欧盟大数据价值战略研究与创新议程解读 作者:中国科学院信息工程研究所/黄超

出台背景

2013年11月,欧委会副主席尼莉·克洛斯在一次ICT活动中,呼吁成立欧洲范围内的大数据公私合作伙伴关系(Public Private Partnership,PPP)。为了完成这一目标,欧盟软件与服务技术平台NESSI(Networked European Software and Services Initiative,欧盟委员会认可的技术平台)提出了建立欧盟大数据契约的合同制公私伙伴(contractual Public Private Partnership ,cPPP),cPPP将在欧盟层面代表欧委会主导大数据技术主题领域的研发创新活动。

2014年4月, NESSI与欧盟第七框架计划“Big项目”的合作者联合发布了《欧盟大数据价值战略研究和创新议程》(European Big Data Value Strategic Research and Innovation Agenda,SRIA)草案,旨在描述欧洲未来5至10年推进实现大数据价值主要研究的挑战和需求,并征求意见;2015年1月,欧盟大数据价值联盟(Big Data Value Alliance,BDVA)正式发布了该议程。

本议程明确了cPPP的总体目标,包括数据、技能、法律和政策等方面;具体目标包括通过研究和创新使技术领先,将大数据应用转化为新的商业机会,加速商业生态系统和商业模式的形成,成功解决社会卫生、能源、运输和环境等面临的挑战等;确定了大数据技术和非技术优先发展领域,以及研究和创新路线图;对大数据的价值进行了多维度描述,解释了大数据战略的重要性,预测了2020年欧洲大数据价值情况,分析了欧洲发展大数据的优势、劣势、机会和挑战,设定了欧盟国家和区域层面的发展目标,实现未来欧洲在世界创造大数据价值中的领先地位。

大数据战略的重要性

议程指出,经济和社会活动一直依赖于数据,而如今数据量大、速度快、类型多等大数据特点使得社会和经济正在向数据驱动的社会经济模式转变。在数据量显著增长、数据重要性持续增加的同时,数据访问的便利性和ICT系统的可用性也在持续提升,人和系统的连接无所不在。这也导致了围绕大数据的价值加紧开展强大的数据处理工作,涉及数据的采集、存储、分析、处理和可视化等各阶段。    

目前,欧洲已经启动了开放数据行动,以提供公共部门、企业和科学界的数据访问。议程预计,到2017年,在欧盟各部门采用大数据技术或服务后,将增加375万就业;到2020年,全球将有16ZB的数据,这意味着从2013年到2020年数据量每年增长速度超过236%,大数据将提升欧洲1.9%的GDP,这等同于欧盟一年的经济增长量。

大数据时代,欧盟各行业面临者巨大的挑战,同时也面临难得的发展机遇。该议程从7个方面指出了在欧盟建立良好的大数据生态系统所需要解决的主要挑战,包括保证数据可用性、可访问性,培养数据专家和数据分析工程师,发展欧盟范围内的数据集相关法律,开展大数据相关技术研究与突破,研究新的大数据应用解决方案、挖掘大数据商业模式,发挥大数据在社会各领域的作用等,为每个方面设立了明确的发展目标,并对提出大数据发展目标的预期影响进行了研究,并设定了关键绩效指标,以评估预期影响。

实现cPPP目标的四大机制

为实现cPPP目标,该议程提出了四大应对机制,包括创新空间、灯塔项目、科技项目和协作项目。

欧洲大数据价值相关者包括ICT供应商、最终用户、大数据服务公司和科研学术机构。通过大数据价值相关者的广泛讨论,得出了实现目标需要集合各个领域专家的跨学科解决方案的结论。因此,需要建立欧洲范围内的跨组织、跨部门的研究创新环境,使得大型和中小企业容易发现基于数据整合和分析的商业机会,并将原型测试可行的业务进行实际部署。创新空间正式希望通过建立跨组织、跨部门的创新环境,用跨学科的方式应对各种挑战,是其他研究和创新活动的枢纽和基础平台。创新空间将促进研究先进的大数据技术、应用和商业模式,并将技术和非技术活动结合起来,形成最佳实践。大、中小企业的需求驱动创新空间的建立,因此受到企业界的一致好评,企业很容易通过该空间捕捉到发展机遇。

灯塔项目进行大规模数据驱动的示范项目,其主要目标是推动更好地理解大数据应用和解决方案。灯塔项目将通过利用现有技术或非常接近市场的技术,通过创新的方式集成在一起来展现大数据价值。该项目可为其他领域提供可复制的经验,以促进业务增长和创造就业。

科技项目主要关注优先发展的大数据技术方面,为创新空间和灯塔项目提供技术基础支持。

协作项目将致力于具体的研究创新活动,在实现cPPP时确保协调性和一致性,为在技能、业务、政策、监管、法律和社会领域下的活动提供支持。

九大优先创新发展领域

欧盟大数据发展目标和实现机制将共同确保欧洲在世界大数据发展中的领先地位,议程通过对一些技术和非技术领域的优先支持来达到这一目标。

该议程确定了九大优先创新发展领域,包括五项技术领域和四项非技术领域。技术重点优先领域为深度分析(提高对数据的理解), 优化架构(为分析数据静止和运动中的数据),隐私和匿名机制(使更多的数据成为大数据价值链的一部分),可视化和用户体验,数据管理工程。互补的非技术重点优先领域包括技能培养,商业模式和生态系统,政策、法规、标准化,社会感知和社会影响评估。

2016-04-02 14:12
来源:中国信息安全杂志(2016.03)
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