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我国大数据产业遭遇“三重门” 
发布时间:2016-08-15   编辑:simi   来源:世界服装鞋帽网

        大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
  在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
  近年来,大数据产业已成为新的技术制高点和经济增长的新动力,深刻改变着宏观经济环境,受到各国高度重视。日前在京举行的“2016中国大数据产业生态大会”上,与会专家表示,我国大数据产业当前还面临信息资源难共享、数据安全风险大、产业生态不健全等难题,需从优化产业政策入手,促其健康发展。

  产业呈现良好发展态势


  北京大学教授杨学山认为,我国大数据产业虽还处于探索起步阶段,但在对大数据的社会认知、政策环境、市场规模、产业支撑能力等方面都取得了积极进展,为大数据产业的可持续发展创造了良好条件。
  首先,大数据产业发展政策日益完善。大数据产业是云计算技术、物联网和移动互联网广泛普及的结果。鉴于大数据对经济、社会、科研、国家安全等方面的巨大价值,中国各级政府纷纷制定相关政策推动大数据产业深入发展。
  早在2011年,工信部发布的《通信业“十二五”发展规划》就把云计算定位为构建国家级信息基础设施、实现融合创新的关键技术和重点发展方向,此规划被视为较早推动大数据发展的政策。
  2015年8月,国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》,全面阐述了我国发展大数据产业的意义、目标、任务和政策,此纲要的出台标志着大数据产业已被提升为国家战略高度,逐渐完善的政策体系为大数据产业发展提供了良好条件。
  其次,各地逐渐建立起了大数据产业发展平台。随着国家和地方政府大数据产业发展政策的制定和实施,大数据产业发展的相关平台也逐步建立。
  据了解,到目前为止,全国各地已建成和在建的大数据产业园已达到100多个。为推动大数据研究,学术界成立了大数据专家委员会等机构,举办了大数据共享与开发、大数据技术创新、大数据运用、大数据产业发展等主题的学术研讨会。
  另外,大数据的市场空间广阔且在持续扩大。大数据产业主要涉及数据的收集、存储、分析和运用等环节,其在金融、电子商务、医疗、农业、政务等领域发挥着越来越重要的作用。
  虽然我国的大数据产业已彰显出巨大的市场空间和持续增长的态势。例如,金融行业利用大数据技术处理业务,提高了工作效率,降低了审计风险;交通部门利用大数据检测交通流量变化,优化了公共交通资源配置;制造业利用大数据优化生产流程。而随着企业级用户对大数据需求的持续增加,大数据的市场空间将进一步扩大。


  发展仍面临三重困难


  中国工程院院士孙家广认为,大数据产业发展具有极强的技术和信息依赖性,由于我国大数据产业起步滞后以及基础条件不够成熟,其在快速发展的同时,面临的困难也日渐显现。
  其中一大难题便是,信息壁垒降低了大数据产业资源配置效率。大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享,如果数据不开放、不共享,数据整合就不能实现,数据价值也会大大降低。
  然而,这一问题并没有得到相关政府部门的足够重视。这主要是由于地方政府没有形成与全局思维,仍认为自己的数据信息不可以开放共享,甚至将其视为抢占大数据产业发展先机的优势条件。此外,政府部门是社会信息的主要控制者,其信息又分别被不同部门和区域控制,而不同部门和区域间的数据标准各异,信息资源也就难以实现共享。
  另外,数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险。
  数据安全和隐私保护是大数据产业发展的世界性难题,这主要体现在三个方面:其一,数据的海量存储增加了数据安防的难度,可能造成大量数据损坏或丢失,造成难以想象的后果;其二,在大数据时代,数据的多元性和复杂性要求人们形成更强的安全意识,但现实中不论企业还是个人的安全意识还没有从传统的非信息时代转变过来,存在巨大潜在风险;其三,网络攻击带来了数据安全风险,随着大数据在政府、金融、公共事业等领域的广泛运用,数据泄露带来的损失远远超出行业范畴,而是全局性的国家安全问题。
  目前,我国保护大数据安全的能力十分有限,加上大数据安全法律法规缺失、网络信息管理体制存在缺陷等问题,大大增加了我国大数据产业的发展风险。
  不仅如此,产业生态体系存在短板,阻碍了大数据产业链和产业集群的形成。产业健康可持续发展的一个重要特征就是形成了完整的产业链条和多层次的生态体系。我国大数据产业仍处于起步阶段,主要体现为:各领域大数据企业分散现象普遍;产业发展、政策、平台、创新、环境等不协调;大数据企业之间分工不明确、交流合作不足、协同力度不够;大数据行业协会、产业联盟发展滞后。

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