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中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展觀察:持續(xù)向上向好

  近年來,我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)一直處于持續(xù)向上向好的態(tài)勢。中國信通院作為行業(yè)智庫和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展平臺,始終通過行業(yè)研究與各位同仁同頻共振,梳理和總結(jié)發(fā)展的趨勢、面臨的挑戰(zhàn),形成體系化的觀察。

  今年上半年,中國信通院圍繞技術(shù)、管理、安全、應用、數(shù)據(jù)要素、流通交易等環(huán)節(jié)開展研究。在2023大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展大會主論壇上,中國信通院云計算與大數(shù)據(jù)研究所大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈部主任姜春宇進行了題為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展觀察的演講。

  以下為演講實錄

  上圖為我國大數(shù)據(jù)相關(guān)政策演進趨勢:2014年,大數(shù)據(jù)首次被寫入中國政府工作報告。2015年,國務院印發(fā)《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》,這是中央政府在數(shù)據(jù)政策領域的第一槍。2016年,工信部《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》發(fā)布,標志著這一產(chǎn)業(yè)首次擁有了自己的五年發(fā)展規(guī)劃。時至2020年,我們可以看到,大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展,尤其是其技術(shù)、產(chǎn)品和服務能力均得以不斷提升。

  這五年的時間是夯實基礎的五年,大數(shù)據(jù)連續(xù)六年寫入政府工作報告,這是非常獨特的經(jīng)歷,相比之下,云計算、AI等技術(shù)均沒有像大數(shù)據(jù)一樣得到如此多的關(guān)注。2019年,十九屆四中全會《決定》首次將“數(shù)據(jù)”列為生產(chǎn)要素,這是一個重要的里程碑事件。

  如果說在過去的六七年時間里觀察數(shù)據(jù)都是以技術(shù)思維和技術(shù)視角看待,那么從2019年開始則將其真正作為數(shù)字世界和數(shù)字經(jīng)濟的核心生產(chǎn)要素以及數(shù)字世界的承載加以對待。

  圍繞數(shù)據(jù)要素還有一系列相關(guān)文件發(fā)布,2022年,國務院發(fā)布“數(shù)據(jù)二十條”,構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎制度體系,并將其作為系統(tǒng)部署數(shù)據(jù)制度的“四梁八柱”。

  過去的十年,我們對數(shù)據(jù)有了不同的認識,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)相比于土地、勞動、資本等其它生產(chǎn)要素具有自己獨特的特點。由于其獨特的特性,現(xiàn)有的很多制度體系都無法匹配,我們對它不能像對待傳統(tǒng)的知識產(chǎn)權(quán)、軟件、土地等生產(chǎn)要素一樣。去年的“數(shù)據(jù)二十條”主要是構(gòu)建適應數(shù)據(jù)的基礎制度體系,其中包括四點:

  數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)制度,在“數(shù)據(jù)二十條”中提到了三權(quán)分立,雖然我們對數(shù)據(jù)擁有所有權(quán),但它卻并不被我們控制,那么如果企業(yè)需要使用的話怎么區(qū)分?所以就要有三權(quán)分立的產(chǎn)權(quán)制度體系。

  流通交易制度,其實這種體系一直在運轉(zhuǎn),包括廣告和征信。數(shù)據(jù)交易所誕生以前,數(shù)據(jù)已經(jīng)在流轉(zhuǎn),中央提出流通交易機制就是構(gòu)建場內(nèi)和場外結(jié)合的流通機制。

  收益分配制度,如何讓人民享受到數(shù)據(jù)紅利,這里提到了分配制度如何傾斜的問題。

  安全治理制度,所有一切數(shù)據(jù)利用的前提都是安全的保護,所以數(shù)據(jù)在一個企業(yè)內(nèi)部流轉(zhuǎn)時保護起來相對容易,但在多個跨主體、跨領域、跨行業(yè)流動時,安全治理體系如何構(gòu)建?可以說這是一個很艱巨的任務,因為信任很難實現(xiàn)。

  大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)經(jīng)過多年的發(fā)展,現(xiàn)在已經(jīng)進入“十四五”發(fā)展階段,整個態(tài)勢非常好、動力非常充足,產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到1.57萬億,數(shù)據(jù)產(chǎn)量是ZB級別,很多企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模都是PB,國家層面是ZB級別,論文專利也是在全球處于領先地位,和數(shù)據(jù)有關(guān)的市場主體超18萬家,高校數(shù)據(jù)領域的課程也逐漸豐富起來。

  圍繞以上五個方面,我們都有一些認識。數(shù)據(jù)計算與存儲就是數(shù)據(jù)基礎設施,管理也是一個新的方向,頭部行業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理,再向各個行業(yè)全域轉(zhuǎn)型,點對點流通路徑已經(jīng)初步探索完成,全社會范圍的規(guī)范化流通正在探索,支撐高層領導的應用體系已經(jīng)初步完成,但很多企業(yè)和機構(gòu)探索的都是如何賦能整個企業(yè)各級別的人員,尤其是一線人員,以及如何讓數(shù)據(jù)更加平民化、貼近前端,這最早是由法規(guī)推動,現(xiàn)在是雙驅(qū)動,也就是內(nèi)生安全需求和外部合規(guī)要求,如何將安全體系嵌入業(yè)務治理也十分重要。

  數(shù)據(jù)基礎設施發(fā)展了十多年,從2006年算起已經(jīng)將近二十年,大的基礎設施創(chuàng)新已經(jīng)完成,還有一些點狀創(chuàng)新,整個產(chǎn)業(yè)前景持續(xù)向好,安全穩(wěn)定已經(jīng)成為焦點。

  當前整個基礎設施呈現(xiàn)三個特點:云化改造全面加速,尤其是國際視角,這是因為國際公有云占有率非常高,并且云原生和Serverless均極具彈性和云化的能力。融合一體持續(xù)加深,如何把數(shù)據(jù)技術(shù)紛繁復雜的體系規(guī)劃到一個比較簡單的、容易運維的體系?我們經(jīng)常講融合,這是為了簡化我們的運維負擔。內(nèi)生安全快速補強,這里包括全密態(tài)數(shù)據(jù)庫、內(nèi)置敏感識別和內(nèi)置防火墻。

  最近兩年非常明確的一個發(fā)展趨勢就是降本增效,互聯(lián)網(wǎng)大廠都在這樣做,地主家里也沒有余糧了,大家都在想著如何降低成本。我們跟很多大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)聊,他們的主題也都是降本增效。以前很多基礎設施都是各個業(yè)務團隊自己維護,現(xiàn)在大型央企國企都想打造統(tǒng)一的基礎設施來降低成本。院里正在進行《湖倉一體成熟度模型》和《批流一體成熟度模型》,指導大家實現(xiàn)多個平面、多個計算引擎向統(tǒng)一的基礎設施演化。

  在精細化運營方面,很多機構(gòu)建立統(tǒng)一基礎設施以后就要想著成本分攤,利用資源就應該記帳,不然的話資源還會進一步浪費,云原生提升資源利用率的技術(shù)正在發(fā)生,這些舉措都是為了提升閑置資源的利用率。

  AI賦能的相關(guān)技術(shù)正在蓬勃發(fā)展,向量數(shù)據(jù)庫、圖智能和面向數(shù)據(jù)要素流通的一系列加密數(shù)據(jù)庫都在發(fā)力。

  我們除了降本增效之外還關(guān)注穩(wěn)定和安全,數(shù)據(jù)容災、備份、多個層面的數(shù)據(jù)冗余非常關(guān)鍵,這其中包括的全敏隱私計算也非常重要。

  數(shù)據(jù)管理從2019年以來迎來了新的熱潮,通信、制造和金融都有大量數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)管理相關(guān)的政策。數(shù)據(jù)管理確實很辛苦,也確實很漫長,很多機構(gòu)做著做著就不想做了,投入太長,見效太慢。但有幸的是,現(xiàn)在國家層面DCMM數(shù)據(jù)管理成熟度模型的貫標體系促進了很多行業(yè)對數(shù)據(jù)管理的認知,增強大家在這方面的工作力度投入,目前已經(jīng)完成了1000多家企業(yè)的貫標和評估。頭部企業(yè)數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)管理工作進入深水區(qū),低垂的果實已經(jīng)被摘完,剩下的都是老大難的活,可能動一下就會對企業(yè)有很大影響的問題。

  企業(yè)管理包括幾個特點:成立專職團隊,數(shù)據(jù)管理部門在大型央行已經(jīng)獨立,跟IT部門、科技部門并列,運營商領域也是一個很大的團隊,其中有上百人甚至上千人支持,所以數(shù)據(jù)團隊的職業(yè)化和專業(yè)化是一個大的趨勢。數(shù)據(jù)戰(zhàn)略從IT分化出來,尤其是DCMM明確提出具備獨立數(shù)據(jù)戰(zhàn)略相關(guān)工作,很多機構(gòu)都在開展自己獨立的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。開展專項行動,進一步提升數(shù)據(jù)供給質(zhì)量。建立統(tǒng)一技術(shù)平臺,消除協(xié)同難點。

  在數(shù)據(jù)管理發(fā)展趨勢方面,DCMM已經(jīng)發(fā)展成為中國數(shù)據(jù)管理方法論,共有1100多家機構(gòu)完成DCMM貫標,74%的企業(yè)都是二級水平,這說明大家的提升空間還比較大,三級到四級占到25%左右,四級以上只有5%,優(yōu)秀的數(shù)據(jù)管理機構(gòu)還是鳳毛麟角。銀行、證券、保險和大型運營商、央國企都是數(shù)據(jù)管理的主力軍,大家紛紛開展了相關(guān)的工作。

  DataOps數(shù)據(jù)開發(fā)治理一體化能力會重塑整個數(shù)據(jù)開發(fā)范式,前幾年主要是理念,從今年開始,參與整個標準和實踐的機構(gòu)越來越多,可能有上百家機構(gòu)都在踐行DataOps的相關(guān)理念和實踐。我們自己推出的標準框架已經(jīng)在農(nóng)行、工行、中國移動做了相應的驗證。

  數(shù)據(jù)治理向數(shù)據(jù)資產(chǎn)化躍進,從資產(chǎn)的角度思考,這能夠讓高層認識到數(shù)據(jù)除了一些問題之外還有很多價值。我們通過七年的時間構(gòu)建《數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理實踐白皮書(6.0版)》、提出數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營的標準,就是為了讓業(yè)務甚至外部機構(gòu)都能感知到,我們不光側(cè)重于治理,還關(guān)注持續(xù)運營。我們還要建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值體系,目前這套標準我們雖然具備,但是很難標準化,因為數(shù)據(jù)對于每個企業(yè)而言都是個性化方案,只能通過評估更多案例來優(yōu)化評估指標。

  數(shù)據(jù)流通要素市場構(gòu)建已經(jīng)進入高速發(fā)展階段,隨著數(shù)據(jù)局的成立,相信會有很多相關(guān)基礎制度得以逐一落實。流通規(guī)則就是四梁八柱,我們需要知道該干哪些事情。流通技術(shù)體系也在不斷完善,包括很多控制技術(shù)、加密技術(shù)也都會逐步完善起來。之前我們認為隱私計算是足夠的,現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)其實并不夠,需要一攬子的數(shù)據(jù)流通生命周期體系。

  供需對接在向多行業(yè)擴展,很多央國企都有加入數(shù)據(jù)要素流通的探索環(huán)節(jié),我們大家一起來探索數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和產(chǎn)品對外賦能。整個數(shù)據(jù)產(chǎn)品形態(tài)正在轉(zhuǎn)變,最早提供的都是標準化產(chǎn)品,后來慢慢地有了大量定制化需求。我們相信這只是一個過程,未來的走向肯定還是標準化,從標準到定制再到標準的整個過程都是要有旅程的。

  在數(shù)據(jù)流通發(fā)展趨勢方面,公共數(shù)據(jù)是一個很大的前景,政府端一定會盤活公共數(shù)據(jù)的授權(quán)運營工作,北京、成都、海南都在積極探索公共數(shù)據(jù)的授權(quán)運營,其中存在一系列的挑戰(zhàn)和問題,授權(quán)的規(guī)則和流程、價格機制,收益分配、安全保障等仍需繼續(xù)探索。我們在TC601成立公共數(shù)據(jù)運營工作組,探討相應的標準問題。

  廣告、征信是當前最大的商業(yè)數(shù)據(jù)流通場景,國內(nèi)個人征信涉及大概400多億,而美國在這方面則擁有1000多億美金的市場。企業(yè)查詢核驗也有很多,現(xiàn)在還有一類就是將AI用于大模型訓練數(shù)據(jù),接下來將會熱起來。場外流通體系不依靠交易所,場內(nèi)數(shù)據(jù)交易所正在構(gòu)建自己的發(fā)展體系。

  我們認為,信任與合規(guī)體系是整個商業(yè)數(shù)據(jù)流通和交易的核心,數(shù)據(jù)采購方需要構(gòu)建外部數(shù)據(jù)引入和管理的能力,數(shù)據(jù)輸出方需要構(gòu)建數(shù)據(jù)產(chǎn)品上線合規(guī)審計機制,其中包括對數(shù)據(jù)合作方的安全能力要求,這可能是數(shù)據(jù)泄露的短板,以及包括數(shù)據(jù)API治理能力要求。

  個人數(shù)據(jù)的主要想法是把散落在各個APP的數(shù)據(jù)讓一個統(tǒng)一的賬號號管理,這個想法相當于把個人數(shù)據(jù)使用授權(quán)的能力歸還給個人。我們使用數(shù)據(jù)的過程中要把隱私要求嵌入進去,落實PrivacyByDesign,考慮到隱私合規(guī)的要求,這套理念非常重要。

  我們可以看到,逐漸形成了一整套可信數(shù)據(jù)流通技術(shù)體系,包括數(shù)據(jù)接入、傳輸、計算、銷毀,隱私計算只是其中的一小部分,還需要一系列技術(shù)配合。

  目前我們也在暢想,未來數(shù)據(jù)流通會不會形成一個網(wǎng)絡,現(xiàn)在看到的都是點對點和中心化的,未來會不會變成自來水一樣連通?因此,我們提出可信數(shù)據(jù)流通網(wǎng)絡的暢想和倡議。

  數(shù)據(jù)應用發(fā)展需要經(jīng)歷三個階段:圖表統(tǒng)計屬于基本分析方法,起輔助決策的作用;數(shù)倉常態(tài)化和體系化主要需要借用數(shù)據(jù)挖掘和BI分析,起增強決策的作用;自動決策的實現(xiàn)則是通過BI+AI的方法,以及全域、敏捷、嵌入式的數(shù)據(jù)湖+外部數(shù)據(jù)的能力。

  當前,第二階段仍是數(shù)據(jù)應用的主流,最近兩年,尤其是今年,頭部機構(gòu)普遍提到數(shù)據(jù)業(yè)務化賦能。大家都認為自己的管理體系包括數(shù)據(jù)平臺能力已經(jīng)具備,但業(yè)務感知、數(shù)據(jù)賦能的要求卻還是差強人意,所以這是當前一段時間很重要的環(huán)節(jié),即數(shù)據(jù)應用的進一步提升。

  在數(shù)據(jù)應用發(fā)展趨勢方面,AI技術(shù)帶來了新的分析變革,以ChatGPT為例,只要我們把論文輸進去便可以將其核心思想和要點都歸納出來,因此,AI增強分析可能是接下來會顛覆傳統(tǒng)BI的方向。與此同時,企業(yè)組織架構(gòu)也在發(fā)生變化,無論是一汽的數(shù)據(jù)管家還是交通銀行的數(shù)據(jù)經(jīng)理BP模式,都需要考慮如何讓業(yè)務更加理解數(shù)據(jù)的問題。此外,數(shù)據(jù)分析的平民化一定要賦能到企業(yè)的每個小細胞,同時還要注重數(shù)據(jù)倫理體系建設,這樣大家才可以形成比較普遍的道德規(guī)范。

  在數(shù)據(jù)安全方面,發(fā)展基礎不斷夯實,當前呈現(xiàn)三大特點:建設思路走向體系化治理,一站式解決方案成為數(shù)據(jù)安全主流服務形態(tài),數(shù)據(jù)分類分級成為全行業(yè)的關(guān)注焦點和落地難點。并且,我們可以看到,與數(shù)據(jù)分類分級相關(guān)的政策標準在業(yè)界中最多,同時也最難,一旦分級便會出現(xiàn)很多問題。

  數(shù)據(jù)安全發(fā)展趨勢包括三個方面:數(shù)據(jù)安全治理能力建設需求迫切,治理框架初步搭建,供大家參考。數(shù)據(jù)分類分級進入大范圍落地,這是我們梳理的七步方法論,雖然數(shù)據(jù)分類分級工具逐漸成熟,但是大家要認識到分類分級的體系、規(guī)則和效果并不是一蹴而就,而是迭代、緩慢的過程。隨著國標發(fā)布,數(shù)據(jù)安全風險治理提上日程,為防范數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)篡改等安全事件的發(fā)生,落實數(shù)據(jù)安全風險的源頭管控成為重點。因此,我們提出數(shù)據(jù)安全風險治理體系,涵蓋風險準則建立、風險要素識別,風險評估分析,風險處置解決,風險治理改進等環(huán)節(jié)。

  總結(jié)來說,在數(shù)據(jù)基礎設施方面,整體創(chuàng)新已經(jīng)完成,接下來是圍繞降本增效、面向大模型、數(shù)據(jù)要素和安全能力的點狀創(chuàng)新。

  在數(shù)據(jù)管理方面,隨著整體意識的激活,DataOps已經(jīng)成為迫切需求。在數(shù)據(jù)流通方面,由于公共數(shù)據(jù)是當前熱點,地方實踐集中在這個部分;商業(yè)數(shù)據(jù)需要構(gòu)建場內(nèi)外結(jié)合體系,個人數(shù)據(jù)使用之道需要個人數(shù)據(jù)賬號與隱私工程探索,可信數(shù)據(jù)流通技術(shù)體系目前已經(jīng)初步形成。在數(shù)據(jù)應用方面,AI技術(shù)的增強會帶來一個新的變化,企業(yè)組織架構(gòu)需要圍繞數(shù)據(jù)進行新的調(diào)整,數(shù)據(jù)分析能力在向平民化演進。在數(shù)據(jù)安全方面,數(shù)據(jù)安全防線評估和治理提上日程,體系化的數(shù)據(jù)安全治理能力成為大多數(shù)企業(yè)的選擇,數(shù)據(jù)分類分級開始大范圍落地,方法論和工具逐漸成熟,但仍需大量的迭代和優(yōu)化工作。

責任編輯:張薇

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