当前位置:首页 > 物联网 > 智能应用
[导读] 党的十八届五中全会将大数据上升为国家战略。在十三届全国人大常委会近日举行的专题讲座上,中国人民解放军军事科学院副院长梅宏在回顾过去几年我国大数据发展现状与未来趋势时总结:“进步长足,基础渐厚;喧嚣已逝,理性回归;成果丰硕,短板仍在;势头强劲,前景光明”。

 党的十八届五中全会将大数据上升为国家战略。在十三届全国人大常委会近日举行的专题讲座上,中国人民解放军军事科学院副院长梅宏在回顾过去几年我国大数据发展现状与未来趋势时总结:“进步长足,基础渐厚;喧嚣已逝,理性回归;成果丰硕,短板仍在;势头强劲,前景光明”。

十三届全国人大常委会举行专题讲座,专家表示——大数据共享有三难:“不愿”“不敢”“不会”作为人口大国和制造大国,我国数据产生能力巨大。在科研投入方面,前期通过国家科技计划在大规模集群计算、服务器、处理器芯片、基础软件等方面系统性部署了研发任务,成绩斐然。“十三五”期间在国家重点研发计划中实施了“云计算和大数据”重点专项。我国已经具备加快技术创新的良好基础。

预计2020年我国数据总量占全球1/5强

随着数字中国建设的推进,各行业数据资源采集、应用能力不断提升,将带来更快更多的数据积累。梅宏介绍,预计到2020年,我国数据总量有望达到8000EB,占全球数据总量的21%,将成为名列前茅的数据资源大国和全球数据中心。

我国一些互联网公司建成了具有国际领先水平的大数据存储与处理平台,并在移动支付、网络征信、电子商务等应用领域取得国际先进甚至领先的重要进展。随着政务信息化的不断发展,各级政府积累了大量与公众生产生活息息相关的信息系统和数据,并成为最具价值数据的保有者。

共享开放是大数据资源建设的前提

“大数据是数字经济的关键要素,强大的信息技术产业和全面深度信息化赋能的传统行业无疑是数字经济的基础。”基于自己在大数据领域的研究实践,梅宏建议,大数据治理须从营造大数据产业发展环境的视角予以全面、系统化考虑。

在国家层次,重点要在法律法规层面明确数据的资产地位;在行业层次,重点要在国家相关法律法规框架下,充分考虑本行业中企业的共同利益与长效发展,建立规范行业数据管理的组织机构和数据管控制度;在组织层次,重点要提升企业对数据全生命期的管理能力,保障企业自身的数据安全及客户的数据安全和隐私信息。

“在数据治理体系建设中,数据共享开放是大数据资源建设的前提,在现阶段重要性尤其突出。”梅宏认为,在平衡数据共享开放和隐私保护、数据安全的关系时,还需要强调应用先行、安全并重的原则。

大数据治理体系尚待构建

“我们也必须清醒地认识到我国在大数据方面仍存在一系列亟待补上的短板。”梅宏首先提到,目前我国尚无真正意义上的数据管理法规,难以满足快速增长的数据管理需求。

推动数据资源共享开放,将有利于打通不同部门和系统的壁垒,促进数据流转,形成覆盖全面的大数据资源,为大数据分析应用奠定基础。讲座中梅宏提到,我国政府机构和公共部门已经掌握巨大的数据资源,但存在“不愿”“不敢”和“不会”共享开放的问题。

例如:在“最多跑一次”改革中,由于技术人员缺乏,政务业务流程优化不足,涉及部门多、链条长,长期以来多头管理、各自为政等问题,导致很多地区、乡镇的综合性窗口难建立、数据难流动、业务系统难协调。同时,由于办事流程不规范,网上办事大厅指南五花八门,以至于同一个县市办理同一项事件,需要的材料、需要集成的数据在各乡镇的政务审批系统里却各有不同,造成群众不能一次性获得准确的相关信息而需要“跑多次”。

在数据共享与开放的实施过程中,各地还存在片面强调数据物理集中的“一刀切”现象,对已有信息化建设投资保护不足,造成新的浪费。此外,近年来,数据安全和隐私数据泄露事件频发,凸显大数据发展面临的严峻挑战,融合应用有待深化。

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

北京——2024年4月18日 西门子中国和亚马逊云科技双方高层在西门子中国北京总部会晤,双方宣布签署战略合作协议,共同成立“联合创新团队”。基于亚马逊云科技在生成式AI领域的领先技术和服务,并结合西门子在工业领域的深厚积...

关键字: 生成式AI 机器学习 大数据

赛诺贝斯开创性"三位一体"商业模式:领跑MarTech行业的创新引擎

关键字: 数字化 大数据 大模型 生成式AI

随着大数据时代的到来和计算能力的不断提升,机器学习作为人工智能领域的重要分支,正逐渐改变我们的生活方式和工作模式。机器学习涉及多个学科的理论和技术,其应用广泛且深入,为各个领域的发展带来了前所未有的机遇。那么,机器学习具...

关键字: 大数据 机器学习 人工智能

随着大数据时代的来临,数据的价值日益凸显,如何从海量数据中提取有用信息并转化为实际价值,成为各行各业关注的焦点。机器学习和数据挖掘作为两大核心技术,在数据分析和处理中发挥着越来越重要的作用。本文将通过几个典型的应用案例,...

关键字: 大数据 机器学习 数据挖掘

随着互联网的迅猛发展,百度、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头逐渐崭露头角,成为了行业的领军者。这些公司在云计算、大数据、人工智能等领域积累了丰富的经验和技术实力,为开发者提供了丰富的服务和工具。在这样的背景下,BAT模块应运而...

关键字: 互联网 云计算 大数据

随着大数据时代的来临,机器学习作为人工智能的核心技术之一,已经深入到各个领域并展现出强大的潜力和价值。机器学习通过对大量数据的分析、学习和预测,为各个行业提供了前所未有的机遇。本文将详细介绍机器学习的常见任务,并探讨这些...

关键字: 机器学习 大数据

人脸识别技术作为一种高效、准确的身份识别方式,近年来得到了广泛的应用和发展。随着人工智能、大数据等技术的不断发展,人脸识别技术的准确度和可靠性得到了显著提高。本文将探讨人脸识别技术的发展现状和未来趋势。

关键字: 人脸识别 人工智能 大数据

人工智能是“十四五”规划明确优先发展的前沿科技领域之一,如何看待未来我国人工智能领域的发展前景?目前,我国机器人基础研究状况如何?

关键字: 人工智能 物联网 大数据

北京——2024年1月23日 行业数字化服务商华讯网络系统有限公司(简称华讯)充分利用亚马逊云科技丰富的数据和安全服务以及解决方案,结合自身在安全领域的技术优势和深厚沉淀,为企业提供涵盖安全事件响应、云原生安全大数据平台...

关键字: 大数据 数据分析 互联网

2023年,重庆云谷·永川大数据产业园通过大力发展科技影视、自动驾驶和服务外包产业,已形成科技影视、自动驾驶、服务外包“三足鼎立”之势,释放出高质量发展强劲动力。

关键字: AI 科技 大数据
关闭
关闭