在政府和市場的雙重催動下，那些原本封存在服務器里的陳年數據，成為一座座蘊藏豐富的“金礦”。然而，能真正做深度挖掘的企業并不多，這一領域正在等待著“殺手級”應用的出現
大數據痛點
3月5日，國務院總理李克強在十二屆全國人大四次會議上作2016年政府工作報告時提到，當前中國發展正處于這樣一個關鍵時期，必須培育壯大新動能，加快發展新經濟。
這是政府工作報告中首次出現“新經濟”概念。報告進一步說明，要推動新技術、新產業、新業態加快成長。其中，在“十三五”時期主要目標任務和重大舉措中，李克強提出，促進大數據、云計算、物聯網廣泛應用。
去年9月國務院印發《促進大數據發展行動綱要》稱，國家政府數據統一開放平臺將在2018年底前建成，率先在氣象、環境、信用、交通、醫療、衛生等20余項重要領域，實現公共數據資源合理適度向社會開放。今年的政府工作報告亦指出，加強政府自身建設，提高施政能力和服務水平。重任千鈞惟擔當。
不僅中國，大數據被各國政府都提到了前所未有的高度，公共數據開放也紛紛提上日程。
在政府和市場的雙重催動下，那些原本封存在服務器里的陳年數據，成為一座座蘊藏豐富的“金礦”，興奮的企業和研究人員一邊著手搜尋數據，一邊將有價值數據按需篩選出來重構。然而，能真正做深度挖掘的企業并不多，這一領域正在等待著“殺手級”應用的出現，助推金融、醫療健康、零售業、制造業等各行業產生根本性的變革。
——編者按
國務院總理李克強在作2016年政府工作報告時提到，促進大數據、云計算、物聯網廣泛應用。其實自去年“兩會”起關注大數據的提案就不少，今年“兩會”的代表和委員們又開始提交新一輪為大數據鼓勁的提案。
全國政協委員劉慧、榮建勛、劉漢元等分別建議，構建大數據平臺，遏制互聯網金融亂象、發展科技保險、讓農業更有規劃。全國人大代表邵志清則提出議案，呼吁制定“大數據法”，規范政務數據的共享開放和市場數據的交易流通。
廣東人大常委會已經建立了一個代表履職支撐平臺，運用大數據為代表履職提供支撐。人大代表可通過“人大百科、履職資訊定制、議案建議、履職活動、履職溝通交流、聯系群眾輔助”等六個前臺服務子系統，獲取和發布信息。
你，每一秒都可能產生或者使用一個不起眼的數據：打車的路線、網上的交易、計步的APP、去醫院掛號、一張交通罰單、一次飯局等，這些痕跡都被有心的公司收集起來，再通過計算、重構，變成一個得心應手的應用，出售給你，或者讓你免費使用，同時提供新的數據作為回饋。
大數據不僅是一種海量的數據狀態和相應的數據處理技術，也是一種思維方式、一項重要的基礎設施。2011年以來，大數據概念在中國火熱，傳道者和求學者涌現，穿梭于眾多的大數據會議和論壇，以創新為己任的科技公司，都在踅摸著跟大數據產生關聯。
在剛剛結束的人機圍棋巔峰對決中，谷歌人工智能圍棋程序AlphaGo以4：1擊敗了人類選手李世石。人工智能界一片歡呼，這是深度學習+大數據的勝利。細想大數據被行業關注已5年了，實際能投入實用的大數據應用并不多，讓人驚嘆的“殺手級”的應用更是寥寥，反倒是深度學習，通過與大數據的結合，獲得迅速發展。
國內大數據領域的一些學者和業界人士抱怨：政府所掌握的公共大數據存在重重壁壘，難以共享，從源頭上有礙于創新。這一觀點有其合理之處，但并不全面。因為它難以解釋，為何已經手握海量數據的BAT(百度、阿里巴巴和騰訊)等國內互聯網巨頭，也尚未用大數據技術挖掘出扛鼎之作。
事實上，這個令人興奮的新事物，仍處于摸索研究階段，大數據產業有必要重新審視自身的痛點，尋找解決之道。
實戰低于預期
在高德信息技術有限公司(下稱高德)北京辦公室里，星羅棋布的辦公桌間豎立著一面LED顯示屏，上面是密密麻麻的紅點與曲線。
一名技術人員選定了城市與時間參數，并選取長安街上一段長約300米的路段，屏幕上立即顯示出該路段實時通過的車輛，這些車輛的實時位置一目了然，系統還給出未來幾分鐘，甚至幾個小時內的車流量預判。
這是高德智能出行業務的一部分，也是大數據應用的一個實景。大數據，或稱巨量資料，不僅描述了大量的數據，還涵蓋了處理數據的速度。
大數據應用已帶來可見的果實。高德公司估算，使用高德地圖躲避擁堵功能，平均每月為全部用戶節省時間達700年，節油高達1840萬升、價值1.3億元。
谷歌的AlphaGo也是一個突出的例子。一般來說，大數據的應用場景是通過大數據分析獲得洞察，并基于這些洞察進行預測，根據預測結果做出行動。而深度學習擅長傳統大數據分析中難以使用的語音、圖像等，它可以教授計算機逐級往下處理數據，并能根據不同層級的數據做出修正，思考過程逐漸從簡單到復雜。這種接近人腦的學習方式，可以通過訓練之后自行掌握概念，而且輸出結果會隨著數據處理量的增大而更加準確。包括谷歌、IBM、微軟、Facebook等在內的科技巨頭，在深度學習和大數據結合方面的投入越來越高。
雖然數據還沒有被列入企業的資產負債表，但大數據領袖、牛津大學教授維克托·舍恩伯格預測，這只是時間問題。數據資源將和土地、勞動力、資本等生產要素一樣，成為政府管理與企業盈利的戰略資源。
精準營銷、醫療和金融這三大領域，目前被視為大數據最具前景的應用領域。在大數據概念提出前，大型電商、醫療行業和金融企業，基本應用隨機抽樣分析。理論上，大數據分析的結果更精準，因為它將原來的小樣本變成全樣本。按維克托·舍恩伯格的說法，所謂大數據分析方法，就是不用抽樣調查這樣的捷徑，而采用所有數據的分析方法。
在分析自家電子商務平臺的客戶信用及行為數據后，阿里巴巴創生了螞蟻小貸、花唄、借唄等產品;騰訊數據，則充分、完整記錄了人們在互聯網上的行為軌跡和社會屬性，可以從中挖掘、分辨出用戶的行為模式、興趣偏好等;由于搜索功能的精準性，百度掌握了更多用戶的真實需求。
全球在大數據研究的投入已不少，2016年會更多。美國信息技術研究和分析公司Gartner預測，2016年全球在大數據方面的總花費將達到2320億美元。
這一龐大的投入與實際產出，目前并不匹配。現有的數據搜集和處理能力，常使電商看上去很不著調，當客戶從一個電商平臺購買一部手機后，下次再登錄時，電商可能簡單粗暴地又推送手機廣告;微信朋友圈的廣告推送，一直是網民取笑的槽點。
很多企業還是堅持用傳統的隨機抽樣方法，這樣可以較低的成本、較少的數據，進行一定精確度的分析，比大數據分析要經濟實惠。
聚合數據云計算事業部總監商渭清在一次業內論壇上表示，線上廣告投放，一般命中率是1.0%，做得好的能到1.3%。精準營銷的命中率，應該在3%或5%以上。
美國加州大學伯克利分校計算機科學和統計系教授邁克·喬丹(Michael Jordan)認為，目前的大數據給出的結果可靠性太低，如果急于應用到實際中，就好比是土木工程還沒學好就開始造橋，結果可想而知。
窘境源自技術層面的缺失。一是業界對于大數據分析的價值邏輯缺乏足夠深刻的洞察，以致搭建的模型偏差較大;二是大數據分析中的某些重大要件或技術還不成熟。
美國對醫療大數據情有獨鐘，基礎建設整得不錯，相關研究開展也早，但是，“要形成好的應用效果，美國估計還要等5年至10年”。清華大學統計學研究中心主任、哈佛大學統計系教授劉軍對《財經》記者分析。
盡管在過去的五年里，全球大數據計算性能實現了超過20倍的增長，100TB數據排序時間由8274秒縮短到377秒。而實際上，很多業內人士對大數據，仍缺乏深刻的認識。
信息技術研究和分析公司Gartner在2013年做的一項調查顯示，64%的企業表示正在投資或計劃投資大數據。然而，當問及企業面臨的“大數據的挑戰”時，約56%的企業聲稱是“確定如何從大數據獲得價值”，41%是要“定義我們的大數據戰略”，另有23%的企業是為了“了解什么是大數據”。
美國杜克大學行為經濟學教授丹·艾瑞里(Dan Ariely)曾將大數據技術比作未成年人的性行為，“每個人都談論它，但沒人知道怎么做，每個人都以為其他人在做，所以每個人都宣稱他們在做。”
科大訊飛(27.93, 0.00, 0.00%)股份有限公司(下稱科大訊飛，002230.SZ)高級副總裁陳濤告訴《財經》記者，熱炒大數據的背后，有IT行業在推動，為了出售服務器、存儲、服務，過分渲染了大數據使用的急迫性。
誰握大數據
當把不同來源、不同維度的數據關聯在一起，交叉挖掘分析，就有可能發生“化學反應”，大數據因共享而增值。
高德的交通數據來源主要有兩個，一是眾包數據，5億高德用戶在使用交通導航服務時，既是信息使用者，又是信息的分享者。高德副總裁、首席交通數據分析師董振寧告訴《財經》記者，“通過眾包，每月從用戶那里收到超過60億公里檢測(數據)，高德再用這些完善地圖數據。”
第二個來源，全國幾十萬輛出租車，及幾百萬輛物流車輛的數據，這些數據經交通后臺匯總、處理后，可實時計算出路況信息，反饋在用戶終端上。
據美國國際數據集團(IDC)的數字世界研究報告顯示，2013年人類產生、復制和消費的數據量達到4.4ZB(1ZB等于10萬億億字節)。而到2020年，數據量將增長10倍，達到44ZB。
國內除了高德這樣以數據為生的企業，BAT通過網民的網購、理財、搜索，以及社交網絡等，也坐擁海量數據。百度大數據，基于用戶在百度上的所有行為、檢索詞;騰訊掌握了海量的社交數據;阿里巴巴擁有用戶的交易數據。此外，一批提供數據權益服務的數據公司也應運而生。
這些數據公司利用爬蟲技術，抓取海量網頁上的數據，按類將這些數據進行整合梳理，再接入許多第三方數據。“像火車票購買數據和房屋買賣數據，數據量不大，但是價值很高。”Sensors Data的創始人兼CEO桑文鋒告訴《財經》記者，幾大電信運營商也掌握了較多的用戶數據。
在移動互聯時代，由于每臺終端設備都“綁定”一個用戶，一旦將數據分享，合作者也就長期擁有了這些用戶，這導致整個業界的心態放不開，害怕用戶流失。
其實，不像煤炭、石油等資源，用過之后不可再生，因而很難實現共享，數據資源可以重復使用，在共享中不斷產生新的價值。
為獲得更多資源，企業之間打破慣有忌諱，正在形成合作氛圍，一個個數據生態圈逐漸生長。
阿里巴巴數據事業部產品經理王峰認為，單純的數據交易和數據加工服務“很粗魯”。1月20日，阿里云宣布開放其大數據能力，發布全球首個一站式大數據平臺“數加”，如有數據開發能力的團隊可入駐“數加”，借助上面的工具為各行各業提供數據服務。這是一個“普惠大數據”，即讓全球任何一個企業、個人都能用上大數據。
王峰表示，“數加”盡管不是免費的，但是能夠幫合作伙伴把蛋糕做大，賺到更多錢。
即便是BAT，也“覬覦”著一個重量級的數據擁有者——各級政府。多年來，各級政府通過行政手段和公共管理過程，依法獲取了海量數據。絕大多數中央部委、省級政府部門的核心業務都有數據庫支撐。如公安部有一個覆蓋13億人口的人口數據庫，國家工商總局有企業法人數據庫，金融、醫療、稅務、質檢、社保、教育等都有各自的信息庫。
在陳濤看來，政府所擁有的公共數據，是盤活大數據資源的坐標系，這些資源是一個社會的基本信息，是核心數據。
公共數據圍墻
政府部門不會輕易放開掌握的數據。
一位中外合資農業公司的市場總監就曾碰過釘子。他數次聯系國家氣象局，希望拿到一些農業大省歷年的氣象數據和實時的觀測數據。通過數據分析，這家公司可以篩選出最適合當地的種子，進一步開發出手機APP，即時給農民推送農時建議。
全國政協委員、通威集團董事局主席劉漢元在今年“兩會”的提案中提到，建設農業大數據平臺，可以提前預測農業產量，使農業的生產更具計劃性。類似的農業大數據服務，美國孟山都公司旗下的Climate Corporation早已推出。
然而，政府機構由于自身定位和責任機制，缺乏放開公共數據的動力。國家氣象局就婉拒了上述農業公司市場總監的數據合作請求。
氣象數據具有壟斷因素，氣象局如果不肯提供原始裸數據，商業機構是無計可施的。
商業類氣象服務的推廣則需要國家氣象部門授權。
從知識產權保護角度看，只有原始裸數據，商業機構可以無償抓取利用。如果被抓取的數據是經氣象局二次加工的，那么這些數據就具有知識產權，因為這時的數據里面增加了人的智力、勞動成本，所以氣象局向商業機構收費屬于合理行為。
公開報道顯示，天氣服務類軟件墨跡天氣上線之初，是從網上抓取的天氣數據，后來氣象局找上門來要求付費，開價一年幾十萬元。這對初創的墨跡天氣來說，也是一筆大開銷，只好另想辦法。
一位業內知情研究員介紹稱，氣象局有官員曾在一次論壇上表示，向抓取天氣數據的軟件公司收費，是政府定價行為，屬于有償服務。
即便用于研究，數據也并不易獲取。作為中國科學技術協會副主席，同時在清華大學、北京航空航天大學兼任教授，張勤有豐富的與公共部門項目合作的經驗，他在一次學術會議上抱怨道，“搞大數據的人，卻時常感到沒有數據可用。”
張勤與北京一家醫院合作，運用數據分析眩暈疾病的一些規律。合作醫院從多年積累的病例數據庫中隨機篩選出60多個案例。在統計學上看，這點數據量不夠消除“噪音”——數據干擾因素，很難發現有價值的規律，可合作醫院拒絕提供更多的案例。
張勤的遭遇，也是中國不少研究者和產業界的感受，公共數據資源太封閉。2015年4月，國際著名期刊《自然》刊文稱，中國的研究者現在連獲取普通信息都越來越困難，比如，機動車保有量的數據。原因是，大多數的公共領域數據都攥在官方機構手里，其中有些機構正在加強它們的壟斷地位，這使信息更難以獲取。
同樣出于利益考量，一些政府部門擔心，隨著數據的開放，本部門履職的行動自由會受到束縛，原來不透明的部門行為被公開后，可能招致輿論批評甚至訴訟，因而沒有意愿主動開放數據。
上海市市委書記韓正曾表示，當前政府掌握著相對齊全的數據，卻一直存在著縱向和橫向分割的問題，并沒有真正打通和共享。
政府機構擁有公共數據無法適度開放，并不能使信息增值。挖掘政府大數據價值最好的辦法是，適度允許私營部門和社會公眾訪問。例如，香港公共數據開放網站“資料一線通”的口號就是“公共資料，增值利用”。
天津市信息中心工程師劉葉婷分析，由于在國家層面尚未構建起完善的公共數據開放戰略，因此難以形成從中央到地方的多級公共數據開放體系。
一些地方政府和部門希望把握本地區、本部門的公共數據，進行商業開發，做成轄區內“統一”數據系統。這樣的系統開發，可能在建成后涌現出一個地方性的，或者部門性的信息壟斷機構。
拋開主觀意愿，官方機構能不能拿出高質量的數據資源，也是一個問題。
北京大學中國衛生經濟研究中心主任劉國恩與美國斯坦福大學合作，聚焦于中國醫院的管理水平，研究中要用到醫院地址、電話號碼、有多少床位，以及每年的死亡人數等數據。他以為這些醫院的基本信息，地方政府和衛生計生部門手里肯定有，但兩年時間里，大概只湊齊了六成數據。
復旦大學數字與移動治理實驗室的研究表明，開放政府數據，首先應在地方層面探索。目前地方政府的數據開放量較低。
科大訊飛2013年與安徽省蕪湖市合作開展社會管理服務項目。拿到地方政府提供的數據資源，科大訊飛的工作人員把數據清洗、比對后發現，很多數據合在一起后對不上，甚至存在矛盾。比如，對比民政部門的死亡數據與公安部門的戶籍數據發現，存在幾千人都去世了，還在發退休金的案例。
陳濤曾感慨，如果不是蕪湖市政府黨委書記與市長堅持，“不交數據、就交帽子”，科大訊飛也很難拿到各部門掌握的數據資源。在與地方政府的合作中他還發現，政府對數據的采樣頻度是比較低的，算不上嚴格意義的大數據。
工業和信息化部電子信息產業與信息化研究所所長李苑建議，政府的很多數據沒有集中管理，還處于信息孤島狀態，這些都是開放數據需要解決的問題。
搭平臺立規則
一方面政府部門對所掌握的大數據開發利用，最缺乏的是技術與發掘數據價值的能力，另一方面政府部門自身有越來越強烈的大數據應用需求。因此，如何放開和利用公共數據，需明確規則。
中關村(8.89, 0.17, 1.95%)大數據產業聯盟副秘書長陳新河注意到大數據應用會議上的有趣變化，2014年，大家談的都是精準營銷，2015年談的多是傳統行業，現在聚焦于政府、金融和醫療等領域，“政府，是一個最大的應用軟件支付方”。
比如，很多大城市的政府職能部門，都面臨著如何讓城市變得更加智慧這一龐大的課題。
某地虛報了工業產值，但用電量和能耗卻沒有達到相應的規模。這種異常很容易被大數據系統識別出來。發現異常后，相關部門展開復核，可以更有針對性地防止、打擊數據造假。
政府對大數據、云計算的需求增長，于是，與企業“點對點”的戰略合作協議增多。高德能夠拿到交通部門的數據，是基于與交通部的合作框架，而這種合作又依賴于高德積累了十幾年的導航技術與智能交通的探索，這與政府現在或者未來的政策相契合，能給雙方帶來互惠互利的正反饋。
“用移動互聯網的創新思維，搭載大數據技術去改變政府的服務，流動的是數據，人不用再跑來跑去。”陳濤說。科大訊飛在人工智能方面的口碑，為其贏得安徽蕪湖項目的訂單。蕪湖在全國率先以數據交換、共享方式，整合全市政務資源，戶籍、人社、司法、衛計等部門，將統計數據交給市政府，科大訊飛開發軟件，清洗這些數據后，統計匯總成一個個市民從出生到現在的所有證件、公開信息。
談判、合作、協商、協議，這種政府開發大數據的方式，只適合針對個別企業的合作。能拿到公共大數據的企業，一類是技術在業內獨具一格，或出身于事業單位、政府部門，另一類就是BAT這樣的互聯網巨頭。
雖然這看上去似乎對其他企業不公平，但公共數據先行向這兩類企業試水放行，有其合理之處：一方面這些公司的技術能力或者資源更強，另一方面在大數據隱私保護方面也更可控。董振寧告訴《財經》記者，“(與政府)合作有嚴格的規范制約，什么該做、什么不該做，雙方都有約定。”
作為研究者，劉國恩去找地方統計局、醫保局的領導，對方好不容易拿出數據后，都會小心翼翼地再三囑咐千萬不要把數據拿出去。劉國恩也害怕自己一不小心觸碰紅線。他呼吁，一定盡快把法律的紅線劃清楚，“哪怕劃了以后，比以前的空間顯得更窄一點，也要讓業內知道這是紅線”。
開放公共數據，也面臨著泄密風險，這使政府部門也不得不謹小慎微。哪些數據可以公開，哪些數據需要脫敏，如何整合各個地方的數據，地方官員對這些未必清楚。
從這個角度，張勤明白合作醫院的苦衷，“他們不愿意把數據拿出來，這涉及到隱私和知識產權兩方面”。最簡單的問題，病歷屬于電子數據，到底屬于誰?法學界還存有很多爭議。
因為病歷的著作權屬于醫生，醫生的著作權又屬于醫院的職務行為，所以病歷屬于職務作品，而其中的數據還涉及患者個人隱私，因此，商業機構如果想對醫療數據進行使用開發，就需事先征得醫院、患者等多方面的授權同意。
科技部早已意識到對科學數據共享的立法和政策，并已立項多個研究課題，北京大學法學院教授張平多年來一直承擔其中的課題，她向《財經》記者介紹，政府公共部門在披露公共數據、科學數據等信息數據時，應該注意避免披露涉及國家安全問題，或涉及個人隱私信息和商業秘密方面的數據，否則會有法律的風險。
因為用戶隱私信息、商業秘密等都屬于私權范圍，業內常遵循“誰擁有誰控制”原則。
比如，美國就有“E-government Act”，俗稱陽光法、《信息自由法》《隱私權法》等，對政府掌握的信息公開的范圍有嚴格的規定。
同時在操作上，歐美國家的合同協議機制也相對完備。比如，去歐美國家大學實驗室做研究員，剛進去時就會被要求簽厚厚一摞合同協議，對所有涉及隱私數據等方面的使用和管理，都會提前約定好，一次性簽完合約。劉軍介紹，在美國，研究者和企業想拿到醫療數據，“要填好多表，過很多關”。
開發使用數據，較好的辦法是通過合同協議機制來約定，規避敏感數據泄露風險，還可以采用數據脫敏技術，即通過技術手段對個人數據信息去識別化。其中姓名、性別、身高、身份證號碼等都是需要重點進行脫敏處理的數據，尤其在醫療、金融、電信等領域，都包含大量這類數據信息。
但數據的知識產權問題，還需要法律界的研究。政府與企業合作數據開發項目，政府除了要處理可能涉及的個人隱私信息數據的泄露問題外，還應處理好怎樣對開發后的數據定價的問題，因為這包括如何補償開發企業的投入成本等。另外，如何避免數據被過度商業性開發利用也值得深思。
“畢竟很多公共數據都是用納稅人的錢采集的，政府不應該以此作為賺錢工具。”一位法律界人士對《財經》記者表示。
在科學數據方面，歐美國家建立了匯交、共享的開放平臺和機制，同時還有科學數據的共享法律。中國還沒有統一的數據中心，沒有專門的管理法律，更沒有建立起完備的合同協議機制，這就給個人隱私數據的后續使用、管理留下了隱患。
美國聯邦政府在開放公共數據過程中，采取了階段性逐步開放策略，根據數據被需求度、涉密度等多個因素的考慮，將數據劃分為立即開放、短期內開放、計劃開放、暫時無法開放四個類別。
業內專家分析稱，每個國家在開放公共數據時，都受國家安全和國家利益驅動，會優先考慮所開放的數據是否會對國家政治、經濟安全造成負面影響，美國也不例外。基于此，美國會將過去20年的公共數據開放，但如果涉及高精尖技術的數據，就不會開放。
北京理工大學網絡法研究所研究員孟兆平認為，中國政府開放公共數據應基于開放式的數據平臺，可供各種需求者使用。首先要搭建起數據中心的基本模型，再考慮如何創新與企業合作開發數據的模式，使數據平臺能“自我供血”維持運營。
2015年9月，國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》稱，政府數據統一開放平臺將在2018年底前建成，率先在氣象、環境、信用、交通、醫療、衛生等20余項重要領域，實現公共數據資源合理適度向社會開放。
“各部委真正去執行綱要內容，最快也要到今年兩會以后，綱要具體變為立法立規則還需要一定時間。”孟兆平說。
這不是一個容易完成的任務。科技部曾做過科學數據匯交的工作，仍無法做到將所有數據整理到統一的數據庫中。現實中，很多數據都散落在承擔不同項目的科研人員手里，只能按專業分類，分散在不同的數據中心和職能部門中。張平稱，實際上對于有些公共數據，政府也無法全面掌握。
張平建議，國家應當通過投資和立法，加強對醫院、大學以及國家投資的科研項目產生的數據進行管理。
另外，政府還應采取不歧視政策，鼓勵全社會(包括私人部門)以工本費(不超過數據復制和傳遞過程中產生的費用)的價格使用數據。
迫于2018年數據開放的壓力，國家氣象局直屬企業華風氣象傳媒集團有限責任公司(下稱華風)開始尋找戰略合作者，希望借此來增強自身的數據分析能力，保持在氣象數據應用方面的領先地位。
華風的對手已經隱現。2016年1月20日，阿里云宣布與國家氣象局達成合作，向公眾開放氣象服務數據，并共同深挖氣象大數據的商業價值。
此舉讓華風的一位項目負責人頗感意外，此次開放了國內縣級以上站點實況，包含溫度、濕度、風、氣壓、降水量、天氣現象等，都是核心數據。
開放公共數據，意味著數據資源在政府、社會間實現自由流動，這是政府行為的一項重大變革，涉及部門越多、范圍越大，數據開放難度也就越大。
京公網安備 11010502049343號