一、大数据产业概述
大数据是指利用传统数据处理应用捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的巨量数据集。大数据是信息技术发展融合的新焦点，是信息产业持续高速增长的新引擎，正深刻影响着经济和社会的发展。大数据产业主要特征：
（1）数据资产化。数据渗透到社会的方方面面，逐渐成为各组织的核心资产之一，是大数据产业发展的核心驱动力。
（2）技术高创新性。大数据产业的关键技术包括高效率低成本的大数据存储、索引查询、数据清洗、异构数据集成以及数据可视化等。
（3）决策智能化。组织决策从业务层到战略层均需利用数据支持决策，“用数据说话”，克服决策者的有限理性，推动决策朝着科学化、智能化的方向发展。
（4）服务个性化。通过数据挖掘用户的兴趣和偏好，提供个性化服务，提高服务质量，满足用户更高层次需求并获得更高的经济收益。
在信息化社会，大数据已成为与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，正在改变各国综合国力，重塑未来国际战略格局。近年来，发达国家把大数据产业作为强国之基、兴国之本，纷纷加快布局大数据产业。由美国率先推动引领，欧盟、日本等发达国家紧随其后，纷纷出台国家层面的大数据发展战略规划和促进大数据产业发展的相关政策，先后拉开了大数据战略的大幕，有力地推动了大数据产业化、市场化的进程。从全球看，美国始终保持着大数据产业的领先地位，不仅大数据产业发展步入大规模商用阶段，而且大数据已广泛渗透到经济、政治、教育、安全和社会管理等众多领域。相形之下，我国大数据产业还处于起步发展阶段，随着党中央、国务院密集推出一系列促进大数据发展的顶层设计与战略部署，我国大数据产业出现良好的发展势头，迎来了快速发展的黄金时期。
二、我国大数据产业现状
“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产,2017年我国大数据产业规模4700亿元,同比增长30.6%。预计2017-2020年的复合增速为29.04%，到2020年我国大数据产业规模将达到10100亿元。
资料来源：公开资料整理
从总体水平来看,2017年各区域大数据发展指数在全国总指数的占比与2016年基本持平,区域发展水平未发生大的变动。东部地区大数据发展水平最高,2017年大数据发展总指数为470.51,占全国大数据发展总指数的43.25%。西部地区紧随其后,2017年总指数达到347.13,在全国总指数中占比达到31.91%。中部地区和东北地区大数据发展指数分别为185.53和84.62,在全国大数据产业发展总指数中的占比分别为17.06%和7.78%。
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企业大数据应用最广泛的领域是营销分析、客户分析、内部运营管理和供应链管理。调研统计结果显示,营销分析、客户分析、内部运营管理和供应链管理是企业大数据应用最广泛的领域。2017年,将大数据用于营销分析的企业占比为63.2%,将大数据用于客户分析的企业占比为55.3%,将大数据用于内部运营管理的企业占比为50.7%,将大数据用于供应链管理的企业占比为23.4%。
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从产业结构上看，目前硬件支撑层、应用层与技术层为大数据主要组成，2017年市场规模为1856.5亿元、1081亿元与846亿元，占大数据总市场规模比例分别为39.5%、23%、18%。
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应用为代的下游产业将成为大数据主体。中国大数据应用市场规模重点集中在政府和金融等领域,与这几个领域数据量大有关,随着大数捃产业上游格局逐渐稳定,硬件设备及技术逐渐成熟,以及政府的不断推动,大数据应用行业增速也将超过其他行业正迈入高速发展期。预计到2020年,大数据应用的市场规模将达到5450亿元,份额或将达到40%与此同时,衍生层市场和交易层市场也快速增长,2014-2020年复合增长率分别为88%和72.4%,2020年市场份额分别为18.5%和4%,大数下游产业将成为主体。
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三、我国大数据产业发展面临的主要问题
我国大数据产业还处于起步阶段，尽管取得了一定的成果，但作为新的产业业态，其在发展中依旧面临着许多问题，主要表现如下:
1、数据产权确权难
数据产权确权问题是我国大数据发展所面临的难题。产权制度是市场经济的基本制度。由于数据具有可复制、易更改等特性，且权属鉴定复杂，数据产权界定是当前大数据产业发展亟须解决的疑难问题。实践证明，由于目前数据产权确权问题依旧悬而未决，导致基于原始的用户数据，在去除个人身份属性之后的数据归属问题不明确，数据拥有方不愿或不敢把数据拿出来交易，直接制约了数据交易的发展步伐，进而严重制约了大数据产业的发展。即便是目前有不少的数据交易平台、交易所和交易中心，但是脱离了明确的数据产权界定这一基础，数据交易只能是摸着石头过河式的一种尝试，势必会引发数据交易市场中一系列纠纷，增加大数据产业发展风险。
2、政府数据开放度低
目前，虽然北京、上海、贵州等一些地方政府已经尝试建立了省市一级的数据开放门户，但我国尚未建立全国统一的数据开放门户，政府数据开放程度比较低，主要表现在以下方面:第一，政府部门对数据开放的认识还不到位，已开放共享的数据时效性低、机器可读性差。一些地方政府片面地认为数据开放就是把数据公开出来。实际上，数据开放是一项系统性工程，涉及数据的机器可读、数据格式、数据许可、数据接口等问题。第二，政府数据开放动力不足。究其原因，主要根源于两个方面，一是一些政府数据的质量并不高，部门间的数据不一致情况突出，数据一旦开放出来，可能造成负面影响而由此不敢为。二是一些政府重在眼前“政绩”考虑，虽然政府数据开发共享蕴藏着巨大的经济和社会价值，但在短期内很难凸显“政绩”，由此就不积极作为。
3、数据收集和共享困难
大数据产业发展的动力首先来自于数据流动，尤其是跨行业、跨部门，甚至跨地域的数据流动与共享。但是我国存在比较严重的“数据割据”“数据孤岛”和“碎片化”现象，有价值的公共资源和商业数据基本处于死锁状态，无法顺畅流动。具体表现在以下方面:
第一，我国数据标准化程度低，数据收集困难。由于我国数据标准体系建设的基础工作薄弱，早期信息化建设缺乏顶层设计，自主构建大型信息系统的能力不足，且大量的企业没有意识到信息化建设的重要性，导致目前依靠这些信息系统收集到的数据普遍存在兼容性不足、数据质量参差不齐、数据标准化程度较低等问题，直接制约了数据的流动。
第二，数据源之间处于孤立存在状态，数据整合共享困难。由于数据源之间孤立存在，缺少流动和整合，很多企业拥有的数据都是片段数据，很难形成完整的、具有商业价值的数据，导致利用大数据之前需要做大量数据处理的工作，整合效率低，整合难度非常大，数据使用成本过高，商业价值降低。
4、数据安全保护及管理体系不完善
数据安全与大数据产业必须同步推进发展，没有数据安全，大数据产业不可能持续发展。但由于我国数据安全和隐私保护不足，增加了大数据产业发展风险，主要表现在以下方面:
第一，法律法规不健全，没有建立起相关管理体系。我国数据安全和保护相关的法律法规仍不健全，政府信息资源开放共享制度仍然缺位，长期以来，国内政府部门和企业对数据资源没有足够的重视，未设置相关的管理机构和管理规章，数据管理处于分散、无序状态，导致目前还未建立起兼顾安全与发展的大数据开放、管理和安全保障体系。
第二，自主设备采用不足，容易导致数据泄密。我国大量的信息系统和联网工业设备都是使用国外的服务器、路由器、数据库、操作系统等，对自主设备的采用较少，在商业或其他利益的驱使下，国外相关厂商可以肆无忌惮地获取我国个人和企业的各类数据，很容易导致我国的数据资源泄密，不利于对数据资源的保护。
第三，国内数据主体对于数据隐私的重要性认识不足。我国的相关厂商尚未意识到数据的重要性，缺乏保护数据资源的意识，而技术能力的不足也使得相关厂商无法真正有效地广泛存储、利用和保护属于自己的数据。
第四，对侵犯数据隐私和安全的相关行为处罚不足。数据保护相关的执法力度、处罚程度也存在不足，过去几年，包括携程、支付宝、天涯网、12306等众多互联网企业发生了多起重大的数据泄露事件，但是对涉事企业的处罚力度较轻微。
四、我国大数据产业发展的相关建议
1、加快建立完善大数据产业发展的相关法律法规制度
大数据正在改变世界，但它并没有改变人们对于数据安全和个人隐私保护的意识，数据安全和隐私保护是大数据发展的世界性难题。目前，我国大数据安全保护的能力十分有限，大数据安全及隐私保护的法律法规缺失，大大增加了我国大数据产业发展风险。鉴于目前我国仅有贵州省2016年1月15日出台了《贵州省大数据发展应用促进条例》，其他省市和中央政府都还没有制定有关数据安全和隐私保护的单行法律法规，建议先考虑加快起草和颁布“信息保护法”和“数据开放法”，加强数据安全和个人隐私保护，明确数据安全边界，保障大数据采集、使用等环节中个人隐私信息不受侵犯。参照《中华人民共和国物权法》，研究制定“数据产权法”，明确数据产权法律定义、内容、确权和保护等内容，明确数据产权的资产属性和交易属性，明确产权所有者享有依法进行数据交易的权利。在大数据时代，我国制定“数据法”已变得越来越迫切，建议把制定“数据法”尽早列入全国人大立法计划，做好与之前出台的相关法律法规的衔接，待时机成熟时，出台“中华人民共和国数据法”。“数据法”主要内容要包括总则和附则两部分:总则包括数据权属、数据使用、数据公开、数据交易、数据保护、数据治理、数据取证、法律责任等;附则作为总则和分则辅助性内容而存在的一个组成部分，对本法有关专业用语和相关问题进行解释说明。
2、加快推进数据资源开放共享步伐
加快推进数据资源开放共享步伐，促进数据互联互通、开放共享，着力点主要应放在政府数据资源开放共享、数据标准化和数据共享平台建设。一是加快推进政府数据资源开放共享步伐。要把加快推进政府数据资源开放共享步伐的着力点放在全面深化政府行政体制改革上来。我们只有也唯有全面深化行政体制改革，创新行政管理方式，从根本上打破部门行业条块分割的体制壁垒，彻底解决时下一些政府部门存在“不愿开放共享”“不会开放共享”“不敢开放共享”这种为官不为、懒政怠政局面，才能破解目前大数据发展面临的“数据孤岛”“数据碎片化”难题，进而推动大数据资源整合与集成应用，提高大数据产业资源配置效率。根据我国国情，当前要把政府数据开放共享纳入政府工作重要职责，明确职责主体，确立政府数据开放共享的主管部门、工作职责和工作考核机制;尽快制定出台“开放数据发布指南”和“公共数据资源开放共享管理办法”，明确界定数据开放边界、范围、原则和安全保障范围等，制定数据开放共享行动计划，加快推进政府数据资源开放共享步伐。
二是有序建立完善大数据平台。首先，要按照开放共享的内容范围和相关标准，加快统筹建立完善国家、省、市、县四级政府数据资源开放共享平台，实现政府数据资源互联互通，开放共享。其次，要按照互利共赢、有序推进、互联互通、协调发展的原则统筹布局大数据交易平台。同时要特别警惕避免功能定位趋同的大数据交易平台盲目发展，同质化严重以致发生恶性竞争，造成社会资源和社会资本的巨大浪费。
3、加强大数据重点领域关键技术自主研发创新与应用
大数据产业是技术和应用双重驱动的产业，必须通过加大关键技术研发支持力度和扩大应用范围来增强大数据产业的核心竞争力。
一是加大财政资金对关键基础共性技术的研发支持力度。建议在国家层面上设立大数据关键基础共性技术研发的国家财政专项资金，支持突破一批核心技术，以期形成构建具有核心技术自主权的大数据产业链的能力。即突破大数据采集、大数据分析与挖掘、大数据可视化、存储管理、数据安全、以及数据实时在线处理、非结构化数据处理等关键核心技术，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研发能力。
二是引导企业加强大数据核心技术和应用技术的研发投入，形成一批可复制、可推广的行业解决方案。加速推进大数据关键核心技术应用试点示范。选择一批信息服务企业作为试点企业，积极推动大数据应用，以应用牵引创造需求，加快我国大数据产业化和市场化进程。
本文采编：CY340
