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杨学成:推进产业级大数据共享

YWYF 国内新闻 2020-05-23

疫情期间,工业级大数据在经济社会治理中的韧带作用进一步凸显,各数字平台在全面准确转达中央有关疫情防控指示和地方政府的详细防控举措上,实现了很是精准的人群笼罩和实时的信息投送。现在工业级大数据共享还存在哪些障碍?如何进一步推进工业级大数据共享?近期,记者采访了北京邮电大学教授、博导、网络教育学院副院长杨学成。

谈到工业级大数据在经济社会治理中的作用,杨学成认为,一方面,各地各部门运用大数据、云盘算、人工智能等技术,努力做到科学决议、精准防控,催生出“无接触服务”、“不晤面审批”、“零聚集服务”等新兴政务应用。另一方面,数据服务让各大中小学校实现了停课不停学,让各个办公单元做到了停工不停业、停业不停服务,助力企事业单元有序复工复产。种种智能终端的应用和普及,使得数据触点很是广泛,为信息收集、数据校验和决议推送打下了良好的基础,为精准施策提供了技术支持,有利于信息的实时归集和对一线事情开展远程实时赋能。这种扁平化的数据流转与共享,让疫情期间的决议流程越发流通,使得数据平台继承了“社会免疫系统”的角色。

工业级大数据共享仍存诸多障碍

杨学成认为,疫情在凸显大数据韧带作用的同时,也袒露了我国在工业级大数据应用方面存在的诸多问题。

一是工业级大数据应用尚未领悟供需两头。相比需求侧的熟练应用,供应侧的响应受疫情影响十明白显,韧性不足,货物交付和生产作业停滞现象时有发生。此外,类似于快递投送、外卖送餐、生鲜配送等上门服务类应用,仍然依靠大量的人员到场,自动化和智能化水平相对较低。在生产制造领域,大数据应用比力低级的低端制造业受疫情影响最为严重,复工复产相当难题,疫后反弹的韧性和力度尚有很大不足。这意味着,工业级大数据在纵向领悟上另有许多阻碍。

二是跨行业的大数据共享壁垒依然很高。体现在:各地政务大数据应用还不够深入,部门间的数据共享还很难题,许多政府机构在疫情期间慌忙上线的大量应用没有发挥出应有的作用;上下级单元之间的“数据烟囱”现象突出,注重数据上报,但没做好数据“下下层”的事情,对一线事情人员的数据赋能力度另有很大欠缺;政务数据与社会数据的联动和共享缺口很大,体制内、外的数据交流和流通有待进一步革新;不少部门个人主义严重,各打自己的小算盘,对数据共享的认知不足、重视不够,造成数据统筹难题、实施推进缓慢。

三是大数据基础设施建设另有待于进一步增强。现在,我国4G网络建设已经成熟,5G网络还未全面铺开,偏远地域和网络不蓬勃地域的人民群众在学习、事情、娱乐、生活等方面另有诸多阻碍,泛起了新时代的“凿壁偷光”现象,数字鸿沟仍然存在。此外,虽然国家推动了全国统一的在线政务服务平台,但在数据资源统筹和共享上,各地、各部门的体现乱七八糟,政务效率还不够高。

四是全社会的数据素养另有待进一步提高。数据素养,特别是向导干部的大数据运用能力,是提升社会现代化治理水平的“软基建”。视察本次疫情可以发现,一方面,老黎民的数据甄别能力和数据宁静意识普遍不高,接连泛起散布谣言的“信息疫情”;另一方面,全社会对数据的价值认知以及分析使用数据的能力尚需进一步提升。向导干部还需进一步转变看法,主动提升自身的大数据应用和治理能力。

推进工业级大数据共享

如何从战略层面进一步促进工业级大数据的共享应用,推动跨部门、跨行业的工业级大数据资源协同,为国家大数据战略实施找到新的战略突破点?杨学成建议:

一、进一步破除工业级数据共享的体制机制性障碍。一是进一步优化国务院公布的《政务信息资源共享治理暂行措施》,完善数据共享目录,把共享目录与政府部门的权力清单对应,建设相应的数据共享时间表并向全社会宣布,倒逼数据烟囱和数据壁垒的破除。二是依据《国家政务信息化项目建设治理措施》,对各地各部门的政务信息化项目建设加大政策指导和监视检查力度,深化各地各部门与全国在线政务服务平台的规范对接。三是推动建设大数据生意业务平台,促进大数据的社会化生意业务,深挖数据价值、引领数据创新应用。四是修改完善执法法例,推动看法转变,让相关机构和主体充实认识到数据共享是一项应尽的责任义务。

二、政府主导构建宁静可靠的工业级大数据共享平台。数据涉及主权,关系着人类网络空间运气配合体的构建,其存储和治理的宁静性十分重要。世界各国都在着手打造便于共享、易于治理的工业级大数据服务平台,如美国通过的《云法案》、英国推动的“数据开放运动”、欧盟出台的《通用数据掩护条例(GDPR)》、德国经济部推动的“盖亚计划(GAIA-X)”等,日本也在推动团结美国和欧盟举行数据共享的《大阪框架》。我国有须要在现有云盘算企业和大数据中心的基础上,构建致力于全行业数据有序接入的、有序共享的、面向全社会的大数据公共服务平台,将政务大数据和社会数据资源纳入统一治理,降低数据赋能工业和社会的门槛,扩大数字赋能的规模,并努力到场全球数据治理。

三、抢抓5G商用机缘期,引导工业级数据资源在更高条理上共享。优化针对运营商、网络设备商、手机等终端制造商的扶持政策,有条件的地方可以政府补助的方式加速5G基站建设。以5G商用为抓手,加速引导5G与先进制造业和现代服务业的融合,强化5G创新链各个环节的数据共享,形成围绕5G技术的新一代工业级大数据共享平台。瞄准人工智能、区块链、物联网等数据技术创新高地,联合我国数据基础资源优势,鼎力大举提倡协同创新,尽快催生智能经济、块链经济(区块链+实体经济)、物联经济等新兴数据业态,实现对重点数据科技领域的整体结构。

四、着力举行大数据相关人才储蓄。一是进一步优化高校学科设置,增加大数据、人工智能、网络空间宁静、统计学等专业的设置,扩大专业招生规模;二是发挥职业教育体系,为在岗人员提供数据分析相关的职业技术培训,开展“数据工程师”职业技术认定;三是借助社会各种在线教育平台,增加数据相关教育资源建设,循环转动举行社会培训。

五、强化数据宁静与风险防范。促进工业级大数据共享,必须将数据宁静置于焦点位置,进一步强化风险防范意识和详细措施。例如,加大数据漫衍式存储和容灾备份的力度、分层分类举行机构数据宁静品级认定、定期举行数据宁静教育和数据宁静检查督察等事情。(经济日报记者 欧阳梦云)

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