大数据时代下“一带一路”决策系统的构建

来源: 互联网
2015/7/9 11:53:05
我们生活在一个伟大的时代:一方面是以信息技术为核心的科技革命为人类提供了无限发展的可能,使得我们在新技术的装备下可以超越当下的局限而达到更远的目标;另一方面,中国三十多年的和平发展积蓄了巨大的能量,以至于需要带动周边共同发展才能保持中国经济结构的发展平衡,“一带一路”倡议的提出,为亚洲地区共享中国的发展繁荣提供了具体路径。

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“一带一路”大数据

决策系统的相关问题

“一带一路”大数据决策系统涉及几个关键问题,如果处理不好,就无法正常运行。主要有以下三个问题:数据安全、数据获取和数据处理。

一、数据安全

安全问题始终伴随着计算机信息技术。“棱镜门”事件让人们对信息安全产生了畏惧感。一方面担心信息安全,一方面又不得不使用信息技术。这是摆在政府 决策部门面前的一个困境。很多政府决策部门对信息安全采取了非常严格的措施,少数部门索性拒绝使用互联网,通过物理隔离确保信息安全。“一带一路”的决策 正好涉及这些敏感的决策部门。大数据决策系统恰好与这些部门的传统工作特点相背离,这正是推行“一带一路”大数据决策系统的一个难题。

笔者的思路是,“一带一路”的大数据决策系统是一个多层级、多板块、可分割和可拆卸的信息系统。首先,它的底层由基础性数据构成。这些数据是公开 的、原生态的,又非常庞杂,任何人都可以从网上或线下免费获得,有些数据可以付费获得。就“一带一路”而言,并非所有的数据都需要加密。凡是通过公开渠道 获得的数据都不存在信息安全问题。这些数据包括沿线国家社会经济发展的基本统计、主流媒体和社交媒体的公共话题、沿线国家政府企业和机构官方网站的信息以 及合法购买的信息资料。大量与“一带一路”相关的资料被聚集在特定的云层里,研究者在这个云端里进行“一带一路”的数据搜索,显然要比普通搜索引擎更有效 率,数据的价值密度更高。

其次,该系统的中层则存储着经过一定程度的加工、具有一定价值密度的数据,其中包括研究者之间的沟通和交流,这些数据记录着研究者对“一带一路”问 题的探讨过程。另外,系统也存储着智库对“一带一路”的研究成果以及国内外关于“一带一路”的研究资料。与原生态的底层数据相比,经过加工的中层数据体现 了研究者以及研究对象之间差异的个性特征。它不再是沿线国家的笼统性数据,而是包含了沿线国家某个地区、某个项目、某个利益集团的相关数据。对于研究人员 来说,这些数据专业性更强,对研究帮助更大。可以通过设置登录口令,以授权的形式予以开放。

最后,该系统的上层会涉及某些保密数据,但仍然属于低度安全数据,更多的是涉及个人机构的隐私而不是国家机密。这些数据包括个人和机构的信用等级、 通话记录、地理位置信息、网络商店消费记录等。当然可以提高阅读这类数据人员的资格,只有经过严格程序的审批才可以进入系统。对于以上大数据系统的安全维 护,目前的安全技术足以承受。另外,可以在“一带一路”大数据决策系统基础上打造另一个小数据系统。这个小系统与互联网物理隔离,只供相关研究者和决策者 使用。

二、数据获取

如何低成本、高效率地获取和更新巨量数据,是建设“一带一路”大数据决策系统的一个关键问题。在国内,地方政府和企业实行电子政务和电子商务,因此 可以轻易获得大量数据。但“一带一路”数据源基本上在境外,难以获得。因此,“一带一路”的数据基本上要另起炉灶。解决的方案是,一是采用普遍的数据采集 方式,通过机器采集方法,从互联网上抓取,或者合法购买各类相关数据库。二是通过市场运作,主动获取数据,即利用“一带一路”项目开发的机会,有意识地建 立和经营一批“数据驿站”。这些“数据驿站”设立在沿线国家境内,通过计算机后台将每天生成的数据自动传输到国内,汇入“一带一路”的大数据决策系统。 “数据驿站”的形式多种多样,可以是电商、孔子学院、电信、客运,也可以是连锁酒店、金融支付机构和物流机构等。起初,这些原生态数据的价值密度较低,但 经过数据专家和“一带一路”专家的处理,在外交决策和企业决策中将发挥重要的作用。

三、数据处理

当数据获取问题解决后,面对汹涌的海量数据如何提取所需的数据,也是令人苦恼的事情。尽管新技术可以提供数据处理的速度,但低质的“垃圾数据”仍然 充斥于大数据的海洋中。决策者不仅无法及时获得有用的数据,反而要为维持庞大的数据流支付高昂的云端空间成本和宽带成本。因此,“一带一路”大数据决策系 统的数据处理也必须要有快速提炼高质数据的解决方案。首先要有具体分析目标,然后根据目标要求,选择相关性最大的数据,剔除那些相关性低的数据。那些“垃 圾数据”其实并未消失,只不过回流大数据库,需要的时候还可以循环利用。其次,数据预处理。分析目标提供了数据处理的边界。我们不需要漫无边际地盲目收集 处理大数据,而是围绕分析目标进行数据分析和归类。经过数据预处理,分析的有效性可大为提高。第三,充分发挥小数据的功能。虽然大数据时代强调全体数据、 数据混杂性和相关性,但是在“一带一路”大数据决策系统这个特殊平台上,小数据时代那种随机样本、精确性以及追求因果关系的数据处理特性仍需充分考虑。举 例来说,虽然起初我们主要收集“一带一路”沿线国家的基本数据,但以后应将这些数据作为分析背景,而重点应该放在个别重要项目和人物上。对这些项目和人物 建立数据档案,尽可能收集其完整的数据。[4]

最后还是聚焦于决策小环境。无论大数据决策系统如何神奇,必须要考虑到决策者与大数据决策系统之间的关系。决策者往往肩负重任,工作繁重,不可能在 大数据处理上花费很多时间,但他们必须理解关键的数据并能运用。只有被他们所理解的数据,才会在决策中发挥作用。因此需要辅助机构即智库协助决策者筛选有 用的决策数据。智库的大数据处理功能一是核实和考证基本数据;二是理清数据的基本逻辑关系;三是排除“黑天鹅”等小概率可能。简言之,“一带一路”的建设 工作将逐步数据化和信息化,尽力避免各种低级的人为错误。决策高层将精力集中于机器无法处理的战略性判断和人际关系洞察。在大数据决策系统的辅助下,他们 在“一带一路”建设过程中所做的判断和决定将更为全面、到位和精致,从而将各种风险降到最低,实现决策的效益最大化。

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责编:樊晓婷
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