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后疫情时代大数据技术亟须补短板
编辑: admin 来源: 未知 时间: 2020/9/13 5:41:44

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  今年突如其来的新冠肺炎疫情,对我国的社会治理体系和治理能力是一次大考。 在这场疫情防控阻击战中,大数据技术展现出广阔的应用前景,其与交通、医疗、教育等领域的深度融合,提升了疫情防控的组织和执行效率,是科学战疫的重要利剑,让人印象深刻。 不过,在此次疫情应对中,也暴露出大数据及其智能技术在发展应用中存在的诸多瓶颈和制约。

  大数据的核心在于多源数据的互联互通,但此次疫情防控中数据分散割裂、聚而不通、通而不用的问题较为明显。

数据开放共享不足,信息孤岛问题突出。 疫情防控每时每刻都产生着大量的疫情大数据,但回过头看,各渠道获取的疫情数据普遍存在数据口径不规范、统计时间不准确、数据信度待提升等问题,多源数据质量堪忧,治理效率相对较低。

此外,疫情期间,中小型企业应用大数据技术研发的创意小发明,有效支撑了疫情防控及复工复产,如无感人体测温系统等“小”技术。

然而,进入后疫情时代,这些“小”技术如昙花一现,如AI测温系统等出现软件升级延缓问题,严重影响新技术的持续发展。

数据产业规模欠缺,“小”技术韧性不足的问题值得引起关注。   进入后疫情时代,数据多元化、高通量、分散随机等特点进一步凸显。

作为一项复杂的系统性工程,大数据技术发展亟须补短板、强韧性。 要加快打通多方数据壁垒,提升治理数字化水平。 国家层面应给予数据汇聚适度授权,探索基于区块链技术的数据共享新模式,实现跨部门、跨平台、多源头数据的开放共享。 结合数字身份标识技术,增强接入数据可信认证,推进国家人口基础数据、法人单位信息数据、空间地理基础数据等后疫情相关数据的跨部门、跨区域开放共享。   要加快制定多维标准体系,补齐数据标准化短板。

系统梳理疫情防控过程中暴露的大数据技术标准化建设短板,围绕数据共享、流程再造、服务协同等要求,规范数据口径、统计标准、数据信度等。 结合当前经济社会发展的形势及挑战,以国家标准、行业标准、地方标准为主体,以团体标准为补充,尽快制定疫情大数据收集利用的标准体系。

综合应用大规模异构数据融合、认知计算等技术,深化政府数据和社会数据关联融合利用,提升后疫情时代数据治理效率。

  要加快培育强化创新生态,增强技术产业化韧性。

借助疫情防控大数据技术应用实践,加快大数据技术协同创新共同体建设,建立创新要素开放共享机制,培育强化后疫情时代的大数据技术创新生态。

加快大数据创新链与产业链的深度融合,尤其是加强大数据相关技术与防控物资智能物流、信息技术产业、人工智能与智能装备等后疫情产业的内嵌融合。

围绕大数据关键技术疫情防控实践的积极进展,逐步完善大数据工具、平台和系统产品体系,增强技术产业化韧性。   加快厘清数据权责边界,落实大数据监管监督。 明确大数据存储、使用、传输、发布的权责关系,提升大数据安全管理水平,防范各种个人信息的大规模收集、使用可能带来的数据泄露风险。

重视信息安全与隐私保护,建立安全、可信的数据加密和认证保护技术,制定相应的原则和标准完善大数据分类保护机制,筑牢后疫情时代大数据安全韧性。

  (作者:王光辉,系中国科学院科技战略咨询研究院副研究员)  今年突如其来的新冠肺炎疫情,对我国的社会治理体系和治理能力是一次大考。

在这场疫情防控阻击战中,大数据技术展现出广阔的应用前景,其与交通、医疗、教育等领域的深度融合,提升了疫情防控的组织和执行效率,是科学战疫的重要利剑,让人印象深刻。

不过,在此次疫情应对中,也暴露出大数据及其智能技术在发展应用中存在的诸多瓶颈和制约。

  大数据的核心在于多源数据的互联互通,但此次疫情防控中数据分散割裂、聚而不通、通而不用的问题较为明显。 数据开放共享不足,信息孤岛问题突出。 疫情防控每时每刻都产生着大量的疫情大数据,但回过头看,各渠道获取的疫情数据普遍存在数据口径不规范、统计时间不准确、数据信度待提升等问题,多源数据质量堪忧,治理效率相对较低。 此外,疫情期间,中小型企业应用大数据技术研发的创意小发明,有效支撑了疫情防控及复工复产,如无感人体测温系统等“小”技术。 然而,进入后疫情时代,这些“小”技术如昙花一现,如AI测温系统等出现软件升级延缓问题,严重影响新技术的持续发展。

数据产业规模欠缺,“小”技术韧性不足的问题值得引起关注。

  进入后疫情时代,数据多元化、高通量、分散随机等特点进一步凸显。

作为一项复杂的系统性工程,大数据技术发展亟须补短板、强韧性。 要加快打通多方数据壁垒,提升治理数字化水平。 国家层面应给予数据汇聚适度授权,探索基于区块链技术的数据共享新模式,实现跨部门、跨平台、多源头数据的开放共享。 结合数字身份标识技术,增强接入数据可信认证,推进国家人口基础数据、法人单位信息数据、空间地理基础数据等后疫情相关数据的跨部门、跨区域开放共享。

  要加快制定多维标准体系,补齐数据标准化短板。 系统梳理疫情防控过程中暴露的大数据技术标准化建设短板,围绕数据共享、流程再造、服务协同等要求,规范数据口径、统计标准、数据信度等。

结合当前经济社会发展的形势及挑战,以国家标准、行业标准、地方标准为主体,以团体标准为补充,尽快制定疫情大数据收集利用的标准体系。

综合应用大规模异构数据融合、认知计算等技术,深化政府数据和社会数据关联融合利用,提升后疫情时代数据治理效率。

  要加快培育强化创新生态,增强技术产业化韧性。 借助疫情防控大数据技术应用实践,加快大数据技术协同创新共同体建设,建立创新要素开放共享机制,培育强化后疫情时代的大数据技术创新生态。

加快大数据创新链与产业链的深度融合,尤其是加强大数据相关技术与防控物资智能物流、信息技术产业、人工智能与智能装备等后疫情产业的内嵌融合。

围绕大数据关键技术疫情防控实践的积极进展,逐步完善大数据工具、平台和系统产品体系,增强技术产业化韧性。

  加快厘清数据权责边界,落实大数据监管监督。 明确大数据存储、使用、传输、发布的权责关系,提升大数据安全管理水平,防范各种个人信息的大规模收集、使用可能带来的数据泄露风险。 重视信息安全与隐私保护,建立安全、可信的数据加密和认证保护技术,制定相应的原则和标准完善大数据分类保护机制,筑牢后疫情时代大数据安全韧性。

  (作者:王光辉,系中国科学院科技战略咨询研究院副研究员)。

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