在今年的两届会议中，来自科学和技术/互联网社区的建议仍然吸引着很多关注，尤其是那些与大数据、人工智能和5G相关的建议我们可以看到，2019年将是人工智能大规模应用的一年。我们将积极利用人工智能和大数据了解用户需求，优化生产企业数据和产品质量的深度整合，不断提升用户的产品体验。我们必须充分把握5G技术的概念，发展“云+号”新互联网产业，进一步将技术从一般趋势转化为现实的商业服务。中国的大数据产业正在玩火与冰
Ice是由GDPR有史以来最严格的数据法颁布的。虽然它在欧洲很远，但对国内数据市场造成了很大冲击。政府、行业和公众都开始认真检查和加强对数据行业的监管。问题在于大数据技术与人工智能和云计算保持同步，传统(实体)经济和数字经济深度融合，尤其是在电子商务、医疗保健、教育、媒体、政府事务等领域在经历了数据安全监管和快速发展之后，2019年中国大数据行业将会遇到什么？拥有丰富数据资源的传统企业如何才能主动改变？从政府和协会的层面来看，监管第一还是企业实践第一？在新的数据经济下，数据连接/应用能否落地？
最近，中国互联网协会和AU+共同讨论了大数据如何在安全和合规的前提下最大限度地提高行业能效。大数据面临五大挑战挑战一:人工智能能否取代人类智慧？人工智能已经开始取代许多领域的人类决策。智能数据一直是我们的理想。但是在这个阶段，人工智能能取代人类智能吗？国家广告研究所研究员马启基以广告和营销领域为例表达了自己的观点:在传统的广告和营销环境中，创意曾经占据了绝对的话语权，是整个传播的洞察力、调性和节奏的主导因素。智能推荐技术应用后，大数据颠覆了创意人在“洞察力”上的权威
但慢慢地，广告和数字营销界开始思考整个传播过程是否基于数据算法和历史表现，以及它是否能真正表达产品的灵魂和人们的情感故事。目前，它似乎还没有达到完美的理想状态。事实上，广告营销的营销实践给了我们一个提示:大数据等技术的应用确实帮助我们大大提高了发现、挖掘和创造的能力和效率，但在这个过程中，如何基于“直觉和情感”与人结合，在未来仍需进一步探索。挑战2:如何打破传统企业对数据的焦虑？中国互联网学会副秘书长宋茂恩(Song Maoen)表示，传统企业/实体经济本身积累了丰富的数据，对与外部数据的联系有着强烈的需求。然而，由于传统封闭软件思想的影响和行业标准的缺乏，一些企业仍然对数据安全问题持谨慎态度。他们担心数据会被“复制”并失去对数据的控制，他们将数据“保存”在自己的封闭系统中，传统企业不太了解数据如何推动业务发展以及如何评估数据的应用价值。挑战3:最大的挑战是标准还不完善。一家互联网公司的安全政策专家也表示，目前最大的挑战之一在于确定标准。例如，用人工智能技术判断黄色相关图片，但人工智能只能给出相似的概率，如60%、70%、80%但是如何确定标准呢？目前，国家或第三方机构仍在提高标准，这是我们面临的挑战。2数据标准优先还是企业实践优先？一个国家或协会很难直接推动数据的发展，因为企业对政府和不同企业有不同的要求，很难通过简单的数据。但是，政府或协会可以从几个方面着手:建议1:规范数据交易模式。大数据作为未来商业的基础设施，几乎涉及到国民经济和民生的所有行业。可以首先制定一些行业标准来提高效率和确保安全人民日报新媒体中心首席技术官张健表示，尤其是在符合数据安全和隐私合规的前提下，要规范数据交易的模式、范围和内容，因为虚拟数据资产不能与互联网和商业场景分离。但是数据共享本身是由数据所有者授权的吗？这个过程有很大的困难。企业间如何共享数据资源？我们必须以法律法规为指导。建议2:挖掘成熟数据应用行业的标杆案例供参考。挖掘电子商务、媒体、教育等数据应用成熟行业的标杆企业。指导他们分享数据应用方法和案例，参与制定行业数据应用标准规则，促进行业实践以数据应用相对成熟的电子商务领域为例，龙头企业首先围绕电子商务生态探索数据技术和应用，并沉淀出可供借鉴的方法。国家广告研究所研究员马启基表示，在此基础上，建议从政府层面进行指导，并将其转化为整个行业的通用标准，为行业内的数据应用提供一个模型。建议3:产业分工在一定程度上，数据的开放和应用也会随之而来。在商业场景中开放和应用数据与其说是事故，不如说是事故。以滴滴为例，行业、司机、乘客、平台都进行了产业分工，这是一个很大的进步，对智慧城市的建设也很有价值。未来教育集团开放平台业务组数据负责人胡杭航认为，单个企业不需要通过上下游的所有数据。需要更多的合作。有些企业负责数据挖掘，有些负责数据收集，有些负责数据应用。当行业中的垂直分工达到一定水平时，数据访问和应用程序也会随之而来。建议4:严格打击非法数据交易，鼓励数据创新。欧洲的隐私保护最严格，如GDPR，但也是近几十年来互联网行业和新技术行业发展最慢的。尽管美国强调数据隐私，但它已首先在企业实践的基础上逐步完善立法，并加大对暴露的主要问题的监控力度(如2018年的脸谱隐私事件)AU+数据科学负责人张军表示，回到中国大数据的状态，我们真的需要打击少数滥用用户数据、忽视数据安全的企业。但是，从整个行业的发展来看，国家需要为企业建立一个相对灵活宽松的环境。在安全和合规的基础上，宽松的环境更有利于行业的发展。3如何打破企业对数据控制的焦虑坦率地说，传统企业对数据安全和控制权的担忧是缺乏数据知识和数据意识例如，担心数据被复制、数据上的云不安全以及大数据的颠覆打通的不是数据交换，而是数据服务的业务场景组合，友谊联盟+数据科学总监张钧认为，从数据自身打通来看，企业之间真正的数据打通不是简单的数据连接，而是数据和业务系统数据服务的组合例如，支持数据的零售企业将业务数据与供应链技术、推荐技术和营销技术相结合。例如，AU+将多年来积累的数据与算法结合起来，并将其应用于反作弊和防尘生产(风力控制)等场景。共同构建数据应用程序有利于确保数据安全、隐私和数据价值挖掘。从数据访问的价值来看，数据智能的基本思想是挖掘过去，预测未来。如果仅依赖历史行为或产品使用数据，系统大部分时间只能推荐相似的内容，而不能为用户创建意外发现推荐。打破这一困境的方法之一是在保护用户隐私的前提下更好地获取和使用更全面的数据。云服务将加速大数据产业化进程。一家互联网公司的安全政策专家认为，云服务本身可以帮助企业降低成本和风险假设一个企业想要构建一个信息系统，包括存储和管理功能就相对责任而言，阿里云、滕循和华为都致力于提高数据服务的安全性。AU+数据科学负责人张军(Zhang Jun)也认为，从美国过去几年的发展来看，传统行业独自打造革命性大数据智能平台的成功率非常低。例如，通用电气的工业\r
互联网、美国电话电报公司。T M2M \r
他们都没有成功我们可以看到的成功例子都是依靠云平台或国外技术来数字化关键生产环节。例如，通过构建数据服务的云生态系统市场，企业可以控制核心数据，并在安全的环境中有效整合多个数据源，从而实现一站式数据计算、存储、管理和应用，最大化数据价值。中国大云信息通信技术研究所数据资产管理工作组副主任刘成城建议，核心业务数据应位于私有云、公共云上的外围数据或直接位于专有云上。数据服务模式包括技术服务、平台服务和软件服务。通过对整个过程数据的分类和归类，解决了数据安全问题。目前，物流企业等传统工业制造商正在培育自己的数据公司，以培养核心机密数据的服务团队和能力。人民日报新媒体中心首席技术官张健(CTO Zhang Jian)表示，大数据作为未来业务的基础设施，几乎涉及到国民经济和民生的所有行业。其他行业标准是垂直和细分领域。可以首先制定一些行业标准，以提高效率和确保安全性作为评估的基础。作为企业，我们自己的数据也在云中，我们相信第三方公司的基本业务原则。未来教育集团开放平台业务集团数据总监胡汉行认为，未来颠覆企业的不一定是大数据，而是两个关键词——效果和效率。在传统意义上，产品数字化的核心在于分析和挖掘数据，这反过来又推动了效率的提高。但真正颠覆传统企业的是数据产品(如微信)，它具有更强的数据密度和数据渗透力。只有将技术与大数据和垂直产业相结合，创新产品才能被创造出来，所以我们认为颠覆传统的杀手很快就会到来。总而言之，就是提升思维，缩小维度今天的大数据就像一个有着高昂情绪和无限未来的年轻人。然而，还不知道前方的路会走向何方，青春期会持续多久，会遇到什么困难和障碍。既然我们不知道答案，我们应该鼓励他大胆前进，同时为他划一条清晰的红线。
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