不愿放弃过去已经熟悉的做法，这就是习惯的力量。管理就是如此，人们总是不喜欢在管理上进行创新。守旧或有本能的一面，不管是国家、企业还是个人。
耶鲁大学的教授金·豪尔说：“什么是现代化？现代化就是有系统地、持续不断地、有目标地运用人类的各种能力控制自然和社会环境，以达到人类的各种目的。”我的解读就是，现代化需要不断地创新，提升社会治理模式，这是人类文明进步的基础。
要提高中国的社会治理水平，就需要改革和更新当前的治理模式。就像在战场上，军队的作战模式随着武器的发展不断进步一样，大数据技术的发展，也使现在的社会治理模式迎来了一场可能是人类历史上最根本性的变革。比如可以在福利、行政、交通、应对突发灾害、维稳等工作范围中使大数据技术发挥更大的作用。
如果说西方国家由于它们雄厚的积累和先发优势，即便国家需要突破某些障碍，也只是面临一两个问题的话，那么今天的中国就是在面临数个“十字路口”，而且不容许犯下任何一丝错误。
消除“数据割据”与“数据孤岛”
如果我们把数据比喻成某种资产，在割据状态下，数据市场呈现出来的是这种形态：每个人都躲在自己的房子里闭门造车，收集和增加数据（资产），捂紧口袋，待价而沽。互相之间获得数据是非常困难和缓慢的，中间需要讨价还价、建立信任和足够多的时间成本，而每个数据商（独立的家）就像一座座孤立的小岛。
当我们尝试数据的治理进入到实质阶段时，就会发现有这三个问题在阻碍我们的工作：数据割据、数据孤岛和数据质量。它们既是统一的整体（危害通常一起爆发），又可以在某些阶段单独呈现。数据割据--因为制度、部门保护主义或小团队利益等人为的因素造成的数据分散的现象；数据孤岛--因为技术差距和遗留问题等形成的数据分散与无法集中共联的现象；
数据质量--主要包括数据的真实性、完整性和一致性。我们都知道数据质量的好坏直接影响着“数据资产”的价值，但解决却非一蹴而就，需要各方面的综合提升，比如技术、制度、文化等多领域的努力。
数据割据现象更多存在于国家各部门、各地方之间，大型企业也会造成数据割据现象。基于它必将产生的、对于效率的危害，数据割据是我们首先要消除的不良现象，它违背了大数据时代的精神，急需人们拿出解决办法和协作诚意。具体来说，割据造成的数据孤岛有几个让现代人已经无法忍受的特征：一、数据使用者（用户）的成本不断叠加，在一项服务中重复支付成本；二、阻断技术的进步，难以实现产业联合；三、“跨岛”合作的环节烦琐缓慢，信息共享缺乏实时性。因此，虽然国内的各行各业都对数据资产充满了向往，将手头的巨量数据转化成盈利，这是一个光明的前景，但人们更担心的则是“数据割据”的现实，它让这个前景蒙上了一层厚厚的阴影。
比如，淘宝网对八度网络公司的警告，认为它的“超级数据平台”侵犯了淘宝“数据魔方”的软件著作权。中国政府没有办法进行表态，因为我国目前还缺少数据资产归属权、使用权的立法，也没有界定网络上公开的商品价格的数据，它是应该只属于淘宝公司呢，还是应该打开大门，让其他公司也有权利分享。淘宝和腾讯微博先后屏蔽掉百度的蜘蛛爬虫也是一个明证。
现在国内的互联网巨头都掌握着大量的也是部分的消费者数据，像百度、腾讯、阿里巴巴集团三大互联网公司分别掌握搜索、社交和消费数据。这三方数据如果能汇总在一起，可以拼凑出一个完整的网上信息的数据关联图谱。但现实是它们之间没有合作的意图，相反却是高筑墙，阻止数据外流，至少不会让对方轻松地得到。
从大数据的本质来看，其开放与分享精神在中国碰上了数据割据的壁垒。人们知道只有分享才能充分发展大数据的巨大价值，实际做起来却不是这么回事，理想和现实之间还存在着几乎无法跨越的鸿沟。一位供职于国内某知名IT公司的大数据专家梁先生说：“中国的互联网巨头本质上都还是封建割据的思维，没有认识到信息的流动才是互联网的精髓。”梁先生长期关注大数据，他认为，这些互联网公司都认识到了数据将是未来发展的战略性资产，所以它们不会轻易拱手让人。但正因如此，才造成了中国目前的大数据产业缺乏完整性和一致性，使得可利用价值大打折扣。
特别是对处于大数据产业中下游的中小型企业来说，相对于淘宝、百度等巨头，它们没有技术优势，如果再缺乏数据源头的支持，将真正地在运营和布局上处于尴尬的境地：虽然有锅，但是无米。
在业内进行调查时，很多经理人都反映说，即便巨头们口头上承诺会开放，会让其他公司分享数据，可实际上是“挂羊头卖狗肉”，没有真心诚意将数据源开放，或者它们只允许在其各自的平台上运行。
在政府部门中也存在这个问题，比如我们社会中的个体信息，封闭在工商部门、银行、保险、公安、医院、社保、运营商等不同的机构手中，融合起来非常困难。基于部门利益保护主义，它们对信息共享缺乏动力，这是中国必须尽快革除的障碍。只有打破孤岛，我们才能看到中国的大数据时代的曙光。
大数据并不是存在于某一个部门之中，它发挥作用也不是某一个单独的部门可以实现的。政府需要从横向和纵向同时比较一些数据，来得出最贴近于事实的结论。因此，解决数据的割据和信息孤岛问题、提升系统建设的能力和规划势在必行。从技术层面看，云计算的高度灵活性正好对应了中国政府的需求。
我的建议是，大数据产业的发展，应由各级政府带头实现等级制数据开放共享。从上到下制定一系列针对性的政策和法规，引导和推动各行各业来开放数据，进行数据合作，将所有的数据熔到一个炉子里。在把握巨大商机的同时，也要做好利益的分配，并注重保护特殊信息。
工信部的规划：四项关键技术创新工程
较早前，中国就把云计算列为了新一代信息技术产业的重点领域，而且将在“十二五”期间给予大力扶持。在调查中，工信部的总经济师周子学介绍说，具体措施包括加快云计算技术研发的产业化，组织开展云计算应用试点示范，着力完善产业发展环境等。
中国已经开始行动，迈出了实际性的步伐。在“十二五”时期，工信部将把加快云计算产业列为重点，推动其服务的产业化，提高创新和信息服务的能力，并且要推进核心计算的研发，最终形成云计算系统解决方案的提供能力，使重大的产品产业化，形成服务标准和规范的管理体系。
在“十二五”规划中，工信部列举了与大数据有关的四项关键技术创新工程。它们是：
1.数据挖掘：解决对数据收集的能力；
2.海量数据存储：解决对数据存储的能力；
3.信息处理技术：解决对数据分类与分析的能力；
4.图像视频智能分析：解决对数据的高级分析的能力。这些都是中国大数据的重要组成部分。对此工信部的官员还说：“中国未来将出台更多的优惠政策，扩及中小型的数据中心，使大数据发展的政策空间更加广阔，利于企业的参与。”
中国规划建设的超大型数据中心的规模为1万个标准机架、拥有超过10万台服务器。从2011年以来，中国规划和建设的超大型数据中心达到了20~30个，它们分布在全国各地，也从国家获得了优惠政策。将来，这个优惠范围还将扩大到中小型的数据中心，逐步实现向基层发展。
而且，为了避免盲目地建设数据中心，在2013年初，中国多个部门就联合发文，共同发布了《关于数据中心建设布局的指导意见》，目的就是通过加强顶层设计和规划，引导数据中心的合理布局，让中国的大数据产业健康发展，走出一条富有中国特色的道路，为企业创造一个完善的政策环境。
建立大数据政府
“政府的前景？”在一次采访中，一位国外研究大数据趋势的专家对我说，“对政府而言，大数据更像是一种战略资源，它和能源一样，甚至比石油和天燃气的价值还要大。”随着互联网技术的不断发展，数据已经体现它的价值了，人们既创造数据，又活在数据的包围之中。整个世界不正是如此吗？中国也在行动，虽稍显落后，但已开始努力追赶。
怎样利用数据资源来提升政府的工作效率，利用数据技术来促进行政创新和信息的高效管理，建立真正的大数据政府，成为主要国家都在重点研究的一门高端学科。我们不但要有高产出的大数据产业，也要有高效率的大数据政府。而且，随着技术的不断成熟，大数据技术也将必然成为全球范围内国家治理的重要工具。
☆数据政府的机遇与挑战
奥巴马政府已经宣布了美国的“大数据的研究和发展计划”。在这项庞大的计划中，联邦政府的六个部门和机构宣布了超过2亿美元的投资，提高从大量的数字数据中访问、组织、收集发现信息的工具和技术水平。这是除情报领域的大数据变革外，美国政府在行政领域的重要布局，它们的目标是继新科技革命后再一次在大数据革命的浪潮中领先全球，成为其他国家学习的榜样。美国一些相关的公司也行动起来，它们已经赞助大数据相关的比赛，并且给大学提供这方面的研究资助。常春藤大学也纷纷开设了一门全新的研究型课程，为美国社会培养下一代的“数据科学家”。
白宫发言人说：“我们还非常有兴趣支持建立一个跟大数据相关的论坛，这包括最新的公私组织之间的合作。比如欢迎非营利性机构来对公益性的服务数据进行采取、分析和可视化处理。”
中国政府也在有所作为。早在2006年，国家统计局就成立了社情和民意调查中心，首次真正地投入人力、财力来主动地收集民意数据进行分析，然后做出反馈和政策方面的完善。同一年，卫生部又制定了第一套最小标准数据集，用来向下级部门和各类社会组织收集相关的业务数据。
到2010年的时候，铁道部及交通部开始应用物联网的技术，通过自动采集收集环境数据为老百姓的日常生活提供相应的环境指标和预测。这堪称一次跨时代的进步，也正式宣布中国开始在基层拉开了大数据技术实用化的序幕。
这些年来，中国在民意数据、业务数据和环境数据方面的收集工作都在进行，无论是相应政策制定还是技术手段都得到了突破。我国利用真实的数据来了解民意和老百姓的生活水平，对建立高效的服务型政府意义是重大的。因为不管是提升数据的收集技术，扩展更丰富的手段，还是向我们的国民提供更优质的电子政务渠道，都在对建设高效率的大数据政府产生积极的推动作用。
☆中国起步相对晚，急需提升系统建设的能力
我们既要看到进步，也要看到落后于人的现实，就像一位专家对我说的：“中国还是起步太晚了。”这几年来，人们的生活水平急速提升，民众对于政府所提供的服务也有了更多和更高的新需求，例如个人业务异地查询办理、房产信息联网等。这些都需要继续推进，提升相关系统建设的能力。
从国民的需求可以看到，人们越来越希望政府可以即时、灵活、有针对性地提供相应的服务，这对于国内的电子政务建设来说，意味着不能再是简单的电脑化。西方主要发达国家早在20年前就开始系统地收集相应数据，作为制定相关政策的依据，推广和建设数据联网，我国政府对于数据应用起步相对较慢，反应较为迟钝。
在前11个五年规划中，中国的信息化建设依然更多的是围绕基础设施层面。中国人一头埋在基建领域，已专注太多年的基础建设了，即便在数据领域也是如此，比如“金税工程”，也是在弥补基层工作的缺失。这一方面在奠定中国政府提供服务的IT基础，另一方面也面临着社会更多需求的挑战。
虽然有一个省份的某地区在前年实现了社保卡的一卡通功能，也受到了全社会对于推广的期待。但接下来的进展并不顺利，因为数据的统一管理对中国的各机构来说一直是个很大的难题。在中国的整体电子政务建设中，各个机构之间就存在着许多信息孤岛和数据割据的现象，这些数据只有得到互通和有效的利用，才可以更好地创新一些服务。在革除这些弊病的过程中，中国一方面需要从政策的制定和引导上进行改善，另一方面也应该利用更多技术手段进行改变，两手都要抓，两手都要硬。
☆利用数据说话的政府：从学习到使用
在IT界向人们强调大数据时代将来临时，无论是企业的信息化建设，还是政府的大数据系统的构建，都需要学习，并且不断完善，而且可能是一个漫长的过程。
从中国近些年的行动来看，我们可以明显看到政府已渐渐习惯利用数据说话，并利用数据为民众服务，治理和服务社会，这也已经成为了中国大力构建服务政府的重点部分。
随着收集数据的日益增多，政府也在深入地思考：是让这些数据只是占用了大量的存储设备却毫无价值，还是成为政府制定相关服务政策和条款的依据？当然要选择后者，没有谁愿意费尽气力收集和保存一堆无用的数据。当各个部门的利益相关方都明白这样做对自己是有利的以后，政府的大数据时代才能真正到来。
在大数据的利用上，中国可以向一些先进的企业借鉴，看看它们是怎么进行应用的。另外从数据的数量上来看，我们政府的数据量相对于诸如制造业等传统领域还是太少了，所以在大数据的应用过程中，我们应该更多地学习如何使先进的经验和技术手段应用在传统行业中，帮助制造业获得突破。
最后在制度上，政府也应做出必要的突破。比如可以向企业学习，做到由一个部门来牵头，以保证数据的完整性和它最大限度的真实性。
