大数据发展前景如何？
随着信息技术与人类生产生活的融合，全球数据呈现爆炸式增长、海量聚合的特点。无论是国家、企业还是公众，都越来越意识到数据的价值。因此，近年来各地纷纷成立大数据开发局，企业推进数据资产治理。大数据辐射的行业已经从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育。一时间，似乎各行各业都在谈论大数据，人人都在谈论大数据。但也有声音认为，大数据迎来了“七年之痒”，面对大数据热潮需要一些“冷思考”。中国的大数据发展如何？未来中国大数据发展的机遇和挑战是什么？
一、中国大数据产业取得显著进展。
过去几年，大数据的概念已经深入人心。“用数据说话”已经成为大家的学问，数据已经成为堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来，我国大数据产业政策逐步完善，技术、应用、产业取得显著进展。
1.政策方面，我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入实施阶段。自2014年“大数据”一词被写入政府工作报告以来，我国大数据发展的政策环境掀开了新的篇章。在顶层设计上，国务院《促进大数据发展行动计划》对政府数据开放、产业发展、安全等方面进行了统筹安排。《政府信息资源管理暂行办法》《大数据产业发展规划(2016-2020)》等文件也相继出台。党的十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”，十三五规划中提出“实施国家大数据战略”。
卫生、农业、环保、检察、税务等部门也出台了领域大数据发展的具体政策。到2019年初，所有省级行政区都出台了大数据相关发展规划，十几个省市成立了大数据管理局，8个国家大数据综合实验区和11个国家工程实验室开工建设。可以说大数据的政策体系已经基本完成，目前已经进入实施乃至评估检查阶段。
2.在技术方面，我国大数据技术发展属于“世界第一梯队”，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类型实践模式，推动了大数据领域技术创新的速度和能力，在国际上处于领先地位。在技术全面性上，中国的平台、管理、应用技术都有大规模的案例和研究；
在应用规模上，中国完成了大数据领域最大规模的集群开放测试，达到10000个节点；在效率能力方面，中国大数据产品在国际大数据技术能力竞赛平台上也取得了最好的成绩；在知识产权方面，2018年，中国在大数据领域的专利公开量约占全球的40%，位居全球第二。而我国大数据技术大多基于国外开源产品的二次转化，核心技术能力有待加强。比如国内主流大数据平台技术中，自研比例不超过10%。
3.产业方面，中国大数据产业多年来保持平稳较快增长，但面临提质增效的关键转型。2018年，中国大数据产业延续多年增速，继续保持较高增速。
据前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景及投资战略规划分析报告》统计数据显示，2015年中国大数据产业规模已达2800亿元。到2017年，中国大数据产业规模已经发展到4700亿，同比增长30.6%。初步预计2018年中国大数据产业规模将达到5400亿元左右，同比增长15%。据预测，2020年中国大数据产业规模将超过万亿元。但受国内外环境、新兴技术发展等多种因素影响，大数据产业增速有所下滑。中国大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。
2015-2020年中国大数据产业规模统计及预测
数据来源:前瞻产业研究院编制。
4.在应用方面，大数据在行业中的应用更加广泛，正在加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具门槛的降低和企业数据意识的不断提升，越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。无论从新增企业数量、融资规模还是应用普及程度来看，与大数据紧密结合的行业正在从传统的电信业、金融业向政务、医疗卫生、工业、交通物流、能源业、教育文化等领域扩展。，且行业应用趋势明显，与实体经济融合更深。
二、中国大数据产业五大发展挑战分析
虽然我国大数据总体发展形势良好，也面临难得的发展机遇，但仍存在一些困难和问题。
1，涉及核心技术的产业发展薄弱，未能有效提升我国核心技术竞争力。
核心技术的影响力在大数据行业非常重要。由于大数据企业在完成产品开发后几乎可以零成本、无限制地复制，拥有核心技术的大企业很容易将其技术优势转化为市场优势，即赢得大量用户，并以特定的信息产品获得垄断地位。目前，从大数据技术和产品的供给侧来看，我国虽然实现了局部技术的单项突破，但大数据领域系统性、平台级的核心技术创新仍不多见。大数据处理工具是“他山之石”，大多数企业使用的是国外的数据采集、数据处理、数据分析和数据可视化技术。自主核心技术的突破还需要一段时间。尤其是在开源产品的技术标准方面，中国的影响力有待提高。
2.数据孤岛和壁垒降低了大数据行业的资源配置效率。
大数据产业的发展必须实现数据信息的自由流动和* * *享受。如果数据不开放* * *，就无法实现数据整合，数据价值就会大打折扣。无论是政府数据、互联网数据还是其他数据，数据拥有者往往不愿意开放其流通。受制于前期的信息基础设施建设，目前中国政府数据仍存在诸多“数据孤岛”和“数据烟囱”，数据价值难以发挥。
3.薄弱的数据安全管理增加了大数据产业的发展风险。
大数据技术在为经济社会发展带来创新活力的同时，也给数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全带来了新的威胁和风险。大数据平台汇聚了海量多源数据，来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中，由不同的用户使用，容易导致数据泄露的风险。利用大数据技术分析海量数据(21.90
-5.19%，临床单位)，结果可能包含涉及国家经济、社会等方面的敏感信息，需要加强对分析结果共享和公开的安全管理。
4.行业垄断、恶性竞争频发，“劣币驱逐良币”现象明显。
由于资源型行业门槛低、利润高，新兴的大数据公司往往专注于先获取数据资源。大量依托数据资源优势的企业诞生，给大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得依托技术壁垒的企业不得不面对残酷的市场竞争，放缓技术研发的步伐。与此同时，数据垄断的问题也越来越明显。少数互联网巨头拥有庞大的数据，不仅不利于产业发展，而且存在巨大的数据聚合隐患。
5.各地开发同质化严重，普遍存在重存储、轻应用的现象。
由于缺乏统一的大数据产业分类统计体系和产业运行监测手段，各地大数据产业定位大同小异，同质化竞争加剧。盲目重复建设甚至可能导致大数据产业过剩。同时，由于部分地区信息化发展有限，大数据应用场景不够丰富，数据中心等大数据存储设施建设是大数据产业发展的关键，规模巨大，目标数百万。如果后期不能有效利用，会造成巨大的资源浪费。
第三，未来三年中国大数据产业将呈现四个发展特点。
未来三年是中国大数据发展转型的重要机遇期。大数据本身的发展也呈现出一些趋势。在我看来，未来三年大数据行业可能会呈现以下几个特点:
1.大数据新技术持续快速发展。
未来，大数据技术将沿着工具平台的云端部署、多业务场景的统一处理、专有高性能硬件的适配等方向取得突破。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自主部署，存在资源浪费、灵活性不足、管理复杂等缺点。这些缺点可以通过基于云计算技术的云部署方案来解决，有助于大数据技术工具的快速落地和应用；同时，大数据技术工具主要针对分析型业务场景，但随着电子商务和智能终端的爆发式发展，转账、计费等交易型业务场景也需要大数据处理能力，因此未来多业务场景的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的升级，因此新硬件的适配成为很多大数据公司未来研发计划的重点。
2、数据流通* * *将迎来关键突破。
近年来，推动数据开放的政策措施有所加强，但效果与预期仍有差距。可以说，技术手段将是突破数据流通瓶颈的关键。未来三年，随着同态加密、差分隐私、零知识证明、量子账本等关键技术的性能提升和门槛降低，以及区块链、安全多方计算等工具与数据流通场景的进一步紧密结合，数据共享和流通将有望再向前迈进一大步。
3.数据服务合规将成为行业关注的焦点。
近两年，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被提升到了前所未有的高度。GDPR对数据主体的权利规定较为详细，其关于“数据可携带权”和“被遗忘权”的规定可能会给我国的数据立法带来一些借鉴。对于中国企业来说，数据服务合规重要性的进一步提升将对企业的业务发展产生重大影响。目前中国信息通信研究院正在力推的“可信数据服务”计划也符合行业的这一需求。
4.数据资产管理的重要性将进一步提高。
随着大数据应用进入深水区，企业将越来越重视数据资产管理方法论体系的构建——即架构、标准、研发、质量、安全、分析、应用的统一，从而实现技术向商业价值的转化和实现。未来三年，数据资产管理仍将是企业数据部门面临的困难和挑战。即使是领先的科技企业也仍在探索数据资产管理的新方法，如全链路智能管理系统、数据资产贡献度、数据基线测量和质量规范的工具化和可视化等。
第四，应对挑战的四点建议
大数据产业作为具有国家战略意义的新兴产业，在发展初期既要充分发挥企业的主体作用和有效市场的引领作用，也要更好地发挥政府的引导作用。
1，加强核心技术研究和产业化。
自主研发创新是提高大数据产业竞争力的主引擎。要彻底改变我国大数据产业创新能力不强、关键核心技术高度依赖国外的现状，必须抓住重点领域、关键环节和核心问题，找准重点和突破口，加大政府财政资金的引导和支持力度。因此，建议在国家层面设立R&D和大数据关键领域关键技术创新国家财政专项资金，支持R&D突破和一批关键核心技术创新应用，构建核心技术自主的大数据产业链，形成自主可控的大数据技术架构，提高关键核心技术的自主R&D和创新能力，有效打破制约产业发展的瓶颈。
2.完善大数据安全政策
要开展数据确权、资产管理、市场监管、跨境流动等数据治理重大问题研究，协调相关部门推进数据治理法制化进程，加强对政府敏感数据、商业秘密和个人数据的保护。同时，推动完善适用于大数据环境的信息安全等级保护制度，建立安全与发展兼顾的数据管理和保障体系，加强数据安全评估、安全防范、应急响应等相关机制建设。此外，要加强网络空间安全信息共享和动态感知能力，提高重大风险识别和分析水平。
3.鼓励地方政府因地制宜发展大数据产业。
大数据产业发展要注重差异化发展，形成差异化的产业布局。各地需要差异化发展。大数据的发展重点应该是因地制宜地推动应用创新，创造完善的发展环境，让市场在大数据发展要素配置中起决定性作用。各地要结合产业基础和优势，重点发展大数据特色场景应用，推动大数据与当地重要实体经济产业加快融合。
4.推动行业加快大数据标准建设。
目前，大数据行业的应用层出不穷。政府要通过规范的方式规范行业、整合资源，促进各方达成共识，为大数据产业的健康发展提供基石。特别是加强迭代速度快、市场认可度高的行业/团体标准制定，为用户企业选择大数据产品提供指导，保障数据安全，促进大数据交易等新兴服务模式的规范发展，对推动我国大数据产业进程具有重要意义。