普法:​后疫情时代大数据技术亟须补短板

本篇文章1325字，读完约3分钟

王光辉

今年突然新冠引起的肺炎疫情，对我国的社会管理体系和管理能力是一个很大的试验。 在这场疫情防控抗战中，大数据技术展现了广阔的应用前景，融合了交通、医疗、教育等行业的深度，提高了疫情防控的组织和执行效率，是科学战争疫情的重要剑，令人印象深刻。 但是，在这次疫情对策中，大数据及其智能技术也暴露了快速发展应用中存在的许多瓶颈和制约。

大数据的核心是多源数据的相互连接，但很明显，在这次的疫情预防管理中，数据被分散地分割，汇集起来不通，不通。 数据开放共享不足，新闻孤岛问题突出。 疫情防控总是发生大量的疫情数据，但回顾一下，在各渠道取得的疫情数据中普遍存在数据口径不规范、统计时间不准确、数据可靠性提高等问题，多源数据质量令人担忧，管理效率相对较低 另外，在疫情期间，中小企业应用大数据技术开发的创造性小发明比较有效地支持了疫情的预防管理和再生产，例如无感人体测温系统等“小”技术。 但是，进入后疫病时代，这些“小”技术如花开，如ai测温系统等出现了软件升级滞后的问题，严重影响了新技术的持续快速发展。 数据产业规模不足，“小”技术韧性不足的问题备受关注。

进入后疫时代，进一步强调了数据的多样性、高通量、分散随机性等优点。 作为一项又多又杂的系统工程，大数据技术的迅速发展需要弥补短板、韧性。 必须加快许多数据壁垒的开通，提高治理的数字化水平。 在国家一级必须给予数据聚合适度的授权，探索基于区块链技术的数据共享新模式，实现部门间、平台间、多源数据的开放共享。 结合数字id技术，加强访问数据的可靠性认证，推进国家人口基础数据、法人单位新闻数据、空间地理基础数据等疫情相关数据的部门间、地区间的开放共享。

必须加快多维标准系统的制定，补充数据标准化的短板。 系统整理了疫情防控过程中暴露的大数据技术标准化建设短板，围绕数据共享、流程重构、服务协同等要求，规范数据口径、统计标准、数据可靠性等。 结合当前经济社会快速发展的形势和挑战，以国家标准、领域标准、地方标准为主体，补充团体标准，尽快制定疫情大数据收集利用的标准体系。 综合应用大规模异种数据融合、识别计算等技术，深化政府数据和社会数据的相关融合利用，提高后疫病时代的数据管理效率。

要加快培养加强创新生态，增强技术产业化韧性。 利用疫情防控大数据技术的应用实践，加快大数据技术协同创新共同体的建设，建立创新要素的开放共享机制，培育加强后疫情时代的大数据技术创新生态。 加快大数据创新链和产业链的深度融合，特别是加强大数据相关技术和预防管理物资智能物流、新闻技术产业、人工智能和智能装备等后疫产业的嵌入融合。 围绕大数据关键技术疫情防治实践的积极进展，逐步完善大数据工具、平台和系统产品体系，增强技术产业化韧性。

明确数据责任界限，加快实行大规模数据监督。 确定大规模数据存储、招聘、传输和分发的责任关系，提高大规模数据安全管理水平，防止因大规模收集和招聘各种个人新闻而导致的数据泄露风险。 重视新闻安全和隐私保护，建立安全、可靠的数据加密和认证保护技术，制定相应的大体和标准完整的大数据分类保护机制，确立构建后疫情时代大数据安全的韧性。

(作者是中国科学院科学技战术咨询研究院副研究员)

标题：普法:​后疫情时代大数据技术亟须补短板    地址：http://www.shuiyihui.cn/pf/2021/0102/22118.html