① 大数据全方面应用 推动社会变革转型
大数据全方面应用 推动社会变革转型
大数据成为国家竞争力的战略制高点。全球正处于新一轮科技革命和产业变革之中，通过对互联网、物联网等新一代信息技术所产生的海量数据进行分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，拓展人类认识世界和改造世界的能力，给人类经济社会创新发展提供强力引擎。美、欧、日等国家纷纷将推动大数据发展与应用作为提升国家竞争力、夺取新一轮竞争制高点的重大战略。2012年3月，美国发布《大数据研究与开发计划》，旨在利用大数据加速科学、工程领域创新，强化国土安全，转变教育和学习模式。2010年11月，欧盟提出《欧盟开放数据战略》，希望使欧盟成为公共部门信息再利用的全球领先者。八国集团发布了《G8开放数据宪章》，推动数据开放和利用。围绕大数据资源掌控权和应用主动权的新一轮国际竞争已经爆发，中国发展大数据也时不我待。
大数据为制造业转型升级开辟了新途径。处于数据爆炸的时代，制造企业获取、管理和利用到的数据量越来越大、种类越来越多，若能对数据进行科学的采集、组织、分析与利用，为产品全生命周期和企业生产经营各环节提供有价值的决策参考，就能够提高生产率、利润率和企业综合发展水平。特别是，随着制造业逐渐进入“数据驱动”的发展阶段，大数据的发展与应用将成为制造业转型升级和向智能化方向迈进的重要支撑手段。
我国具备发展制造业大数据的比较优势。我国制造业规模位居全球第一，规模以上制造企业数量超过32万家，从业人员众多，信息化发展水平日益提高，每时每刻产生大量制造数据，应用场景丰富，发展空间广大。通过多年努力，我国在信息技术、产业、应用和信息资源领域都有一定积累，一些信息服务企业面向制造业领域提供大数据服务，为加快大数据与制造业的融合发展奠定了比较扎实的产业基础。为推动工业化和信息化深度融合，加快制造强国建设步伐，近年来国务院先后出台了《中国制造2025》《关于积极推进“互联网 ”行动的指导意见》《促进大数据发展行动纲要》等政策文件，明确提出发展智能制造、“互联网 ”制造和工业大数据等任务要求，也为制造业大数据发展创造了良好的发展环境。
认真面对大数据与制造业融合发展面临的各种挑战。当前，大数据正处于发展孕育期，应用经验积累不多，应用路径尚不清晰，安全风险有待进一步评估。我国制造业企业信息化水平参差不齐，全行业尚未形成对大数据客观、科学的认识，对数据资源在推动制造业发展方面的战略价值认识不足。多数企业对数据资源建设不够重视，数据质量普遍较差，物联网、工业互联网等领域的标准规范不统一，企业间和企业部门间缺乏数据互通的有效机制，数据价值难以有效挖掘利用。技术创新与支撑能力不足，大数据软硬件产品和面向制造业特色应用的大数据解决方案发展尚不成熟，大数据处理、分析和呈现方面与国外存在较大差距，难以满足制造业大数据应用需求。既熟悉制造业需求又懂得大数据技术与管理知识的复合型人才缺乏，不能满足发展需要。兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系缺失，制约制造业大数据的发展与应用。
大数据推动制造业全面转型升级
大数据精准响应用户需求，提高制造业研发设计水平。研发设计水平是制造业竞争力的重要标志之一。在研发设计过程中应用大数据，能够推动打造集成创新平台，广泛收集和深入挖掘消费者的使用行为数据与意见反馈信息，更准确地掌握海量消费者的使用喜好，并借由众创、众包等方式，将消费者带入到产品的需求分析和研发设计等创新活动中，推动产品设计方案的持续改进。
大数据实现业务场景交互，推动生产制造智能化升级。如果说传统的自动化、数字化、网络化给生产制造提供了“肢体”“感官”和“神经”，大数据的应用则给生产制造配上了“大脑”，使之能灵活应对各种业务场景，实现真正的智能。通过整合、分析制造设备数据、产品数据、订单数据以及生产过程中产生的数据，能够使生产控制更加及时准确，生产制造的协同度和柔性化水平显著增强。
大数据辅助企业科学决策，增强制造业经营管理能力。经营管理能力是决定企业持续发展的基础保障和支撑产业竞争优势的重要基石。我国制造业大而不强，经营管理的滞后是一重要因素。大数据的应用，能够推动跨行业、跨区域创新组织的建立和协同设计、电子商务、众包众创等新模式的发展，增强制造企业的经营管理能力。例如，海尔集团充分运用大数据手段，支撑构建起横纵结合的矩阵式管理模式，打造出以订单为中心、上下工序和岗位之间相互咬合、自行调节运行的业务链条，以及汇集互联网众多网友智慧的研发创新网络，实现了企业经营多元化、组织高效化、创新开放化，使企业通过技术产品的不断创新和软实力的不断增强，在全球家电制造行业持续保持领先地位。
大数据支撑生产型服务发展，加快制造业服务化进程。围绕产品发展服务业务，是创新商业模式、提升产品附加值、实现制造业提质增效的重要途径。大数据加速制造业服务化转型主要有三个方向：一是使企业业务从产品生产销售，向生产型服务领域延伸；二是使企业发展模式从围绕产品生产销售提供售后服务，转为围绕提供持续服务进行产品设计；三是使企业的主要利润来源从产品制造与销售环节，转为售后的生产型服务环节。
大数据与传统业务加速融合，催生新产品新服务新业态。例如，智能儿童手表通过融合位置数据、行为数据、图像数据、社交数据，向儿童及家长提供卫星定位、紧急求救、运动监测、互动游戏等实用功能，近期在我国热销，部分品牌产品日销量甚至达10万台。我国拥有全球最大的消费市场和最多样的消费需求，将大数据融入到可穿戴设备、家居产品、汽车产品的功能开发中，能够推动技术产品的跨越式创新，形成智能可穿戴设备、智能家居、智能网联汽车等制造业发展新领域，有助于抢占制造业新的增长点和制高点。
促进大数据与制造业融合发展
健全工业信息基础设施。加快建立容量更大、服务质量更可靠的工业宽带网络，加强制造业领域无线宽带网络规划布局，部署面向智能制造单元、智能工厂及物联网应用的低延时、高可靠的工业互联网。发挥互联网企业、工业软件企业优势，引导其与制造企业紧密融合，面向制造业重点领域信息物理系统及智能车间、智能工厂建设，构建无线传感网、工业控制网、工业云平台及云应用、工业大数据平台等新兴信息基础设施体系，实现数据的统一采集、管理和高效处理。
建设制造业数据资源。推进传感器等数据采集终端的大规模应用，多渠道、多层面采集获取数据。引导和支持骨干企业、行业组织建设低成本、高效率的制造业大数据存储中心和分析中心，汇聚形成系统、全面、及时、高质量的数据资源。完善制造业数据资源建设相关体制机制，创新政策激励手段，规范数据资源性质，明确数据的所有权、使用权，科学合理界定公共信息资源边界，形成各方面积极参与、互利共赢的数据资源建设态势。
突破制造业大数据核心技术。开放自主可控的制造业大数据平台软件和重点领域、重点业务环节应用软件，支持创新型中小企业开发专业化的制造行业数据处理分析技术和工具，提供特色化的数据服务。推动多学科交叉融合，开展制造业大数据分析关键算法和关键技术研究。
提升大数据分析应用能力。建设一批高质量的制造业大数据服务平台，推动软件与服务、设计与制造资源、关键技术与标准的开放共享，增强制造业大数据应用能力。选择重点领域，组织实施制造业大数据创新应用试点，推动制造模式变革和工业转型升级，培育发展制造业新业态，推进由“中国制造”向“中国智造”转型升级。
提高数据安全保障能力。研究制定面向制造业领域信息采集和管控、敏感数据管理、数据质量等方面的大数据安全保障制度建设。研究制定数据分级标准，明确制造业大数据采集、使用、开放等环节涉及信息安全的范围、要求和责任。推动数据保护、个人隐私、数据资源权益和开发利用等方面的标准化工作和立法工作，明确各方责、权、利。制定出台对制造业数据采集、传输、保存、备份、迁移等的管理规范，加强安全测评、电子认证、应急防范等信息安全基础性工作，有效保障数据全生命周期各阶段、各环节的安全可靠。
培养复合型大数据人才。支持有条件的高校结合计算机、数学、统计等相关专业优势，设立大数据相关专业。鼓励高校和制造企业共同开展职业教育，联合培养同时具备大数据应用能力和制造业专业素质的复合型大数据人才。鼓励高校、科研机构和企业有计划、分层次的引进大数据相关的战略科学家和创新领军人才，依托制造业大数据领域的研发和产业化项目，引进拥有实践经验的大数据管理者、大数据分析员等高端人才。
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② 大数据时代带来更理性、更可靠的决策
大数据时代带来更理性、更可靠的决策_数据分析师考试
究竟是什么魔力，让“大数据”这一概念得到全球各国的普遍关注？到底什么是“大数据”？它能够在多大程度上改变我们的生活？在我们寻求对这些重要问题的解答时，牛津大学网络学院互联网研究所教授维克托·迈尔-舍恩伯格出现在我们的视野中；希望我们对他的采访，可以帮助读者们找到这些疑问的答案。
最近一段时间，“大数据”的热潮席卷全球，正如美国《福布斯》杂志所说的那样，如今，在浏览新闻网站或者参加行业会议时，想看不见或听不到“大数据”这个词几乎不可能。去年，美国6个联邦政府部门宣布将启动“大数据研发计划”，投资超过2亿美元以改进从海量和复杂的数据中获取知识的能力。同时，我国科技部发布的“‘十二五’国家科技计划信息技术领域2013年度备选项目征集指南”也把大数据研究列在首位。眼下召开的全国“两会”上，有全国人大代表提出要把发展“大数据”上升为国家战略。
究竟是什么魔力，让“大数据”这一概念得到全球各国的普遍关注？到底什么是“大数据”？它能够在多大程度上改变我们的生活？眼前对“大数据”的关注度是否已经过高了呢？在我们寻求对这些重要问题的解答时，英国牛津大学网络学院互连网研究所教授维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schonberger）出现在我们的视野中，讨论“大数据”，他如果不是最合适的人选，也起码是合适人选之一。
20多年来，维克托一直致力于网络经济、信息与创新、信息监管、网络规范与战略管理的研究。还在“大数据”这一概念众说纷纭时，维克托就已进行了系统深入的研究，2010年，他在英国《经济学人》杂志上和数据编辑肯尼思·库克耶一起，发表了长达14页的大数据专题文章。称他为最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一，并不为过。
《经济学人》说，在大数据领域，维克托是最受人尊敬的全方位发言人之一；美国《科学》杂志说，若要发起一场关于这个问题的深入讨论，没有比他更好的发起者了。
除了理论研究以外，维克托还非常接近实战世界，早在上大学期间，他就先后成立了两家数据安全和制作反病毒软件的公司，而在他写就的《大数据时代》一书中，那些最前沿、最崭新的大数据应用案例，都得益于他多年来紧跟企业与商业应用的步伐。他的咨询客户中，不乏微软、惠普、IBM、亚马逊、脸书、推特、VISA等大数据先锋们。
目前，维克托还是欧盟互联网官方政策背后的重要制定者与参与者，尤为重要的是，他还任职过新加坡商务部、文莱国防部、科威特商务部等部门，特别熟悉亚洲信息产业的发展与战略布局。
希望我们通过电子邮件对维克托的采访，可以帮助读者们找到这些疑问的答案。
失去微观层面上的精确度，为的是获取宏观层面上的洞察力
文汇报：今天，“大数据”已经成为全球炙手可热的词汇，您是从何时开始关注它的？
迈尔-舍恩伯格：多年来，我一直致力于研究数据在信息经济的发展中所扮演的重要角色，我与肯尼思·库克耶（Kenneth Cukier，我的合著者）一起发布了一系列相关研究报告。大约三年前，在我自己组织的一次会议上，我俩都意识到“大数据”的存在已经不仅仅是一种炒作或者什么宏大的宣言了，而将实实在在地改变我们的工作、生活以及整个社会，于是，我们决定就此专题写一本书。
文汇报：那么在您看来，究竟什么是大数据时代？它和传统数据时代到底有什么差别？我们知道，像沃尔玛这样的公司早在多年前，就已经将大数据运用到了商业实践中。
迈尔-舍恩伯格：事实上，过去几个世纪以来，数据已经在科学家们制定决策的过程中扮演了一定的角色，而过去几十年间，这一做法又延伸到了一些公司的决策制定过程。但在大数据时代之前，数据是非常匮乏的，我们拥有的数据非常少。因此，我们的决策、我们构建的制度都是建立在这样一种数据匮乏的基础上。今天，一切变得非常不同，它体现在三个不同的方面，我们称之为“更多”、“更乱”和“相关性”。
文汇报：这三个特征也是您在《大数据时代》一书中非常强调的，它们甚至会颠覆我们过去的整个思维方式。您能否具体描述一下这到底是怎样的过程？
迈尔-舍恩伯格：好的。我所说的“更多”，是指围绕任何一个我们想要调查的特定问题，或者是需要我们回答的疑问，我们都可以比过去任何时候获取更多的数据。在大数据时代，我们可以利用海量的数据得到非常详尽的见解，这是传统方法所不能做到的。
可以这么说，大数据时代和传统数据时代的区别，就像分辨率在200万像素的旧数码照片，一下子提高到2400万像素那样。后者是一个非常非常大的文件，它可以提供更多细节。它可以让我们不断放大，看清楚小到颗粒状的细部，而具有较低分辨率的图像在这些细节方面就会非常模糊。
基因信息就是一个很好的例子。美国有一家叫23andMe的新公司提供个人的DNA测试分析，以发现一些疾病征兆。它的成本只有两三百美元，并提醒客户关注会发展成严重疾病的个人癖好。但是公司并不对每个客户的全基因组进行测序，而是针对已知特征的位点（经研究得知因某种疾病存在，而可能会出问题的DNA片段）进行比对。这意味着，当一个新的特征被研究发现时，23andMe公司就不得不再次对客户的DNA进行测序并建立更完整的档案。
苹果公司的史蒂夫·乔布斯尝试了非常不同的方法。他得了癌症后，就有了自己全部的基因密码，数十亿的碱基对测序。这花费了他超过10万美元的成本，但这可以让医生完整地洞察他的基因密码。每当药物由于乔布斯的癌症病变而失去有效性，他们就可以根据乔布斯特定的基因信息，寻找到有效的替代药物。遗憾的是，这也没有保住乔布斯的命，但是在这一过程中获得的数据，已经延长了他的生命。
由于技术创新，现在收集大量信息的成本变得越来越低。数年前，史蒂夫·乔布斯花费了六位数的金额才做到的事情，今天，不到1000美元就可以获得同样的服务了。
而“更乱”指的是，在小数据时代，因为数据是如此稀少，我们可以确保自己收集的每一个数据点都是非常准确的。相比较而言，大数据往往是凌乱和质量参差不齐的。但是，相比以高额代价来保证测量和收集少量数据的精确性，在大数据时代，我们将接受这种杂乱，因为我们通常需要的只是一个大方向，而不是努力了解一种现象的细枝末节。我们并不是要完全放弃精确性，我们只是放弃对精确性的热衷。我们失去微观层面上的精确度，为的是获取在宏观层面上的洞察力。
电脑翻译就是其中一个例子。1990年代，IBM的研究人员使用了一套非常精确的文件（加拿大议会记录的法语和英语版）来训练计算机。尽管计算机完全按照规则行事，但基于此的翻译质量却非常低。然后，谷歌在2006年开始介入这一领域，他们没有使用来自加拿大政府的几百万句标准翻译，而是使用随手可得的任何语言。他们在整个互联网上，利用数十亿页质量参差不齐的翻译，这些翻译不怎么标准——但是，这是一个小的权衡——他们能够使用的数据大大增加了，结果翻译质量反而提高了。与更少、更标准的数据相比，更多凌乱的资料完胜了。
“更多”和“更乱”组合到一起，产生了第三个特点，“相关性”，这也是大数据带给我们的最根本性的转变。我们的思维将从因果关系转向相关关系。至今为止的整个人类历史里，全世界的人们都在寻找事件发生的原因，探寻“为什么”。但我们对原因的执着探索往往带领我们走向错误的方向。所以，我们建议，在大数据时代，在许多情况下，我们可以仅仅寻找“是什么”，而不必完全理解“为什么”。例如，对于大数据的分析中，我们可以发现机器震动中一些非常微小的变化，这些变化表明机器将很快损坏。这使我们能够在部分机器零件报废前更换它们，这被称为“预测性维护”，它可以节省不少钱。但除了提高消费效率，“相关性”还可以做更多的事情。
比如对早产儿而言，即使他们长大成人，这些小宝宝仍旧是非常脆弱的，哪怕是遇上很小的感染。医生卡罗琳·麦格雷戈研究如何给这些婴儿最好的生存机会。使用大数据分析，每分钟可以搜集这些婴儿超过一千个数据点，麦格雷戈发现一个令人震惊的事实：每当这些早产儿出现非常稳定的标志时，他们的身体其实并不稳定，正在准备发病。有了这方面的知识，她就能在一个非常早期的阶段，确定婴儿是否需要药物治疗，从而挽救更多孩子的生命。
这是典型的大数据应用：医生麦格雷戈通过更全面的传感器，可以比以往搜集到更多的数据。她也接受，在这种情况下，并不是所有的数据都是准确的，从而也会导致她分析中存在不精确的可能。她把“为什么”这个问题放在一边，而用一种更务实的方式来提供帮助，她寻找“是什么”，这才是一个更好的预见感染的办法。
我们应该记住：大数据也可以挽救生命。
正确使用大数据，可以改善医疗、教育水平，促进人类发展
文汇报：大数据时代的到来，是否将会引领新一轮的产业革命？我们应该怎样客观地看待它的价值？
迈尔-舍恩伯格：大数据将会极大地改变社会生活的方方面面，但是它的价值能否等同于工业革命，这个问题目前还不好说。我个人猜想可能不能，原因是在19世纪初工业革命刚刚开始的时候，经济发展还处于非常低的水平上，所以相对来说，当时的人们从工业化过程中所能获得的生活水平的提升是非常巨大的，今天则非常不一样了。
我们真正想强调的是，大数据时代将推动我们从根本上改变企业的运作方式，以及我们在社会中的生活方式。大数据可以提高人类制定决策的能力，这种提高将是大幅度的。有了大数据，我们不是简单地提高经济效率，而是将挽救人类生命，延长我们自己的寿命。我们还将改善教育，促进发展。同样的道理，我们必须要小心。大数据同样也有“阴暗面”，正如我们在书中讨论的那样。如果应用错误，大数据也可能会化为一个强有力的武器。因此，我们必须确保正确使用大数据。
文汇报：您提到了大数据时代的“阴暗面”，它的到来会加深数字化鸿沟吗？
迈尔-舍恩伯格：大数据是一个强大的工具。因此，如果我们使用了错误的方式，它就可能会加深数字鸿沟。但是，如果我们用得好，相信大数据就可能会改善我们的生活，尤其是对那些不那么幸运的人而言。在这一点上，你可以把它想像成火、电或是抗生素等等。
文汇报：也就是说，您对大数据的价值认知，是基于一个更长时段的历史发展。
迈尔-舍恩伯格：如果以非常广阔的视角来看人类历史，我认为，人类一直想要理解世界。起初，许多人的“知识”是基于迷信和预感。知识的发展非常慢，人们需要非常深层次的思考，再通过实践进行检验，以确保知识是可用的。
但即使如此，我们的知识仍旧不是百分之百可靠的。例如，19世纪，路易·巴斯德一直在研究狂犬病疫苗，当时有一个被狗严重咬伤而染上狂犬病的小孩，父母担心孩子会死去，恳求巴斯德试试他的试验性疫苗。巴斯德照做了，孩子活了下来。随后的庆祝活动上，巴斯德以一个英雄的身份出现，他挽救了年轻孩子的性命。但是事实的确如此吗？今天，通过更深入的研究，我们知道，在被类似病狗咬到的儿童中，只有25%会感染狂犬病。所以75%的儿童哪怕使用了无效的疫苗，仍旧可以存活下来。这个故事告诉我们，我们以为自己生活在非常科学的世界中，但其实，我们拥有的数据非常少。一种新的治疗方法在被证明安全之前，需要做几十个甚至几百个医学实验来进行测试。但这仍旧太少，人们还是会受到伤害，因为我们依靠的数据太少。在大数据时代，我们可以告别数据匮乏，做出的决策将更理性，更基于事实，当然也更可靠。这是大数据时代带给我们的希望——更好的决策将会代替我们过往那些可疑的迷信和不可靠的人类预感。
文汇报：我们看到，麦肯锡公司2011年就发布报告推测，如果把大数据用于美国的医疗保健，一年可产生潜在价值3000亿美元，用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元；服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元；利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。“数据创造价值”的预测已经非常振奋人心。在您看来，大数据是否只是一门价值不菲的生意？
迈尔-舍恩伯格：不，大数据可以做更多。医疗方面，我们前面已经提过，只是分析一些重要的征兆，早产婴儿的感染出现明显症状的数小时前，医生就可以预见其生病。
同样，通过大数据分析，我们也可以找出学校教科书中的哪一部分对学生而言效果最好，也可以找出效果不好的部分。到现在为止，我们只能按照人类的预感，即教师自己判断学生在理解特定课程时是否会有疑问；但在大数据时代，我们有实际的数据可以参考，例如数据显示，电子书籍的某些页面被看过许多遍，因为它让学生感觉费解，据此可以调整我们的教材。这将从根本上改变教育。
或者举公共政策为例：Inrix是为智能手机提供导航软件的公司，它还提供实时的交通数据。之所以能做到这一点，是因为每个用户本身都成为了交通流量状况的传感器，把位置和速度信息都发回Inrix公司。这样一来，就可以给行进在交通堵塞路段周围的客户提供良好服务。Inrix公司有一大堆人们的活动数据，这还将有助于城市规划者了解大家的通勤模式，人们从哪里出发去工作，然后返回，并建设基础设施，如道路和铁路。这是最有效的应用。节省钱的同时，也有利于整个社会的管理。
文汇报：大数据对于商业决策、学术研究乃至国家治理的作用是显而易见的；但是对日常生活中的普通人而言，他们一定会从中受益吗？为什么在大数据时代，还是有不少人主张远离过载的信息和数据、返璞归真回到传统的社群生活之中呢？个人生活空间一定得从“简单平面”转变到“多维存在”才有意义吗？
迈尔-舍恩伯格：千百年来，人类已经经历的世界，都是在少量数据的基础上产生很多想法的世界。海员们结束长途航行后回来，地图才会在这一次经验的基础上进行重新绘制。这显然不会很精确。经过试验和犯错的周而复始，人类发展得非常缓慢。但是，当我们只有非常少的数据时，这是理所当然的结果。今天，我们有这么多的数据，难怪人类会不堪重负。但是，现在大数据可以提供帮助。如果人类不太善于消化这些过多的信息，大数据分析可以帮助我们将信息进行过滤，并进一步可视化，使我们能够轻松地加以使用。
人们尚未普遍具备与大数据时代相匹配的思维和技能
文汇报：有专家认为，大数据的未来是数据的APP（加速并行处理）而非基础构架；也就是说，仅仅有数据平台和基础构架是无法创造长期价值的。对此您怎么看？
迈尔-舍恩伯格：我们认为，大数据时代将至少需要和过去时代一样多的人的独创性。同时，巨大的资源才是未来时代的金矿，那些拥有这些数据资源的人将获得的回报是不可想像的。
文汇报：大数据时代，数据都是透明的，我们如何在保护个人隐私、商业机密和国家安全之间取得平衡？您所谓的“互联网遗忘运动”会是最佳药方吗？
迈尔-舍恩伯格：大数据时代所面临的挑战是，我们发现了隐藏在数据背后的价值，所以，保留这些数据，然后一遍遍地重复使用数据，往往成为一种明智的选择。同时，现行的保护个人隐私的法律，特别在西方，针对的是一个传统数据的世界，而不是一个大数据世界。这就需要我们在保护隐私的规则方面作出调整。我们建议，可以通过调整相关保护规则来实现这一目标，正像你所提到的，我们可以在一定时间以后，选择遗忘这些数据。
文汇报：大数据时代是一个海量数据有待处理的时代，同时又是一个海量无用信息需要删除的时代。这是否就是您在《删除》一书中强调我们要有所取舍的原因所在？
迈尔-舍恩伯格：是。在某种程度上，大数据本身也可以加强隐私的保护。因为如果有一百万个数据点，一个单独的数据点就不再那么重要了，这和传统数据时代非常不一样。随着时间的推移，忘记其中一些数据，并不会破坏整个大数据的运行和使用。
文汇报：大数据现在在全球究竟发展到了什么阶段？处理大数据的技术是否已经在全世界范围内普及？
迈尔-舍恩伯格：管理和处理大数据的技术都已经存在了，而且并不是非常昂贵。但是，有一样东西目前仍旧非常缺乏，那就是我们的思维——以理解数据背后所隐藏的巨大价值，以及提取这种价值的专门技能。今天，全球范围内，人们还没有普遍具备这种思维和技能，但是我相信，在未来，这种情况会发生改变。我们预计，世界各地的许多大学将提供针对大数据分析的课程，来培训大数据时代所需要的技能。
文汇报：历次产业技术革命，中国似乎都是学习者和模仿者；和上几轮产业技术革命不同的是，大数据时代，中国几乎和欧美发达国家同时开始技术研发，中国人口又居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家。您看好中国在新时代的发展前景吗？中国在大数据时代是否有创新和领先的可能？
迈尔-舍恩伯格：是的，我们对此非常乐观。中国很可能成为大数据这一领域的先驱。在大数据时代，中国有很多优势：中国人都受过良好的教育，特别是在数学和统计方面（这是非常重要的）。中国是一个巨大的多元化社会，这会创造大量机会来创造大数据这一资源，并建立大数据应用。同样的道理，对于大数据的蓬勃发展，我们还需要相匹配的思维方式，有尝试新事物和持续创新的愿望，以实证事实来作为我们决策的依据。因此，和许多其他社会一样，大数据时代的确也会给中国带来非常大的变化。
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③ 大数据战略释放大数据红利
大数据战略释放大数据红利
大数据最大的价值是通过数据分析来改善决策，进而提高社会生产力。在我国人口红利逐渐消失，土地、资源、环境等生产要素日益紧张的背景下，十八届五中全会强调实施大数据战略，将有利于释放我国作为数据大国的大数据红利，为新常态下我国实现创新发展提供新的动力。
近年来，美国、英国、日本、韩国等发达国家已将大数据上升为国家战略。美国将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面，并大力发展相关信息网络安全项目。英国政府通过利用和挖掘公开数据的商业潜力，为英国公共部门、学术机构等方面的创新发展提供“孵化环境”，同时为国家可持续发展政策提供进一步的帮助。日本在其“创建最尖端IT国家宣言”中，提出要以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，把日本建设成为一个具有世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会。韩国在其提出的“创新型经济框架”中，将大数据中心作为一个重要的布局，希望借助大数据解决业务或者研究方面的问题。
中国将大数据上升为国家战略层面，既是顺应时代潮流，也是当前推进创新发展的迫切需要。大数据之所以能成为世界其他主要国家的国家战略，源于其在商业、交通、医疗等领域多年来的成功应用。著名智库美国信息技术与创新基金会曾在2013年年底发布了一份名为《支持数据驱动型创新的技术与政策》的报告，介绍了美国疾病控制中心、美国证监会、欧洲航天局以及亚马逊、IBM和英特尔等各类公共和私营机构应用大数据的成功案例，展示了大数据在推动创新方面的潜力及其在公共卫生、科学教育、公共安全、交通运输等众多领域的广阔应用前景。
国内也有一些城市和企业在利用大数据推动创新发展方面初见成效。近年来，贵州省抢抓机遇，希望借助大数据产业实现工业结构的快速更新，实现落后省份的“弯道超车”。贵州省凭借生态环境好、电力充足、气候凉爽等优势，一举成为了与内蒙古并列的数据中心集群地。我国三大电信运营商都在贵州建设数据中心基地，总投资高达150亿元，建成后服务器超200万台，形成超过2500PB的裸容量存储能力。此外，贵州省还成立了大数据交易所。该交易所除了提供大数据交易外，还提供大数据清洗建模分析服务、大数据定向采购服务、大数据平台技术开发等增值服务，深度挖掘大数据价值及应用，支持创新创业。作为贵州大数据产业的重要载体，贵阳大数据广场在很短时间内就汇集了51支创客团队、360多家大数据及关联企业。
在云计算、大数据等技术迅速发展的背景下，中国著名的服务器生产商浪潮从2010年开始了自己的转型之路。2014年，浪潮提出了“以大数据为中心的云海战略”，利用云计算技术对大数据进行有效整合，搭建开放的大数据服务平台，并在平台之上根据业务需求部署创新应用。为了更快聚集浪潮大数据产业数据资源，浪潮2015年在全球规划建设了8个大数据中心，并计划在全国范围内完成10个以上的大数据创新应用中心建设，完成从基础硬件厂商向大数据处理和服务企业的转型。2015年4月，贵安-浪潮大数据应用创新中心在贵安新区揭牌，同时浪潮签署了《大数据创客培育战略合作协议》，与贵州大学等多所院校达成了《大数据研发及人才实训合作协议》。浪潮眼中的数据价值，正是通过建立开放的大数据平台，打造“大数据+创客中心”模式，引导中小企业创新创业，最大限度地发挥大数据的产业应用价值，实现新业态的开放创新发展。迄今为止，通过自建、合作共建等多种商业模式，浪潮已为396个政府和企业、18家院所和高校、2678位创业者提供了大数据整合和数据开放服务。
越来越多的国家和企业都充分认识到大数据在推动各领域创新方面潜在的巨大作用。但是，要让大数据成为中国继人口红利后的下一个红利，还有很多工作要做。
一是要制定推动数据共享的法律框架。数据共享涉及若干重大问题，包括数据跨境流动和数据主权，数据共享安全风险、数据共享隐私保护等。目前，我国大数据法治建设明显滞后，用于规范、界定“数据主权”的相关法律缺失，缺乏有效的大数据法律框架。美国政府数据开放经历了《信息自由法》《电子信息自由法》《数据质量法》《开放政府法》等里程碑式的发展，对数据开放的范围、权限等做了详细的规定，在保障公众知情权和隐私权的基础上，逐步形成了较完整的立法体系。欧盟在2013年修订了《公共部门信息再利用指令》，就公共部门信息再利用提供了法律框架。在将大数据上升为国家战略层面后，我国要尽快启动数据共享的相关立法、标准工作，建立公共基础数据资源的标准，完善数据资源采集、共享、利用和保密等相关制度。
二是推动大数据处理关键技术的研发和应用示范。目前大数据的筛选收集、储存、分析处理和应用仍面临巨大挑战，需要大量先进的创新型新技术、新工具和新技能，并提供解决方案。2012年，美国奥巴马政府公布大数据研究开发计划，给予该计划一次性2亿美元资助，用于研发收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据所需核心技术。2014年，欧盟将大数据技术列入欧盟未来新兴技术（FET）行动计划，加大技术研发创新资助力度。我国要加强大数据技术研发方向的前瞻性和系统性，重点增加在人工智能、实时大数据处理、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用等前沿及共性技术基础上的研发投入，并实施大数据重大应用示范工程，促进大数据技术成果惠及民生，在全社会形成推广示范效应，带动全社会大数据的应用不断深化。
三是加快建立国家政府数据共享平台。政府作为社会管理与民生服务的主体，拥有着大量的高质量数据资源，这些数据若能充分发挥其效用，必将带来极大的经济价值与社会效益。正因为如此，主要发达国家纷纷建立政府数据共享平台，推进数据资源向社会开放，服务公众和企业。美国政府推出Data. gov，使得企业和个人能够利用那些政府采集但未经梳理的各类信息，开发应用来提供公共服务或者进行盈利。英国政府建立了有“英国数据银行”之称的data.gov.uk网站，为公众提供一个方便进行检索、调用、验证政府数据信息的官方出口，支持和开发大数据技术在科技、商业、农业等领域的发展。法国政府推出的公开信息线上共享平台data. gouv.fr，便于公民自由查询和下载公共数据。不同于其他类别的资源，大数据应用具有极强的时效性，随着时间推移，数据库质量及其应用价值均会有大幅下降。因此，我国要加快建立国家层面的政府数据共享平台，并通过政府数据的开放共享对全社会形成示范效应，带动更多行业、企业开放数据、利用数据、共享数据。
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④ 大数据时代的大变革
大数据时代的大变革
在云计算仍处于“云里雾里”而亟待落地的今天，IT的浩瀚天空中突然传来了天使的号角声——大数据时代来了！大数据，开启了一个彻头彻尾的变革年代，更开启了一个蕴含无穷多机会的年代。谁能够“号准”大数据时代的“脉搏”，谁就能够在全球IT业的新一轮角逐中独领风骚。
令人充满想象的大数据，究竟“大”在何处？
今天，我们再也不能用狭隘的视角来审视大数据了。因为今天的大数据，不仅体现为数据量的惊人增长，更前所未有地引入了正在不断扩展中的数据类型。从量的增长来看，IDC报告显示，未来10年全球大数据将增加50倍。而刚刚过去的2011年，就产生了1.8ZB（1.8万亿GB）的大数据，这相当于每个美国人按每分钟发3条微博的速度，不停发布2.6976万年。与此同时，社会上的各行各业，从电信、IT业，到金融、证券、保险、航空、酒店服务业等，地球上的各种存在，从每个人到每棵树、每朵花乃至每粒沙子，无一例外地都在成为大数据的生成者。在量和面上的双重积累，让我们不难想象和接受数据大爆炸的现实——2020年的全球数据使用量将达到35.2ZB（1ZB=10亿TB）。
犹如一座富矿的大数据，究竟该如何“开采”？
这是一个令人着迷的问题，因为与正确答案相伴的将是谁都渴望的巨大商业成功。当前，伴随着变革的发生，传统的互联网企业已经站在了大数据时代的最前沿。作为探索的先锋，他们能否笑到最后，是否会成为“先烈”？这一问题尽管很难回答，但至少为成功的觊觎者提供了充分的借鉴和参考。
作为后PC时代的四大巨头，Facebook、谷歌、苹果、亚马逊正在成为大数据的拥有者和使用者。在自觉或不自觉间，Facebook已然成为业界第一个生成大数据的“巨鳄”，而其他三巨头仍在努力中。苹果依靠操作系统和颠覆性的终端，正在努力打造大数据的生成之地；谷歌主要依靠操作系统、搜索引擎和“Google+”平台整合终端产品，以储备可以利用的大数据；亚马逊作为云计算的最早倡导者之一，则通过网络平台、云计算平台和阅读终端，期望建立起一个电子商务垂直领域的大数据汇集地。虽然巨头们的策略各有不同，但利用种种手段整合碎片化的数据进而加以利用的趋势，已经再明显不过了。
相比这四大巨头，电信运营商的探索才刚刚起步。“日内瓦的电信运营商，正在针对市民活动的可视化展开研究。”天云科技副总雷涛在近日举行的云计算大会云基地专场上指出，“通过在用户手机上安装传感器，就能够记录下大量的位置信息，从而使得市民活动可视化，这对建立一个智慧城市，进行人口规划、区域规划都具有重要意义。”事实上，一个个再简单不过的位置信息背后，隐藏着巨大的、待挖掘的价值，这个价值对于各行各业都具有关键的作用。例如，房地产开发商就很渴望知道高端用户最频繁出入的区域，而这些区域就是商业地产的最佳候选地。而除了位置信息外，电信运营商能够挖掘的信息和数据，仍有无穷无尽的空间，包括了用户喜好、消费能力等等。
在企业的自发行为以外，国家级的战略支持已经浮出水面。美国，作为ICT强国，嗅觉最为敏锐。2012年3月29日，奥巴马政府公布了“大数据研发计划”，目标在于改进当前人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力，而这是美国继高速网络和超级计算中心之后的另一个重大科技项目。据悉，首批共有6个联邦部门宣布投资2亿美元，共同提高收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据所需核心技术的先进性，并形成合力，同时增加大数据技术开发和应用所需人才的供给。显然，先行一步的美国，已经把大数据当作了其ICT产业再度在全球崛起的重要契机。在找准了崛起的方向之后，富有行动力的美国，自然就会毫不拖泥带水地实施下去。
大数据，正在撬动全世界的神经，无论是国家、企业，还是每一个独立存在的个人，都将成为大数据时代的贡献者和受益者。但问题是，你准备好了吗？
⑤ 发达国家如何布局大数据战略
发达国家如何布局大数据战略
大数据在美国之所以能被迅速、广泛应用，与美国高度重视大数据价值、积极推动数据开放和拥有一批掌握核心技术的信息技术企业密切相关。
中国国际经济交流中心大数据战略课题组
最近几年，美国、欧盟、日本等主要发达经济体采取各种政策举措，积极推进国家大数据战略，取得了长足进展，成功经验值得中国借鉴。
将推动大数据产业发展上升为国家战略
美国在推进大数据应用上形成了从发展战略、法律框架到行动计划的完整布局，已实施四轮政策行动。第一轮是2012年3月，白宫发布《大数据研究和发展计划》，并成立“大数据高级指导小组”。第二轮是2013年11月，白宫推出“数据-知识-行动”计划，进一步细化了大数据改造国家治理模式、促进前沿创新、提振经济增长的路径，这是美国向数字治国、数字经济、数字城市、数字国防转型的重要举措。第三轮是2014年5月，美国总统办公室提交《大数据:把握机遇，维护价值》政策报告，强调政府部门和私人部门紧密合作，利用大数据最大限度促进增长，减少风险。第四轮是2016年 5月，白宫发布《联邦大数据研发战略计划》，在已有基础上提出美国下一步的大数据发展战略。
欧盟及其成员国已制定大数据发展战略，主要包括:数据价值链战略计划、资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动、实施开放数据政策、促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用等。欧盟力推数据价值链战略计划，用大数据改造传统治理模式，试图大幅降低公共部门成本，并促进经济和就业增长。2012年9月，欧盟委员会公布“释放欧洲云计算服务潜力”战略，旨在把欧盟打造成推广云计算服务的领先经济体，预计到2020年，大数据技术领域新增投资将为欧盟创造9570亿欧元产值，增加380万个就业岗位。2013年英国政府发布《英国数据能力发展战略规划》，并建立世界首个“开放数据研究所”。
日本把培育大数据和云计算派生出的新兴产业视为提振经济增长、优化国家治理的重要抓手。2013年6月，安倍内阁正式公布《创建最尖端信息技术国家宣言》，这一以开放大数据为核心的IT国家战略，旨在把日本建成具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。
2011年，韩国科学技术政策研究院正式提出“大数据中心战略”以及“构建英特尔综合数据库”。2012年，韩国国家科学技术委员会就大数据未来发展环境发布重要战略规划。2013年，韩国未来创造科学部提出“培育1000家大数据、云计算系统相关企业”的国家级大数据发展计划，以及出台《第五次国家信息化基本计划(2013-2017)》等多项大数据发展战略。
注重数据开放共享和隐私保护
目前，全球有75个国家明确承诺要建设开放政府、推行政府数据公开，并以政府白皮书、宣言和最高首长指令等形式启动开放政府数据战略。
与此同时，各国政府加强了数据隐私保护。目前全球已有近90个国家和地区制定了保护个人信息的法律。欧盟从1995年通过《数据保护指令》以来，不断完善法律法规，加强对个人隐私数据的保护。从2002年的《隐私与电子通讯指令》到2009年的《欧洲信息缓存指令》，都是保护个人隐私的监管规定。
2016年4月，欧洲议会通过《一般数据保护条例》，以欧盟法规形式确定对个人数据的保护原则和监管方式，将于2018年5月开始实施。英国、法国、德国、爱尔兰、荷兰等国家也纷纷出台要求电信运营商和互联网企业进行数据留存的法规。2016年10月27日，美国联邦通信委员会(FCC)批准了一项消费者隐私保护规则，要求宽带服务提供商在使用消费者的网络搜索、软件使用、位置信息和其他与个人信息相关的数据之前必须征得用户同意。另外，2016年8月1日，美国和欧盟签署的“隐私盾”协议正式生效，替代以前的“安全港”协议，提高了个人数据保护水平。
重视大数据重大项目研究与应用，占领大数据产业和技术制高点
发达国家以点带面引导大数据发展，通过资助重大项目研究，破解大数据发展核心技术，引导企业和社会推动大数据发展。2012年3月，美国发布《大数据研究和发展计划》时宣布投资2亿美元，联合美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构，共同提高收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据所需核心技术的先进性，并形成合力。2013年1月，英国财政部明确将投入1.89亿英镑用于大数据和节能计算技术研发，旨在提升地球观测和医学等领域的大数据采集分析能力。2013年4月，英国经济和社会研究委员会又宣布新增6400万英镑用于大数据研发，其中3400万英镑用来建立“行政数据研究网络”，汇聚政府部门和机构所收集的行政数据，促进发挥政府数据对科学研究、政策制定和执行的作用。2014年，英国政府投入7300万英镑进行大数据技术开发，包括在55个政府数据分析项目中开展大数据技术应用。2013年，法国政府投入1150万欧元，用于7个大数据市场研发项目，促进大数据研发。
建立高规格的领导机构，统筹和强化部门间协作
各国战略规划都指定专门的管理机构和执行机构，其共同特点是凌驾于传统政府机构之上，突破了传统的政府管理模式，提高了决策与执行的效率。美国由白宫科学和技术政策办公室牵头建立大数据高级监督组，通过协调和扩大政府对大数据的投资、提供合作机遇、促进核心技术研发和劳动力发展等实现大数据战略目标。日本政府内阁和总务省信息通信技术(ICT)基本战略委员会作为日本大数据战略制定和执行部门，肩负制定面向2020年日本新ICT战略的任务。澳大利亚设立跨部门大数据工作组负责战略落地，同时配备专门的支撑机构，从技术、研究等角度提供支撑。英国大数据战略分别针对提高技术能力、基础设施和软硬件建设、推进合作、数据开放与共享，指定具体机构负责，同时由信息经济委员会根据发展战略制定具体实施办法。
政府营造环境，充分调动企业发展大数据的积极性
大数据在美国之所以能被迅速、广泛应用，与美国高度重视大数据价值、积极推动数据开放和拥有一批掌握核心技术的信息技术企业密切相关。谷歌、易安信、惠普、IBM、微软、甲骨文、亚马逊、Facebook等企业很早就通过收购或自主研发等方式布局大数据，成为大数据技术的主要推动者，并快速推出与大数据相关的产品和服务，为各领域、各行业应用大数据提供工具和解决方案。除了传统信息技术企业，在大数据分析、应用及安全等领域还涌现出一批像盛庞卡(Splunk)、天睿(Teradata)等创新能力较强的创业公司，在风投资本支持下快速成长，并引导新的市场发展，为各界应用大数据提供了丰富的创新工具。
强化开源社区在技术开发中的作用，打造大数据产业链的核心竞争力
从大数据技术发展历程看，大数据核心技术如分布式存储、云端分布式及网格计算均依赖开源模式，吸引全球开发者开发、维护和完善代码，从而汇集全球智慧推动大数据技术不断进步。大数据处理的核心技术哈杜普(hadoop)、映射归约(MapRece)和星火(Spark)等均基于开源环境的创新发展。阿帕奇软件基金会(ASF)是推动大数据技术发展的全球顶级开源社区，集结了全球最主要的大数据技术研发公司。同时，大数据领先企业也围绕自身生态打造技术开源社区，这种开源项目方式吸引了全球顶尖技术人才共同开发，推动了技术创新和成果推广。
多措并举，坚守大数据安全底线
一是构建多方协同合作的安全机制。以美国为代表，通过体制机制改革打破数据割据与封锁，整合大数据资源，协调大数据处理和分析机制，推动重点数据平台之间的数据共享，消除和控制高级可持续攻击的危害。
二是组建网络部队，增强威慑能力。2005年4月，美军正式组建专门负责网络作战的“网络战联合功能构成司令部”。日本2005年底决定组建一支由陆、海、空自卫队计算机专家组成的5000人左右的网络战部队，专门从事网络系统的攻防。2013年初，俄罗斯国防部下令要求俄总参谋部确定建立陆军网络司令部的计划。目前，世界上已有46个国家组建了网络战部队，很多国家仍在不断加大网络空间安全投入。
三是提高防范意识，加强主动防御。美国政府要求各联邦机构对所制定的安全计划，至少每隔三年执行一次独立的安全检查或审计。
四是注重“撒手锏”的战略性技术。发达国家紧紧抓住操作系统、密码专用芯片和安全处理器等“撒手锏”的战略性技术研究。
五是依托国家外交战略，促进国际合作。美国利用网络安全话题与其他国家开展外交活动，为美国信息产业谋求更大市场份额。德国推动建立和保持欧盟在世界范围内的广泛合作、联邦政府内部的合作、联邦政府信息技术特派员负责的公共和私营部门之间的合作。
六是推进军民融合，确保制信息权。美国有关机构对大数据投入巨资，目的是应对军事和国家安全领域面临的大数据挑战，提升维护国家安全和信息网络安全的能力。美国不断加强大数据资源开采，联合有关盟友组建“五眼联盟”，进行全球监控。
⑥ 美国近年来推进“新基建”的布局及启示
近年来，世界经济 呈现发展动能趋缓、下行风险上升、规则调整加快的特点。 为应对经济衰退，
美国推出了《美国重建基础设施立法纲要》，加快实施万亿基础设施重建计划，对交通，水资源、给水和排水系统，以及下一代能源基础设施，高速互联网等新型基础设施领域进行部署，以此帮助美国经济复苏。
美国近年来在新型基础设施建设方面的主要布局
受政治体制影响，美国在基础设施建设部署上存在较大不稳定性，但是对新型基础设施建设的投资却一直被作为推动经济增长的重要手段，相关战略部署立足长远、积极推进。
（一）主要战略部署
自2008年国际金融危机以来，美国先后实施了《美国复苏与再投资法案》《美国国家空间数据基础设施战略规划草案（2014-2016年）》《修复美国地面交通法基建法案》《联邦大数据研发战略计划》《增强联邦政府网络与关键型基础设施网络安全》《美国重建基础设施立法纲要》等战略计划，出台了《网络与信息技术研发计划》《大数据研究计划》《能源制造业系统伙伴关系计划》等具体的实施细则，旨在通过加大新型基础设施建设来摆脱经济危机，提升产业竞争力，实现经济复苏。其中 科技 领域新型基础设施建设主要包括下一代能源基础设施、高速互联网、科研基础设施、人工智能、大数据等方面。
（二）《美国重建基础设施立法纲要》的主要内容
2018年2月，特朗普政府出台《美国重建基础设施立法纲要》（以下简称《纲要》），从出台时间来看，《纲要》与我国“新基建”战略部署时间较为接近，面临着相似的国际背景和外部环境，建设领域上存在一定相似性。《纲要》更加偏重于融资，传统基础设施占比较大， 科技 领域的基础设施建设更多以其他的专项计划来部署。在技术领域上，《纲要》重点投资现代交通、新能源、5G通讯基站、智能电网、宽带网络、大数据等领域，注重对成熟技术的应用和推广。相比而言，根据国家发改委对“新基建”范围的界定，我国“新基建”包括信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施，技术领域涉及5G、物联网、工业互联网、卫星互联网、人工智能、云计算、区块链等新兴技术，特别重视对重大 科技 基础设施、科教基础设施、产业技术创新基础设施等创新基础设施的投资。
美国推动新型基础设施建设的主要举措
自2008年以来，美国不断加强在新型基础设施建设领域的战略部署，主要包括五个方面的重要举措。
（一）加强对“新基建”的研发投入
2018年，特朗普政府出台的《美国重建基础设施立法纲要》提出设立200亿元的创新转型项目计划，发展自动驾驶技术和车辆、新轨道运输技术、无人机、模块化基础设施技术等。在2019-2021财年特朗普政府美国工业发展领域研发优先事项中，人工智能、量子信息、通信网络、自动驾驶、智能制造、工业机器人等技术领域成为优先布局事项。
（二）开展基础研究和关键核心技术研发
（三）强化关键基础设施技术的自主可控
对关系国家战略安全、影响国家竞争优势的基础设施领域，美国支持本国企业主导建设全过程，强化技术自主可控。美国颁布了《增强联邦政府网络与关键型基础设施网络安全》的行政指令，从联邦政府、关键基础设施和国家三个方面，要求采取一系列措施确保联邦政府及关键基础设施的技术安全。对于国外企业投资美国关键基础设施项目，尤其对高度敏感的国家安全项目，要接受美国外国投资委员会、美国国会美中经济和安全审查委员会、美国联邦能源监管委员会等机构的层层监管，确保技术安全可控。
（四）发挥杠杆效应支持引导企业参与
在新型基础设施建设中，美国十分重视发挥民营企业的作用。在《美国重建基础设施立法纲要》中，除政府拨款的2000亿美元外，其余2万亿美元的基础设施建设资金大部分来源于私营企业投资和债券，基础设施具体建设也由私人企业承担，该计划以融资为主，广泛吸收私营企业和个人的资金。采取公开招标方式，鼓励民营企业采用新技术，通过基础设施建设推进制造业回流，促进新兴产业发展和培育。
（五）加强科研基础设施设施建设
美国高度重视科研基础设施（包括大科学装置）建设。如在《美国复苏与再投资法案》中提出，支持用于科学研究、基础设施以及实验室大型仪器设备的更新，启动《民用超级计算机计划》，为能源部的生物能源中心和联合基因组研究所购置新的设备，为国家实验室和大学核聚变研究提供设备升级或购置新的设备等。近年来，美国能源部提出实施“前路计划”，设立“百亿亿次计算项目”，部署百亿亿次超级计算机，解决并行性、内存和存储问题，为推进基础设施建设提供运算支撑；在南达科他洲开工建设长基线中微子设施，开展地下深层中微子试验场所。为提高国家生物安全，美国开始新建5家生物安全四级实验室，包括美国国家过敏和传染病研究所、加尔维斯顿国家实验室、美国国家生物卫生分析与对策中心等。在人工智能领域，美国发布《国家人工智能研发战略规划》，提出要开发人工智能共享数据集和测试环境平台，开发开源软件库和工具集等。
对策和建议
通过总结美国近年来在推进基础设施建设方面的经验和做法，结合我省发展现状和需求，提出如下对策建议。
一是制定出台“新基建” 科技 支撑行动计划。 强化统筹安排与顶层设计，从 科技 创新支撑“新基建”发展角度，提出具体的行动方案和实施细则。设立“新基建”工程技术研发专项，围绕我省“新基建”过程中遇到的工程技术难题，组织省内外高层次团队进行攻关，推动工程 科技 发展。
二是构建多元化融资模式。 加快 科技 债券、融资租赁、PPP等融资模式在“新基建”中的应用，为推动我省创新基础设施建设提供资金支持。以建设国际风投创投中心为契机，引进风险投资进入 科技 类基础设施建设领域，发挥金融杠杆撬动作用，扩大市场化资金规模。
三是提高 科技 园区基础设施建设水平。 以高新区、专业镇、 科技 小镇等区域创新平台为依托，加快提升5G基建、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通等基础设施建设，高水平打造智慧园区、 科技 园区、创新园区，提升 科技 对园区发展的支撑带动作用。在省级高新区动态评估中，引入新型基础设施建设指标，引导高新区提升新型基础设施建设水平。
四是加快科研基础设施和实验室建设。 以企业实际应用需求为导向，新建一批中小型科研基础设施，以应对大型科研基础设施（大科学装置）需求不足、成本过高、效能不匹配的问题。如中等性能超级计算机、低强度中子源、P3级生物安全实验室等。加快推进省实验室建设步伐，瞄准5G、大数据、工业互联网需求，建设一批工程领域省实验室。
转自丨三思派
⑦ 大数据技术
随着信息技术的发展，新型信息发布方式的不断涌现，数据正以前所未有的速度在不断地增长和累积，大数据时代正式到来。2012年被称为“大数据元年”，因为在这一年“大数据”这个概念引起了人们的空前关注。首先是美国政府公布“大数据研发计划”，紧接着世界各国以及各大商业公司也对“大数据”给予了极大的关注。美国在“大数据研发计划”中，与空间数据关系最为密切的是联邦地质调查局和航空和航天局。
联邦地质调查局的科学家们合作完成对全面、长期数据的最新综合，进一步把大数据集和地球科学理论的大构想转换成科学发现，提高对地球系统科学问题的理解和应对能力，例如物种应对气候变化、地震复发率、下一代生态指标等。NASA用先进信息系统技术寻求成熟的大数据能力，以支持未来的地球观测任务，使得地球信息能为NASA气候中心的体系结构所识别，减少地球科学部的空基和陆基信息系统的风险、成本、规模和开发时间，提高科学数据的可访问性和实用性。NASA的地球科学数据和信息系统项目已经活跃了15年以上，旨在对地球卫星数据和空中与实地活动的数据进行处理存档和发布，努力确保科学家和社会公众可以满意地访问从地球到太空的数据，提升应对气候和环境变化的能力。NASA与Cray公司制定的太空行动协议，允许一个或多个项目围绕发展和应用低延迟“大数据”系统合作，使用高度集成的非SQL数据库传输数据，来加速建模和分析软件的运行，以测试混合计算机系统的实用性。此外，各种专用减灾卫星、遥感卫星、通信与导航卫星已广泛应用于地震、海啸、台风(飓风)、洪灾、旱灾、地质灾害和火灾等各种不同类型的灾害管理。
在我国，地学大数据的研究也已开始，国土资源部地质信息技术重点实验室地学大数据高性能计算应用环境搭建成功，已经对外开放。利用搭建的大数据及高性能地理数据计算平台，开展地质大数据综合处理、分析和应用研究，对于推进地质数据开发应用、提高服务效率具有重要作用。
⑧ 读《大数据时代》心得体会
读《大数据时代》心得体会（一）
读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。
“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。
近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。
当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了!
《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。
可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了!更何况还有两个更可怕的事情。
其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢?其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。
还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。
所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。
读《大数据时代》心得体会（二）
信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变„„我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据，只是试图首先说明信息、数据的关系和不同，也试图说明，为什么信息时代转变为了大数据时代?大数据时代带给了我们什么?
信息和数据的定义。维基网络解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。这是否是《大数据时代》一书所未曾阐述的背景材料?
在《大数据时代》一书中，大数据时代与小数据时代的区别：1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。作者语言绝对，却反思其本质区别。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理?这也是明智之举2、使用用途。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为，小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。
数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示?银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力„„可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数据思维”，养成“数据治理”，创造“数据融合”，实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代，从数据中攫取价值，笑看风云变换，稳健赢取未来。
读《大数据时代》心得体会（三）
这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。
《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。
下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。
《大数据时代》开篇就讲了Google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20XX年美国的H1N1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。Google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时Google的预测与政府数据的相关性高达97%，这也就意味着Google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本<总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物，因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低，因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流，同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。
接下来，维克多又通过了IBM追求高精确性的电脑翻译计划的失败与Google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系Google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以Google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。
之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用，维克托建议将这一群人分为两部分，一部分使用数据为商业部门服务，而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据，是否侵犯了个人隐私。
无论如何，大数据时代将会到来，不管我们接受还是不接受!
我觉得《大数据时代》这本书写的很好，很值得一读。因为会给我们很多启发，比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用，从而再将相关数据卖给各大网店。不过，事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说，小心你在网上留下的痕迹。
我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。
读《大数据时代》心得体会（四）
利用周末，一口气读完了涂子沛的大作《大数据》。这本书很好看，行文如流水，引人入胜。书中，你读到的不是大数据技术，更多是与大数据相关的美国政治、经济、社会和文化的演进。作为一名信息化从业者，读完全书，我深刻感受到了在信息化方面中国与美国的各自特色，也看到了我们与美国的差距。有几个方面的体会，但窥一斑基本能见全貌。
一是政府业务数据库公开的广度和深度。近年来，随着我国信息公开工作的推进，各级政府都在通过政府门户网站建设积极推进网上政务信息公开，但我们的信息公开，现阶段还主要是政府的政策、法律法规、标准、公文通告、工作职责、办事指南、工作动态、人事任免等行政事务性信息的公开。当然，实时的政府业务数据库公开也已经取得很大进步。在中国政府门户网，可以查询一些公益数据库，如国家统计局的经济统计数据、环保部数据中心提供的全国空气、水文等数据，气象总局提供的全国气象数据，民航总局提供的全国航班信息等;访问各个部委的网站，也能查到很多业务数据，如发改委的项目立项库、工商局的企业信用库、国土资源部的土地证库、国家安监总局的煤矿安全预警信息库、各类工程招标信息库等等。这是一个非常大的进步，也是这么多年电子政务建设所取得的成效和价值!但是，政务业务数据库中的很多数据目前还没有实现公开，很多数据因为部门利益和“保密”等因素，还仅限于部门内部人员使用，没有公开给公众;已经公开的数据也仅限于一部分基本信息和统计信息，更多数据还没有被公开。从《大数据》一书中记录的美国数据公开的实践来看，美国在数据公开的广度和深度都比较大。美国人认为“用纳税人的钱收集的数据应该免费提供给纳税人使用”，尽管美国政府事实上对数据的公开也有抵触，但民愿不可违，美国政府的业务数据越来越公开，尤其是在奥巴马政府签署《透明和开放的政府》文件后，开放力度更加大。DATA.GOV是美国联盟政府新建设的统一的数据开放门户网站，网站按照原始数据、地理数据和数据应用工具来组织开放的各类数据，累积开放378529个原始和地理数据集。在中国尚没有这样的数据开放的网站。另外，由于制度的不同，美国业务信息公开的深度也很大，例如，网上公布的美国总统“白宫访客记录”公布的甚至是造访白宫的各类人员的相关信息;美国的FedSpending网站，能够逐条跟踪、记录、分析联邦政府每一笔财政支出。这在中国，目前应该还没有实现。
二是对政府对业务数据的分析。目前，中国各级政府网站所提供的业务数据基本上还是数据表，部分网站能提供一些统计图，但很少能实现数据的跨部门联机分析、数据关联分析。这主要是由于以往中国政务信息化的建设还处于部门建设阶段。美国在这方面的步伐要快一些，美国的DATA.GOV网站，不仅提供原始数据和地理数据，还提供很多数据工具，这些工具很多都是公众、公益组织和一些商业机构提供的，这些应用为数据处理、联机分析、基于社交网络的关联分析等方面提供手段。如DATA.GOV上提供的白宫访客搜索工具，可以搜寻到访客信息，并将白宫访客与其他微博、社交网站等进行关联，提高访客的透明度。
三是关于个人数据的隐私。在美国，公民的隐私和自有不可侵犯，美国没有个人身份证，也不能建立基于个人身份证号码的个人信息的关联，建立“中央数据银行”的提案也一再被否决。这一点，在中国不是问题，每个公民有唯一的身份信息，通过身份证信息，可以获取公民的基本信息。今后，随着国家人口基础数据库等基础资源库的建设，公民的社保、医疗等其他相关信息也能方便获取，当然信息还是限于政府部门使用，但很难完全保证整合起来的这些个人信息不被泄露或者利用。
数据是信息化建设的基础，两个大国在大数据领域的互相学习和借鉴，取长补短，将推进世界进入信息时代。我欣喜地看到，美国政府20XX年启动了“大数据研发计划”，投资2亿美元，推动大数据提取、存储、分析、共享、可视化等领域的研究，并将其与超级计算和互联网投资相提并论。同年，中国政府20XX年也批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。开放、共享和智能的大数据的时代已经来临!
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