2015年8月，我国发布了《促进大数据发展行动纲要》，彰显了我国加快建设数据强国的决心和思路。在数据开放带来商业价值和社会效应的同时，数据的分析和应用也愈加复杂，难以管理。如同一把双刃剑带来便利的同时也带来了诸多安全隐患，个人隐私无处遁形。在大数据浪潮之下政府如何运用好“开放”双刃剑，加快信息平台整合，增强网络空间数据主权保护能力值得我们深入研究。

    一、大数据开放现状

    （一）发达国家先行先导，数据价值得到重视

    近年来，发达国家采取了一系列的政策措施推动数据开放。目前，美国、英国、德国等相继建立了较为完善的开放数据体系并取得了良好的社会效果。2009年，在距离美国总统奥巴马签署《透明和开放的政府》仅仅120天，美国便快速整合各部门资源推出Data.Gov，并在实施中不断吸收各界的意见加以改进。2013年，英国邀请万维网之父蒂姆?伯纳斯?李等人建立了英国政府数据开放网站Data.gov.uk。而德国早在2000年就发布了《2005年联邦政府在线计划》，要求联邦政府到2005年将所有可在网上提供的服务在线提供给公众，整合集成大量分散的信息资源，以公众需求为导向，为公众提供更便捷的数据服务。

    发达国家通过构建国家信息机制和基础信息资源体系，从政策、立法、产业等各层面对于政府开放数据共享进行系统干预和导向。从公开的数据中发现社会需求，通过扩展有关生活、安全和发展等民生类数据集的广度和深度，为公共生活提供全方位的信息支持，使公众分享政府开放数据的红利。同时，政府作为开放数据的主体，也将开放数据行为本身视为服务民生的一种新型手段。

    （二）我国积极出台数据开放政策，各地政府推出开放平台

    大数据的概念近两年才在中国兴起，虽然起步较晚，但已得到领导层的高度重视。2015年8月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，提出到2018年底前建成国家政府数据统一开放平台，同时，“十三五”规划中也明确提出要建立国家大数据战略，推动政府信息系统和公共数据互联开放共享，加快政府信息平台整合，增强政府公信力。

    与此同时，各地政府纷纷开始推出当地的开放平台。2011年香港特区政府上线了data.gov.hk。上海在2012年6月推出了中国内地第一个数据开放平台。北京、天津、浙江、山东等地政府也相继建立了交通医疗等数据开放平台，推动当地政府数据的开放共享，形成百家争鸣的蓬勃景象。

    （三）企业数据开放进程持续加快，数据交易中心接踵而至

    目前我国整体数据开放程度还相对落后，成长空间巨大。对于企业而言，数据交易的价格是否符合双方价值期望是影响数据流通量的决定因素。

    以贵阳为代表的各地大数据交易中心纷纷建立，并在筹备制定统一的交易标准和规则，《2015年中国大数据交易白皮书》和《贵阳大数据交易702公约》的出台，体现了我国在数据交易方面的成果。此外，数据魔方、数据堂、星图数据等网络平台的出现进一步丰富了数据交易的形式和内涵，通过海量网络接口将大数据的触手伸向生活的方方面面，汲取全方位的数据资源。

    二、数据开放存在的问题

    （一）安全难题，大数据的4V特征使得监管更加困难

    在DT时代，数据开放不可避免面临着安全的威胁，因此，对于肩负的监管职责的政府而言，推行数据开放更像是一把双刃剑，稍有不慎，便会带来泄密的安全事故。近年来国际国内都出现了大量的安全事故，2015年2月12日，汇丰银行大量秘密银行账户文件被曝光；同年10月23日，英国宽带服务提供商TalkTalk证实，约400多万用户的隐私数据被泄露；2014年12月25日，12306上包括用户账号、明文密码、身份证和邮箱等多种信息遭到泄露。而在大数据时代，非结构化数据的大量涌入，数据之间的关联性更加复杂，数据4V特征中的量大、多样性、实时性等特性无一不对安全监管提出了严峻挑战。政府部门面对新兴事物的快速发展，能否在监管政策和技术升级上及时跟进将直接决定数据安全的保障力度。

    （二）政府开放平台不统一，内容缺乏管理

    中国的数据开放工作主要是在各地方政府层面开展，缺乏统一的政府数据开放平台。目前各地政府所开放的数据集数量和价值距离社会需求仍有很大差距，无法满足经济发展与社会创新领域的需求，大量高价值且不涉及国家安全、商业机密和个人隐私的数据未能开放。

    通过查询北京、上海、武汉、无锡、湛江等代表地区的开放数据门户网站发现，目前仅北京100%提供了开放格式，其他地方采用开放格式的比例均偏低。此外，在数据使用权利上不能确保数据永久免费、开放的数据提供的基本的元数据信息发布时间不明确等一系列问题，导致数据不能及时、有效的交流反馈，也成为大数据发展的巨大障碍。

    （三）企业开放数据存在变现途径少，利益归属不明晰

    虽然大数据带来的“金矿”就在眼前，但如何真正“掘金大数据”却成为摆在每家企业面前的难题。在大数据的世界中，我们通过数字化来高效、深度的洞察真实世界的各种形态，发掘数据背后的价值。而现阶段，数据领域存在着行业间的壁垒，我们面临着一个个拥有海量信息的“孤岛”，从而使大数据的变现能力无法从根本上得到解放。

    此外，很多企业受困于数据本身，拥有大量时间跨度久远、内容形式多样、体量庞大的数据，但并不能将其真正的转化成对企业或社会有价值的“数据资产”。在数据交易过程中，价值归属的不明确和定价机制的不成熟也是企业在交易市场徘徊不前的原因之一。面对海量数据带来的信息爆炸，如何利用、挖掘、深入洞察数据的价值成为每家企业实际面临的考验。

    三、解决之道

    （一）加快法律法规建设，突破数据安全脱敏技术

    建立完善的政策法规是数据开放的重要保障，在数据开放的初期，由于政府各个环节对未来风险的不可知性，应该建立健全的政府数据资源共享的政策措施、标准体系和规章制度，强化对政府数据资源开放共享的组织协调、统筹规划和监督管理，减少数据泄密的可能。除了法律法规的保障，还需要加强与国有互联网公司的深入合作，发挥相关企业在整合组织数据、融合互联网数据上积累的技术和经验优势，利用一流的技术能力构建安全之门，共同建设大数据平台，保障大数据流通的可靠性。

    （二）统一协调政府部门，以公众需求为驱动

    开放大数据不仅归属政府统计部门，需要国家把大数据开发挖掘问题上升为国家战略层面，进行统一规划、制定统一标准、协调有关部门通力合作、创造适宜的环境，有条不紊的推动工作的开展。其次，建立便捷高效的政府数据开放网站，搭建政府数据共享统一门户。统一的门户不仅可以为各级政府构建“一站式”数据管理平台，对政府有效治理也有诸多益处。规范政府数据统计口径问题，深入协调各部门的数据公开标准。

    此外，改变政府态度，坚持服务市场的基本原则，及时跟踪大数据产业和市场经济活动对政府数据的需求风向。以公众需求为驱动，加强网站用户体验，拓展有关生活、安全和发展等民生类数据集的深度，主动挖掘更符合市场需求的数据种类，例如空气相关影响指数、居民消费指数、水质健康指数等，为公众生活提供全方位信息支持，从而解决数据搜索难和种类少的问题。

    （三）推动产业链高价值环节的发展，深入挖掘数据价值

    大数据产业链的结构分为数据获取、数据预处理、数据存储、数据挖掘分析、数据应用等6个步骤。其中数据应用环节属于产业链中的最高价值环节，如同汽车的出现之于石油，短信业务之于2G时代通信。现象级的应用产品出现才能大幅度提升数据价值，进而推动整个大数据产业的发展。Palantir就是一个典型大数据独角兽公司，通过大数据分析挖掘为美国政府提供高质量的服务，进而实现政府数据价值最大化。而数据应用的发展离不开最核心的数据资源，就像植物离不开阳光，政府的数据开放能为全行业起到引领示范的作用。目前，金融、电信、电子商务、物流、媒体等行业正迎来大数据应用井喷期，亿万市场规模可期，各大生态体系都将为新兴企业崛起提供机会。

    （四）防止“新垄断”，促进全开放

    在大数据生态圈中，数据公司可以分为：数据资源型，数据工具型，数据应用型。而从长远看，数据资源型企业在未来竞争中会占据明显优势，形成一定的“数据垄断”。当然，随着产业向前发展将逐渐出现马太效应，但是在初期的天然垄断则应得到重视。新兴企业长期得不到或者被迫高价购买数据资源，将导致整体产业发展停滞。政府可以重点推进数据对外开放网络平台建设；投入资金购买重点企业相关数据并对公众开放；推动成立相关行业开放联盟服务，促进行业内数据资源共享流通。此外，加大公法保障力度，从国家层面进一步完善知识公共获取制度，督促相关巨头企业向业界和公众开放数据资料，吸引更多的技术人员和企业参与到大数据生态圈的建设。

    在未来，数据开放是大势所趋，也是促进我国大数据市场繁荣发展的必经之路。各级政府要加速落实国家大数据发展战略，承担起开放和监管的双重责任，助力大数据产业健康快速发展。

(责任编辑：紫叶)