應用大數據技術 加強智庫建設

結合當前的互聯網時代，如何用好大數據技術，為智庫尤其是經濟智庫建設服務，將是值得科技界和經濟界研究的議題。

從目前情況來看，大數據已經滲透到社會生活的方方面面，從一個看似抽象的概念發展成堪比“第三次浪潮”的社會熱點。作為媒體融合的驅動力量，大數據時代的來臨對經濟智庫建設帶來沖擊和挑戰，同時，大數據技術的發展和應用也為豐富經濟智庫內容和加強決策判斷帶來前所未有的機遇。

大數據思維和技術對智庫內容產生了創新，這是一種融合媒體形態驅動的創新，將對智庫研究者提出更高的要求，大數據分析的價值和意義在于，通過多維度、多層次的數據以及關聯度分析，找到癥結。挖掘事實真相，從歷史經驗和發展趨勢判斷未來，提供決策參考。大數據分析在方法論上需要解決的課題首先就是選擇恰當的多維度數據，并找到其關聯方式和分析邏輯。

大數據時代無疑將為我國的經濟智庫建設帶來巨大機遇。龐大的數據資源及其潛在價值的深度挖掘，將有助于我們更好地把握經濟熱點和市場動態，數據分析技術也可以幫助我們更為科學地預測經濟領域的重大發展趨勢，優化智庫產品結構、產品形態和服務流程，通過最大限度地實現數據“增值”，進一步提升經濟智庫產品的競爭力和影響力。目前，一些經濟研究機構已經在積極開發新的工具來滿足數據需求。

但大數據的應用并非萬能。大數據應對的是傳統流程、傳統工具、傳統方法無法解決的大量、多樣、快速的數據。與國外相比，當前國內智庫建設與大數據的結合還存在一定的差距，缺乏數據的有力支撐。

首先，大數據仍然掌握在少數權威機構、信息服務商手中，對于大多數智庫研究機構而言，是難以獲得的寶貴資源。麥肯錫全球研究所的報告指出，不同行業的大數據強度不同，大多數媒體機構擁有的數據資源很難算是真正的“大數據”。

其次，如果缺乏集團式的專業操作團隊，將難以充分分析、呈現大數據，大數據本身的特質在某些方面也與智庫研究相悖，例如數據不精確、樣本差異與個性化之間存在矛盾等。

最關鍵的是數據加工和分析能力匱乏，這一挑戰主要體現在人才、技術和基礎設施（即數據平臺建設）三個方面。很多智庫缺乏專門的數據管理和分析部門，缺乏專門的數據分析方法，缺乏熟悉數據挖掘和分析技術的專業人才。以經濟智庫為例，大多數經濟分析員是財經專業出身，具備經濟數據的分析撰寫能力，但從海量數據中迅速提煉挖掘信息的能力仍十分欠缺，用大數據方法建立分析模型的理論研究和實際操作經驗不足。

但毋庸置疑的是，大數據已經成為新發明、新服務的重要源泉，其巨大價值亟待開發。智庫建設也應積極順應當前社會領域發展的大趨勢，正視挑戰，抓住機遇，積極謀劃，搶先發展，充分利用大數據資源和大數據分析技術的發展和應用，從“快、專、新”三個方面對智庫產品及生產流程進行升級優化，提升智庫輔助中央決策、服務國家社會發展的水平。