大数据产业呼唤开放共享 摒弃“地方保护主义”和“自我保护主义”

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在中国，大数据产业要想更好更快地发展，一方面必须努力提供良好的法律环境，另一方面必须增强政府和企业开放和共享基础设施和数据资源的意识，摒弃“地方保护主义”和“自我保护主义”

当前，新一轮科技革命和产业转型席卷全球，大数据、云计算、物联网、人工智能等新技术不断涌现。数字经济正在深刻地改变人类的生产和生活方式，并成为推动经济发展的新动力。

研究表明，中国的数据总量正以年均50%以上的速度增长；据估计，到2020年，其全球份额将达到21%。在中国，数据分析等技术已经广泛应用于社交网络、电子商务、广告、搜索等商业领域；电信、金融、工业、医疗、交通等行业推出了基于大数据的风险防控、信用评估和个性化定制等新业务示范；政府部门也建立了基于大数据的联合激励和惩戒机制，有效推动了“分销服务”改革和社会信用体系建设。

随着中国大数据产业的快速发展，也出现了资源开放共享程度低、安全性有待加强等问题。到目前为止，中国已经建立了大量的数据中心，但由于缺乏运营经验，许多数据中心处于闲置状态。与此同时，许多城市仍在花费巨资建设新的数据中心，重复建设现象突出。在这样的背景下，中国大数据产业要想更好更快地发展，一方面要努力提供良好的法律环境，另一方面要增强政府和企业开放和共享基础设施和数据资源的意识，摒弃“地方保护主义”和“自我保护主义”。因此，相关部门应推进公共数据开放和跨部门、跨地区基础数据资源共享，优先推进信贷、交通、医疗、卫生、就业等领域的数据向社会开放。同时，加强数据资源在采集、存储、应用和开放方面的安全保护，推动出台电信和互联网数据管理细则。

制造业是实体经济的主体，也是大数据的核心应用领域。深化大数据创新和应用对中国制造业转型升级具有重要意义。因此，我们要继续推进两个产业的融合，研究制定产业大数据发展路线图，支持一批产业大数据分析技术和产品的开发，建设一批产业大数据平台，组织产业应用试点示范。同时，发展新兴产业大数据，大力培育互联网金融、基因分析、精密医学等新业务，提高大数据资源的收集、获取、分析和利用能力；发展政府和民生领域的大数据，全面推进市政管理、减灾救灾、社会救助、养老服务、社区服务等领域的大数据应用。，提高政府决策能力，构建民生服务体系。

在推进我国工业大数据应用的过程中，要特别重视工业大数据的标准化，完善安全体系和机制，改善外部环境。同时，应将工业大数据安全纳入信息安全范畴，完善相关法律法规，建立国内工业大数据应用安全风险评估模型，制定应对数据泄露等安全风险的相关预案。当然，我们必须不断引导企业的需求，帮助企业形成对数据的客观、科学的理解；促进企业之间和企业内部的信息交互、共享和集成，充分发挥数据融合的应用价值。(原文来源:《经济日报》作者:李佳璘)

(编辑:胡风)