浅析大数据标准化工作现状与建议
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摘要：随着大数据技术的快速发展和应用的不断深入，大数据标准化工作的重要性日益凸显。加强大数据标准化工作，对于发展社会主义市场经济，提高社会综合治理能力，以标准化助力新时代高质量发展具有十分重要的意义。该文在分析国内大数据标准化工作现状的基础上，提出了大数据标准化工作的建议。
关键词：大数据;标准化;现状;建议
中图分类号：TP393 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2020）03-0005-02
1 大数据标准化背景
全球已步人大数据时代，大数据将是新时代创新、竞争、生产力提高的前沿。当前，世界各国都认识到了大数据带来的巨大变革和无限潜能，纷纷制定相关政策，积极推动大数据相关技术的提升。
1.1 大数据定义
大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
普遍认为，大数据的四个典型特征（“4V”）就是它的定义：海量的数据规模（Volume）、高速的数据更新和交换（Velocity）.多样化的数据类型和来源（VarietY）、低成本创造巨大的价值（Val-ue）。
1.2 大数据标准化需求
大数据对生产、贸易、消费等活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力等方面产生越来越重要的影响，也提出了越来越迫切的标准化需求。
如同其他信息技术一样，标准化是大数据发展的基础和前提。通过广泛参与、协商一致，标准促进互联互通，标准有利于大数据开放、共享。通过标准化，可以打破大数据的信息孤岛、数据烟囱，能够有效整合资源、固化创新成果、形成统一规范、提供安全保障。通过标准化，可以带动和激发大数据在构建数字经济、提升治理现代化水平、保障改善民生等各方面工作的巨大优势，实现最佳秩序和最大经济社会效益。
举例而言，我国大力推进数字政府工作，势必需要开展政务数据的整合共享，但是在开放共享的过程当中，面临的数据交换、数据接口、开放模式、数据安全、网络安全、数据归属等不同环节，都需要相应国家层面的法律法规和标准的制修订，来规范各项工作的推进。
2 国内标准化现状
2.1 国家标准
国家非常重视大数据标准化工作。在工信部和国家标准委的领导下，早在2014年就成立了全国信标委大数据标准工作组，积极推动大数据标准化工作，取得了很大进展和成效。据统计，目前我国已发布、报批、立项、在研和拟研制的大数据相关国家标准已达70余项。其中，如大数据术语、参考架构、数据管理能力成熟度评估模型等多项大数据基础类国家标准已经发布实施。
结合我国大数据标准化发展现状和标准化需求，提出了由七个标准类别组成的大数据标准体系框架，即基础标准、数据标准、技术标准、平台和工具标准、管理标准、安全和隐私标准、行业应用标准：
（1）基础标准：大数据基础标准，比如大数据的定义、大数据参考架构、大数据平台架构标准等，为整个标准体系提供包括总则、术语、参考模型等基础标准。
（2）数据标准：大数据的核心价值在于对多个不同来源的数据进行关联分析，因此包括数据交换、数据开放共享在内的相关标准就显得尤为重要。
（3）技术标准：主要针对大数据相关技术的规范和标准。比如，大数据开放与互操作标准主要是指针对不同层次功能系统之间开放、互联与互操作机制方面的技术标准。
（4）平台和工具标准：主要针对大数据相关系统平台和工具的技术、功能、接口等进行规范和标准化。
（5）管理标准：管理类标准是大数据标准体系重要基石支撑，主要对数据管理、运维管理和评估管理三个层级进行规范和标准化。
（6）安全和隐私标准：大数据安全虽仍继承了传统数据安全和系统安全，但正是由于如前所述的四个特征f“4V”），又有了其特殊性，主要表现在数据交易、数据分类分级、电子货币安全、个人信息安全等方面。
（7）行业大数据应用标准：主要是针对为电子政务、社会治理、通信、金融、电子商务、智慧城市等行业领域服务的标准化相关工作。
2.2 行业和地方标准
中国通信标准化协会（英文缩写CCSA）是国内开展通信技术领域标准化活动的科研机构，重点研究大数据技术产品标准化以及开展大数据安全方面的标准研究，目前有多项大数据管理、大数据处理、大数据平台测试等方面的标准规范正在编制过程中。
此外，上海、广东、湖北、山东、贵州、四川等省主要围绕政务服务、资源开放共享、数据汇集、数据安全等方面制定了多项地方标准。比如，“中国数谷”贵阳以政府公共数据关键共性标准建设为重点，参与创建国家技术标准创新基地，组织开展大数据地方标准的制定与实施，积极参与国家大数据标准研制和示范。
3 大数据标准化工作建议
综上所述，目前我国大数据标准化工作在基础术语、数据资源、交换共享、数据管理、工业大数据等方面开展了大量的标准研制工作，初步建立了大数据标准体系，取得了可喜成绩和显著成效。但由于我国大数据标准化工作起步晚，工业大数据和政务大数据领域以及大数据产业领域发展不均衡，大数据行业发展变革快等原因，大數据标准化依然任重道远。对大数据标准化工作，主要有以下几点建议：
一是重点加强顶层设计，完善大数据标准体系建设。结合国内外大数据技术、大数据产业、数字政府、数字经济领域及其标准化现状，不断提炼大数据标准化需求，适时修改完善大数据标准体系。围绕推动数据融合、打通数据壁垒、建立数据资源共享体系、充分利用数据管理新模式等重点工作任务，强化标准体系规划布局和发展路线研究，发挥标准的规范引领作用。 二是要深入标准化需求调研，加强以需求为导向的标准研究。要加强大数据创新技术与标准化、助力贴近实体经济建设的标准研制。围绕我国实体经济发展需求，加强大数据在实体经济发展应用中的标准化需求调研，大力开展行业应用领域大数据标准研制工作，以标准化的手段推动产业改革，激活大数据与实体经济融合发展。
三是加强大数据重点领域标准应用示范工作。大数据标准对于实体经济高质量发展的引领作用，归根到底要体现在标准在产业的应用中。需要针对重点行业、产业、地区，开展大数据标准试验验证和试点示范工作。建议围绕数据开放共享、数据管理、工业大数据等领域的重点标准，优先在大数据综合试验区和大数据产业集聚区建立标准示范基地，开展标准应用示范工作。
四是加强大数据标准的宣贯和大数据标准化人才培养工作。大数据领域的相关标准需要全社会的广泛参与，让更多行业企业参与标准化工作。同时标准化的推进程度和应用深度对大数据行业产业发展的健康性和持续性有着重要的促进作用。建议鼓励支持行业协会、高等院校、科研院所设立大数据标准化研究机构，大力培养大数据和标准化相融通的复合型人才。
五是加快我国大数据标准的国际化步伐，提升国际标准话语权。要充分利用我国资源和市场优势，密切关注国际标准和技术发展趋势。要找准发力点，鼓励和组织国内专家积极参与国际标准化活动，推动我国大数据标准的国际化进程，將创新成果融入国际标准，推动提升我国大数据国际竞争力和影响力。
4 结束语
大数据标准化是大数据行业良性发展的基础，加强大数据标准化研制，对推动我国大数据产业进程，加快技术与标准的相互融合，推动国家大数据发展战略和数据立法具有重要意义。在全球范围内大数据标准化尚未形成完善体系的今天，企业、行业协会、科研机构等应当更多投入到大数据标准研制当中，同时积极将我国大数据标准科研成果与需求加强国际化交流，努力实现大数据等新兴产业在新一轮竞争中立于不败之地。
参考文献：
[1]吴军.智能时代一大数据与智能革命重新定义未来[M].北京：中信出版社，2016.
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[4]王俊.大数据安全标准研究进展[J].中国标准化，2019（6）：216-218.
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