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發展大數據還有啥問題:數據孤島、技術差距、人才短缺

閱讀 483  ·  發布日期 2017-07-12 16:12:21  ·  經濟日報

近日,在有關部門的調解之下,菜鳥和順豐的“數據斷交”事件總算告一段落,雙方經過緊急會談后,再次恢復了數據傳輸合作,算是和平解決。這次事件暴露出了大數據發展中的數據共享難題,但只是大數據種種問題的冰山一角。當前,我國大數據產業正處于起步階段,信息孤島、技術不足、人才缺失等都成為產業發展中亟待解決的大問題。


數據孤島問題突出


“巧婦難為無米之炊。”大數據的基礎在于數據,數據的生命在于共享,拿不到底層的數據,數據分析也就無從談起。如今,數據孤島林立、融合困難,已經成為政府與企業面前的首要難題。


“第一個問題就是沒數據,理論上我們中國有很多數據,但實際做數據分析會發現非常困難。”中國科學院院士、北京大數據研究院院長鄂維南表示,數據孤島是一個嚴重的問題,不同部門的數據儲存在不同地方,格式也不一樣。大數據最高的層次就是用數據來形成智慧,使得社會各方面可以運轉起來。做數據分析先要整合數據,這本身就是研究的困難。


由于政府部門之間、企業之間、政府和企業間信息不對稱、制度法律不具體、缺乏公共平臺和共享渠道等多重因素,導致大量政府數據存在“不愿公開、不敢公開、不能公開、不會公開”的問題,而已開放的數據也因格式標準缺失無法進行關聯融合,形成孤島。


缺乏動力和擔心安全是阻礙數據共享的另一個主要原因。貴陽大數據交易所執行總裁王叁壽透露,不少企業以保護商業機密或節省數據整理成本等為理由,不愿意交易自身數據。部分政府部門也缺乏數據公開的動力:有的是因懶政而讓數據沉睡,有的則是已經利用數據開展商業化應用,因此不愿共享。


“數據孤島的痛不是技術問題,是利益問題,背后隱藏的利益導致了數據孤島的產生。”鄂維南坦言。


對于如何打通數據孤島,工信部賽迪研究院軟件所所長潘文建議,要建立完善大數據發展協調機制,加快政府數據開放共享,穩步推動公共數據資源開放。同時,統籌規劃大數據基礎設施建設,推動制定公共信息資源保護和開放的制度性文件,并加強大數據標準化頂層設計,逐步完善標準體系。


在數據共享的路上,2015年成立的貴陽大數據交易所已經做出了成功的嘗試。王叁壽表示,若想打通城市現存的信息壁壘,就要讓城市多方資源聯動起來,搭建城市數據共享的平臺,從而激活大數據價值,充分發揮數據資源整合的優質效應,用信息化手段輔助科學決策。


底層技術差距很大


即便解決了數據共享問題,數據可供隨時取用,數據的采集和分析仍是主要挑戰。微軟大中華區董事長兼CEO柯睿杰認為,數據智能并非那么觸手可及。大數據來源眾多、數量巨大、形式各異,要從中獲得一目了然的信息,就需要真正高效、可靠的數據管理和分析平臺。


如何處理巨量數據是中國大數據產業面臨的首要技術問題。鄂維南表示,“中國的數據體量特別大,比如,中國的視頻比任何國家都要多,這些數據儲存困難,需要用的時候往往就沒了”。再以基因測序領域為例,中國每年新增的基因組測序原始數據超過20PB(1PB相當于100萬GB),面臨著數據量大、數據處理流程長等技術挑戰。


另一方面,數據分析本身也是一個難題。大數據中,絕大部分屬于非結構化的數據,它們大量存在于社交網絡、互聯網和電子商務等領域,這些數據的不確定性表現在高維、多變和強隨機性等方面。股票交易數據流就是不確定性大數據的一個典型例子。這些都需要通過包括數學、經濟學、社會學、計算機科學和管理科學在內的多學科交叉來研究和討論。


目前,我國大數據技術創新能力還有待提升。《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》指出,我國在新型計算平臺、分布式計算架構、大數據處理、分析和呈現方面與國外仍存在較大差距,對開源技術和相關生態系統影響力弱。同時,大數據應用水平不高。我國發展大數據具有強勁的應用市場優勢,但是目前還存在應用領域不廣泛、應用程度不深、認識不到位等問題。


“雖然我們在應用上不落后國外,但是在底層技術上和國外差距特別大,技術都來源于谷歌等國外大公司。”國務院發展研究中心信息中心研究處處長李廣乾說,很多時候我們的商業模式走在了技術前面,并沒有通過技術手段來推動創新。


對此,潘文表示,國家層面要支持大數據共性關鍵技術研究,加強海量數據存儲、數據清洗、數據分析發掘、數據可視化等領域關鍵技術攻關,并支持自然語言理解、機器學習、深度學習等人工智能技術創新。


專業人才短缺嚴重


近年來,我國大數據產業發展進入爆發期,由于成熟的人才培訓體系尚未建立,直接導致人才短缺的問題日益突出。“我們面臨的最嚴重的問題就是應用場景和人才的問題,應用場景的問題是需要時間,人才問題是我這么多年來碰到的最嚴峻的問題。”鄂維南說。


人才不足限制了大數據產業創新發展的成效。清華大學計算機系教授武永衛透露的數據顯示,未來3至5年,中國需要180萬數據人才,截至目前,中國大數據從業人員只有約30萬人。LinkedIn(領英)發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》則顯示,數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的6類人才職位之一。


同時,大數據行業選才的標準也不斷變化。初期,大數據人才的需求主要集中在ETL研發、系統架構開發、數據倉庫研究等偏硬件領域,以IT、計算機背景的人才居多。隨著大數據往各垂直領域的延伸發展,對統計學、數學專業的人才,主要從事數據分析、數據挖掘、人工智能等偏軟件領域的需求加大。


在高端人才稀缺的現實情況下,企業多選擇從海外和傳統行業挖掘跨界人才,但仍然無法滿足國內市場的大量需求。針對大數據人才供應不足的現象,各種培訓機構和各大高校也開始強化大數據人才的培養。但培養大數據人才需要時間,在短期內對于大數據領域的高端人才仍然會呈現出供不應求的現象。

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