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想要做好数据治理需要处理四个关系

大数据在国家战略的不断推动下已经运用到生产生活的各个方面,构建了一个与现实空间平行的“数据空间”,数据治理呼之欲出。要切实发挥数据治理的效用,推进社会治理的科学化、政府决策的精准化、公共服务的高效化、社会风险的预见化,需要处理好几个关系。

数据治理

1、数据公开与信息保护的关系

大数据在推动经济社会发展的同时还面临着隐私保护和数据伦理问题。公民是社会的核心,公民信息是“数据空间”中最核心的部分,保护公民的隐私权是社会文明的基础,主动泄露、滥用个人信息的行为需要法律法规的明确规制。


2、数据共享与数据权属的关系

大数据对多源数据的综合分析可获得对事物的全方位认知,单个系统或组织存储的是片面、局部的信息,需要开放共享和数据跨域流动建立完整数据集,但是在当前大数据开放共享实践中阻力很大、掣肘很多,一个重要原因是数据权属没有界定清楚,数据所有权、管理权和使用权还没有明确的责权边界。


3、数据生产与数据质量的关系

数据的生产者按照“能采尽采”的原则不断扩展采集范围,数据量呈现指数级增长,衡量数据的单位从PB到EB再到ZB,超大规模数据中心在持续建设以满足数据存储需求。但在数据迅猛生产的同时,垃圾数据、无用数据、无效数据、伪造数据、重复数据等数据的质量问题接踵而来,低质数据的存在不仅浪费存储资源,还造成对数据清洗所需人力物力的大量浪费,关键的是严重影响数据分析的结果进而影响科学决策,迫切需要改善数据质量、提升数据有效性。


4、数据权力与数据公平的关系

数据主体在拥有数据权力进行数据应用的同时还可能带来数据不公平。

其一,数据权力冲击公平的市场竞争机制。企业在所从事的行业里收集客户数据,对数据分析进而优化所提供的服务,收集的数据越多其提供的服务就越精准,越能够满足客户需求,这种由数据所引发的正向反馈机制,使得其他企业无法公平参与市场竞争。

其二,数据权力导致公众获取信息的局限。“算法”是数据应用的重要形式,用户在获取信息或服务时,算法会根据已收集的数据推测用户的偏好,进行个性化推荐,让用户体会到“保姆式”服务的同时,也割断了用户与全域信息的交流,剥夺了用户获取全方位服务的权利,大数据杀熟、基于算法的新闻生产、基于算法的购物推荐都是生动案例。

其三,数据权力影响社会信用的评价机制。用户的互联网行为越频繁、使用场景越丰富、在线支付频次越高,其信用大数据就越丰富,但是在农村或偏远山区等互联网低度发展地区,由于技术支撑、认知能力方面的差异,天然存在着互联网使用上的屏障,没有生动的大数据的支撑,企业或机构不足以分析其信用能力,也就无法在信用消费方面提供便利,隐含着数据权力导致的不公平。

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