加快推进河南大数据应用开发的几点思考

高泽敏

[摘 要] 目前河南在大数据应用开发上，还存在着思想认识、自主创新、产业基础、数据安全、资源共享、数据人才等方面问题，制约了大数据产业的发展，为此，要从深化改革、数据开放、技術研发、行业应用、体制创新等方面入手，多措并举推动河南大数据产业持续健康快速发展。

[关键词] 大数据；应用开发；河南

[中图分类号] F127 [文献标识码] A [文章编号] 1671-0037（2017）6-20-4

Some Thoughts on Speeding up the Application and Development of Big Data in Henan

Gao Zemin

（Henan Academy of Social Sciences， Zhengzhou Henan 450003）

Abstract： In the application and development of big data in Henan province， currently there are problems existing in the aspects of ideology， independent innovation， industrial foundation， data security， resource sharing and data talents， which have restricted the development of big data industry.To this end， we should start from the aspects of deepening reform， data opening， technology research and development， industrial application， and system innovation， so as to promote the sustainable，healthy and fast development of big data industry in Henan by multiple measures.

Key words： big data；applicationand development；Henan Province

《河南省国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》明确提出，建设网络经济强省，实施大数据发展战略。在当前世界新一轮科技革命和产业变革孕育兴起、经济发展新旧动能转换的背景下，抓住机遇，加快大数据应用开发，抢占经济竞争制高点，不仅是经济社会发展的客观要求，也是河南实施创新驱动发展战略、构筑经济发展新优势、建设网络经济强省的迫切需要。

1 大数据应用开发是时代发展的必然选择

大数据应用开发是新一轮科技革命和产业变革背景下，新一代信息技术与经济社会深度融合出现的一种新的发展趋势和新的发展潮流。研究大数据应用开发的先驱者麦肯锡公司将大数据定义为，大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集[1]。2012年以来，美、德、英、日等发达国家相继将大数据应用开发上升为国家战略，我国也是世界上较早重视大数据开发应用的国家之一。特别是党的十八届五中全会明确提出实施国家大数据战略，当前全国各地都在抓紧制定实施大数据发展规划，推动大数据产业发展已成为时代发展的主题。

1.1 大数据应用开发是引领经济转型升级的新引擎

经济新常态下，推动经济发展方式转变、优化经济结构、培育发展新动能需要新的发展引擎。数据尽管本身没有价值，但是，通过对数据的关联分析和深入挖掘则会创造出新的价值：首先，大数据应用开发有利于促进人才、信息、技术等生产要素在不同产业、不同部门、不同地域之间高效流动，提高了要素利用率和资源配置效率。其次，作为经济要素，大数据的应用开发可以帮助生产者搭建起从生产到销售，以及场景挖掘、用户定位、个性化服务等的完整链条，重塑生产、流通、消费过程，提高企业的经营效率。再次，作为新的经济形态，大数据与其他产业的交叉融合，将产生新的商业应用和商业价值，从而催生出一大批新技术、新产品、新业态和新模式，引领经济转型升级。

1.2 大数据应用开发是提升区域竞争力的新抓手

2013年7月，习近平总书记视察中国科学院时指出：“大数据是工业社会的‘自由资源，谁掌握了数据，谁就掌握了主动权”[2]。当前，大数据应用开发已成为国家、地区之间创新力、竞争力的重要体现，成为抢夺经济发展主动权的战略制高点。随着大数据用用开发上升为国家战略，各地也都在大力发展大数据产业，把大数据产业发展作为提升区域竞争力的新机遇和新抓手。特别是对中西部地区来说，大数据时代的机遇是平等的，要缩小与发达地区经济发展的差距，实现弯道超车，就必须大力提升大数据应用开发能力，加快大数据产业发展。

1.3 大数据应用开发是推动产业创新发展的新路径

产业创新是产业发展壮大的根本途径，是提升产业竞争力的主要手段。产业创新有多种途径和多种方式，其中融合发展是产业创新的新趋向和新潮流。作为新一代信息技术的核心要素，大数据具有无污染、可持续、高附加值的特点，大数据产业与其他产业的融合发展，通过整理、挖掘、利用巨量数据，揭示经济发展规律和经济运行轨迹，有利于充分释放经济活动各环节的潜在价值，实现行业资源的高效配置[3]。同时，大数据产业与其他产业的融合创新，有利于推动变革传统的生产方式和商业模式，从机械化、电气化向数字化、智能化方向发展，从以产品为中心到以服务和个性化定制为中心的转型，提高产业发展的质量和效益，提升产业发展的核心竞争力。

1.4 大数据应用开发是培育新业态新模式的新手段endprint

实施创新驱动发展战略目的在于培育新产业、新技术、新业态、新模式，增强经济发展的动力和活力。大数据产业本身就属于新产业、新技术、新业态、新模式，能够形成较高附加值的产业链条。一方面大数据产业作为新兴经济形态，本身就催生形成了如数据交易、数据托管服务、数据中心服务、数据存储租赁服务等数据产业链。另一方面，经济社会的方方面面包括农业、工业、教育、服务业、医疗、文化、生态等每个领域，都产生出大量的数据，蕴藏着巨大的空间和潜能。大数据与这些产业领域的深度融合，以数据流将不同领域的生产要素连接起来，通过互联网平台进行有效整合，跨界融合产生的聚变效应，不断催生出新的业态、新的服务模式和新的商业模式。

1.5 大数据应用开发是促进大众创业万众创新的新动能

大数据时代，数据不仅是经济发展的重要战略性资源，也是推动创业创新的新动能。大数据技术的一项重要功能在于监测预测，企业可以利用大数据技术，准确地发现市场需求变化，及时调整市场定位，推进产品创新。如企业通过对客户购买记录的数据进行分析，发现消费者偏好，提供个性化定制服务。电子商务根据消费者的搜索记录，推荐其想要的商品。旅游行业鉴于用户需求，满足不同的旅行体验。大数据也为创业提供了更多的机遇。如，传统产业模式下工厂生产什么，消费者购买什么，而大数据时代，新的产业模式要求通过对消费者潜在需求的挖掘去进行生产，进一步降低了创业风险。总之，大数据作为手段和工具，为大众创业，万众创新拓展了更大的空间，提供了更多的资源，促进了创新创业的快速发展。

2 当前河南大数据应用开发面临的主要问题

近年来，河南省委省政府高度重视大数据产业的发展，2016年国家大数据综合试验区在河南落地，云计算、大数据“十三五”发展规划陆续出台，经济运行、产业转型、民生服务等方面的数据应用开发取得了较大进展。但是，与先进地区比，我们还有差距，在大数据应用开发方面还存在不少问题。

2.1 对大数据产业的认识还需要进一步提高

由于大数据产业的发展仍处于初始阶段，特别是关于大数据产业还没有完全的标准定义，对大数据产业的认知还存在误区。主要表现为：一是缺乏清晰的认识和理解。一些地方政府认为应用开发大数据就是把政府数据集中起来，只要建了机房有了设备就是大数据了，结果往往造成重基础建设，轻软件开发。一些企业认为大数据会泄露商业机密，且短期内看不到利益，对大数据处于观望状态，缺乏主动需求，也不愿意投资大数据。二是对大数据这一新技术的盲目盲从。认为大数据作为新兴的技术是万能的，在不了解大数据的挖掘价值，或者缺乏大数据产业需要的技术条件下，盲目进行数据投资或者上项目建数据中心、数据产业园，不仅造成重复建设，浪费资源，而且也可能造成数据泡沫化，形成新的产能过剩。

2.2 大数据技术自主创新能力不强

数据的存储和计算需要有足够的承载能力和研发能力，但是，从当前河南省数据技术整体的发展现状来看，一是内生动力不足。技术创新主要以引进和改进为主，在数据校验预处理、分布式存储、可视化分析等关键核心技术方面依赖于国外大公司或国内大企业，本土专业大数据公司占比较低，具有行业领先地位的大数据企业较少，代表自主创新和原始创新能力的发明专利不到20%。二是源头供给不足。对大数据的研发投入强度较低，特别是在关键技术研究方面，由于投资大、周期长、具有较高风险性，需要地方政府进行持续的投入支持。三是协同创新运作不畅，缺少公共技术服务平台，缺乏对公共关键技术与功能部件的联合开发与创新研究，技术创新链条存在不同程度的脱节。

2.3 大数据产业基础薄弱

尽管河南省积累了丰富的数据资源，对数据资源的采集、挖掘和应用水平不断深化。但从产业层面来看，尚未形成完整的产业体系。一是大数据产业结构不完善。数据开放共享度低，数据要素流通不畅，数据产业资源配置效率不高。缺乏能够带动数据产业的核心技术、具有较大规模的龙头企业，尚未形成有效分工的上下游产业链。此外，大数据企业分布不均匀，大多集中于郑州、洛阳等少数几个城市，且规模不大。二是大数据产业的支撑体系不完善。大数据技术、交易、开放共享、工业大数据等标准化程度低，缺少大数据技术研发实验室、企业技术中心、产业联盟、法律顾问、风投基金等产业支撑平台。

2.4 大数据安全仍是突出问题

随着数据量的不断增加和大数据商业价值的提高，数据创造红利的同时也必然带来安全的挑战。一是个人隐私和公共安全问题。数据的隐蔽性和开放性，增加了数据身份识别的难度，用户数据缺乏有效监管容易被滥用。同时，传统网络问题向大数据领域的渗透，政府数据、经济数据、公共服务数据可能造成数据泄露并为不法分子利用等问题。二是数据空间安全问题。全球互联网下，数据已跨越国界的限制，特别是核心技术大多依赖于国外企业，在目前安全保障体系还不完善的条件下，对一些更隐蔽的、深层次的“窃听、窃取”等安全问题难以有效防控。三是国家利益问题。目前在涉及产业发展的一些重要数据，还缺乏相应的主权、技术标准、管理安全规范，这些可能会给经济产业发展带来一定的隐患。

2.5 政府数据资源开放共享不够

政府部门掌握着丰富的基础数据资源，但是，数據对决策的支持度，数据对企业的发展需求还有一定的距离。一是数据质量参差不齐。数据质量包括数据的完整性、一致性、准确性和及时性，从当前公开的数据资源来看，存在数据口径不统一，数据录入重复，数据更新缓慢，数据质量监管缺乏有效保障机制等问题。二是信息孤岛、信息烟囱仍然是主要问题。主要体现在地区、部门之间信息共享障碍较大，或者是受专网限制缺少共享交换的端口，或者是由于共享权责不清晰、部门利益等不愿公开，或者是缺乏统一的数据标准平台，共享成本较大，难以实现整合。三是数据管理碎片化。部门信息化整体水平有待提升。受安全顾虑、思想保守等的影响，一些部门信息化管理相对较为落后，如，仍然以传统的优盘、word文档等形式保存数据，造成数据碎片化，有效数据利用不足。endprint

2.6 大数据专业人才紧缺

大数据产业的发展离不开人才的支撑，但由于受新兴行业、人才储备相对滞后、培养周期长等因素的影响，大数据产业人才紧缺已成为全国各地在推进大数据发展过程中面临的共性问题。一是大数据产业人才供需不平衡。大数据的复杂性、艰巨性，决定了数据岗位需求更多的是具有专业知识和数据思维的高端人才、能够解决复杂问题的综合型人才。但从目前市场供求来看，如，根据国家信息中心的一项调查，在大数据所提供的岗位类别中，项目管理岗位比例占1.49%，求职人数比例达21.31%，供远远大于求；而数据分析岗位比例占51.62%，求职人数比例仅占37.76%，供远远少于求，存在巨大反差[4]。二是大数据产业人才结构不合理。据相关研究，目前全国需要的大数据产业人才大约150万，而作为大数据产业人才基础的计算机专业的毕业生全国每年不过才20多万，存在巨大的缺口[5]。三是人才培养体系不完善。在高等教育层面，缺乏与大数据产业相匹配的学科、专业设置，当前河南省仅有一所民办高校黄河科技学院设有大数据专业。此外，教学体系缺少大数据产业所需要的大量计算机及海量的数据支撑和实验支撑，师资力量配备也很薄弱，没有相应的教学经验。

3 推进河南大数据应用开发的对策建议

大数据时代，数据是新的战略资源，大数据产业是未来发展的核心竞争力。面对机遇和挑战，河南只有主动作为，抓住机遇窗口，才能赢得发展先机。具体来说，就是要立足优势，深化改革，以大数据综合试验区建设为核心载体，以数据开放、技术研发、重点行业领域应用和体制机制创新为着力点，多措并举，推动河南大数据产业快速发展。

3.1 提高思想认识，抓住大数据产业发展的重要战略机遇

当前河南正处在经济转型关键期、深化改革攻坚期，大数据无论在促进经济转型升级、推进产业迈向中高端，还是在大众创业万众创新等方面都将发挥越来越重要的作用。因此，我們必须要充分认识到大数据战略的重要性，结合国家、省级层面的各项规划部署，加强地方顶层设计，统筹处理好国家战略与地方政策的关系、处理好政府引导和市场主导的关系、传统产业和新兴产业的关系，制定出台大数据发展的中长期发展规划与实施方向、重点、路径，引导地方数据产业健康可持续发展；要有大数据思维，准确把握大数据产业的发展规律，统筹协调各部门、企业的力量，加大对数据基础设施建设、数据应用软件开发的支撑，突出大数据资源有效整合，以创新应用为驱动，推进大数据与各行业的深度融合。

3.2 坚持市场导向，提高核心技术自主研发创新能力

自主研发创新能力是实现大数据产业持续发展的动力源泉，是抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的根本途径。要充分发挥政府引导作用和企业的主体作用。重点培育和扶持一批龙头企业，着力培育具有较强创新能力的大数据产业骨干企业，形成一批有特色的专业化数据服务中小企业。加大政府科技资源对企业的支持，提高科技研发经费在GDP中的比重。要发挥好财政投入的杠杆作用，引导企业从战略高度，放弃、减少对短期利益的追求，大幅度提高研发投入比例。要加强对外合作。通过联合研发、技术引进、企业并购等方式，利用外部创新资源来弥补自身技术创新中的短板和不足。既要重视对外长远合作，联合共建研发机构，建立人才培养长效机制。也要注重企业的自我积累和造血功能，将外在的创新技术转化为内在的创新能力，从而实现企业的持续创新。

3.3 统筹推进数据平台建设，构建大数据产业生态体系

大数据产业覆盖了大多数部门和行业，传统垂直化、封闭式的行业模式已经不能适应大数据产业的发展，要求构建起横向的、开放合作的产业生态体系。推动大数据与其他产业的联动发展。建立大数据产业联盟，构建大数据产业与其他产业融合发展的联动机制，加大数据产业间各个环节的交流合作，推动数据产业链与创新链、资金链、人才链、政策链有效衔接、相互支撑。推进政府与企业、行业协会、产业联盟中介机构的联动发展，凝聚起政府、企业、社会等各方力量。同时也要鼓励和支持中介服务组织在技术研发、应用推广等方面的力量和优势，使之成为推动大数据产业发展的重要力量。发挥大数据综合试验区的示范效应，开展面向应用的数据交易市场试点，鼓励产业链上下游企业间在数据交换共享等方面的交流合作，探索数据资源“泛交易”模式，设立大数据产业基金，促进形成新业态，为大数据战略发展提供有力支撑。

3.4 建立健全大数据安全保障体系，推动大数据安全发展

数据安全既影响到商业、金融等经济领域，也涉及个人隐私、企业和机构的机密，甚至可能损害到国家利益。因此，加快推动大数据应用开发的同时，应以国家和个人安全为中心，在法律的支撑下，从技术和监管的角度，建立大数据安全保障体系。加大数据安全技术的研发和推广应用。围绕当前急需的核心技术，鼓励科研院所、高等学校与企业联合攻关，实现重大突破，提高技术自主权，从根本上保障国家数据安全。加强数据监管。建立分级分类管理制度，明确界定政府、企业、数据运营商、数据使用者等主体责任，规范约束大数据的收集和使用。建立大数据全生命周期的管理机制，实现从技术设计、产品研发、市场应用、服务管理的常态化监管。加大数据安全知识宣传，提高全社会的数据安全意识和责任，逐步建立健全省级层面的大数据法规。加快研究出台公共数据资源开放共享管理办法，建立可持续的平台和架构，制定数据标准格式、数据交易规则，积极研究出台数据保护、安全应急等规章制度。

3.5 深化体制机制改革，提高数据要素供给能力

政府数据资源开发共享是激活公共数据资源的前提和基础，只有加大体制机制改革创新力度，突破体制机制障碍，才能更好地为大数据持续健康发展提供有力保障。建立数据统筹协调机制，成立统一领导的协调机构，全面整理现有的政务数据资源目录，建立数据规划决策、质量标准、执行监督、安全评估的协同工作体系，在其统一领导下，稳步有序推进跨地区、跨部门、跨业务的公共数据共建、数据互通、数据分享，形成统一领导、上下衔接、权责明晰、联动推进的统筹协调机制。建立数据质量安全管理机制。提升数据安全意识，针对数据源、数据采集、数据处理、数据开放等不同阶段制定不同的风险评估和风险防范策略。通过示范试点逐步完善相关和法律法规，保障数据的安全利用。加强对数据管理人员的业务培训，建立安全责任机制，并按照政府信息资源统一管理的要求，促进数据开放与信息公开相互衔接、相互支撑，不断提高数据质量。建立政府数据与社会合作交流的机制。加强数据开放的互动管理，提高企业、个人、科研院所及其他社会组织等多主体的参与积极性。

3.6 加强专业人才培养，打造大数据产业人才集聚高地

大数据产业发展，技术是核心，人才是关键。解决好大数据产业发展迅速与人才缺乏的矛盾，不仅是破解大数据产业发展瓶颈的客观要求，也是抢占未来数据高地的重要举措。改革人才培养体制机制，建立分类、分层次的大数据人才培养体系，重点培养数据分析师、数据工程师等高技术型人才，数据科学家等研究型人才和具有专业知识的跨学科复合型人才，着力培养大数据领域创新型顶尖人才、国内有影响的行业领军人才。加强政产学研合作，积极探索和完善产教融合、校企合作的利益共享、风险共担的技术创新机制，鼓励支持高校、高职设置数据相关的数据科学、数据工程等学科，鼓励支持高校、科研机构和企业联合建立产业技术联盟，特别是围绕当前行业急需的技术，共建研发机构，开展行业关键共性技术、共用实验室、成果转化、人才培养、实训基地等方面的合作。完善人才培养引进、评审激励等配套措施，大力建设院士工作站、重点实验室、创业孵化园、创客空间等创新创业平台，建立高层次紧缺人才绿色通道，重点引进当前行业急需紧缺人才，以及掌握大数据技术发展前沿的国内外高端人才和专业团队。

参考文献：

[1] 吴辉，云萍.利用大数据技术为企业创造价值[J].财务与会计（理财版），2014（5）：53-55.

[2] 习近平.习近平谈治国理政[M].北京：外文出版社，2014.

[3] 栾姗.大数据时代的河南机遇[N].河南日报，2016-11-11.

[4] 国家信息中心，南海大数据应用研究院，2017中国大数据发展报告[R]，2017.

[5] 全国千所高校老师来宁培训“大数据”[N]，江苏商报，2017-4-26.endprint