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大数据引发社会变革 “棱镜门”折射喜与忧
　　【环球时报综合报道】再说&我们生活在一个网络时代&的话显得有点落伍了。目前，最时髦的说法是&我们生活在一个大数据时代&。不仅商家可以从大数据中&挖出商业金矿&，像这样的超级大国还直接把&大数据战略&形容为&未来的新石油&。对美国情报机构来说，想监视&心怀不轨的人&，大数据就是&无价之宝&。但人们最近对大数据的情感可以说是爱恨交织。美国前情报人员斯诺登披露出来的&棱镜&计划，令人们开始深入思考，在大数据时代如何兼顾安全与自由、国家利益与个人隐私。
　　&大数据战略&上升为美国最高国策
　　&棱镜门&与美国的&大数据战略&有着必然联系。2012年3月，奥巴马政府将&大数据战略&上升为最高国策，认为大数据是&未来的新石油&，将对数据的占有和控制作为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心能力。另一方面，美国以反恐名义，更希望大数据能有所贡献。
　　国家创新与发展战略研究会网络空间战略研究中心主任秦安告诉《环球时报》记者，基于互联网资源和技术优势，美国已具备对全球网络空间的监视控制能力。斯诺登披露的&棱镜&计划，缘于美国政府的&星风&监视计划。2004年，布什政府通过司法程序，将&星风&监视计划分拆成由国家安全局执行的4个监视计划，除&棱镜&外，还包括&主干道&、&码头&和&核子&。其中，&棱镜&用于监视互联网个人信息。&核子&则主要负责截获电话通话者对话内容及关键词。&主干道&和&码头&分别对通信和互联网上数以亿兆计的&元数据&进行存储和分析。&元数据&主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等，不包括电话或邮件等的内容。
　　&棱镜门&事件越闹越大，委员会负责司法、人权和公民事务的委员维维亚娜&雷丁19日表示，美国&棱镜&秘密情报监视项目让欧盟必须尽快通过新的法律来保护欧盟公民的个人数据。欧洲人民党为欧洲议会第一大党团，该党议员也表示，支持相关&限制&美国索取欧洲公民个人隐私数据的提案。但欧洲的法案对美国政府情报部门的约束力有限，有评论认为，这些&限制&显得苍白无力。
　　据秦安介绍，我国2012年10月成立了通信学会大数据专家委员会。从时间上看似乎并不落后于美国。但大数据应用涉及整个以互联网为核心的产业链，美国在大数据应用上的领先程度由思科、微软、谷歌等跨国IT公司的实力所决定，恐怕中国在几十年内难以完全超越。
　　美国信用营销分析专家张川告诉《环球时报》记者，在大数据分析的应用上，美国政府和大公司领先新兴国家至少20年。15年前，美国的信用卡公司就可以进行数据挖掘实现精准营销：在合适的时间，通过合适渠道，把合适的营销信息投送给每个顾客。随着智能电话和电脑网络的普及，美国政府和大公司把自己的触角伸到个人生活的每个方面。美国个人的一切在线行为数据都被收集储存，再加上已被有关机构掌握的个人信用数据、犯罪记录和人口统计等数据，有关公司和政府机构可以运用数据挖掘的办法，监控和预测个人的行为，并做出相关决策。
　　迈克&弗斯是纽约市打击金融犯罪行动组主管，他最近被赋予一个新的职务&&&纽约市首席分析官&。在弗劳尔斯看来，大数据在市政管理中的应用带来的好处是有助于优化行政资源的使用，使公共支出产生最大效益。大数据在纽约市的执法、经济规划、防灾和灾后恢复等方面都有应用。比如，大数据的应用，可让执法人员先发制人，在犯罪行为造成损害之前就采取行动。
　　应为大数据时代的隐私保护划定新边界
　　《纽约时报》6月18日曾援引卷入&棱镜门&旋涡的美国国家安全局局长基恩&亚历山大一名副手的话说，&只有国家安全局20名分析专家和另外两名管理者，也就是只有这22人有权批准需要进行数据库查询的电话号码&。但人们还是有理由担心，个人隐私会被特殊机构违规查询。《金融时报》近日分析说，大数据时代刚拉开序幕，它有很多让人惊叹的地方，但要&爱&上它，还需要时日，因为它呈现给人类未来的是一幅既美丽又可怕的图景。
　　美国《外交政策》杂志网站5月9日刊登过微软研究院首席研究员、麻省理工学院公民媒体中心客座教授凯特&的一篇&再思考大数据&的，他提醒人们，那种认为&大数据是匿名的，它不会侵犯我们的隐私&的想法大错特错。克劳福德认为，高度个人化的大数据集将成为网络黑客或泄密者觊觎的主要目标。他举例说，世界上最富有的1%人群的个人信息和普通人的信息一样，非常容易被人公开。
　　在大数据时代，个人在政府和大公司面前，真的毫无隐私吗？张川讲了一个有趣但又有点可怕的事：有一个朋友的父母要来美国探亲，国内亲戚两个月前把老人的航班信息发到这个人的GMAIL信箱里。原定航班到达的当天，Google Now(谷歌推出的重量级应用，可全面分析用户的习惯和正在进行的动作，并为用户提供相关信息)居然自动搜寻出这个航班因故取消，一大早给这个人发出提醒信息。接到提醒信息的人不用白跑一次机场接机，但也突然发现原来自己的一举一动都被网络巨头监控。
　　在美国，人们把控制民众的&独裁机构或人物&称为&Big Brother&，好像&带头大哥&。&带头大哥&对老百姓的监控，名义上都是为大家的安全和福祉。因此美国政府也会告诉民众，要为大局做出一点牺牲。在这个智能手机和网络深入人们生活每个角落的时代，个人很难逃离这样的监控。有专家表示，如果想减少被外界监控，还是有一些简单的方法，如在注册每个网站和服务的时候，要确认选择不提供个人信息;每次使用电脑网络的时候，要删除那些跟踪网络行为的临时文件;手机尽量不要使用涉及个人信息的包月计划，而是使用充值服务;不要使用实名手机和互联网账户;避免使用信用卡、支付账户等有个人信息的支付手段，使用现金充值等。实际上，个人对大数据分析的防护，主要还是应该着重于保护个人信息不被犯罪分子利用，平时要注意密码安全，减少个人隐私信息暴露，避免在网上分享不必要的信息。
　　大数据时代，国家的信息安全尤为重要。网络专家秦安说，大数据具有4V特点&&数据体量巨大(Volume)、数据类型繁多(Variety)、价值密度低(Value)、处理速度快(Velocity)。因此，一方面，个人难以处理如此庞大的数据，大型公司和国家等利益集团成为侵犯敏感信息的主体。另一方面，从大数据中提取的个人敏感信息可能连本人都不完全熟知，比如个人行为特征、语言风格、社交关系谱等。有鉴于此，大数据时代敏感信息保护可以从三个层面入手：国际层面，制定大数据时代敏感信息保护的法规;国家层面，研发具有自主知识产权的软硬件产业链;个人层面，采用信息加密在内的多种技术手段提升自我保护能力。
　　思&丘基尔是《经济学家》杂志数据编辑、《大数据：一次将改变我们生活、工作和思考方式的革命》一书的合著者之一，他日前在美国《外交政策》杂志掀起一场有关&大数据时代令隐私保护问题更加突出&的讨论。丘基尔举例说，警方如果要侦破一个城市的加油站是否存在合谋操控价格的&尔行为&，以往要靠线人举报。但今天，可以做大数据分析&&分析该市油价变化和加油站分布情况。通过分析，可以发现正常的价格变化规律，如果价格变化持续异常，就可以怀疑存在价格垄断的行为。丘基尔认为，大数据的价值在于存储后的再使用。不过，关键的一个问题是，收集、保存一切信息，与隐私保护政策是有冲突的，&保存一切信息是必要的，但是在这么做之前，我们有必要问自己一个问题，即现行的隐私保护政策是不是妨碍了我们正在迈入的大数据世界&。丘基尔提到，社会有必要就此进行大辩论，以便为大数据时代的隐私保护划定新的边界。
　　辩证地看大数据对人类活动的影响
　　&在大数据时代兼顾安全与自由&是一个热门话题。为了不让你的隐私轻易被人打探到，可以给你的数据加密，但要想把所有数据都加密非常麻烦。如果因为&棱镜门&就让人们谈大数据时代而色变，那也是大错特错。
　　著名商业分析软件与服务供应商SAS公司大中华区总裁吴辅世告诉《环球时报》记者，我们需要辩证地看待大数据对人类活动的影响。大数据分析技术的演进不仅给企业创造商业价值，也为个人生活带去便利。比如通过社交网络的数据对人类行为进行分析，个人行程将可以预测。商家或组织通过数据分析可以了解个人性格、购买行为偏好来有效处理库存、进行预报处理并合理预测优化商业模型。同时，个人也从中受益，减少购买时间、迅速地解决问题，甚至跟踪健康状况防范疾病。吴辅世还谈到对大数据时代的担心。他说，如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放，大数据的堆积和极速变化带来的后果将是我们无法掌控的，它可能会为人类的生存、生活埋下隐患。
　　美国IT咨询公司Avanade商业情报部副总裁斯蒂夫&告诉《环球时报》记者，大数据是指非常&膨胀&的数据集，用典型的数据分析软件和工具难以对其进行捕捉、储存、管理、分享、分析和可视化。大数据有3个特征：一是数据的数量大;二是产生或被吸收的速度和频率快;三是数据的多样性。为从大数据中&挖出金矿&，一家企业或机构必须能够应对大数据上述3个特征。帕尔默说，大数据给人类带来的真正机遇是把许多信息碎片拼起来，为我们的决策服务。（环球时报驻美国特派记者：吴成良；环球时报记者：谷棣）
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环球时报系产品　　表面上来看，&大数据&概念的火爆可以归结到迈尔-舍恩伯格写的《大数据时代》和涂子沛写的《大数据》。前者引爆了&大数据&的概念，并着重从社会变革的角度阐释了数据思维的重要性。后者则更像是一部信息开放史，阐述了信息对于社会发展的影响程度。
　　其实，在很大程度上，&大数据&更像是一种以迎合方式制造的概念，好似生产中的定制化一样，数据使用单位觉察到数据在决策和治理方面的重要性，又不知道该如何表达与之前的&信息社会&、&商业智能&等概念的区隔，&大数据&的登场对他们而言可谓是久旱逢甘霖，他乡遇故知。
　　客观来看，这两位作者都没有把大数据的概念清晰地阐述出来。在这里，之所以强调概念的重要性并非要教条化，而是出于对目前国内各行业对大数据的理解出现了乱象。几乎所有企业都握着自己手里那些数据，跃跃欲试地说要迎接大数据时代。而他们中的大部分尚不知道自己的数据成色到底如何，更不知道如何分析与使用。
　　信息化社会的表征
　　伦敦大学社会学教授韦伯斯特眼中的&信息社会&并非仅仅是信息产量猛增的社会。他认为如果把信息从人类社会图景中抹去的话，并不会有什么与过往社会图景根本的区别。韦伯斯特说的并非毫无道理，因为当我们被各种符号包裹着的时候，总会希望它们能远离自己。
　　因此，韦伯斯特认为&语义&是识别信息社会的重要标志，也就是信息本身所承载的意义。在韦伯斯特的眼里，语义是一个人文词汇，对于信息的质量只能依靠一种精英式的直觉来判断。比如，鲍德里亚就会认为信息变成了无意义的符号，我们最后所面对的不过是一个符号社会。但是，鲍德里亚所描述的就真的仅仅是消费社会而不是意义社会吗？
　　2007年在哈佛大学举行的&计算社会科学&研讨会确立了&社会化计算&的地位。社会化计算源于社会化软件的兴起，如今，这类计算是基于社交网络的数据结构。用户之间的联系程度，谁和谁的关系近了多少还是远了多少，这是无法在第一时间用数据体现出来的。
　　社会化计算的功能就是把我们凭借意识判断的过程数据化，但这一计算方式并没有得到更多人的关注。社会化计算把韦伯斯特的&语义说&进行了科学量化，从而很好地弥补了人文与科学的缝隙。毫不夸张地说，信息社会的到来，应该是伴随着社交网络的崛起和社会化计算的应用。
　　从目前我们看到的关于大数据的各种描述，大数据与之前数据分析的很大不同是对于非结构性数据的重视与分析。所谓非结构性数据，恰恰更多地是以社交网络为载体。哈尔滨工业大学专门从事社会化计算研究的丁效告诉笔者，他们小组最近基于社交网络上的用户情绪反应，做了一个预测首周电影票房的模型，准确率达到80%。而此前，他和他的导师同样利用社会化计算的方式，画出了一个新浪微博的消息树，将信息引爆的路径用图形的方式展现了出来。显然，社会化计算的预测功能更加符合人们对于大数据的期待。
　　如果说在社交网络崛起之前，所谓的&工业社会&与&后工业社会&的区别是因为信息的激增导致了社会结构的方方面面出现了巨变，且呈现出了符号化的特征，那么在社交网络崛起之后，社会化计算得以将各种符号背后的意义深度挖掘，尤其是用符号学无法合理阐释的因果性在这里变成了网络之下的相关性。进一步说，社会化计算让信息社会的概念走出了实质性的一步。
　　大数据时代正是信息社会从&量&走向&质&的表征，或者说信息化社会在大数据时代才算是真正到来。
　　殊途同归
　　革命性科学理念的推广，往往离不开商业应用，因为商业化是实现技术闭环的最有效方式。前文提到的信息社会在大数据之前是处于&量&的时代，这还是一种概括性描述。在局部的商业领域，数据的价值分析早已经在上个世纪末展开，那时人们将其命名为&商业智能&（BI）。
　　数据分析的职能始终围绕着&客户关系管理&（CRM）搭建模型，主要解决两个问题：客户细分和预测。一位在国内较早为企业提供数据挖据和分析的工程师表示，数据分析是&商业智能&规划中的一个部分，大数据只不过是丰富了&商业智能&的主题，也就是&商业智能&可以较以前做更多的事情了。他认为，&大数据&有别于之前的数据分析，是因为数据源越来越多，数据量越来越大。
　　除了传统具有数据积累习惯的行业，比如电信业、银行业，当下数据量的激增更多是基于电子商务的兴起，而目前对数据挖掘和分析需求更多的也是电子商务公司。
　　这种直接面对客户端的数据挖掘和分析，是企业最直接用到的。通过对既往消费行为的分析，从而划分客户群体，做精准营销。他们的数据依据是用户以往行为记录，也可以说是结构型数据。比如某人消费了多少次，每次多少钱。那位国内较早从事数据挖掘的工程师目前就在为淘宝上的几位大卖家提供第三方的数据挖掘服务。卖家在拥有用户行为分析的数据前提下，可以更加精确地指定品牌推广计划。
　　数据源的扩容则是偏向于社交网络和未来的物联网应用，用户提供非结构型数据的入口会越来越多。
　　为了与社会化计算相区别，我们可以将其这种直接面对客户端的结构型数据挖掘称为传统的数据挖掘。而事实上，传统数据挖掘和社会化计算是一个殊途同归的过程。最后都要回归到聚类问题，分类问题，描述性问题，关联问题，序列问题，异常性问题这六大主流问题之中，虽然在过程中的算法各有不同。
　　大数据的目的
　　大数据解决的是心物间隔的问题。
　　这个结论正是由上述的基于客户的传统数据挖掘和社会化计算得出。传统的数据挖掘方法是以确定性数据为主，假设了数字可以准确地表达人的需求。比如连续买了一年这个牌子的产品，就会假设这个用户是该品牌的忠实消费者。在哲学上，这是一种物化的体现。
　　社会化计算则充分利用了社交圈子中的关系强弱来预测用户的需求，这是更多地利用了表面的相关性，比如从我对好友说喜欢宝马车来推测我可能喜欢某个牌子的手表。这就是迈尔-舍恩伯格说的相关性。
　　以Facebook为代表的社交网络所形成的数据更多指向用户的内心表达，在哲学上就是&心&的体现。之所以说，后现代经济较之现代经济具有了&湿&的特征，正是因为后现代经济中多了很多&心&的要素。大数据的哲学意义正在于此。从这个角度看阿里巴巴入股新浪微博，可以看做是在打通结构性数据和非结构性数据之间的通路。
　　Google代表的算法和Facebooke的算法到底有什么不同，哪一个更能代表未来？Google的算法是基于关联性，比如它的广告推荐系统，就是利用用户的使用痕迹进行精准推荐。Facebook的算法则是基于关系图谱，当然最近Facebook认识到了关系的脆弱性，它又开始打造兴趣图谱。这两种算法的应用场景不同，很难说到底哪个更具备未来性。
　　定义大数据
　　从广义来说，大数据是一种基于数据量越来越大、信息源越来越多而实现管理智能的思维形态。从狭义来说，大数据就是一种特殊的IT平台。按照传统的IT架构，数据处理能力是有上限的。Google在2003年和2004年公布了关于GFS、MapReduce和BigTable的三篇技术论文，这也成为后来云计算发展的重要基石。随后，著名的Hadroop基于这三篇论文诞生，其创始人Doug Cutting带着这项技术转投Yahoo！，并将其打造成了一个易于开发和运行处理大规模数据的软件平台。
　　这种基于模块化搭建起来的开源IT架构，使得数据量的处理能力无限上涨。这是大数据得以实现的硬前提。
　　在思维层面上，大数据在三个方面具有颠覆性的意义：
　　可视化思维：大数据的一个重要功能就是把抽象问题直观化，也就是可视化。哲学在这里是否要发生一个质变，还不得而知。如果，Google或者百度的神经网络算法成功的话，也许哲学就不复存在了。
　　数据化思维：这也是中国人思维里最缺少的东西，更是中国企业在大数据时代伊始阶段四处抓瞎的原因。
　　心物合一：这是最高级的问题。主体和客体哪个更真实的争论也许可以到此为止，大数据可以利用社会化计算和行为数据分析，得出一个精准的结论。
　　不过，对于企业管理者而言，看待大数据时应该避免高估数据挖掘和低估数据挖掘，只要把它作为正常企业业务流程中的一个重要环节即可。
　　在使用大数据时可以尝试如下思路：
　　先判断数据能不能在某个环节产生价值；规划和选择大数据方案；大处着眼，小处着手。切忌在伊始阶段就上马大系统，大格局。您当前的位置:
大数据大能量和大发展
――读《智慧政府：大数据治国时代的来临》
　　有新闻报道，北漂小伙为了办护照，返乡6次，补5张证明，多跑3000公里。这5张证明的相关信息(无犯罪证明、公司在职证明、公司营业执照、公司外派人员资格证明、本地身份证)，完全可以由政府相关部门内部调取，根本不用让老百姓为此跑腿花钱。
　　但是问题的症结在于，政府部门没有实现综合数据联网，公民或者机构相关信息根本不能实现异地调取，这是相当可怕的一件事情。现在，人类社会已经进入了一个全新的历史阶段，大数据时代。人成为一切数据足迹的总和，人们的一切行为都以数据的形式被记录、被储存、被处理。作为最大的数据占有者，政府掌握着社会方方面面的数据，但各部门间的数据没有进行高效整合，大量部门数据犹如一个个信息孤岛，给政府管理和民众生活带来了极大不便。如果政府部门毫无作为，将会在大数据时代再次被欧美国家抛在后面。
　　在徐继华等的新书《智慧政府：大数据治国时代的来临》一书中，作者指出，大数据是一种海量的数据状态以及应对这种状态的数据处理技术，是数据大爆炸的产物。随着物联网的发展和便携移动终端的普及，人人都成为数据制造者。不仅数据量、数据种类在以惊人的速度增长，数据产生的速度也在日益加快。它需要云计算等数据处理技术的支持，通过对数量巨大、来源分散、各式众多的数据进行采集、存储与分析，赋予人们更强大的认识世界和改造世界的能力。
　　作者指出，大数据并不仅是一场技术变革，更意味着一场社会变革，而这种社会变革又伴随并呼唤着公共管理与公共服务领域的变革。大数据时代给政府治理提出了新挑战，政府如何才能有智慧，不做蠢事，不做不应该做的事，做好应该做的事，这些都离不开对大数据的认识、理解和应用。
　　本书认为，大数据不仅是一种海量的数据状态及相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施，一个影响国家和社会运行的基础性社会制度。它是治理交通拥堵、雾霾、看病难、食品安全等“城市病”的利器，更将为政府打开了解社情民意的政策窗口，打造平台的政府、服务导向的政府、开放的政府，即智慧政府。本书更在论述西方发达资本主义国家实施大数据战略相关经验的同时，介绍了大量发展中国家的有效做法，还引入了网格化社会管理等具有中国特色的本土实践，使本书更具有可操作性和借鉴意义。
　　这本书是一本充满时代感的著作，它没有拘泥于对具体技术的介绍，而是重在阐述大数据的核心理念、方法论原则，并将其应用于政府治理领域，呼唤政府组织文化，工作方式和运作机制的改变。这项研究无论是对党和国家机关的领导干部而言，还是对市场投资者而言，抑或是对期待改善政治的人民群众而言，都是非常有价值的。
　　打开世界地图，大数据治国时代悄然来临，一场改变世界格局和人类生活的大数据革命即将引爆。大数据蕴含着大能量，大能量将带来大发展。在大数据时代，谁掌握了大数据，谁就是成功者。
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浙ICP备：号-1大数据全方面应用 推动社会变革转型
发布时间： 09:31&&&&
供稿单位：
《中国制造2025》提出，要以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向，促进产业转型升级，把我国建设成为引领世界制造业发展的制造强国。
《中国制造2025》提出，要以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向，促进产业转型升级，把我国建设成为引领世界制造业发展的制造强国。大数据作为新一代信息技术和产业发展的重要方向，对制造业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全产业链产生重要影响，大数据与制造业融合空间广阔、发展潜力巨大。我们必须把建设制造强国与发展大数据紧密结合起来，推动制造模式变革和制造业转型升级。大数据强大的作用大数据为建设制造强国提供难得机遇大数据成为国家竞争力的战略制高点。全球正处于新一轮科技革命和产业变革之中，通过对互联网、物联网等新一代信息技术所产生的海量数据进行分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，拓展人类认识世界和改造世界的能力，给人类经济社会创新发展提供强力引擎。美、欧、日等国家纷纷将推动大数据发展与应用作为提升国家竞争力、夺取新一轮竞争制高点的重大战略。2012年3月，美国发布《大数据研究与开发计划》，旨在利用大数据加速科学、工程领域创新，强化国土安全，转变教育和学习模式。2010年11月，欧盟提出《欧盟开放数据战略》，希望使欧盟成为公共部门信息再利用的全球领先者。八国集团发布了《G8开放数据宪章》，推动数据开放和利用。围绕大数据资源掌控权和应用主动权的新一轮国际竞争已经爆发，中国发展大数据也时不我待。大数据为制造业转型升级开辟了新途径。处于数据爆炸的时代，制造企业获取、管理和利用到的数据量越来越大、种类越来越多，若能对数据进行科学的采集、组织、分析与利用，为产品全生命周期和企业生产经营各环节提供有价值的决策参考，就能够提高生产率、利润率和企业综合发展水平。特别是，随着制造业逐渐进入“数据驱动”的发展阶段，大数据的发展与应用将成为制造业转型升级和向智能化方向迈进的重要支撑手段。我国具备发展制造业大数据的比较优势。我国制造业规模位居全球第一，规模以上制造企业数量超过32万家，从业人员众多，信息化发展水平日益提高，每时每刻产生大量制造数据，应用场景丰富，发展空间广大。通过多年努力，我国在信息技术、产业、应用和信息资源领域都有一定积累，一些信息服务企业面向制造业领域提供大数据服务，为加快大数据与制造业的融合发展奠定了比较扎实的产业基础。为推动工业化和信息化深度融合，加快制造强国建设步伐，近年来国务院先后出台了《中国制造2025》《关于积极推进“互联网 ”行动的指导意见》《促进大数据发展行动纲要》等政策文件，明确提出发展智能制造、“互联网 ”制造和工业大数据等任务要求，也为制造业大数据发展创造了良好的发展环境。认真面对大数据与制造业融合发展面临的各种挑战。当前，大数据正处于发展孕育期，应用经验积累不多，应用路径尚不清晰，安全风险有待进一步评估。我国制造业企业信息化水平参差不齐，全行业尚未形成对大数据客观、科学的认识，对数据资源在推动制造业发展方面的战略价值认识不足。多数企业对数据资源建设不够重视，数据质量普遍较差，物联网、工业互联网等领域的标准规范不统一，企业间和企业部门间缺乏数据互通的有效机制，数据价值难以有效挖掘利用。技术创新与支撑能力不足，大数据软硬件产品和面向制造业特色应用的大数据解决方案发展尚不成熟，大数据处理、分析和呈现方面与国外存在较大差距，难以满足制造业大数据应用需求。既熟悉制造业需求又懂得大数据技术与管理知识的复合型人才缺乏，不能满足发展需要。兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系缺失，制约制造业大数据的发展与应用。大数据推动制造业全面转型升级大数据精准响应用户需求，提高制造业研发设计水平。研发设计水平是制造业竞争力的重要标志之一。在研发设计过程中应用大数据，能够推动打造集成创新平台，广泛收集和深入挖掘消费者的使用行为数据与意见反馈信息，更准确地掌握海量消费者的使用喜好，并借由众创、众包等方式，将消费者带入到产品的需求分析和研发设计等创新活动中，推动产品设计方案的持续改进。大数据实现业务场景交互，推动生产制造智能化升级。如果说传统的自动化、数字化、网络化给生产制造提供了“肢体”“感官”和“神经”，大数据的应用则给生产制造配上了“大脑”，使之能灵活应对各种业务场景，实现真正的智能。通过整合、分析制造设备数据、产品数据、订单数据以及生产过程中产生的数据，能够使生产控制更加及时准确，生产制造的协同度和柔性化水平显著增强。大数据辅助企业科学决策，增强制造业经营管理能力。经营管理能力是决定企业持续发展的基础保障和支撑产业竞争优势的重要基石。我国制造业大而不强，经营管理的滞后是一重要因素。大数据的应用，能够推动跨行业、跨区域创新组织的建立和协同设计、电子商务、众包众创等新模式的发展，增强制造企业的经营管理能力。例如，海尔集团充分运用大数据手段，支撑构建起横纵结合的矩阵式管理模式，打造出以订单为中心、上下工序和岗位之间相互咬合、自行调节运行的业务链条，以及汇集互联网众多网友智慧的研发创新网络，实现了企业经营多元化、组织高效化、创新开放化，使企业通过技术产品的不断创新和软实力的不断增强，在全球家电制造行业持续保持领先地位。大数据支撑生产型服务发展，加快制造业服务化进程。围绕产品发展服务业务，是创新商业模式、提升产品附加值、实现制造业提质增效的重要途径。大数据加速制造业服务化转型主要有三个方向：一是使企业业务从产品生产销售，向生产型服务领域延伸；二是使企业发展模式从围绕产品生产销售提供售后服务，转为围绕提供持续服务进行产品设计；三是使企业的主要利润来源从产品制造与销售环节，转为售后的生产型服务环节。大数据与传统业务加速融合，催生新产品新服务新业态。例如，智能儿童手表通过融合位置数据、行为数据、图像数据、社交数据，向儿童及家长提供卫星定位、紧急求救、运动监测、互动游戏等实用功能，近期在我国热销，部分品牌产品日销量甚至达10万台。我国拥有全球最大的消费市场和最多样的消费需求，将大数据融入到可穿戴设备、家居产品、汽车产品的功能开发中，能够推动技术产品的跨越式创新，形成智能可穿戴设备、智能家居、智能网联汽车等制造业发展新领域，有助于抢占制造业新的增长点和制高点。促进大数据与制造业融合发展健全工业信息基础设施。加快建立容量更大、服务质量更可靠的工业宽带网络，加强制造业领域无线宽带网络规划布局，部署面向智能制造单元、智能工厂及物联网应用的低延时、高可靠的工业互联网。发挥互联网企业、工业软件企业优势，引导其与制造企业紧密融合，面向制造业重点领域信息物理系统及智能车间、智能工厂建设，构建无线传感网、工业控制网、工业云平台及云应用、工业大数据平台等新兴信息基础设施体系，实现数据的统一采集、管理和高效处理。建设制造业数据资源。推进传感器等数据采集终端的大规模应用，多渠道、多层面采集获取数据。引导和支持骨干企业、行业组织建设低成本、高效率的制造业大数据存储中心和分析中心，汇聚形成系统、全面、及时、高质量的数据资源。完善制造业数据资源建设相关体制机制，创新政策激励手段，规范数据资源性质，明确数据的所有权、使用权，科学合理界定公共信息资源边界，形成各方面积极参与、互利共赢的数据资源建设态势。&突破制造业大数据核心技术。开放自主可控的制造业大数据平台软件和重点领域、重点业务环节应用软件，支持创新型中小企业开发专业化的制造行业数据处理分析技术和工具，提供特色化的数据服务。推动多学科交叉融合，开展制造业大数据分析关键算法和关键技术研究。提升大数据分析应用能力。建设一批高质量的制造业大数据服务平台，推动软件与服务、设计与制造资源、关键技术与标准的开放共享，增强制造业大数据应用能力。选择重点领域，组织实施制造业大数据创新应用试点，推动制造模式变革和工业转型升级，培育发展制造业新业态，推进由“中国制造”向“中国智造”转型升级。提高数据安全保障能力。研究制定面向制造业领域信息采集和管控、敏感数据管理、数据质量等方面的大数据安全保障制度建设。研究制定数据分级标准，明确制造业大数据采集、使用、开放等环节涉及信息安全的范围、要求和责任。推动数据保护、个人隐私、数据资源权益和开发利用等方面的标准化工作和立法工作，明确各方责、权、利。制定出台对制造业数据采集、传输、保存、备份、迁移等的管理规范，加强安全测评、电子认证、应急防范等信息安全基础性工作，有效保障数据全生命周期各阶段、各环节的安全可靠。培养复合型大数据人才。支持有条件的高校结合计算机、数学、统计等相关专业优势，设立大数据相关专业。鼓励高校和制造企业共同开展职业教育，联合培养同时具备大数据应用能力和制造业专业素质的复合型大数据人才。鼓励高校、科研机构和企业有计划、分层次的引进大数据相关的战略科学家和创新领军人才，依托制造业大数据领域的研发和产业化项目，引进拥有实践经验的大数据管理者、大数据分析员等高端人才。
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