2015中關村大數據日

㈠ 2019年貴陽市數博會放假調休安排時間表

根據《中共貴陽市委辦公廳、貴陽市人民政府辦公廳關於在中國大數據產業峰會暨中國電子商務創新發展峰會期間對貴陽市部分區域內黨政機關、事業單位和社會團體實行調休和放假的通知》精神，將於5月25日至29日在貴陽市舉辦數博會，屆時將對貴陽市部分區域內黨政機關、事業單位和社會團體進行調休和放假。現將有關事項通知如下:

一、調休放假時間安排

5月24日至5月26日調休放假，共3天。其中，5月24日(星期二)、5月26日(星期四)調休;5月25日(星期三)放假;5月22日(星期日)、5月28日(星期六)上班。

二、調休放假范圍

中心清鎮管理部、修文管理部、息烽管理部、開陽管理部不納入此次放假調休范圍。其餘管理部及處室執行此通知。

三、有關要求

(一)中心辦公大樓、鐵路分中心、各管理部在調休放假期間務必落實好值班制度，安排專人負責值守，確保安全。

(二)調休放假期間各部門務必切斷電源、水源，關好門窗，檢查火種，消除隱患，確保萬無一失。

(三)值班人員要切實履行好職責，如遇緊急突發性事件需及時上報帶班領導。

(四)涉及到調休放假的部門要提前做好通知及相關的解釋工作。

【最新資訊】

5月28日，貴陽國際大數據產業博覽會組委會召開新聞發布會，貴陽市委常委、副市長劉春成通報了國際大數據博覽會的有關情況，5月26日至29日，數博會繼續在貴陽舉辦，共設置4個展館，展覽面積達4萬平米。

根據組委會初步規劃，數博會將舉辦時代峰會和多個專業論壇，以及多項主題活動和新聞發布會。組委會將根據來年大數據產業的熱點，合理設置2016數博會主題，繼續以打造國際化專業平台為宗旨，將數博會舉辦成為大數據時代的年度國際盛會。

5月26日，作為全球首個以大數據為主題的2015貴陽國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代貴陽峰會以「互聯網+時代的數據安全與發展」為主題召開，設置了「一會、一展、一賽」三大部分，在全球大數據企業的積極參展和業內企業家、專家、學者、知名人士的熱情參與下，除大賽仍在繼續外，博覽會將於5月29日落下帷幕。

據了解，2015數博會精英匯聚，吸引了眾多國內外媒體競相報道：CCTV、路透社、華爾街日報等65家國內外知名媒體參與報道，相關新聞網路點擊量超過4.55億人次。新聞聯播、東方時空、晚間新聞都對數博會活動進行了深入專題報道。貴陽數博會已成為全球發展大數據背景下，具有劃時代意義的重要活動和專業化的國際交流合作平台。

貴陽數博會展館亮點搶「鮮」看

2015貴陽國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代貴陽峰會，將於5月26日在貴陽國際會議展覽中心舉辦。目前，數博會組委會已正式入場布置展館。

雲集微軟、阿里巴巴、京東、聯想等至少380餘家企業的數博會展館有多大?各個企業將帶著哪些高科技產品在貴陽亮相?記者為您揭秘數博會4大展館亮點。

1號館

中外名企齊聚

據北京國際展覽中心項目經理、數博會招展布展組成員劉伊介紹，本次展會總面積約6萬平方米、共有4個展館和一個登錄大廳。

「1號館更像是個國際精英館。」劉伊說，盡管不少國際企業分布在會展中心1至4號展館，但1號館內無疑是國際精英企業匯集之地，微軟、阿里巴巴、富士康等10餘家世界級企業，均在此布置大型展區，綜合展示該企業與大數據相關項目和應用。

其中，包含工業安全雲等展示內容在內的富士康展位總面積約1500平米，是本次博覽會上最大的展位。

2號館

感受智慧金融

2號館內，中關村大數據產業聯盟、京東集團，以大數據交易所為代表的大數據金融板塊，以丹麥、瑞典、日本橫濱展區為代表的智慧城市板塊，以攜程、去哪兒等為代表的大數據旅遊板塊等都是值得關注的亮點。

本次數博會上，「D-GuiYang」免費Wifi將再次現身，用戶只需通過現場連接「D-guiyang」，即可進行無線上網體驗。你還可通過館內「雲上無線」展位中的大屏幕電視，了解展館中有多少人正通過D-guiyang上網，他們集中在哪兒等信息，避開人群集中區域。

3號館

觸摸智能生活

血糖忽高忽低，每次測血糖都要紮上一針;小孩晚上發燒，家長監控體溫難……在3號館「大數據與互聯網+」展區內，20多款可供市民體驗的大數據智能穿戴設備，為上述問題提供了新的解決方案。

據工信部工業文化發展中心主任助理韓強介紹，「大數據與互聯網+」展區共5000平米，是本次數博會最大的展區，包含來自德國、義大利、英國等10餘個國家的72家企業。展區內，除體驗大數據智能穿戴設備，還有機器人、無人機等設備展示。

4號館

關注草根創新

「為體現大數據的創意，每個館內都設有咖啡區，方便企業間相互接洽或舉辦路演等活動。」劉伊說，4號展館更是創意聚集地。

據悉，「2015貴陽大數據草根創新公開賽成果展區」位於4號館，主要由「京築創新驅動合作」和「貴陽草根大數據創新公開賽」兩大主題構成，展區圍繞主題設計成6個專題展示區及一個「咖啡+投影+路演」區，集中展示草根創新公開賽中的優秀項目

㈡ 互聯網最尖端的競爭集中在大數據

互聯網最尖端的競爭集中在大數據
2015中關村大數據日的峰會上，中國科學院院士張平文舉了一個有趣例子：前一陣，他有家人甲狀腺不適，院士有天晚上查了甲狀腺知識，第二天就收到微信好友申請，有專治甲狀腺的醫生想加他為好友，院士感概說，「沒有人懷疑我們就生活在大數據時代，」
2015年以來，從「大眾創業、萬眾創新」，一直到「互聯網+」以及大數據發展行動綱要，國家利好政策不斷，行業領軍者開拓創新，中國大數據產業群正快速形成，大數據在交通、工業、社交等領域的應用也日新月異。大數據，正在開啟一個認知的新時代，這是一座新的商業寶藏，也正醞釀著一場全新的較量。
「最尖端的競爭」
過去3年，打車應用真正改變了大眾出行，滴滴快的CEO程維在大數據日峰會分享說，「中國80%的計程車司機通過滴滴連接在一起，又順勢推出了滴滴專車、快車、順風車、巴士等系列新業務，希望將有相同出行需求的人連接在一起，實現任何人在任何時間、任何地點在3分鍾內叫到一輛車。」
美好的願景完全依賴於大數據的支持。直到現在，程維依然清晰地記得一宗「事故」：2013年有一次北京大雨，CBD國貿地區用戶打不到車，滴滴技術團隊梳理訂單後發現，絕大多數的訂單根本發不出去，「我們最初德爾大數據演算法是將一個訂單發給附近1-3公里的司機，在訂單非常多的時候，司機信道變成稀缺資源，就無法接到更多的訂單。」
程維很快發現，當一個城市日均訂單超過1萬單後，原始的大數據演算法即成為瓶頸，於是，滴滴將建設中國最好的大數據團隊當成公司戰略，為實現用戶和司機的快速匹配，迄今後台已經多個版本的大數據結構和演算法。
大數據在交通的應用，並不限於打車。構建了完整大數據產業平台的北京久其軟體公司，曾為江蘇省提供智能化交通統計監測系統，將所有江蘇省內高速出入口的視頻以及海運、河運、港口等所有的音視頻的數據全部納入體系，進行實時監控。久其軟體副總裁錢暉分享說，「在江蘇省內，如果你的車被偷或者號牌模糊，系統在一秒鍾之內就能實現號牌識別。」
錢暉表示，智慧交通系統積累的數據，服務范圍不限於交通，比如經濟學有所謂「克強指數」（即以工業用電量新增、鐵路貨運量新增和銀行中長期貸款新增的數據，評判GDP的增長），利用智能系統可以監測高速公路出入口大貨車的運量，分析實體經濟狀況，用於經濟決策。
提供便利的同時，大數據交通雲的難度和復雜度，也遠超過一般人的想像。以江蘇省的智能交通系統為例，實現數據實時入庫、動態更新以及查詢，數據量非常大，每年要更新12億條以上的信息量。
程維認為，交通大數據能力的構建，其復雜程度甚至超過搜索，他將其總結為三大特點：實時性，每過1分鍾交通情況以及車的位置都會發生變化；雙向互動，需求方用戶和供給方司機相互影響，除了滿足用戶，系統要根據司機喜好推薦最好的訂單；集群擾動，比如，100個人或10000人搜索，結果不會有什麼區別，但是10個人還是200人一起叫車，運算結果完全不同，「滴滴代表的交通雲，涉及深度學習、人工智慧等技術前沿，令雲平台更智能、更高效，這是公司最重要的事情。」
「互聯網的競爭，已從早期的產品競爭、營銷競爭、資本競爭，實實在在進入雲端、大數據端的競爭，」程維表示，「全球大的互聯網出行領域，最尖端的競爭就集中在大數據領域。」
占據技術制高點的背後，是頂尖人才的爭奪。滴滴的全球競爭對手，幾乎早於他們動手前的半年，就開始收羅全球頂尖大學的大數據研究人員，從主任、專家到一線工作人員，幾乎一網打盡，甚至有公司專門派一支隊伍在MIT實驗室旁蹲守兩個月，「先從副主任挖起，再找主任，一個帶一個把30多個實驗室的人徹底挖空。」
關鍵在頂層設計
6年前即深耕工業大數據，美林數據總裁王璐深有感觸，「大數據對整個工業帶來的沖擊是太大太大了」，而美林只專注兩件事：工業大數據中心的建設以及對數據的分析、挖掘、高維可視化。「『兩化融合』核心是什麼？我們認為是數據的管理，只有在工業4.0時代，才實現了『兩化』的強連接，代表工業化和信息化高度嵌入到一個整體系統。」
在王璐看來，大數據時代，就是會用數據說話、決策、管理、創新，如今，整體氛圍和思維方式的條件已具備，核心在於大數據技術的挑戰，其中，首要的挑戰在於組織的頂層設計，「美林幫助很多企業進行頂層設計，兩化融合和大數據融合的戰略需要復雜組織系統的設計，尤其是數據管理的長效機制，其中，流程和組織最直接的挑戰，就是尋找一批懂業務、懂數據還懂分析的人才隊伍。」
國家電網信通部主任王繼業在峰會分享了其基於頂層設計、布實施後的運營實踐。在大數據方面，國家電網首先規劃建立了企業級大數據平台，通過大數據平台實現數據的採集、傳輸以及存儲和處理；在大數據平台之上建立決策支持類、實施採集類、在線監測類、計算分析類等大數據業務應用，其中分成10大場景，在不同單位進行相應試點工作。
以電力負荷預測為例，國家電網組織了江蘇電力、山東電力兩家地區公司，利用大數據技術，基於電力負荷用戶檔案數據，結合氣侯、氣溫變化等數據，建立用電數據分析模型，實現用電負荷特性分析並且預測未來用點負荷曲線。
比如，江蘇電力就構建了數百個分析模型，在2015年4月對於全省的電力用電高峰進行了預測，其判斷用電高峰出現在8月6號，預測最高電量為8481萬千瓦時，結果，真正出現時間是8月5號，僅僅差一天，而實際發生的最高值為8440萬千瓦時，誤差率非常之低。
王繼業表示，基於頂層設計、有序推進，大數據帶來的威力十分之大，國家電網也嘗到了甜頭，「通過前期試點，負荷預測准確率提高到99.5%，最高負荷發生時間偏差1天，峰谷差率下降了5%；對配電網搶修精益化大數據預測，實時監測、故障預測、搶修達標率析，設備故障預測准確率提升40%，搶修達標率達到15%，搶修時長縮短30分鍾。」
事實上，不只工業領域，響應整個社會大數據化，凝聚共識，全力推動大數據產業創新發展，形成政府、社會、市場共同推動、聯合治理的發展格局，一樣需要頂層設計；而商業公司內部的許多數據，若能在一套規則清晰的制度下進行共享，完全可以應用到宏觀經濟和社會管理，實現數據價值的最大化。
龍信數據董事長李鈺就認為，應用是衡量數據價值唯一標准，龍信即將發布的是中關村企業大數據平台，可記錄北京市百萬家企業每天的動態的經營和稅收情況，可以洞悉全國5千萬市場主體與宏觀經濟內在關系，有百億的節點在秒級可以進行運算，有深度學習能力，是未來企業數據的智慧大腦，這對於宏觀經濟決策一樣極具價值。
LinkedIn全球副總裁Michael Korcuska在峰會分享了過去3年的領英（LinkedIn）數據積累，也有非常有趣的洞察：基於中國強勁的經濟增長，越來越多的人才從全球來到中國，其核心技能主要是經濟學、統計分析、化學、社交媒體等領域，而部分離開中國的人士，其所擅長的是城市規劃、海洋、導航、水庫管理以及傳統中醫等。Michael Korcuska建議，利用領英的職位資料庫，政府可以做兩件事：為稀缺人才提供激勵機制，與大學合作培養針對性的人才。
峰會最後，寬頻資本董事長田溯寧以獨有的歷史視角，對於大數據應用的前景進行了展望。他認為，人類歷史上曾有地理大發現的時代，發現新大陸改變了人類的時空觀念，開啟了工業革命，而現在，人類社會正邁入「一個數據大發現的時代」，將開啟無限的新機會。

㈢ 中關村醫葯健康大數據交易平台啟動，將帶來哪些方面變化

中關村醫葯健康大數據交易平台啟動，將帶來哪些方面變化？醫葯健康大數據平台十分關鍵，主要是用於全面新技術開發，以及對於相關產業進行扶持，另外還有一個重要功能，那就是培養更多醫葯類人才，下面給大家說明一下，這個平台未來將會給醫葯行業帶來什麼變化，朋友們可以參考：

三、醫葯健康大數據交易平台啟動對於人才培養十分重要，會加速人才流動：

這次醫葯健康大數據交易平台啟動，對於很多人才有直接好處，他們能夠通過這個平台，展示自己能力，從而讓人才流動加速，這方面改變意義十分重大。

㈣ 在大數據時代，數據擁有者的商業模式有哪些

在大數據成為趨勢，成為國家戰略的今天，如何最大限度發揮大數據的價值成為人們思考的問題。無論是對於互聯網企業、電信運營商還是數量眾多的初創企業而言，大數據的變現顯得尤為重要。誰最先一步找到密碼，誰就能夠搶占市場，贏得發展。在探索大數據商業模式的同時，大數據正加速在各行各業的應用，大數據不僅為人們的購物、出行、交友提供了幫助，甚至還在高考這樣重要的事件中發揮作用。

大數據產業具有無污染、生態友好、低投入高附加值特點，對於我國轉變過去資源因素型經濟增長方式、推進「互聯網+」行動計劃、實現國家製造業30年發展目標有戰略意義。前幾年，國內大數據產業討論較多、落地較少，商業模式處於初探期，行業處於兩種極端：一種是過熱的浮躁帶來了一定的泡沫和產業風險；一種是懷疑大數據只是炒作，依然堅持傳統管理理念、經營模式。但是進入2015年之後，大數據產業告別了泡沫，進入更務實的發展階段，從產業萌芽期進入了成長期。當前，如何將大數據變現成為業界探索的重要方向。

B2B大數據交易所

國內外均有企業在推動大數據交易。目前，我國正在探索「國家隊」性質的B2B大數據交易所模式。

2014年2月20日，國內首個面向數據交易的產業組織—中關村大數據交易產業聯盟成立，同日，中關村數海大數據交易平台啟動，定位大數據的交易服務平台。2015年4月15日，貴陽大數據交易所正式掛牌運營並完成首批大數據交易。貴陽大數據交易所完成的首批數據交易賣方為深圳市騰訊計算機系統有限公司、廣東省數字廣東研究院，買方為京東雲平台、中金數據系統有限公司。2015年5月26日，在2015貴陽國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代貴陽峰會上，貴陽大數據交易所推出《2015年中國大數據交易白皮書》和《貴陽大數據交易所702公約》，為大數據交易所的性質、目的、交易標的、信息隱私保護等指明了方向，奠定了大數據金礦變現的產業基礎。

咨詢研究報告

國內咨詢報告的數據大多來源於國家統計局等各部委的統計數據，由專業的研究員對數據加以分析、挖掘，找出各行業的定量特點進而得出定性結論，常見於「市場調研分析及發展咨詢報告」，如「2015～2020年中國通信設備行業市場調研分析及發展咨詢報告」、「2015～2020年中國手機行業銷售狀況分析及發展策略」、「2015年光纖市場分析報告」等，這些咨詢報告面向社會銷售，其實就是O2O的大數據交易模式。

各行各業的分析報告為行業內的大量企業提供了智力成果、企業運營和市場營銷的數據參考，有利於市場優化供應鏈，避免產能過剩，維持市場穩定。這些都是以統計部門的結構化數據和非結構化數據為基礎的專業研究，這就是傳統的一對多的行業大數據商業模式。

數據挖掘雲計算軟體

雲計算的出現為中小企業分析海量數據提供了廉價的解決方案，SaaS模式是雲計算的最大魅力所在。雲計算服務中SaaS軟體可以提供數據挖掘、數據清洗的第三方軟體和插件。

業內曾有專家指出，大數據=海量數據+分析軟體+挖掘過程，通過強大的各有千秋的分析軟體來提供多樣性的數據挖掘服務就是其盈利模式。國內已經有大數據公司開發了這些架構在雲端的大數據分析軟體：它集統計分析、數據挖掘和商務智能於一體，用戶只需要將數據導入該平台，就可以利用該平台提供的豐富演算法和模型，進行數據處理、基礎統計、高級統計、數據挖掘、數據制圖和結果輸出等。數據由系統統一進行管理，能夠區分私有和公有數據，可以保證私有數據只供持有者使用，同時支持多樣數據源接入，適合分析各行各業的數據，易學好用、操作界面簡易直觀，普通用戶稍做了解即可使用，同時也適合高端用戶自己建模進行二次開發。

大數據咨詢分析服務

機構及企業規模越大其擁有的數據量就越大，但是很少有企業像大型互聯網公司那樣有自己的大數據分析團隊，因此必然存在一些專業型的大數據咨詢公司，這些公司提供基於管理咨詢的大數據建模、大數據分析、商業模式轉型、市場營銷策劃等，有了大數據作為依據，咨詢公司的結論和咨詢成果更加有說服力，這也是傳統咨詢公司的轉型方向。比如某國外大型IT研究與顧問咨詢公司的副總裁在公開場合曾表示，大數據能使貴州農業節省60%的投入，同時增加80%的產出。該公司能做出這樣的論斷當然是基於其對貴州農業、天氣、土壤等數據的日積月累以及其建模分析能力。

政府決策咨詢智庫

黨的十八屆三中全會通過的《中共中央關於全面深化改革若乾重大問題的決定》明確提出，加強中國特色新型智庫建設，建立健全決策咨詢制度。這是中共中央文件首次提出「智庫」概念。

近幾年，一批以建設現代化智庫為導向、以服務國家發展戰略為目標的智庫迅速成立，中國智庫數量從2008年的全球第12位躍居當前第2位。大數據是智庫的核心，沒有了數據，智庫的預測和分析將為無源之水。在海量信息甚至泛濫的情況下，智庫要提升梳理、整合信息的能力必然需要依靠大數據分析。

研究認為，93%的行為是可以預測的，如果將事件數字化、公式化、模型化，其實多麼復雜的事件都是有其可以預知的規律可循，事態的發展走向是極易被預測的。可見，大數據的應用將不斷提高政府的決策效率和決策科學性。

自有平台大數據分析

隨著大數據的價值被各行各業逐漸認可，擁有廣大客戶群的大中型企業也開始開發、建設自有平台來分析大數據，並嵌入到企業內部的ERP系統信息流，由數據來引導企業內部決策、運營、現金流管理、市場開拓等，起到了企業內部價值鏈增值的作用。

在分析1.0時代，數據倉庫被視作分析的基礎。2.0時代，公司主要依靠Hadoop集群和NoSQL資料庫。3.0時代的新型「敏捷」分析方法和機器學習技術正在以更快的速度來提供分析結果。更多的企業將在其戰略部門設置首席分析官，組織跨部門、跨學科、知識結構豐富、營銷經驗豐富的人員進行各種類型數據的混合分析。

大數據投資工具

證券市場行為、各類指數與投資者的分析、判斷以及情緒都有很大關系。2002年諾貝爾經濟學獎授予了行為經濟學家卡尼曼和實驗經濟學家史密斯，行為經濟學開始被主流經濟學所接受，行為金融理論將心理學尤其是行為科學理論融入金融中。現實生活中擁有大量用戶數據的互聯網公司將其論壇、博客、新聞報道、文章、網民用戶情緒、投資行為與股票行情對接，研究的是互聯網的行為數據，關注熱點及市場情緒，動態調整投資組合，開發出大數據投資工具，比如大數據類基金等。這些投資工具直接將大數據轉化為投資理財產品。

定向采購線上交易平台

數據分析結果很多時候是其他行業的業務基礎，國內目前對實體經濟的電子商務化已經做到了B2C、C2C、B2B等，甚至目前O2O也越來越流行，但是對於數據這種虛擬商品而言，目前還沒有具體的線上交易平台。比如服裝製造企業針對某個省份的市場，需要該市場客戶的身高、體重的中位數和平均數數據，那麼醫院體檢部門、專業體檢機構就是這些數據的供給方。通過獲取這些數據，服裝企業將可以開展精細化生產，以更低的成本生產出貼合市場需求的服裝。假想一下，如果有這樣一個「大數據定向采購平台」，就像淘寶購物一樣，可以發起買方需求，也可以推出賣方產品，通過這樣的模式，外加第三方支付平台，「數據分析結論」這種商品就會悄然而生，這種商品不佔用物流資源、不污染環境、快速響應，但是卻有「供」和「需」雙方巨大的市場。而且通過這種平台可以保障基礎數據安全，大數據定向采購服務平台交易的不是底層的基礎數據，而是通過清洗建模出來的數據結果。所有賣方、買方都要實名認證，建立誠信檔案機制並與國家信用體系打通。

非營利性數據徵信評價機構

在國家將公民信息保護納入刑法范圍之前，公民個人信息經常被明碼標價公開出售,並且形成了一個「灰色產業」。為此，2009年2月28日通過的刑法修正案（七）中新增了出售、非法提供公民個人信息罪，非法獲取公民個人信息罪。該法條中特指國家機關或者金融、電信、交通、教育、醫療等單位的工作人員，不得將公民個人信息出售或非法提供給他人。而公民的信息在各種考試中介機構、房產中介、釣魚網站、網站論壇依然在出售，詐騙電話、騷擾電話、推銷電話在增加運營商話務量的同時也在破壞整個社會的信用體系和公民的安全感。

雖然數據交易之前是交易所規定的經過數據清洗的數據，但是交易所員工從本質上是無法監控全國海量的數據的。數據清洗只是對不符合格式要求的數據進行清洗，主要有不完整的數據、錯誤的數據、重復的數據三大類。因此，建立非營利性數據徵信評價機構是非常有必要的，將數據徵信納入企業及個人徵信系統，作為全國徵信系統的一部分，避免黑市交易變成市場的正常行為。

除了徵信評價機構之外，未來國家公共安全部門也許會成立數據安全局，納入網路警察范疇，重點打擊將侵犯企業商業秘密、公民隱私的基礎數據進行數據販賣的行為。

結語：

大數據已經從論壇串場、浮躁的觀點逐步走向國家治理體系建設、營銷管理、生產管理、證券市場等方面，其商業模式也多種多樣。市場經驗表明，存在買賣就存在商品經濟，具體哪種商業模式佔主流將由市場決定。而最終的事實將證明，大數據交易商品經濟必然成為「互聯網+」的重要組成部分。

㈤ 從概念到應用 大數據產業剛剛開始

從概念到應用 大數據產業剛剛開始
當互聯網與IT技術對傳統產業的改造越來越深入，全社會的信息化程度越來越高時，各行各業會產生大量的用戶大數據。
大數據已經成國家戰略，事關中國經濟的轉型與升級，以及中國在全球經濟、政治、文化上的競爭力。
在2015年第四屆中關村大數據日的活動上，分享嘉賓來自各行各業。從個人出行到工業大數據，從能源到企業服務，大數據正快速與企業結合，擁有勃勃生機。圍繞著「共享共融數創未來」這個主題，在第四屆中關村大數據日上，各位嘉賓發表了自身的精彩觀點。
從概念到應用落地
過去幾年，大數據還只是談論概念，現在已經有了諸多應用。比如，在打車行業，如何利用大數據進行司機與乘客路線更精準的匹配，而不同場景、不同時段，用戶出行的特點不同，司機也有不同的喜好與熟悉的區域，如何動態地將這兩者匹配，實際上是大數據的難題。
同樣，在工業領域，一整套數據的標准、主數據、數據倉庫，甚至BI，亦可以優化工業化生產，提升效率。這其中模型數據化、數據產品化，是工業大數據，兩個重要的探索方向。
而在民生領域，以龍信思源為代表的大數據公司，為政府、社會組織及研究團隊，提供了大量的數據產品支持，這也促進了整個民生行業大數據的發展。
中國的大數據產業，才1500米，而未來的路是萬米之長。這其中蘊含的機會也有很多。目前，大量的大數據創業公司，圍繞數據交換、數據建模、數據分析、數據可視化、數據集成、數據倉庫、數據行業應用等大數據產業鏈各個層面，開始創業。據了解，目前，大數據已經成為全球知名VC投資的重要方向，並且各個階段企業的融資步伐，也開始加快。
當大數據產業鏈、行業應用逐步發展完善之後，大數據將會形成質變，創新整個社會形態。
寬頻資本董事長田溯寧認為，大數據不僅引起數據的量變，還會引起整個企業經營形態發生變化。過去，工業時代是以產品為中心，而大數據時代，需要的是圍繞客戶運營，依據客戶需求，給出合適的數據產品。並且，可以實時將客戶需求與產品進行較好匹配。「在客戶最需要的時候，站出來，這比什麼都有效。」
大數據的3大挑戰
大數據是從信息技術的底層來捕捉信息化的共性基礎和未來發展趨勢。大數據技術是底層技術，基礎性、內蘊性、普適性可以給各個行業助力。但大數據的基礎性、底層性，也帶來了一些挑戰。
中國科學院院士、大數據專家徐宗本認為，大數據行業的真正挑戰來自三個方面：一是原來的分析基礎要變化，要融合統計學、計算理論基礎、邏輯基礎。二是，計算技術也需要重新革新，無論是存儲、計算語言、還是計算方法都需要重新來過。三是，大數據做出來的結論對不對，還無法大規模驗證，這是目前面臨的最大挑戰。
在三大挑戰中，應用層的挑戰當屬榜首。大數據，看上去很美，但對大多數人來說，更是霧里看花。如何將抽象的數據變成一個個可以在現實中實踐的產品，這些需要各行各業進行深入探索。
目前，大數據的浪潮才剛剛開始，許多傳統產業看到了這方面的價值，但是並沒有獲得收益。而如果大數據沒有相關的產業基礎，亦很難有更多的務實創新。行業人士一致認為，未來，大數據的機會與挑戰皆在與行業的結合上。
未來的路要怎麼走？
大數據產業，既獨立於行業，有自身的產業鏈條;又依賴於各個行業，形成大數據應用的廣度與深度。
共享經濟這個詞近兩年很流星，除了實物類的共享外，還引領了數據層面的共享。Airbnb、滴滴打車、優步，這些都實現了物理資源的共享。而在IT界，雲計算是將每個人需要的計算能力，匯聚到一起，形成一點對多點的需求。而在共享經濟時代，不必將資源和計算的方式連接在一起，大眾將自身擁有的資源共享，成為多點對多點的關系。在這一模式下，大數據也可以作為一種資源共享出來。
目前，國內進行的數據共享，主要圍繞數據互換、數據定價、數據反饋等層面來進行。舉個例子，一個利用大數據進行金融創新的企業，其獲得的數據源主要來自於幾個方面:用戶、合作的場景與客戶、第三方徵信數據。與合作場景客戶往往通過數據互換、數據反饋來進行。而與第三方徵信公司，數據往往通過數據定價來完成。
與會專家不少認為，由於數據定價模式還不完善，數據只處於交換階段，這使得大規模的數據交換無法進行。未來，還會是通過數據交換平台來完成。
行業人士一致認為，未來，數據交易市場目前還處於發展初期。未來，數據交易市場還從服務、IT應用、行業開發等各個方面，來形成數據產品，進行流通。並且，數據流通不是一個空話，這里也非常需要多行業多企業的數據聚合，將交易市場這個大平台，實現最大化。
不少大數據創業公司，致力於大數據交易。但是，數據堂CEO齊紅威的觀點頗具代表性，他表示，數據交易平台會遇到幾個核心問題。：一是直接的數據交易無法實現。不少數據涉及個人隱私，有一些處於灰色帶這些數據需要脫敏之後，形成相關的產品之後，才能使用。並且，不少數據是涉及國家安全的，這些數據，就不能使用，這是每一個大數據公司的底線。
二是，數據提供方和數據需求方的需求並不對等。目前，數據提供方想要的是對自身數據的不斷補充，以及對自身數據產品的調整與研發。而同時，數據需求方，則希望能夠整合多家數據，完善自身的數據體系。現在，每家公司都認識到自身的數據資產價值，對於數據的開放、合作上的積極性還需要進一步提高。
三是，數據的版權問題。原始的數據由於各種沒法使用，公司與產業需要的是脫敏感數據產品，那這些深度加工過的數據產品，版權究竟屬於誰，誰能夠使用。這些還需要進一步探討。
四是，數據的加工。原數據可以使用的場景、交易的范圍都被大大縮減了。而進行數據加工之後，可以使用的產品與場景，都驟然增多。
對於這4大問題，行業一致認為，除了通過市場化的企業力量，去創新方法，改裝這些問題之外，還需要政府的主導力量。
中關村管委會副主任宣鴻表示，中關村管委會將全力支持大數據產業快速發展，從政策支持、人才引進、資源扶持等各個方面，全力支持大數據。
據了解，中關村管委會制訂了中關村大數據產業發展促進路線圖，面向2020年，中關村將著力引進100個大數據頂尖人才和100個創業團隊，超前布局，人機交互、人工智慧、虛擬現實等關鍵技術，落地5家一流的大數據究機構和5家交易評估機構，建設30個大數據共享應用平台，建設20個企業創業的孵化平台，建設3個大數據產業園並落地50個大數據的產業化項目。