大數據研究發展計劃

❶ 大數據發展的三個必要條件

大數據發展的三個必要條件_數據分析師考試

近年來，關於大數據的討論在技術、應用和模式等多個層面展開，已被認為代表著產業發展的方向。但與互聯網公司的諸多實踐相比，被認為具有數據資源先天優勢的電信運營商卻走在了後面，即便放眼全球，電信運營商的大數據應用案例也是屈指可數。移動寬頻和固網寬頻快速發展、OTT的強勢崛起決定了電信運營商必須充分利用自身掌握的數據資源，另闢蹊徑，從而實現網路價值的最大化。因此，電信運營商應用大數據是必然的，而且市場前景十分廣闊。

為了加快大數據的「落地」步伐，幫助業界各方特別是電信運營企業更好地了解大數據，認清大數據戰略發展的重要性，分析發展道路上面臨的難題和障礙，促進大數據產業鏈的成熟，推動大數據的應用推廣。從今天開始，《人民郵電》報特邀來自中興通訊、電信研究院以及三大運營商等單位的專家，推出「掘金大數據」系列報道，以饗讀者。

大數據概念的橫空出世，有賴於短短幾年出現的海量數據。據統計，互聯網上的數據每兩年翻一番，而目前世界上90%以上的數據都是最近幾年才產生的。當然，海量數據僅僅是「大數據」概念的一部分，只有具備4個「V」的特徵，也就是Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值），大數據的定義才算完整，而最後一個Value（價值），恰恰是決定大數據未來走向的關鍵。

大數據發展的三個必要條件

大數據的發展需要三方面的必要條件：數據源、數據交易、數據產生價值的過程。近年來，社交網路的興起、物聯網的發展和移動互聯網的普及，微信、微博、智能手機、電商大行其道，誕生了大量有價值的數據源，比如位置、生活信息等數據，數據源的出現奠定了大數據發展的基礎。大數據時代到來的重要標志，則是大批專業級「數據買賣商」的出現，以及圍繞數據交易形成的貫穿於收集、整理、分析、應用整個流程的產業鏈條。大數據發展的核心，則是使用戶從海量的非結構化數據和半結構化數據中獲得新的價值，數據價值是帶動數據交易的原動力。

IBM、甲骨文、SAP近年紛紛斥巨資收購數據管理和分析公司，在這些互聯網巨頭的帶動下，數據分析技術日漸成熟。2013年6月，愛德華·斯諾登將「棱鏡」計劃公之於眾，「棱鏡門」事件一方面說明大數據技術已經成熟，另一方面也佐證了現在阻礙大數據發展的不是技術，而是數據交易和數據價值。

大數據技術的發展促進了雲計算的落地，雲計算的部署完成又反過來加大了市場對數據創造價值的期待。大數據概念提出之後，市場終於看到了雲計算的獲利方向，雲計算市場彷彿在一夜之間爆發，在過去一兩年間幾乎已經被國內大方案商、大集成商瓜分殆盡——各地的一級系統集成商與當地政府合作，建雲數據中心，建智慧城市；各大行業的巨頭們在搭建各自行業的混合雲標准，搭建行業雲平台；公有雲也來了，各大IT巨頭想盡辦法申請中國的公有雲牌照。雲計算從概念到落地用了5年時間，最終促成這一切的就是大數據，或者說是市場對數據價值的期待。藉助於國內智慧城市概念的大規模普及，雲計算基礎設施已基本准備就緒，一方面具備了大數據應用的硬體基礎，另一方面迫於回收雲計算投資的壓力，市場急需應用部署，大數據恰如雪中送炭，被市場寄予厚望。

現在，一切的矛頭都指向了「數據如何創造價值？」

56數據創造價值的基石6是數據整合和開放

大數據服務創業公司Connotate對800多名商業和IT主管進行了調查。結果顯示，60%受調查者稱「目前就說這些大數據投資項目肯定能夠帶來良好回報尚為時過早」。之所以如此，是由於當前大數據缺乏必需的開放性：數據掌握在不同的部門和企業手中，而這些部門和企業並不願意分享數據。大數據通過研究數據的相關性來發現客觀規律，這依賴於數據的真實性和廣泛性，數據如何做到共享和開放，這是當前大數據發展的軟肋和需要解決的大問題。

2012年美國大選奧巴馬因數據整合而受益。在奧巴馬的競選團隊中有一個神秘的數據挖掘團隊，他們通過對海量數據進行挖掘幫助奧巴馬籌集到10億美元資金；他們通過數據挖掘使競選廣告投放效率提升了14%；他們通過製作搖擺州選民的詳細模型，每晚實施6.6萬次模擬選舉，推算奧巴馬在搖擺州的勝率，並以此來指導資源分配。這個數據挖掘團隊，對奧巴馬成功連任功不可沒。奧巴馬競選團隊相比羅姆尼競選團隊最有優勢的地方就是對大數據的整合。奧巴馬的數據挖掘團隊也意識到這個全世界共同的問題：數據分散在過多的資料庫中。因此，在前18個月，奧巴馬競選團隊就創建了一個單一的龐大數據系統，可以將來自民意調查者、捐資者、現場工作人員、消費者資料庫、社交媒體，以及「搖擺州」主要的民主黨投票人的信息整合在一起。這個整合後的巨大資料庫不僅能告訴競選團隊如何發現選民並獲得他們的注意，還幫助數據處理團隊預測哪些類型的人有可能被某種特定的事情所說服。正如競選總指揮吉姆·梅西納所說，在整個競選活中，沒有數據做支撐的假設很少存在。

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」，將大數據研究上升為國家意志，對大數據的整合帶來深遠影響。一個國家擁有數據的規模和運用數據的能力將成為綜合國力的重要組成部分。國內智慧城市的建設目標之一就是實現數據的集中共享。

數據創造價值需要合作共贏的商業模式

隨著雲計算、大數據技術和相關商業環境的不斷成熟，越來越多的「軟體開發者」正在利用跨行業的大數據平台，打造創新價值的大數據應用，而且這一門檻正在不斷降低。因為首先，數據擁有者樂於做這樣的事情，他們能夠以微乎其微的成本獲取額外的收入，提高利潤水平；其次，大數據設備廠商樂於做這樣的事情，因為廠商需要應用來吸引消費者購買設備，發展合作共贏的夥伴關系勢必比單純銷售設備要有利可圖，一些具有遠見的廠商已經開始通過提供資金、技術支持、入股等方式來扶持這些「軟體開發者」；第三，行業細分市場的數據分析應用需求在不斷加大，對於整個大數據產業鏈來說，創新型的行業數據應用開發者必將是未來整個大數據產業鏈中最為活躍的部分。

在必然到來的大數據時代，有三種企業將在「大數據產業鏈」中處於重要地位：掌握海量有效數據的企業，有著強大數據分析能力的企業，以及創新的「軟體開發者」。社交網路、移動互聯網、信息化企業、電信運營商都是海量數據的製造者，Facebook公司手中掌握著8.5億用戶，淘寶注冊用戶超過3.7億，騰訊的微信用戶突破3億，這些龐大用戶群所提供的數據，正在等待時機釋放出巨大的商業能量。可以預測，在不久的將來，Facebook、騰訊、電信運營商等海量數據持有者要麼自我發展成為數據分析提供商，要麼與IBM、ZTE等企業密切對接成為上下游合作企業，大數據產業鏈將在某個爆發點到來之際，以令人驚訝的速度成長壯大。

警惕大數據的危害

大數據時代，傳統的隨機抽樣被「所有數據的匯攏」所取代，人們的思維決斷模式，已可直接根據「是什麼」來下結論，由於這樣的結論剔除了個人情緒、心理動機、抽樣精確性等因素的干擾，因此將更精確、更有預見性。不過，由於大數據過於依靠數據的匯集，一旦數據本身有問題，就很可能出現「災難性大數據」，即因為數據本身的問題，而導致錯誤的預測和決策。

大數據的理論是「在稻草堆里找一根針」，而如果「所有稻草看上去都挺像那根針」呢？過多但無法辨析真偽和價值的信息和過少的信息一樣，對於需要作出瞬間判斷、一旦判斷出錯就很可能造成嚴重後果的情況而言，同樣是一種危害。大數據理論是建立在「海量數據都是事實」的基礎上，而如果數據提供者造假呢？這在大數據時代變得更有害，因為，人們無法控制數據提供者和搜集者本人的偏見與過濾。擁有最完善資料庫、最先接受「大數據」理念的華爾街投行和歐美大評級機構，卻每每在重大問題上判斷出錯，這本身就揭示了「大數據」的局限性。

不僅如此，大數據時代造就了一個資料庫無所不在的世界，數據監管部門面臨前所未有的壓力和責任：如何避免數據泄露對國家利益、公眾利益、個人隱私造成傷害？如何避免信息不對等，對弱勢群體的利益構成傷害？在有效控制風險之前，也許還是讓大數據繼續待在「籠子」里更好一些。

大數據的經濟價值已經被人們所認可，大數據的技術也已經逐漸成熟，一旦完成數據的整合和監管，大數據爆發的時代即將到來。我們現在要做的，就是選好自己的方向，為迎接大數據的到來，提前做好准備。

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❷ 發達國家如何布局大數據戰略

發達國家如何布局大數據戰略
大數據在美國之所以能被迅速、廣泛應用，與美國高度重視大數據價值、積極推動數據開放和擁有一批掌握核心技術的信息技術企業密切相關。

中國國際經濟交流中心大數據戰略課題組
最近幾年，美國、歐盟、日本等主要發達經濟體採取各種政策舉措，積極推進國家大數據戰略，取得了長足進展，成功經驗值得中國借鑒。
將推動大數據產業發展上升為國家戰略
美國在推進大數據應用上形成了從發展戰略、法律框架到行動計劃的完整布局，已實施四輪政策行動。第一輪是2012年3月，白宮發布《大數據研究和發展計劃》，並成立「大數據高級指導小組」。第二輪是2013年11月，白宮推出「數據-知識-行動」計劃，進一步細化了大數據改造國家治理模式、促進前沿創新、提振經濟增長的路徑，這是美國向數字治國、數字經濟、數字城市、數字國防轉型的重要舉措。第三輪是2014年5月，美國總統辦公室提交《大數據:把握機遇，維護價值》政策報告，強調政府部門和私人部門緊密合作，利用大數據最大限度促進增長，減少風險。第四輪是2016年 5月，白宮發布《聯邦大數據研發戰略計劃》，在已有基礎上提出美國下一步的大數據發展戰略。
歐盟及其成員國已制定大數據發展戰略，主要包括:數據價值鏈戰略計劃、資助「大數據」和「開放數據」領域的研究和創新活動、實施開放數據政策、促進公共資助科研實驗成果和數據的使用及再利用等。歐盟力推數據價值鏈戰略計劃，用大數據改造傳統治理模式，試圖大幅降低公共部門成本，並促進經濟和就業增長。2012年9月，歐盟委員會公布「釋放歐洲雲計算服務潛力」戰略，旨在把歐盟打造成推廣雲計算服務的領先經濟體，預計到2020年，大數據技術領域新增投資將為歐盟創造9570億歐元產值，增加380萬個就業崗位。2013年英國政府發布《英國數據能力發展戰略規劃》，並建立世界首個「開放數據研究所」。
日本把培育大數據和雲計算派生出的新興產業視為提振經濟增長、優化國家治理的重要抓手。2013年6月，安倍內閣正式公布《創建最尖端信息技術國家宣言》，這一以開放大數據為核心的IT國家戰略，旨在把日本建成具有「世界最高水準的廣泛運用信息產業技術的社會」。
2011年，韓國科學技術政策研究院正式提出「大數據中心戰略」以及「構建英特爾綜合資料庫」。2012年，韓國國家科學技術委員會就大數據未來發展環境發布重要戰略規劃。2013年，韓國未來創造科學部提出「培育1000家大數據、雲計算系統相關企業」的國家級大數據發展計劃，以及出台《第五次國家信息化基本計劃(2013-2017)》等多項大數據發展戰略。
注重數據開放共享和隱私保護
目前，全球有75個國家明確承諾要建設開放政府、推行政府數據公開，並以政府白皮書、宣言和最高首長指令等形式啟動開放政府數據戰略。
與此同時，各國政府加強了數據隱私保護。目前全球已有近90個國家和地區制定了保護個人信息的法律。歐盟從1995年通過《數據保護指令》以來，不斷完善法律法規，加強對個人隱私數據的保護。從2002年的《隱私與電子通訊指令》到2009年的《歐洲信息緩存指令》，都是保護個人隱私的監管規定。
2016年4月，歐洲議會通過《一般數據保護條例》，以歐盟法規形式確定對個人數據的保護原則和監管方式，將於2018年5月開始實施。英國、法國、德國、愛爾蘭、荷蘭等國家也紛紛出台要求電信運營商和互聯網企業進行數據留存的法規。2016年10月27日，美國聯邦通信委員會(FCC)批准了一項消費者隱私保護規則，要求寬頻服務提供商在使用消費者的網路搜索、軟體使用、位置信息和其他與個人信息相關的數據之前必須徵得用戶同意。另外，2016年8月1日，美國和歐盟簽署的「隱私盾」協議正式生效，替代以前的「安全港」協議，提高了個人數據保護水平。
重視大數據重大項目研究與應用，佔領大數據產業和技術制高點
發達國家以點帶面引導大數據發展，通過資助重大項目研究，破解大數據發展核心技術，引導企業和社會推動大數據發展。2012年3月，美國發布《大數據研究和發展計劃》時宣布投資2億美元，聯合美國國家科學基金會、國家衛生研究院、國防部、能源部、國防部高級研究局、地質勘探局等6個聯邦部門和機構，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，並形成合力。2013年1月，英國財政部明確將投入1.89億英鎊用於大數據和節能計算技術研發，旨在提升地球觀測和醫學等領域的大數據採集分析能力。2013年4月，英國經濟和社會研究委員會又宣布新增6400萬英鎊用於大數據研發，其中3400萬英鎊用來建立「行政數據研究網路」，匯聚政府部門和機構所收集的行政數據，促進發揮政府數據對科學研究、政策制定和執行的作用。2014年，英國政府投入7300萬英鎊進行大數據技術開發，包括在55個政府數據分析項目中開展大數據技術應用。2013年，法國政府投入1150萬歐元，用於7個大數據市場研發項目，促進大數據研發。
建立高規格的領導機構，統籌和強化部門間協作
各國戰略規劃都指定專門的管理機構和執行機構，其共同特點是凌駕於傳統政府機構之上，突破了傳統的政府管理模式，提高了決策與執行的效率。美國由白宮科學和技術政策辦公室牽頭建立大數據高級監督組，通過協調和擴大政府對大數據的投資、提供合作機遇、促進核心技術研發和勞動力發展等實現大數據戰略目標。日本政府內閣和總務省信息通信技術(ICT)基本戰略委員會作為日本大數據戰略制定和執行部門，肩負制定面向2020年日本新ICT戰略的任務。澳大利亞設立跨部門大數據工作組負責戰略落地，同時配備專門的支撐機構，從技術、研究等角度提供支撐。英國大數據戰略分別針對提高技術能力、基礎設施和軟硬體建設、推進合作、數據開放與共享，指定具體機構負責，同時由信息經濟委員會根據發展戰略制定具體實施辦法。
政府營造環境，充分調動企業發展大數據的積極性
大數據在美國之所以能被迅速、廣泛應用，與美國高度重視大數據價值、積極推動數據開放和擁有一批掌握核心技術的信息技術企業密切相關。谷歌、易安信、惠普、IBM、微軟、甲骨文、亞馬遜、Facebook等企業很早就通過收購或自主研發等方式布局大數據，成為大數據技術的主要推動者，並快速推出與大數據相關的產品和服務，為各領域、各行業應用大數據提供工具和解決方案。除了傳統信息技術企業，在大數據分析、應用及安全等領域還涌現出一批像盛龐卡(Splunk)、天睿(Teradata)等創新能力較強的創業公司，在風投資本支持下快速成長，並引導新的市場發展，為各界應用大數據提供了豐富的創新工具。
強化開源社區在技術開發中的作用，打造大數據產業鏈的核心競爭力
從大數據技術發展歷程看，大數據核心技術如分布式存儲、雲端分布式及網格計算均依賴開源模式，吸引全球開發者開發、維護和完善代碼，從而匯集全球智慧推動大數據技術不斷進步。大數據處理的核心技術哈杜普(hadoop)、映射歸約(MapRece)和星火(Spark)等均基於開源環境的創新發展。阿帕奇軟體基金會(ASF)是推動大數據技術發展的全球頂級開源社區，集結了全球最主要的大數據技術研發公司。同時，大數據領先企業也圍繞自身生態打造技術開源社區，這種開源項目方式吸引了全球頂尖技術人才共同開發，推動了技術創新和成果推廣。
多措並舉，堅守大數據安全底線
一是構建多方協同合作的安全機制。以美國為代表，通過體制機制改革打破數據割據與封鎖，整合大數據資源，協調大數據處理和分析機制，推動重點數據平台之間的數據共享，消除和控制高級可持續攻擊的危害。
二是組建網路部隊，增強威懾能力。2005年4月，美軍正式組建專門負責網路作戰的「網路戰聯合功能構成司令部」。日本2005年底決定組建一支由陸、海、空自衛隊計算機專家組成的5000人左右的網路戰部隊，專門從事網路系統的攻防。2013年初，俄羅斯國防部下令要求俄總參謀部確定建立陸軍網路司令部的計劃。目前，世界上已有46個國家組建了網路戰部隊，很多國家仍在不斷加大網路空間安全投入。
三是提高防範意識，加強主動防禦。美國政府要求各聯邦機構對所制定的安全計劃，至少每隔三年執行一次獨立的安全檢查或審計。
四是注重「撒手鐧」的戰略性技術。發達國家緊緊抓住操作系統、密碼專用晶元和安全處理器等「撒手鐧」的戰略性技術研究。
五是依託國家外交戰略，促進國際合作。美國利用網路安全話題與其他國家開展外交活動，為美國信息產業謀求更大市場份額。德國推動建立和保持歐盟在世界范圍內的廣泛合作、聯邦政府內部的合作、聯邦政府信息技術特派員負責的公共和私營部門之間的合作。
六是推進軍民融合，確保制信息權。美國有關機構對大數據投入巨資，目的是應對軍事和國家安全領域面臨的大數據挑戰，提升維護國家安全和信息網路安全的能力。美國不斷加強大數據資源開采，聯合有關盟友組建「五眼聯盟」，進行全球監控。

❸ 中國在全球率先發布《大數據研究和發展計劃》,對嗎

中國在全球率先發布《大數據研究和發展計劃》是對的。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」。提出了發展和研究大數據。

❹ 大數據發展必備三個條件

大數據發展必備三個條件
大數據概念的橫空出世，有賴於短短幾年出現的海量數據。據統計，互聯網上的數據每兩年翻一番，而目前世界上90%以上的數據都是最近幾年才產生的。當然，海量數據僅僅是「大數據」概念的一部分，只有具備4個「V」的特徵，大數據的定義才算完整，而價值恰恰是決定大數據未來走向的關鍵。
大數據發展必備三個條件
大數據的發展需要三個必要條件：數據源、數據交易、數據產生價值的過程。近年來，社交網路的興起、物聯網的發展和移動互聯網的普及，誕生了大量有價值的數據源，奠定了大數據發展的基礎。大數據時代到來的重要標志，則是大批專業級「數據買賣商」的出現，以及圍繞數據交易形成的，貫穿於收集、整理、分析、應用整個流程的產業鏈條。大數據發展的核心，則是使用戶從海量的非結構化數據和半結構化數據中獲得了新的價值，數據價值是帶動數據交易的原動力。
IBM、甲骨文、SAP近年紛紛斥巨資收購數據管理和分析公司，在這些互聯網巨頭的帶動下，數據分析技術日漸成熟。2013年6月，愛德華·斯諾登將「棱鏡計劃」公之於眾，「棱鏡門」事件一方面說明大數據技術已經成熟;另一方面也佐證了現在阻礙大數據發展的不是技術，而是數據交易和數據價值。
大數據技術的發展促進了雲計算的落地，雲計算的部署完成又反過來加大了市場對數據創造價值的期待。大數據概念提出之後，市場終於看到了雲計算的獲利方向：各地的一級系統集成商與當地政府合作，建雲數據中心;各大行業巨頭在搭建各自行業的雲平台;IT巨頭想盡辦法申請中國的公有雲牌照。大數據促成了雲計算從概念到落地。藉助於智慧城市概念的普及，雲計算基礎設施已基本准備就緒，一方面完成了大數據應用的硬體基礎;另一方面迫於回收雲計算投資的壓力，市場急需應用部署，大數據恰如雪中送炭，被市場寄予厚望。
現在，問題的核心指向了「數據如何創造價值?」
整合與開放是基石
大數據服務創業公司Connotate對800多名商業和IT主管進行了調查。結果顯示，60%受調查者稱：「目前就說這些大數據投資項目肯定能夠帶來良好回報尚為時過早。」之所以如此，是由於當前大數據缺乏必需的開放性：數據掌握在不同的部門和企業手中，而這些部門和企業並不願意分享數據。大數據是通過研究數據的相關性來發現客觀規律，這依賴於數據的真實性和廣泛性，數據如何做到共享和開放，這是當前大數據發展的軟肋和需要解決的大問題。
2012年美國大選，奧巴馬因數據整合而受益。在奧巴馬的競選團隊中有一個神秘的數據挖掘團隊，他們通過對海量數據進行挖掘幫助奧巴馬籌集到10億美元資金;他們通過數據挖掘使競選廣告投放效率提升了14%;他們通過製作「搖擺州」選民的詳細模型，每晚實施6.6萬次模擬選舉，推算奧巴馬在「搖擺州」的勝率，並以此來指導資源分配。奧巴馬競選團隊相比羅姆尼競選團隊最有優勢的地方：對大數據的整合。奧巴馬的數據挖掘團隊也意識到這個全世界共同的問題：數據分散在過多的資料庫中。因此，在前18個月，奧巴馬競選團隊就創建了一個單一的龐大數據系統，可以將來自民意調查者、捐資者、現場工作人員、消費者資料庫、社交媒體，以及「搖擺州」主要的民主黨投票人的信息整合在一起，不僅能告訴競選團隊如何發現選民並獲得他們的注意，還幫助數據處理團隊預測哪些類型的人有可能被某種特定的事情所說服。正如競選總指揮吉姆·梅西納所說，在整個競選活中，沒有數據做支撐的假設很少存在。
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」，將「大數據研究」上升為國家意志。一個國家擁有數據的規模和運用數據的能力將成為綜合國力的重要組成部分。國內智慧城市建設目標之一就是實現數據的集中共享。
合作共贏的商業模式
隨著雲計算、大數據技術和相關商業環境的不斷成熟，越來越多的「軟體開發者」正在利用跨行業的大數據平台，打造創新價值的大數據應用，而且這一門檻正在不斷降低。因為首先，數據擁有者能夠以微乎其微的成本獲取額外的收入，提高利潤水平;其次，大數據設備廠商需要應用來吸引消費者購買設備，發展合作共贏的夥伴關系勢必比單純銷售設備要有利可圖，一些具有遠見的廠商已經開始通過提供資金、技術支持、入股等方式來扶持這些「軟體開發者」;第三，行業細分市場的數據分析應用需求在不斷加大，對於整個大數據產業鏈來說，創新型的行業數據應用開發者必將是未來整個大數據產業鏈中最為活躍的部分。
未來，有三種企業將在」大數據產業鏈「中處於重要地位：掌握海量有效數據的企業，有著強大數據分析能力的企業，以及創新的「軟體開發者」。社交網路、移動互聯網、信息化企業、電信運營商都是海量數據的製造者，Facebook公司手中掌握著8.5億用戶，淘寶注冊用戶超過3.7億，騰訊的微信用戶突破3億，這些龐大用戶群所提供的數據，正在等待時機釋放出巨大商業能量。可以預測，在不久的將來，Facebook、騰訊、電信運營商等海量數據持有者或者自我延伸成為數據分析提供商，或者與IBM、ZTE等企業密切對接成為上下游合作企業，大數據產業鏈將在某個爆發時點到來之際，以令人驚訝的速度成長壯大。
警惕大數據的危害
大數據時代，傳統的隨機抽樣被「所有數據的匯攏」所取代，人們的思維決斷模式，已可直接根據「是什麼」來下結論，由於這樣的結論剔除了個人情緒、心理動機、抽樣精確性等因素的干擾，因此將更精確、更有預見性。不過，由於大數據過於依靠數據的匯集，一旦數據本身有問題，就很可能出現「災難性大數據」，即因為數據本身的問題，而導致錯誤的預測和決策。
大數據的理論是「在稻草堆里找一根針」，而如果「所有稻草看上去都挺像那根針」呢?過多但無法辨析真偽和價值的信息和過少的信息一樣，對於需要作出瞬間判斷、一旦判斷出錯就很可能造成嚴重後果的情況而言，同樣是一種危害。「大數據」理論是建立在「海量數據都是事實」的基礎上，而如果數據提供者造假呢?這在大數據時代變得更有害，因為人們無法控制數據提供者和搜集者本人的偏見。擁有最完善資料庫、最先接受「大數據」理念的華爾街投行和歐美大評級機構，卻每每在重大問題上判斷出錯，這本身就揭示了「大數據」的局限性。
不僅如此，大數據時代造就了一個資料庫無所不在的世界，數據監管部門面臨前所未有的壓力和責任：如何避免數據泄露對國家利益、公眾利益、個人隱私造成傷害?如何避免信息不對等，對困難群體的利益構成傷害?在有效控制風險之前，也許還是讓「大數據」繼續待在籠子里更好一些。
大數據的經濟價值已經被人們認可，大數據的技術也已經逐漸成熟，一旦完成數據的整合和監管，大數據爆發的時代即將到來。我們現在要做的，就是選好自己的方向，為迎接大數據的到來，提前做好准備。

❺ 美國《大數據研究和發展計劃》是哪一年發布的

2011年初，美國政府發布了《美國創新戰略:確保美國經濟增長與繁榮》報告專。該報告不僅對奧巴馬屬上任以來美國政府採取的所有創新舉措進行了系統歸納，同時也對美國未來科技發展做出了戰略規劃和部署。這意味著美國已經將創新的重心轉移到促進經濟增長與繁榮，以創新「贏得未來」。

❻ 全球大數據發展的新動向與新趨勢

全球大數據發展的新動向與新趨勢
目前，伴隨移動互聯網、智能硬體和物聯網的快速普及，全球數據總量呈現指數級增長態勢，與此同時，機器學習等先進的數據分析技術創新也日趨活躍，使得大數據隱含的價值得以更大程度的顯現，一個更加註重數據價值的新時代正悄然來臨。
瑞士洛桑國際管理學院2017年度《世界數字競爭力排名》顯示，各國數字競爭力與其整體競爭力呈現出高度一致的態勢，即數字競爭力強的國家整體競爭力也很強，同時也更容易產生顛覆性創新。實際上，以美國、英國、韓國和日本等為代表的發達國家一向重視大數據在促進經濟發展和社會變革、提升國家整體競爭力等方面的重要作用，當前更是把大數據視為重要的戰略資源，大力搶抓大數據技術與產業發展先發優勢，積極捍衛本國數據主權，力爭在數字經濟時代佔得先機。我們從各國發展大數據的新舉措中或許可以窺探到大數據發展的新趨勢。
美國：穩步實施「三步走」戰略 打造面向未來的大數據創新生態
美國是率先將大數據從商業概念上升至國家戰略的國家，通過穩步實施「三步走」戰略，在大數據技術研發、商業應用以及保障國家安全等方面已全面構築起全球領先優勢。
第一步快速部署大數據核心技術研究，並在部分領域積極開發大數據應用。2012年白宮科技政策辦公室發布《大數據研究發展倡議》，以提升從海量和復雜數據中獲取知識、挖掘價值的能力，進而推動科學與工程領域創新步伐加速。第二步調整政策框架與法律規章，積極應對大數據發展帶來的隱私保護等問題。2014年美國發布《大數據：把握機遇，守護價值》白皮書，再次重申要把握大數據可為經濟社會發展帶來創新動力的重大機遇，同時也要高度警惕大數據應用所帶來的隱私、公平等問題，以積極、務實的態度深刻剖析可能面臨的治理挑戰。第三步強化數據驅動的體系和能力建設，為提升國家整體競爭力提供長遠保障。2016年美國發布《聯邦大數據研發戰略計劃》，形成涵蓋技術研發、數據可信度、基礎設施、數據開放與共享、隱私安全與倫理、人才培養以及多主體協同等七個維度的系統的頂層設計，打造面向未來的大數據創新生態。
特朗普就任美國總統後，對大數據應用及其產業發展持續關注，並督促相關部門實施大數據重大項目，構建並開放高質量資料庫，強化5G、物聯網和高速寬頻互聯網等大數據基礎設施，促進數字貿易和跨境數據流動等。2017年4月美國能源部與退伍軍人事務部聯合發起「百萬退伍軍人項目（MVP）」，希望藉助機器學習技術分析海量數據，以改善退伍軍人健康狀況。2017年9月醫療保健研究與質量局發布美國首個可公開使用的資料庫，其中包括全美600多個衛生系統。白宮科技政策辦公室一直積極與他國展開合作，以預防數字經濟監管障礙、促進信息流動和反對數字本地化等。
英國：緊抓大數據產業機遇 應對脫歐後的經濟挑戰
大數據發展初期，英國在借鑒美國經驗和做法的基礎上，充分結合本國特點和需求，加大大數據研發投入、強化頂層設計，聚焦部分應用領域進行重點突破。近期英國特別重視大數據對經濟增長的拉動作用，密集發布《數字戰略2017》《工業戰略：建設適應未來的英國》等，希望到2025年數字經濟對本國經濟總量的貢獻值可達2000億英鎊，積極應對脫歐可能帶來的經濟增速放緩的挑戰。
2012年，英國便將大數據作為八大前瞻性技術領域之首，一次性投入1.89億英鎊用於相關科研與創新，在八大領域投入總額中佔比高達38.6%，遠超其餘七個領域。隨後，英國將全方位構建數據能力上升為國家戰略，於2013年發布《把握數據帶來的機遇：英國數據能力戰略規劃》，提出人力資本（研發人才與善於運用數據的民眾）、基礎設施和軟硬體開發能力，以及豐富開放的數據資產是發展大數據的核心，事關能否在未來競爭中占據領先優勢。該戰略同時提出了11項具體行動部署，短短兩三年便釋放出巨大的數字潛力。從2010年至2015年，數字經濟對英國經濟增加值的貢獻增長了21.7%，超過了同期經濟增加值增長率的17.4%，2015年數字經濟規模為1180億英鎊，在經濟增加值中的佔比超過了7%，其中數字商品和服務出口總值超過500億英鎊。
為從數據中挖掘出更大的價值，創造並維護一個能夠保持更多收益和增長的經濟體系，同時讓全社會都能從中收益，英國政府在2017年3月提出了新時期發展數字經濟的頂層設計《數字戰略2017》。新戰略中提出七大目標及相應舉措，特別是對各個目標都提出了更高標準的要求。一是打造世界一流的數字基礎設施，二是使每個人都能獲得所需的數字技能，三是成為最適合數字企業創業和成長的國家，四是推動每一個企業順利實現數字化智能化轉型，五是擁有最安全的網路安全環境，六是塑造平台型政府，為公眾提供最優質的數字公共服務，七是充分釋放各類數據的潛能的同時解決好隱私和倫理等問題。
2017年11月，英國面向全社會發布《工業戰略：建設適應未來的英國》白皮書，強調英國應積極應對人工智慧和大數據、綠色增長、老齡化社會以及未來移動性等四大挑戰，呼籲各方緊密合作，促進新技術研發與應用，以確保英國始終走在未來發展前沿，實現本輪技術變革的經濟和社會效益最大化。為此，2018年4月底英國專門發布《工業戰略：人工智慧》報告，立足引領全球人工智慧和大數據發展，從鼓勵創新、培養和集聚人才、升級基礎設施、優化營商環境以及促進區域均衡發展等五大維度提出一系列實實在在的舉措。
韓國：以大數據等技術為核心應對第四次工業革命
多年來，韓國的智能終端普及率以及移動互聯網接入速度一直位居世界前列，這使得其數據產出量也達到了世界先進水平。為充分利用這一天然優勢，韓國很早就制定了大數據發展戰略，並力促大數據擔當經濟增長的引擎。2016年年底，韓國發布以大數據等技術為基礎的《智能信息社會中長期綜合對策》，以積極應對第四次工業革命的挑戰。
2013年12月，韓國多部門便聯合發布「大數據產業發展戰略」，將發展重點集中在大數據基礎設施建設和大數據市場創造上。2015年年初，韓國給出全球進入大數據2.0時代的重大判斷，大數據技術日趨精細、專業服務日益多樣，數據收益化和創新商業模式是未來大數據的主要發展趨勢。基於此，在同年發布的《K-ICT》戰略中，韓國將大數據產業定義為九大戰略性產業之一，目標是到2019年使韓國躋身世界大數據三大強國。韓國還非常注重對他國經驗的借鑒，2015年5月中國發布《大數據發展調查報告》後，韓國專門對中國與韓國大數據應用情況進行了比較分析，並聚焦韓國大數據應用水平與大數據市場不協調的問題，提出了一系列新舉措。
近兩年全球第四次工業革命浪潮的到來，倒逼韓國重新審視本國智能製造和信息技術的發展，並於2016年年底提出《智能信息社會中長期綜合對策》，將大數據及其相關技術界定為智能信息社會的核心要素，並提出具體的發展目標與舉措。
一是充分挖掘數據資源價值，強化未來競爭力源頭。構築開放共享的大規模數據基礎設施，到2025年實現320個公共機構的數據開放；促進數據流通和使用，激活數據交易市場，推動公共和民間數據實現以價值為導向的交易；激活數據分析企業，到2020年數據專業服務企業規模達到100家；培養大數據專業人才，將每年培養的數據科學家數量從2017年的500名增長到2030年的1000名；發展區塊鏈技術，提高數據管理可靠性等。二是築牢大數據技術基礎。加強數學方法論研究，長期穩定支持新型學習推斷、量子計算、神經形態晶元等下一代計算技術研究，推動科研大數據開放共享，推進產業數據中心建設，強化產學研合作共同研發產業共性技術等。三是面向數據服務需求，構築超連接網路環境。確保頻率資源供應，有序推進5G商用化進程，實現大規模機器間通信，實現不同業務網路之間的實時超連接；推動通信運營商體系優化，摒除後發企業進入運營行業的壁壘；進一步強化物聯網和雲計算基礎設施並充分利用智能感測器數據；分階段引進量子通信與安全網路等。
大數據發展新趨勢
綜合以上幾個典型國家的新動向和新舉措，可以發現當前及未來全球大數據發展的新趨勢。
一是大數據與人工智慧、雲計算、物聯網、區塊鏈等技術日益融合，成為各國搶抓未來發展機遇的戰略性技術。英國在工業戰略中強調大數據與人工智慧的發展，很有可能推動現有的商品和服務市場被顛覆和取代。日本將大數據、物聯網和人工智慧界定為建設超智能社會服務平台必不可少的共性技術。韓國與日本相似，將智能信息化社會定義為「ICBM（物聯網、雲服務、大數據和手機）與AI（人工智慧）相融合的社會」。
二是大數據資源對各國經濟政治博弈的重要性更加凸顯。美國最新版國家安全戰略中，特朗普再次將「數據」比喻為一種能源，他認為掌握了數據及相關能力，就是為美國經濟的持續增長、有效抵制敵對意識形態以及部署建設最強大軍事力量等構建了最基礎的保障。最近的「臉書危機」事件，再加上近年來「劍橋分析」及其母公司「戰略通訊實驗室」參與多國領導人選舉活動事件，使得大數據資源及相關技術成為某些國家利益集團及企業影響政治生態和社會安全的重要手段，各國政治社會發展面臨的風險變得更加復雜和不可預測。
三是大數據應用基礎條件發生跨越式變化。一方面政府數據開放的廣度和深度將進一步拓寬，多源數據融合技術的進步，為公共服務數字化與智能化水平的提升提供了技術層面的保障，數據的標准化及開放則成為各國建設服務型政府和平台型政府的資源保障。另一方面大數據應用的基礎設施將成為與水電氣暖等相類似的設施，成為人們生活中必不可少的部分。這其中包括物聯網、智能硬體等數據採集類設施，5G、光通信等超高速數據傳輸類設施，以及超級計算機、雲計算以及邊緣計算等計算類設施，以及新型的存儲設施等等。
四是大數據安全為各國實現「平衡」發展帶來更嚴峻的挑戰。各國大數據發展戰略中，不同國家和地區對「數據開放共享」與「個人信息保護」的側重點不同，比如歐盟希望通過強制性的統一標准最大限度的保護個人隱私，而美國則更相對弱化法律約束、希望充分調動企業的主動性，這種態勢對未來全球大數據國際規則的融合發展提出了新難題。同時對大數據企業權利和義務也要進行再平衡，監管太嚴將限制企業創新的腳步，但如果放手太多，在實踐中難免出現企業對個人隱私大規模侵害的問題。

❼ 研究生想往大數據方向發展，怎樣規劃自己的學習計劃

引言：在研究生階段，如果說專業能夠選擇好的話，之後畢業了也有一份好的工作，有人就想往大數據方向發展，研究生想往大數據方向發展，應該怎樣規劃自己的學習計劃呢？

❽ 大數據以後的發展方向是什麼

大數據醫療應用場景豐富，前景廣闊

目前，醫療大數據的應用場景主要包括臨床決策支持、健康及慢病管理、支付和定價、醫葯研収、醫療管理，服務對象涵蓋居民、醫療服務機構、科研機構、醫療保險機構、公共健康管理部門等。

醫療大數據的潛在價值巨大，其應用有助於提高醫療服務質量、減少資源浪費、優化資源配置、控制騙保行為、改善自我健康管理等。

2019年7月25日，邦盛醫療裝備(天津)股份有限公司聯手天九共享，掀起移動體檢大數據浪潮。

2019年9月11日，德華安顧人壽保險有限公司與浪潮集團簽署戰略合作協議，雙方將在健康醫療大數據應用、健康管理、慢病防治等領域開展全面合作與實踐。

由於大數據在醫療管理、醫療研究等領域具有獨特優勢，越來越多醫療相關單位與大數據企業、醫療信息化公司合作，同時高等醫學類院校也紛紛成立大數據研究院，比如重慶醫科大學、南京醫科大學等，尤其是2018年4月28日，北京大學健康醫療大數據國家研究院在京成立，標志著醫療大數據在高校和醫院聯合研究方面走上了新的高度。

——以上數據來源參考前瞻產業研究院發布的《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

❾ 大數據產業頂層規劃出爐,如何實現

大數據產業頂層規劃出爐,如何實現

國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，從頂層規劃角度系統部署我國大數據產業發展。

業內分析認為，我國應通過聚焦行業應用、創新產學研機制、加強人才培養、促進成果轉化等方面加快推動大數據及其相關產業發展。

數據成戰略資源

國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》指出，數據已成為國家基礎性戰略資源。深化大數據應用已成為穩增長、促改革、調結構、惠民生和推動政府治理能力現代化的內在需要和必然選擇。

大數據產業發展頂層規劃也給出了明確的「創新導向」：計劃在未來5至10年打造精準治理、多方協作的社會治理新模式，建立運行平穩、安全高效的經濟運行新機制，構建以人為本、惠及全民的民生服務新體系，開啟大眾創業、萬眾創新的創新驅動新格局，培育高端智能、新興繁榮的產業發展新生態。

綱要的出爐也被認為是我國繼「互聯網＋」行動後，進一步從頂層規劃上明晰大數據、雲計算、移動互聯、人工智慧等前沿技術發展規劃。

用友網路董事長王文京認為，移動互聯網、雲計算、大數據等正成為社會發展、經濟增長的重要驅動，數據資產也成為人類社會繼財富資產、人力資產等之後的「第四種資產」，其重要性不言而喻。

中國科學院院士、北京大學教授鄂維南認為，大數據正改變著實體經濟與產業格局。例如，基於大數據的計算廣告學改變了傳統廣告行業；一些企業正深入研究非結構化數據處理，以改變傳統產業。

聚焦人才培養

各界人士認為，大數據作為新的計算方式，其對產業、實體經濟的影響將極其深遠。然而，以產業需求為導向的創新研發亟待提升，國內「數據人才」培養也需要進一步優化，以適應市場需求。

首先，以產業需求為導向，成果及時落地轉化，企業主體創新力量須得到調動。

「在中國，數據科學發展的很多研究源於市場需求。比如，監控視頻處理就是很重要的應用場景。如何讓電腦對圖像數據進行突破，可以智能判斷，這就是很好的大數據科研突破口。」鄂維南說，盡管目前國內大數據產業發展很快，但也存在著缺乏以市場需求為導向的創新突破等問題。

各方認為，唯有釋放企業的創新活力，才能推動大數據關鍵領域取得突破，促進大數據科研成果轉化為實際成果。

其次，符合市場需求的人才培養應得到重視。

北京大學校長林建華認為，進入數據時代，人們對獲取、存儲、分析、處理數據的能力亟待提升。因此，數據科學人才培養成為急需加強的方面。「可以看到產業內很多大企業用非常大的資源，爭取學術界數據人才，各方面拉人才。可以說，大數據能否做成，關鍵在能不能聚焦人才培養。」

而高校和產業界普遍認為，當前對大數據人才的培養仍相對滯後。北京航空航天大學軟體學院院長孫偉認為，傳統it教育很難將前沿技術和課堂傳授知識結合起來，培養人才很難及時與產業接軌。高校創新人才培養應更加面向市場需求、技術前沿。

以新模式助大數據產業突破

分析認為，國內產業界對數據科學的前沿探索已經加速推進，部分高校也開始了「數據科學家」的培養。在此背景下，我國應進一步打通壁壘，以新模式探索產學研用結合，培育數據人才、助推以市場為導向的數據科學研究突破，促進產業加速發展。

調查發現，以北京中關村為例，大數據已經在商業、金融、交通、醫療、教育等行業示範應用，100多家大數據創新企業從不同領域深植數據資源。

同時，北京航空航天大學、浙江大學等高校與阿里雲、慧科教育達成合作，計劃3年內培養和認證5萬名雲計算和數據科學工作者。這些為數據人才培養提供產業與教育基礎。

模式的探索已現雛形。北京中關村管委會、海淀區政府、北京大學和北京工業大學等四方啟動「北京大數據研究院」，啟動建立大數據高精尖創新中心，推動人才培養和科研突破；並成立股份制技術成果轉化中心，圍繞熱點領域產業需求，推動關鍵共性技術研發、行業大數據分析、成果轉化等。

鄂維南透露，研究院將主要聚焦包括交通大數據、金融大數據、移動互聯網大數據、醫療大數據等方面，整合分析資源，支撐決策與產業發展。計劃一到兩年內，研究院將建立數據金融、醫療健康、交通數據、智慧城市、能源環境和氣象等分中心，涉及數據與生物、化學、天體、神經科學等學科的交叉研究。

各界認為，這種靈活的產學研結合機制將成為推動大數據快速發展的有效手段。

王文京說，創新機制將有助於創新人才及時對接市場需求，讓大數據切實影響改變產業現狀。

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❿ 大數據:大變革、大機遇|戰略性

大數據:大變革、大機遇|戰略性

從來沒有哪一次技術變革能像大數據革命一樣，在短短的數年之內，從少數科學家的主張，轉變為全球領軍公司的戰略實踐，繼而上升為大國的競爭戰略，形成一股無法忽視、無法迴避的歷史潮流。互聯網、物聯網、雲計算、智慧城市、智慧地球正在使數據沿著「摩爾定律」飛速增長，一個與物理空間平行的數字空間正在形成。在新的數字世界當中，數據成為最寶貴的生產要素，順應趨勢、積極謀變的國家和企業將乘勢崛起，成為新的領軍者；無動於衷、墨守成規的組織將逐漸被邊緣化，失去競爭的活力和動力。毫無疑問，大數據正在開啟一個嶄新時代。

大數據時代有什麼本質特徵？大數據的來源是什麼？大數據又將流向哪裡？大數據在提升政府治理、改善經濟治理、再造公共服務模式、激發商業創新方面有哪些卓越案例？中國需要怎麼樣的戰略反應才能抓住大數據帶來的寶貴機遇？一系列問題亟待研究者給出深入解析。

「數據驅動發展」成為時代主題

如今，大數據已經被賦予多重戰略含義。從資源的角度，數據被視為「未來的石油」，作為戰略性資產進行管理；從國家治理角度，大數據被用來提升治理效率、重構治理模式、破解治理難題，它將掀起一場國家治理革命；從經濟增長角度，大數據是全球經濟低迷環境下的產業亮點，是戰略新興產業的最活躍部分；從國家安全形度，全球數據空間沒有國界邊疆，大數據能力成為大國之間博弈和較量的利器。總之，國家競爭焦點將從資本、土地、人口、資源轉向數據空間，全球競爭版圖將分成新的兩大陣營：數據強國與數據弱國。

宏觀上看，由於大數據革命的系統性影響和深遠意義，主要大國快速做出戰略響應，將大數據置於非常核心的位置，推出國家級創新戰略計劃。美國2012年發布《大數據研究和發展計劃》，並成立「大數據高級指導小組」，2013年又推出「數據—知識—行動」計劃，2014年進一步發布《大數據：把握機遇，維護價值》政策報告，啟動「公開數據行動」，陸續公開50個門類的政府數據，鼓勵商業部門進行開發和創新。歐盟正在力推《數據價值鏈戰略計劃》，英國發布《英國數據能力發展戰略規劃》，日本發布《創建最尖端IT國家宣言》，韓國提出「大數據中心戰略」。中國多個省市發布了大數據發展戰略，國家層面的《關於促進大數據發展的行動綱要》也於2015年8月19日正式通過。

微觀上看，大數據重塑了企業的發展戰略和轉型方向。美國的企業以GE提出的「工業互聯網」為代表，提出智能機器、智能生產系統、智能決策系統，將逐漸取代原有的生產體系，構成一個「以數據為核心」智能化產業生態系統。德國企業以「工業4.0」為代表，要通過信息物理系統（CPS——cyber physical system），把一切機器、物品、人、服務、建築統統連接起來，形成一個高度整合的生產系統。中國的企業以阿里巴巴董事局主席馬雲提出的「DT時代」（data technology）為代表，認為未來驅動發展的不再是石油、鋼鐵，而是數據。這三種新的發展理念可謂異曲同工、如出一轍，共同宣告了「數據驅動發展」成為時代主題。

與此同時，大數據也是促進國家治理變革的基礎性力量。正如《大數據時代》作者舍恩伯格在定義中所強調的，「大數據是人們在大規模數據的基礎上可以做到的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法完成的」。在國家治理領域，陽光政府、責任政府、智慧政府建設，大數據為解決以往的「頑疾」和「痛點」提供了強大支撐；精準醫療、個性化教育、社會監管、輿情監測預警，大數據使以往無法實現的環節變得簡單、可操作；大數據也使一些新的主題成為國家治理的重點，比如維護數據主權、開放數據資產、保持在數字空間的國家競爭力等。

從哲學意義上來看，大數據不僅僅是一場技術革命，也不僅僅是一場管理革命或者治理革命，它給人類的認知能力帶來深刻變化，可謂是認識論的一次升華。具體而言，大數據可以為決策者解決「四個問題」，提升「兩種能力」。一是解決「坐井觀天」的問題，以往人們決策只能基於視野之內極為有限的局部信息，和井底之蛙無異，大數據則可以實現整個蒼穹盡收眼底；二是解決「一葉障目」的問題，以往不具備全樣本數據分析能力，只能用小樣本分析近似推理，猶如從「泰山」中取來「一葉」，而真理可能存在於全樣本的海量數據之中，藉助大數據則可完全克服；三是解決「瞎子摸象」的問題，七個瞎子根本無法根據各自的認識加總出完整的大象，因為他們的信息是相互離散的，無法有效關聯起來，而大數據的基本優點是在深入關聯中還原事物的原貌；四是解決「城門失火，殃及池魚」的問題，人們習慣於因果分析，遇到這種「稀奇古怪」的因果鏈則很難前瞻和推理，但大數據注重相關關系，可以准確地發掘出規律。提升兩種能力，一個是「一葉知秋」的能力，體現大數據敏銳的洞察能力，另一個是「運籌帷幄，決勝千里」的能力；體現大數據對時空約束的突破。這些足以說明，大數據是人類認識世界和改造世界能力的一次升華。

中國成為數據強國的優勢、挑戰與路徑

值得振奮的是，中國具備成為數據強國的優勢條件。從2013年至2020年，全球數據規模將增長十倍，每年產生的數據量由當前的4.4萬億GB，增長至44萬億GB，每兩年翻一番。從全球佔比來看，中國成為數據強國的潛力極為突出，2010年中國數據佔全球比例為10%，2013年佔比為13%，2020年佔比將達到18%，屆時，中國的數據規模將超過美國的數據規模，位居世界第一。中國成為數據大國並不奇怪，因為我們是人口大國、製造業大國、互聯網大國、物聯網大國，這都是最活躍的數據生產主體，未來幾年成為數據大國也是邏輯上必然的結果。

盡管存在成為數據強國的潛力，但在目前的政策環境之下，我國推進大數據戰略仍存在以下幾個清晰的挑戰。第一，頂層設計方面，全球大國之間圍繞大數據的競爭頗為激烈，中國作為一個後發國家，想要實現彎道超車，後來居上並非易事。如何能夠緊扣創新前沿，把准未來趨勢，超前戰略部署，對政策設計來說是一個非常現實的挑戰。第二，數據開放方面，「數據孤島」廣泛存在，雖然政府掌握著80%的數據，但現實中卻相互割裂，自成體系，「部門牆」「行業牆」「地區牆」阻礙了數據的流動共享，數據被視為部門的利益和隱私，這與大數據時代的基本理念准則相悖。第三，大數據相關的法律、法規、標准缺位，導致能夠開放的數據不開放，需要保護的隱私不保護，企業由於標准模糊而無法大膽創新。第四，「數據主權」容易受到侵蝕，由於數據空間是國家新的戰略維度，尚沒有完備的安全保障體系，再加上電腦、手機、晶元、伺服器、搜索引擎、操作系統、軟體等核心的數據「基礎設施」大量依賴進口，數據資產極易流失，數據主權極易受到侵蝕。

把握優勢，克服挑戰，抓住大數據革命帶來的「機會窗口」，建設數據強國，是實現中華民族偉大復興的一個有力支撐。然而，我們需要怎樣做才能更好地擁抱大數據時代，確保在數字化趨勢中立於不敗之地呢？首先，需要在國家頂層設計上有一個清晰的行動框架，包括由什麼部門主導、哪些部門參與、什麼樣的協作機制、沿著什麼優先次序、克服哪些既有的障礙、達到什麼戰略目標，只有這樣，各部門、各地區、企業界、學術界才能形成合力，在一個共同的路線圖上協作推進。其次，盤活數據資產，在數據開放上取得實質性突破。一些基本的建議包括：加快G2G（政府與政府之間）、G2B（政府與企業之間）、G2C（政府與公民之間）大數據開放與共享；推動基礎性、戰略性大數據資源庫整合；加強大數據基礎設施建設，編制國家大數據檔案。最後，把強大的「國家企業」和活躍的「萬眾創新」結合起來。一方面，要培育可以和國際「八大金剛」並駕齊驅的巨型企業作為大數據環境中競爭的中堅力量，同時，鼓勵和引導大眾創業、萬眾創新成為數據生態系統中的活躍力量。

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