中科院院士徐宗本：关于数据开放共享的若干思考

2017数博会于5月25日-28日在贵阳市举行。

5月26日下午，2017数博会“数据开放共享技术自主协同创新高峰论坛”在贵阳国际生态会议中心举办，论坛聚焦政务大数据的挑战与问题、落实国家大数据战略的若干思考、燕云Daas助力政府数据共享开放 “贵阳速度”、API经济创新数据开放共享新模式、新型智慧城市大数据基础设施建设思考、数据共享开放与标准化建设等话题。

论坛上，中国科学院院士徐宗本作了主题为《关于数据开放共享的若干思考》的精彩演讲。

 徐宗本院士表示，为贵阳市率先在全国解决大家看起来都很难解决，而且是大数据发展中必须解决的问题喝采，徐宗本院士围绕“政务大数据的挑战与问题”分享了五个方面的干货内容：

一、数据开放共享是大数据产生大价值的必要条件

首先，从科学角度来说，大数据炙手可热，数据具有价值，但真正实现在大数据中挖掘价值，需要遵循基本规律和原理，不可违背。大数据之所以有价值，原因在于获取数据比较容易，以致数据集载量非常大；大数据之所以有用，原因在于对于很多问题而言，数据量的积累超过了一定的量，可以看出背后的故事和规律。所以这个过程可以将其概括为量变、质变原理。

其次，需要分析出价值原理，如果仅仅是搜集数据，没有分析出价值原理，就如同买了米没有做饭是一样的道理。

第三，数据关联原理，大数据时代不一样的地方就在于懂得应用数据，过去与现在不一样，我们会把过去看起来根本不相关联，彼此之间不可能发生联系的数据连接在一起，这就是产生不一样价值的根本原理。大数据做得好不好，不是取决于量有多大，根本上是取决于分析水平的高低，取决于数据的关联与宽度，讲究数据的完整性及数据各方面的机动性才是数据的本质，从这个意义上来说，数据的开放共享是大数据产生价值的必要条件。

从国家战略需求的高度去认识，发展大数据是国家需求，不仅仅是大数据产生价值的需求，科学的需求，更重要是国家的需求，这是更为需要着重关注的。所以贵阳市重视并努力实践大数据，只要努力，就能做到；只要重视，总会成功。

关于数据开放共享，“不愿、不敢和不易”导致数据共享难是现实，但是贵阳市在政策、技术等方面是如何解决这些问题的呢？徐宗本院士认为一是应用驱动，人民的呼声、市场诉求导致了开放，倒逼法律、技术的诉求反而更多；二是政策支持，也是最基本的；三是技术创新，也是毋庸置疑的。

二、推动数据开放共享必须要有相应公共政策支持

首先，数据属性分类。泛泛讲数据共享开放只是口号，要解决数据该开放就开放、该共享就共享、该保护就保护是客观存在的需要去面对的问题。数据资源到底要不要开放、要怎么开放，可以授权使用、分级使用等等，大道理大家都知道，但是如何制定数据属性分类管理政策支撑则需要细化去解决。

其次，数据所有权界定。政府数据是国有资产，其实这是一种认识，国家政府数据到底是国有公司开放，还是民营公司开放？数据所有权到底属于谁，其中的关系要如何处理，也是需要去考虑的大问题。

第三，数据价值判断与定价。作为一项技术，定价是大问题，数据如何定价，值多少钱，徐宗本院士的基本观点是：这是很复杂的法律问题，但是毛数据、元数据和加工后的价值肯定不同，数据的真正价值是加工后所产生的价值。就相当于数据从来不用，达不到价值，埋在山里的宝石矿，只有经过工匠打磨之后才值钱，所以这其中有很多具体的政策、法律问题需要解决。

徐宗本院士就以上的问题，表示很愿意到贵阳市进行相关调研。

第四，数据开放、开发、共享政策。徐宗本院士表示这肯定是先易后难，逐步开放，但一定要培育多元政策执行主体，不能只集中于政府一个主体，政府应与企业、中介机构齐心协力去实现，当然，这其中必然绕不开政策监管体系。

第五，数据质量标准。收集数据多，但是质量不高是很大的问题。徐宗本院士表示，希望贵阳市在的探索和实践过程中，对以上的五个问题，能给出一些好的答案，多多关注并收集相关解决方案，将来会大有裨益。

三、推动数据开放共享必须要有切实可行的技术

技术是拦路虎，过去的历史不同、系统不同、信息化发展程度不同，以及利益分割等各方面的问题决定了数据打通不是一蹴而就的事情。燕云DaaS系统另辟蹊径，打破信息孤岛，自适应数据总线+系统智能适配，一个月就将53家单位及315个系统全部打通，这很震惊，很多人称之为“大数据贵阳速度”，徐宗本院士感慨说：确实了不起。

四、互操作技术必须更加支撑综合分析与挖掘

打通数据只是第一步，达到互通、互调、互用，再到最终目的——分析，系统打通可以支撑之后的分析挖掘，这才是根本。但是系统能支持多大程度上更复杂的分析挖掘，技术并不能解决所有问题，这时候就需要做出一个标准，对于大数据可扩计算、并行计算、分布式计算、实时计算、跨媒体计算等做出评估标准，这些计算多大程度可以支撑。

技术与基础相关联，真正好的大数据分析和处理技术来源于基础，而这个基础现在绝大多数没有解决的，计算问题、数据问题等一些基础没有解决，又想大数据赚钱，难免会遭遇失望，所以解决基础问题是最基本的，解决这些问题要反复的迭代，打通的体系能不能解决，数据分析和处理能不能支持，在做技术层的时候，希望能将这些因素考虑进去。

五、应努力研发开放共享与隐私保护共存技术

隐私总是要有的，但是又特别好奇，那怎么办？能不能换一些方式？比如数据抽象，从技术上去解决，设计总体技术框架，能够帮助保护隐私，同时也能知道想知道的，这就是分布处理技术，该技术正在成型，正在发展，有待关注。

综上，数据开放共享是大数据产生大价值的必要条件；推动数据开放共享必须要有相应公共政策支持；推动数据开放共享必须要有切实可行的技术；互操作技术必须更加支撑综合分析与挖掘；应努力研发开放共享与隐私保护共存技术。