大數據管理要上升到國家戰略層面

大數據管理要上升到國家戰略層面

■ 盎然

近些年，數字地球、數字城市、物聯網、智慧城市不斷演繹信息化建設的一個又一個高潮。最近又有一個新的信息化熱詞閃亮登場，就是大數據。

然而，目前我國數據中心仍以中小規模的傳統數據中心為主，其中小于400平方米的小型數據中心超過90%。由于技術、資金和人才等原因，中小規模的數據中心普遍存在著能效差、水平低、重復建設等問題。

又由于維護技術復雜、成本高、運維困難、用戶需求變化迅速等原因，不少數據中心難以跟上技術進步的步伐。當前大多是有關企業對市場信息資源的大數據開發應用，尚未看到大數據對基礎科學研究、重點行業影響方面的成果。

如何讓大數據變得更加智慧？筆者認為，在大數據中心建設上，應將大數據管理上升到國家戰略層面，從國家戰略層面予以重視。

一是政府要有責任部門牽頭進行專項研究，從國家層面通盤考慮我國大數據發展的戰略。建立相關的研究計劃，引導和推動各部委、各行業組織對大數據進行研究與利用，推動各個領域和行業的大數據應用工作，提升科學決策能力。

二是大數據從數據生成、信息收集到數據的發布、分析和應用，牽涉各個層面。目前，我國在數據的收集、使用上還存在一定的法律空白和欠缺，為保證大數據中心建設的持續健康發展，應通過立法或立規，妥善處理政府、企業信息公開與公民隱私權利保護之間的矛盾，重點是推動數據公開和加強隱私保護。

三是重視人才培養。大數據中心的建設，為的是后期對數據的挖掘應用。大數據應用在全球各國發酵之際，伴隨而來的是各國普遍缺乏數據人才問題。無論采用哪種解決方案，最終需要有數據人才運用這些大數據，才能激活大數據的價值，重新構建數據之間的關系，并賦予新的意義，進而轉換成競爭武器。

在大數據處理環節中，數據人才是能否點燃大數據價值的關鍵。

然而，數據人才的培養并不易，因為數據人才須深入了解業務與組織，具備數據探勘等統計應用知識，熟悉數據分析工具操作。目前，國內的數據分析師較擅長的是處理已發生的問題，找出問題源頭，并且盡快排除問題，但相對缺乏發掘未知問題的能力。

因此，無論是從政府還是企業角度講，都應未雨綢繆，提前做好大數據人才培養，不要等到大數據中心建好之后再來找人才，勢必會造成大數據中心資源的極大浪費。