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起草专家组核心成员最全解读促进大数据发展行动纲要

发布时间:2020-02-11 06:20:01 阅读: 来源:高头车厂家

8月19日,国务院常委会通过了《关于促进大数据发展的规划纲要》,9月5日,国务院印发了该纲要,系统部署大数据发展工作。

日前,国家信息中心信息化研究部副主任、中国智慧城市发展研究中心秘书长单志广对《促进大数据发展行动纲要》进行了全面解读。单志广曾参与我国多项重要信息化规划和政策文件的研究起草,主持承担多项部委及地方的信息化规划、智慧城市规划设计,并参与大数据国家战略部署研究。

作为《纲要》研究起草专家组的核心成员,单志广表示,我国大数据发展的核心挑战体现为三个关键词:共享、开放和安全,这也是《纲要》的三大着力点。《纲要》对大数据当前以及未来的发展进行了顶层设计,下一步,我国大数据发展的战略需求与任务取向,将主要从六个大的方面展开。

一、统筹国家大数据资源,推动共享开放,释放数据红利

1.统筹规划大数据基础设施建设

结合国家战略性新兴产业发展规划和重大信息化工程建设规划,统筹政务数据资源和社会大数据,布局国家大数据资源、平台、数据中心等基础设施。推动国家人口库、法人库、空间地理库等基础信息资源和健康、就业、社保、能源、信用等重要领域信息资源的建设,加强与社会大数据的汇聚整合和关联分析。

充分利用现有企业、政府数据资源和设施平台,统筹建立低成本、高效率的大数据基础设施和区域性、行业性、数据汇聚平台,避免盲目建设和重复投资。

引导鼓励各地区各行业从基础设施投资向数据资源投资转变。

网络基础设施方面,贯彻落实“宽带中国”等战略计划,保障大数据应用发展的网络带宽。注重对现有传统数据中心及服务资源的综合改造和利用,避免造成损失浪费。

2.强制推动政府和公共部门数据共享

统筹规划跨部门数据共享工作,强强顶层设计,明确各部门数据共享的范围、边界和使用方式。厘清各部门数据管理及共享的义务和权利。

在政务信息化建设中,加强信息系统统筹共建,推进系统间信息间信息共享。

建设国家数据共享交互平台,推进国家基础数据资源、信息安全资源的跨部门、跨区域共享。

建立信用信息共享平台和信用信息系统。加快各部门、各地区及社会企事业单位信用信息系统的互联互通和信息整合,丰富社会公众信用信息服务,提高政府服务和监管水平。

建设多部门网上项目联审联批平台,形成网上审批大数据资源库,实现跨部门、跨层级项目审批、核准、备案的“统一受理、同步审查、信息共享、透明公开”。

推动中央地方形成合力,结合信息惠民工程实施和智慧城市建设,推动中央部门和地方政府“条块结合”、联合试点,实现公共服务的多方数据共享、部门协同、制度对接。

3.稳步推动公共数据资源开放

在加强安全保障和隐私保护的前提下,稳步推动公共数据资源开放。

推动建立政府和公共部门数据资源清单,按照“增量现行”的方式加强对部门数据的国家统筹管理。加快建设国家政府数据统一开放平台。

制定政府数据开放计划,落实开放和维护责任,推进政府和公共部门数据资源统一汇聚和集中向社会开放,提升政府数据开放共享的标准化程度,优先加快推进与民生保障服务相关的信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、科技、环境、金融、统计、气象等领域政府数据集向社会开放。

建立政府和社会互动的大数据采集形成机制,提出共享数据目录。通过政务数据公开共享,引导企业、行业协会、科研机构、公共组织等主动采集并开放数据,形成大数据的开放氛围。

二、强化政府大数据应用,提升治理能力,促进简政放权

1.推动宏观调控科学化

强化利用互联网数据资源和信息服务,加强与政务数据资源的关联分析和融合利用,为各部门各地方开展金融、税收、审计、统计、消费、投资、劳动就业、社会保障、进出口及产业运行、节能减排等领域的社会经济运行动态监测、产业安全预测预警,以及转变发展方式的分析决策提供信息支持,提高在全球化背景下宏观调控的科学性、预见性和有效性。

2.加强社会治理精准化

在安全监管、质量安全保障、节能降耗、环境治理、食品安全、信用体系等领域,推动政府部门、公共机构和社会企业将市场监管、检验检测、违法失信、企业生产经营、物流销售、投诉举报等数据进行汇聚整合和关联分析,预警企业不正当行为,提升政府决策支持能力、风险防范能力和监管效能,加强对企业事中事后服务和监督,提高服务和监管的针对性、有效性。推动改进政府管理和公共治理方式,促进政府简政放权、依法行政。

三、推动社会创新应用,助力经济转型,服务改善民生

1.发展民生服务大数据

结合新型城镇化发展、信息惠民工程实施和各地智慧城市建设,以优化提升民生服务、激发社会活力、促进大数据应用市场化服务为重点,引导鼓励企业和社会机构开展创新应用研究,深入挖掘公共服务数据,在健康医疗、养老服务、劳动就业、社会保障、教育文化、交通旅游、社区服务等领域开展大数据应用示范,推动传统公共服务数据与互联网、移动互联网、可穿戴设备等数据的汇聚整合,开发各类便民应用,优化公共资源配置,提升公共服务水平。

2.推进新兴产业大数据

按照国家战略性新兴产业发展和促进信息消费以及传统产业转型升级等有关工作的战略部署,在新型材料、航空航天、生物工程、金融服务、电子商务、广播影视、工业制造、现代农业、商贸物流、邮政快递、海洋工程、旅游服务等领域,提升大数据资源采集获取能力和分析利用能力,充分发掘数据资源的创新支撑潜力,带动传统产业技术研发体系创新、生产管理方式变革、商业模式创新和产业价值链体系重构,推动跨领域、跨行业的数据融合和协同创新,促进新兴产业发展和传统产业转型升级,探索形成协同发展的新业态、新模式,形成新的经济增长点。

3.发展群智创新大数据

面向国家创新驱动发展的战略需求,逐步推动国家公共财政支持的科研活动所产生和获取的科学数据开放共享,构建适应大数据科研模式的研究基础设施和科学大数据资源库,面向学科前沿和国家重大需求,全面深化科学大数据在科技创新活动中的创新应用,逐步形成大数据驱动型的科研创新模式,最大程度释放科技创新的潜力,探索科学大数据面向社会和经济发展的增值服务模式,进一步打通科技创新和经济发展之间的通道,带动多学科交叉新型人才的培养。

4.科学大数据工程

积极推动国家公共财政支持的公益性科研活动和产生的科学数据的逐步开放共享,构建支撑大数据科研模式以及服务社会经济发展等的科学大数据国家重大基础设施,连接国家重大科技基础设施集群,实现对国家重要科技数据的权威汇集、长期保存、管理集成和全面共享。面向社会发展和经济建设需求,建设若干独具特色和重要影响的科学大数据应用服务中心,支撑社会经济发展和国家安全方面的重大问题的科学解决。

四、加强基础研究和技术研发,强化自主创新,提高支撑能力

1.加强基础研究和核心技术攻关

围绕着数据科学理论体系、大数据计算系统与分析理论、大数据驱动的颠覆性应用模型探索三个层面展开重大基础研究布局。以骨干企业、科研院所为主体,建立产学研结合的协同创新模式和基于开源社区的开放创新模式。加强海量数据存储、数据清洗、数据分析挖掘、数据可视化、安全与隐私保护等领域的关键技术攻关,形成自主可控的大数据技术体系。支持自然语言理解、机器学习、深度学习等人工智能技术创新,提升数据分析处理能力、知识发现能力和辅助决策能力。前瞻布局大数据科学前沿领域,设立数据科学计划,引导和鼓励在大数据理论、方法以及依托大数据开展的关键应用技术等方面开展探索。

2.形成大数据产品体系

围绕数据采集、数据整理、分析挖掘、数据展现、数据应用等环节,支持大型通用海量数据存储与管理软件、大数据分析挖掘软件、数据可视化软件等软件产品和海量存储设备、大数据一体机等硬件产品发展,带动提升芯片、操作系统等信息技术核心基础产品发展,打造较为健全的大数据技术产品体系。大力发展与重点行业领域业务流程和数据应用需求深度融合的大数据解决方案。

3.大数据关键技术研发工程

加强大数据领域基础研究:融合数理科学、计算机科学、社会科学及其他应用学科,以研究相关性和复杂网络为主,探讨数据科学的学科体系;研究面向大数据计算的新体系和大数据分析理论,突破大数据认知与处理的技术瓶颈;面向网络、安全、金融、生物组学、健康医疗等重点需求,探索建立数据科学驱动行业应用的模型。

大数据技术产品研发:加大投入力度,加强在数据存储、数据整理、数据分析处理、数据可视化等领域技术产品的研发,突破关键环节。在2020年形成一批具有国际竞争力的大数据处理软件、大数据分析软件、大数据可视化软件和硬件支撑平台等产品。

大数据技术服务能力提升工程:促进大数据与各行业业务流程的深度融合,形成一批代表性应用和案例,以应用带动大数据技术产品研发,形成面向各行业的成熟大数据解决方案。

五、构建大数据产业链,完善产业生态,壮大产业规模

1.完善大数据产业链

支持大数据企业面向市场需求发展大数据专业服务和增值服务,推动大数据应用服务的市场化。鼓励各类企业结合数据资源基础和业务领域特色,积极发展互联网金融等新型业态。推动大数据与各行业的深度融合与创新应用,积极探索协作共赢的应用模式和商业模型创新。

2.壮大核心产业规模

集中资源力量扶持一批龙头骨干企业,培育一批特色鲜明的创新型中小企业。发挥骨干企业的引领带动作用,构建分工合理、协同推进的专业化产业链分工体系。引导企业围绕大数据产业链加强合作,补强薄弱环节,建立合作共赢的协同发展模式。加强产业统筹规划、合理布局、建设特色产业基地和产业园区,推动产业集聚发展,形成特色产业集群。不断完善产业公共服务支撑体系,推动产业有序健康发展。

六、强化安全保障,促进健康发展,提升管理水平

1.健全大数据安全保障体系

加强大数据环境下的信息安全问题研究,完善大数据安全保障体系建设。

加强安全测评、电子认证、应急防范等与大数据相关的信息安全基础性工作,建立大数据环境下信息安全认证审查机制和大数据安全评估体系,做好大数据平台可靠性及安全性评测、应用安全评测和风险评估,提高大数据信息安全保密监测、预警和应对能力。

明确大数据采集、存储、使用、开放等环节涉及的信息安全范围、要求和责任,加大对金融、能源、交通、电信、公共安全、公共事业等重要数据资源和信息系统的安全保密防护。

依据国家相关法律法规和标准指导行业、企业自律,加强对涉及国家利益、公共安全、商业秘密、个人隐私等信息的保护。

妥善处理好发展创新和安全规范的关系,审慎监管、保护创新,探索和完善安全保密管理规范措施,切实保障数据安全。

2.强化网路和大数据安全支撑

鼓励在涉及国家安全和稳定的应用场景下采用安全可控产品和服务,提升基础设施关键设备自主可控水平。

深化网络安全防护体系建设,加强企业在大数据环境下网络信息保护能力,推动建立网络安全防护评测认证机制。

推动建立国家级网络安全保密态势感知平台,加强大数据环境下防攻击、防泄漏、防窃取的监测预警能力建设。

开展基于大数据的网络与信息安全手段建设,围绕大数据的关键核心环节,加大科研投入和工程立项建设,提升网络与信息安全技术保障能力。

(责任编辑:mengyishan)

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