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数据是国家或企业的战略资源，只有掌握了数据，并通过分析让数据说话，数据才能真正产生价值。在全国政协委员，中国科学院院士，北京大学统计科学中心讲席教授陈松蹊看来，推进数字中国建设，除了存储平台、计算平台、东数西算工程等方面的硬实力建设外，另一个关键是无论政府、相关部门还是企业都需要建立用数据说话、决策、管理、创新、赋能的数据文化。 这必须从加强数据分析人才培养入手。但近年来，我国虽已拥有海量存储和强大算力，却也面临着数据分析人才缺口极大的困境。 原因之一就是对统计学重视不足。陈松蹊表示，统计学是仅有的把数据作为唯一研究对象的学科。在数据时代，统计学和其他学科的交叉研究具有广阔前景，如在气候变化领域，联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）评估报告的形成就用统计学方法对气候变化进行归因。“近20年来，统计学已经在向高维数据、超高维数据的统计分析发展，关于其如何更好地应用于气候变化等领域，我和我的团队正在研究。” 陈松蹊说。 此外，高校缺乏统计与数据科学方面的师资力量，政府部门缺乏相关领域的高级人才，也是导致我国数据分析人才培养能力严重不足的重要原因。 陈松蹊建议，要尽快完善统计与数据科学教育体系，将统计学纳入教育部开展的基础学科招生改革试点和基础学科拔尖学生培养试验计划，系统规划相关领域课程、教材，同时加大对统计学一流学科建设的支持力度。 除了人才培养方面，陈松蹊还关注到公共数据在科研领域的开放共享问题。 公共数据是指公共机构依法履职或提供公共服务过程中产生的数据，对其进行加工处理再利用的方式主要包括政务数据共享、公共数据开放、公共数据授权运营等。作为科技工作者，陈松蹊发现，在科研领域，我国还缺乏获取公共数据的有效渠道和高质量的再分析科学数据集，导致很多科学研究依赖大量国外的公开数据集，不利于实现科技的自立自强。 他建议，优化有关政策，实现公共数据的开放共享，也促进非公共机构的数据流动和价值创造，引导中国数据要素市场的建立和良性循环。同时，在一些关键科学领域构建高质量的再分析数据集，以降低科研工作对外部数据的依赖。
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