大数据落地应用：从大而全到小而美

张 璇 刘 彬 李传龙

（1.山东警察学院，山东 济南 250000；2.济南市公安局网警支队，山东 济南 250000）

1 大数据战略势在必行

现代信息技术日新月异的发展，带来了世界格局、社会治理模式、人类思维的深刻变革。IOT、智慧城市、互联网+、云计算等新技术带来的最大财富就是数据。面对体量巨大、类型繁多、复杂的“数据金矿”，必须抓住稍纵即逝的机遇，大数据战略势在必行。因此，我国“十三五”规划中提出：“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享。”习近平总书记指出“建设全国一体化的国家大数据中心”，足见大数据已成为我国国家战略重要的组成部分，需要加快落实，加快发展，加快合作，真正实现落地应用。 据统计，2019 年中国数据中心数量大约有7.4 万个，占全球数据中心总量的23%。

运用大数据必将改变国家治理架构和模式、驱动社会经济发展、支撑社会综合治理、创造智慧生活。国家、政府、企业、个人都应当以拥抱大数据的姿态面对大数据，深入理解、积极实践。

2 树立大数据思维

大数据来源于生活，又高于生活，运用大数据必将更加深刻地影响人类的活动。 对于大数据的理解，不同的视角有不同的解读。 从技术能力要求的角度看，“大数据是指无法在一定时间内用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合”；从大数据自身的内涵看，“大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产”。 业界用Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity（真实）及Complexity（复杂）概括大数据的特征。

数据量大小不是衡量大数据的标准，运用大数据最重要的目的是针对大数据分析的结果采取行动来提升业务。 目前行业对大数据的认识普遍还不到位，比如有的认为数据量大就是大数据，认为把数据汇聚到一起能做数据的查询就是大数据，还需进一步提升对数据的认识，培养大数据思维。

大数据是一种真正的跨界理念与思维，包括理论、技术、实践三个层次。人类对数据的认识从数据耦合、数据库、数据分析挖掘到大数据，理论基础、技术支撑、实践落地都发生了根本性的变革。 通过运用大数据对海量、动态、高增长、多元、多样数据进行高速处理，挖掘价值，指导人类活动。

大数据思维需要更新几个认识：

首先，数据量不是衡量大数据的标准。 很难有标准界定多大规模的数据才能称为大数据，大数据更多的是一种思维模式与思想。

其次，流动联通的数据才是大数据根基。 如果仅仅把大数据理解为一个超级大规模数据库，将数据囤积在一起，这是远远不够的。大数据的来源复杂多样，高增长，再大的存储量，也永远不可能将所有的数据集中在一起，因此数据应被视为一种资源，是流动的，只有通过互通数据，共享数据才能实现数据的价值，发挥其最大的作用。

最后，大数据需构建采集、应用、反馈的闭环。 大数据的终极目标是通过数据分析的结果指导人类的活动，需要形成一个数据采集、落地应用、反馈的闭环。 应明确四个问题：数据从哪里来；如何分析；基于分析采取哪些行动；如何使用数据引领业务变革。

3 大数据落地应用的几种负面心态

大数据的战略地位和重要性已经得到了普遍认同，大数据的热潮也引起了很多传统行业的重视。 大数据从概念普及到日益成熟和发展,应改变目前炒作跟风多、落地应用少的状况。诚然，大数据需要顶层设计，但大数据真正的落地应用是实践国家大数据战略的基石。

面对大数据，几种代表性的心态如下：

投机炒作。 借着国家大数据战略的东风，夸大目前大数据的作用，言必大数据，追求政绩、面子工程、炒作大数据就是解决终极问题的银弹。

消极被动。 认为大数据既然是国家战略，就应该由国家来推行，和基层无关。不理解、不关心甚至抵触大数据的理念。

盲目跟风。 不了解大数据的本质特点，低估了大数据的复杂度，盲目跟风、重复建设、资源浪费的情况比较多见。

这些负面的心态和做法阻碍了大数据的健康发展，影响了大数据的落地应用，需要通过理念的普及升级人们对大数据的认识。

4 大数据落地应用应着力解决的几大问题

4.1 对大数据认识不到位

目前,大数据的理论和技术都还处于发展期。 随着新技术的发展，人类对数据的认识将不断更新。 理论上需要深入认识大数据的特征、描述定性，解析大数据价值，洞悉发展趋势；技术上需要了解云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术等相关技术的原理；实践上需要透彻分析数据的采集、应用、反馈的整个过程。

4.2 数据壁垒

数据为王的时代，数据作为一种资源和财富，蕴含巨大的价值。 流动联通共享的数据是大数据的根基。 从“政府信息公开”到“政府数据开放”，这是立足国家大数据战略，也是大数据时代的必然要求。 但是也要看到在实践中，机构组织之间，甚至组织内部仍存在严重的数据壁垒问题。

数据壁垒造成数据流动性不足，进一步造成大数据优势无法发挥。基于此，首先应从顶层设计角度，制定具有针对性、切实可行的数据开放政策规范及行动计划；其次，统一数据分享流通的标准；最后，应鼓励基层机构组织运用大数据，积极实践，进行自发的数据交换与共享。

4.3 相关法律法规不健全

大数据的发展需要有顶层法律法规的支持。我国大数据相关法律法规还处在发展阶段，个人隐私保护、数据权属、数据跨境流动、数据交易规则等相关法律法规亟待明确。同时对开放数据的所有权、对象、形式、边界进行严格定义。只有这样，才能促进数据的流通和利用。

4.4 人才匮乏

大数据实质是对数据的深度理解,其复杂程度超越了信息化发展过程中的任何一个阶段。大数据是真正的跨专业学科，大数据产业需要复合型人才，需要吃透业务需求，同时具备深厚的数据分析和数据挖掘能力，也要有数学、统计学、机器学习等专业知识。 和一般的信息技术领域相比，大数据领域对人才的需求更大，无疑要求也更高。

国务院关于《促进大数据发展行动纲要》中提出“专业人才培养计划，创新人才培养模式，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系”。 除此之外，还应建立大数据创新培育的环境，鼓励基层组织积极实践大数据，锻炼人才。

4.5 不接地气

大数据宏观的目标是通过大数据指导人类的活动。 大数据不仅意味着某种技术的实施，而且需要把众多技术、人员和流程糅在一起。整个采集、处理、可视化、反馈的过程需要无缝对接，最终建立组织内部数据驱动的文化。这一切必须通过大数据技术专家和行业专家的紧密配合，甚至合二为一来完成。

笔者认为，在目前阶段，大数据不能盲目地追求大而全，而要先从小而美的落地应用开始。 实际上很多大数据项目看上去很美，但由于懂技术的不懂业务，懂业务的不懂技术，没有很好地进行大数据的产业落地，真正对业务的提升起到多大作用还要打一个大大的问号。小而美的落地应用可以从一个行业细分领域切入，从小数据分析起步，从对存量数据的深度挖掘开始，以大数据思维的运用为根基，积累经验，锻炼人才，积极实践大数据。

5 展望大数据

大数据是大智慧，大势所趋，运用大数据造福人类和社会，是实践大数据的终极目标。未来，数据的来源将更广、更复杂，如智慧城市、物联网等能产生大规模数据的应用。 数据生态日趋成熟，相关的法律法规进一步完善的情况下，大数据的采集、分析、利用都将产生新的变化。技术的进步使得非专业人士也可以快速地利用集成平台分析数据。随着大数据核心基础设施初步建立，大数据应用正在迅速构建。 当然大数据的落地应用需要地解决的问题还有很多，也许当大数据这一术语不再时髦，大数据的思维真正融汇到人类的血液中，才能真正体会大数据的“魔力”。

国家大数据战略关系到国计民生，也将与每个普通人的生活息息相关。借大数据的东风，不夸大，不炒作，不漠视，立足于实际情况，加快落实，加快发展，加快合作，加快实践大数据思维、理念、技术，将大数据战略落到实处。