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| 進入後疫情時代，數據多元化、高通量、分散隨機等特點進一步凸顯。 |
中評社北京9月13日電／今年突如其來的新冠肺炎疫情，對中國的社會治理體系和治理能力是一次大考。在這場疫情防控阻擊戰中，大數據技術展現出廣闊的應用前景，其與交通、醫療、教育等領域的深度融合，提升了疫情防控的組織和執行效率，是科學戰疫的重要利劍，讓人印象深刻。不過，在此次疫情應對中，也暴露出大數據及其智能技術在發展應用中存在的諸多瓶頸和制約。
光明日報發表中國科學院科技戰略咨詢研究院副研究員王光輝文章表示,大數據的核心在於多源數據的互聯互通，但此次疫情防控中數據分散割裂、聚而不通、通而不用的問題較為明顯。數據開放共享不足，信息孤島問題突出。疫情防控每時每刻都產生著大量的疫情大數據，但回過頭看，各渠道獲取的疫情數據普遍存在數據口徑不規範、統計時間不準確、數據信度待提升等問題，多源數據質量堪憂，治理效率相對較低。此外，疫情期間，中小型企業應用大數據技術研發的創意小發明，有效支撐了疫情防控及復工復產，如無感人體測溫系統等“小”技術。然而，進入後疫情時代，這些“小”技術如曇花一現，如AI測溫系統等出現軟件升級延緩問題，嚴重影響新技術的持續發展。數據產業規模欠缺，“小”技術韌性不足的問題值得引起關注。
文章指出,進入後疫情時代，數據多元化、高通量、分散隨機等特點進一步凸顯。作為一項複雜的系統性工程，大數據技術發展亟須補短板、強韌性。要加快打通多方數據壁壘，提升治理數字化水平。國家層面應給予數據匯聚適度授權，探索基於區塊鏈技術的數據共享新模式，實現跨部門、跨平台、多源頭數據的開放共享。結合數字身份標識技術，增強接入數據可信認證，推進國家人口基礎數據、法人單位信息數據、空間地理基礎數據等後疫情相關數據的跨部門、跨區域開放共享。
要加快制定多維標準體系，補齊數據標準化短板。系統梳理疫情防控過程中暴露的大數據技術標準化建設短板，圍繞數據共享、流程再造、服務協同等要求，規範數據口徑、統計標準、數據信度等。結合當前經濟社會發展的形勢及挑戰，以國家標準、行業標準、地方標準為主體，以團體標準為補充，盡快制定疫情大數據收集利用的標準體系。綜合應用大規模異構數據融合、認知計算等技術，深化政府數據和社會數據關聯融合利用，提升後疫情時代數據治理效率。
要加快培育強化創新生態，增強技術產業化韌性。借助疫情防控大數據技術應用實踐，加快大數據技術協同創新共同體建設，建立創新要素開放共享機制，培育強化後疫情時代的大數據技術創新生態。加快大數據創新鏈與產業鏈的深度融合，尤其是加強大數據相關技術與防控物資智能物流、信息技術產業、人工智能與智能裝備等後疫情產業的內嵌融合。圍繞大數據關鍵技術疫情防控實踐的積極進展，逐步完善大數據工具、平台和系統產品體系，增強技術產業化韌性。
加快釐清數據權責邊界，落實大數據監管監督。明確大數據存儲、使用、傳輸、發布的權責關係，提升大數據安全管理水平，防範各種個人信息的大規模收集、使用可能帶來的數據洩露風險。重視信息安全與隱私保護，建立安全、可信的數據加密和認證保護技術，制定相應的原則和標準完善大數據分類保護機制，築牢後疫情時代大數據安全韌性。
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