云飛
大數據治理中不需要考慮數據流的各個環節,不必強調大數據與小數據之間的區分與對立。
我們已經進入5G時代,IT演進與產業變革正在加速,IoT物聯網時代已經到來?!?G+AI+IoT”將進一步激發產業的數字化轉型,帶來數據量的激增,需要更強大的數據管理能力、更實時的數據處理能力、更精準的數據業務結合能力和更靈活、敏捷、高效的數字化平臺能力。隨著在行業領域應用的深入,數據作為基礎性戰略資源的地位日益凸顯。
“大數據觀”隨著智能應用落地和市場份額占據愈發變得清晰起來。從大數據功能角度分析“讓大數據發聲”“大數據革命”“數據為王”等表述,尚停留在理念性質的理解,實質上夸大了大數據的作用,關于大數據功能的定位也不準確。
“矯枉”還不夠,“歸正”之后,“大數據治理”成為大數據產業生態系統的新熱點。
大數據的特征決定了“治理”的必要性。大數據在采集各類數據時不需要定義各種數據庫對象,我們甚至不知道哪些數據是今后用得上,哪些用不上。正是由于整個采集存儲過程沒有涉及到任何轉置,原始數據沒有因為需要結構化或匹配差異系統而遭到破壞,數據的血緣關系是非常清楚的,因此在“大數據治理”中不需要考慮數據流的各個環節,不必強調大數據與小數據之間的區分與對立。
至于大數據怎么治理?我想這是個“大咖”級的問題,業界精英早有研究、早有判斷。梳理出關鍵詞,可能是數據確權、數據質量、數據安全、隱私保護、流通管控、共享開放等,無論哪一項,都不盡清晰,有些尚有爭議,這是一個新生事物發生發展,直至成熟的必然過程?!?br>