做好数据科学工作 是挖掘数据生产力的关键
发布时间:2023-05-13 来源:科技日报 点击:(3064) 【 字体:大 中 小 】
“数字中国建设不只是存储平台、计算平台、东数西算等硬件,还需重视软实力的建设。”在“2023数据科学峰会”上,中国科学院院士,北京大学数学科学学院、光华管理学院教授陈松蹊认为,落实数字中国建设的整体布局规划,关键工作之一是通过数据科学来释放数字生产力。
日前,中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》要求,加快提升数据资源规模和质量,有效释放数据要素价值。
随着各行各业数智化转型的深入,数据已经成为经济社会发展的关键生产资料,如何释放数据生产力,成为推动数字技术和实体经济深度融合、加快数字技术创新应用的新命题。
“要真正把数据的生产力释放出来,光有大量的存储和算力还不行,还要搞清楚如何发挥存储、算力的最大效能,研究‘怎么算’才是关键。”陈松蹊说,用好数据要素,数据科学的研究是当务之急。
北京百分点科技集团股份有限公司董事长兼首席执行官苏萌表示,数据科学在过去50年里从1.0的小数据时代、2.0的大数据时代走入了3.0的人工智能时代,未来将迈向数据原生时代。当前新的技术和应用带来更加丰富的数据,如何使现有的海量数据可分析、可解释、可利用,进而参与到真正的预测和决策场景中,还需要数据科学的深入研究。
苏萌认为,数据科学技术将像互联网一样普惠大众,业务和决策人员将可以直接与数据进行交互,提高分析和决策效率。数据科学技术在不断地迭代升级,它将会成为重要的生产力,推动商业模式和企业组织的变革。
如何加强场景驱动的数据分析等数据科学软实力建设?陈松蹊认为,挖掘数据生产力的关键是构建数据文化。因此,数据科学团队的建设非常重要,相关研究应贯穿数据采集、数据分析到管理决策的全流程,让统计师、数据分析师从始至终介入数据的价值挖掘。其次,应重视数据科学咨询,以数据科学咨询为主体的机构需要了解企业的业务模式和核心诉求。
上海纽约大学全球杰出商学讲席教授陈宇新也认为,目前数据领域的应用型人才较多,进一步的原创性突破则需要更多的原始创新人才。对于数字经济来说,数据质量的认证将会变得非常重要,认证和确认数据源可靠性的技术或服务将会兴起。
数据科学研究是与市场联系紧密的研究领域。陈松蹊认为,实体经济中数据的价值已开始彰显,但如何把数据转化成生产力,还需要数据科学、数据企业的共同努力,例如打造专业化、智能化、个性化的数据科学方案等。(记者 张佳星)
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