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  2018年05月《小康》上旬刊
  栏目:评论
数据价值的挖掘离不开市场

★文 /王知凡

  在创新引领发展的大背景下,《科学数据管理办法》的出台,有助于打通科技创新和经济社会发展之间的通道,促进创新链和产业链深度融合。科学数据将在未来体现出越来越重要的价值。
  
  近日,国务院印发了《科学数据管理办法》(以下简称为《办法》),首次从国家层面提出了科学数据管理的指导意见,明确了各类主体的责任分工。
  2015年国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中明确指出,要积极推动由国家公共财政支持的公益性科研活动获取和产生的科学数据逐步开放和共享。不久前出台的《办法》,秉承了这一指导思想,在科学数据这一领域,做出了更为详细的规定。
  数据作为一项战略资源,无论在科研生产还是社会财富的创造上都发挥着越来越重要的作用。数据价值的挖掘和转化不仅仅是简单的开放共享就能实现的。原始数据简单的存储和堆砌还不能称之为数据资源,数据资源是指经过一定加工处理、能够直接应用于生产生活并产生经济价值的数据。
  例如气象监测数据,如果仅是简单历史数据存储,这些数据就只能发挥最初步、有限的查询价值;如果通过这些历史数据构建预测模型,实现气象预测,就实现了数据价值的进一步开发,但这些还远远不够。
  自从大数据的概念在世界范围内兴起,业界争论最多的话题之一就是数据孤岛现象极大地制约了数据价值的挖掘。从国内情况来看,各级政府部门、科研机构和商业机构都积累了大量的原始数据,这些独立割裂的、未公开的数据往往只应用于某一次统计行为或科研活动,造成了空有“宝山”而无人开发的现象。
  《办法》的核心内容,就明确指出未来将由各级政府牵头,建立科学数据中心,主持管理跨领域科学数据的汇交和共享工作。
  打通数据壁垒后,跨领域的数据融合所产生的价值远不止“1+1=2”。还以气象数据为例,如果加入交通数据、物流数据、居民消费数据等,分析出几类数据之间的相关性,就可以通过气象预测推断出某一地区居民未来一段时间的出行、商品消耗情况,提前做好交通管理、物流货运计划等。数据在这里,不仅本身具备了商业价值,数据应用后还衍生出了更大的社会、经济价值。
  从原始数据到数据资源的转化不仅需要大量智慧、人力的付出,也需要经济成本的付出。从多源数据的调取、数据质量的研判、原始数据结构化加工到数据模型的构建、实验纠错等,这个过程复杂而漫长,不是某一方单打独斗就可以完成的。
  《办法》中规定,国家各级政府部门负责科学数据的管理,并建设数据共享平台,鼓励社会组织和企业对数据进行挖掘、开展市场化增值服务。
  数据资源作为一种资源形式,其价值大小最终也需要市场的检验。没有商业利益的驱动很难产生契合市场要求的产品,没有国家的统筹规划也无法产生有序的市场。数据资源的价值开发需要政府和市场两方力量共同结合,才能事半功倍。数据价值挖掘的最佳路径是在政府指导和行政支持下,引入社会资本,构建完整的商业价值链。
  政府指导和行政支持一是从宏观上把控方向,保证科学数据的开发应用符合国计民生的需求,知识产权清晰,不涉及国家秘密和安全、商业秘密,以及个人隐私;二是跨领域的数据调取和多部门联动协调工作,保证数据源的供给。
  社会资本的引入是指吸收商业主体参与科学数据产品立项工作并鼓励其进行投资,一方面可以加快科学数据的开发转化进程,形成“遍地开花”局面;另一方面商业主体往往对市场需求有更强的敏锐性,更加注重投入产出比,可以保证数据产品的效益最大化。
  构建科学数据完整的商业价值链包括原始数据的采集、产权的交易、数据价值的进一步挖掘、商业数据产品的构建及交易、衍生经济和社会价值回报。只有打通这个链条上的各个环节,才能让数据价值挖掘和转化在市场化的驱动下自发、流畅地运转起来,也可以在市场需求的导向下,促使原始数据采集质量不断提高,并为科学研究注入新的活力。
  (作者系清研智库副总经理、大数据研究中心主任)
  
  
《小康》2018年05月上
  

 
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来源:小康杂志
发布时间:2018-06-01


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