大數據時代的歷史機遇

1. 大數據給我們帶來的真正機遇

大數據給我們帶來的真正機遇
大數據怎麼用？
隨著世界開始邁向大數據時代，社會也將經歷類似的地殼運動。在改變我們生活和思維方式的同時，大數據早已在推動我們重新考慮最基本的准則，包括怎樣鼓勵其增長以及怎樣遏制其潛在威脅。然而，不同於印刷革命，我們沒有幾個世紀的時間去慢慢適應，我們也許只有幾年時間。
在大數據時代，對原有規范的修修補補已經滿足不了需要，也不足以抑制大數據帶來的風險，我們需要全新的制度規范。我們需要設立一個不一樣的隱私保護模式，這個模式應該更著重於數據使用者為其行為承擔責任，而不是將重心放在收集數據之初取得個人認可上。
對大數據技術進行規范是問題的關鍵。首先，可以從強調監管大數據的收集，轉向重點監管大數據的實際使用。其次，可以讓大數據變得不那麼神秘，不再是個「黑箱」，增加大數據應用中的透明度和問責制。可創造一個被稱為「演算法學家」的新職業，這些人接受計算機技術、統計學和數據處理方面的專門訓練，對大數據的應用進行評估，以確保公眾對大數據系統感到放心。
至於平衡隱私權和國家安全的問題，古希臘哲學家亞里士多德早就提出這樣的問題：「我們如何監視守護者？」即使是在他那個年代，這個問題也沒有簡單的答案。
大數據給我們帶來的真正機遇是把許多信息碎片拼起來，為我們的決策服務。大數據時代最大的挑戰是如何從大數據中獲取「價值」。從大數據中獲取最大價值，需要探索式的研究方法。未來，數據科學家會很吃香，這種科學家既要熟悉商業環境，也要有操作層面的知識。
很多問題就出在數據使用上！數據作為資產，就涉及管理的問題，因此「數據治理」就顯得越發重要。信息世界同樣需要公約，將竊取他人數據視為犯罪，將攻擊他人系統視為犯罪，從刑法上加以明確規定，共同營造一個文明有序的數字生活，應該是我們的理想。大數據時代，我們需要盡快跟進這方面的工作，如開展國家間對話，形成公約。
企業利用數據挖掘技術，進行精準廣告投放，也涉及隱私問題。一個少女收到了嬰兒用品廣告，其父大怒，要告企業。事實卻是這位少女未婚先孕了。這個故事中，企業使用的是自己採集的客戶購物數據，使用的是自己開發的數據挖掘軟體，整個過程都沒有問題。但事實上卻侵犯了個人隱私，應堅決反對。這裡面應該有一些法律問題，需要認真研究。
大數據時代，數據作為資源，不被共享是趨勢。」這樣的話，數據運用一定需要價值交換。在確定數據權益的前提下，數據的運用就是有償使用。法律需要界定數據的權益，政府界定數據的類型（哪些是隱私，哪些涉及國家安全）等，這樣數據的流通就有法可依。
在現階段法律法規都還沒有明確之前，應從國家安全的角度高度關注數據資源的安全。而作為個人，要明白「有行動就可能產生數據」，所以當有些行為涉及隱私時，需要謹慎。
從更大的范圍來講，公共網路中公開的數據應該屬於全人類，任何人都有權獲取、使用並獲益。這樣能夠更大程度地發揮數據資源的作用，讓數據給人類的生活生產帶來更多便利，對人類社會進步有重要的意義。

2. 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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3. 大數據時代的後發優勢

大數據時代的後發優勢

人類知識的唯一來源，是對過去經驗的記錄和整理，而數據，正是這種記錄的載體，因此數據的價值首先在於它是知識的來源。如果說傳統的數據是人類部分知識的來源，那隨著人類記錄范圍的不斷擴大，現代意義上的大數據將逐漸成為人類全部知識的來源。

數據是對客觀世界的測量和記錄，這種記錄也是對歷史和現實的記錄。1869 年，當美國總統加菲爾德在對美國的人口普查體系進行現代化改造之時，他就發現，數據當中不僅蘊藏著社會發展的規律，它還提供了一種全新的歷史書寫方式：

直到現在，歷史學家還是以一種總體的形式來研究一個國家，他們只能給我們講述帝王將相以及戰爭的歷史，但關於人民本身我們龐大社會中每個生命的成長、各種力量、細節及其規律，歷史學家說不出太多的東西而普查把我們的觀察放大到民房、家庭、工廠、煤礦、田野、監獄、醫院等集中展示人性之強大及脆弱的所有地方，這讓新的歷史記錄成為可能。

今天回頭看，此話非常具有前瞻性。隨著人類躍進到大數據時代，數據不僅是新知識的來源，還是記錄歷史最重要、最可靠、最好的方式。從今以後，人類所有的歷史記錄，無論是數字、文檔、圖片，還是音頻和視頻，都將以數據的形式存在，數據就是靜態的歷史，歷史就是動態的數據。歷史的碎片，就是游離的數據;歷史的迷霧，就是模糊的數據;歷史的盲點，就是缺失的數據。用數據構建的歷史，因為精確的細節而永遠鮮活，數據越豐富，後世的歷史學家也就越能經由數據更好地再現當時的社會。

除了發現知識、記錄歷史，本書認為，人類使用數據的巔峰形式，是通過數據訓練機器，讓機器獲得智能，在不遠的將來，無處不在的計算設備和網路將像有智商的人一樣，為人類工作和服務。這意味著我們在向智能型社會邁進，在這個新的社會形態，由於精準的計算和預測，整個社會的各個部分可以像無數個大大小小的軸承和齒輪一樣，環環相扣，齒齒吻合，日常管理將通過數據得到優化，各種任務、合作可以無縫對接，社會運行的成本可大幅降低，更重要的是，越來越多的工作將被計算機或者機器人代替。這既是進步，又是挑戰。回望農業時代和工業時代，人類不斷地開發我們賴以生存的自然環境，從地表到地下，物理性的資源終有耗盡的一天，而大數據將成為人類取之不盡、用之不竭的新資源，在這片資源之上，再通過軟體和演算法，人類將建設一個智能型世界。

數據，正在成為這個世界最重要的土壤和基礎。

在這個社會轉型的緊要關頭，中國，作為正在趕超發達國家的發展中國家，歷史將賦予我們前所未有的機遇。例如，當年的美國用了幾十年的努力，才建立了全民信用制度，今天，因為掌握了客戶的交易流水數據，阿里巴巴在短短幾分鍾之內就可以決定是否發放一筆貸款。利用無處不在的充沛數據，中國的全民信用體系可能在較短的時間內、以較小的成本就可以建立起來。又如，隨著網路的普及，信用卡將數據化、虛擬化，實體信用卡將大幅減少甚至消失，這意味著我們的銀行不用再像美國銀行那樣建設那麼多的物理網點和自動存取款機了。再如，因為智能在線教育平台的出現，未來的教育資源完全不會局限於鋼筋水泥的學校，中國教育資源緊缺的問題可能得到快速的、大幅的緩解。此外，可穿戴式電腦設備、智能軟體診斷系統、遠程醫療等技術的出現，將緩解醫療資源、專業人才的緊缺。

種種機遇，可以概括為後發優勢。

以銀行的自動存取款機為例。從下表可以看出，近年來，中國擁有的自動存取款機在迅速增加。 2012 年，中國平均每 10 萬成年人擁有的自動提款機數量為37.51 台，但和英、美、日、加等發達國家相比，我們的差距還很大：加拿大平均每 10 萬成年人擁有的自動存取款機為 205 台、美國為 173 台、日本為 127 台。如果要在數據上縮小、拉平這個差距，中國肯定還需要很多年的努力。但由於大數據、互聯網金融的出現和普及，大部分金融交易都可以通過虛擬賬戶來完成。可以預見，未來的社會一定不需要那麼多實體存取款機了，如果我們現在就能立足長遠、科學規劃，就可以跨越建設這些存取款機的環節、省去相應的費用，這就是後發優勢。

2001 年前後，華裔經濟學家楊小凱先生曾經提出，如果中國僅僅重視技術模仿，而忽視制度建設，後發優勢就可能轉化為後發劣勢，但我認為，我們當下擁有的後發優勢並不屬於這個范疇。現在出現的後發優勢，是因為人類正在從工業文明大步邁進信息文明，因為大數據的沖擊、智能社會的到來，人類的地平線上出現了一些新方法來解決一些老問題，這些方法用的不是鋼筋和水泥，而是軟體和數據!

但要在全球競爭中把握住這種後發優勢，並不容易。國與國之間的競爭，表面上是科技競爭、經濟競爭，但歸根結底，還是國民素質和文化的競爭。沒有一個健康、理性、與時俱進的文化，一個國家就難以變得強大，本書的努力，就是試圖在中國，把數據這個科技符號變成一個文化符號，將大數據這個高端精英的話題變成一個大眾話題，使數據文化進入中國人的視野、融入中國人的意識和血液。

面對一輪又一輪的技術浪潮，世界各國的政府(包括歐美發達國家)的反應其實都很遲鈍。信息技術發展到今天，它已經不是在推動社會的進步，而是在拉動社會的進步。如前文所述，如今社會的各種配套設施、管制規定已經滯後於信息技術的發展，技術的能量要全部釋放，社會就必須重建自己的基礎設施和管制體系。回頭再看美國的鍍金時代和進步時代，正是在從農業社會到工業社會的轉型中，美國適時地抓住了機會，不僅成功化解了當時的社會危機，還實現了大國崛起。如今一個新的社會形態又在向我們靠近，在這個轉折點上，對任何一個國家而言，戰略選擇都特別重要，其中最大的責任和挑戰，莫過於政府。

但任何一個國家的建設和進步，又不能全盤系於政府。不調動全社會的力量、沒有真正的公民，國家的進步就會缺乏長期的動力，其進步就只能依靠外部的刺激和外力的拖動，結果就是：跟在發達國家背後亦步亦趨。在中國社會幾千年的封建王朝更替中，不乏這樣的例子和教訓。公民，無數的公民，才是推動一個社會不斷進步的源源動力。對於中國社會的決策者而言，關鍵是要意識到，新技術的能量將打破權力的平衡，在傳統的界限之外，已經出現了一些新的、可調用的資源，必須要有新思路、新手段去整合、調用這些資源。

改變，並不一定代表進步，但進步，一定需要改變。我們期待中國更多的進步和改變。這系於政府，系於中國大眾，更系於中國的文化革新。

數據，自古就有，人口普查、農業統計、軍事戰爭、政治計算數據雖小，卻有助於治國安邦。美國之所以繁榮鼎盛，數據文化根基牢不可破概是主因之一。

信息爆炸、互聯互通、智慧城市時代，大數據，更以排山倒海之勢席捲全球，政府施政、企業掘金，大眾要公平與正義，大數據被賦予了新的歷史使命。

在《數據之巔》這本書中，從小數據時代到大數據的崛起，作者以宏大的歷史觀、文化觀、大數據觀，給我們描繪了一幅數據科學、智慧文化的全景圖。全書從美國建國之基講起，通過闡述初數時代、內戰時代、鍍金時代、進步時代、抽樣時代、大數據時代的特徵，系統梳理了美國數據文化的形成，闡述了其數據治國之道，論述了中國數據文化的薄弱之處，展望了未來數據世界的遠景。

尊重事實，用數據說話，推崇知識和理性，用數據創新，作者不僅意在傳承黃仁宇數目字管理的薪火，還試圖把數據這個科技符號在中國轉變為文化符號，形成一種文化話語體系。

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4. 抓住大數據時代給中國帶來的發展機遇

抓住大數據時代給中國帶來的發展機遇
2015國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代峰會於5月26日至29日在貴陽召開。在大數據概念已經深入人心的當下，各路精英人士通過貴陽數博會這個國際性的平台廣泛展開「頭腦風暴」，有利於全社會對大數據確立更深刻的認識，使它成為中國經濟轉型和發展的一個重要的助推力量。
全球范圍內的經濟發展模式在經過了蒸汽機應用、規模化生產和電子信息技術等三次工業革命後，正在進入以信息物理融合系統（CPS）為基礎，以生產高度數字化、網路化、機器自動化為標志的第四次工業革命，即所謂「工業4.0」時代。這一概念提出以後，受到了全球的廣泛重視。全球產業進入「工業4.0」 時代，是在互聯網充分發展以後的必由之路，通過「互聯網+」的模式，越來越多的新興產業得到了開發，越來越多的傳統產業也被賦予了新的生命。目前，我國各行各業對於「互聯網+」的運營模式都在積極參與，國家也將其作為經濟穩增長的一個重要途徑而加以政策扶持。而在這一過程中，大數據的運用將使「互聯網+」收到事半功倍的效果。
大數據的信息處理模式，無論是對政府的經濟管理調控還是對企業的經營決策，都是重要的工具，它可以使政府和企業對市場信息建立起更強的洞察力和決策力。舉個簡單的例子，去年以來在很多城市出現的打車軟體，就是利用大數據的模式使計程車的供求獲得更精準的對接，從而展現出了很強的市場生命，並且對傳統的計程車運行模式產生了動搖。盡管對這一新穎的計程車服務，政府和民間還存在一定的觀點對立，但這個例子生動地說明，大數據運用得好，不僅能夠給產業帶來新的生機，而且能夠對經濟增長提供新的動力。不能不指出的是，目前一些城市的政府部門對Uber等專車形式的新型計程車業態採取了嚴厲限制的對策，除了表明政府部門用行政手段壓制市場創新的慣性，還表明政府部門對於大數據所帶來的市場變化缺乏深刻認識，不能很好適應。
大數據對於內需的拉動也將產生重要的推動作用。在我國經濟轉型的過程中，盡管政府推出了很多優惠政策，但內需一直活躍不起來，拖了轉型的後腿，以至目前推動穩增長不得不仍然倚重於投資擴張和貨幣擴張。其實我國的消費市場遠未達到飽和狀態，只是由於信息不對稱，企業的生產和消費者的需求之間存在距離，以至越來越多的消費者因為國內市場不能滿足轉而求購海外商品，使國內的購買力流失在國門之外。一個讓人啼笑皆非的例子是，今年春節期間很多赴日本旅遊的中國人熱衷於在日本購買使用性能上更為舒適的馬桶蓋，但後來傳出的消息是這種馬桶蓋本是國內企業出口到日本的，只是由於市場信息不暢通，才導致了這種「出口轉內銷」的事情發生。如果大數據得到更廣泛的運用，通過對用戶評價大數據的分析挖掘，企業就能夠更有針對性地改善用戶體驗，企業的產品能和市場需求可以實現「無縫對接」，從而有效地拉動內需。
大數據技術在我國的運用還剛剛起步，無論是企業還是政府都還在探索之中。而在未來的社會經濟發展中，中國必須抓住大數據時代帶來的新的機遇，從而推動中國順利地實現經濟穩增長、提質增效的近期目標和全面建成小康社會的遠期目標。誰占據了大數據的風口，誰就能夠掌握到未來發展的「金鑰匙」。此次貴陽數博會的召開，對於推動大數據技術在我國更好地普及和推廣，樹立符合「工業4.0」時代的新的思維模式和經濟調控手段，是一個重要的契機。
而要讓大數據深入人心，成為推動我國經濟增長的新的動力，政府部門的觀念轉變尤其重要。從目前的情況來看，政府對於由大數據技術催生出來的新的運營模式還不能很好適應，以至經常會為了維護傳統產業的利益而對大數據技術帶來的產業變革進行壓制。無論是企業還是政府，都必須主動適應大數據時代的機遇與挑戰，從而在未來把握住發展的機遇。

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6. 大數據時代社會治理的機遇有哪些

第一、大數據已經成為社會經濟能力發展的新動力在隨著互聯網、雲計算等網路相關的新技術不斷的完善和知識的普及，我們的社會信息已經進入到了大數據的時代，所有大量的數據產生和流轉都將成為在平常不過的了。在經過20年的發展，那麼全球近50的人口將實現都可以使用互聯網，人人都可以擁有網路終端，隨時隨地都可以上網，實施都可以保持鏈接，所以全球的數據量將會飛速的增長。2020年，預計全球的數據使用量將會達到40ZB，每個行業都將會使用大數據，大數據也將成為發展的新趨勢。
第二、大數據將是非常重要的核心資產和戰略資源
在這個大數據時代，世界上的各個國家都對於大數據產生依賴，所以都將大數據看做國家的核心資產。所以這樣對大數據的開發和利用還有保護的概念就越來越強，可能還會產生對於大數據的爭奪，大數據概念的出現就使得國家的強弱對比不僅體現在經濟發展上面了，還要看一個國家大數據實力如何。
現在，大數據時代已經來臨，所以對於大時代的挑戰也是剛剛開始，所以國家需要全面提升大數據在治理方面的運用。

7. 大數據時代，對我們的生活和思維發生了哪些改變

一場生活、工作與思維的大變革。大數據開啟了一次重大的時代轉型。大數據時代的思維變革：1、更多。2、更雜。3、更好。大數據時代下的變革三部曲：商業變革（二）大數據時代下的變革三部曲：管理變革（三）

8. 如何認識大數據背景下，統計學面臨的挑戰與機遇

1.大數據對統計學帶來的挑戰
傳統的統計學一般還停留在用抽樣技術在總體中抽取樣本收集數據，然後建立模型對數據進行統計分析。但是在數據如此之多的今天傳統的統計學在完成這方面時面臨巨大的挑戰。統計學要想推陳出新，必須要自己作出改革。
2.大數據為統計學帶來的機遇
統計學從古至今一直以來就是一門研究數據的學科，統計學和大數據內在具有聯系性，大數據讓統計學登上了學科霸主的地位，很多教學單位現在都注重統計學人才的培養。統計學能夠讓人們更好的把握對數據的分析和應用。總結了以下幾點大數據時代為統計學帶來的發展機遇。
（1）大數據為統計學提供了新的研究方向，對大數據進行分析，為統計學提供了新的實用價值，因為不僅電商，傳統商家還有政府都需要對龐雜的數據進行分析，找出其中包含的關於經濟發展趨勢的宏觀信息，微觀信息，還有公眾的喜好和需求等等，為了獲取這些信息，更加嚴密和系統的科學方法會被引入統計學研究中。
（2）統計學能夠充分利用計算機技術的發展，統計理論方法需要在學科交叉中獲得新的生命力，統計學應該從數據發展的現在趨勢中尋找統計發展的靈感。考慮到現在的信息技術、雲計算、互聯網的發展，並且以政府統計作為現代化統計的基礎，從傳統的統計學向現代統計學發展。
（3）對統計人才的培養提出了新的要求，現在需要的不僅僅是對統計學理論知識有清晰認識的統計學人才，而是高層次的數據分析師，要有數學知識、統計建模知識、計算機技能、編程技能、大數據挖掘、還要有管理技能等的復合型人才。

（4）可以進一步深化統計理論模型，現在進行統計分析不像以往，統計指標的獲得要經過復雜的演算過程。現在一般都是依靠大型軟體程序，但是這些大型的軟
件程序的編制卻需要特定的統計模型來完成的，如果想要在大數據時代獲得發展的優先權，就要研發出相應的數理統計的模型。

9. 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。