大數據時代下的經濟挑戰及宏觀應對

許曉敏

大數據這個名詞，從陌生到新鮮到熟悉，發展到今天，已經成為一種客觀存在，改變著整個世界的觀念。大數據如同大爆炸一樣強烈沖擊著整個社會，無處不在的社交網絡、移動互聯網產生難以想象的海量數據，已經成為描述整個宇宙一切信息的工具，帶領我們邁進穿越時空障礙的信息時代。大數據時代需要每一個個體、企業和政府采集數據，自動存儲、客觀分析，我們必須主動學習大數據，利用大數據，才能在未來世界贏得先機，驅動發展，取得勝利。未來的經濟，是數據經濟。

大數據時代到來

2011年5月，全球知名咨詢公司麥肯錫發布《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿領域》報告，這標志著“大數據”時代的到來。報告指出，大數據是工業傳感器、互聯網、移動數碼等固定和移動設備產生的結構化數據、半結構化數據與非結構化數據的綜合，大數據重在實時的處理與應用，以獲得所需要的信息和知識，從而實現商業價值和公共管理服務。

然而對于大數據的定義，目前學術界還沒有統一。維基百科將大數據定義為無法在一定時間用常規軟件對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。廣義的大數據不僅僅包含了“數據”，還包括從海量信息中獲取目標價值信息的方法。

國內有學者指出，大數據是數據對象、技術和應用三者的統一：大數據對象之間存在直接或間接的關聯；大數據技術是從各種各樣的大數據對象中快速獲得有價值信息的技術；大數據與大規模數據之間最大的區別就是包含對數據對象的處理，沒有應用的大數據充其量只是大規模數據，應用是不可或缺的內涵之一。

我們已經從IT時代進入了DT（Data Technology）時代。IBM的研究表明，在整個人類文明所獲的全部數據中，有90%是過去兩年產生的，而到了2020年，全世界所產生的數據會是今天的44倍。的確，隨著智能終端的不斷發展，微信、微博和手機支付會讓越來越多的用戶貢獻出自己的數據。人類的數據正在呈指數級增長，大約每兩年翻一番。

大數據時代的到來具有一定的社會基礎。涂子沛在《數據之巔》中寫道，回顧前半個多世紀人類信息社會的歷史，1966年提出的摩爾定律表示晶體管成本越來越低，形成了大數據現象的物質基礎；1989年興起的數據挖掘是讓大數據產生“大價值”的關鍵；2004年出現的社交媒體，把全世界每個人都變為了潛在的數據生成器。

在大數據時代發展大數據產業有其必要性。維克托·邁爾·舍恩伯格在《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》中說，大數據對社會的好處將是無窮盡的，因為大數據在一定程度上將解決迫在眉睫的全球問題，如處理氣候變化、根除疾病以及促進善政和經濟發展。

大數據時代的挑戰

我國2015年提出的《促進大數據發展行動綱要》中指出，全球范圍內，運用大數據推動經濟發展、完善社會治理、提升政府服務和監管能力正成為趨勢。

我國有著全球第一的互聯網和移動互聯網用戶規模，擁有數據資源和應用市場優勢。加快大數據部署，深化大數據應用是穩增長、促改革、調結構、惠民生和推動政府治理能力現代化的內在需要和必然選擇。《綱要》指出發展大數據的意義有以下三點：其一，大數據成為推動經濟轉型發展的新動力；其二，大數據成為重塑國家競爭優勢的新機遇；其三，大數據成為提升政府治理能力的新途徑。

我們可以看到，大數據已經上升為國家戰略。2016年3月，“十三五”規劃綱要發布，綱要第二十七章明確提出了“實施國家大數據戰略”，這表示大數據戰略得到了國家層面的重視。

從數據上來看，我國大數據市場規模呈爆發式的快速增長。貴陽大數據交易所的統計數據顯示，2015年我國大數據產業市場規模為1692億元，相對于2014年的1038億元增長了63%，預計到2020年將會達到13626億元。其中，2015年大數據應用市場規模為220億元，預計2020年達到5450億元。但在大數據時代，充滿著機遇也充滿著挑戰。

首先，我國大數據發展面臨著起步較晚、基礎薄弱等困難。從國際上來看，我國制定大數據政策較晚。早在2012年，美國奧巴馬政府就推出了“大數據研究和發展計劃”，政府承諾投資超過2億美元推動與大數據有關的收集、組織和分析。美國普查局很好地將大數據應用與統計調查結合起來，計劃2020年采取“網絡抓取技術”等多模式進行數據收集。從現階段來看，我國大數據基礎較為薄弱，總體上以跟隨為主，難以滿足對大規模數據應用的需求。我國必須掌握大數據關鍵技術，將資源轉化為價值。

其次，數據共享困難與信息孤島問題。目前我國還缺乏數據共享的理念，不同部門數據之間缺乏互聯互通，數據綜合利用效率低；另外，數據共享機制責任主體缺乏，許多政府部門擔心泄露國家機密不作為。

第三，大數據來源數據質量問題。大數據應用的非常重要一個問題是數據的可靠性，即數據是否真實準確。一方面，大數據來源多樣化，很多數據來源于網絡，價值密度較低，真實性和準確性還未考證；另一方面，大數據更多的是半結構化和非結構化數據，即未經處理的文字、視頻、圖片等。這些都使數據質量堪憂。

第四，數據安全和隱私問題。從數據安全上來看，美國數據安全研究公司Gemalto發布的最新2015外泄水平指數報告摘要中指出，2015年是發生數據外泄事故情況相當嚴峻的一年，這一年公司共收集和分類編錄1673例數據外泄事故，造成約7億條數據記錄外泄。大數據的采集和處理使有價值的數據高度集中，對潛在攻擊者吸引很大，為國家、企業和個人安全帶來隱患。從隱私問題上來看，在互聯網時代，人們的一舉一動都被集中記錄在網上，即使個人可以清除瀏覽記錄，網站服務器還保留著這些數據。這意味著網絡空間的設置不是保護個人獨處的隱私，而是允許被記錄和搜集。

政府角度的應對方式

針對以上問題，可以有以下幾種應對方式。

首先，加強大數據的基礎建設?？梢詮娜矫骈_展。第一，政府相關統計部門如統計局應拓寬經濟數據采集渠道和采集的數據類型，加強相關數據的采集、存儲和保護以及管理工作，全面提升統計服務水平。同時推進數據統計制度、方法和程序的改革工作，保障國家、企業和個人信息安全的同時，研究大數據共享制度，為統計提供便捷、堅實的大數據基礎。第二，提高大數據研發技術水平。鼓勵計算機算法研究人員與統計人員密切合作，在了解統計特點和全面掌握統計人員需求的基礎上，研發適用于統計的大數據采集、分析和處理平臺，提升大數據去冗降噪技術水平，為統計人員創造一個友好的大數據利用環境。第三，重視培養人才。鼓勵培養擁有統計分析和計算機技術的復合型人才，加強統計和計算機領域之間的互動與交流，鼓勵大數據技術人員為統計人員開展大數據采集與處理相關的培訓。高校統計人才培養過程中，加強統計分析領域人才的計算機技能培訓，促進統計分析人才隊伍的轉型。

其次，加強與大企業的合作。面對信息共享困難和信息孤島問題，可以與實力強的企業進行合作。企業本身擁有客戶的大量數據，通過對數據的分析可以得到更多的信息成為進行管理和營銷的依據。不過企業擁有的客戶信息也不是很全面，企業應積極爭取和大企業如百度、阿里巴巴、騰訊或第三方征信公司合作獲得更多的客戶信息。進行數據和信息的共享和利用可以全面整合客戶有效信息。

第三，轉變理念。樹立開放和實證的思維。企業要順應大數據特點，牢牢樹立“以創造數據價值為著眼點，以數據管理為立足點，以服務創新來推動數據開放和共享”的大數據服務理念，堅持開放融合的大數據精神，建立數據實證為核心的判斷決策流程。企業還要建設非結構化的客戶信息共享平臺，促進服務與社交網絡的融合。企業應努力通過各種渠道整合非結構化信息，有效地挖掘龐大信息資產，從這些數據中發現更多的客戶價值創造機會。

第四，數據安全和隱私。一方面，政府可以啟動大數據立法，解決用戶數據安全難題和用戶隱私保護難題，從法律層面保障信息安全。另外一方面，大數據企業自我提升責任意識，加強保護數據安全和用戶隱私。

大數據時代，數據成為21世紀的“石油”，大數據技術就是對“石油”進行提煉和加工。在大數據戰略的部署下，大數據必將成為推動經濟轉型發展的新動力，重塑國家競爭優勢的新機遇，提升政府治理能力的新途徑。