今天上午十点，“中国国际大数据产业博览会”在贵阳召开，国内外政治家和企业家、科学家欢聚一堂，共享全球大数据盛宴。
尊敬的王晨委员长，各位领导，各位嘉宾，各位同行，大家上午好！非常高兴再次参加贵阳的数博会，也非常荣幸有一个机会来和大家分享我自己关于构建大数据治理体系，营造产业发展良好环境的思考。感谢组委会给我这么一个机会。
在这里我想和大家一起回顾一下大数据的发展，特别是大数据产业生态发展及其重点的变迁。随着大数据价值和潜能为全社会所认知、所关注，大批的企业、开源基金以及风险投资纷纷进入大数据领域。
大数据作为国家战略受到党中央的高度关注，总书记在多个场合对大数据发展都给出了重要指示，在十九大报告中提到，“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合。”去年底，在中共中央政治局第二次集体学习会议上发表重要讲话指出，大数据是信息化发展的新阶段，并就实施国家大数据战略、加快建设数字中国作出了五项战略部署，其中第一项就是推动大数据技术产业创新发展。今年4月20日，在全国网信工作会议上，总书记又指出，“信息化为中华民族带来了千载难逢的机遇，要推动信息领域核心技术突破，发挥信息化对经济社会的引领作用。”应该说，总书记的系列讲话，开启了我国大数据事业发展的新篇章。
全球大数据产业的生态在2012年基本形成雏形，2013年达到大数据宣传的顶峰。我这里PPT用了历年的高德纳的曲线图，大家可以看到，在2012年、2013年基本达到一个顶点，2014年基本上趋于理性、成型，2015年、2016年的宣传热点不在曲线中出现。我想，这在某种意义上表明大数据进入理性、健康的发展期。
我们看一下大数据产业生态，大家知道，2012年，澎湃社基于美国风险投资人迈克尔·塔克绘制大数据产业生态地图第一次发布，我们分析了这几年产业生态地图的发展，可以看到产业生态焦点、重点变化。如在2012年，大数据领域最具影响力的技术和产品主要是围绕着数据的清洗、汇聚、存储、处理等基础技术和基础设施展开的。
到2014年，随着2014年已经形成一批针对特定应用场景的大数据管理和处理解决方案，数据驱动的人工智能取得突破性进展人们分析数据，并从中间萃取信息、知识热能高涨，这时候数据分析产品就成为相关生态系统中最为活跃部分。
到2016年，虽然大数据技术还谈不上进入成熟阶段，但是应该说体系已经完整，与传统行业、产业结合也日趋紧密，面向行业和领域大数据应用和相关企业的发展恩非常迅速，成为新的焦点，大数据生态趋于成熟。到2017年，随着行业领域应用不断的深入，数据作为基础性战略资源的地位也日益凸显。数据确权、数据质量、数据安全、隐私保护、流通管控、共享开放等问题日益受到高度关注，并引发各界深度思考，大数据治理这个问题就受到了广泛的关注，成为产业生态系统的一个新的热点。
第二方面，有很多针对每个企业组织、机构怎样改善数据管理的能力的能力成熟度模型陆续出现。我们中国在信标委领导下的大数据标准工作小组也同时推出了自己的一套能力成熟度模型，帮助相关的企业建立数据管理的相关体制机制。从技术上，面向数据质量保证的方法与技术，促进数据互操作的技术和规范标准也得到广泛关注，有很多研究成果，特别是近几年，数据质量、方法和工具受到了广泛的关注，在市场上持续走高。然而，分析当前现状我们也看到还存在若干问题和不足。
第一，大数据治理概念的使用相对比较狭义。大都以企业组织为对象，仅仅是从一个组织的角度来考虑大数据治理相关问题。比如，从大数据类型、行业领域、治理科目等纬度来定义企业的大数据治理框架，指导企业制定相应的大数据治理计划，或者从原则、范围、实施与评估等纬度规范企业的大数据治理工作。然而，我们的现状是，多元数据的聚集和跨组织、跨领域数据深度融合挖掘才是展现大数据价值的前提，在价值的驱动下，各界普遍存在着对突破数据的组织边界进行流动的需求。我们可以看到，随着数据开通流通技术以及相关渠道逐步建立和完善，数据跨组织流动和应约已经在发生，而且呈现日益普遍的趋势。这就需要我们大数据治理突破组织编写，从行业内到跨行业，从区域内到跨区域，从全国乃至到全球多个层次进行考虑。
第二，大数据治理内涵的内涵的理解还没有形成共识。不同的研究者，不同的组织机构，从组织业务和管理流程设计、信息治理规则、数据管理应用等不同视角都在尝试给出治理的不同定义。有的人认为大数据治理就是IT治理的延伸，是它的一部分，有的人认为大数据治理需要独立于IT治理，是数据管理的延伸。有的着重于大数据相关制度优化、隐私保护和数据变现政策。也有的把大数据治理定位为企业对其数据可用性、可获性、完整性和安全性的措施以及全面的管理等等，说明我们大数据治理对治理这件事情定义是不一致的，形成共识还有待时日。
第三，大数据治理相关的研究实践是多条线索并行，关联性、完整性和一致性不足。比如，在国家层面政策法规和法律制定等较少被学者纳入大数据治理视角。数据作为一种资产的地位还没有通过法律法规予以确立，这就对它的确权、流通带来很大影响。大数据的管理已经有不少可用的技术与产品，但是缺少多层级管理的体制和高效管理机制，怎样有效结合相关技术和标准规范，建立大数据共享开放环境仍然在探索之中。除了不断完善相关技术应对各种安全问题，新兴攻击和挑战之外，企业安全保障制度、行业自律监管机制和国家通过法律确定的强制手段方面还有需要完善，我们缺少或者没有系统化设计的相关体系进行扩展和延伸进行数据治理，这样有可能会导致数据治理的碎片化，以及一致性缺失。是不是有可能围绕数据来进行宏观的顶层设计，我想这是一个问题。
