行業新聞
大數據緣何三次進入政府工作報告


轉自:阿里研究院

作者:潘永花 阿里研究院 阿里數據經濟研究中心


在新經濟第一次進入今年《政府工作報告》的同時,大數據已經是第三次出現在了總理的《政府工作報告》,這也足以看到大數據對于我國未來新經濟發展的重要作用。而在過去的2015年,無論是聚焦大數據發展的《促進大數據的行動綱要》出臺,還是十三五規劃中都深刻體現了政府對大數據產業和應用發展的重視。那么,到底為何大數據會如此受到政府的關注呢。

阿里研究院旗下的阿里數據經濟研究中心(ADEC)認為,在新經濟發展的過程中,隨著互聯網的普及和物聯網的快速發展,云計算成為公用基礎設施有越來越多的用戶使用,數據的生產要素角色愈發明顯,從IT到DT的變遷成為現實。

大數據發展四階段

我們認為,大數據發展會經歷四個發展階段,目前中國發展還是處在第二和第三階段,數據與傳統產業的融合還處在起步階段。

第一階段(擴散期):互聯網行業的發展帶動了數據這種生產要素的快速擴散,而以電子商務為代表的互聯網新業態承載了業務數據化的過程,影響的首先是離消費者最近的一些行業,比如零售、媒體等,這時互聯網公司主要運營的是自己本身業務產生的數據,同時,大量的傳統企業和行業用戶處在建設IT系統建設的階段,以積累內部數據為主,數據主要用于查詢及報表類應用。

第二階段(加速期):互聯網公司開啟數據業務化的實踐,比如以螞蟻微貸為代表的源于大數據的新業務模式出現并快速發展;擁有重度線下數據資產的傳統行業對數據的商業價值加大重視力度,比如金融、電信、政府這類行業,開始加大互聯網化力度,注重線上線下數據、內部外部數據、結構化數據與非結構化數據的融合。

第三階段(轉型期):在傳統工業化進入尾聲,在即將到來的工業4.0時代,數據通過各種物聯網設備產生并滲透到各行業中,離消費者最遠的行業比如制造業加速數據化進程,數據帶動傳統產業的升級轉型,實現對主要傳統產業的解構、重構和再造,基于數據的傳統產業變革成為主流;

第四階段(成熟期):最后是數據價值全面滲透到所有產業之中,數據開放、共享、交換、交易的愿景實現,通過數據的多重融合實現數據商業化、證券化,傳統產業的業務模式、組織架構、管理制度、文化和人才都適應新經濟發展進行改造,完成范式轉移過程。

新技術為大數據發展奠定基石

在谷歌的AlphaGo與李世石的人機大戰中不僅僅體現的是谷歌的人工智能水平,更重要的是谷歌后端的云計算基礎設施以及云分析技術實力。云計算技術的日臻成熟奠定了數據經濟發展的技術基礎,人工智能、深度學習、分布式數據處理、大規模計算、認知計算等技術的發展帶動著云端數據處理和分析能力的提升。

從最早2005年的云計算概念出現到今年10年間,云計算技術發生了翻天覆地的變化,云計算技術的成熟使得更多用戶從互聯網相關的邊緣業務上云,已經逐漸把云計算作為實現大數據應用的平臺甚至是關鍵交易類應用平臺。

以2015年阿里巴巴雙十一912億交易額的大場景為例,其背后是云計算技術能力成熟的體現,阿里巴巴首次把雙十一的應用場景運行于混合云平臺上再次驗證了云計算對于大規模并發用戶交易場景的能力,而OceanBase這種自主研發的數據庫支持支付寶峰值高達8.59萬次/秒的能力也驗證了其所具備的金融級交易數據庫的技術水平。

以Hadoop、Spark、Storm、R等為代表的開源大數據技術不僅應用在互聯網公司,在傳統的行業用戶中應用愈發廣泛。深度學習、自然語言處理、模式識別等人工智能技術的發展使得計算機的智慧化水平獲得快速提升,從而開始進入到更多應用場景之中,比如人臉識別技術已經在新版支付寶錢包成為身份識別的一種方式。

大數據新模式為互聯網+創新創業注入新力量

互聯網+數據的創新創業模式成為互聯網+創新創業的主要方向之一,為經濟創新帶來新增量。目前在大數據營銷、大數據信用與風險控制類應用方向有了不少成功的實踐。

數據從產生、采集、存儲、處理、分析到展現整個生命周期會產生各種新的商業模式,目前是數據相關技術領域的業務模式比較清楚,基于開源大數據技術的創新和服務是主線,但圍繞著數據本身如何提供服務,產生商業價值的模式依然還處在初步探索階段。

大數據+營銷或大數據+信用風險控制類服務有不少有益的探索,比如阿里媽媽的營銷服務通過利用消費者大數據為企業提供精準營銷閉環服務,提高品牌商家到消費者觸達效果,而芝麻信用是基于大數據的個人信用評估,將服務場景從線上延伸到線下,從商業和城市服務跨越到政府治理創新,探索了大數據創新業務模式。

我們相信未來的創新模式將會圍繞著數據的跨界融合衍生出數據服務新產業,企業內外數據、線上線下數據融合產生化學反應,基于數據的創新模式給我們無限想象空間。

大數據帶來新問題值得關注

目前基于數據的全新商業模式依然還處在探索的初級階段,數據交易、交換及服務的商業化面臨諸多挑戰,比如應用場景和價值不易標準化,數據定價及資產評估問題,安全和隱私的問題,政府數據開放和商業化問題等。

由于數據的應用場景和價值不容易標準化,就如同挖金子的初期一樣,真正賺錢的還是賣鐵鍬的,如今還沒有到真正賣金子的時候。數據與工業時代的商品有截然不同的屬性,工業時代的商品是實體物品為主,基于一定成本的原料生產后,基于工廠相對標準化的大規模生產模式生產出來;而目前的數據應用水平和程度有限,數據標準化程度很低,無法按照傳統的商品銷售模式進行銷售。同樣的數據,在不同的應用場景下也體現出不同的價值。

工業時代的商品經歷了上百年的發展之后,已經形成了大家都認同的標準化定價模式,比如基于物權的定價模式,基本上是成本加上品牌定價;而數據產生的邊界成本基本為零,顯然這種模式不太適用,但從數據加工的成本出發,針對源數據進行加工后再以API或數據集的方式銷售給用戶,比如以數據堂為代表的第三方數據服務公司正在嘗試這樣的模式。

大數據帶動存量變革新趨勢

大數據開始帶動存量變革,傳統企業和行業用戶開始圍繞著數據進行業務流程重構和再造,以數據為核心開始嘗試業務創新模式,比如C2B/C2M模式實質是以消費者數據為核心倒逼傳統產業的升級轉型。

大數據對傳統產業的影響與互聯網對傳統產業的影響很類似,目前數據在傳統產業的角色依然還是輔助角色,大部分傳統產業還處在以自己部署實施ERP、CRM、SCM等應用的階段,對數據的沉淀還有限,數據還無法真正貫穿到整理業務流程之中,但有些先進的制造企業已經開始進行了有益嘗試。

比如,海爾、紅領等企業不僅在營銷領域利用大數據,開始嘗試利用消費者的需求和行為數據倒逼業務流程變革和再造,比如紅領以全程數據驅動生產為核心,人機結合作為輔助,充分發揮智能制造的威力,以工業化手段和效率生產個性化產品,實現個性化定制的大規模工業化生產。

我們認為未來大數據將會在某種程度上驅動主要傳統產業的解構、重構和再造,基于數據的傳統產業變革成為主流。

大數據助力政府治理新時代

政府部門以利他分享的DT思想考慮政府數據共享開放的發展將會加速《促進大數據發展的行動綱要》的快速落地,為智慧城市、政府治理創新變革、大數據創新創業奠定基礎。

目前很多政府部門的數據實際上是信息孤島,數據由于沒有與其他部門進行共享,也沒有實現開放,使得數據的價值發掘非常有限。而很多政府部門的領導把自己部門的數據看做是部門利益的基礎,認為數據的共享開放輸出就意味著利益的輸出,這種現象在數據能力強的部門體現的尤為明顯。我們認為,政府各部門的數據如果不流動起來,不與其他的外部數據進行融合,就會成為死數據,而真正發揮價值的是活數據,數據的外部性說明數據的價值不是只存在于內部,站在更高的層次和角度考慮政府數據共享才能使得數據的價值最大。

不少政府部門以數據安全為由,或多一事兒不如少一事兒的心理對政府數據開放持拒絕或者消極態度。但縱觀國外政府數據開放的歷程,基本是從信息公開起步,在數據開放方面本著開放為默認,不開放為特例的原則才使得數據開放成為建設智慧城市或智慧政府的重要基礎。我們認為政府的數據開放其實是在利用社會力量基于大數據實現政府治理現代化的目標,因此把與民生相關的經過脫敏的政府數據開放給民眾以及企業會促進基于大數據的創新創業發展,才能讓數據通過流動和融合發揮更大社會和經濟價值。

大數據發展呼喚新政策新法規

數據安全相關政策與法規的不完善是影響我國大數據發展的挑戰之一,尤其是我國個人信息保護相關法律規范以及跨境數據流動政策需要盡快完善才會推動我國大數據的健康順利發展。

隨著個人對隱私保護的關注和重視,個人信息保護相關的法律規范面臨我國針對個人信息隱私保護的法律規定尚不完善,目前只在一些法律中有零散規定,仍然存在效力層級低、法律法規協調性弱、保護內容片面等立法不足,有待于更深層次的研究和改善才能對大數據的發展起到更有益的作用。

隨著我們國家越來越多的互聯網企業走出國門,變成全球化企業,跨境數據流動的問題會日益凸顯。在這種背景下,我國企業在跨境業務面臨國外數據流動政策法規的挑戰。


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