梅宏

当前，工业大数据提出了整个体系和要求，要达到这些目标，标准无疑是关键的一环。怎么样做好大数据标准体系，建设助力国家大数据的实施？围绕此问题我有以下几点思考。

可以看到随着大数据的到来，我们正迎来信息化的第三波浪潮。第一波浪潮是1995年以前的单机信息化时代，以单机应用为特色的数字化阶段；在过去20年，我们经历了以联网应用为特征的网络化阶段，我们称之为第二波浪潮信息化2.0；现在我们正进入以数据的深度挖掘和融合应用为特征的智慧化阶段，可以说，第三波浪潮正在到来。第三波浪潮也是大数据时代的到来，大数据应用有了各种各样成功的案例，这些成功案例也激发了我们努力去基于数据，从中发现信息、汲取知识，指导我们的实践。

在这种情况下，大数据给我们带来了什么？是新的思维，是潜在的巨大的价值，包括一些模式方法学的变化，从精确求解到近似求解的转变，从因果关系到关联关系的转变等等，还有很多其他行业新的商业模式的创新，这些新的思维给我们带来追求价值的愿望。

大数据产业生态基本雏形已经形成，包含基础设施、分析和应用，还有基础设施分析，数据源的开放以及相关的API等。就我国大数据产业的现状来看，从学术界的理解，有以下几个判断：我们在基础设施和分析技术方面主要依赖于开源软件，从定制方面获取价值；大数据分析的基础和核心算法基本来源于对国外的借鉴；互联网大数据应用达到了国际先进水平；在政府数据和行业数据开放共享方面取得了成功。

当然也存在问题，我们在面向核心技术和算法的研究方面投入不足，很多工作是在做数据分析，从美国大数据的产业发展来看，我国的大数据产业的发展差距仍较大。如果说美国已经进入了传统行业的比较，他的数据生产已经进入工业化萌芽阶段，开始呈现生产率高的状态，那我们还处在自给自足的小农经济时代。

从国家战略层面看，2015年国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，后续的一些列动作，包括中央工作会议，2016年3月的政府工作报告等，都对我们在信息、大数据战略上做了国家战略层面的明确部署。

若对《促进大数据发展行动纲要》做一基本解读，其中涉及到三方面的任务：一是加快政府数据开放共享，推动资源整合，提高治理能力，推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型，强化安全保障，提高管理水平。数据或信息已经成为与物质能源同等重要的基础性战略资源，信息化3.0时代，以数据的深度挖掘与融合应用为主的特征，从而必然会有新业态出现。

当前，大数据应用领域标准研制，设立电子商务大数据和工业大数据技术专题组，面向产业、行业真实需求，选择典型领域制定相关标准。在大数据安全标准方面，有大数据内容安全、隐私保护的需要，通过标准规范数据共享、使用和管理。其中最为重头的是按照国家对大数据的重要部署，怎样实现开放共享？特别是政府数据的开放共享。在国务院常务会议上，大数据的开放共享是一项非常重要的任务，《促进大数据发展行动纲要》的十大工程，其中很重要的是政府数据开放工程，大数据资源聚集管理和开放的前提，是要实现开放共享，按照国际上机构排名，我们中国政府数据的公开开放，排在较后的位置，未来几年实现这件事情标准工作非常重要。怎样能够实现有效地支撑大数据的开放共享呢？开放共享毫无疑问应该有两个方面的问题：一是标准，大家按照统一标准来形成；二是提供技术手段，通过技术层面建设平台、技术方案解决大数据面临的孤岛问题。标准从数据表示与描述、数据管理流程、数据安全隐私等多个视角，建立数据共享、开放系列平台。技术从互操作技术入手，解决跨系统间的数据交互、共享问题，全方位以标准技术共同支撑的数据解决方案。

我们现在在大数据开放共享标准方面，主要有三个标准：技术标准、管理标准和安全标准。针对大数据资源开放共享目标，重点研究三项国家标准，目前申请相关的国标立项，包括大数据开放共享的总则，政府数据开放的基本要求，开放评价，大数据交易流程和相关的标准。也设计了2项国家标准，正在进行国标的立项。

除了标准方面，我们还考虑从技术上有一些支撑，开放共享最重要的挑战是大数据时代的遗产系统，怎样把这些遗产系统保留出来，怎样把这些遗产信息系统中所具有的数据、所隐藏的数据挖掘出来，是重中之重的工作。

在我们过去的工作中，大量的数量数据、采集、清洗、组织和管理，10%的大数据技术投资用于真正数据价值的业务分析，52%流向了数据的采集和组织，所以说是市场机遇也是用户的痛点。从显性成本来看，如果说我们要完成一个信息系统的开放，实现数据的开放把接口拿出来。这里面如果有原系统的开放，那么就需要修改原有系统，难度高、工作量大，原系统开发商由于人员流动、业务转型等原因，不再重视开放，并且原系统开发商因技术锁定，掌握议价权。所以最近北大团队提供了大数据开放共享技术解决方案，我们中国体系技术能够自动把系统价值恢复出来，完成数据的接口，实现数据的可操作。甚至有的更高，完成数据整体的开采，自动集成信息系统。未来会形成万亿级的工业化产业：从单元变成多元，从手工进入自动，从批量进入实时，从总结进入数据预测，从应用实现数据变现。

总体来看，整体上标准原则思路是：立足本质、抓主抓重，应用创新、注重实效。整体布局，按需规划，同时也考虑自主可控，长效发展。（根据演讲内容整理，未经本人审核）