大数据智库

王宁江

·首席论衡·

大数据智库

王宁江

回顾一年前启动“首席论衡”栏目的约稿，很是诚惶诚恐，怕辜负刊物和读者的期待。首篇写的是建设中国特色新型智库，算是有感而发，对智库建设泛泛地谈谈，寥寥几句个人的观点。一年后，在大数据的风口之上，对于原先隐隐约约定位于大数据建新型智库，又有了更加清晰的认识。

未来新型智库的发展，大数据至少可以有两方面定位，发挥两方面作用。一个层面，大数据作为新型智库的支撑。两办《关于加强中国特色新型智库建设的意见》文件中有明确表述，评判中国特色新型智库基本标准之一就是，要具备有功能完备的信息采集分析系统。如果大数据在智库中是辅助支撑的定位，那么大数据和大数据技术更多地是发挥工具的作用。另一个层面，围绕大数据建设新型智库。大数据则是智库的核心与基础，大数据产品就是智库的主营，以此，大数据和大数据技术在智库中的作用将是不可替代的。我们姑且把这一类智库称为大数据智库。

既然称为大数据智库，那还是需要一些特征条件的。一是大数据智库要有数据库。传统的文献库，想必任何一个智库都不会忽视的。大数据智库掌握的数据资源不能仅局限于传统的文献库，还应涉及政务数据库、商务数据库、民调数据库、舆情数据库、监测数据库等。这些大数据可能源自互联网，也可能源自局域网或相关信息化系统。二是大数据智库要有大数据分析方法。数据分析挖掘有数据理解、数据准备、建模、评估以及部署等几个阶段，在建模和评估阶段离不开分析工具、算法研发和使用等。三是大数据智库要有大数据产品。无论是政务主体还是商务主体，大数据产品主要是要围绕咨询对象和咨询需求来设计，可以是纯大数据产品，也可以是为智库的决策咨询报告提供量化的结论支撑。

大数据库智库要聚集一批大数据复合型人才，人才是大数据智库生存和发展的关键和基础。数据可以交易，工具也可以购置，而人才是最紧缺的，而且大数据智库对复合型人才的要求更高。

一是思维方式要复合，即实现传统思维方式和互联网思维方式的复合。传统思维方式有几个特点，如系统性和整体性、感性和悟性等。春秋战国时期的孺子百家的各学术思想成果，无不寥寥几笔，靠悟、理解和发展，影响着中华民族几千年。而互联网思维典型的特征便是共享和开放、平台和协同、生态和融合。传统思维和互联网思维之间有些是共通的，有些确实是颠覆性的。

二是数据理解要复合。既要有专业需求的视角，也不能太超越目前大数据技术的实现条件，这一点，有点类似于IT序列的系统分析员角色，这里姑且称为数据理解。所谓复合就是要把两个不同语言体系打通，翻译成“普通话”，然后实现交流。从大量的信息化系统建设实践看，业务需求和技术设计之间确实存在“语言不通”的情形，业务需求不知道如何释义他所要的功能，IT人员听不懂业务需求究竟想要实现什么功能，于是两者之间，总是存在隔阂。大数据时代，需要复合型人才在源头上突破这个瓶颈。

三是专业要复合。复合型人才最好有与业务需求对应的专业和大数据技术专业的学科背景。智库团队可以通过不同层次、专业、年龄等人才结构实现团队复合化，但如此，还是会在内部造成不同层次之间脱节，打造复合型人才是破解复合化的最好方式。以前总是在讲，高校要打破“近亲繁殖”，其实，每个学科都有自己独立的学术体系，也有自己的逻辑表达习惯，需要复合型人才在学科之间“穿针引线”。

四是分析方法要复合。主要是定性和定量要结合。人工智能可以实现无人驾驶汽车，却无法取胜围棋，这就是人脑的胜利。只要有模糊性存在，定量替代不了定性；凭借感觉、经验来衡量判断，是人脑定性之所长。同样，定性分析会受分析员的情绪和情感、有限的记忆存储量、有限的分析维度、有限的劳动强度等方面制约。大数据技术发展之后，定量技术可以在无限量的大数据之中通过无限的维度、不间断地进行定量分析，挖掘隐藏在数据中的秘密，这是定量的优势。只有实现定量和定性结合、优势互补，才能发挥最大价值。当然，在现阶段的经济管理和社会治理领域，定量和大数据技术更多地是为定性和决策咨询服务。

作者为浙江省经济信息中心副主任、浙江省信用中心主任