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　　2018中國IT市場年會——工大數(shù)據(jù)與云計算高峰論壇”在北京香格里拉酒店隆重舉行。北京大學電子政務研究院副院長、北京大學博雅數(shù)據(jù)研究中心主任楊明剛在大會上發(fā)表了主題演講。

　　以下為演講實錄：
　　各位朋友下午好，今天北京陽光明媚，春暖花開，也非常高興我們來這一場大數(shù)據(jù)的盛會，非常有幸跟大家一起分享我們在過去的一段時間里面，在政府大數(shù)據(jù)以及我們上夜大數(shù)據(jù)里面的一些感想或者所想所得，我分享的主題是變革與創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)重塑社會治理和公共服務。因為我們北京大學電子政務研究院基本上從事的是政府大數(shù)據(jù)相關的研究應用。在商業(yè)大數(shù)據(jù)我們也做了一些探索和嘗試，今天分享更主要圍繞政府大數(shù)據(jù)。
　　下面主要分享兩大塊兒，第一塊有關社會治理以及黨中央國務院提出的國家治理能力，治理體系現(xiàn)代化，治理能力現(xiàn)代化，大數(shù)據(jù)在中間能扮演什么樣的作用。第二部分，在未來商業(yè)變革中，大數(shù)據(jù)會起到什么樣的作用。在講到社會治理以及政府大數(shù)據(jù)相關內容之前，跟大家先分享幾個事件，為什么會分享社會的熱門事件呢？他給我們的社會智力，給政府大數(shù)據(jù)的應用其實特別有關系。去年11月18號北京大興發(fā)生了一次大火，北京市出臺了相關的政策，但是這些政策后來廣受非議，包括網(wǎng)絡輿論大面積的非議。我們在政策出臺之前，要做真正的大數(shù)據(jù)決策，相關的支撐，不能拍腦袋。這個小女孩的形象可能大家記得很清楚，這個照片在互聯(lián)網(wǎng)上廣為流傳，后面還有幾幅圖片全世界再灌注，這些圖片在網(wǎng)上已經(jīng)看不見了。在很多公共政策決策中，是我們有沒有通過大數(shù)據(jù)的方法，對我們市政的措施提供科學依據(jù)，決策依據(jù)，包括驅趕低端人口，還有煤改氣等等。這幾個措施后來都是北京叫停，對整個政府的治理，對黨和國家的形象帶來了非常大的負面?zhèn)�害�?BR>　　我們用大數(shù)據(jù)的方法梳理相關的節(jié)點，事件他社會的傳播影響力非常有價值，經(jīng)驗或者教訓在這些事件中我們可以看的非常清楚。包括在國內外，在海外也引起了大量媒體的熱議。很多人會質疑社會治理一刀切，通過大數(shù)據(jù)的方法，如果我們在座是市委書記，市長，通過這張圖，我們公共治理政策決策出來的時候，公交卡的數(shù)據(jù)，出行的數(shù)據(jù)，大致可以判斷出來哪些人在多少公里之間移動，我們通過相關的特征分析，基本上可以鎖定哪些人在城市，主城區(qū)跟郊區(qū)之間的往來，基本上可以判斷出來他住的哪些區(qū)域，我們發(fā)現(xiàn)所有的低端人口，或者是外來人口，主要集中在北部，昌平區(qū)，朝陽區(qū)，豐臺區(qū)。大家可以看大興的分布并不是很顯著，這是公交卡的數(shù)據(jù)，是呈現(xiàn)正相關的。我們對出行數(shù)據(jù)分析以后，我們在天津大張旗鼓的搞這樣的事情，在大興可能方向本身就是有問題的，通過大數(shù)據(jù)方法，如果政策出臺之前聽取大數(shù)據(jù)相關分析，可能我們政策就不會有很多的盲目性，當然也不會有后來那么多負面的東西。通過這個事件，我們基本上可以總結出來，用大數(shù)據(jù)來決策，可能比拍腦袋決策來的更靠譜，更準確。
　　這些事件都是這樣的，通過公共事件的分析，公共事件網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)也可以把他歸為政府大數(shù)據(jù)，或者政務大數(shù)據(jù)的一部分，其實也很牽強，大家知道在今天政府作為一個數(shù)據(jù)的重要生產(chǎn)方，他占據(jù)了目前份額里面60%以上的社會數(shù)據(jù)，隨著我們整個智慧城市，以及我們現(xiàn)代城市發(fā)展，以及現(xiàn)代商業(yè)發(fā)展，很多數(shù)據(jù)由社會產(chǎn)生的，這塊兒的數(shù)據(jù)量越來越多。而且隨著智慧城市以及電子政務的發(fā)展，我們城市管理中也產(chǎn)生了大量的實時數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括我們的水務數(shù)據(jù)，交通數(shù)據(jù)，人口移動數(shù)據(jù)，電力等等，圍繞城市相關的所有數(shù)據(jù)，有了這些數(shù)據(jù)之后我們才能做更多的大數(shù)據(jù)分析。今天互聯(lián)網(wǎng)公開這些數(shù)據(jù)，每個企業(yè)都可以拿到，每個企業(yè)在上面做了很多工作。過去一段時間，攝象頭的數(shù)據(jù)，在我們北京市的攝象頭基本上遍布大街小巷，對我們從事社會治理，或者說城市管理的人來說是非常好的東西。這種數(shù)據(jù)跟個人的隱私也相關，比如電子商務平臺購物數(shù)據(jù)，社交媒體上溝通數(shù)據(jù)，表達數(shù)據(jù)。通過這些數(shù)據(jù)我們可以鎖定這個人現(xiàn)實活動的軌跡，網(wǎng)絡上的態(tài)度傾向，或者對某類事件的態(tài)度。基本上能夠對我們每一個人進行很精準的數(shù)據(jù)畫像。
　　說到大數(shù)據(jù)不是大水漫灌的概念，他有了大數(shù)據(jù)以后，讓我們可以更精準的關切到每一個人的關切，也就是說，有了大數(shù)據(jù)，其實我們不是講這一群人怎么樣，我們要鎖定每一個人個體需求，通過大數(shù)據(jù)。我們能捕捉到這個城市中，或者我們社會中需要給予關切的人，比如精準扶貧，城鄉(xiāng)一體化建設，其實需要我們每一個個體通過大數(shù)據(jù)給予更多的關注，這才是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)不是一個籠統(tǒng)的概念。有了這種數(shù)據(jù)的精準畫像，通過大數(shù)據(jù)的方法，讓我們把真正需要給予關注的信息給予關注。比如說我們在研究社會治理中，那些極端的事件，那些個案數(shù)據(jù)，其實就是我們需要關切的數(shù)據(jù)。換一個場景來說，比如說在社會綜合治理中，我們涉恐涉暴的信息，一定是跟這些大的數(shù)據(jù)不同的，他帶有異常的數(shù)據(jù)特征，包括電信詐騙。尤其去年有那么多的學生馬上入學了，遭遇詐騙，后來想不通心臟病復發(fā)出現(xiàn)人命，從某種意義上說銀行或者電信部門，對異常的數(shù)據(jù)流動我們可以監(jiān)測的，或者說異常數(shù)據(jù)在合規(guī)的樣本中間之占10%。我們通過一種方法完全可以發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)就是電信詐騙的數(shù)據(jù)，或者說涉恐涉暴的數(shù)據(jù)，或者說異常的業(yè)務流動數(shù)據(jù)，我們完全可以發(fā)現(xiàn)，或者通過一種方法預警，及早的發(fā)現(xiàn)。
　　說到大數(shù)據(jù)，有很多概念性的東西我就不說了，在整個大數(shù)據(jù)中間還有一個結論性的東西，美國有一個叫巴拉巴西的一個人，翻譯過來叫爆發(fā)。他提到人類行為的93%是可以預測的，換句話說我們今天在互聯(lián)網(wǎng)的活動，包括我們今天來開會，完全可以畫像。也就是說有了這種畫像，可以對未來一個月我們的消費行為，社交行為，或者說我們的出行行為都能夠做出基本上方向上的判斷。其實這就是大數(shù)據(jù)，在今天每個人，在網(wǎng)絡的時代，在數(shù)據(jù)時代我們都是透明的，再換句話說其實沒有什么隱私，我們的銀行消費數(shù)據(jù)，網(wǎng)上表達數(shù)據(jù)，換個馬甲一樣可以發(fā)現(xiàn)，我們在微信上的討論，溝通，其實都是有跡可尋的，那些犯罪分子，包括暴恐分子他們會隱藏這些數(shù)據(jù)，不用手機，也不用傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)手段，面對面溝通，他想方設法的掩蓋這種數(shù)字的痕跡，或者數(shù)字的蹤跡。對絕大部分人來說這些數(shù)據(jù)其實我們是心理很坦蕩，也無所謂，這里會引出更嚴重的問題，數(shù)據(jù)隱私權邊界問題，我們登陸一個網(wǎng)站的時候，我們已經(jīng)默認了數(shù)據(jù)全部交給他了，登陸淘寶，京東的時候會默認家庭住址，購物偏好，都交給他了。所以在今天大數(shù)據(jù)的時代，說到隱私權的話題延展起來比較寬泛。
　　在過去很長時間，我講過很多課，有一次我去東北某一個公安廳，跟負責技術的一個領導在溝通，都是好朋友了，在內部的會議上就問到我一個問題，他說楊老師，有很多人跟我講大數(shù)據(jù)，其實我到今天我都搞不懂什么是大數(shù)據(jù)。第二個問題，這個大數(shù)據(jù)對我有什么用，大家知道在很多行業(yè)，比如說金融、電信、政府部門已經(jīng)覺得過去20年里面，建了很多信息化的系統(tǒng)，盡管這些系統(tǒng)之間是互相屏蔽的，或者數(shù)據(jù)是隔離的，目前沒有融合，這也是我們大數(shù)據(jù)企業(yè)要做的事情，目前刑偵系統(tǒng)，交管系統(tǒng)，反恐系統(tǒng)，社會治安管理系統(tǒng)等等，垂直的系統(tǒng)，在部門內部有很多垂直系統(tǒng)，我用的非常好，提高多少破案率，提高多少案件的結案率，非常好。為什么要用大數(shù)據(jù)？其實這個話也問給我們在座每一個做大數(shù)據(jù)的這些企業(yè)界，或者學界的人，為什么客戶要去做大數(shù)據(jù)系統(tǒng)？去做數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)？去做數(shù)據(jù)整個可視化展現(xiàn)系統(tǒng)。這里面有一個問題，用一句話點破企業(yè)政府的顧慮，在過去比如說緝毒的部門跟兇殺案部門，跟交通管理部門，數(shù)據(jù)是沒有在一起的，但今天這些數(shù)據(jù)如果放在一起，可以很精準的還原一個人立體的畫像，這個時候我們很容易發(fā)現(xiàn)犯罪線索之間某種潛在的關聯(lián)關系，比如銀行卡關系跟犯罪分子出境數(shù)據(jù)，住店數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡上的消費數(shù)據(jù)，是有某種關聯(lián)關系的。也就是說我們常規(guī)大數(shù)據(jù)分析，當然是像天氣預報一樣，分析股票趨勢一樣，我們可以分析的非常好。因為數(shù)據(jù)之間是強關聯(lián)關系，但是在某些場景下面，比如說涉恐涉暴，公共治安管理，犯罪分子想方設法的降低關聯(lián)關系，這個時候我們就需要用一種獨特的分析方法，區(qū)別于傳統(tǒng)的，像股票分析那樣的他是有規(guī)律的，強關聯(lián)關系，弱關聯(lián)關系，我們要發(fā)現(xiàn)異常點之間潛在的關聯(lián)，或者發(fā)現(xiàn)新的知識。
　　第一張圖我在很多場合也講過，跟大家分享過，在草中間發(fā)現(xiàn)一根針，每個草的物理屬性我們是知道的，每根針物理屬性我們也是知道的，就像中國古代沒有計算機的時候，用數(shù)據(jù)統(tǒng)計的方法發(fā)現(xiàn)某個特征。比如找尋中共黨員民族是漢族的，或者博士畢業(yè)的，本科畢業(yè)的，檢索出來而已，這張圖其實是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，他只是大數(shù)據(jù)分析中很簡單的一部分，基礎的部分，真正大數(shù)據(jù)，在目前社交網(wǎng)絡，或者現(xiàn)代社會治理，潛在的數(shù)據(jù)關聯(lián)才是我們大數(shù)據(jù)分析的本質。比如說金融詐騙，反洗錢的線索，或者誰可能是犯罪分子，哪一筆交易可能存在問題，這個時候我們要通過傳統(tǒng)方法是看不見的，要借助某些必要的工具去發(fā)現(xiàn)，就像這樣的立體圖我們很多人都看過，看半分鐘才能看見里面有字或者里面有小動物，真正大數(shù)據(jù)分析，或者未來的大數(shù)據(jù)分析其實是這樣的東西，在一堆看似沒有關聯(lián)的數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)某些潛在的數(shù)據(jù)邏輯。
　　這是可視化的分析方法，這里面有很重要的一個體系，我見過很多大數(shù)據(jù)的企業(yè)，做大數(shù)據(jù)分析，包括做底層融合，數(shù)據(jù)整個結構化處理，其實用的都是基于二維表這樣的關系數(shù)據(jù)庫，但是某一類場景中，比如說電信詐騙，商業(yè)欺詐案件，我們需要用一種圖數(shù)據(jù)庫方法，去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間某些關聯(lián)關系。這些圖數(shù)據(jù)庫不知道在座有沒有企業(yè)做，很少見到有企業(yè)專門研究圖數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)分析，但是這方面是很大的市場，很大的場景需求，用圖數(shù)據(jù)庫分析異常的數(shù)據(jù)，或者說某些數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)關系。
　　這是圖數(shù)據(jù)庫在某些領域的應用，包括在公共安全或者是社會網(wǎng)絡，以及金融行業(yè)的應約。很容易發(fā)現(xiàn)某一類事件特殊的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，這是分析一些公共事件，也是很有名的一次暴恐事件的分析。
　　在過去幾年，我經(jīng)常碰到做政府信息化的企業(yè)，過去兩三年他們的名片已經(jīng)換了，從系統(tǒng)集成公司，系統(tǒng)公司搖身一變，變成了大數(shù)據(jù)公司。大數(shù)據(jù)在這些行業(yè)都存在，都有做大數(shù)據(jù)公司，但是這些基本都脫胎于過去的信息化基礎工程，很多時候大數(shù)據(jù)不應該成為大忽悠。大數(shù)據(jù)我們在座很多都是業(yè)界的，跳過了。在政府領域里面，其實大數(shù)據(jù)才剛剛開始，剛才我講的場景，我在公安廳給他們講課，問到過大數(shù)據(jù)有什么用，在犯罪的關聯(lián)關系中，數(shù)據(jù)源掌握的越充足，數(shù)據(jù)樣本占有越多，預測分析，某種關聯(lián)關系才能發(fā)現(xiàn)的更精準。很簡單的一個道理，目前整個政府的大數(shù)據(jù)這塊兒，在過去兩年中，不同的部門，包括工信部出臺了二三十個文件，不包括地方大數(shù)據(jù)規(guī)范。但這里面其實像中國的電子政務一樣，過去是九龍治水，在今天大數(shù)據(jù)應用中，依然可能會面臨這樣的問題。在智慧城市或者是數(shù)字城市中我們會發(fā)現(xiàn)很多省市都是摸著石頭過河，而且基本上信息系統(tǒng)都是有賴于一把手首長，他要懂就可能推進很快，他要不懂就很慢。我們今天還是存在這樣的問題，每個省之間是不通的，甚至在每一個省里面每個地區(qū)之間，每個市之間也是不通的。這就是我們整個智慧城市，電子政務的現(xiàn)狀，在這個基礎上，我們的大數(shù)據(jù)應該怎么做。
　　我們在過去的幾年里面，也跟相關的部門做大數(shù)據(jù)云政務的頂層設計，但是帶有強制性，規(guī)范性的標準沒有出來，從技術層面。所以今天我們每個城市都在搞大數(shù)據(jù)，基本上都是圍繞產(chǎn)業(yè)園區(qū)做產(chǎn)業(yè)，沒有人，或者沒有太多人去關注數(shù)據(jù)底層應該怎么構建，或者未來共享架構應該怎么布局，還沒有。所以我很擔心我們的大數(shù)據(jù)每個企業(yè)，政府這邊有選擇性的去做，最后發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)有很多云，這些云之間還是不能相通，其實這才是我們這個行業(yè)未來面臨的很大問題，我們所有人都會面臨，你今天做了一個行業(yè)，但是你要做其他省這個行業(yè)，障礙非常大，就是因為數(shù)據(jù)底層不相通，包括政府部門也是這樣。
　　大數(shù)據(jù)一定是一個趨勢了，黨中央國務院習總書記去年12月8號在中央政治局第二次學習會議上也特別提到數(shù)字中國，他把大數(shù)據(jù)提到了非常高的高度，無論大數(shù)據(jù)在社會治理，政府發(fā)展，公共服務，或者說未來整個的一帶一路布局中，大數(shù)據(jù)一定會起到非常重要的作用。所以今天我們已經(jīng)迎來了一個非常大的大數(shù)據(jù)領域機遇，在座的業(yè)界我們遇到了非常大的機遇，或者說大數(shù)據(jù)的風口。但是大數(shù)據(jù)在今天跟三年之前，更回歸于傳統(tǒng)實用的本質，如果說三年之前大數(shù)據(jù)是為了忽悠政府，希望政府來投入，政府上項目，在今天大數(shù)據(jù)已經(jīng)落在地上了，真正腳踏實地用大數(shù)據(jù)，為我們政府管理，為我們企業(yè)真正提供一些東西。不能再靠概念了，就像云計算一樣，云計算在頭五六年也是吹的天花亂墜，但是今天剩下的就那幾個了。
　　大數(shù)據(jù)目前應用困境也是跟電子政務一樣的，從根子上是一模一樣的，因為大數(shù)據(jù)說實在話，他也是屬于政府信息化的一類應用而已，他只是跟場景。他脫離不了中國電子政務大環(huán)境，或者說某些體制性的環(huán)境，更主要是標準，另外是應用場景。這個標準如果定不下來，應用場景再復雜多樣，哪個公司都在做，哪個業(yè)界的人都在里面研究，但是我們永遠形不成一種聲音，形不成一種趨勢的力量。所以我們也希望業(yè)界，相關學界，以及政府部門聯(lián)合推動大數(shù)據(jù)相關的標準設計。這個非常重要，我們經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)，悶著頭走，走錯了。經(jīng)常要低著頭，還要抬頭看路。
　　大數(shù)據(jù)在未來的智慧城市中，所扮演的角色會越來越重要。無論從我們的政府治理，以及我們對城市的有效管理，或者是城市的治理，大數(shù)據(jù)一定會起越來越重要的作用，比如說智慧交通，智慧水務，電力，相關能源布局等等，包括霧霾，北京今年的霧霾相對比較少，關停了很多周邊的工廠。但是一個大城市，或者中國的城市，在過去幾年我去了很多的城市，發(fā)現(xiàn)很多城市開始有霧霾，而且都出現(xiàn)了堵車，其實當然一方面是因為我們基礎建設沒有跟上，另一方面也是因為城市發(fā)展擴張，比過去要加快了很多。所以所有的城市都面臨一個問題，通過大數(shù)據(jù)方法，通過信息化方法提升城市的運轉效率。基本上我跟大家分享的也就是這么多了，說來說去大數(shù)據(jù)還是要回到一句話，讓大數(shù)據(jù)真正的為老百姓服務，為人民服務。用十九大報告中的一句話，不忘初心，方得始終，謝謝。