莫倩：数据治理需回归场景应用

在经过几年时间的发展，大数据已经逐渐渗透到工、农、商以及政府机构等各个领域，并逐渐为传统行业探讨出新的发展机制。

在由北京商报社、西街传媒主办的《数据》杂志2018年第09期 总第292期中，莫倩博士接受专访分享了对数据治理的看法，数据治理需回归场景应用。

莫倩博士

专访背景

在经过几年时间的发展，大数据已经逐渐渗透到工、农、商以及政府机构等各个领域，并逐渐为传统行业探讨出新的发展机制。然而曙光在前，却仍待破晓。大数据行业里数据隐私泄露、数据割据、数据造假、数据黑产交易等各种乱象丛生，自5月底欧盟一般数据保护条例正式生效以来，国内对于数据治理呼声愈烈，希望能够对数据确权、标准制定，以及相应法律法规出台尽早落实，为数据共享互通创造安全的环境，确保大数据在安全的前提下自由连接从而激发其巨大价值。

莫倩：数据治理需回归场景应用

数据造假产生的核心原因在于商业社会中信息流、资金流、情感流所构成的三角关系，信息流与资金流最终是要创造情感价值，而情感需要衡量和度量，如果无法量化，那么就无法管理和控制。数据正是衡量情感流的信息化体现，并且情感流价值直接关系到利益的获取，所以资金流能够干预数据信息而表现出虚假的情感流价值，于是造成数据造假事件频出。其实对于治理数据造假来说，数据本身就是技术工具。因为数据造假只能是片面的，无法全面造假。所以无论是真实数据还是虚假数据，都能通过大数据的全量监测分析找到其中关联和规律，从而加以管理。

总的来说，数据治理应当从三个层面入手，第一是制定标准，第二是分享利益，第三是建立惩罚机制。在统一标准的前提下，通过利益驱动的引领作用，实行相应的淘汰机制来兜底。从另一个层面来说，虽然数据能够从技术层面解决数据乱象问题，但是从人性上无法解决，在解决途径中依旧会遇到阻碍。究竟如何治理数据造假的问题，莫倩博士的观点是，不能仅就数据谈数据治理，数据治理最终都要回归到对现实问题的治理上去，数据治理本质上不应该是对数据的治理，而是运用数据对现实问题进行治理，只有真正下沉到具体的应用到场景中，数据治理才有支撑和可行性。