數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的數(shù)據(jù)賦能

數(shù)據(jù)融合應(yīng)用協(xié)助政府破除數(shù)據(jù)孤島，搭建政府大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了政府?dāng)?shù)據(jù)的高效整合與統(tǒng)一管理，為政務(wù)服務(wù)、社會(huì)治理、民生服務(wù)等方面提供了多樣化的解決方案。

—北京大數(shù)據(jù)研究院大數(shù)據(jù)分析技術(shù)創(chuàng)新中心執(zhí)行主任程超

從大數(shù)據(jù)被首次寫入政府工作報(bào)告開始，國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的生態(tài)和發(fā)展可以說是突飛猛進(jìn)。在大數(shù)據(jù)技術(shù)蓬勃發(fā)展的過程中，數(shù)據(jù)要素的作用日益凸顯。

我國(guó)的大數(shù)據(jù)不管是在政策、產(chǎn)業(yè)還是人才方面都發(fā)展迅速。目前國(guó)內(nèi)已經(jīng)有7個(gè)區(qū)域推進(jìn)國(guó)家大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)建設(shè)。在大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)方面，截至今年已經(jīng)有612所本科院校開設(shè)了數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)、595所?？圃盒ｉ_設(shè)了大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)、82所本科院校開設(shè)了大數(shù)學(xué)管理與應(yīng)用專業(yè)、215所本科院校開設(shè)了人工智能專業(yè)、170所?？圃盒ｉ_設(shè)了人工智能技術(shù)服務(wù)專業(yè)。由此可以看出國(guó)內(nèi)在人才培養(yǎng)層面正在逐步完善，并源源不斷地為業(yè)界輸送相關(guān)人才。除人才方面發(fā)展迅速外，大數(shù)據(jù)企業(yè)同樣發(fā)展迅猛，目前研究院的大數(shù)據(jù)企業(yè)庫(kù)已經(jīng)收錄了6634家大數(shù)據(jù)企業(yè)，這些大數(shù)據(jù)企業(yè)大部分集中于京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角地區(qū)。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中有三個(gè)必經(jīng)階段：信息化、大數(shù)據(jù)、智能化。信息化就是從基礎(chǔ)設(shè)施、通信網(wǎng)絡(luò)包括軟件平臺(tái)的搭建上，把傳統(tǒng)的線下數(shù)據(jù)、生產(chǎn)和生活過程中的要素記錄在信息化系統(tǒng)中。信息化是行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，是產(chǎn)生和整合數(shù)據(jù)的過程。目前，大部分的政府和企業(yè)的發(fā)展應(yīng)該處于第二個(gè)階段—大數(shù)據(jù)階段。大數(shù)據(jù)階段就是把經(jīng)驗(yàn)主義發(fā)揮到極致，大數(shù)據(jù)是一個(gè)基于經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)，我們把一些經(jīng)驗(yàn)通過數(shù)據(jù)分析和挖掘，提煉出有效的信息。在大數(shù)據(jù)階段，我們一方面獲得了新的數(shù)據(jù)資源，如文本、圖像、視頻等;另一方面擁有了很多新的處理和分析能力，包括算力上的提升、算法模型的優(yōu)化等，同時(shí)新的、廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景大量產(chǎn)生。智能化是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最后一個(gè)階段，其本質(zhì)是會(huì)學(xué)習(xí)的機(jī)器。如果說大數(shù)據(jù)階段是對(duì)過去經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，那么智能化階段就是模擬未來(lái)。在智能化階段，基于數(shù)據(jù)的模擬和學(xué)習(xí)能夠生成相關(guān)的決策，做出一些預(yù)測(cè)。下面舉幾個(gè)例子讓大家更直觀地感受數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三個(gè)階段。

首先是醫(yī)療領(lǐng)域。我們能很直觀地感受到近幾年來(lái)醫(yī)院信息化的程度在不斷加深。在信息化階段，電子病歷逐步取代手工病例。在大數(shù)據(jù)階段，醫(yī)院可以基于過去的經(jīng)驗(yàn)和案例優(yōu)化決策，目前已有的個(gè)性化病案管理、生物醫(yī)藥影像分析等，實(shí)際上是對(duì)過去一些案例和疾病的診斷，通過機(jī)器學(xué)習(xí)專家的經(jīng)驗(yàn)判斷和診斷結(jié)果生成決策。在智能化階段，醫(yī)院將基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法、模型，通過模擬病人對(duì)不同治療方案的反應(yīng)來(lái)選擇最優(yōu)的治療方案。

其次是投資領(lǐng)域。投資領(lǐng)域的信息化起步比較早，許多公司在信息化方面做了很多工作，為整個(gè)金融行業(yè)提供了較好的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。有了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之后，銀行、資金公司以及投資機(jī)構(gòu)都在做量化交易和決策的工作，其本質(zhì)是綜合現(xiàn)有的信息制定投資方案，處于大數(shù)據(jù)階段。而在智能化階段，金融領(lǐng)域已經(jīng)開始探索通過模擬市場(chǎng)對(duì)各種投資方案的反應(yīng)來(lái)選擇最佳方案。

最后是政府治理領(lǐng)域。從21世紀(jì)初開始，各個(gè)地方已經(jīng)開始信息化，通過搭建信息化平臺(tái)、數(shù)據(jù)匯聚、儀表盤展示、便民工程等工作，政府大大減少了基層治理的工作量。在大數(shù)據(jù)階段，很多地方的大數(shù)據(jù)局開始建設(shè)城市數(shù)據(jù)中臺(tái)，根據(jù)過去的經(jīng)驗(yàn)優(yōu)化決策。在智能化階段，則可以模擬社會(huì)對(duì)政府不同決策的反應(yīng)來(lái)選擇最優(yōu)的政策組合。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型有四大推動(dòng)力，第一個(gè)推動(dòng)力是基礎(chǔ)設(shè)施，無(wú)論是物聯(lián)網(wǎng)傳感設(shè)備還是網(wǎng)絡(luò)、5G、云計(jì)算、存儲(chǔ)、算力等，都為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了很好的基礎(chǔ)。第二個(gè)推動(dòng)力是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的重要要素，如果沒有數(shù)據(jù)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型便無(wú)從談起。除了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之外，未來(lái)，越來(lái)越多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括視頻、文本信息、圖數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等會(huì)發(fā)揮更大的功效。對(duì)這些數(shù)據(jù)的信息挖掘，實(shí)際上很大程度上能夠給創(chuàng)新性應(yīng)用提供基礎(chǔ)。第三個(gè)推動(dòng)力是模型和計(jì)算能力。同樣的數(shù)據(jù)，一個(gè)好的模型能在很大程度上減少對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的依賴和企業(yè)的成本，提高運(yùn)營(yíng)效率。第四個(gè)推動(dòng)力是應(yīng)用場(chǎng)景，包括營(yíng)銷、廣告、金融、交通、醫(yī)療等。

下面舉一個(gè)關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的案例—北京市政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型。北京市政府自2018年初開始大力推動(dòng)全北京大數(shù)據(jù)行動(dòng)計(jì)劃，經(jīng)歷了兩年多的時(shí)間，北京市的大數(shù)據(jù)從頂層設(shè)計(jì)到整體實(shí)施的系統(tǒng)性和科學(xué)性都做得非常好。此外，圍繞城市數(shù)據(jù)的治理，北京市還做了很多創(chuàng)新性工作，比如借鑒區(qū)塊鏈的技術(shù)手段，北京市對(duì)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)上鏈、數(shù)據(jù)使用、數(shù)據(jù)消亡等進(jìn)行全流程的管控，在一定程度上解決了北京市政府?dāng)?shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)共享交換的問題。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)使管理模式發(fā)生轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的管理模式更多是基于規(guī)則和經(jīng)驗(yàn)，未來(lái)的管理模式是平臺(tái)化的管理，更多是基于數(shù)據(jù)和分析的方法去做決策，所以未來(lái)不管是政府基層部門還是企業(yè)做數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基層部門，他們的決策功能和職能會(huì)越來(lái)越少。

（根據(jù)演講內(nèi)容整理，未經(jīng)本人審核）