中国现在很需要首席数据官

过去三四年中，大数据以极快的速度从概念走入现实，深度嵌入到了经济社会中的方方面面。回望来路，大数据究竟给发展带来了哪些切实的机遇?面向未来，政府治理究竟该如何适应这一新的科技革命?

就上述问题，近日，笔者专访了大数据领域的知名专家车品觉先生。希望本次专访的内容，能够对大数据的继续发展提供讨论的火花。

车品觉先生现任中国计算机学会大数据专家委员会副主任、浙江大学管理学院客席教授等职。车品觉先生于2010年加入阿里巴巴集团，担任阿里巴巴集团副总裁、阿里巴巴集团数据委员会会长，负责阿里大数据体系的整体规划。2016年4月，车品觉先生由阿里巴巴集团去职，加入某知名投资机构，其视野也从一个大公司的内部运作转向全社会的创新创业生态体系。本文授权澎湃新闻(www.thepaper.cn)刊发，此文为第二部分。

大公司在使用数据时应该有一个限制

李辉：中国的BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)收购了很多公司，收集的数据越来越庞大。所以大公司在数据的交易中是不是应该承担更重要的责任?

车品觉：我想说，大公司在使用数据时应该有一个限制，哪怕是公司内部的自我交换，也应该是有一个限制。老实说，今天给你讲的东西，如果我是在一个大公司工作的话就不会跟你讲，这完全违反了公司利益。但是如果从国家的立场和人民的利益来讲，这个问题还是应该提出的。过大的权力或者是过大覆盖面的公司，它们对数据的使用和小公司完全不一样，不能一概而论。

在美国这个问题已经在寻求解决方案了，不同级别的公司对数据的使用需要遵循具体的监管要求。政府已经开始对这种公司进行监管，这个监管看上去还是很简单的：就问你几句话，你们公司到底有没有合规。很多公司都有一个合规部门，是公司里面一个专门负责检查自己公司数据应用情况的部门，它会按照政府的规则去自我检查。

所以政府的监管很简单，我只找你公司的CTO(首席技术官)，给你一张表填，你自己检查自己合规不合规，如果将来出了事，你等着罚。我不查你，你自查，但是一旦出了问题别怪我罚你。当然这要看企业的级别，看企业的影响级别。

李辉：在中国是不是可以照搬这种做法?

车品觉：我们现在的政府总是怕，害怕影响企业，担心监管会影响企业的运作。政府部门有这样的态度是挺好的，但是过于谨慎。我觉得这个怕不代表可以完全不做。

我说政府这样不对的原因就是，没事的时候不敢干，有事的时候太严格。你没有给企业一个比较清晰的指引，等到出事了，政府才告诉你这不能搞那不能搞，然后十几个部门一起盯着。这是一下子天堂一下子地狱。我觉得这是政府要思考的。

我最近参加了一个美国的会议。会议用的概念不叫合规，叫企业责任，往前更进了一步，就是有大量数据的公司，要先定义你的责任。这蛮有意思的，很多国家，譬如加拿大，已经开始考虑这件事了。

李辉：这个会议是谁主办的?

车品觉：美国一个很大的民间团体，是由全美国大部分数据公司共同成立的一个民间机构。这个民间机构会定期组织讨论，定下规矩然后告知政府。一旦某一个企业不遵守，就会把它从团体中踢出去。这还是蛮有意思的。但是我觉得中国的协会都不是这样的，它们做不了这样的事。所以我觉得，中国政府还是需要多做一点事。

一般投资项目，政府不要领投，要跟投

李辉：在政府开放数据，企业也合规分享数据的情况下，大数据促成的新生态势必会蓬勃发展。在这样的新生态里，政府除了开放数据，是否也可以直接投资一些项目加速整个大数据领域的发展?

车品觉：香港政府有一个事情做得不错，但是大陆没有做。好像叫一对一，就是如果一个项目你能让投资人投，那么政府也跟着投。投资人其实是有他的眼光，我做投资人的时间还不是很长，但是我觉得他们对企业的评估，有自己的衡量，这是很专业的事情。

举例来说，我在阿里有一次准备要做一个项目，一个很好的项目。然后我就找我老板。我当时的老板也是一个高级副总裁，我跟他说要给我一点人。他的第一句话是“别的部门有没有帮助你”，我说“有，有几个部门都给了我两个人”，然后老板就说“他给你两个人，我也给你两个”。后来我问我老板为什么?他说，“很简单，在一个生态里面，当一个东西好的时候，你会发现别人会看好你，自愿帮你，这个项目一定成功。别人不看好的，硬给资源一般是浪费。”

为什么会这样讲?因为大家都有一种普遍心理：我不懂，但我可以跟着懂的人去投项目。所以听说我们公司投了的项目，其他公司一定会跟投。就是说，如果几家大的、权威的投资公司投资一个项目，很多小的公司都会跟着投这个项目。

因此，政府如果跟投是可以的，不要去做主投。而且如果政府要投资，一定不要做天使投资人，天使人就是在项目早期投资一百万以下的那种。我认为政府应该是在项目有眉目的时候跟投，而不是在项目早期进入。我不知道这对不对，我只是觉得政府是很难做好这个角色的。说实在的，政府在这一点上想的还是对的，但是做得好不好还不知道，但是这个方法还是可以的。

李辉：这就引出来一个比较关键的话题，政府内部分析产业趋势的智库，也是可以做政府项目投资分析的。事实上我们国家的产业政策很多时候就是这样落地的。

车品觉：在整个投资的过程中，投资公司厉害的地方往往是在于它的数据分析团队，分析师很厉害。所以说，政府找到的智库几乎没用。我自己就是政府的智囊，连我都没有信心看清楚的，我不觉得政府可以。

我问过美国的朋友一些关于政府投资的问题：政府该不该抢风投这碗饭?如果其他人不投，政府该不该领投?该不该和私人机构竞争?这些问题，他们也没有确切答案。一般投资项目需要投资方法——政府不要领投，要跟投。除非我们看到的项目是非常底层的项目，这样政府可以早一点参与。就是说如果这是一个基础建设，政府可以砸一点钱，政府主投。但是一定要有私人的投资者跟投，如果私人投资者不跟投，那么政府也没必要继续砸钱。因为政府主投的项目是相对有优势的，但私人机构经过分析不投资的话，那么这个项目肯定存在一些问题。

就大数据这个领域而言，前面说了政府的作用是催化，是鼓励，而不是投钱。连私人投资都不投的(一般投资)项目，政府居然投资了，那肯定是有问题的。

中国现在很需要有首席数据官

李辉：按照您的看法，政府不便直接投资项目，那么政府在“大数据+人工智能”的新生态中，主要责任是不是就是开放政府数据，这件事该如何施行，政府在其他方面还可以有什么作为?

车品觉：我想说，现在政府都很急于把大数据往前推，但是很多时候都是想着立即解决问题，但其实，政府有什么样的数据，什么能开发什么不能开发，哪些数据开放之后对整个社会有帮助，哪些数据跟别的数据进行关联才有用，这些问题都是需要通盘考虑的。

也是在这样的理解基础上，我认为中国现在很需要有CDO(Chief Data Officer，首席数据官)，美国每一个州都有一个CDO，白宫已经有一位CDO。这样一个角色非常重要，因为尽管我们很多人都是做数据的，但还是隔行如隔山，譬如我在阿里数据委员会的会上经常讲，我自己最懂的还是电子商务数据，旁边做物流的数据我也要请教才了解，对于整个国家来说，系统处理各方面的数据显然要难得多。所以我认为一个国家、每一个地方都应该有一个CDO，而且要尽快。

譬如用上海做例子，上海能不能有一个CDO，真的是在上海市长之下做这个CDO，帮市长处理各部门之间的数据?

我在阿里时做的最后一件事情，就是建立阿里的公共数据，现在我的部下还在继续做，其实这个事情挺有意思的，但是一定要一把手支持，要不然做不了。政府部门也是一样，在一把手支持下打通各部门的数据，把各部门数据变成公共产品给政府各部门使用，然后部分公开给企业用。这里面有一个麻烦的地方，每一个部门都有自己的数据，但都不想公开，所以这就是为什么要一把手支持。

李辉：如您所言，政府应当设立专门的CDO职位，帮助一把手统筹处理各方面的数据。但是从国际经验来看，以及在国内一些地方的实践来看，政府部门的开放以及如何处理开放数据带来的系列问题，其实工作难度都是很大的。

车品觉：阿巴巴里曾经做一个这样的KPI(关键绩效指标)，部门总裁每天汇报工作时，除了日常业务，还一定要说贡献了什么数据给中央部门。你业务做得不错，很好，那么你贡献了什么数据呢?这也是评价业务总裁的指标。当然这个问题是下一步的，其实任何人都不会说我不愿意公开自己的数据，而是会推托说隐私问题、安全问题之类的。

所以如果上海设立一位CDO，他要做的事情，就是必须把数据聚起来，不要各个部门说有什么隐私问题，而是说我这个CDO的职责就是保护你的隐私的，所以你的数据要放到我这里。在阿里，公共数据的处理，我们自己有一个中央部门去负责;在上海，数据的处理，也应该有市长批复，有CDO批复。隐私的问题，交给我中央部门来负责。

我在阿里怎么评定数据的使用，第一有没有隐私事情，第二有没有影响到国家利益以及我们的企业利益。我就做这样的决策人。政府的CDO也应该是一样的。

上海最有能力做大数据生态治理的样板

李辉：CDO的职责不只是开放数据，但仅就开放数据而言，在机制方面您有什么可以建议的?

车品觉：我觉得还是应该找一个标杆，有一次见成都的市长，他说了一句话，如果成都医疗的数据全部开放，你能做吗?当然这些话有后话，你怎样保护安全，你怎样防止泄露?这肯定是一个前提。只是说领导的想法就是你要什么数据，只要国家安全跟隐私可以保护，就都可以给你用，你们去想办法就行，只要你们有办法，数据我一定开放。

这种思路和美国政府稍微不一样，美国不是只给你一家用，你跟政府要求说要某一种数据，政府会考虑给你，但是如果开放了，就不是只放在你口袋里，也要给别人用。所以政府数据门户网站上开放的数据，最好不是政府觉得应该开放的数据，而是企业觉得有用的数据。不是政府说应该挺喜欢天气数据就放一个天气数据，而是应该有商业逻辑在里面。每一个开发出来的东西其实必然是有一个面向需求的开发。

李辉：除了开放数据，CDO还应当有什么样的职责?

车品觉：如果要开放一些数据，那么政府应该让谁去评定应不应该开放，这个委员会在哪里，用什么机制开放出来，这是CDO的首要责任。另外就是投资，如果有人准备在上海做大数据方面的创业，到底政府应该怎么帮他们，这也很重要。当然还有一方面前面已经提到，就是对企业在数据互联中出现的问题进行判断和处理。

李辉：大数据的生态治理，给政府治理带来了新的挑战。您觉得国内各地方政府这方面的施行情况如何?

车品觉：我觉得上海可能是最有能力做样板的地方，要全国做太难了，如果上海做不成功，不要期望别的地方可以做成，但是如果上海要做，千万不要学某些地方只做门面的东西，这个门面东西只是给上面看，连自己都不相信，这会影响到当地的利益。

上海官员其实还是挺开明的，有一次负责信息化的一个部门让我去评智慧城市的项目，给我看了一本很厚的材料。我当时跟负责人说，“一定干不完”。我看里面的内容很多是把以前十几年老账翻出来，然后包装成一个智慧城市，是大家都奔着智慧城市这个名字，把以前干不出来的东西都套进去，而且你这个专家评审只给我五分钟发言，怎么够?后来这个负责人听进了我的批评，之后的评审会不仅又让我来，还把上海市民找来，三百名，一起讨论。所以我觉得上海的政府官员还是挺开明的。

人才的稀缺比数据稀缺更加恐怖

李辉：除了政府的治理水平，在市场创新方面，您觉得什么是大数据的生态发展中最重要的要素?

车品觉：其实最近两三年中国的数据人才是不够的。最好用的人往往是做数据已经有五年经验的人，数据的经验积累还是需要的，毕业五年之后是最好的，所以现在有非常多的创业公司，但是没有足够多的人才。人才的稀缺其实比数据稀缺更加恐怖，很多人以为数据稀缺是第一困难，其实人才是第一，数据第二，第三才是生态。

人才到中国，第一件事情是看有没有好学校，小孩子怎么办?国际学校很重要，因为这意味着五年后是否还有可能回美国，五年后怎么与美国接轨?有些海外人才很喜欢中国，但是问他“子女要读书，你会把他送回美国念书还是在中国”，他就卡壳了。在杭州，阿里最头痛的就是，请那些数据科学家过来之后，他们一看幼儿园发现没有一家比较好的，国际学校也几乎没有，只有一家但是跟上海没办法比，就打退堂了。北京的话，人家一看雾霾就不想了。配套设施其实就是上海好，什么东西能吸引世界人才，世界人才就会到那个地方。

所以政府对大数据的支持，与其直接给公司投资，还不如做些这方面的工作，千万不要像以前那么笨，直接给好处、给公司好处。

第二个最重要的是，对搞大数据、人工智能的人来讲，旁边那个人是不是高手很重要。人才都要在高手的环境生态里面。譬如我以前的分析师团队，可以说中国分析师团队没有比阿里厉害的，因为旁边那个人很厉害。硅谷为什么会厉害，因为它要解决一个问题的话，旁边就有他需要的人。

这个事情可以学习新加坡。我记得当年香港政府的一个人来我办公室，问阿里巴巴能否在香港做一个数据研究所，我说你可以给我什么?他说“我们政府没有给这方面政策”，我说我作为香港人很想帮助你，但是你要有政策才行。我告诉他们新加坡是怎么做的，新加坡的处长每两个星期都会来我办公室回访。新加坡给钱、给人、免税让我们过去。他们的官员真的是每家大公司去拜访，找机会让你在新加坡落地，哪怕是只有一个小办公室。我觉得新加坡做得真的很好，他们官员的积极性真的很高，他们很希望自己可以成为亚太区的总部。

上海可以成为数据特区

李辉：如您所言，如果一个地方的政府治理水平有保障，同时能够吸引人才的流入，那也就意味着大数据生态在一个地方的健康发展。就您的观察，大数据在各地蓬勃发展，各个地方也都千方百计希望能够脱颖而出，您认为哪里最有可能成为大数据这一新生态中的关键区域?

车品觉：我觉得上海是非常有机会的。我有个想法，是不是讲出来我有一点犹豫，是什么呢?我正在大力帮香港政府，希望把香港变成国际性的数据中心，但是和你聊，我觉得上海也具备这样的实力。因为上海有条件跟香港不一样，如果中国选地方做成国际数据中心的话，我觉得只有香港和上海是靠谱的。

因为现在每个国家都保护数据，数据是不能出国的，美国公司的数据不能出美国，俄罗斯公司的数据不能出俄罗斯，中国公司的数据不能出中国。但是作为国际企业怎么办?很简单，哪里法律允许就去那里。有没有一个特区可以让数据放进去，让全世界都放心把那个数据放在那里做交换和交叉?这有一点像一个安全港的意思。我的意思就是，上海可不可以成为一个这样的特区。

其实这个优势香港也有，也不一定这个世界只有一个数据中心，中国也不一定只有一个，为什么不能有两个?我觉得，上海、香港两个自己跑，谁能赢谁?现在要说服的不是中国政府，而是美国、欧洲，让它们相信可以把数据放进来。

如果不行呢?可能要跟“一带一路”联系起来。我们不一定能说服美国、欧洲，但是我可以说服“一带一路”的国家。能把这些国家的数据放在上海或者香港，也是不错的。（来源：澎湃新闻，作者：李辉/上海市科学学研究所副研究员）