大數(shù)據(jù)時(shí)代-地方財(cái)政研究

2013年第14期(總第226期)遼寧省財(cái)政科學(xué)研究所遼寧省財(cái)政學(xué)會(huì)2013年8月15日本期主題：大數(shù)據(jù)時(shí)代[按]隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)的快速發(fā)展，以及智能終端、網(wǎng)絡(luò)社會(huì)、數(shù)字地球等信息體的普及和建設(shè)，全球數(shù)據(jù)量出現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，僅在2011年就達(dá)到1.8萬(wàn)億GB。IDC預(yù)計(jì)，到2020年全球數(shù)據(jù)量將增加50倍。毋庸置疑，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。《華爾街日?qǐng)?bào)》將大數(shù)據(jù)時(shí)代、智能化生產(chǎn)和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)革命稱為引領(lǐng)未來(lái)繁榮的三大技術(shù)變革。2012年3月，美國(guó)政府宣布正式啟動(dòng)“大數(shù)據(jù)計(jì)劃”，將投入超過(guò)2億美元推動(dòng)大數(shù)據(jù)提取、存儲(chǔ)、分析、共享、可視化等領(lǐng)域的研究。同樣麥肯錫公司的報(bào)告指出數(shù)據(jù)是一種生產(chǎn)資料，大數(shù)據(jù)是下一個(gè)創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)、生產(chǎn)力提高的前沿。發(fā)達(dá)國(guó)家紛紛將開(kāi)發(fā)、利用大數(shù)據(jù)作為奪取新一輪競(jìng)爭(zhēng)制高點(diǎn)的重要抓手。在國(guó)內(nèi)，百度已經(jīng)致力于開(kāi)發(fā)自己的大數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)系統(tǒng)；騰訊也提出目前如何整合這些數(shù)據(jù)成為未來(lái)的關(guān)鍵任務(wù)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，云計(jì)算為海量的、多樣化的數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)和運(yùn)算平臺(tái)，數(shù)據(jù)挖掘和人工智能從冗雜的大數(shù)據(jù)中剝絲抽繭，識(shí)別出有價(jià)值的信息并進(jìn)行分析處理，為政府、企業(yè)決策提供了參考。大數(shù)據(jù)的發(fā)展會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大信息的開(kāi)放和利用程度，但也會(huì)導(dǎo)致隱私數(shù)據(jù)或敏感信息的泄露事件時(shí)有發(fā)生。本期將和大家一起探討面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的新特點(diǎn)，我們?nèi)绾胃玫毓芾砗屠么髷?shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨美國(guó)社會(huì)思想家托夫勒在《第三次浪潮》中提出，“如果說(shuō)IBM的主機(jī)拉開(kāi)了信息化革命的大幕，那么大數(shù)據(jù)才是第三次浪潮的華彩樂(lè)章?！贝髷?shù)據(jù)以其廣泛的潛在應(yīng)用需求和可以展望的巨大經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益，正成為繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后信息技術(shù)領(lǐng)域的又一熱點(diǎn)，并將在社會(huì)經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域產(chǎn)生深刻影響。麥肯錫在2011年6月發(fā)布的研究報(bào)告中，最早提出大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。報(bào)告指出，當(dāng)前大數(shù)據(jù)規(guī)模以及存儲(chǔ)容量正在迅速增長(zhǎng)，已經(jīng)滲透到各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域，成為可以與物質(zhì)資產(chǎn)和人力資本相提并論的重要生產(chǎn)要素。大數(shù)據(jù)是繼傳統(tǒng)IT之后下一個(gè)提高生產(chǎn)率的技術(shù)前沿。只要具有適當(dāng)?shù)恼咄苿?dòng)，大數(shù)據(jù)的使用將成為未來(lái)提高競(jìng)爭(zhēng)力、生產(chǎn)力、創(chuàng)新能力以及創(chuàng)造消費(fèi)者盈余的關(guān)鍵要素，成為領(lǐng)軍企業(yè)與其他企業(yè)之間最大的顯著差別。那些沒(méi)有引入新的分析技術(shù)和新的數(shù)據(jù)類型的企業(yè)，不太可能成為其行業(yè)的領(lǐng)軍者。互聯(lián)網(wǎng)特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，加快了信息化向社會(huì)經(jīng)濟(jì)各方面、大眾日常生活的滲透。有資料顯示，1998年全球網(wǎng)民平均每月使用流量是1MB(兆字節(jié))，2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB(1GB等于1024MB)，2014年將是10GB。全網(wǎng)流量累計(jì)達(dá)到1EB(即10億GB或1000PB)的時(shí)間在2001年是一年，在2004年是一個(gè)月，在2007年是一周，而2013年僅需一天，即一天產(chǎn)生的信息量可刻滿1.88億張DVD光盤(pán)。我國(guó)網(wǎng)民數(shù)居世界之首，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也位于世界前列。淘寶網(wǎng)站每天有超過(guò)數(shù)千萬(wàn)筆交易，單日數(shù)據(jù)產(chǎn)生量超過(guò)50TB(1TB等于1000GB)，存儲(chǔ)量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前數(shù)據(jù)總量接近1000PB，存儲(chǔ)網(wǎng)頁(yè)數(shù)量接近1萬(wàn)億頁(yè)，每天大約要處理60億次搜索請(qǐng)求，幾十PB數(shù)據(jù)。信息爆炸不自今日起，但近年來(lái)人們更加感受到大數(shù)據(jù)的來(lái)勢(shì)迅猛。一方面，網(wǎng)民數(shù)量不斷增加，另一方面，以物聯(lián)網(wǎng)和家電為代表的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量增長(zhǎng)更快。2007年全球有5億個(gè)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，人均0.1個(gè)；2013年全球?qū)⒂?00億個(gè)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，人均70個(gè)。隨著寬帶化的發(fā)展，人均網(wǎng)絡(luò)接入帶寬和流量也迅速提升。全球新產(chǎn)生數(shù)據(jù)年增40%，即信息總量每?jī)赡昃涂梢苑?，這一趨勢(shì)還將持續(xù)。目前，單一數(shù)據(jù)集容量超過(guò)幾十TB甚至數(shù)PB已不罕見(jiàn)，其規(guī)模大到無(wú)法在容許的時(shí)間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理。數(shù)據(jù)規(guī)模越大，處理的難度也越大，但對(duì)其進(jìn)行挖掘可能得到的價(jià)值更大，這就是大數(shù)據(jù)熱的原因。首先，大數(shù)據(jù)反映輿情和民意。網(wǎng)民在網(wǎng)上產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，記錄著他們的思想、行為乃至情感，這是信息時(shí)代現(xiàn)實(shí)社會(huì)與網(wǎng)絡(luò)空間深度融合的產(chǎn)物，蘊(yùn)含著豐富的內(nèi)涵和很多規(guī)律性信息。根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心統(tǒng)計(jì)，2012年底我國(guó)網(wǎng)民數(shù)為5.64億，手機(jī)網(wǎng)民為4.2億，通過(guò)分析相關(guān)數(shù)據(jù)，可以了解大眾需求、訴求和意見(jiàn)。其次，企業(yè)和政府的信息系統(tǒng)每天源源不斷產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。根據(jù)賽門(mén)鐵克公司的調(diào)研報(bào)告，全球企業(yè)的信息存儲(chǔ)總量已達(dá)2.2ZB(1ZB等于1000EB)，年增67%。醫(yī)院、學(xué)校和銀行等也都會(huì)收集和存儲(chǔ)大量信息。政府可以部署傳感器等感知單元，收集環(huán)境和社會(huì)管理所需的信息。2011年，英國(guó)《自然》雜志曾出版專刊指出，倘若能夠更有效地組織和使用大數(shù)據(jù)，人類將得到更多的機(jī)會(huì)發(fā)揮科學(xué)技術(shù)對(duì)社會(huì)發(fā)展的巨大推動(dòng)作用。數(shù)據(jù)，這個(gè)21世紀(jì)人類探索的新邊疆，正在被人類通過(guò)云計(jì)算而發(fā)現(xiàn)和征服。大數(shù)據(jù)時(shí)代的進(jìn)一步解讀大數(shù)據(jù)從字面理解，泛指巨量的數(shù)量集，一般在10TB規(guī)模左右。多個(gè)數(shù)據(jù)集一整合，就會(huì)形成PB級(jí)，甚至是EB、ZB等為計(jì)量單位的數(shù)據(jù)量。IT界通常將大數(shù)據(jù)的特征概括為四個(gè)V：體量(Volume)巨、類別(Variety)多、速度(Velocity)快、價(jià)值(Value)大。也就是說(shuō)，大數(shù)據(jù)之“大”首先是體量大。誕生在20世紀(jì)70年代的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)是小型的、單一的、孤立的，基于小范圍的抽樣樣本統(tǒng)計(jì)。而大數(shù)據(jù)則要求窮盡一切相關(guān)樣本，搜集盡可能全面的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的海量與數(shù)據(jù)的完整性使大數(shù)據(jù)有著傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法比擬的信息優(yōu)勢(shì)。大數(shù)據(jù)之“大”其次在于類別(Variety)多。大數(shù)據(jù)的來(lái)源也有別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，顯示出了跨領(lǐng)域、跨門(mén)類、多類別的整合氣魄和越界意識(shí)。如果說(shuō)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一直沒(méi)有被納入經(jīng)典數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)SQL的視野，那么大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)則源自多種數(shù)據(jù)源，是一種綜合數(shù)據(jù)，兼收并蓄了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等各種類別和格式的數(shù)據(jù)，尤其是包含了大量的視頻音頻數(shù)據(jù)。這使其信息占有量和信息復(fù)雜度為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)所無(wú)法比擬。這些海量數(shù)據(jù)本身就會(huì)凸顯以往不為人們注意的事物的多方面的關(guān)聯(lián)性，因此這種數(shù)據(jù)更能顯示出多方面的信息內(nèi)涵，信息質(zhì)量更為優(yōu)化，信息意味更為繁復(fù)。大數(shù)據(jù)之“大”第三是速度(Velocity)快。大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的差異還在于它并不是一個(gè)整齊排列，有著固定層次結(jié)構(gòu)、統(tǒng)一技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、反饋遲滯后延的物態(tài)化的實(shí)體，而是一個(gè)靈活、越界、即時(shí)、交互、綜合的動(dòng)態(tài)過(guò)程，可以在瞬間完成信息分析，形成數(shù)據(jù)圖譜，滿足社會(huì)各界人士的實(shí)時(shí)性需求。最后，大數(shù)據(jù)之大還在于價(jià)值(Value)大。大數(shù)據(jù)在今天的時(shí)代里儼然成為了一種新的產(chǎn)業(yè)資源，通過(guò)盡力搜集整理全面數(shù)據(jù)、完整數(shù)據(jù)、綜合數(shù)據(jù)并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度智能分析和建模，可以顯示出各種事物的潛在關(guān)聯(lián)，挖掘出各種以往不為人知的相關(guān)性，判斷事物發(fā)生的概率，預(yù)測(cè)事物變化的走向，預(yù)見(jiàn)某種社會(huì)趨勢(shì)，從而使魚(yú)龍混雜的信息在大數(shù)據(jù)時(shí)代的社會(huì)管理、商業(yè)營(yíng)銷(xiāo)、產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)、文化創(chuàng)意、醫(yī)療保健等方面更能發(fā)揮見(jiàn)微知著的預(yù)見(jiàn)性價(jià)值，據(jù)此各行各業(yè)都可以有的放矢地制定新策略，成就新創(chuàng)意，開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品，推出新業(yè)務(wù)。但是，大數(shù)據(jù)的真正意義不在于數(shù)據(jù)的“大”，而在于人類在大規(guī)模的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上可以做到的事情，而這些事情在小規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上是無(wú)法完成的。在人類歷史長(zhǎng)河中，即使是在現(xiàn)代社會(huì)日新月異的發(fā)展中，人們還主要是依賴抽樣數(shù)據(jù)、局部數(shù)據(jù)和片面數(shù)據(jù)，甚至在無(wú)法獲得實(shí)證數(shù)據(jù)的時(shí)候純粹依賴經(jīng)驗(yàn)、理論、假設(shè)和價(jià)值觀去發(fā)現(xiàn)未知領(lǐng)域的規(guī)律。因此，人們對(duì)世界的認(rèn)識(shí)往往是表面的、膚淺的、簡(jiǎn)單的、扭曲的或者是無(wú)知的。大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨使人類第一次有機(jī)會(huì)和條件，在非常多的領(lǐng)域和非常深入的層次獲得和使用全面數(shù)據(jù)、完整數(shù)據(jù)和系統(tǒng)數(shù)據(jù)，深入探索現(xiàn)實(shí)世界的規(guī)律，獲取過(guò)去不可能獲取的知識(shí)，得到過(guò)去無(wú)法企及的商機(jī)?；蛟S這僅僅只是一個(gè)開(kāi)始，大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)我們的生活，以及與世界交流的方式都提出了挑戰(zhàn)。最驚人的是，大數(shù)據(jù)使人們可以在很大程度上從對(duì)于因果關(guān)系的追求中解脫出來(lái)，轉(zhuǎn)而將注意力放在相關(guān)關(guān)系的發(fā)現(xiàn)和使用上。只要發(fā)現(xiàn)了兩個(gè)現(xiàn)象之間存在的顯著相關(guān)性，就可以創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)或社會(huì)效益，而弄清二者為什么相關(guān)可以留待學(xué)者們慢慢研究。大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)不再是靜止和陳舊的。但在以前，一旦完成收集數(shù)據(jù)的目的，數(shù)據(jù)就會(huì)被認(rèn)為已經(jīng)沒(méi)有用處了。比方說(shuō)，在飛機(jī)降落之后，票價(jià)數(shù)據(jù)就沒(méi)有用了(對(duì)谷歌而言，則是一個(gè)檢索命令完成之后)。事實(shí)上，一旦思維轉(zhuǎn)變過(guò)來(lái)，數(shù)據(jù)就能被巧妙地用來(lái)激發(fā)新產(chǎn)品和新型服務(wù)。數(shù)據(jù)的奧妙只為謙遜、愿意聆聽(tīng)且掌握了聆聽(tīng)手段的人所知。信息社會(huì)所帶來(lái)的好處是顯而易見(jiàn)的：每個(gè)人口袋里都揣有一部手機(jī)，每臺(tái)辦公桌上都放有一臺(tái)電腦，每間辦公室內(nèi)都擁有一個(gè)大型局域網(wǎng)。但是，信息本身的用處卻并沒(méi)有如此引人注目。半個(gè)世紀(jì)以來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)全面融入社會(huì)生活，信息爆炸已經(jīng)積累到了一個(gè)開(kāi)始引發(fā)變革的程度。它不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長(zhǎng)速度也在加快。信息總量的變化還導(dǎo)致了信息形態(tài)的變化——量變引發(fā)了質(zhì)變。最先經(jīng)歷信息爆炸的學(xué)科，如天文學(xué)和基因?qū)W，創(chuàng)造出了“大數(shù)據(jù)”這個(gè)概念。如今，這個(gè)概念幾乎應(yīng)用到了所有人類致力于發(fā)展的領(lǐng)域中。大數(shù)據(jù)可以說(shuō)是史上第一次將各行各業(yè)的用戶、方案提供商、服務(wù)商、運(yùn)營(yíng)商以及整個(gè)生態(tài)鏈上的廠商，融入到一個(gè)大的環(huán)境中，無(wú)論是企業(yè)級(jí)市場(chǎng)還是消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)，都與大數(shù)據(jù)發(fā)生著千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系。消費(fèi)者個(gè)人的每一條微博、每一張圖片、每一段視頻、每一張投票、每一句言論……都在產(chǎn)生越來(lái)越多的數(shù)據(jù)；而企業(yè)級(jí)用戶在拓展市場(chǎng)、挖掘潛在用戶的同時(shí)，也會(huì)借助海量數(shù)據(jù)進(jìn)行決策分析。大數(shù)據(jù)既是社會(huì)經(jīng)濟(jì)高度發(fā)展的結(jié)果，也是信息技術(shù)發(fā)展的必然。大數(shù)據(jù)給企業(yè)的差異化發(fā)展帶來(lái)了歷史性機(jī)遇。在基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)上，涌現(xiàn)出了新一輪的基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)資源爭(zhēng)奪戰(zhàn)。數(shù)據(jù)將像企業(yè)的固定資產(chǎn)和人力資源一樣，成為生產(chǎn)過(guò)程中的基本要素。和其他的生產(chǎn)要素相比，數(shù)據(jù)，無(wú)疑有其獨(dú)特之處。例如，工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的原材料，一般都有排他性，但數(shù)據(jù)很容易實(shí)現(xiàn)共享，而且使用的人越多，其價(jià)值就越大；數(shù)據(jù)也不像機(jī)器、廠房一樣會(huì)隨著使用次數(shù)的增多而貶值，相反，重復(fù)使用，它反而可能增值。此外，此數(shù)據(jù)和彼數(shù)據(jù)如果能有機(jī)整合到一起，可能就會(huì)產(chǎn)生新的知識(shí)和信息，而且大幅度增值。已經(jīng)有越來(lái)越多令人信服的證據(jù)表明：只要實(shí)施正確的政策和激勵(lì)，大數(shù)據(jù)將成為競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵性基礎(chǔ)，并成為下一波生產(chǎn)率提高、創(chuàng)新和為消費(fèi)者創(chuàng)造價(jià)值的支柱，這把數(shù)據(jù)的重要性提到了競(jìng)爭(zhēng)性要素的高度。信息時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)，不是勞動(dòng)生產(chǎn)率的競(jìng)爭(zhēng)，而是知識(shí)生產(chǎn)率的競(jìng)爭(zhēng)。企業(yè)數(shù)據(jù)本身就蘊(yùn)藏著價(jià)值，企業(yè)的人員情況、客戶記錄對(duì)于企業(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)至關(guān)重要，但企業(yè)的其他數(shù)據(jù)也擁有轉(zhuǎn)化為價(jià)值的力量。一段記錄人們?nèi)绾卧谀纳痰隇g覽購(gòu)物的視頻、人們購(gòu)買(mǎi)服務(wù)前后的所作所為、如何通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系客戶、是什么吸引合作伙伴加盟、客戶如何付款……所有這些場(chǎng)景都提供了很多信息，將它們抽絲剝繭，通過(guò)特殊的方法觀察，將其與其他數(shù)據(jù)集進(jìn)行對(duì)照，或者以與眾不同的方式分析解剖，就能讓企業(yè)的業(yè)務(wù)拓展發(fā)生翻天覆地的轉(zhuǎn)變。在善用者手中，數(shù)據(jù)是所有管理決策的基礎(chǔ)，帶來(lái)的是對(duì)客戶的深入了解和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。大數(shù)據(jù)之所以可能成為一個(gè)“時(shí)代”，在很大程度上是因?yàn)檫@是一個(gè)可以由社會(huì)各界廣泛參與，八面出擊，處處結(jié)果的社會(huì)運(yùn)動(dòng)，而不僅僅是少數(shù)專家學(xué)者的研究對(duì)象。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用大數(shù)據(jù)已經(jīng)開(kāi)始應(yīng)用到各行各業(yè)。宏觀經(jīng)濟(jì)方面，IBM日本公司建立經(jīng)濟(jì)指標(biāo)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，從互聯(lián)網(wǎng)新聞中搜索影響制造業(yè)的480項(xiàng)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，計(jì)算采購(gòu)經(jīng)理人指數(shù)的預(yù)測(cè)值。印第安納大學(xué)利用谷歌公司提供的心情分析工具，從近千萬(wàn)條網(wǎng)民留言中歸納出六種心情，進(jìn)而對(duì)道瓊斯工業(yè)指數(shù)的變化進(jìn)行預(yù)測(cè)，準(zhǔn)確率達(dá)到87%。制造業(yè)方面，華爾街對(duì)沖基金依據(jù)購(gòu)物網(wǎng)站的顧客評(píng)論，分析企業(yè)產(chǎn)品銷(xiāo)售狀況；一些企業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)對(duì)采購(gòu)和合理庫(kù)存量的管理，通過(guò)分析網(wǎng)上數(shù)據(jù)了解客戶需求、掌握市場(chǎng)動(dòng)向。有資料顯示，全球零售商因盲目進(jìn)貨導(dǎo)致的銷(xiāo)售損失每年達(dá)1000億美元，這方面的數(shù)據(jù)分析大有作為。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，硅谷有個(gè)氣候公司，從美國(guó)氣象局等數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得幾十年的天氣數(shù)據(jù)，將各地降雨、氣溫、土壤狀況與歷年農(nóng)作物產(chǎn)量的相關(guān)度做成精密圖表，預(yù)測(cè)農(nóng)場(chǎng)來(lái)年產(chǎn)量，向農(nóng)戶出售個(gè)性化保險(xiǎn)。在商業(yè)領(lǐng)域，沃爾瑪公司通過(guò)分析銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，了解顧客購(gòu)物習(xí)慣，得出適合搭配在一起出售的商品，還可從中細(xì)分顧客群體，提供個(gè)性化服務(wù)。在金融領(lǐng)域，華爾街“德溫特資本市場(chǎng)”公司分析3.4億微博賬戶留言，判斷民眾情緒，依據(jù)人們高興時(shí)買(mǎi)股票、焦慮時(shí)拋售股票的規(guī)律，決定公司股票的買(mǎi)入或賣(mài)出。阿里公司根據(jù)在淘寶網(wǎng)上中小企業(yè)的交易狀況篩選出財(cái)務(wù)健康和講究誠(chéng)信的企業(yè)，對(duì)他們發(fā)放無(wú)需擔(dān)保的貸款。目前已放貸300多億元，壞賬率僅0.3%。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，“谷歌流感趨勢(shì)”項(xiàng)目依據(jù)網(wǎng)民搜索內(nèi)容分析全球范圍內(nèi)流感等病疫傳播狀況，與美國(guó)疾病控制和預(yù)防中心提供的報(bào)告對(duì)比，追蹤疾病的精確率達(dá)到97%。社交網(wǎng)絡(luò)為許多慢性病患者提供臨床癥狀交流和診治經(jīng)驗(yàn)分享平臺(tái)，醫(yī)生借此可獲得在醫(yī)院通常得不到的臨床效果統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。基于對(duì)人體基因的大數(shù)據(jù)分析，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)癥下藥的個(gè)性化治療。在社會(huì)安全管理領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)手機(jī)數(shù)據(jù)的挖掘，可以分析實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的流動(dòng)人口來(lái)源、出行，實(shí)時(shí)交通客流信息及擁堵情況。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集熱點(diǎn)事件，挖掘輿情，還可以追蹤造謠信息的源頭。美國(guó)麻省理工學(xué)院通過(guò)對(duì)十萬(wàn)多人手機(jī)的通話、短信和空間位置等信息進(jìn)行處理，提取人們行為的時(shí)空規(guī)律性，進(jìn)行犯罪預(yù)測(cè)。在科學(xué)研究領(lǐng)域，基于密集數(shù)據(jù)分析的科學(xué)發(fā)現(xiàn)成為繼實(shí)驗(yàn)科學(xué)、理論科學(xué)和計(jì)算科學(xué)之后的第四個(gè)范例，基于大數(shù)據(jù)分析的材料基因組學(xué)和合成生物學(xué)等正在興起。麥肯錫公司2011年報(bào)告推測(cè)，如果把大數(shù)據(jù)用于美國(guó)的醫(yī)療保健，一年產(chǎn)生潛在價(jià)值3000億美元，用于歐洲的公共管理可獲得年度潛在價(jià)值2500億歐元；服務(wù)提供商利用個(gè)人位置數(shù)據(jù)可獲得潛在的消費(fèi)者年度盈余6000億美元；利用大數(shù)據(jù)分析，零售商可增加運(yùn)營(yíng)利潤(rùn)60%，制造業(yè)設(shè)備裝配成本會(huì)減少50%。大數(shù)據(jù)時(shí)代面臨的難題和挑戰(zhàn)一、當(dāng)前大數(shù)據(jù)運(yùn)用面臨的技術(shù)難題當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用仍存在一些困難與挑戰(zhàn)，體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)挖掘的4個(gè)環(huán)節(jié)中。1.在數(shù)據(jù)收集方面。要對(duì)來(lái)自網(wǎng)絡(luò)包括物聯(lián)網(wǎng)和機(jī)構(gòu)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)附上時(shí)空標(biāo)志，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構(gòu)的數(shù)據(jù)，必要時(shí)還可與歷史數(shù)據(jù)對(duì)照，多角度驗(yàn)證數(shù)據(jù)的全面性和可信性。2.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面。要達(dá)到低成本、低能耗、高可靠性目標(biāo)，通常要用到冗余配置、分布化和云計(jì)算技術(shù)，在存儲(chǔ)時(shí)要按照一定規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，通過(guò)過(guò)濾和去重，減少存儲(chǔ)量，同時(shí)加入便于日后檢索的標(biāo)簽。3.數(shù)據(jù)處理方面。有些行業(yè)的數(shù)據(jù)涉及上百個(gè)參數(shù)，其復(fù)雜性不僅體現(xiàn)在數(shù)據(jù)樣本本身，更體現(xiàn)在多源異構(gòu)、多實(shí)體和多空間之間的交互動(dòng)態(tài)性，難以用傳統(tǒng)的方法描述與度量，處理的復(fù)雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數(shù)據(jù)降維后度量與處理，利用上下文關(guān)聯(lián)進(jìn)行語(yǔ)義分析，從大量動(dòng)態(tài)的而且可能是模棱兩可的數(shù)據(jù)中綜合信息，并且導(dǎo)出可理解的內(nèi)容。4.結(jié)果的可視化呈現(xiàn)，使結(jié)果更直觀以便于洞察。目前，盡管計(jì)算機(jī)智能化有了很大進(jìn)步，但還只能針對(duì)小規(guī)模、有結(jié)構(gòu)或類結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，談不上深層次的數(shù)據(jù)挖掘，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘算法在不同行業(yè)中難以通用。二、大數(shù)據(jù)給信息安全帶來(lái)新的挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)在為人類提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)同時(shí)，也帶來(lái)了信息安全問(wèn)題。1.大數(shù)據(jù)成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的顯著目標(biāo)。在網(wǎng)絡(luò)空間中，大數(shù)據(jù)成為更容易被“發(fā)現(xiàn)”的大目標(biāo)，承載著越來(lái)越多的關(guān)注度。一方面，大數(shù)據(jù)不僅意味著海量的數(shù)據(jù)，也意味著更復(fù)雜、更敏感的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)會(huì)吸引更多的潛在攻擊者，成為更具吸引力的目標(biāo)。另一方面，數(shù)據(jù)的大量聚集，使得黑客一次成功的攻擊能夠獲得更多的數(shù)據(jù)，無(wú)形中降低了黑客的進(jìn)攻成本，增加了“收益率”。2.大數(shù)據(jù)加大隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。網(wǎng)絡(luò)空間中的數(shù)據(jù)來(lái)源涵蓋非常廣闊的范圍，例如傳感器、社交網(wǎng)絡(luò)、記錄存檔、電子郵件等，大量數(shù)據(jù)的聚集不可避免的加大了用戶隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。一方面，大量的數(shù)據(jù)匯集，包括大量的企業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、客戶信息、個(gè)人的隱私和各種行為的細(xì)節(jié)記錄。這些數(shù)據(jù)的集中存儲(chǔ)增加了數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，而這些數(shù)據(jù)不被濫用，也成為人身安全的一部分。另一方面，一些敏感數(shù)據(jù)的所有權(quán)和使用權(quán)并沒(méi)有明確的界定，很多基于大數(shù)據(jù)的分析都未考慮到其中涉及到的個(gè)體隱私問(wèn)題。3.大數(shù)據(jù)對(duì)現(xiàn)有的存儲(chǔ)和安防措施提出挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)會(huì)帶來(lái)新的安全問(wèn)題。數(shù)據(jù)大集中的后果是復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一起，例如開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)、客戶資料和經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一起，可能會(huì)出現(xiàn)違規(guī)地將某些生產(chǎn)數(shù)據(jù)放在經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置的情況，造成企業(yè)安全管理不合規(guī)。大數(shù)據(jù)的大小影響到安全控制措施能否正確運(yùn)行，對(duì)于海量數(shù)據(jù)，常規(guī)的安全掃描手段需要耗費(fèi)過(guò)多地時(shí)間，已經(jīng)無(wú)法滿足安全需求。安全防護(hù)手段的更新升級(jí)速度無(wú)法跟上數(shù)據(jù)量非線性增長(zhǎng)的步伐，大數(shù)據(jù)安全防護(hù)存在漏洞。4.大數(shù)據(jù)技術(shù)被應(yīng)用到攻擊手段中。在企業(yè)用數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析等大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取商業(yè)價(jià)值的同時(shí)，黑客也正在利用這些大數(shù)據(jù)技術(shù)向企業(yè)發(fā)起攻擊。黑客最大限度地收集更多有用信息，比如社交網(wǎng)絡(luò)、郵件、微博、電子商務(wù)、電話和家庭住址等信息，為發(fā)起攻擊做準(zhǔn)備，大數(shù)據(jù)分析讓黑客的攻擊更精準(zhǔn)。此外，大數(shù)據(jù)為黑客發(fā)起攻擊提供了更多機(jī)會(huì)。黑客利用大數(shù)據(jù)發(fā)起僵尸網(wǎng)絡(luò)攻擊，可能會(huì)同時(shí)控制上百萬(wàn)臺(tái)傀儡機(jī)并發(fā)起攻擊，這個(gè)數(shù)量級(jí)是傳統(tǒng)單點(diǎn)攻擊不具備的。5.大數(shù)據(jù)成為高級(jí)可持續(xù)攻擊的載體。黑客利用大數(shù)據(jù)將攻擊很好地隱藏起來(lái)，使傳統(tǒng)的防護(hù)策略難以檢測(cè)出來(lái)。傳統(tǒng)的檢測(cè)是基于單個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行的基于威脅特征的實(shí)時(shí)匹配檢測(cè)，而高級(jí)可持續(xù)攻擊(APT)是一個(gè)實(shí)施過(guò)程，并不具有能夠被實(shí)時(shí)檢測(cè)出來(lái)的明顯特征，無(wú)法被實(shí)時(shí)檢測(cè)。同時(shí)，APT攻擊代碼隱藏在大量數(shù)據(jù)中，讓其很難被發(fā)現(xiàn)。此外，大數(shù)據(jù)的價(jià)值低密度性，讓安全分析工具很難聚焦在價(jià)值點(diǎn)上，黑客可以將攻擊隱藏在大數(shù)據(jù)中，給安全服務(wù)提供商的分析制造了很大困難。黑客設(shè)置的任何一個(gè)會(huì)誤導(dǎo)安全廠商目標(biāo)信息提取和檢索的攻擊，都會(huì)導(dǎo)致安全監(jiān)測(cè)偏離應(yīng)有的方向。大數(shù)據(jù)時(shí)代給予的啟示當(dāng)前，我國(guó)正處在全面建成小康社會(huì)征程中，工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化任務(wù)很重，建設(shè)下一代信息基礎(chǔ)設(shè)施，發(fā)展現(xiàn)代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)體系，健全信息安全保障體系，推進(jìn)信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)廣泛運(yùn)用，是實(shí)現(xiàn)四化同步發(fā)展的保證。大數(shù)據(jù)分析對(duì)我們深刻領(lǐng)會(huì)世情和國(guó)情，把握規(guī)律，實(shí)現(xiàn)科學(xué)發(fā)展，做出科學(xué)決策具有重要意義，我們必須重新認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)的重要價(jià)值。為了開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)這一金礦，我們要做的工作還很多。一、大數(shù)據(jù)分析需要有大數(shù)據(jù)的技術(shù)與產(chǎn)品支持發(fā)達(dá)國(guó)家一些信息技術(shù)(IT)企業(yè)已提前發(fā)力，通過(guò)加大開(kāi)發(fā)力度和兼并等多種手段，努力向成為大數(shù)據(jù)解決方案提供商轉(zhuǎn)型。國(guó)外一些企業(yè)打出免費(fèi)承接大數(shù)據(jù)分析的招牌，既是為了練兵，也是為了獲取情報(bào)。過(guò)分依賴國(guó)外的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與平臺(tái)，難以回避信息泄密風(fēng)險(xiǎn)。有些日常生活信息看似無(wú)關(guān)緊要，其實(shí)從中也可摸到國(guó)家經(jīng)濟(jì)和社會(huì)脈搏。因此，我們需要有自主可控的大數(shù)據(jù)技術(shù)與產(chǎn)品。美國(guó)政府2012年3月發(fā)布《大數(shù)據(jù)研究與發(fā)展倡議》，這是繼1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，聯(lián)邦政府和一些部委已安排資金用于大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)。我們與發(fā)達(dá)國(guó)家有不少差距，更需要國(guó)家政策支持。中國(guó)人口居世界首位，將會(huì)成為產(chǎn)生數(shù)據(jù)量最多的國(guó)家，但我們對(duì)數(shù)據(jù)保存不夠重視，對(duì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的利用率也不高。此外，我國(guó)一些部門(mén)和機(jī)構(gòu)擁有大量數(shù)據(jù)卻不愿與其他部門(mén)共享，導(dǎo)致信息不完整或重復(fù)投資。政府應(yīng)通過(guò)體制機(jī)制改革打破數(shù)據(jù)割據(jù)與封鎖，公開(kāi)數(shù)據(jù)信息，重視數(shù)據(jù)挖掘和使用。美國(guó)聯(lián)邦政府建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)開(kāi)放門(mén)戶網(wǎng)站，為社會(huì)提供信息服務(wù)并鼓勵(lì)挖掘與利用。例如，提供各地天氣與航班延誤的關(guān)系，推動(dòng)航空公司提升正點(diǎn)率。二、大數(shù)據(jù)的挖掘與利用應(yīng)當(dāng)有法可依去年底全國(guó)人大通過(guò)的加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)信息保護(hù)的決定是一個(gè)好的開(kāi)始，當(dāng)前要盡快制定“信息公開(kāi)法”以適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)?，F(xiàn)在很多機(jī)構(gòu)和企業(yè)擁有大量客戶信息。應(yīng)當(dāng)既鼓勵(lì)面向群體、服務(wù)社會(huì)的數(shù)據(jù)挖掘，又要防止侵犯?jìng)€(gè)體隱私；既提倡數(shù)據(jù)共享，又要防止數(shù)據(jù)被濫用。此外，還需要界定數(shù)據(jù)挖掘、利用的權(quán)限和范圍。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)本身的安全性也是值得特別關(guān)注的，要注意技術(shù)安全性和管理制度安全性并重，防止信息被損壞、篡改、泄露或被竊，保護(hù)公民和國(guó)家的信息安全。三、大數(shù)據(jù)時(shí)代呼喚創(chuàng)新型人才蓋特納咨詢公司預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)將為全球帶來(lái)440萬(wàn)個(gè)IT新崗位和上千萬(wàn)個(gè)非IT崗位。麥肯錫公司預(yù)測(cè)美國(guó)到2018年需要深度數(shù)據(jù)分析人才44萬(wàn)—49萬(wàn)，缺口14萬(wàn)—19萬(wàn)人；需要既熟悉本單位需求又了解大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用的管理者150萬(wàn)，這方面的人才缺口更大。中國(guó)是人才大國(guó)，但能理解與應(yīng)用大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新人才更是稀缺資源。大數(shù)據(jù)是新一代信息技術(shù)的集中反映，是一個(gè)應(yīng)用驅(qū)動(dòng)性很強(qiáng)的服務(wù)領(lǐng)域，是具有無(wú)窮潛力的新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域；目前，其標(biāo)準(zhǔn)和產(chǎn)業(yè)格局尚未形成，這是我國(guó)實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展的寶貴機(jī)會(huì)。我們要從戰(zhàn)略上重視大數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)利用，將它作為轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的有效抓手，但要注意科學(xué)規(guī)劃，切忌一哄而上。四、大數(shù)據(jù)時(shí)代要注意保障大數(shù)據(jù)的信息安全1.重視大數(shù)據(jù)及其信息安全體系建設(shè)。大數(shù)據(jù)作為一個(gè)較新的概念，目前尚未直接以專有名詞被我國(guó)政府提出來(lái)給予政策支持。在工業(yè)和信息化部發(fā)布的物聯(lián)網(wǎng)“十二五”規(guī)劃上，把信息處理技術(shù)作為四項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新工程之一被提出來(lái)，其中包括了海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘、圖像視頻智能分析，這都是大數(shù)據(jù)的重要組成部分。在對(duì)大數(shù)據(jù)發(fā)展進(jìn)行規(guī)劃的同時(shí)，必須明確信息安全在大數(shù)據(jù)發(fā)展中的重要地位。建議加大對(duì)大數(shù)據(jù)安全形勢(shì)的宣傳力度，明確大數(shù)據(jù)的重點(diǎn)保障對(duì)象，加強(qiáng)對(duì)敏感和要害數(shù)據(jù)的監(jiān)管，加快面向大數(shù)據(jù)的信息安全技術(shù)的研究，推動(dòng)基于大數(shù)據(jù)的安全技術(shù)研發(fā)，培養(yǎng)大數(shù)據(jù)安全的專業(yè)人才，建立并完善大數(shù)據(jù)信息安全體系。2.加快大數(shù)據(jù)安全技術(shù)研發(fā)。傳統(tǒng)的信息安全技術(shù)不能完全照搬到新興的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的快速發(fā)展，為大數(shù)據(jù)的收集、處理和應(yīng)用提出了新的安全挑戰(zhàn)。建議加大對(duì)大數(shù)據(jù)安全保障關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)的資金投入，提高我國(guó)大數(shù)據(jù)安全技術(shù)產(chǎn)品水平。推動(dòng)基于大數(shù)據(jù)的安全技術(shù)研發(fā)，研究基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)攻擊追蹤方法，搶占發(fā)展基于大數(shù)據(jù)的安全技術(shù)的先機(jī)。3.加強(qiáng)對(duì)重點(diǎn)領(lǐng)域敏感數(shù)據(jù)的監(jiān)管。海量數(shù)據(jù)的匯集加大了敏感數(shù)據(jù)暴露的可能性，對(duì)大數(shù)據(jù)的無(wú)序使用也增加了要害信息泄露的危險(xiǎn)。在政府層面，建議明確重點(diǎn)領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫(kù)的范圍，制定完善的重點(diǎn)領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫(kù)管理和安全操作制度，加強(qiáng)對(duì)重點(diǎn)領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫(kù)的日常監(jiān)管。在企業(yè)層面，建議加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部管理，制定設(shè)備特別是移動(dòng)設(shè)備安全使用規(guī)程，規(guī)范大數(shù)據(jù)的使用方法和流程。4.運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)對(duì)高級(jí)可持續(xù)攻擊。傳統(tǒng)安全防御措施很難檢測(cè)高級(jí)持續(xù)性攻擊，企業(yè)必須先確定正常、非惡意活動(dòng)是什么樣子，才能盡早確定企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)是否受到了攻擊。安全廠商利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)事件的模式、攻擊的模式、時(shí)間和空間上的特征進(jìn)行處理，總結(jié)抽象出來(lái)一些模型，變成大數(shù)據(jù)安全工具。為了精準(zhǔn)地描述威脅特征，建模的過(guò)程可能耗費(fèi)幾個(gè)月甚至幾年時(shí)間，企業(yè)需要耗費(fèi)大量人力、物力、財(cái)力成本，才能達(dá)到目的。建議整合大數(shù)據(jù)處理資源，協(xié)調(diào)大數(shù)據(jù)處理和分析機(jī)制，推動(dòng)重點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)之間的數(shù)據(jù)共享，加快對(duì)高級(jí)可持續(xù)攻擊的建模進(jìn)程，消除和控制高級(jí)可持續(xù)攻擊的危害。應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的財(cái)稅改革取向現(xiàn)代歷史上的歷次技術(shù)革命，中國(guó)均是學(xué)習(xí)者。而在這次云計(jì)算與大數(shù)據(jù)的新變革中，中國(guó)與世界的距離最小，在很多領(lǐng)域甚至還有著創(chuàng)新與領(lǐng)先的可能。只要我們以開(kāi)放的心態(tài)、創(chuàng)新的勇氣擁抱“大數(shù)據(jù)時(shí)代”，就一定會(huì)抓住歷史賦予中國(guó)創(chuàng)新的機(jī)會(huì)。特別地，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，財(cái)稅改革應(yīng)以財(cái)政大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略為導(dǎo)向，注重?cái)?shù)據(jù)的收集、使用和數(shù)據(jù)的公開(kāi)，構(gòu)建公開(kāi)透明的財(cái)稅制度。一、以財(cái)政大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略為導(dǎo)向隨著我國(guó)財(cái)稅管理改革的不斷深入、信息系統(tǒng)不斷增加以及系統(tǒng)應(yīng)用時(shí)間越來(lái)越長(zhǎng)，各財(cái)稅單位所積累的數(shù)據(jù)的量正在呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)。與此同時(shí)，隨著財(cái)政管理和稅收征管改革的不斷深入，提升服務(wù)和科學(xué)化精細(xì)化管理的內(nèi)在需求對(duì)信息化的要求也上升了一個(gè)層次。財(cái)稅信息化不僅要支撐傳統(tǒng)業(yè)務(wù)正常運(yùn)作，還要通過(guò)業(yè)務(wù)分析，揭示隱藏在數(shù)據(jù)背后的財(cái)稅業(yè)務(wù)發(fā)展規(guī)律，并通過(guò)科技創(chuàng)新，引領(lǐng)和推動(dòng)業(yè)務(wù)模式的創(chuàng)新和變革，這也要求財(cái)稅信息化建設(shè)回歸到其核心價(jià)值——對(duì)信息的分析和利用上來(lái)，即構(gòu)建大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。與此同時(shí)，在互聯(lián)網(wǎng)日益發(fā)達(dá)、信息處理技術(shù)日新月異的大數(shù)據(jù)時(shí)代，財(cái)政大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略——堅(jiān)持用數(shù)據(jù)說(shuō)話、用數(shù)據(jù)改進(jìn)管理、用數(shù)據(jù)推動(dòng)創(chuàng)新，提高工作的針對(duì)性和有效性，不斷提高財(cái)政收入、改進(jìn)財(cái)政支出、提升財(cái)政工作水平，使政府運(yùn)行更有效率、決策更為科學(xué)——的構(gòu)想已經(jīng)具有了技術(shù)上的可行性。所以，財(cái)稅部門(mén)應(yīng)該盡早確立財(cái)政大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的意識(shí)。二、注重?cái)?shù)據(jù)的收集、使用和公開(kāi)“大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”發(fā)展的障礙，關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)的“流動(dòng)性”和“可獲取性”。美國(guó)政府創(chuàng)建了D網(wǎng)站，為大數(shù)據(jù)敞開(kāi)了大門(mén)；英國(guó)政府和印度政府也有“數(shù)據(jù)公開(kāi)”運(yùn)動(dòng)。中國(guó)財(cái)政系統(tǒng)要趕上這樣一場(chǎng)大數(shù)據(jù)變革，構(gòu)建財(cái)稅大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，收集數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)和公開(kāi)數(shù)據(jù)是關(guān)鍵。今天的中國(guó)，是一個(gè)人口大國(guó)、互聯(lián)網(wǎng)大國(guó)、手機(jī)大國(guó)，但卻恰恰還不是一個(gè)數(shù)據(jù)大國(guó)。2011年，麥肯錫公司以2010年度各國(guó)新增的存儲(chǔ)器為基準(zhǔn)，對(duì)全世界大數(shù)據(jù)的分布作了一個(gè)研究和統(tǒng)計(jì)，中國(guó)2010年新增的數(shù)據(jù)量約為250拍，不及日本的400拍、歐洲的2000拍，和美國(guó)的3500拍相比，更是連十分之一都不到。究其原因，中國(guó)缺乏的不是可供收集的數(shù)據(jù)，也不是收集數(shù)據(jù)的手段，而是收集數(shù)據(jù)的意識(shí)。國(guó)內(nèi)外的研究表明，國(guó)人歷來(lái)數(shù)據(jù)意識(shí)淡薄。華人歷史學(xué)家黃仁宇總結(jié)說(shuō)：“中國(guó)過(guò)去百多年來(lái)的動(dòng)亂，并不是所謂道德不良，人心不古，也不全是軍人專橫，政客搗亂，人民流離”，而是因?yàn)橹袊?guó)未能像西方那樣實(shí)行“數(shù)目字管理”的現(xiàn)代治國(guó)手段。他