当我们谈论产业互联网时，我们在谈论什么？(3)

获取和传输。 获得权限只是第一步，只有获取目标数据，才能进行开发和创造价值。现如今，数据规模越来越大、数据需求的规模也随之增加，特别是对于数据挖掘、AI训练等常见场景而言。这么大的数据量，如何有效的与数据开发顺畅结合起来，也是对数据流通的很大考验。大规模的拉取和传输固然会给开发者带来极大便利，却也要考虑传输速度瓶颈、数据泄露风险，恐怕每个企业都会慎之又慎；而在远端开发和部署算法，避免了大数据传输所带来的效率瓶颈，却对数据管理者提出了很高的要求——需要提供完善的算法开发和运行环境。环境是不是足够 兼容 （满足企业内外部的多种开发需求）？是不是足够 稳定 （如长期访问、高并发需求）？是不是具备 开放能力 （面对新的算法需求时能够快速开发完成）？是不是足够 安全 （针对内外部访问的各种场景，做好网络隔离、底层防护等各种工作）？……可以看出，打造这样的一个环境，难度不是软件级的，是平台级的。

因此，考虑大数据，不止于数据，而是重点关注“配套”设施。 配套设施做不好，创造价值的效率也就大打折扣。身份认证、权限管理作为数据流通的第一环节，无疑是重中之重，直接决定了数据开发的效率。此外，针对不同类型、不同规模、不同热度的数据，也需要制定不同的获取和传输方案，兼顾效率、安全、稳定等多种因素。具体到落实层面，有两点可以考虑：

统一身份认证系统，将认证与后端解耦合。 一套数据一套ID的老模式，数据管理低效、用户使用繁琐，面对大量的内外部用户时，完全力不从心。不如彻底将身份认证与数据完全解耦，以高效的动态权限管理机制作为中间层，配合可扩展的规则引擎，易于管理、监控和追溯。

充分 使用云服务，数据上“云”促进流通。 许多产业企业对于上“云”总是免不了顾虑，一说要让数据溜出自己的机房，心里就要打鼓：损坏了怎么办？被偷了怎么办？被云厂商“卡脖子”怎么办？……这些顾虑总体上可以理解，但其实在技术上早就足以应对，数据加密传输、加密存储、授权访问早已不存在障碍，而且云厂商天然有海量多副本存储、高速网络和全国/全球节点可以利用，数据永久损坏的概率极低、跨域传输和访问速度无忧。一个建议是，如果对核心数据顾虑太大，不如针对创新性的业务、非核心的数据、需要广域共享的场景进行上“云”试点，降本增效、降低风险、何乐不为呢？