从安全角度看,一方面大数据分析在公共安全、网络安全领域已有成功应用案例;另一方面对大数据无限制使用又会造成对公民隐私权的侵犯。此外,大数据本身也是一种资产,在应用中,要从技术和管理两个维度出发,从数据生命周期各个环节上规范使用,达到既能发挥大数据积极作用,又不侵害个人隐私和破坏信息安全的目的。

一、 政府要做好顶层设计,在利用大数据前明确使用目标,并将这个目标作为贯穿整个大数据分析过程的大纲,而且目标本身应经过相关机构的评估和监管。二、在数据采集阶段,要紧紧围绕目标,制定合理的数据采集范围,数据采集应遵循“够用”原则。多而无用的数据,不但会影响分析效率,还会因为数据采集过于广泛而侵犯个人隐私。三、在数据维护阶段,对承担大数据存储分析任务的部门和机构,要通过管理和技术相结合的手段,保障部门机构的网络安全。四、在数据使用阶段,围绕大数据分析目标,遵循“最小范围使用”原则。对于跨部门、跨领域的数据使用,要有完善的备案和审核流程。对数据使用完成后,要有相应手段保证数据被安全销毁。

关于大数据应用中的安全保障问题,目前最好的解决办法是实现国产化。建议政府相关部门建立一套有效的国产软件安全保障机制,避免软件出现漏洞。政府应鼓励和引导国内安全团队研究开发性能好的国产化软件,同时督促国产软件供应商建立自身漏洞响应和应急处理机制。

目前,大数据发展存在两大主要问题,一是大数据利用的理念,二是大数据的人才问题。

一、 所谓大数据的利用理念,对于政府来说,本质上是做什么,不做什么。政府要做的是数据的收集和开放,不做的是应用,大数据的应用可以由民间、由市场来做。我们国家现在有很多数据没有被开放,没有能够获得良好利用。

我在我们公司内部提倡平台化和接口化。所谓平台化,就是不管开发什么样的技术,尽量把它做成一个平台,让不同的部门分享使用。所谓接口化,是外界有什么需求,我们提供接口或相应的开发支持,但不提供原始数据或代码。平台化和接口化对政府数据应用来说,可能至少是有借鉴意义的思维方式。在规则的制定上,政府也有很多可做之处。比如当下我国的医疗体系,就医者积累大量数据,但是一个医院的数据和另一个医院的数据却常常无法互通。一旦政府鼓励或者要求,做起来可能会很有效果。

二、 大数据人才的问题。有两个方面:一是人才贵在精,而不在多。大数据涉及的技术是非常“高精尖”的技术,包括人工智能、云计算等。这样的一个高精尖人才可能会做出许多个工程师能做的工作。另一方面,更加注重使用年轻人。这个技术是新的,而年轻人更有创造性。

国外政府利用大数据发挥作用的情况。2012年7月,联合国发布《大数据促发展:挑战与机遇》,指出各国政府应当使用丰富的数据资源,更好地响应社会和经济指标。早在2011年9月,美国等8个国家就宣布成立了开放政府联盟,全世界几十个国家和地区加入了这个联盟,公开政府所拥有的众多数据,其中有几项是每个国家都公开的,就是经济、健康、就业和教育。

大数据时代的数据特征。一是数据的原始性,社会需要的是原始数据;二是数据的完整性,只要是非保密的,政府应该把掌握的数据提供给社会;三是数据的标准性,需要一个国家级标准,每个部门提供的数据,公众可以同一个标准使用;四是数据的及时性,数据拿到以后第一时间提供给社会,让创新更加及时;五是数据的可获取性,部门不能在数据的提供方面设置障碍,甚至收费赚钱。

对大数据要有一个国家层面的认识,应发挥政府在大数据时代的作用。归纳起来讲,大数据是一个大思维,是一个大战略,也是生产力。