重要的基礎性戰略資源，數據的採集和分析涉及每一個行業，是帶有全局性和戰略性的工作。正所謂「得數據者，得天下」。因此，數據從哪裡來是關鍵。

縱觀核安全監管30年，系統內累積的大量歷史資料可看作是「沉睡數據」；一些被標識但沒有得到有效應用的數據可看作是「僅標識數據」；而近年來建立的核與輻射安全監管信息化系統中的結構化數據則可看作「活躍數據」。

此外，系統外的其他政府機構和被監管對象的相關數據也是核安全數據集或數據倉庫的重要組成部分，必須加以重視和利用，才能形成真正的大數據。

從我國信息化發展的現實情況看，「不願共享開放」、「不敢共享開放」、「不會共享開放」的情況依然較為普遍。特別是我國各級政府、公共機構匯聚了海量數據資源，但除了部分自用和信息公開外，大部分沒有充分發揮數據資源作為「生產要素、無形資產和社會財富」的應有作用。

因此，要打破國家核安全局與其他政府機構、行業和領域的壁壘，建立數據資源開放與共享機制，讓數據流動起來，打破數據孤島；把沉睡數據發掘出來、把僅標識數據系統化，使之成為活躍型數據，才能讓數據共享成為可能，繼而創造價值。

然而，最基本的問題即安全問題是大數據應用的保障，大數據安全很大程度上已經上升到國家戰略層面安全，目前美國、歐洲和日本等國都出台了數據安全戰略。面對大數據時代的機遇，我們能不能把控數據安全、保護數據資產是重大挑戰。

大數據帶來變革

大數據背景下的政府治理將不僅是權位治理，也是公共治理和多元治理、數字治理，在以數字技術為基礎、以網路為載體的新媒體生態環境下，大數據進一步賦權於個人與組織，使其分享原本國家獨占的治理權力，這在公共安全與應急管理等方面表現更為突出。同時，原本封閉的治理體系逐漸向開放透明的治理體系轉變。中國國際經濟交流中心副研究員張茉楠指出，「大數據必然要求數據開放、實現共享，這在一定程度上破解了制度黑箱問題。

在大數據、雲計算、社會化媒體等全新信息技術的猛烈沖擊下，原來存在於政府和公眾之間的信息差、文化差、知識差、能力差正在逐漸消除。

核與輻射安全的監管模式是「搖籃到墳墓」的全過程監管，可建立電子監管碼對每件物項實施唯一標識，利用現代化的信息、網路、編碼技術對關鍵物項的生產製造、檢驗、流通、安裝調試、運行、退役等環節實施全過程監控，從而將監管過程和大數據採集完美結合。

如何更好地監管？

但是，不管是歷史資料的梳理、現有數據的利用，還是其他系統和被監管對象數據的獲得，都面臨著重重困難，需要大量的經費支持人才支持。

首先要理順核與輻射安全監管信息化建設體制，做好核與輻射安全監管信息化工程建設頂層設計，以此為構架和標准清理和盤點出核與輻射安全監管的數據資產，建立資源目錄體系和公共代碼庫，完成自身數據全面梳理，為數據資源整合與共享奠定基礎。

其次要廣泛梳理對其他部門數據的需求，深入調查我國核能及核技術利用企業的數據資源，建立常態化的大數據收集機制，聯合被監管單位研究制定「核與輻射安全大數據體系」，明確要求和分工，形成我國核與輻射安全監管大數據中心。

第三，要加強理論研究和方法創新，著力調研國內外核與輻射安全有關的大數據應用案例，特別是核電企業在建設大數據過程中的成功案例與優秀成果，創建核與輻射安全決策支持 （DSS）、主管資訊（EIS）和知識管理（KMS）等系統，推動監管體系和監管能力現代化的進程。比如，可借鑒丹麥癌症協會通過對其國內手機用戶的手機使用時間和健康狀況進行大數據分析，得出使用手機與癌症的發生毫無關聯，特別是大家最擔心的腦癌、頸癌、眼癌以及白血病的罹患風險並未增加，來研究低劑量輻射對人的影響。此外，可以借鑒哥倫比亞大學的統計學家通過大數據為紐約沙井設施爆炸進行預警，做出針對性的維修決策，大大降低了事故的發生。

國家核安全局可對歷年來同一堆型電站的監督檢查、審評數據進行分析匯總，查找薄弱環節，然後再與業主單位的維修維護數據掛鉤，不僅能查找出工作環節中的技術或管理問題，還可能改變監督檢查模式，提升監管能力。

到2020年，初步建立適應新時期核與輻射安全監管工作需要的信息化管理體系，形成合理順暢的工作機制，形成信息化的網路保障能力、應用支撐能力、數據存儲與共享能力、安全與運維能力，加強物聯網、雲計算、虛擬化、GIS等新技術以及「三網融合」在核與輻射安全監管中的研究應用，促進信息化技術與核與輻射安全監管業務深度融合，使信息化技術成為核與輻射安全監管和管理決策的重要手段，逐步實現「信息強環保」的戰略目標。

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⑸ 大數據 大變革、大機遇

大數據：大變革、大機遇

從來沒有哪一次技術變革能像大數據革命一樣，在短短的數年之內，從少數科學家的主張，轉變為全球領軍公司的戰略實踐，繼而上升為大國的競爭戰略，形成一股無法忽視、無法迴避的歷史潮流。互聯網、物聯網、雲計算、智慧城市、智慧地球正在使數據沿著「摩爾定律」飛速增長，一個與物理空間平行的數字空間正在形成。在新的數字世界當中，數據成為最寶貴的生產要素，順應趨勢、積極謀變的國家和企業將乘勢崛起，成為新的領軍者；無動於衷、墨守成規的組織將逐漸被邊緣化，失去競爭的活力和動力。毫無疑問，大數據正在開啟一個嶄新時代。

大數據時代有什麼本質特徵？大數據的來源是什麼？大數據又將流向哪裡？大數據在提升政府治理、改善經濟治理、再造公共服務模式、激發商業創新方面有哪些卓越案例？中國需要怎麼樣的戰略反應才能抓住大數據帶來的寶貴機遇？一系列問題亟待研究者給出深入解析。

「數據驅動發展」成為時代主題

如今，大數據已經被賦予多重戰略含義。從資源的角度，數據被視為「未來的石油」，作為戰略性資產進行管理；從國家治理角度，大數據被用來提升治理效率、重構治理模式、破解治理難題，它將掀起一場國家治理革命；從經濟增長角度，大數據是全球經濟低迷環境下的產業亮點，是戰略新興產業的最活躍部分；從國家安全形度，全球數據空間沒有國界邊疆，大數據能力成為大國之間博弈和較量的利器。總之，國家競爭焦點將從資本、土地、人口、資源轉向數據空間，全球競爭版圖將分成新的兩大陣營：數據強國與數據弱國。

宏觀上看，由於大數據革命的系統性影響和深遠意義，主要大國快速做出戰略響應，將大數據置於非常核心的位置，推出國家級創新戰略計劃。美國2012年發布《大數據研究和發展計劃》，並成立「大數據高級指導小組」，2013年又推出「數據—知識—行動」計劃，2014年進一步發布《大數據：把握機遇，維護價值》政策報告，啟動「公開數據行動」，陸續公開50個門類的政府數據，鼓勵商業部門進行開發和創新。歐盟正在力推《數據價值鏈戰略計劃》，英國發布《英國數據能力發展戰略規劃》，日本發布《創建最尖端IT國家宣言》，韓國提出「大數據中心戰略」。中國多個省市發布了大數據發展戰略，國家層面的《關於促進大數據發展的行動綱要》也於2015年8月19日正式通過。

微觀上看，大數據重塑了企業的發展戰略和轉型方向。美國的企業以GE提出的「工業互聯網」為代表，提出智能機器、智能生產系統、智能決策系統，將逐漸取代原有的生產體系，構成一個「以數據為核心」智能化產業生態系統。德國企業以「工業4.0」為代表，要通過信息物理系統（CPS——cyber physical system），把一切機器、物品、人、服務、建築統統連接起來，形成一個高度整合的生產系統。中國的企業以阿里巴巴董事局主席馬雲提出的「DT時代」（data technology）為代表，認為未來驅動發展的不再是石油、鋼鐵，而是數據。這三種新的發展理念可謂異曲同工、如出一轍，共同宣告了「數據驅動發展」成為時代主題。

與此同時，大數據也是促進國家治理變革的基礎性力量。正如《大數據時代》作者舍恩伯格在定義中所強調的，「大數據是人們在大規模數據的基礎上可以做到的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法完成的」。在國家治理領域，陽光政府、責任政府、智慧政府建設，大數據為解決以往的「頑疾」和「痛點」提供了強大支撐；精準醫療、個性化教育、社會監管、輿情監測預警，大數據使以往無法實現的環節變得簡單、可操作；大數據也使一些新的主題成為國家治理的重點，比如維護數據主權、開放數據資產、保持在數字空間的國家競爭力等。

從哲學意義上來看，大數據不僅僅是一場技術革命，也不僅僅是一場管理革命或者治理革命，它給人類的認知能力帶來深刻變化，可謂是認識論的一次升華。具體而言，大數據可以為決策者解決「四個問題」，提升「兩種能力」。一是解決「坐井觀天」的問題，以往人們決策只能基於視野之內極為有限的局部信息，和井底之蛙無異，大數據則可以實現整個蒼穹盡收眼底；二是解決「一葉障目」的問題，以往不具備全樣本數據分析能力，只能用小樣本分析近似推理，猶如從「泰山」中取來「一葉」，而真理可能存在於全樣本的海量數據之中，藉助大數據則可完全克服；三是解決「瞎子摸象」的問題，七個瞎子根本無法根據各自的認識加總出完整的大象，因為他們的信息是相互離散的，無法有效關聯起來，而大數據的基本優點是在深入關聯中還原事物的原貌；四是解決「城門失火，殃及池魚」的問題，人們習慣於因果分析，遇到這種「稀奇古怪」的因果鏈則很難前瞻和推理，但大數據注重相關關系，可以准確地發掘出規律。提升兩種能力，一個是「一葉知秋」的能力，體現大數據敏銳的洞察能力，另一個是「運籌帷幄，決勝千里」的能力；體現大數據對時空約束的突破。這些足以說明，大數據是人類認識世界和改造世界能力的一次升華。

中國成為數據強國的優勢、挑戰與路徑

值得振奮的是，中國具備成為數據強國的優勢條件。從2013年至2020年，全球數據規模將增長十倍，每年產生的數據量由當前的4.4萬億GB，增長至44萬億GB，每兩年翻一番。從全球佔比來看，中國成為數據強國的潛力極為突出，2010年中國數據佔全球比例為10%，2013年佔比為13%，2020年佔比將達到18%，屆時，中國的數據規模將超過美國的數據規模，位居世界第一。中國成為數據大國並不奇怪，因為我們是人口大國、製造業大國、互聯網大國、物聯網大國，這都是最活躍的數據生產主體，未來幾年成為數據大國也是邏輯上必然的結果。

盡管存在成為數據強國的潛力，但在目前的政策環境之下，我國推進大數據戰略仍存在以下幾個清晰的挑戰。第一，頂層設計方面，全球大國之間圍繞大數據的競爭頗為激烈，中國作為一個後發國家，想要實現彎道超車，後來居上並非易事。如何能夠緊扣創新前沿，把准未來趨勢，超前戰略部署，對政策設計來說是一個非常現實的挑戰。第二，數據開放方面，「數據孤島」廣泛存在，雖然政府掌握著80%的數據，但現實中卻相互割裂，自成體系，「部門牆」「行業牆」「地區牆」阻礙了數據的流動共享，數據被視為部門的利益和隱私，這與大數據時代的基本理念准則相悖。第三，大數據相關的法律、法規、標准缺位，導致能夠開放的數據不開放，需要保護的隱私不保護，企業由於標准模糊而無法大膽創新。第四，「數據主權」容易受到侵蝕，由於數據空間是國家新的戰略維度，尚沒有完備的安全保障體系，再加上電腦、手機、晶元、伺服器、搜索引擎、操作系統、軟體等核心的數據「基礎設施」大量依賴進口，數據資產極易流失，數據主權極易受到侵蝕。

把握優勢，克服挑戰，抓住大數據革命帶來的「機會窗口」，建設數據強國，是實現中華民族偉大復興的一個有力支撐。然而，我們需要怎樣做才能更好地擁抱大數據時代，確保在數字化趨勢中立於不敗之地呢？首先，需要在國家頂層設計上有一個清晰的行動框架，包括由什麼部門主導、哪些部門參與、什麼樣的協作機制、沿著什麼優先次序、克服哪些既有的障礙、達到什麼戰略目標，只有這樣，各部門、各地區、企業界、學術界才能形成合力，在一個共同的路線圖上協作推進。其次，盤活數據資產，在數據開放上取得實質性突破。一些基本的建議包括：加快G2G（政府與政府之間）、G2B（政府與企業之間）、G2C（政府與公民之間）大數據開放與共享；推動基礎性、戰略性大數據資源庫整合；加強大數據基礎設施建設，編制國家大數據檔案。最後，把強大的「國家企業」和活躍的「萬眾創新」結合起來。一方面，要培育可以和國際「八大金剛」並駕齊驅的巨型企業作為大數據環境中競爭的中堅力量，同時，鼓勵和引導大眾創業、萬眾創新成為數據生態系統中的活躍力量。

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