從安全角度看,一方面大數據分析在公共安全、網絡安全領域已有成功應用案例;另一方面對大數據無限制使用又會造成對公民隱私權的侵犯。此外,大數據本身也是一種資產,在應用中,要從技術和管理兩個維度出發,從數據生命周期各個環節上規范使用,達到既能發揮大數據積極作用,又不侵害個人隱私和破壞信息安全的目的。

一、 政府要做好頂層設計,在利用大數據前明確使用目標,并將這個目標作為貫穿整個大數據分析過程的大綱,而且目標本身應經過相關機構的評估和監管。二、在數據采集階段,要緊緊圍繞目標,制定合理的數據采集范圍,數據采集應遵循“夠用”原則。多而無用的數據,不但會影響分析效率,還會因為數據采集過于廣泛而侵犯個人隱私。三、在數據維護階段,對承擔大數據存儲分析任務的部門和機構,要通過管理和技術相結合的手段,保障部門機構的網絡安全。四、在數據使用階段,圍繞大數據分析目標,遵循“最小范圍使用”原則。對于跨部門、跨領域的數據使用,要有完善的備案和審核流程。對數據使用完成后,要有相應手段保證數據被安全銷毀。

關于大數據應用中的安全保障問題,目前最好的解決辦法是實現國產化。建議政府相關部門建立一套有效的國產軟件安全保障機制,避免軟件出現漏洞。政府應鼓勵和引導國內安全團隊研究開發性能好的國產化軟件,同時督促國產軟件供應商建立自身漏洞響應和應急處理機制。

目前,大數據發展存在兩大主要問題,一是大數據利用的理念,二是大數據的人才問題。

一、 所謂大數據的利用理念,對于政府來說,本質上是做什么,不做什么。政府要做的是數據的收集和開放,不做的是應用,大數據的應用可以由民間、由市場來做。我們國家現在有很多數據沒有被開放,沒有能夠獲得良好利用。

我在我們公司內部提倡平臺化和接口化。所謂平臺化,就是不管開發什么樣的技術,盡量把它做成一個平臺,讓不同的部門分享使用。所謂接口化,是外界有什么需求,我們提供接口或相應的開發支持,但不提供原始數據或代碼。平臺化和接口化對政府數據應用來說,可能至少是有借鑒意義的思維方式。在規則的制定上,政府也有很多可做之處。比如當下我國的醫療體系,就醫者積累大量數據,但是一個醫院的數據和另一個醫院的數據卻常常無法互通。一旦政府鼓勵或者要求,做起來可能會很有效果。

二、 大數據人才的問題。有兩個方面:一是人才貴在精,而不在多。大數據涉及的技術是非常“高精尖”的技術,包括人工智能、云計算等。這樣的一個高精尖人才可能會做出許多個工程師能做的工作。另一方面,更加注重使用年輕人。這個技術是新的,而年輕人更有創造性。

國外政府利用大數據發揮作用的情況。2012年7月,聯合國發布《大數據促發展:挑戰與機遇》,指出各國政府應當使用豐富的數據資源,更好地響應社會和經濟指標。早在2011年9月,美國等8個國家就宣布成立了開放政府聯盟,全世界幾十個國家和地區加入了這個聯盟,公開政府所擁有的眾多數據,其中有幾項是每個國家都公開的,就是經濟、健康、就業和教育。

大數據時代的數據特征。一是數據的原始性,社會需要的是原始數據;二是數據的完整性,只要是非保密的,政府應該把掌握的數據提供給社會;三是數據的標準性,需要一個國家級標準,每個部門提供的數據,公眾可以同一個標準使用;四是數據的及時性,數據拿到以后第一時間提供給社會,讓創新更加及時;五是數據的可獲取性,部門不能在數據的提供方面設置障礙,甚至收費賺錢。

對大數據要有一個國家層面的認識,應發揮政府在大數據時代的作用。歸納起來講,大數據是一個大思維,是一個大戰略,也是生產力。