全球大數據發展

❶ 大數據未來發展8大態勢 -《數據要素：全球經濟社會發展的新動力》

本文摘自：《數據要素：全球經濟 社會 發展的新動力》

作者：趙剛博士

（1）數據化：所有能數據化的都將被數據化

從狹義上講，數據化就是將事物及其運動轉化為機器可以識別的信息的過程。從廣義上講，數據化是指人類利用數據全面認知並優化改造客觀世界的過程。未來，機器會獲取越來越多的數據，人類認識和改造世界的能力也會大大增強。

促使這種變化的要素有四個。

一是技術。不僅是大數據技術，與數據相關的新一代信息技術，如互聯網、移動互聯網、物聯網、雲計算、3D列印、AR/VR/MR、數字孿生、區塊鏈等，都還在不斷發酵、進化、孕育、突破，並一起促進大數據的加速發展。人們常說的數據爆炸才剛剛開始。

二是需求。大數據用得越多，需求也會越來越多。

三是變化。現在已經有大量的大數據改變生產、生活、治理的案例，技術、模式、制度、理念已經出現一些變化，盡管還很初步，但代表了未來的發展方向。

四是政策。數據已經被普遍看成新的生產要素，各地都在採取措施依靠大數據為經濟發展打造新動能。這四大要素結合起來，將共同推進大數據向前發展，決定了未來大數據發展的趨勢。

數據化可以看作未來大數據發展的第一個大趨勢——所有能數據化的都將被數據化。無論是生產還是生活，無論是製造業還是服務業，無論是消費端還是產業端，越來越多的東西將會呈現數據化的態勢，新一輪的數據大爆炸不可避免。

（2）數據價值：更多的數據價值將被挖掘出來

數據之所以受到重視，是因為數據本身有價值。在美國物理學家約翰·惠勒看來，「萬物源於比特」，世界是由比特構成的，也就是由數據構成的。在大數據者的眼裡，所有事物都是數據。所以，同樣一種物體，他能看到更多的東西：數據從哪裡來？到哪裡去？它的生態是什麼？它會造成哪些影響？你看到的數據越多，說明你的數據能力越強。機器智能發展到今天，我們可以逐步將隱藏在事物內部、背後的數據挖掘出來，捕捉到它們，並把它們儲藏起來，開發出針對它們的應用，這就是大數據的價值。

數據價值的核心是發現新規律。當大數據應用到一定程度時，所有規律都可能被發現，無限接近事實本身。例如，一部手機能告訴我們很多秘密：你每天走了多少路，每天睡了幾個小時，去過什麼地方，你的興趣愛好，你的消費水平、消費結構、消費習慣，你的財產狀況、交友狀況，等等。機器會為我們捕捉到更多數據，並從中發現更多規律和事實，這就是大數據的威力所在。

（3）數據驅動：數據驅動一切成為現實

如今，連老司機如果不用導航都不會開車了。我們到一個地方參加會議，基本就是數據驅動：會議通知是數據化的，日程安排是數據化的，出門叫車是數據化的，走什麼路線也是數據決定的。使用網約車時，一次叫車的供需匹配技術上只需要0.12秒，但背後要運算數據576億次。網約車打敗計程車、外賣打敗方便麵、電子商務打敗百貨商場等表面上看是跨界經營，背後的區別就在於大數據。

現在每個人的手機上都預裝、下載有很多App，它們都在你睡覺時悄悄地更新，這樣的迭代創新越來越容易，甚至你根本感受不到。移動支付的發展讓我們用的錢也都變成了數字，並讓我國率先進入了無現金 社會 。製造業更是如此，原來流水線是把人變成了機器，而將來的智能製造是把機器變得更像人，甚至比人更聰明、更能幹、更可靠。數據驅動一切已經越來越成為現實，大大改變了整個世界。

數字已經開始重新定義一切，在你認知的所有事物之前加上「數字」二字，如數字經濟、數字政府、數字 汽車 、數字建築、數字出行等，你就會發現這些東西已經與以前大不一樣了。我們可以發現，用數據說話、靠數據決策、依數據行動已變成非常自然的事情。數據驅動一切還帶來了另一個重大變化或新的機遇：所有生意都值得重做一遍。用數字化的思維看一看你現在所從事的工作、業務，你會發現完全可以重新來過，而且很可能成為絕活。因此，每一家企業都可以問一下自己：10年後，你的競爭對手是誰？

（4）數據融合：催生新業態

這里要強調一個觀點：單一數據的價值有限，而多種數據融合的創新潛力無限。過去，一些政府部門對掌握的數據看得很緊，總能提出很多理由，認為這些數據是不能隨便對外開放的。但現在大家已經認識到，如果數據不開放，不讓大家使用，它就變得越來越沒有價值。現在找到數據的手段、工具、途徑比過去豐富多了，遠非傳統的統計數據可以比擬。不能很好地做到數據開放，就會有新的數據出來，形成覆蓋或取代。數據關聯起來融合應用會產生更大的價值。網約車的應用就整合了地理大數據、交通大數據、服務大數據、用戶大數據、交易大數據、信用大數據等。近年來出現的諸多新業態、新模式，以及由此而成長起來的獨角獸企業，幾乎都是多種大數據集成應用的結果。未來幾年，數據融合還會催生一大批數字新物種，成長出一批新的巨無霸平台型、生態型企業。

（5）數據經濟：無數據不經濟

大家對於數字經濟已經耳熟能詳，其背後實際上是數據經濟，是數據在發揮重要作用。狹義的數據經濟是指以數據的生產、加工、交易為主要對象的經濟活動總和，廣義的數據經濟是指以數據為基礎的經濟活動的總和。也許將來所有經濟活動都是以數據為基礎的，都可以被稱為數據經濟。所以，我們可以說，「無數據不經濟」。

（6）數據能力：未來核心競爭力

未來，誰能夠找到大數據，而且用好大數據，這樣的企業擁有的競爭力將跟傳統企業的競爭力大不一樣，其可以輕易完成降維打擊。數據能力體現在哪些方面？這里給出一個簡單的公式：

數據能力=數據+演算法+算力

數據能力將會成為未來的核心競爭力，形成競爭新優勢。對於國家、企業是如此，對於每個人也一樣。我國提升數據能力有自己的獨特優勢，在未來幾年的數據競爭中可以取得一些優勢。我們擁有最多的人口和最多的網民，每個人都是最重要的信息源，每個人用的信息越來越多，創造的數據也越來越多，利用數據創造的價值也會越來越大。過去，由於我們的小數據做得不太好，所以對大數據的依賴就會很強，也使大數據得以快速發展。從創新實踐看，目前我國在大數據應用領域不比任何一個國家差，我們培養起來的互聯網公司有很多都是國際上的佼佼者。

（7）數據開放：政府和企業會主動推進數據開放

這是一個判斷，也是一個期待。

從20世紀80年代起，我們逐步建立了各種各樣的信息系統，其中最令人頭疼的一個問題就是形成了許多「數據孤島」。這種狀況在未來幾年將會有大的改觀。大家已經認識到數據價值在什麼地方——用的人越用，數據的價值及機構存在的價值越大，創新發展的機遇也越多，反之亦然。數據開放也是發展大數據產業、催生新業態、培育新動能的迫切需要。對於這個問題，舍恩伯格曾經說得很直白：政府不需要補貼和建立所謂新興產業，只需要開放自己的數據，就能培育一個新的增長點。也就是說，政府把數據開放出來，它產生的價值是巨大的——數據開放可以讓數據流動起來，繼而釋放價值、整合資源。對於掌握大量有用數據的企業而言，開放數據也已經成為企業生態化發展的內在需要。開放的數據越多，得到的數據會更多，生態體系會更完善、更強大。

（8）數據未來：「今天才是第一天」

我比較喜歡凱文·凱利的一句話：「今天才是第一天」。他在《必然》一書中提到了影響未來發展的12個驅動力，包括形成、知化、流動、屏讀、使用、共享、過濾、重混、互動、追蹤、提問、開始，強調一切才剛剛開始，真正偉大的變革還沒有出現。這12個驅動力或12個發展趨勢，每一個都會對大數據的應用和發展起到促進作用。

在研究數字經濟和數字化轉型時，我曾提到過8個演進方向和趨勢，包括數字化、網路化、數據化、智能化、平台化、生態化、個性化和共享化，這「八化」中的每一個都與大數據應用息息相關。當然，大數據在發展的同時也會帶來一些新的問題。例如，將來數據治理難點和熱點都會越來越多，包括數據主權的確認、數據如何進行交易、數據安全和隱私保護、數據跨境流動等，這些都是目前沒有研究透，也沒有研究好的問題。

大數據不是萬能的，數據可以讓我們發現越來越多的規律，但數據絕不等於事實本身，需要謹防一些數據陷阱。我們在爭取用更多的數據、更好的演算法發揮作用的同時，要保持清醒的頭腦，不能迷信大數據，更不能用大數據干壞事。基於數據的 社會 變革才剛剛開始，對於每個數據工作者而言都是任重道遠。也許，我們能做的唯一正確的事情就是學習。

❷ 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。

❸ 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。

❹ 大數據的發展前景是怎麼樣

2020年應用市場數據規模市場份額將達到40%

隨著大數據相關產品及應用的不斷普及，未來五年，應用層規模將逐步增長。在技術層、數據源層以及衍生層的共同支撐下，應用市場規模份額將達到40%。其中，交易市場規模雖然佔比最少，但是正是由於他的存在，使得數據的交易從法律上實現數據的合法化問題，以及實現了數據價值兌現。

——更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

❺ 大數據未來的前景怎麼樣

全文統計口徑說明：1)搜索關鍵詞：大數據及與之相近似或相關關鍵詞;2)搜索范圍：標題、摘要和權利說明;3)篩選條件：簡單同族申請去重、法律狀態為實質審查、授權、PCT國際公布、PCT進入指定國(指定期)，簡單同族申請去重是按照受理局進行統計。4)統計截止日期：2021年9月17日。5)若有特殊統計口徑會在圖表下方備注。

1、全球大數據行業專利申請概況

(1)技術周期：處於成長期

2010-2020年，全球大數據行業專利申請人數量及專利申請量均呈現高速增長態勢，2020年，全球大數據行業專利申請人數量及專利申請量分別達到28398人及65473項，均處於較高水平。整體來看，全球大數據技術處於成長期。

註：未剔除聯合申請數量。

—— 更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

❻ 大數據未來的發展趨勢

趨勢一：數據的資源化

什麼是數據的資源化，它指的是大數據成為企業和社會關版注的重要戰略資權源，並且已經成為大家爭奪的焦點。因此，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理能夠為大數據提供彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自從2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。

另外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：數據科學和數據聯盟的成立

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。

與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

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❼ 大數據未來發展趨勢如何

趨勢一：數據的資源化

什麼是數據的資源化，它指的是大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並且已經成為大家爭奪的焦點。因此，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理能夠為大數據提供彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自從2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。

另外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：數據科學和數據聯盟的成立

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。

❽ 全球大數據產業現狀及投資前景預測

全球大數據產業現狀及投資前景預測
縱觀國內外，大數據已經形成產業規模，並上升到國家戰略層面，大數據技術和應用呈現縱深發展。面向大數據的雲計算技術、大數據計算框架等不斷推出，新型大數據挖掘方法和演算法大量出現，大數據新模式、新業態層出不窮，傳統產業開始利用大數據實現轉型升級。人工智慧、深度學習、工業物聯網、虛擬現實、智慧城市等領域的發展推動大數據的應用普及。新興行業、傳統行業圍繞數據服務體系，已經形成了傳統行業數據平台、互聯網數據平台及行業資訊類數據平台。以數據應用為基礎的新一代數據服務企業，在促進主體行業發展的同時，同樣促進了行業內中小企業的發展。
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大數據發展的產業環境分析
美國政策層面發力推動大數據應用發展。政府推出了一系列的公開數據計劃，在健康、能源、氣候、教育、金融、公共安全等領域開放數據和信息，促進創新的突破,從而推動經濟發展。美國致力於擴大聯邦數據公開范圍和受用對象的范圍，尤其擴大高價值數據資產，探討如何進一步擴展收集和分析工業競爭和創新相關的數據。
為了進一步挖掘聯邦政府數據的應用潛力，促進創新與社會進步，2016年1月美商務部發起了一項旨在使政府數據更加容易使用的數據易用性計劃(CDUP)。5月，白宮發布《聯邦大數據研發戰略計劃》，為未來的大數據研發列出7條戰略計劃，旨在建立大數據創新生態系統，加強數據分析能力，從大量、多樣、實時的資料庫中提取有效信息，服務於科學研究、經濟增長與國家安全。2016年，美國應用大數據預測選舉也引起世界關注，大數據應用開始為廣大公眾所關注，數據的真實性及數據安全成為關注焦點。
英國以數據共享為根本積極推動大數據平台建設。新建哈璀(Hartree)大數據中心，投資1.13億英鎊。新建艾倫圖靈研究所，投資4200萬英鎊，開展大數據科學與技術的研究。投資1.5億英鎊建立第一個國家級老年痴呆症研究所。建立應對重大疾病新的數學研究中心。英國成立大數據戰略委員會，發布《開放數據戰略白皮書》，統一政府數字平台，開通政府部門開放數據通道，設立數據開放共享獎勵基金，2018年還將出台「數據保護通則」的專門法規，旨在開發利用數據資源產生更大的商業價值和經濟增長。
瑞典啟動國家重點科研計劃(NFP)大數據專項(Big Data, NFP75)。2017年正式啟動，計劃投入資金2.5億瑞士法郎，從2017年至2020年為期4年。該專項主要分為三個板快：大數據信息技術：大數據分析基礎性研究、大數據基礎設施構架、資料庫和計算中心;大數據相關社會及法律問題：大數據涉及對社會經濟發展的影響預測(如對貿易、商務模式、人員交通及物流的影響)、個人隱私及空間的保護及相關的社會倫理和法律問題及對策等;大數據應用：對大數據在交通、健康、災害及社會風險控制、能源轉型領域的應用展開基礎性研究。瑞士國家重點科研計劃由瑞士聯邦政府推出，目的是對關系瑞士社會經濟發展全局的重要領域展開基礎性研究並提出對策建議。
我國各地政府積極為大數據發展營造環境。2014年、2015年「大數據」首次寫入國家《政府工作報告》。在2015年3月5日舉行的兩會中，李總理在政府工作報告中提到，制定「互聯網+」行動計劃，推動移動互聯網、雲計算、大數據、物聯網等與現代製造業結合，促進電子商務、工業互聯網和互聯網金融健康發展，引導互聯網企業拓展國際市場。
當前，《國家大數據戰略及行動綱要(2015-2025)》徵求意見稿完成。國家自然基金委、科技部支持了大量大數據研究項目;北京市、上海市、天津市、重慶市、廣東省、貴州省等制定了大數據發展規劃，多地開始建數據產業基地，天津擬打造國家數據聚集區，與北京、河北聯合建「京津冀大數據走廊」;重慶計劃將大數據培育成重要戰略性新興產業，加快建設兩江雲計算產業園，陝西西咸新區、湖北武漢光谷、貴州貴安新區等地提出要設國家級大數據基地。
上海成立數據交易中心。2016年4月1日，上海數據交易中心掛牌成立，上海數據交易中心是經上海市人民政府批准，上海市經濟和信息化委、上海市商務委聯合批復成立的國有控股混合所有制企業，承擔著促進商業數據流通、跨區域的機構合作和數據互聯、公共數據與商業數據融合應用等工作職能。交易中心以國內領先的「技術+規則」雙重架構，創新結合IKVLTP 六要素技術，採用自主知識產權的虛擬標識技術和二次加密數據配送技術，結合面向應用場景的交易規則，將在全面保障個人隱私、數據安全前提下推動數據聚合流動。
上海將圍繞「資源、技術、產業、應用、安全」融合聯動這一條主線，聚焦「政府治理和公共服務能力提升、經濟發展方式轉變」兩個方面，創新「交易機構+創新基地+產業基金+發展聯盟+研究中心」五位一體大數據產業鏈生態發展布局，力爭打造國家數據科學中心、亞太數據交換中心和全球「數據經濟」中心，形成集數據貿易、應用服務、先進產業為一體的大數據戰略高地。
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大數據產業的行業需求預測
企業需求
傳統企業的大數據轉型。隨著互聯網化進程的不斷推進，在改變了用戶消費習慣的同時，眾多傳統企業面臨了一系列必須面對的問題，其中一條核心主線就是基於已有數據的使用以及對於用戶數據的採集。對於有效利用數據，很多傳統企業開展了試探性的使用和分析，並逐步結合互聯網平台，使數據形成閉環。地產、製造、金融企業已經在逐步建立互聯網銷售平台，其實平台的本身並不是去加大產品銷售量，而是通過平台對傳統營業網點、銷售渠道的信息進行有效管理，從而建立可供判斷或分析的數據之用。
更好的吸納客戶的潛在需求，更快的適應市場變化，從而帶動新一輪研發的生成或變革。而此類企業的成長點，市場化性質，及企業性質將區別於傳統企業，而走上新業態、新模式的道路。包括車聯網、互聯網金融、汽車電商、房產電商，都已經出現了苗頭。對於大數據產業的發展，傳統企業轉型是區別於其他領域的卻又獨樹一幟的重要組成部分。
平台企業的大數據戰略。對於相對IT投入較少，IT基礎較為薄弱的領域，比如零售、餐飲、服裝、農業、出版等行業，企業不會去自建雲計算及大數據平台，更多的則是會依靠專業化的數據服務企業或是數據服務平台來滿足數據分析的需求。行業數據服務平台架構的初衷，主要是用雲服務方式解決上述行業的信息化建設及運維需求。
目前上海類似的行業數據平台不少，建築業的築想網、醫葯業的安捷力等都是在行業垂直領域專業度很高的企業，而且較之通用、普適性的平台，此類平台的發展更具有和行業發展的共存性和相通性，是大數據產業發展過程中一個非常重要的組成部分。
互聯網企業大數據規模化發展。互聯網傳媒是推動企業接觸大數據服務中一個相對快速的行業，傳媒由傳統的單向被動模式轉變成為雙向互動模式，在吸引了用戶群體的同時也通過定義用戶肖像，來推動精準營銷。精準營銷使企業享受了新媒體帶來的最實惠的成果，也為企業帶來了一份較之傳統傳媒更加具體的數據分析報告。
同樣在互聯網領域，無論是社交平台、團購還是移動應用，在其互聯網平台構建的過程中，收集、匯總、分析數據是非常重要的一個環節。通過甄別不同年齡段、性別、愛好的用戶群，來精準定位推送不同的消息，而在這些精準定位的背後，則是每天幾十甚至幾百TB的數據增長量和分析量，可以說，有了互聯網才推進了大數據產業的發展。
熱點關聯領域需求
金融大數據。中國金融信息服務產業存在產業鏈分布廣、市場空間巨大的特點，但與此同時，又表現出產業集中度非常低的現狀。因此，未來必將經歷大量的並購整合，最終出現幾家龐大的IT服務機構。傳統金融服務領域的人才資源、市場能力、技術及研發方面在全國范圍內都具有不可比擬的優勢，產業環境、配套資源都非常成熟。
在金融信息服務產業鏈中，已經擁有了證券、期貨、金融期貨、科技技術等交易所以及鋼鐵、有色金屬等各類生產物資交易所，擁有像安碩信息、萬得資訊、金仕達、銀聯、普蘭金融、春雨供應鏈等一大批具有行業代表性的龍頭企業，還有一批以經爾緯為代表的掌握大數據技術及具有資源整合能力的公司。金融領域的資料庫建設比較完善且都為結構化的數據，隨著人工智慧、深度學習等新興技術的介入，大數據將顯示出大有可為的趨勢，對基於大數據分析的成果的需求也將越加旺盛。
交通大數據。一是智能交通，在交通和環境信息的基礎上，實現交付跟蹤，工作流程監督，和人力資源管理。在智能交通系統中，如果車輛使用了該應用，就可以監測到相關數據。智慧城市首席信息官可以使用從物聯網信息庫中獲取運輸和交通過程的信息。這將大大改善交通運輸，建立服務型的支付方式，而不是簡單的付款程序，如時間收費制度。
智慧城市的核心價值是根據交通數據來建立對公民有益的基礎政策。智能交通也產生了很多新的商業創新。二是自動駕駛，目前GOOGLE藉助大數據及車載技術和感測器,以及高級輔助駕駛系統、軟體、地圖數據、GPS和無線通信數據等，實現了無人駕駛，可以預見，不久的將來，大數據在自動駕駛領域的應用越來越被看好。
新媒體大數據。大數據引領的新媒體已經顛覆了國外數個傳統媒體，比如停刊的美國《新聞周刊》以及德國出現戰後最大的紙媒倒閉潮等。以眼球經濟為基礎的傳統媒體展示型廣告已快速向以數據為基礎的網路媒體精準型廣告進行轉變。百視通和東方明珠的整合已經打造了全國最大的千億級別的傳媒上市公司。在電信、廣電及互聯網領域海量數據處理具有豐富的研發及應用經驗，所用技術涵蓋了分布式計算、海量數據處理、流計算、機器學習及神經網路等，重點關注於互聯網廣告投放技術、效果監測、目標受眾行為分析及精準細分、廣告智能匹配等。未來幾年，新媒體大數據將越來越受到業界的追捧。
製造業大數據。利用大數據推動信息化和工業化深度融合，研究推動大數據在研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產業鏈各環節的應用，研發面向不同行業、不同環節的大數據分析應用平台，選擇典型企業、重點行業、重點地區開展工業企業大數據應用項目試點，積極推動製造業網路化和智能化。最近幾年，從國家到地方政府，日益重視大數據在製造業特別是高端智能製造領域的應用，例如《中國製造2025》。從這個意義上來說，大數據在製造業應該發揮的潛力巨大，釋放空間和餘地很大。
3
大數據投資前景預判
人工智慧等新興領域價值潛力巨大
智能化領域及智慧城市建設。大數據與深度學習、人工智慧交叉的領域成為資本追逐的焦點。例如日本提出建成超智能社會，實現ICT技術在全社會的深度融合應用。日本第五期科技計劃提出建設SOCIETY 5.0(超智能社會)，基於以人工智慧、物聯網、大數據為代表的ICT技術，研究開發先進機器人、超級計算機、感測器、高速通信等技術，實現網路空間與現實空間高度融合的信息物理系統，運用大數據促使社會生活各領域實現高度智能化，推進經濟發展與社會進步。日本超智能社會的提出，受到諸多大數據公司和風投的關注。類似，我國各地正在大力推進的智慧城市建設中的與新興技術交叉應用的環節，大數據將有著重要的一席之地。大數據與智慧交通、綠色環保、民生安全等領域的融合，在人工智慧、深度學習的帶動下，大數據應用商機無限。
支撐分享經濟智能平台被看好
分享經濟在短時間內崛起並成為全球現象，規模和影響力都呈現出指數增長。2014年12月，普華永道發布了預測報告指出全球分享經濟的規模將從2015年的150億美元增長到2025年的3350億美元。在全球經濟努力復甦的背景下，分享經濟模式的新穎性和巨大發展潛力受到各國政府的高度支持，甚至提升到了國家戰略的高度。大數據、雲計算、人工智慧將構建支撐分享經濟的智能平台，而這些平台將日益彰顯其經濟價值，從而能夠靈活、便利、及時、安全、經濟地連接不同需求的陌生人，從而在分享經濟的新模式中，大數據起到了核心作用，佔領核心的地位，其價值不言而喻。

❾ 大數據未來的前景怎麼樣

大數據的未來發展前景是值得肯定的，但是現在大數據人才出現了供不應求的情況。大數據行業就業市場較為活躍的地區主要集中在京津冀、長三角、珠三角、成渝等區域，但是從目前招聘數據來看，大數據人才還是不能滿足市場的需求，因此現在學大數據未來的發展前景是非常好的。
大數據作為一門基礎科學，無論在數據開發及分析還是在物聯網和人工智慧演算法訓練領域，都有著強大的需求。隨著數據規模不斷增大，企業需求持續增長，大數據人才成了剛性需求。
大數據的就業領域是很寬廣的，不管是科技領域，還是食品產業，零售業等等，都是需要大數據人才進行大數據的處理，以提供更好的用戶體驗，因為未來大數據人才就業面很廣，就業機會很多，發展前景也是非常好的。

2大數據工程師的薪資待遇
大數據工程師職業發展路徑分為5個階段，每個階段對應職位對應的薪資待遇是不一樣的：

有一年工作經驗的實習工程師月工資在6000以上；

有1-2年工作經驗的助理工程師，月收入在13000-15000左右；

有3年左右工作經驗的大數據工程師，平均每個月能賺到20000左右；

有5年左右工作經驗的高級大數據工程師，月收入一般都在30000左右；

有10年以上工作經驗的首席工程師，月薪都是大於50000的。