2017年大数据产业发展情况及2018年展望

产业体系雏形初具为大数据产业发展提供了基础。2015年，我国规模以上电子信息产业总规模超过15.5万亿元，比“十一五”期末翻了一番。大型数据中心向绿色化、集约化发展，云计算服务逐渐成熟，国内龙头企业面向大数据新需求，积极推出新产品和新服务，一批新兴的专业化大数据企业崛起。

2.存在挑战

虽然我国大数据产业快速发展，但是仍存在行业发展良莠不齐、数据开放程度较低、安全风险日益突出、技术应用创新滞后等四大挑战。

行业发展良莠不齐。我国大数据仍处于起步发展阶段，行业标准和管理机制尚未成熟，在“万众创新，大众创业”的大环境下，大量的大数据企业不断涌现，存在很多企业借大数据概念热潮投机倒把，行业发展良莠不齐;

数据开放程度较低。数据开放共享是促进大数据产业发展的重要举措，我国政府部门掌握着全体社会80%的信息资源，但这些信息资源由于部门或区域利益分别被不同的部门控制，且不同部门的数据标准不一致，导致信息流的上游环节处于封闭状态，不能有效地释放和共享，数据源的欠缺直接影响大数据分析和处理的需求，导致大数据应用缺乏价值;

安全风险日益突出。随着云计算、物联网和移动互联网等新一代信息技术的飞速发展，大数据应用规模日趋扩大，数据及其应用皆呈指数级增长态势，当企业用数据挖掘和数据分析获取商业价值的时候，黑客也可以利用大数据分析向企业发起攻击，同时社交网站的隐私数据也可能被不法商家利用等等，这都给数据安全带来了巨大的挑战;

技术应用创新滞后。我国大数据产业虽然与国际大数据发展几近步伐相同，但是仍然存在技术及应用滞后的差距，在大数据相关的数据库及数据挖掘等技术领域，处于支配地位的领军企业均为国外企业。市场上，由于国内大数据企业技术上的不足，用户更加青睐IBM、甲骨文、EMC、SAP等国外IT企业，国内企业市场占有率仅5%左右。

二、我国大数据产业主要影响因素分析

(一)数据质量

目前，我国大数据需求端以互联网企业为主，覆盖面不广，在O2O趋势下，大型互联网厂商尝试引入外部数据支撑金融、生活、语音、旅游、健康和教育等多种服务。然而在具体的领域或行业内，我国普遍未形成成型的数据采集、加工、分析和应用链条，大量数据源未被激活，大多数数据拥有者没有数据价值外化的路径。比如，各医疗健康类应用收集了大量的数据，但没有像Sermo.com那样面向医药公司售卖数据。与国外相比我国的政府、公共服务、农业应用基本缺位，电信和银行业更缺少与外部数据的碰撞。数据质量方面，即便是政府机构这样的权威数据持有方，也存在很多数据缺失、数据错误、噪音多各方面的问题。理论上我们中国有很多数据，但不同部门数据存在在不同的地方，格式也不一样。政府内部本身整合各部门的数据就已经是一件很头大的事情，更不要提大规模的数据开放。同时数据开放面临一个严重问题就是隐私问题，脱敏远远不够，隐私问题是一个无底洞。

(二)技术水平

同任何新兴产业一样，科学技术水平是推动产业发展的内在动力，是影响大数据产业发展最重要的因素。但是目前由于我国科学技术水平等基础条件不够成熟，严重影响了大数据产业的发展速度。随着大数据概念的火热，做大数据的公司越来越多，产品做得五花八门，但现在数据分析的技术，方法，模型，算法都有了非常大的改进，跟过去六七十年代完全不一样，不是说做几个SAAS软件或者RAAS软件就是大数据了，虽然短期看市场火热，但长远来说这条路是走不通的，大数据行业发展，技术才是真正的发力点，提高行业准入门槛尤为重要。

其次，中国的数据有它的特色，例如在金融行业，目前大部分银行采用的是风险评分卡，运用专家经验定义风险变量，基于定性认识进行评分，通过事后风险回检优化评分卡，风险预警功能较差。虽然央行征信中心与国内少数技术领先银行使用的是风险评分模型，但模型方法相对陈旧，如央行所用FICO评分模型为上世纪80年代基于逻辑回归算法构建的评分体系，逻辑回归算法适合处理线性数据，但实际问题往往是非线性的，特别是信用风险评估场景下。此外，FICO模型没有针对我国具体业务进行场景细分，建模逻辑并不完全符合我国实际情况，因此导致准确率不足，风险预警能力差。

(三)专业人才

我们国家大数据发展最大的优势就是市场大，最大的劣势恰巧就是缺乏相应专业人才，人才缺乏的程度非常严重。首先在国际市场方面，我们要跟国外公司争人才，然而国外大数据行业同样十分火热。而不论在国内还是国外，跟企业竞争人才都是一项艰巨的事业，比如在世界上最好的大学之一的美国普林斯顿大学，想找数学家也是非常困难，人才很容易被大公司挖走，每年都有非常好的数据分析人才被企业挖走。所以人才难觅不只是口头说说，更是一个亟待解决的问题。

目前为止，我们国家仍然没有良好的培育大数据人才的机制，大数据教育主要面临以下三个问题。首先，大数据是一个交叉学科，涉及统计学,管理,编程等多学科，知识点复杂，培训课程编辑难度大，缺乏系统的学习教程;其次，现阶段大数据教育大多还停留在理论知识上，理论与实战严重脱节，学习者缺乏良好的实践机会;再次，大数据教育的根本目的是为了解决业务上面临的实际问题，用科学的手段推动业务的进展，然而现阶段的大数据教育机构普遍缺乏相应的业务经验，产学研结合并不密切。

三、我国大数据产业发展展望

(一)大数据政策体系持续完善

据不完全统计，从2014年至今我国涉及到大数据发展与应用的国家政策规定已多达63个，其中国家大数据发展顶层设计1个，国家层面顶层规划4个，重点行业领域发展应用31个，重点工作推进25个，重点区域发展2个。大数据战略已上升为国家战略高度，各部委从战略规划、技术能力提升、应用与管理三个层面积极落实推进大数据发展政策。

表1 部分部委大数据政策一览表

(二)大数据产业生态正在形成

（编辑：核心网）

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