2017、2018年中国大数据发展趋势和展望解读

导读：2015年8月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，首次明确提出建设数据强国；2015年10月，党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，将大数据上升为国家战略。其后，国家政府部门、科技研究院、互联网大企业、传统工业企业等不断发布战略蓝皮书，对未来进行规划布局。

神奇的大数据

现在的社会高速发展，我们处在大数据的洪流中，随着互联网、物联网等的发展，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。对于一般人来说，大数据“触不可及”，不是具体的事物，可它确确实实应用于我们的生活，促进科技发展和社会变革。

*大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。--百度百科

根据国家发布的大数据蓝皮书，对中国大数据十大发展趋势和展望进行解读分析，(敲黑板)同学们记得做笔记呀。

(一) 丰富细致的政策体系助推大数据落地

从中央到地方，更加丰富的配套政策与实施细则将促进大数据加快落地，更多地方政府积极推进大数据发展，并在大数据政用、商用、民用领域打造大数据应用的典范。

近年来，国家发布一系列文件，明确提出实施国家大数据战略，建设数据强国的目标，并出台一系列政策，打造全国战略布局，推动大数据产业的发展。

从国家层面来说，文件明确提出大数据发展的方向性目标和任务，制定我国的大数据产业发展方向、路径、重点及保障制度。具体在交通、农业、金融证券、健康医疗、教育、工商业、国土资源、生态环境等众多领域出台一系列应用政策。

从企业层面来看，国家将统一标准规范，避免行业交流繁杂、数据所有权混乱、开发成本高等的一系列问题，而相关的扶持政策将直接减少企业开发、使用成本，促进企业内部结构改革和配置优化，提高生产力和资源利用效率。

对个人来说，大数据不仅仅是一种技术，更是一种思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革，大数据的落实应用将会改我们的衣食住行。

（二）地点试点创新体系呈现特色化、差异化

国家级“试验区”、部委级“产业示范基地”和省市级“示范园区”的大数据试点创新体系正在形成，将带动发展一系列大数据重大工程、实验室建设以及产业的转型升级，形成协同创新、区域特色化发展的新格局。

大数据在我国尚出于初始探索阶段，像经济特区一样，需要在一些重要城市现行开展试点工作，并率先选择一批重点企业进行建设。目前全国有八个实验区，分别为两个跨区域类综试区（京津冀、珠江三角洲）、四个区域示范类综试区（上海、河南、重庆、沈阳）、一个大数据基础设施统筹发展类综试区（内蒙古）、一个大数据综合试验区（贵州）。

通过试验区的建设，带动高科技产业区、产业聚集区、新型工业化产业基地等的发展，打造智慧城市，为国家实施大数据战略带来丰富经验。

（三）数据跨境流动管理体制机制逐渐完善

从国际上看，数据全球化趋势明显，各国数据主权管辖全面兴起，国际间的数据交流日益频繁。中国将积极开展跨境数据流动管理的政策法规建设，促进数据资源有序流动与规范利用，进而推动全球跨境数据流动相关国际规则的完善。

在全球化的今天，数据需要在更广的范围实现开放、流动、融合，才能产生更高的价值和效用。国际金融、网络社交、跨境电商、资源分享等方面，国际间的存在大量的数据交换，这些数据也分布在不同的国家或地区。

数据跨境流动存在数据所有人模糊、跨域难以管理、国家或地区数据管理法律差异、出现问题难以追责、黑客盗窃风险等问题。新机遇，新挑战，在享受数据国际化便利的同时，也必须保护数据安全，加强国际间的交流。国家需要在保护我国公民的隐私信息、防止国家机密泄露、防止不法分子窃取数据、打击网络犯罪上花费精力，维护数据安全，营造一个良好的网络范围。

（四）大数据在人工智能的应用将爆发

人工智能将成为大数据生态中的重要组成部分，相关方面的应用将呈现爆发态势，并将在医疗健康、网络电商、公共交通、金融、教育、饮食等细分领域取得突破。

在2017中国国际大数据产业博览会，马云说：

“... ...大数据的“大”是大计算的“大”，大计算加数据，称之为大数据... ...互联网，是一种生产关系，云计算是生产力，大数据是生产资料。有了生产资料，生产力和生产关系，这三个合在一起，才能达到智能。所有数据，依靠互联网为基础设施，基于所有数据联通，再加上强大的计算能力... ...”

大数据是当前人工智能的支撑点，正因为数据量爆炸式增长，机器学习训练素材丰富度大幅提升。数据资源是机器学习训练的基本素材，通过对于数据的学习，机器不断积累经验和优化决策参数，逐渐变得向人类一般聪明。

机器之心和 Comet Labs 联合发布了影响全球人工智能公司的榜单

（全球最值得关注的100家人工智能公司（中国27家））

详细请百度

（五）区块链技术将重构数据流动机制

区块链技术凭借不可篡改、可以追溯等特性为人们在应对数据安全问题时提供了更多的可能，金融业、国际贸易、不动产交易、法律行业、社会保障等任何存在数字流动、交换与交易的领域都将会受益于区块链技术。

*区块链技术，简称BT（Blockchain technology），也被称之为分布式账本技术，是一种互联网数据库技术，其特点是去中心化、公开透明，让每个人均可参与数据库记录。

如果把区块链作为一个状态机，则每次交易就是试图改变一次状态，而每次共识生成的区块，就是参与者对于区块中所有交易内容导致状态改变的结果进行确认。

用通俗的话阐述：如果我们把数据库假设成一本账本，读写数据库就可以看做一种记账的行为，区块链技术的原理就是在一段时间内找出记账最快最好的人，由这个人来记账，然后将账本的这一页信息发给整个系统里的其他所有人。这也就相当于改变数据库所有的记录，发给全网的其他每个节点，所以区块链技术也称为分布式账本（distributed ledger）。

关于区块链技术，详细介绍请百度

（六）工业大数据为实现制造强国提供强大支撑

随着工业大数据创新应用的不断深化发展，我国将迎来以数据驱动的全生命周期以及全产业链的优化升级。工业大数据在自身基础设施建设以及同其他产业平台的融合将更加完善，必将探索出制造业网络化、数字化和智能化发展的新模式。

*工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、到订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称，其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。--百度百科

我们所谈的工业大数据，不完全等同于企业信息化软件中流淌的数据，从业界的共识看，主要来源有三类，第一类是企业经营相关的业务数据，这类数据来自企业信息化范畴，包括企业资源计划(ERP)、产品生命周期管理(PLM)、供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)和环境管理系统(EMS)等，此类数据是工业企业传统的数据资产。

　　第二类是机器设备互联数据，主要是指工业生产过程中，装备、物料及产品加工过程的工况状态、环境参数等运营情况数据，通过MES系统实时传递，目前在智能装备大量应用的情况下，此类数据量增长最快。

第三类是企业外部数据，这包括了工业企业产品售出之后的使用、运营情况的数据，同时还包括了大量客户、供应商、互联网等数据状态。--大数据观察网

工业大数据对数据的记录有一套规则，工业大数据的特点是数据信息准确、质量高、能反映生产关系、碎片率低、时效性高、数据有直接价值意义。而平常所指的大数据特点是存储量大、数据结构复杂、有效价值低、无用信息多。

（七）大数据安全问题受到持续关注

大数据在为网络空间提供传播便利的同时，也对传统的安全防控技术以及现有行政监管手段等带来了挑战。未来，大数据安全法律体系建设将进一步完善，安全可控信息产业将呈爆发式增长，安全技术、产品和服务方面的创新应用将不断增多。

我们来看看下列数据

◆2021年，网络犯罪损害造成的损失将达每年6万亿美元

◆2017到2021年间，网络安全开支将超1万亿美元

◆2021年，网络安全职位空缺预计将达350万个，但网络犯罪的数量将是该数字的3倍还多

◆2020年，可作为攻击突破点的人数将达40亿

◆全球勒索软件损失预计在2017年将超50亿美元

(数据来源：搜狐网)

当前国内个人信息泄露的新闻层出不穷，

女大学生徐玉玉被骗自杀、大学生裸贷不雅照泄露等事件受到网民广泛关注。我国当前互联网信息泄露问题较为凸显，存在不少银行、快递、外卖、第三方金融平台等企业内鬼出卖用户信息的行为，用户隐私信息交易已形成灰色产业。

另外网上经常会出现不法分子编造、故意传播虚假恐怖信息，恶意扭曲事实，诋毁他人名誉，损坏企业形象。更有甚者发布大量攻击、诋毁我国政府、司法机关、现行政治制度的言论，通过蓄意策划、插手炒作敏感案件，肆意歪曲事实。

大数据安全问题非常突凸，在发展大数据的同时，要严格把控数据安全，打击网络犯罪。

（八）数据权属的法律问题亟待破题

我国大数据相关立法与标准的推进速度将会加快，通过不断深入研究数据权益、数据管理、数据交易、数据安全等关键问题，逐步完善以“数权法”为核心的与大数据相关的法律体系。

互联网联通了全球，使全球用户能够共享数据资源。而这些资源的产生、开放、使用、交易、保护、权属、治理等过程都可能产生纠纷。

在数据资源流通过程中，必须厘清数据使用者、使用者的权属问题，界定产生者、使用者等在各种管理中应尽的义务和责任，保障各方的合法权益。

展望未来，数据开放和权属问题会随着法律的实施与完善得到解决。

（九）大数据交易将带动生态体系进一步完善

伴随市场对数据交易的巨大需求，以及数据相关的权益归属、价值评估和交易规范机制的建立完善，有望出现规模超万亿元的数据交易市场。在现有的交易平台构成中，会呈现多层级的特征，未来将形成1～2家国家级、8～10家区域级的立体化市场格局。

我国数据交易市场潜力巨大，如能充分利用，对互联网发展和企业发展都是革命性的。通过数据对接或交易，打造智慧城市，交通、电信、医疗、政务等方面将更加便利；企业可以通过数据分析，不断改进自己的服务和满足用户需求，准确对接客户，推出产品或服务。

（十）数据科学逐渐兴起

随着学科探索的深入，以及对块数据、粒数据等大数据创新理论的不断探索，大数据学科自身的理论体系将得以建立。

国内以百度、阿里巴巴、腾讯、华为等为首的互联网企业作为研发了自主产权的数据平台、大型构架体系和一系列大数据解决方案。大企业的开发经验成为行业流通标准和达成共识，形成相关产业，并催生相关概念和理论的成立，推动国内大数据业务的发展。

目前大数据相关理论体系尚未成熟，行业标准、概念定义也没有统一说法，而众多学者又提出了诸如块数据、粒数据、全局数据等新的理论探索。

大数据技术并有望在丰富完善过程中对学理基础的探索发挥更大作用。同时各种不同学科领域的数据科学应用将不断确立完善，并在此基础上有望实现诸多学科在数据层面的一致性。

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