如何拥抱大数据时代——访中国人民大学中国调查与数据中心主任袁卫

涂子沛：大数据时代的“中国梦”2014-10-09 11:57来源:共识网作者:嘉宾：涂子沛 |采访人：杨传银、郑子蒙975次点击:我要评论我们未来的发展，不仅要重科技、重创新，快步迈向信息社会，还要建设一个公民社会。

因为只有在一个自由、平等的社会里，每一个人的创造力才能真正迸发出来，我们的社会才会涌现乔布斯、扎克伯格这种创新型人才。

创新，才是一个国家和社会持续发展的真正动力。

涂子沛在接受共识网专访 (郑子蒙 / 摄)嘉宾简介：涂子沛，信息技术从业者，多家报刊网站专栏作家，华南理工大学公共政策研究院副教授。

曾在国内的公共部门和信息领域工作十年，后辞去公职赴美读书，获卡内基梅隆大学信息技术科学硕士、公共管理硕士学位。

新著有《大数据：正在到来的数据革命》一书，已由广西师范大学出版社出版。

访谈时间：2012年7月2日下午访谈地点：广西师范大学出版社(北京贝贝特出版顾问有限公司)一、大数据：正在到来的数据革命杨传银：您写《大数据：正在到来的数据革命》这本书的初衷在哪里?您说这不是一本纯粹谈技术的书，而是以技术为背景探讨人和社会的关系的书，这个观察和写作的角度是从什么时候开始建立的?涂子沛：这本书应该说是时代浪潮的一个产物。

我是理工科出身，大学毕业后我的第一份工作就是数据库程序员。

十几年之后，我在美国的第一份工作是数据仓库程序员，从数据库变成了数据仓库，这也是我们从小数据时代进入大数据时代的明证。

但更巧的是，十几年前，我在中国为政府部门开发数据管理的软件，现在在美国的工作，恰恰又是为美国的政府部门提供数据管理、分析的解决方案。

这是一种“轮回”、也是一种“上升”，这种经历让我找到了一个很好的角度来观察、体验、分析两个不同国家如何解决、处理一个相同的问题。

无疑，中国在数据收集、使用和管理的各个方面，和美国相比都存在差距。

但我发现，最大的差距还是意识和态度。

我们的传统文化，长期重定性、轻定量;重观点、轻数据。

在现实生活中，数据也往往成为一个任人打扮的小姑娘，得不到应有的尊重，数据的公信力严重不足。

袁卫民商法前沿：学术前沿演讲题目：统计方法在法律和法庭审判中的应用演讲人：袁卫中国人民大学常务副校长中国人民大学统计学教授、博士生导师主持人：王利明中国人民大学法学院院长中国人民大学法学院教授、博士生导师中国人民大学民商事法律科学研究中心主任中国法学会民法学研究会会长时间：2005年3月23日晚18：30地点：中国人民大学贤进楼B501会议室王利明：各位同学，大家晚上好！今天，我们非常荣幸地邀请到袁卫校长来为我们做题为“统计方法在法律和法庭审判中的应用”的演讲。

首先，请允许我代表法学院对袁校长的到来表示热烈的欢迎和衷心的感谢。

袁校长是我国首批经济统计学博士、中国人民大学常务副校长、统计学教授、博士生导师、国家有突出贡献的中青年专家、入选教育部首批跨世纪优秀人才培养计划，曾获“全国优秀教师”称号和首都“五一劳动奖章”，享受政府特殊津贴。

现为国务院学位委员会应用经济学学科评议组召集人、教育部经济学教学指导委员会成员、国家社科基金评审委员、中国统计学会副会长、中国统计教育学会副会长兼高校分会会长、北京市政府顾问团成员。

袁校长在应用数理统计、风险管理、精算学、保险学等方面都取得了显著的成就，主持过国家自然科学基金、国家社会科学基金等科研项目近20项，获得省部级以上教学科研奖励13项，在国内外学术刊物上发表论文70余篇，出版著作、教材、译著20余部。

他曾于1995到1996年在美国宾夕法尼亚大学华顿商学院做富布莱特（基金）访问学者。

先后在美国伯克利大学、宾夕法尼亚大学、乔治亚州立大学、加拿大麦吉尔大学、日本文部省统计数理研究所、匈牙利经济大学、香港大学、台湾辅仁大学等校进行学术交流和学术演讲。

今天，袁卫校长能在百忙之中抽出时间来法学院作演讲是我们的荣幸，也是对我们工作的极大支持，再次感谢校长。

袁卫：谢谢主持人的介绍。

今天来和法学院的同学做一下交流，向大家介绍一下统计在法律诉讼或者说是在法律与法庭审判中的应用，希望能够引起大家的兴趣，让大家有所关注，我想将来的法律工作者可能需要这样一个更宽的背景。

中国式现代化中的社会治理与大数据研究随着科技的不断发展，大数据已经成为了新时代的重要资源。

利用大数据，可以获取更准确、更全面的信息，对于社会治理也大有裨益。

在中国式现代化中，社会治理成为了一个重要的问题，而大数据研究也成为了解决这个问题的重要手段。

本文将讨论中国式现代化中的社会治理与大数据研究的相关问题。

一、中国式现代化中的社会治理在中国，社会治理是一个广泛的概念，包括政府、社会组织、企业等各方的力量。

这些力量共同协作，在社会稳定、社会矛盾处理等方面发挥着重要的作用。

近年来，中国的社会治理工作得到了广泛重视，政府在这方面也采取了一系列有效措施。

如加强基层组织建设，发展社会工作，强化公共安全等方面的工作。

然而，中国的社会治理还面临着一些问题。

一方面，社会治理的有效性有待提高。

目前，社会治理缺乏机制保障，社会组织建设不够健全，社会信用体系不完善等问题仍然存在。

另一方面，社会治理面临着新的挑战。

当前，社会变革快速，社会矛盾复杂，社会治理的难度也在加大。

因此，如何有效改善社会治理，成为了中国式现代化中的一个必须面对的问题。

二、大数据在社会治理中的应用大数据不仅可以为企业提供商业价值，还可以为社会治理提供帮助。

在社会治理中，大数据进行预测性分析，可以预测风险和矛盾，为政府及时调整政策和部署资源提供支撑。

同时，大数据可以分析城市运行和居民行为，为政府规划和决策提供准确信息。

下面，我们将针对大数据在社会治理中的具体应用进行分析。

1、调度应用大数据可以对公共交通、地铁等城市交通状况进行实时监测与调度，提高城市交通运行效率。

同时，大数据可以对重大或灾害事件进行预测与预警，提高灾害预防能力；为政府调度路面资源、部署抢险队伍等提供支撑。

2、公共安全应用大数据可以监测国家重点领域、社会事件、舆情等信息，并对这些信息进行实时预警与风险评估，为政府把握突发事件控制提供支持。

同时，结合视频监控和人脸识别技术，大数据可以实现全方位的公共安全监测。

大数据开启人工智能时代作者：来源：《软件和集成电路》2018年第01期对话主持：中兴通讯云计算及IT研究院人工智能首席专家杜新凯（左一）对话嘉宾：医渡云（北京）技术有限公司CTO 徐济铭（左二）知盛集团全球CEO 王晓梅（中间）昆仑智汇数据科技（北京）有限公司CEO 陆薇（右二）哈尔滨工业大学副教授、智能技术与自然语言处理研究室副主任刘秉权（右一）在2017中国软件大会的“中国人工智能和大数据百人会·数智思享高峰论坛”上，四位来自产业界和学术界的高管、专家就“大数据开启人工智能时代”这一话题展开了深入讨论，分享了他们的真知灼见。

Q：怎么看待大数据和人工智能二者之间的关系？刘秉权：当今IT领域的三大支柱是人工智能、大数据、云计算。

如果人工智能是追求的目标，那么大数据和云计算则是人工智能的重要支撑。

当前人工智能发展的主流方向是深度学习，相当于大数据和深度学习的结合。

就我个人而言，我研究的方向是自然语言处理，近几年自然语言里最热的是多人对话，像聊天机器人、智能客服等。

人工智能的发展历程和自然语言处理比较吻合，因为自然语言处理是AI最重要的方向。

很明显的是传统的技术逐渐过渡到当前深度学习领域，包括多人对话，传统的方法用深度学习来解决。

在其他领域，除了多人对话外，像语音识别、自动驾驶、人机博弈等，都充分体现了近几年人工智能领域的发展。

近几年人工智能的发展有以下几个特点：第一，人工智能应用范围广，成绩显著；第二，人工智能的发展存在周期性。

当前深度学习延长了人工智能发展的周期，意义深远。

深度学习相比其他技术更贴近人脑的认知以及人的思维方式。

陆薇：昆仑智汇一直是用大数据和人工智能的技术来帮助工业企业解决问题和增加价值。

在人工智能和大数据的关系的问题上，我个人认为二者没有必然联系，二者的关系依赖于不同问题的规则机理，数据和规则机理有机结合，最终形成人工智能。

我举一个典型的例子，大家都非常熟悉AlphaGo，棋牌类的问题有非常清楚的规则和机理，比如下围棋的规则非常清楚，但是因为纵横十九道，有非常多的变化，其实我们面临的问题是计算不过来的问题，因为人的脑力有限，无法对棋局进行整体布局。

2023年第6期总第293期征信CREDIT REFERENCENo.62023Serial No.293摘要：随着金融科技在征信领域的广泛应用，替代数据的有序共享已成为市场共识。

替代数据是传统信贷信息的有效补充，能够缓解信贷双方信息不对称问题，有效助力普惠金融发展。

目前，长三角征信链平台、台州模式和苏州模式等，实现了区域内替代数据共享，取得了很好的效果。

但是征信替代数据共享在监管、立法、数据处理技术、数据共享机制等方面仍需要进一步完善。

下一步，应当积极探索多平台合作，强化数据监管，完善相关法律法规体系，运用新信息技术促进数据流通，优化数据共享机制，推动替代数据在征信领域更广泛的应用。

关键词：金融科技；替代数据；数据共享；普惠金融中图分类号：F832.4；F273.1文献标识码：B 文章编号：1674-747X （2023）06-0059-06金融科技背景下替代数据的应用与发展王威（黄河科技学院，河南郑州450006）收稿日期：2023-03-02基金项目：国家社会科学基金项目（21BJL004）；河南省哲学社会科学规划项目（2022ZT21）作者简介：王威（1977—），女，河南滑县人，副教授，硕士，主要研究方向为数字金融、经济管理等。

在大数据、云计算、人工智能、区块链等技术创新发展的背景下，衍生出大量的替代数据，替代数据的使用为经济金融活动提供信用服务，为征信业发展提供了新的契机。

2020年11月6日，时任中国人民银行副行长陈雨露在第三届中国国际进口博览会上指出，普惠金融重点服务的对象往往是缺乏信贷记录，甚至是没有信贷记录的“白户”，人民银行正在积极研究解决这部分人群真实的金融诉求。

这是一项复杂的工程，但借助先进的数字化手段和替代数据等服务模式，有望予以解决。

2020年12月15日的“长三角征信一体化”会议中提出，替代数据在现代化征信体系中发挥重要作用，是借贷信息的有益补充。

市场化的替代数据征信信息互联互通是当前构建全覆盖社会征信体系的重要步骤。

如何拥抱大数据时代作者：袁卫来源：《中国信息化周报》2015年第38期大数据虽数据量大，但多数大样本都不是随机的，推断总体都有系统偏差，因而抽样调查等统计方法仍然是不可取代的。

在上世纪80年代初，就已经有了大数据的概念和相关应用，但是它深入社会和百姓的视野，则是最近几年的事情。

2012年，美国政府由白宫牵头，启动了一个“大数据发展计划”，这个计划的推出被视为进入大数据时代的标志性事件，其重要性堪比1992年美国政府推出的“信息高速公路计划”。

在相似的时间，欧盟各国陆续开放了很多政府数据，日本也启动了一个大数据项目，联合国2012年发布大数据报告，全球掀起了大数据研究和应用的热潮。

大数据的发展，是以网络和计算机技术的高速发展为依托的。

1965年英特尔创始人之一的摩尔先生提出，未来的网络计算机发展，大体上每隔1年到2年，等面积集成电路中的晶体管数量将会增加一倍，即计算速度会提高一倍，同等的计算，成本会降低一半。

经过近50年的实践，验证了摩尔先生的预测，也就是人们常说的“摩尔定律”。

计算机和网络科技的高速发展，使得大量网络数据，包括音频的、视频的、图片的、文本的各种各样的数据，得以保存，并转化为我们可以深入分析的数据。

于是，大数据的研究和应用也就水到渠成了。

上世纪八九十年代，我们在很多科技领域和国外差距很大，但是进入互联网时代以后，这种状况逐渐改观。

进入大数据时代，我们可进一步缩小与美国等科技发达国家的差距，甚至具有后发优势，在某些领域甚至可以达到国际先进水平。

大数据影响统计学发展统计学就是数据科学，大数据对统计学的发展影响巨大。

大数据对于统计学的发展，既是机遇又是挑战。

说它是机遇，是因为大数据研究和应用会带来大量人才需求，这对统计学的发展是一个巨大的利好，可以说，目前统计学发展正处于历史上最好的时期。

这几年，从全国范围看，统计学专业毕业生就业状况都不错，今后会更好。

说它是挑战，是因为大数据可能部分颠覆传统的统计方法。

统计与决策袁卫中国人民大学副校长第一部分绪论同志们，同学们，大家好！下面我们一起学习统计与决策。

这一部分共分3个单元，第一单元介绍统计的应用，我把它称为绪论；第二单元介绍描述统计，就是搜集数据、整理数据的一些基本知识；第三单元介绍如何应用统计方法来帮助我们进行管理，进行决策。

首先，我们看一下什么是统计。

我们每一个人在做每一项工作时都会有自己对统计的认识，比如，我们经常在报刊上看到类似这样的消息：“思科公司（Cisco）在纳期达克周一收盘时的市值为5550亿美元”，这条信息就是一个统计分析的结果，就是经济管理统计的一项工作。

再比如，“50家最大公司CEO的年均收入是930万美元”，这是2000年福布斯报道的一个消息，这又是一个统计，里边含有一个概念，即：什么是“平均收入”，它反映了什么样的问题，能够带给读者什么样的信息？再看第三个，“股票平均能够使75%的投资者盈利”，这样的一条信息又意味着什么？我们在国内的报刊上也经常看到这样一些信息，比如：股票的一个百分比。

对于每一位投资者，当你进行投资选择的时候，这个百分比会有什么样的作用呢？统计，简单地说就是搜集数据、整理数据、分析数据的一些简单方法。

如果用更简单的方法给它下个定义，统计就是处理数据的一门科学。

更简单地说，统计学就是数据的科学。

由于现在任何一项工作在信息时代都有很多数据，我们在日常的工作和生活中都离不开数据，因而，统计离我们的生活很近很近。

下面我就分别介绍统计在经济管理中的一些主要应用，这里叫做统计在商务中的应用。

首先我举一个财务会计方面的例子。

会计师事务所在对某公司进行审计的时候，并不是要对它的每一笔流水都进行核实，因为通常一个规模较大的公司，一年的经济往来会有几万、甚至几十万笔，如果对每一笔业务都做逐项核对，会花费大量的时间、精力、人力、物力。

他们所做的工作是选择一个抽样的方式，从有效的应收帐款账目中抽取一小部分进行核实。

但是，根据对这一小部分账目核实的结果，他们就能对这个公司整体的经济运行状况做出一个结论，即：这个公司在财务方面是否合法，是否遵守规章制度，是否有财经方面的问题。

大学生网络社交圈层化特征、影响机理及应对策略目录一、内容概要 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究目的与问题 (4)1.3 研究方法与数据来源 (4)二、文献综述 (5)2.1 国内外研究现状 (6)2.2 网络社交圈层化概念界定 (8)2.3 网络社交圈层化特征分析 (9)2.4 网络社交圈层化影响机理探讨 (10)2.5 应对策略研究 (11)三、研究方法与实验设计 (12)3.1 研究对象与样本选择 (12)3.2 研究工具与数据收集 (13)3.3 实验过程与操作 (15)四、数据分析与结果呈现 (15)4.1 数据预处理与描述性统计 (17)4.2 网络社交圈层化特征分析 (18)4.3 影响机理实证分析 (19)4.4 应对策略效果评估 (20)五、结论与展望 (22)5.1 研究总结 (23)5.2 研究贡献与局限性 (25)5.3 对未来研究的建议 (25)一、内容概要随着互联网技术的飞速发展，大学生群体在网络空间中的社交行为日益丰富，逐渐形成了具有独特特点的网络社交圈层。

这些圈层在大学生活中扮演着重要角色，对他们的思想观念、行为习惯和社交能力产生深远影响。

本文旨在探讨大学生网络社交圈层化的特征、影响机理及应对策略，以期为高校思政工作提供有益参考。

将分析大学生网络社交圈层化的基本特征，这包括圈层形成的影响因素、圈层内部的结构和功能以及圈层之间的互动和联系。

通过深入研究这些特征，我们可以更好地理解大学生在网络空间的行为模式和社交需求。

将探讨网络社交圈层对大学生产生的影响，这些影响可能体现在认知、情感、行为等多个方面，如信息传播、价值观形成、社交技能提升等。

还将分析圈层化对大学生个体发展和社会和谐可能产生的积极作用和潜在风险。

将提出应对大学生网络社交圈层化问题的策略，这包括加强网络行为管理和思想教育、促进圈层间的交流与融合、构建健康向上的网络文化氛围等。

通过实施这些策略，我们可以有效地引导大学生合理使用网络社交工具，促进他们的全面发展和社会适应能力的提升。

大数据时代下的公共管理创新作者：袁玉妹来源：《今日财富》2020年第05期从当前社会来看，我国处于大数据时代背景下，人们的生产生活和数字化信息有着密切联系。

政府机构以及普通人民都可以利用互联网来了解世界，或者获得大量的信息内容。

由此可见，要做好公共管理的改革工作，首先要从根本来进行入手。

政府机构应当认识到观念转变的重要意义，形成具有时代特征的思维模式，从而进行公共管理制度的改革工作，并且提供更为优化的公共服务。

本文主要从大数据时代的典型特点进行介绍，分析如何在大数据背景下开展公共管理创新工作，从而展现大数据时代的特殊意义。

我国信息技术水平大战迅速，给予科技领域极大的发展动力的同时，也促进大数据时代的发展。

人们的生产生活得到了极大的充实。

从各行各业的发展来看，人们在现代社会可以得到信息的途径有很多，但大数据时代的主要优势就是可以获得具有一定体系的整合数据。

因此，面对大量的信息数据，如何做好这些数据的整合工作也非常重要。

政府机构面对的管理对象是社会人群，在大数据的时代背景下，要做好政府的公共管理工作，就要更深入地掌握大数据时代的技术特点。

随着信息技术的高速发展，政府管理要跟上时代发展的步伐，利用新兴技术进行更为周到的管理服务，做好管理工作的改进调整，做好现代化的整治工作。

一、大数据的时代特点以及时代意义（一）特点从当前阶段来看，社会上并未对大数据有具体定义或者具体标准，但实际上，人们对于大数据的理解主要体现在以下几点：一是具有大批量的数据内容;二是具有一定体系的数据资源库;三是可以进行数据内容的分析整理。

随着社会的不断发展，社会的信息量总是在不断增加，同时这些信息内容没有具体的规范体系，交织错杂显得有些混乱无序。

面对复杂化的信息内容，处理数据的速度要跟上数据产生的速度，这样才能实现大数据的实际效率。

（二）意义大數据时代的实际意义，首先就是能够对数据内容进行更有目的性的筛选，这样可以根据数据内容的具体职能做好整理工作。

大数据在社会治理创新中的应用作者：杨安，严奉云，苗红来源：《观察与思考》 2015年第8期杨安严奉云苗红中央政法委书记孟建柱在北京出席第二期政法领导干部学习贯彻习近平总书记重要讲话精神专题培训班开班式上指出：“谁率先拥有、善于利用大数据，谁就能掌握主动、赢得未来。

”淤随着信息通信技术的飞速发展以及互联网新媒体的深入普及，使全球数据信息量呈指数级增长，大数据正在开启一个大规模生产、分享和应用数据的时代。

权威分析调研机构国际数据公司2013年发布的研究报告《从混沌中提取价值》指出，全球信息总量每两年就会增长一倍，2014 年全球被创建和复制的数据总量即达到2.8ZB（约3.98万亿GB）。

社会治理在大数据时代迎来了新机遇和新挑战，因此应变革社会治理方式来适应大数据时代的社会需求。

无论从理论上还是实践上看，推进社会治理方式在大数据时代的创新，都将是一个全新的课题。

在大数据时代背景下，推动社会治理工作在更高的起点上实现新突破，具有重要的理论和实践意义。

一、大数据与社会治理大数据，又称巨量资料或者海量资料，指的是“所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯”于。

大数据的特点可以概括为“4V”，即：Volume（大量）、Velocity （高速）、Variety （多样）、Value （价值）。

盂大数据的实质是在数据传输、收集、储存的基础上，对数据深入分析挖掘，并由此获得凭直觉难以发现的有用信息，揭示数据背后隐藏的规律，科学、有效预见未来发展趋势，从而为决策提供参考。

大数据的核心是预测，是能够实现“防微杜渐”。

社会治理在进入大数据时代后，对社会治理量化的工作产生了最大的影响。

社会治理是通过平等的合作型伙伴关系，依法对社会事务、社会组织和社会生活进行规范和管理，最终实现公共利益最大化的过程。

淤它的特点决定了数据的杂而庞大，任何与民生或社会有关的都属于社会治理范畴，进而导致“数据采集和储量有限”的困境；“高速”特点决定了社会治理下“数据质量有待提高”这一难题必须要解决，通过即时更新来高效推进社会治理工作；“多样”特点决定了必须以工具和技术为主，对社会治理进行多重门路的资料搜集、整理、分析工作；“价值”特点必然决定了社会治理应当更加注重“统计数据信息开发和利用”，重视社会治理量化功能的价值回归，实现以数据为指导进行“科学决策和科学管理”的目标，避免信息“孤岛”现象，通过大数据发现其中的数据关联性，预测未来社会治理中可能会存在的问题。

大数据驱动的健康管理作者：韩一丹来源：《杭州·生活品质版》 2015年第8期文/韩一丹受访人：袁贞明杭州师范大学智能健康管理研究院副院长、移动健康管理系统教育部工程研究中心、信息科学与工程学院教授2014年底，作为中国经济风向标的上海自贸区，成立了第一个智能化健康管理服务平台，倍受医疗行业关注。

2011年，杭州师范大学于成立了国内首个健康管理学院和智能健康管理研究院，致力于通过运用现代信息技术实现古人“不治已病治未病”的健康理想，在全国已属领先。

一“新”一“老”，一“外”一“中”，当“互联网+”遇到“治未病”，将会发生什么？记者：您认为大数据、物联网和云技术，会让我们的医疗卫生事业发生怎样的改变？袁贞明：据世界卫生组织预测，2005年至2015年，中风、糖尿病和心脏病将导致中国国民收入损失4万亿元人民币。

同时，由于我国人口老龄化加速，据预测10年内中国慢性病人数将达到3亿，慢性病经济负担增速赛过GDP增速，医疗卫生服务和经济负担日益加重，严重影响人们生活、制约经济社会发展、危害国家安全。

虽然中国正在大力发展医疗信息化，但面对医疗资源有限、资深医生有限、医院床位有限、高质服务有限等诸多挑战，仅依靠传统的信息管理系统是远远不够的。

?以物联网、云计算与大数据处理为核心技术的智慧医疗，正推动我国医疗事业持续繁荣发展，正日益影响着我国医疗健康服务模式的发展与变革。

构建扁平化信息云平台，将实现碎片化信息系统的整合，改变医疗领域目前离散、垂直和单一的应用，促进医疗资源的有效协同，为政府提供全面真实动态的决策数据。

就医院而言，精简医院传统的复杂医疗环节，优化诊疗流程，提升医疗效率，降低运行成本，提高医疗效益。

对医生而言，通过信息交换平台，获取准确、实时的医疗数据，实时掌握最新的医疗动态，最快了解患者病情，制定最佳医疗方案。

对患者而言，实现自动提取离散在各个系统、各个机构甚至各个医疗器械当中的个人健康信息，形成完整个人诊疗信息并实现实时更新，从而享受精准化健康服务。

数字经济时代压力与动力并存作者：许亚岚来源：《经济》2019年第02期由中国人民大学商学院、《经济》杂志社联合主办的2019（首届）中国人民大学“数字经济转型与管理创新”论坛1月13日在京举行。

论坛定位于“新经济、新视野、新范式”，核心目的即为了更好地助力产、学、研各界开展面向新经济环境和数字化情境下的管理研究、理论方法的创新以及数字经济转型新实践的探索。

杨学山：数字经济还处于发展初期近10年以来，网络经济、数字经济、信息经济、智能经济等这些概念不断产生，在工业经济之后，经济形态的变革究竟走向何方？工业和信息化部原副部长杨学山认为，可以用数字经济来描述如今社会的经济形态变革。

杨学山表示，进入本世纪，由于技术的进步，数字化的信息成为信息资源利用的主形态，信息经济的讨论转为数字经济，信息化变成数字化转型。

“其实，这两者从技术、作用、业态等各个方面都是高度重合的。

”杨学山称，“目前，数字经济还处于发展初期，摩尔定律和梅特卡夫定律还有成长空间，基础设施的发展以及向经济和社会发展领域的渗透也还处于早期。

”杨学山表示，数字经济未来有5项发展重点，一是现有事务的数字化转型，网络、比特、原子结合的应用发展；二是与信息物理系统同步的新模式；三是与发展需求一致的工具；四是数字化向智能化演变的业态和模式；五是法律和制度适应变革的需求。

毛基业：企业数字化转型须突破惯性中国数字化经济转型为什么这样如火如荼？在新一轮的数字经济竞争中，中国企业该如何迎战？“中国企业的数字化转型一是要做正确的事，二是用正确的方法做事。

”中国人民大学商学院院长毛基业如是说。

对于企业内部的数字化再造，市场与环境的变化是第一大外部推动力。

毛基业称，改革开放之前，中国短缺经济的粗放野蛮式发展造成了全行业的产能过剩，现在中国传统企业必须创新，不创新就没有活路。

中国的企业为什么转型这么难？毛基业认为，主要是因为中国企业的惯性不适应数字经济时代的到来。

在过去，大部分中国企业只要抓住改革红利，做好公关、政府关系，不需要创新，就可以实现“野蛮生长”。

2020全国大数据标准化工作会议在京召开作者：来源：《智能制造》2020年第10期2020年9月21日，2020全国大数据标准化工作会议在北京召开。

全国信标委大数据标准工作组组长、中国科学院院士梅宏，工业和信息化部信息技术发展司副司长杨宇燕，国家市场监督管理总局标准技术管理司处长刘大山，全国信标委大数据标准工作组副组长、中国人民大学校长助理杜小勇，河北省沧州市大数据管理办公室政务信息资源管理办公室主任韩冰，广东省政务服务数据管理局标准建设处处长姜宝等出席本次会议。

会议由中国电子技术标准化研究院副院长孙文龙主持。

梅宏院士在会议上做了“大数据标准工作组年度总结”，全面介绍了全国信标委大数据标准工作组自2014年成立以来的工作进展，充分肯定了《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）等国家标准的研制和应用推广工作，并結合大数据在疫情防控中的具体应用案例对数据治理的重要性进行了深入剖析。

他指出，下一步工作组要加强组织建设和管理，建立长效工作机制，结合大数据产业发展需求，加快开展数据资源规划、数据服务、开放共享等重点标准的制修订工作，全面支撑我国大数据治理的建设和实施。

地方主管部门、企业代表围绕我国大数据产业和标准化发展趋势、成效经验等方面话题进行了交流。

会议发布了《大数据标准化白皮书（2020版）》和《数据治理发展情况调研分析报告》等研究成果。

白皮书梳理了国内外主要国家、地区大数据领域的发展战略，描述了大数据关键技术和产业应用现状，从政策、技术和产业等多个角度，勾画出当前大数据发展的整体脉络，并为我国大数据标准化工作提出了具体建议。

调研分析报告从数据价值与应用、数据战略规划、数据治理组织机制、数据管理活动，以及数据标准和方法论等五个维度全面摸底我国企事业单位数据治理现状，并基于深度分析提出了加快我国数据治理体系建设的重要建议。

本次会议启动了政务数据开放共享系列国家标准贯标试点工作，第一批试点地区包括河南省、广东省、贵州省、广西壮族自治区、重庆市、江苏省无锡市、河北省沧州市、重庆两江新区和湖州市安吉县等地区；发布了第一批通过《信息技术大数据大数据系统基本要求》国家标准符合性检测产品的企业名单。

释放大数据的价值
佚名
【期刊名称】《网络运维与管理》
【年(卷),期】2015(000)003
【摘要】很少有企业机构质疑大数据和分析能够为其带来的巨大价值，如何在可持续发展的基础上迅速释放大数据的价值，而无需巨额的前期投资。

企业已无法应对非结构化数据和传感器数据在数量和种类上的迅速增长。

因而，他们迫切需要增进大数据分析的专业知识和能力。

在当今这个以客户为先的时代，工业化规模的分析能力和数据驱动型洞察能力是企业生存的关键，数据必须进行实时处理。

【总页数】1页(P11-11)
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.11
【相关文献】
1.拓展应用领域释放大数据价值——访中国科学院院士、贵州省大数据产业发展应用研究院院长梅宏 [J], 王庆;杨刚;耿植
2.激活数据价值释放数据原力\r——2019(第四届)大数据产业生态大会成功举办[J],
3.大数据创新普惠释放数据价值 [J], 李卓
4.大数据创新普惠释放数据价值 [J], 李卓
5.激活数据价值释放产业动能——第四届数字中国建设峰会大数据论坛成功举办[J], 《软件和集成电路》编辑部
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

充分运用大数据，推动社会治理现代化作者：暂无来源：《社会与公益》 2016年第4期文/ 宋文经第六届中国社会治理论坛之分论坛“大数据与社会治理现代化”由中国社会工作联合会副会长何建民和北京师范大学中社院社会管理与社会政策系主任尹栾玉教授分别主持上下半场。

社会治理现代化需要大数据思维北京第二外国语学院校长曹卫东教授从资本主义批判的角度思考大数据。

他指出，在目前这个身份匿名化、归属多元化、精神非民族化的时代，由于获取数据的难易程度不同而造成了对于数据的垄断，形成数据资本主义。

在这种情况下，为了反抗垄断，出现了诸如阿桑奇、斯诺登等具有反抗精神的黑客群体，但他们采取的反抗行为具有破坏性，我们需要做的是创新大数据思维，引导公众把反对的意见有序地表达出来。

北京市社工委研究室主任、政策法规处处长唐志华指出，大数据越来越多的影响着经济社会发展，也影响着人类的生活。

社会治理现代化进程需要大数据的参与，也需要大数据的管理和治理的理念。

在具体应用大数据的过程中，我们需要对数据进行具体分析，排除假象，得到社会的客观现状。

华为公司战略部副总裁郑志彬结合深圳的“织网”工程、贵阳的“社会和云”项目、纽约的“311”市民服务热线等案例，介绍了国内外先进政府部门在信息化社会治理层面的具体做法。

他认为，社会治理现代化，就是要通过“互联网+ 政务”提升政府效能，通过大数据智能分析助力科学决策，从而实现全民参与，促进社会治理的共建共享。

电子政务云计算应用技术国家工程实验室主任连樟文认为，目前大数据还没有形成产业，而是处在其初级阶段，人们开始逐步认识到数据的价值。

大数据对于社会治理的影响，主要不体现在技术层面，而更多的是一种社会领域的思维方式。

政府工作人员要强化处理信息的能力，具备信息管理的思维。

大数据的应用与挑战加拿大维多利亚大学社会学系教授吴正认为，在应用层面，大数据具有庞大、快速、多样的特点，目前，国外在人口研究中已出现了对于大数据的分析与利用;在挑战层面，大数据面临着无法控制变量且数据稳定性较差的问题，所以，很难利用大数据得出可靠的结论。

中国人民大学当“校园云”遭遇突发事件
葛泓;范桢
【期刊名称】《中国教育网络》
【年(卷),期】2016(0)9
【摘要】2013年6月,中国人民大学主页刊出一张毕业生照片,导致了轰动一时的“人大女神事件”。

当时人大主页访问量短时间极速上升,放在校内的一台主页镜像服务器瞬时被点爆瘫痪,而放在云上的主页安然无恙。

中国人民大学结合自身实际,在实践云技术、使用云服务方面获得了良好的用户体验和成本效益。

目前大部分核心业务,包括主页、新闻网、邮件、“微人大”综合信息门户都部署在商业云上,涉及Iaa S、Paa S和Saa S三种商业云服务模式。

电子校务、校园卡、共享数据库等系统部署在学校数据中心私有云平台上。

【总页数】2页(P25-26)
【作者】葛泓;范桢
【作者单位】中国人民大学信息技术中心;中国人民大学信息技术中心
【正文语种】中文
【相关文献】
1.学校突发事件应急管理与应急法制探讨（笔谈）：我国平安校园、和谐校园建设的法治路向——兼谈学校突发事件应急管理与应急法制研究的背景
2.切实发挥校园足球运动的教育魅力——中国人民大学附属中学校园足球运动的探索与实践
3.农村小学数字化云校园建设探究r——以嘉兴市南湖区新丰镇中心小学数字化云校园平台建设为例
4.近年大学生流行语与校园文化风尚——以中国人民大学校园流
行语为例5.区域经济·名家风采——中国人民大学区域与城市经济研究所张可云教授
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

从生产要素角度看数据安全保护存在的问题2020年4月9日，中共中央、国务院发布《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，提出“土地、劳动力、资本、技术和数据”五个要素领域改革方向，明确数据已经成为新的生产要素，参与到社会生产生活各环节。

数据通过动态流动创造价值、提高政府治理能力，同时也面临数据窃取、数据泄露、个人隐私安全等问题。

为了保障作为生产要素的数据安全，需要正确理解认识数据特性，把握数据安全特点，建设以数据为中心的安全保障体系，切实保障数据参与生产过程各环节安全。

一、概述1.数据特性在大数据时代，数据参与社会生产过程，实现价值增值，是一种新型生产要素，具有以下特性：（1）增值性。

在大数据时代，数据可以通过分析挖掘等手段产生新的数据，挖掘新的信息和情报，生成新的数据产品，形成新的数据业务，实现价值的增加。

（2）流动性。

数据作为新型生产要素参与社会生产过程，需要从一个系统流动到另一个系统，从一个网络区域流动到另一个网络区域，从一个组织流动到另一个组织。

数据流动是实现价值增值的前提和基础。

（3）复杂的权属性。

在大数据时代，除了数据拥有者，还有数据主体、数据提供者和数据消费者等角色，不同角色拥有数据的不同权益，如数据主体对数据拥有访问权、更正权和遗忘权等。

2.数据安全特点由于数据具有增值性、流动性和复杂的权属性等特性，在数据安全保护方面具有以下特点：（1）严格的合规要求。

国内外新增了一系列数据安全保护法律法规和标准规范，针对数据安全保护提出严格要求。

如欧盟的《通用数据保护条例》，我国的《网络安全法》《数据安全法（草案）》和《信息安全技术个人信息安全规范》（GB/T 35273-2017）等。

同时，保护范围覆盖全面，涵盖数据采集、存储、使用、发布、共享、离境等全生命周期和用户权利保护等内容。

（2）开放的应用环境。

作为生产要素的数据，为了实现增值目标，需要通过API接口与第三方系统交换共享数据，增加了数据暴露面，相对处于更加开放的环境。