有一段时间，好像各行各业都在谈论大数据，每个人都在谈论大数据。但也有人说，大数据已经迎来了“七年的痒”，面对大数据热潮需要一些“冷思考”。中国大数据的发展是什么？未来中国大数据发展面临的机遇和挑战是什么？
作者：匿名来源：数据展望| 2019-03-15 15: 51收藏分享
大数据76
随着信息技术与人类生产和生活的融合，全球数据的特点是爆炸式增长和大规模集聚。无论是国家，企业还是公众，它都越来越意识到数据的价值。因此，近年来，各地建立了大数据开发局，企业推动了数据资产管理。大数据辐射行业已逐渐从传统的电信和金融业扩展到工业，医疗和教育。有一段时间，好像各行各业都在谈论大数据，每个人都在谈论大数据。但也有人说，大数据已经迎来了“七年的痒”，面对大数据热潮需要一些“冷思考”。中国大数据的发展是什么？未来中国大数据发展面临的机遇和挑战是什么？
大数据行业正在取得重大进展
在过去几年中，大数据的概念已深入人心。 “与数据交谈”已成为所有人的共识，数据已成为可与石油，黄金和钻石相媲美的战略资源。在过去的五年中，中国的大数据产业政策逐步完善，技术，应用和产业取得了非常明显的进展。
在政策方面，中国从中央到地方的大数据政策体系已基本完善，现已进入实施阶段。自2014年“大数据”一词写入政府工作报告以来，中国大数据发展的政策环境开辟了新的篇章。在顶层设计中，国务院《促进大数据发展行动纲要》全面部署了政府数据共享和开放，工业发展和安全。《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划(2016-2020)》等文件也已发布。在第十九次全国代表大会的报告中，提出了“促进大数据与实体经济的深度融合”。 “十三五”规划提出“实施国家大数据战略”。威健，农业，环保，检察，税务等部门也出台了具体的大数据发展政策。截至2019年初，所有省级行政区域都出台了大数据相关的发展计划。十几个省市建立了大数据管理局，八个国家大数据综合试验区和11个国家工程实验室已开工建设。可以说大数据政策体系已基本完成，已经进入实施甚至评估和检验阶段。
在技术方面，中国的大数据技术发展属于“全球第一梯队”，但国内核心技术能力严重不足。中国独特的大规模应用场景和多种类型的实践模式，提升了大数据领域技术创新的速度和能力水平，处于国际领先地位。在技术综合性方面，中国的平台，管理和应用技术都有大规模的登陆案例和研究；在应用规模方面，中国完成了大数据领域最大的集群开放能力测试，达到10000个节点；在效率方面，中国的大数据产品在国际大数据技术能力平台上也取得了良好的效果。在知识产权方面，2018年，中国的大数据领域专利占全球总数的40％左右，居世界第一位。世界第二。但是，中国大多数大数据技术都是基于国外开源产品的二次转型，核心技术能力需要加强。例如，在目前国内主流大数据平台技术中，自我研究的比例不超过10％。在行业方面，中国大数据行业多年来保持平稳较快增长，但面临着提升质量和效率的关键转型。 2018年，中国大数据产业多年来继续保持增长，并继续保持较高增长。根据中国信息通信研究院的估计，2018年中国大数据产业的总体规模预计将达到5400亿元，同比增长15％。然而，由于国内和国际环境以及新兴技术发展等各种因素，大数据行业的增长率已经下降。中国的大数据产业也面临着从高速发展到高质量发展的关键过渡时期。
在应用方面，大数据行业得到更广泛的应用，并正在加速渗透到经济和社会的各个方面。随着大数据工具的门槛和企业数据意识的不断提高，越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。无论是从新企业的数量，融资的规模还是应用的热度，与大数据紧密结合的行业正在从传统的电信业和金融业扩展到政务，医疗，工业，运输物流，能源行业，教育和文化等。行业应用的趋势是“脱离现实”，与实体经济的融合更加深入。
行业的五大困境
虽然中国大数据的整体发展状况良好，面临难得的发展机遇，但仍存在一些困难和问题。
首先，涉及核心技术的产业发展薄弱，未能有效提升中国的核心技术竞争力。核心技术的影响在大数据行业中至关重要。由于大数据公司在完成产品开发后可以实现接近零的成本和无限制的复制，拥有核心技术的大型企业可以轻松地将其技术优势转化为市场优势，即依靠特定的信息产品来赢得大众用户的垄断地位。目前，从大数据技术和产品的供应方面来看，虽然中国在本地技术上取得了单一突破，但大数据领域的系统和平台级核心技术创新仍然很少。大数据处理工具是“其他山脉的石头”。大多数企业使用国外数据收集，数据处理，数据分析和数据可视化技术。独立核心技术突破需要时间。特别是在开源产品的技术标准方面，中国的影响力还有待提高。
其次，数据孤岛和障碍降低了大数据行业资源配置的效率。大数据产业的发展必须实现数据信息的自由流动和共享。如果数据未打开或共享，则无法实现数据集成，并且数据的价值将大大降低。无论是政府数据，互联网数据还是其他数据，数据所有者通常都不愿意公开发行。受早期信息基础设施建设的制约，中国政府数据中仍有许多“数据孤岛”和“数据烟囱”，数据价值难以发挥。
第三，弱数据安全管理增加了大数据行业的发展风险。大数据技术为经济社会发展带来创新和活力，同时也面临着数据安全，个人信息保护甚至大数据平台安全的新威胁和新风险。大型多源数据汇总在大数据平台上。来自多个用户的数据可以存储在同一数据池中并由不同用户使用，这可能容易导致数据泄露风险。使用大数据技术挖掘和分析海量数据的结果可能包括与国民经济和社会各方面有关的敏感信息，需要分享和披露分析结果以加强安全管理。第四，工业垄断和恶性竞争的现象频繁发生，“坏钱驱逐好钱”现象明显。由于资源型行业的门槛低，盈利能力高，新兴大数据公司倾向于首先关注数据资源。大量企业依托数据资源优势的诞生，给大数据行业带来了低附加值的垄断经济模式，迫使依赖技术壁垒的企业面对残酷的市场竞争，放缓技术研发的步伐。与此同时，数据垄断问题也变得更加明显。少数互联网巨头拥有庞大的数据，这不仅不利于行业的发展，而且还存在巨大的数据聚合隐患。
第五，各地的发展同质化严重，存储和轻量化的现象普遍存在。由于缺乏统一的大数据行业分类统计系统和产业运行监测方法，不同地区大数据产业的定位相似，同质化竞争加剧。盲目重复建设可能会导致大数据行业出现盈余。同时，由于某些地区信息化发展有限，大数据的应用场景不够丰富。数据中心等大数据存储设施的建设是大数据产业发展的关键，规模巨大。目标是数百万单位。如果在后期不能有效使用，将造成巨大的资源浪费。
未来三年大数据行业的展望
未来三年将是中国大数据发展的重要机遇。大数据本身的发展也呈现出一些趋势。在我看来，未来三年的大数据行业可能具有以下特点：
首先，大数据和新技术继续快速发展。未来，大数据技术将突破多个方面，如工具平台的云部署，多业务场景的统一处理，以及专有的高性能硬件适配。目前，大数据技术工具的主要应用模式是应用企业在自建机房中独立部署，存在资源浪费，灵活性不足，管理复杂等缺点。这些缺陷可以通过基于云计算技术的基于云的部署解决方案来解决。大数据技术工具的快速着陆和应用；与此同时，大数据技术工具主要针对分析业务场景，但随着电子商务和智能终端的爆炸性发展，转移和计费等交易业务场景也需要大数据。处理能力强，未来多业务场景统一处理技术将得到充分发展；最后，由于GPU/TPU等专用硬件的发展，这种专用硬件可以帮助一些大数据技术进行突破性升级，因此对于新硬件而言，Adaptation已经成为许多大数据公司未来研发计划的重点。
其次，数据流通共享将迎来重大突破。在过去几年中，促进数据公开共享的政策措施得到了加强，但效果仍然不同于预期。可以说，技术手段将是数据流通共享瓶颈突破的关键。在未来三年内，随着同态加密，差异隐私，零知识证明和量子书等关键技术的性能提升和门槛降低，数据共享将进一步与区块链和安全多方计算等工具集成。和数据流通场景。预计流通将向前迈出一大步。第三，数据服务合规性将成为业界关注的焦点。在过去两年中，随着欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）的颁布和正式实施，个人信息保护的重要性已被提到前所未有的高度。 GDPR对数据主体的规定是细微的，“数据可携带性”和“遗忘权”的规定可能对中国的数据立法有一定的借鉴作用。对于中国企业而言，数据服务合规性的重要性将进一步提升，这将对业务发展产生重大影响。目前，中国信息通信研究院正在推广的“可信数据服务”计划也符合行业的这一需求。
第四，数据资产管理的重要性将进一步增强。随着大数据应用进入深水区域，企业将越来越重视数据资产管理方法体系——的构建，从架构，标准，研发，质量，安全，分析到应用，从而实现转型并实现技术对商业价值。 。在未来三年内，数据资产管理仍将是企业数据部门面临的困难和挑战。即使是领先的技术公司也在继续探索数据资产管理领域的新方法，例如全链路智能管理系统，数据资产的贡献，数据基线测量和质量规范的工具，可视化等。
四种应对策略
作为具有国家战略意义的新兴产业，大数据产业不仅要充分发挥企业的主体作用和有效市场的主导作用，还要更好地发挥政府的引导作用。
首先，要加强核心技术研究和产业化。自主研发创新是提升大数据产业竞争力的主要动力。要彻底改变目前中国大数据产业创新能力不强，关键核心技术高度依赖外国的现状，必须抓住关键领域，关键环节和核心问题，找出潜在点和突破口，增加政府财政资金。 。引导支持。为此，建议在国家层面的大数据关键领域设立国家重点技术研发专项资金，支持一批重点核心技术研发创新和应用的突破，建设以核心技术自治形成自主的大数据产业链可控大数据技术架构增强了关键核心技术的自主研发和创新能力，有效突破了制约行业发展的瓶颈。
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