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2014年我國大數據發展分析報告

如今,大數據儼然成為IT領域最受關注的熱詞之一。如果不想顯得過于OUT,本文的報告就來和讀者一起分析大數據的未來發展趨勢。

一、 國內外大數據的發展狀況及應用

1、大數據已深耕于經濟領域且創造了巨大的經濟價值

美國的大數據產業已經創造了巨大的價值,具體表現在:

1)大數據使美國醫療服務質量得到提高。
對于醫療服務的提供方和支付方來說,在減少醫療成本的同時不斷提高醫療質量和效率仍然是一個難以實現的目標,而這也是改善民生的重大機遇。2010年,全美醫療支出占國內生產總值的17.9%,比2000年增長13.8%。而且,某些慢性疾病如糖尿病的患病率正在增加,正在消耗更多的醫療資源。

對這些疾病和其他相關健康服務的管理將深刻地影響國家的福祉。在這方面大數據可以發揮作用。為在廣大人群中取得最有效的醫療效果,更多地使用電子健康記錄(電子健康檔案),并與新的分析工具相結合,將提供挖掘信息的機會。研究人員可以利用信息尋找有效的統計趨勢,并依據真實的醫療服務質量開展醫療評估。

2)大數據使美國的交通更加便利。
通過完善信息和自動駕駛功能,大數據有可能在許多方面徹底改變交通的面貌。開車的人多,交通堵塞就多,其后果是浪費能源,造成全球氣候變暖,耗費時間和金錢。手持設備、車輛和道路上的分布式傳感器則可以提供實時交通信息。這些信息,再加上更好的自動駕駛功能,可以使駕駛更安全,交通堵塞更少。智能汽車日益互聯的新型交通生態系統有可能徹底改變道路使用方式。

3)大數據使美國的教育質量得到提升。
大數據可以對美國教育及其在全球經濟中的競爭力產生深遠影響。例如,通過深入地跟蹤和分析學生的在線學習活動——精細至每個鼠標點擊動作,研究人員能夠確定學生的學習方式和提高學習的方法。這種分析可以針對成千上萬的學生進行,而不是孤立的小型研究。課程和教學方法,無論是在線的,還是傳統的,都可以根據大規模分析所收集到的信息進行修訂。

4)大數據提高了美國的征稅效率。
由于迅速發現異常的能力日益增加,政府稅務部門可以縮小“稅收缺口”,即納稅人應付稅款與其自愿繳稅額之間的差額,并且對于那些試圖進行不當納稅申報的人,會深刻地改變他們的行為方式。大多數稅務機構實行“自愿繳稅與追討欠稅并舉”的模式。在這種模式下,它們接受納稅人的納稅申報單并辦理退稅,并對一部分納稅申報單進行抽查,以找出有意或無意欠稅的情況。

大數據則能夠提高欺詐檢測的水平,在納稅申報之初就揭露違規情況,減少問題退稅的發放。資料表明,在醫療領域每年產生3000億美元的潛在價值;在公共管理部門,每年產生2500億美元的潛在價值;在個人位置數據領域,每年產生1000億美元的市場;在零售業能夠增加60%的營業額;在制造業部門,能夠降低50%的產品開發及裝配成本。

5)大數據在歐洲公共管理部門得到深入應用。
大數據在OECD組織中的歐洲國家公共管理部門創造了1500到3000億歐元或更高的潛在經濟價值,這些經濟價值主要通過政府公共管理機構開支的減少、轉移支付的下降及稅收的增加來實現。三是全球大數據人才需求將上升并且出現供需缺口。Gartner咨詢公司預測,到2015年,大數據人才需求達到440萬人,人才需求缺口將達到三分之一。

2、歐美等發達國家把數據資產上升到國家信息戰略高度

1)美國已經布局大數據產業。
美國政府將大數據視為強化美國競爭力的關鍵因素之一,把大數據研究和生產計劃提高到國家戰略層面。2012年3月,美國奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動“大數據研究和發展計劃”,這是繼1993年美國宣布“信息高速公路”計劃后的又一次重大科技發展部署。美國政府認為大數據是“未來的新石油與礦產”,將“大數據研究”上升為國家意志,對未來的科技與經濟發展必將帶來深遠影響。

以美國科學與技術政策辦公室(OSTP)為首,國土安全部、美國國家科學基金會、國防部、美國國家安全局、能源部等已經開始了與民間企業或大學開展多項大數據相關的各種研究開發。美國政府為之撥出超過2億美元的研究開發預算。奧巴馬指出,通過提高從大型復雜的數字數據集中提取知識和觀點的能力,承諾幫助加快在科學與工程中的步伐,改變教學研究,加強國家安全。

據悉,美國國防部已經在積極部署大數據行動,利用海量數據挖掘高價值情報,提高快速響應能力,實現決策自動化。而美國中央情報局通過利用大數據技術,將分析搜集的數據時間由63天縮減到27分鐘。

2012年5月美國數字政府戰略發布,更是提出要通過協調化的方式,所有部門共同提高收集、儲存、保留、管理、分析和共享海量數據所需核心技術的先進性,并形成合力;擴大大數據技術開發和應用所需人才的供給。以信息和客戶為中心,改變聯邦政府工作方式,為美國民眾提供更優公共服務。

2)歐盟及日韓將會緊隨其后。
繼美國率先開啟大數據國家戰略先河之后,歐盟、日本及韓國等國家也將跟進,預計不久相應的戰略舉措也將出臺。數據規模及運用數據的能力將成為綜合國力的重要組成部分,對數據的占有和控制也將成為國家間爭奪的焦點。

法國政府為促進大數據領域的發展,將以培養新興企業、軟件制造商、工程師、信息系統設計師等為目標,開展一系列的投資計劃。法國政府在其發布的《數字化路線圖》中表示,將大力支持“大數據”在內的戰略性高新技術,法國軟件編輯聯盟曾號召政府部門和私人企業共同合作,投入3億歐元資金用于推動大數據領域的發展。

法國生產振興部部長ArnaudMontebourg、數字經濟部副部長FleurPellerin和投資委員LouisGallois在第二屆巴黎大數據大會結束后的第二天共同宣布了將投入1150萬歐元用于支持7個未來投資項目。這足以證明法國政府對于大數據領域發展的重視。法國政府投資這些項目的目的在于“通過發展創新性解決方案,并將其用于實踐,來促進法國在大數據領域的發展”。眾所周知,法國在數學和統計學領域具有獨一無二的優勢。

日本為了提高信息通信領域的國際競爭力、培育新產業,同時應用信息通信技術應對抗災救災和核電站事故等社會性問題,日本總務省于2012年7月新發布“活躍ICT日本”新綜合戰略,今后日本的ICT戰略方向備受關注。其中最為關注的是其大數據政策(從各種各樣類型的數據中,快速獲得有價值信息的能力),日本正在針對大數據推廣的現狀、發展動向、面臨問題等進行探討,以期對解決社會公共問題作出貢獻。

2013年6月,安倍內閣正式公布了新IT戰略——“創建最尖端IT國家宣言”?!靶浴比骊U述了2013~2020年期間以發展開放公共數據和大數據為核心的日本新IT國家戰略,提出要把日本建設成為一個具有“世界最高水準的廣泛運用信息產業技術的社會”。

3、我國大數據的國家戰略
爭奪新一輪技術革命制高點的戰役已經打響,中國政府在美國提出《大數據研究和發展計劃》的2012年也批復了“十二五國家政務信息化建設工程規劃”,總投資額估計在幾百億,專門有人口、法人、空間、宏觀經濟和文化等五大資源庫的五大建設工程。我國的開放、共享和智能的大數據的時代已經來臨!

2012年8月份國務院制定了促進信息消費擴大內需的文件,推動商業企業加快信息基礎設施演進升級,增強信息產品供給能力,形成行業聯盟,制定行業標準,構建大數據產業鏈,促進創新鏈與產業鏈有效嫁接。

同時,構建大數據研究平臺,整合創新資源,實施“專項計劃”,突破關鍵技術。大力推進國家發改委和中科院基礎研究大數據服務平臺應用示范項目,廣東率先啟動大數據戰略推動政府轉型,北京正積極探索政府公布大數據供社會開發,上海也啟動大數據研發三年行動計劃。

當前,在政府部門數據對外開放,由企業系統分析大數據進行投資經營方面,上海無疑是先行一步。2014年5月15日,上海市自今年起推動各級政府部門將數據對外開放,并鼓勵社會對其進行加工和運用。

根據上海市經信委印發的《2014年度上海市政府數據資源向社會開放工作計劃》,目前已確定190項數據內容作為2014年重點開放領域,涵蓋28個市級部門,涉及公共安全、公共服務、交通服務、教育科技、產業發展、金融服務、能源環境、健康衛生、文化娛樂等11個領域。

其中市場監管類數據和交通數據資源的開放將成為重點,這些與市民息息相關的信息查詢屆時將完全開放。這意味著企業運用大數據在上?!熬蚪稹钡臅r代來臨,企業投資和上海民生相關的產業如交通運輸、餐飲等,可以不再“盲人摸象”。

在立足國家戰略和產業政策推動大數據收集和分析技術快速發展的同時,我們也應清醒地認識到避免數據壟斷和保護數據安全的重要性,及早開展相關法律法規的探討和研究。

伴隨著大數據時代的來臨,世界各國對數據的重視提到了前所未有的高度。套上大數據的光環后,原本那些存放在服務器上平淡無奇的陳年舊數一夜之間身價倍增。按照世界經濟論壇報告的看法,“大數據為新財富,價值堪比石油”。正如大數據之父維克托所預測,“雖然數據還沒有被列入企業的資產負債表,但這只是一個時間問題?!?/p>

今天的國家將大數據視為國家戰略,并且在實施上,也已經進入到企業戰略層面,這種認識已經遠遠超出當年的信息化戰略。我們上面介紹了許多國外的動態,末了自然也要落腳到本國,思考本國可能采取的發展道路。但是,尚未見到網絡安全戰略和信息化發展戰略全文(據說兩會期間公布,也就是這幾天),我們也不妨先總結國外的情形,以便進行比較。

2014年2月27日中央網絡安全和信息化領導小組宣告成立,組長習近平指出,沒有網絡安全就沒有國家安全,沒有信息化就沒有現代化。建設網絡強國,要有自己的技術,有過硬的技術;要有豐富全面的信息服務,繁榮發展的網絡文化;要有良好的信息基礎設施,形成實力雄厚的信息經濟;要有高素質的網絡安全和信息化人才隊伍;要積極開展雙邊、多邊的互聯網國際交流合作。從話的另一方面也說明目前我們沒有自己的過硬技術,網絡文化還有點問題,基礎設施還是太差,人才隊伍素質跟不上需求,也沒有可靠的盟友,信息經濟實力太弱。

毫無疑問,中國的底子太薄了。但是,大數據是信息化時代的“石油”。開發大數據資源的能力將影響未來國家的核心競爭力。我國不能幻想走在別人修好的道路,更不能等靠,只能依賴自身能力加速前行,這種能力就是將數據轉化為信息和知識的速度與技術,而這種轉化速度和技術,則決定了大數據技術能力的高低。

二、我國大數據的發展趨勢及誤區

1、我國大數據的發展趨勢

在全球經濟、技術一體化的今天,我國IT行業已經開啟了大數據的起航之旅,大數據已經在經濟領域發揮重要作用。據計世咨訊預測,2012年,政府、互聯網、電信、金融等領域市場規模占據近一半的市場份額。大數據在主要經濟領域的發展趨勢如下:

1)大數據在經濟預警方面發揮重要作用
在2008年金融危機中,阿里平臺的海量交易記錄預測了經濟指數的下滑。2008年初,阿里巴巴平臺上整個買家詢盤數急劇下滑,預示了經濟危機的來臨。數以萬計的中小制造商及時獲得阿里巴巴的預警,為預防危機做好了準備。

2)大數據分析成為市場營銷的重要手段
與傳統的市場研究方法不同,大數據的市場研究方法不再局限于抽樣調查,而是基于幾乎全樣本空間。例如,百度擁有中國最大的消費者行為數據庫,覆蓋95%的中國網民,搜索市場占比達87%。百度基于最真實的用戶行為數據和多維度研究工具,幫助寶潔精準的定位了消費者的地域分布、興趣愛好等信息,根據百度分析的結論,寶潔適時地調整了營銷策略。

3)大數據在臨床診斷、遠程監控、藥品研發等領域發揮重要作用
我國目前已經有十余座城市開展了數字醫療。病歷、影像、遠程醫療等都會產生大量的數據并形成電子病歷及健康檔案?;谶@些海量數據,醫院能夠精準地分析病人的體征、治療費用和療效數據,可避免過度及副作用較為明顯的治療,此外還可以利用這些數據進行實現計算機遠程監護,對慢性病進行管理等。

4)大數據為金融領域的客戶管理、營銷管理及風險管理提供重要支撐

大數據能夠解決金融領域海量數據的存儲、查詢優化及聲音、影像等非結構化數據的處理。金融系統可以通過大數據分析平臺,導入客戶社交網絡、電子商務、終端媒體產生的數據,從而構建客戶視圖。依托大數據平臺可以進行客戶行為跟蹤、分析,進而獲取用戶的消費習慣、風險收益偏好等。針對用戶這些特性,銀行等金融部門能夠實施風險及營銷管理。

當前,我國正處在全面建成小康社會征程中,工業化、信息化、城鎮化、農業現代化任務很重,建設下一代信息基礎設施,發展現代信息技術產業體系,健全信息安全保障體系,推進信息網絡技術廣泛運用,是實現四化同步發展的保證。大數據分析對我們深刻領會世情和國情,把握規律,實現科學發展,做出科學決策具有重要意義。

中國人口居世界首位,將會成為產生數據量最多的國家,但我們對數據保存不夠重視,對存儲數據的利用率也不高。此外,我國一些部門和機構擁有大量數據卻不愿與其他部門共享,導致信息不完整或重復投資。政府應通過體制機制改革打破數據割據與封鎖,應注重公開信息,應重視數據挖掘。美國聯邦政府建立統一數據開放門戶網站,為社會提供信息服務并鼓勵挖掘與利用。

2、我國大數據行業的誤區

誤區一:只有搞大數據技術開發的,才是真正“圈內人”。
筆者曾經參加過若干會議,70%是偏技術的,在場的都是國內各個數據相關項目經理和技術帶頭人,大家討論的話題都是在升級CDH版本的時候有什么問題,在處理Hive作業的時候哪種方式更好,在Storm、Kafka匹配時如何效率更高,在Spark應用時內存如何釋放這些問題。參會者都一個態度:不懂大數據技術的人沒資格評論大數據,您要不懂Hadoop2.0中的資源配置,不懂Spark在內存的駐留時間調優,不懂Kafka采集就別參加這個會!對了,最近Google完全拋棄MR只用Dataflow了,您懂嗎?不懂滾粗!

在這里我想說,技術的進步都是由業務驅動的,某寶去了IOE才能叫大數據嗎,我作為一個聾啞人按摩師用結繩記事完成了對于不同體型的人,用什么按摩手法進行全流程治療,就不叫大數據分析了嗎?技術發展到什么程度,只有一小部分是由科學家追求極致的精神驅動,大部分原因是因為業務發展到一定程度,要求技術必須做出進步才能達成目標的。

所以,真正的大數據“圈內人”至少要包含以下幾種人:

1)業務運營人員。
比如互聯網的產品經理要求技術人員,必須在用戶到達網站的時候就算出他今天的心情指數,而且要實現動態監測,這時候只能用Storm或者Spark來處理了;比如電信運營商要求做到實時營銷,用戶進入營業廳的時候,必須馬上推送短信給用戶,提示他本營業廳有一個特別適合他的相親對象(呈現身高、三圍、體重等指標),但是見面前要先購買4G手機;再比如病人來到銀行開戶,銀行了解到用戶最近1周曾經去醫院門診過兩次,出國旅游過3次,帶孩子游泳兩次,馬上客戶經理就給客戶推薦相關的銀行保險+理財產品。這些業務人員,往往是驅動技術進步的核心原因。

2)架構師。
架構師有多么重要,當一個業務人員和一個工程師,一個說著業務語言,一個說著技術術語在那里討論問題的時候,工程師往往想著用什么樣的代碼能馬上讓他閉嘴,而架構師往往會跳出來說“不,不能那樣,你這樣寫只能解決一個問題并且會制造后續的若干問題,按照我這個方案來,可以解決后續的若干問題!”一個非技術企業的IT系統水平,往往有70%以上的標準掌握在架構設計人員手里,盡快很多優秀的架構師都是從工程師慢慢發展學習而來的,IT架構的重要性,很多企業都意識到了,這就是很多企業有CTO和CIO兩個職位,同樣重要!架構之美,當IT系統平穩運行的時候沒人能感受到,但是在一個煙囪林立、架構混亂的環境中走過的人眼中,IT開發一定要架構現行,開發在后!

3)投資人。
老板,不用說了,老板給你吃穿,你給老板賣命,天生的基礎資料提供者,老板說要有山便有了山,老板說要做實時數據處理分析,便有了Storm,老板說要做開源,便有了Hadoop,老板還說要做迭代挖掘,便有了Spark……

4)科學家。
他們是別人眼中的Geek,他們是別人眼中的高大上,他們是類似于霍金一樣的神秘的早出晚歸晝伏夜出的眼睛男女,他們是驅動世界技術進步的核心力量。除了世界頂級的IT公司(往往世界技術方向掌握在他們手中),其他公司一般需要1-2個科學家足以,他們是真正投身于科學的人,不要讓他們去考慮業務場景,不要讓他們去考慮業務流程,不要讓他們去計算成本,不要讓他們去考慮項目進度,他們唯一需要考慮的就是如何在某個指標上擊敗對手,在某個指標上提高0.1%已經讓他們可以連續奮戰,不眠不休,讓我們都為這些科學家喝彩和歡呼吧。在中國,我認為真正的大數據科學家不超過百人……

5)工程師。
工程師是這樣一群可愛的人,他們年輕,沖動,有理想,又被人尊稱為“屌絲”“鍵盤黨”,他們孜孜不倦的為自己的理想而拼搏,每次自己取得一點點進步的時候,都在考慮是不是地鐵口的雞蛋灌餅又漲了五毛錢。他們敏感,自負,從來不屑于和業務人員去爭論。工程師和科學家的不同點在于,工程師需要頻繁改動代碼,頻繁測試程序,頻繁上線,但是最后的系統是由若干工程師的代碼組合起來的。每個自負的工程師看到系統的歷史代碼都會鄙視的發出一聲“哼,這垃圾代碼”,之后便投入到被后人繼續鄙視的代碼編寫工作中去。

6)跟風者。
他們中有些是培訓師,有些是殺馬特洗剪吹,有些是煤老板有些是失足少女。他們的特點就是炒,和炒房者唯一不同的就是,他們不用付出金錢,他們認為只要和數據沾邊就叫大數據,他們有些人甚至從來沒碰過IT系統,他們是渾水摸魚、濫竽充數的高手,他們是被前幾種人鄙視的隱形人。不過我想說,歡迎來炒,一個行業炒的越兇,真正有價值的人就更能發揮自己的作用。

誤區二:只有大數據才能拯救世界
大數據目前的技術和應用都是在數據分析、數據倉庫等方面,主要針對OLAP(OnlineAnalyticalSystem),從技術角度來說,包含我總結的兩條腿:一條腿是批量數據處理(包括MR、MPP等),另一條腿實時數據流處理(Storm、內存數據庫等)。

在此基礎上,部分場景又發現MR框架或實時框架不能很好的滿足近線、迭代的挖掘需要,故又產生了目前非?;鸬幕趦却鏀祿幚鞸park框架。很多企業目前的大數據框架是,一方面以Hadoop2.0之上的Hive、Pig框架處理底層的數據加工和處理,把按照業務邏輯處理完的數據直接送入到應用數據庫中;另一方面以Storm流處理引擎處理實時的數據,根據業務營銷的規則觸發相應的營銷場景。同時,用基于Spark處理技術集群滿足對于實時數據加工、挖掘的需求。

以上描述可以看出,大數據說白了就是還沒有進入真正的交易系統,沒有在OLTP(OnlineTransactionsystem)方面做出太大的貢獻。至于很多文章把大數據和物聯網、泛在網、智慧城市都聯系在一起,我認為大數據不過是條件之一,其余的OLTP系統是否具備,物理網絡甚至組織架構都是重要因素。

最后還想說,大數據處理技術,再炫如Google的Dataflow或成熟如Hadoop2.0、數據倉庫、Storm等,本質上都是數據加工工具,對于很多工程師來說,只需要把數據處理流程搞清楚就可以了,在這個平臺上可以用固定的模版和腳本進行數據加工已經足夠。畢竟數據的價值70%以上是對業務應用而言的,一個炫詞對于業務如果沒有幫助,終將只是屠龍之術。任何技術、IT架構都要符合業務規劃、符合業務發展的要求,否則技術只會妨礙業務和生產力的發展。

隨著時代變遷,大浪淘沙,作為數據行業的一員,我們每個人都在不同的角色之間轉換,今天你可能是科學家,明天就會變成架構師,今天的工程師也會變成幾年后的科學家,部分人還終將步入跟風者的行列。

三、我國大數據發展的機遇和困境

1、大數據迎來大發展的機遇
大數據的快速發展,使它成為IT領域的又一大新興產業。據中央財經大學中國經濟管理研究院博士張永力估算,國外大數據行業約有1000億美元的市場,而且每年都以10%的速度在增長,增速是軟件行業的兩倍。我國2012年大數據市場規模大約4.7億元,2013年增速將達到138%,達到11.2億元,產業發展潛力非常巨大。

1)政府積極介入推動
2009年,聯合國啟動“全球脈動計劃”,借大數據推動落后地區發展。2012年1月,世界經濟論壇年會把“大數據、大影響”作為重要議題。美國從開放政府數據、開展關鍵技術研究和推動大數據應用三方面布局大數據產業。美國在開放政府上非常積極,通過Data.gov開放37萬個數據集,并開放網站的API和源代碼,提供上千個數據應用。除了推動本國政府數據開放,美國倡導發起全球開放政府數據運動,已有41個國家響應。美國政府還投資兩億美元促進大數據核心技術研究和應用,把大數據放在與集成電路、互聯網同等重要的位臵,從國家層面推進。

2)資本市場也對大數據鐘愛有加
2012年4月,大數據分析公司Splunk高調宣傳大數據,引發投資者關注。12月初,為企業市場提供Hadoop解決方案的創業公司Cloudera獲得6500萬美元融資,估值約為7億美元。近期,高盛聯席主席斯科特。斯坦福說:“投資大數據及其運用回報率最高”。大數據領域的企業并購熱度也在上升,單筆平均并購金額方面,大數據超過云計算位居IT領域榜首,在總并購額上也位居第二。

3)人才需求巨大
據一家國際咨詢公司,蓋特納咨詢公司預測大數據將為全球帶來440萬個IT新崗位和上千萬個非IT崗位。麥肯錫公司預測美國到2018年需要深度數據分析人才44萬—49萬,缺口14萬—19萬人;需要既熟悉本單位需求又了解大數據技術與應用的管理者150萬,這方面的人才缺口更大。中國是人才大國,但能理解與應用大數據的創新人才更是稀缺資源。

4)各方積極參與
大數據的火爆,也帶動了國內學術界、產業界和政府對大數據的熱情。2011年以來,中國計算機學會、中國通信學會先后成立了大數據委員會,研究大數據中的科學與工程問題,科技部的《中國云科技發展“十二五”專項規劃》和工信部的《物聯網“十二五”發展規劃》等都把大數據技術作為一項重點予以支持。

其中工信部發布的物聯網“十二五”規劃上,把信息處理技術作為4項關鍵技術創新工程之一被提出來,其中包括了海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析,這都是大數據的重要組成部分。而另外3項關鍵技術創新工程,包括信息感知技術、信息傳輸技術、信息安全技術,也都與“大數據”密切相關。

應用方面,中國三大通信運營商都在結合自身業務情況,積極推進大數據應用工作,并取得了較好的進展。電子商務企業阿里巴巴提出要做中國數據分析第一平臺,通過掌握的企業交易數據,借助大數據技術自動分析判定是否給予企業貸款,全程不會出現人工干預。據透露,截至目前阿里巴巴已經放貸300多億元,壞賬率約0.3%左右,大大低于商業銀行。

研發企業方面,我國能夠處理大數據的企業并不是很多。北京永洪科技在這方面做的不錯。永洪科技在大數據、分布式計算、數據分析等領域具備核心競爭力、自主創新并擁有多項發明專利。推出的Z系列產品在大數據的應用分析中在國際上也是領先的。

大數據的熱潮觸發了一場思想啟蒙運動,使得“大數據是資產,不是包袱”、“要拿數據說話”等觀念逐步深入人心,改變了以往不重視數據積累,不相信數據分析等認識。有了這種思維模式的改變,大數據的應用就有了希望。

2、大數據落地面臨的困難

應該說,全球來看,對大數據認識、研究和應用還都處于初期階段。特別是對我國來說,大數據真正落地,還需要邁過三道坎。

1)數據是否足夠豐富和開放
豐富的數據源是大數據產業發展的前提。而我國數字化的數據資源總量遠遠低于美歐,每年新增數據量僅為美國的7%,歐洲的12%,其中政府和制造業的數據資源積累遠遠落后于國外。就已有有限的數據資源來說,還存在標準化、準確性、完整性低,利用價值不高的情況,這大大降低了數據的價值。

同時,我國政府、企業和行業信息化系統建設往往缺少統一規劃和科學論證,系統之間缺乏統一的標準,形成了眾多“信息孤島”,而且受行政壟斷和商業利益所限,數據開放程度較低,以鄰為壑、共享難,這給數據利用造成極大障礙。制約我國數據資源開放和共享的一個重要因素是政策法規不完善,大數據挖掘缺乏相應的立法,無法既保證共享又防止濫用,一方面欠缺推動政府和公共數據的政策,另一方面數據保護和隱私保護方面的制度不完善抑制了開放的積極性。因此,建立一個良性發展的數據共享生態系統,是我國大數據發展需要邁過去的第一道砍。

2)是否掌握強大的數據分析工具
要以低成本和可擴展的方式處理大數據,這就需要對整個IT架構進行重構,開發先進的軟件平臺和算法。這方面,國外又一次走在我們前面。特別是近年來以開源模式發展起來的Hadoop等大數據處理軟件平臺,及其相關產業已經在美國初步形成。

而我國數據處理技術基礎薄弱,總體上以跟隨為主,難以滿足大數據大規模應用的需求。如果把大數據比作石油,那數據分析工具就是勘探、鉆井、提煉、加工的技術。我國必須掌握大數據關鍵技術,才能將資源轉化為價值。應該說,要邁過這道坎,開源技術為我們提供了很好的基礎。

3)管理理念和運作方式能否適配數據化決策
大數據開發的根本目的是以數據分析為基礎,幫助人們做出更明智的決策,優化企業和社會運轉。哈佛商業評論說,大數據本質上是“一場管理革命”。大數據時代的決策不能僅憑經驗,而真正要“拿數據說話”。因此,大數據能夠真正發揮作用,深層次看,還要改善我們的管理模式,需要管理方式和架構的與大數據技術工具相適配。這或許是我們最難邁過的一道坎了。

四、對我國發展大數據產業的建議

大數據有巨大的社會和商業價值,就看會不會挖掘,是否善于運用數據分析的結果。同時,它又是一個應用驅動性很強的服務,要做好大數據產業,為經濟發展提供更大的動力,需要從以下幾人方面入手。

1、建立一套運行機制。
大數據建設是一項有序的、動態的、可持續發展的系統工程,必須建立良好的運行機制,以促進建設過程中各個環節的正規有序,實現統合,搞好頂層設計。

2、規范一套建設標準。
沒有標準就沒有系統。應建立面向不同主題、覆蓋各個領域、不斷動態更新的大數據建設標準,為實現各級各類信息系統的網絡互連、信息互通、資源共享奠定基礎。

3、搭建一個共享平臺。
數據只有不斷流動和充分共享,才有生命力。應在各專用數據庫建設的基礎上,通過數據集成,實現各級各類指揮信息系統的數據交換和數據共享。

4、培養一支專業隊伍。
大數據建設的每個環節都需要依靠專業人員完成,因此,必須培養和造就一支懂指揮、懂技術、懂管理的大數據建設專業隊伍。

五、結論

目前,大數據在電信、智慧城市、電子商務及社交娛樂等行業已經出現規?;瘧?,中國大數據市場將進入高速發展時期。大數據真正的價值體現在從海量且多樣的內容中提取用戶行為、用戶數據、特征并轉化為數據資源,對數據資源進一步加以挖掘和分析,增強用戶信息獲取的便利性,實現從產品價值導向到以客戶體驗價值為中心導向的轉換,客戶體驗的提升也正是激發信息消費的根本原因。

中國信息消費市場規模量級巨大,增長迅速。在網絡能力的提升、居民消費升級和四化加快融合發展的背景下,新技術、新產品、新內容、新服務、新業態不斷激發新的消費需求,而作為提升信息消費體驗的重要手段,大數據將在行業領域獲得廣泛應用。

大數據已經滲透到各個行業和業務職能領域,成為重要的生產因素,大數據的演進與生產力的提高有著直接的關系。隨著網速的大幅提升,數據也將迎來爆發式增長,快速獲取、處理、分析海量、多樣化的交易數據、交互數據與傳感數據,從而實現信息再價值化,對大數據的利用將成為企業提高核心競爭力和搶占市場先機的關鍵。大數據因其巨大的商業價值正在成為推動信息產業變革的新引擎。

中國發展大數據,具有得天獨厚的優勢,主要體現在我國的特殊的國情,擁有獨特的位勢和經濟社會高速穩定發展,給大數據及其應用帶來了巨大的發展空間。大數據在我國各領域和不同行業的應用潛力巨大、機遇重大。大數據的核心技術進展和大數據應用有可能帶來我國新興戰略性產業發展的新機遇。

來源:移動互聯網


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