“数字中国”：领跑大数据时代

按照维基百科的定义，大数据是指无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

“大数据除了规模大外，还有复杂的一面。”中国工程院院士毛二可向《中国科学报》记者举了个例子：比如医生要了解某种疾病在全世界有多少例，怎么治？大数据可以告诉你在某一问题上怎么做是最科学的。

毛二可的科研工作经历了在图书馆查资料、从互联网上获取信息，再到大数据分析的阶段，他认为，大数据提供了一种比过去效率提高很多倍的方法和手段。

Hadoop创始人、大数据之父Doug Cutting曾表示，本世纪我们取得的许多进展，将会来自我们对所生成数据的更多理解。

实践证明，数据驱动的科学研究已经成为新的范式，同时我们还有数据驱动产业的创新，像滴滴打车、共享单车、微信、O2O零售等，都是大数据时代的产物。

正像中国航天系统科学与工程研究院院长薛惠锋说的，在这个时代，虚拟数字空间与现实世界平行存在、精准映射、深度交融，使一切物质皆可用数据量化，一切行为皆可用数据写真，一切关联皆可用数据表征，一切趋势皆可用数据预测。

超学科人才培养是首要问题

数据是基础性资源，也是重要生产力。复旦大学教授毛扬勇表示，全球范围内，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。

18年前，习近平总书记以“战略+”的高瞻远瞩，顺应互联网发展的历史潮流，在福建率先提出了“数字福建”的构想。今天，这一伟大创新不仅在八闽大地落地生根，而且上升为重大战略，“数字中国”的建设已经成为推动经济社会发展的强大引擎。

毛扬勇认为，实施国家大数据战略，是综合国际环境、技术趋势和中国形势作出的战略决策，必须把握大数据带来的战略机会，提升政府治理能力、实现经济转型升级。

“大数据要在中国强起来，第一个解决的问题就是‘人’。”毛扬勇接受《中国科学报》采访时直言，“发展大数据需要人才，而且需要我们自己来培养。”

2013年《哈佛商业评论》提出，“数据科学家是21世纪最性感的职业。”但遗憾的是，大数据人才短缺已成为全球性的问题。2012年麦肯锡曾预测，未来6年，仅在美国本土就可能面临缺乏14万至19万具备深入分析数据能力人才的情况。

“在数据学科还不成熟的情况下，不应将数据科学作为单个学科来看待。”毛扬勇表示，事实上，数据科学的广泛交叉性，决定了其人才培养的广泛交叉性。在人才培养方面要打破原有的学科限制，数据人才所需要的知识结构是涵盖和横跨不同学科，融合多学科的研究方法，甚至取代并超越它们，是一种新的视角和一种新的学习体验，即超学科。

让“大数据”化为“大智慧”

数字空间是个开放的复杂巨系统。系统之间、层次之间、地域之间、行业之间存在复杂的数据交互和关联关系，加之“人”的因素介入，使这一系统更为复杂。“这需要钱学森的开放复杂巨系统的思想。”中国工程院院士俞梦孙说。

他认为，大数据不是单纯的技术问题，“数字中国”建设过程中，一定要遵循系统科学的思想。

我们看到，互联网与大数据已经成为一类新的战略性人造资源融入到现代农业、先进制造业和服务业的创新发展过程中，极大地促进了我国供给侧结构性改革。

对此，中国中钢股份有限公司副总经理宫敬升深有体会。“泛泛地谈大数据是不行的，一定要把大数据、新的技术与传统的产业结合起来，才能有生命力。”他接受《中国科学报》采访时坦言，“作为传统产业的企业，我们对大数据和智能化是非常渴望的，希望能够依靠大数据来焕发企业的生命力。”