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  • 来自政府、大数据企业、产业组织、科研机构400余位学者专家、企业精英参加了本次年会和论坛活动,围绕数据开放利用和数据交易等主题进行了深入讨论。 2016首届南京大数据产业年会暨大数据发展高峰论坛由南京市经济...

    11月26日下午,2016首届南京大数据产业年会暨大数据发展高峰论坛在中国(南京)软件谷楚翘城会议中心举行。来自政府、大数据企业、产业组织、科研机构的400余位学者专家、企业精英参加了本次年会和论坛活动,围绕数据开放利用和数据交易等主题进行了深入讨论。

    2016首届南京大数据产业年会暨大数据发展高峰论坛由南京市经济和信息化委员会、中国(南京)软件谷管委会主办,南京大数据产业协会、南京市软件谷垠坤资产经营管理有限公司、中国大数据产业观察网承办。大会在介绍南京大数据发展规划、展示南京大数据产业发展成效的同时,聚焦“政务数据利用与数据交易发展”主题,加强政企交流,促进南京大数据产业园区与国内大数据企业、研究机构合作,助推南京大数据产业建设,推动江苏省大数据行业的发展。

    大会期间,南京大数据产业协会、中关村大数据产业联盟、贵阳大数据产业技术联盟、中国大数据产业观察网等多家产业服务组织,共同发起倡议成立“中国大数据产业城市联盟”;南京大数据产业协会、南京大数据产业基地等数十家大数据及相关企业,共同发起“企业大数据开放与共享合作联盟”,借此加强大数据领域跨地区、跨行业合作推动企业间数据资源开放、共享,聚合大数据企业、项目和智力资源,助推产业生态系统发展。

    南京市副市长谢志成、江苏省经信委副主任龚怀进出席本次大会。南京市发改委主任、雨花台区委书记、软件谷工委书记黄河,南京市经信委副主任翟胜强分别为大会致辞。

    中国工程院院士倪光南、沈昌祥分别作题为《大数据在电子政务中应用中的实践》和《重启可信革命》的论坛主题演讲,就政府数据开放利用与数据安全方面的问题进行了分析。复旦大学教授郑磊、中科院物联网研究发展中心与数据交易技术研究中心主任陈曙东、天数科技CTO胡世亮、大数据发展促进委员会常务副主任委员魏凯、贵阳大数据交易所执行副总裁朱国辉也分别发表了主题演讲。



    本文出处:畅享网
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  • 产业转移会对承接地产业发展产生重要影响,通过建立模型并利用数据证明具有技术优势转进产业要素边际生产率高于承接地已有产业;转进产业的单位产品利润高于承接地已有产业;转进产业的要素获取能力高于承接地已...
  • 根据10年至19年地理信息产业数据显示,我国地理信息产业产值连续10年以超过20%速度增长,截至2018年6月底,我国地理信息产业从业单位数量超过9.5万家。在去年召开中国地理信息产业大会上发布2018中国地理...

    我国地理信息产业发展二十多年来,无论在技术和产业上,都得到了巨大发展。根据10年至19年的地理信息产业数据显示,我国地理信息产业产值连续10年以超过20%的速度增长,截至2018年6月底,我国地理信息产业从业单位数量超过9.5万家。在去年召开的中国地理信息产业大会上发布的2018中国地理信息产业报告显示,2018年中国地理信息产业稳步发展,总产值预计超过6200亿元,同比增长20%。仅从数据上看,我国地理信息产业确实取得了巨大的成绩。但是,数据的背后,是否隐藏着问题和危机

    一个产业的前途在于两个方面,一是市场,二是技术。地理信息的重要性,是在于地理信息是空间相关信息的载体,信息有效展示的平台。人类活动中80%的信息与空间位置相关,随着人类生产生活对信息的需求量扩大,地理信息是一些产业的助手、服务的基础、科学研究的工具,对地理信息的需求也与日俱增。特别是基于地理信息基础之上的各种行业的应用增长迅速,也成为地理信息的市场需求不断提供的原因。

    近20年来市场需求的推动,地理信息产业在全球已经形成很大规模,这个产业体系内,包括了数据采集和处理体系(包括传统测量、航空摄影测量、卫星遥感以及新兴的Lidar测量体系)、数据和位置结合的地理信息服务体系,以及在地理信息系统之上的各个行业应用体系。

    然而,机遇总是与挑战并存,如上文所讲,地理信息产业最大的推动力有两项,市场和技术。技术要在产业之前出现,却要在发现市场需求之后应用与发展。地理信息产业从来都不缺市场,那么技术如何呢?

    地理信息产业中最直接的技术支撑和技术产品,就是地理信息软硬件产品。我国地理信息软硬件技术经过近二十年的发展,确实也取得了一定的成果,但是,从市场上看,优势却非常不明显。从软件上看,核心的地理信息软件,最常见的仍然是ArcGIS以及不是严格地理信息软件的AutoDesk软件,国产地理信息平台软件虽然有三大平台SuperMap、MapGIS和GeoStar,但是基本没有优势。而国内大多数除以上三个公司外的其他公司开发地理信息应用系统,都是基于ArcGIS平台开发,从现在到未来很长时间内,这个情况不会改变。而遥感软件上看,国外的三大遥感软件ERDAS、ENVI和PCI占据了绝对优势,至今国内没有一款成熟的商业化专用遥感类软件。至于其他帮助地理信息数据采集、处理和应用服务的软件,则更加寥寥无几。

    当然,软件平台和硬件毕竟不是地理信息产业中的主流,也不是创造价值的主要部分。地理信息产业是一个以服务类为主的“软”产业,某些重要产品依赖于国外、技术无法转换成果等,可能也不会对地理信息服务产生根本性影响。地理信息产业是否成功的标志,一是产值,二是其服务的效果。我国的地理信息产业产值确实获得了巨大的飞跃,但是其服务效果如何?地理信息服务最根本的基础是什么?数据。包括基础数据、定位数据和专题数据等等,众多海量数据。在地理信息产业创造的几千亿总产值中,仍然是传统测绘类产业占绝大部分,即以数据生产和销售为主的产业,包括土地调查类、测绘类和航空摄影测量,占了全部生产总值的70%以上,可见地理信息产业目前最主要的产出点,也是数据。我国地理信息事业和产业经过多年的发展,建立了比较完备的地理信息数据采集体系。但是,这些数据能够有效应用吗?回答是否定的。

    虽然我国目前拥有丰富的地理信息数据,但是地理信息服务水平却很低,说简单些,就是数据处理、加工的技术水平尚且不足,未能有效服务于各个行业和普通大众。更明显和长久的问题是我国基础地理信息数据,基础地理信息数据是指各种比例尺的4D数据(DLG、DEM、DOM、DRG)。基础地理信息数据采集是国家性的指令性任务,每年国家都给予一定经费,每个区域每隔一定的年限都会进行更新。除此之外,一些大地测量的控制点(GPS控制点和水准点)等,也是基础任务。但是,大部分传统企业对于这些定期更新的常规数据项目,仍然需要花费大量的时间、人力去维护更新,似乎长久以来积累的生产经验、技术水平并没有得以利用。甚至很多基础地理信息数据,基本上都是“档案柜数据”,极少使用,国家投资的基础测绘工作,获得的成果往往是丰富而无用的。

    就拿传统测绘院、航测院、地图院以及勘察勘测院来说,他们在进行传统测绘和地理信息数据采集上,是有相当优势的,也是比较擅长的。但是,要进行地理信息系统开发、地理信息应用推广和地理信息服务,远不是专长。而且随着地理信息技术不断进步,各地传统地理信息企业的管理水平和技术水平,越来越落后,未来有可能连数据采集这种传统业务的技术也要落后。地理信息产业的矛盾再次凸显——承接优质地理信息工程和推广的是人才、技术和管理水平都处于弱势的传统企业。系统建设达不到目标,无法实现地理信息有效服务,各行各业就更难持续接受地理信息服务。

     

     

    正如上文所讲,中国在地理信息软件领域的开拓非常缺乏,尤其是在地理信息生产管控平台方面。为此,苏州中科蓝迪软件技术有限公司“秘制”了一款能够实现生产过程可控、质量可控、成本可控、人机协同处理的数据产品生产“工厂”——黑蚁数据工坊。打破了市场上地理信息服务水平低下的僵局,不仅告别了缺乏过程管理的历史,还将数据产品生产效率提升了150%。

    我们使用该软件,对苏州中科天启地块数据提取生产工艺—苏州相城区生产项目进行了测试,测试结果显示每人每天的生产效率提升了67%,大大缩短了项目消耗工时,预计提升效率150%。

     

    优势一:生产工艺的规范化与积累,强化生产过程管理

    在传统的测绘地理信息企业中,项目的技术方案主要是靠“技术设计书”、“技术小结”等书面文档来进行存储、流转,但无法直观地表现出项目的生产流程,针对每一个相似项目都需要重新编写一遍,无法重复利用,在生产管理中耗费了大量的人力和时间。

    黑蚁数据工坊针对这一痛点,开创了“工艺”、“工序”的生产理念。工艺是用户原来的生产管理方法和作业流程形成的规范化数据生产方案,是能够直接运用到生产中的技术方案,同样也是公司生产知识的储备;工序是生产工艺的基本组成单元,通过生产工序之间的链接,可以构建完整的生产工艺。

    项目通过引用生产工艺,可以让负责人更加方便地进行生产全过程管理。工艺设计除了需要结合用户的生产方案进行设计,同时需要遵循平台的工艺设计规范,将传统生产中离散、碎片化的管理方式规范为通用、更加明确的数据生产方式。

    优势二:系统自动统计人员绩效,生产效率可评估

    对于地理信息数据生产的从业者来说,“工作量统计”或许是他们最不想听到的词汇之一。因为这往往意味着在项目验收的这一天,要整理出所有人员在历经了一两个月甚至更久的一个项目中所完成的工作量和消耗工时。而一个传统的测绘地理信息项目牵涉内容很多,时常还会有技术调整、人员调整、客户需求调整等情况,都是很多作业人员难以逃避的梦魇。

    对此,“黑蚁数据工坊”实现了系统自动统计人员工作量、消耗工时和工作效率的功能。作业员只需每天进行登记工时操作,便可实时更新至生产管控系统。

     

    管理者能够在平台中看到实时更新的“统计报表”,柱状图展示每个工序的总工作量,折线图展示每个工序的整体平均效率。帮助管理者了解项目运行情况,并进行工序下作业人员的调配,使每个工序的平均效率基本保持平衡,从而达到提高项目整体效率的目的。

    优势三、数据产品质量可追溯,生产过程可调度

    传统的数据生产过程中,由于一些大型的测绘地理信息项目存在数据量大、参与者多、时间跨度大的特点,项目负责人往往无法对每一个生产任务和作业人员进行实时监控,对项目进程无法准确地把控和进行任务调度,以至于在最后项目提交时才暴露出数据质量不合格、项目超工期、人员绩效统计不合理等问题,而这些是由哪一个环节或作业人员导致的,都无从考证。

    有了“黑蚁数据工坊”,项目负责人可以在控制台中查看项目完成进度和每一道工序的任务完成进度,并对作业人员实施相应的调整操作。

    在项目控制台,项目名称后的百分比数值显示当前项目的总体进度,工序下方还有进度条显示不同状态下任务的个数。

    项目负责人可以在生产过程中对项目实施暂停、重置、修订工艺、回滚工序、回滚任务等一系列操作,以保证项目在规定时间内高质量地验收提交。

    产业发展的客观动力是市场,企业发展的主观动力却是来源于自身。市场竞争是产业发展的助推力,也是企业发展的动力。

    在如今大数据时代对地理分析、地理评估和地理信息服务的强劲需求下,为地理信息服务发展带来了巨大机遇,那么如何通过高效的技术水平和管理水平立足于市场是每个测绘地理信息企业都要思考的问题。

    黑蚁数据工坊(HeyDat Processing Platform)立足于解决当前企业数据生产的标准化、流程化、智能化、协同作业等问题,目的是降低数据产品生产成本,提高数据处理的效率和质量,让企业的每一个项目都实现利润最大化。目前刚刚推出就已经有四家企业在生产项目中投入使用,未来发展势必将助力行业龙头企业的诞生!

     

     

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  • 针对目前全国尺度上基于细粒度空间数据开展产业集聚空间分布模式研究较少问题,基于2001年、2006年和2012年中国工商企业注册数据,对中国第二产业的空间集聚形态及多尺度集聚模式进行探究,并提出利用"最显著集聚尺度...
  • 随着互联网产业快速发展,注重质量、注重效率、注重速度成为组织发展的内在要求。同时,数字时代的来临,无论企业大小,都开始转型升级,在过去几年中,全球在利用人力资源数据分析、预测和提高绩效的实用性和应用...
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    随着互联网产业快速发展,注重质量、注重效率、注重速度成为组织发展的内在要求。同时,数字时代的来临,无论企业大小,都开始转型升级,在过去几年中,全球在利用人力资源数据分析、预测和提高绩效的实用性和应用价值上不断攀高,而且,未来还有进一步普及推广的趋势。

    一、国内人力资源数据分析面临的问题

    在德勤的《全球人力资本趋势》调查中,84%的受访者都认为人才分析重要或非常重要,“人才分析”的重要性在“10个人力资本趋势”中高居第二位。例如,Visa,IBM等公司开发出一套分析工具查找“非显著”电气求职者并推荐相关培训。

    但在国内,人力资源数据分析目前还存在着人力资源综合信息管理水平较低的问题,其阻碍了企业人力资源管理水平的提升,导致无法对经营过程产生的大量数据进行收集、分析、挖掘,进而影响企业真实地展现组织经营过程,打造完整的人力资源管理价值链。如果企业在生产经营中忽略了人力资源价值链的构建,使得企业人力资源管理工作遇到问题,那么很有可能就会给企业的经营发展带来重大问题,产生无法对企业中人员的业绩进行全面跟踪,无法将业绩成果与收入进行有效对应等组织决策效率及人员激励等问题。

    究其原因有三点:第一,由于组织管理者对大数据理念在人力资源管理中应用的重要意义并没有深刻理解;其次,企业还是比较偏向相信有经验的人力资源专家;但即使是最有经验的人力资源专家难免也会带着无意识的偏好和偏见,大数据分析方法有助于去除偏见和干扰,通过数据,可以更公正地分析实际情况,提出客观的解决方案。第三,相当一部分HR,要么认为数据管理是IT部门的工作,要么认为自己并非内行,无法参与到数据在企业内部的共享过程。

    二、HR如何利用数据分析做人力资源管理呢?

    那么企业在生产经营中要如何构建人力资源价值链,HR如何利用数据分析做好人力资源管理呢?

    首先,根据分析目标,准确建立人力资源数据分析模型。人力资源相关应用主要集中在招聘、绩效、培训、评测、员工服务等方面,以上模块都非常需要对数据的整合、分析、挖掘来提供决策支持。同时,也必须从公司的战略和业务出发,从支撑公司发展的驱动因素和核心能力着手开展人力资源管理活动,并构建数据分析模型。HR能否将人力资源管理的实际问题抽象化、掌握方向和要素,将直接决定着建立分析模型的成败以及能否对现实工作进行诊断。

    其次,根据分析模型,确定哪些数据是可用的,并搜集数据,通过对不同类型的数据库的梳理、整合,企业可以建立起统一的数据仓库或者数据湖,为进一步的数据分析奠定基础;随着电子化人力资源管理(E-HRM)、网络职业招聘平台、社交网络应用、在线劳动力市场等技术在企业人力资源管理中应用程度的不断加深,以及大数据技术的日臻成熟,组织收集、存储和使用与人力资源管理相关的海量数据变得更加便捷和系统化。数据收集成本越来越低,员工的调查问卷,员工的代码行为,员工的社交网络内容等都可以用来对员工的绩效,招聘、流失率进行科学客观的分析。

    一般人力资源大数据,分为基于内容的数据、基于关系的数据、基于用户行为的数据,如下图。

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    需要注意的是,在搜集数据的过程中,一定要注意数据的合规性。GDPR以及网络安全法都已经将数据安全保障作为一个必须要遵守的严格规范,因此,企业在搜集这些数据的过程中,要尽量避免额外、敏感数据的搜集。此外,还需要注意这些数据在储存、调用过程中的安全性。

    第三、数据处理与访问、预测分析

    数据处理与访问、预测分析,对于大多数HR而言是短板,所以很多公司HR都需要获得数据分析人才和IT部门的协助。因此,企业需聘用一批数据分析方面的专业人士,以及付出IT部门的人力资源。

    第四、要明晰HR在数据管理中的角色

    事实上,HR应该认识到,未来的企业人力资源与信息化的契合水平将日益紧密,HR只有尽快从业务管理转变为数据分析的引导者和提供者,才能真正成为管理者从而提供人力资源的战略决策支持。

    三、人力资源数据分析的工具和流程

    1.数据分析工具

    数据分析的工具现在有很多,最基础的EXCEL ,还有 phython ,SQL数据库等,都是一些数据分析的工具。

    2.数据分析的流程方法

    这个也是日常HR问的最多的,面对一堆数据,我掌握了EXCEL的技能,但是我要怎么分析呢,流程是怎么样的,有什么方法吗?在人力资源部的数据分析里,首先在分析前,你要先建立数据模型,我们所有的分析都是基于数据模型来的,然后再根据模型,进行数据的描述,数据的诊断,最终做数据分预测。

    四、几种常用的数据分析方法

    1.KPI看板

    这种是通过数字的形式来做描述性的数据呈现。

    2.对比分析

    通过同比,环比,各个维度的对比,来进行数据分析。

    3.结构分析

    是对成分关系的数据进行分析的一种方法。

    4.漏斗分析

    在人力资源的数据分析中,在对招聘数据分析的时候特别的有用,因为招聘数据是一个聚焦的数据,所有适合做漏斗分析。

    5.平均分析

    有加权平均分析,中位值分析,在薪酬分析的时候用的比较的多。

    6.回归函数分析

    在做薪酬结构的数据分析的时候,用回归函数可以对数据做拟合度的分析。

    福利来了

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    人力资源数据分析,是HR最稀缺的能力之一。

    数据本身并没有意义,但是,数据分析可以帮我们透过现象看本质,将分析结果形成专业的视觉呈现。

    今天小编为各位HR带来了《39套人力资源数据分析教程、模板》,人力预算分析、员工培训分析、基础人事分析、招聘录用分析、绩效管理分析、薪酬福利分析……这里通!通!都!有!

    帮你从琐碎的日常工作中,抽丝剥茧找出分析结构!让你的分析报告既能体现工作价值,又不会成为你的工作负担!

    怎么样,心动了吗?

    Get起来吧!

    干货目录

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    人力预算分析

    人力成本核算表.xls

    人力成本预算表.xls

    人力资源成本控制方法及实例.doc

    人力资源盈亏核算的四张表.docx

    人力资源预算分析表.xls

    公司人力成本分析表(siow).xls

    员工招聘、离职成本核算表.xlsx

    年度人力资源成本分析报告.doc

    成本控制方案模板.doc

    成本费用控制方案.doc

    成本费用控制精细化管理方案.doc

    员工培训分析

    培训工作分析报告.doc

    培训看板.xlsx

    基础人事分析

    HR月分析数据模板.xls

    人事信息看板.xlsx

    人力资源常用分析数据.pptx

    人力资源数据分析指标.doc

    人力资源汇总表(基础数据、结构分析、离职分析、保险、费用、绩效等).xls

    人力资源结构分析表.xlsx

    企业人力资源数据分析.pptx

    招聘录用分析

    入离职数据分析更新版.xlsx

    员工入职统计及分析表.xlsx

    员工离职统计及分析表.xlsx

    年度入职与离职人员统计.xlsx

    招聘员工统计分析Excel表格.xlsx

    招聘员工统计分析表.xlsx

    招聘看板.xlsx

    最完整的招聘分析报告.doc

    绩效管理分析

    人员业绩分析表.xls

    人员业绩分析表Excel图表.xlsx

    教你怎么写绩效分析报告.ppt

    月度绩效指标及月度绩效分析表.xlsx

    绩效分析报告.pptx

    绩效管理数据分析.pptx

    部门绩效考核统计分析表.xlsx

    薪酬福利分析

    关于员工薪酬制度的分析报告.doc

    薪酬总额测算表(部门).xls

    薪酬数据分析与应用.ppt

    薪酬看板.xlsx

    干货预览

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  • 利用1999—2014年中国35个大中城市的市级官员晋升的微观数据与城市的匹配数据进行了实证检验,结果显示:晋升压力引发地方官员偏向性的产业选择和公共财政支出偏好,进而对产业结构转型升级产生显著抑制作用;...
  • 无论“互联网+”、物联网还是智能制造,数据的触角几乎无远弗届,影响着几乎所有产业生态未来走向。 据中国信息通信研究院发布《大数据白皮书(2016)》分析,未来五年,全球数据量将呈指数级增长。但庞大总量...

    小到敲击键盘、迈开步子,大到征信系统、政务记录,数据已成这个时代最活跃的要素和最有价值的“信息矿产”。无论“互联网+”、物联网还是智能制造,数据的触角几乎无远弗届,影响着几乎所有产业生态未来的走向。

    据中国信息通信研究院发布的《大数据白皮书(2016)》分析,未来五年,全球数据量将呈指数级增长。但庞大的总量却并不意味着完全有效的开发利用。《经济参考报》记者采访了解到,除了技术瓶颈外,开放和合作的障碍正在让大量数据陷入“沉睡”。数据原材料的缺乏与信息“孤岛”的形成,严重制约着大数据产业的发展。

    壁垒让数据“沉睡”

    国际数据公司(IDC)的数据显示,按目前发展趋势,预计2020年全球大数据总存储量将达到44ZB(1ZB约等于10000亿GB)。我国数据总量为909EB(1EB约等于1000亿GB),占全球数据总量的13%。

    目前数据层面的壁垒普遍存在于政企、企业间,业内人士表示针对现状普遍是通过购买和“爬虫”(自动获取网页内容的手段)的方式获取,但数据存在不准确、不全和非结构化等问题。

    “相比于行业间的数据流通,政企之间的壁垒更是一块沉睡数据的‘集聚地’。”中关村大数据产业联盟秘书长赵国栋说,“目前一些上市数据如股权占比、科研数据都是价值密度比较高的沉睡数据。”

    据中国信息通信研究院2015年对国内800多家企业的调研来看, 企业内部数据仍是大数据的主要来源。当前有32%的企业通过外部购买数据;只有18%的企业使用政府开放数据。

    业内人士指出,大数据时代的数据资源广泛散布于政府、行业、企业三个子系统中,其中,信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里。而与此同时,区域部门间基本实现共享的省级地方仅占13%,区域部门间少量实现共享的地市和区县仅占32%和28%,信息共享和业务协同在地市和区县进展缓慢。

    “如果更多数据可以开放,将会对产业转型、政务和公共服务效率提升等大有裨益。”上海至信普林科技有限公司总经理顾敏洁说,“比如中国人民银行上海总部自2006年起公开金融信息后,催生了一批金融信息咨询服务公司,其中还有5家上市公司,拉动的就业人数也非常可观。”

    数据割据、技术壁垒和标准缺失形成数据孤岛

    “数据孤岛的成因主要有三个,数据割据、技术壁垒和标准缺失。”赵国栋说。观念问题是主观意愿缺失的症结。“政府部门由于缺乏企业间基于共同利益开发这样的主观能动性,导致数据开放滞后。除了政府部门,一些大企业也应该认识到数据合理开放可以造就更好的社会和行业生态价值。”

    外部管理规范、法规的缺失也使部分主体对开放数据保持顾虑。“目前如果只遵循‘谁的数据谁负责’这一简单的准则,要调动政府部门开放数据的积极性比较困难。”DT大数据产业创新研究院院长陈新河说。

    除了主观意愿,技术和标准也是一道“硬门槛”。“比如目前信息共享的安全问题。公共云的运维工作面临着一些新的安全风险和挑战。计算环境从本地到云端的自身安全性是提高了,但由于公共云的运维管理工作必须通过互联网完成,和传统IT环境运维有很大不同,容易造成管理员权限被劫持攻击,造成运维管理账号和凭证泄露等问题。”顾敏洁说。

    目前开放的数据同样因为格式标准缺失成了“开放的孤岛”。公布类似停车位数量、开放非标准化的图表等形式的数据都是不可机读的。这类“伪开放”并没有真正整合数据的价值。“不同行业数据整合必然需要标准化的数据格式,比如从卫生、人口的角度用数据对‘人’进行的描述就是不一样的。”全国信息安全标准化技术委员会大数据标准工作组成员张群说。

    “因此目前要开放的应该是底层数据,而不仅提供根据数据分析出来的结果或产品。”业内专家表示,这类数据在技术上应该有其标准形式,可以被计算机抓取、调用,而且在法律上也是可以进行各种使用的。

    开放整合数据需围绕应用场景

    要打通数据孤岛,一方面是技术上的革新和标准化的推进,同时包括数据安全领域建设。“在物联网时代,需要从政府等层面推进包括身份识别、信息安全系统等庞大的安全体系建设。”赵国栋说。

    “目前全国信息技术标准化技术委员会已推进获批了6项大数据领域的标准,包括了大数据技术参考模型、数据能力成熟度评价模型标准等。”张群说。

    另一方面,在法律维度,立法推进的前提是明确数据权属。对此,赵国栋建议,可以参照土地管理的做法,将数据权属划分为所有权、处置权、使用权和收益权。“例如处置权应归国家,规定归档、删除的各种条件等。只有权属清楚才能推动法律保护。”

    政府数据开放也并非一蹴而就,需要循序渐进。业内人士普遍认为,不涉及隐私和安全的数据可以率先开放,比如气象这类数据。同时政府部门和行业协会可以推动统一数据平台的建设,改变目前碎片化的现状。

    杭州市经信委云计算与大数据产业处处长黄左彦说:“杭州整合数据、搭建平台过程中的经验就是以项目为突破,目前类似‘5G’车联网项目、城市数据大脑等都是以交通为突破点。由政府主导政务数据开放共享,企业自带资金深度合作开发,其中包括数据交流。”

    “目前观念上有一个原则是被忽视的:即‘开放是常规,封闭才是例外’。”陈新河说,“政企间或者政府牵头整合数据仍应围绕应用场景、项目工程来,否则目前‘唤醒’的数据早晚也会重新‘落满灰尘’。”

    本文转自d1net(转载)

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