『壹』 寧家駿委員指出，《促進大數據發展行動綱要》已被寫進國家哪個規劃
寧家駿委員指出：《促進大數據發展行動綱要》已被寫進國家十三五規劃綱要里。
2015年8月31日，國務院以國發〔2015〕50 號印發《促進大數據發展行動綱要》。該《綱要》分發展形勢和重要意義、指導思想和總體目標、主要任務、政策機制4部分。信息技術與經濟社會的交匯融合引發了數據迅猛增長，數據已成為國家基礎性戰略資源。堅持創新驅動發展，加快大數據部署，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。
中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要，簡稱「十三五」規劃（2016－2020年），規劃綱要依據《中共中央關於制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》編制，主要闡明國家戰略意圖，明確政府工作重點，引導市場主體行為，是2016－2020年中國經濟社會發展的宏偉藍圖，是各族人民共同的行動綱領，是政府履行經濟調節、市場監管、社會管理和公共服務職責的重要依據。
寧家駿，信息科學家，現任國家信息中心專家委員會主任、國家發改委電子政務工程建設指導專家組成員兼秘書長、中國信息化推進聯盟專家委員會副主任。曾先後主持完成了國家電子政務外網和宏觀經濟管理信息系統的設計與工程建設工作，是國家「十二五」電子商務規劃的主要執筆人和國家「十二五」政務信息化工程建設規劃的主要起草者。
『貳』 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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『叄』 金融科技發展規劃18個要點：主要涉及人工智慧、大數據、雲計算
今後三年中國金融 科技 的發展規劃正式揭開了神秘面紗，9月6日，央行官方正式發布了《 金融 科技 (FinTech)發展規劃(2019—2021年)》（下稱《規劃》）。
《規劃》開宗明義的指出，
持牌金融機構在依法合規前提下發展金融 科技
，有利於提升金融服務質量和效率，優化金融發展方式，築牢金融安全防線，進一 步增強金融核心競爭力。
《規劃》提出的目標是，到2021年 ，建立健全我國金融 科技 發展的「四梁八柱 」， 進一步增強金融業 科技 應用能力，實現金融與 科技 深度融合、協調發展，明顯增強人民群眾對數字化、網路化、智能化金融產品和服務的滿意度，使我國金融 科技 發展居於國際領先水平。
《規劃》提出的重點任務包括六個方面，即加強金融 科技 戰略部署、強化金融 科技 合理應用、賦能金融服務提質增效、增強金融風險技防能力、加大金融審慎監管力度、夯實金融 科技 基礎支撐。
以下為澎湃新聞梳理的《規劃》要點：
1.依法合規 探索 設立金融 科技 子公司等創新模式。
2.合理增加金融 科技 人員佔比。金融機構要在年報及其他正式渠道中真實、准確、完整地披露 科技 人員數量與佔比。
3.建立健全企業級大數據平台，進一步提升數據洞察能力和基於場景的數據挖掘能力，充分釋放大數據作為基礎性戰略資源的核心價值。
4.推動形成金融業數據融合應用新格局，助推全國一體化大數據中心體系建設。
5.強化金融與司法、社保、工商、稅務、海關、電力、電信等行業的數據資源融合應用。
6.引導金融機構 探索 與互聯網交易特徵相適應、與金融信息安全要求相匹配的雲計算解決方案。
7. 探索 相對成熟的 人工智慧 技術在資產管理、授信融資、客戶服務、精準營銷、身份識別、風險防控等領域的應用路徑和方法，構建全流程智能金融服務模式。
8.推動建立 人工智慧 金融應用法律法規、倫理規范和政策體系。
9.有計劃、分步驟地穩妥推動分布式資料庫產品先行先試，形成可借鑒、能推廣的典型案例和解決方案，為分布式資料庫在金融領域的全面應用探明路徑。
10.積極 探索 新興技術在優化金融交易可信環境方面的應用，穩妥推進分布式賬本等技術驗證試點和研發運用。
11.打造「看懂文字」、「聽懂語言」的智能金融產品與服務。
12.加強 人工智慧 、 移動互聯網、大數據、雲計算 等 科技 成果運用，加快完善小微企業、民營企業、科創企業等重點領域的信貸流程和信用評價模型，引導企業徵信機構利用替代數據評估企業信用狀況，降低運營管理成本。
13.研究制定條碼支付互聯互通技術標准，統一條碼支付編碼規則、構建條碼支付互聯互通技術體系，打通條碼支付服務壁壘，實現不同APP和商戶條碼標識互認互掃。
14.突破1:N人臉辨識支付應用性能瓶頸，由持牌金融機構構建以人臉特徵為路由標識的轉接清算模式，實現支付工具安全與便捷的統一。
15.動態監測分析網路流量和網路實體行為，繪制金融網路安全整體態勢圖，准確把握網路威脅的規律和趨勢，實現風險全局感知和預判預警，提升重大網路威脅、重大災害和突發事件的應對能力。
16.引導金融機構積極配合實施穿透式監管，通過系統介面准確上送經營數據，合理應用信息技術加強合規風險監測。
17.支持高校和科研院所研究建立金融 科技 相關學科體系，推動經濟金融、計算機科學、數理科學等多學科交叉融合。
18. 研究調整完善不適應金融 科技 發展要求的現行fa律fa規及政策規定，推動出台金融業新技術應用的相關fa律fa規，在條件成熟時將原有立法層次較低的部門規章等及時上升為法律法規。
『肆』 大數據產業被納入「十四五」規劃，百觀科技用另類數據驅動商業決策
疫情發生以來，全球經濟發展都進入了數字經濟的新階段，「數據要素」的概念逐漸深入人心。
作為數字經濟深化發展的核心引擎，「數據要素」已成為最具時代特徵的生產要素。 數據顯示，「十三五」時期，大數據產業規模年均復合增長率超過30%，2020年超過1萬億元。去年年底，《「十四五」數字經濟發展規劃》和《「十四五」大數據產業發展規劃》的連續發布，更是進一步規范並推動了數據要素市場的培育、數據產業鏈的形成，以及整個數據產業生態的構建。
伴隨著互聯網和移動終端的普及，以及信息通信技術的蓬勃發展，在傳統的金融數據之外，誕生了另類數據，並成為當前數據市場不可或缺的一部分。
成立於2016年，百觀 科技 主要面向一、二級投資市場的金融機構以及消費、零售、文化 娛樂 及地產等行業的企業客戶，幫助其以另類數據驅動的模式，更系統性地制定商業決策。 百觀推出的百觀 科技 新一代智能研究操作系統 ROS（Research Operating System），以產品化的方式顛覆了數據的採集、存儲、分析到最後分發的全過程。
成立以來，公司已完成了來自華創資本、真格基金、Palm Drive Capital及標普全球（S&P Global）的多輪融資，融資金額高達數千萬美元。
數字經濟需數據先行，數據作為數字經濟的血液與養分，其規范的加工、交易流程及安全合規的運轉模式將是產業 健康 發展的前提。
「十四五」規劃對數字經濟和大數據產業提出了具體的規范和指導，並強調要培育壯大數據服務產業，培育數據服務商。這對於百觀 科技 這樣的另類數據服務商來說，意味著一個全新的時代已經到來。在這樣的背景下，百觀 科技 將持續專注信息的採集、聚合、降噪，為各行各業客戶提供另類數據驅動的系統性商業決策解決方案。
隨著大數據在各行各業的滲透和發展，繼農業經濟、工業經濟之後，數字經濟成為新的經濟形態。 作為數字經濟的核心引擎，數據要素已經成為與土地、勞動力、資本和技術並列的五大生產要素之一。
2021年，國務院和工信部分別針對數字經濟和大數據產業的發展出台了《「十四五」數字經濟發展規劃》和《「十四五」大數據產業發展規劃》，在政策層面明確了數據是新時代重要的生產要素，是國家基礎性戰略資源，同時提出以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，打通生產、分配、流通、消費各環節，促進資源要素的優化配置。
另類數據，是相對於傳統金融數據而言的新類型數據。傳統的金融數據一般指股票、債券等的交易數據、上市公司年報和財務數據，而另類數據一般分為三類，1）個體生產的數據，包括社交網路上個人所生產的文章、評論一類的數據；2）商業過程中生產的數據，像人流量數據等；3）來自感測器的數據，如卡車的物聯網數據、衛星圖像數據等。
另類數據的爆發離不開互聯網、移動終端以及信息通信技術的普及。隨著積累數據的基礎設施不斷加強，以前無法留存的數據得以大規模的存儲和積累，並得到有效利用。而伴隨著另類數據在宏觀、中觀和微觀層面的應用，另類數據與傳統數據相互補充，共同組成了數字經濟時代的生產要素， 對另類數據的分析和研判也成為了經濟形勢研判和商業決策中不可缺少的一環。
「百觀 科技 在另類數據領域深耕多年，在技術、產品、合規、行業理解以及人才培養上都有突出的表現，正符合「十四五規劃」中提到的應該被重點培育的數據服務商。」 百觀 科技 的創始人兼CEO陳沐表示。
在他看來，數據服務產業目前正處在黃金發展期，政策的落地使得產業在數據加工、交易和應用等各個階段均有規可循，同時各地數據交易所的成立，也將使得數據資源得以更高效地流通，「數據產業鏈上游的不斷完善將利好處於產業鏈下游應用端的數據服務商，這其中就包括百觀 科技 」。
創立百觀 科技 之前，陳沐曾在兩家百億級的國際對沖基金工作，同時也是美國第一批數據產品經理，成功打造了多個百萬美元收入的數據產品，數據產品經理的主要工作即將數據和數據工具用技術封裝成產品，再使其應用於商業分析和洞察。
2016年，陳沐注意到，國內不少投資機構和企業在做投資、商業研究時，仍然使用數十年前陳舊的技術和方法。彼時，他開始思考將先進的雲計算等技術與另類數據相結合，開拓出全新的數據研究方式，百觀 科技 應運而生。
相較於傳統的數據研究，百觀 科技 用產品化的方式來提供數據分析服務，其產品定位為「基於新的數據和新的技術形成的體系化、底層的操作系統」，涵蓋了數據採集、數據挖掘、數據整理，直至應用數據產品的全過程。
基於這樣的產品架構，百觀能夠幫助客戶從海量信息中高效提取有價值的內容，最終實現更系統化、更數據驅動的商業決策。
在持續的 探索 和嘗試後，百觀推出了百觀 科技 新一代智能研究操作系統ROS（Research Operating System），為客戶提供針對10+個行業、200,000+家公司的可靠分析與深度數據指標。
陳沐介紹，ROS平台由三大部分組成，底層模塊負責多源異構的原始數據的採集，中台運用先進的數據湖等技術對數據進行存儲加工，最上層則是直接向客戶展示的數據產品及數據洞察。客戶不僅能夠通過ROS平台隨時隨地接觸高價值、精準且即時的數據，也可使用SaaS內集成的各類互動式分析工具定製分析維度，滿足其研究需求。
在底層的數據源上，百觀已經開發了包括線上/線下消費數據、遙感數據、app流量數據、輿情數據等在內的多種數據源。針對客戶的特定需求，百觀還能幫助投資機構追蹤製造業企業貨物的數據、消費者支付行為的數據、人流量數據等。
成熟的產品與服務離不開持續的技術投入。百觀 科技 在大數據工程、演算法、數據產品化等方面積累深厚。正是基於先進的多模態識別、大數據、AI以及雲計算等技術，公司搭建了業界成熟的湖倉一體解決方案。
今年年初，經國家 科技 部、財政部、稅務總局聯合認證，百觀 科技 被認定為國家高新技術企業，這意味著百觀 科技 在核心自主知識產權、 科技 成果轉化能力以及成長性指標等方面得到了國家級認可。
在產品與技術實力的加持下，百觀 科技 形成了兩大主要的應用場景，一個是投資研究，另一個是商業分析。 投資研究場景的客戶包括一、二級投資機構，服務內容既有對上市公司關鍵指標、趨勢的跟蹤挖掘，也包括對一級市場新趨勢、新品牌的跟蹤和數據挖掘。
商業分析則主要針對品牌等企業客戶。陳沐表示，對於企業而言，對外部數據的採集和分析正滲透進越來越多的部門。除了戰略部門，企業在市場、產品研發等各個環節都需要外部數據的參與，而百觀能夠幫助企業進行全方位的數字化轉型，實現其內部數據與外部數據的打通與融合。
目前公司已經服務包括國內外大型對沖基金、主權基金、PE/VC及國內外知名企業在內的上百家客戶。此外，據陳沐透露，公司的頭部客戶留存率為100%，合約金額續約率也高達140%。
另一方面，對於數據服務企業來說，數據安全是繞不開的話題。
去年9月實施的《中華人民共和國數據安全法》對數據服務中的數據來源的合法性、正當性提出了明確的要求。陳沐表示，百觀 科技 一向重視數據的安全合規，公司有專門的數據源團隊與法務合規團隊，在數據合規、安全以及數據傳輸的加密上，團隊也會做詳細的盡職調查。
今年，百觀 科技 成功入選信通院數據安全推進計劃（DSI）成員單位，對此，陳沐表示：「本次入選DSI參與單位，是中國信通院對百觀的企業實力和數據安全保障能力的認可，我們也將與其他入選單位一同為推進國家《數據安全法》、《個人信息保護法》等法律法規的實施貢獻力量。」
自2016年成立，百觀 科技 從零開始，目前的員工規模已經超過百人。其中，產品研發人員佔比達80%，團隊中近一半擁有海外求學或工作的經歷，在行業研究、數據科學、產品研發領域經驗豐厚，並在頂級金融機構與新經濟企業有多年從業經驗。
與此同時，另類數據仍屬於新興市場，作為業內頭部企業，百觀正逐步完善其內部人才培養體系。陳沐介紹，百觀內部為員工提供了清晰的培訓機制和晉升路徑，合夥人團隊也正在以mentor制來培養數據產品經理。 同時，在由清華大學金融 科技 研究院發起的金融 科技 創業大賽中，百觀 科技 也是「最受投資人歡迎」企業的得主，並持續支持學院在另類數據領域的研究和培訓。
對百觀 科技 來說，其現階段的目標是打造一個企業外部數據聚合及分析的平台，不斷完善數據要素產品化的系統。 市場層面，百觀 科技 一方面會繼續提高在投資機構類客戶的滲透率，同時也會擴大在消費品市場的客戶群。另外，公司還將面向新經濟產業，包括新能源 汽車 、商業地產以及文化藝術等領域，積極開發新客戶。
政策和市場的雙重驅動下，我國數據要素市場正加速走向成熟，而這對於數據服務企業來說，也意味著不可估量的商業機會。
接下來，百觀 科技 將持續引入戰略資本，加大對更多原始數據的產品化投入，加強多模態識別、認知AI、雲計算、大數據等技術模塊的研發投入，深入數據驅動決策場景的SaaS化開發，完成數據驅動決策平台的願景，成為中國新一代數據產品行業的巨頭。
『伍』 大數據技術的發展趨勢有哪些
大數據行業主要上市公司：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等
本文核心數據：大數據應用領域分布 互聯網大數據、金融大數據、政府大數據市場規模 應用場景等
應用領域分布：互聯網、政府、金融為大數據主要應用領域
從具體行業應用來看，互聯網、政府、金融和電信引領大數據融合產業發展，合計規模佔比為77.6%。互聯網、金融和電信三個行業由於信息化水平高，研發力量雄厚，在業務數字化轉型方面處於領先地位;政府大數據成為近年來政府信息化建設的關鍵環節，與政府數據整合與開放共享、民生服務、社會治理、市場監管相關的應用需求持續火熱。此外，工業大數據和健康醫療大數據作為新興領域，數據量大、產業鏈延展性高，未來市場增長潛力大。
互聯網大數據領域
——互聯網大數據應用場景
在互聯網行業，除了社交、B2C業務之外，像在線音視頻業務、廣告監測、精準營銷等等，也是未來潛在應用場景。
——大數據在互聯網領域的應用佔比過半，2021年市場規模有望突破3000億
面對當今快速增長的海量互聯網數據和復雜的網路社群關系，如何從中提取有價值信息，建立用戶模型，針對不同用戶提供針對性產品，以此來提高用戶體驗，增加用戶粘性，是當前互聯網行業面對的主要挑戰之一。社交網站、電商網站將是最需要大數據技術的兩類網站，用戶間關聯性和消費行為是其關注的主要方面。
根據賽迪數據，我國大數據產業在互聯網領域的應用佔比約為45.2%。據測算，2017年，中國互聯網大數據產業規模達1604.7億元，2020年約為2887.4億元。
註：上述互聯網大數據市場規模為前瞻根據中國大數據市場規模與互聯網大數據所佔市場份額數據測算所得，僅供參考。
政府大數據領域
——政府大數據應用場景
中國政府大數據主要應用於信息共享、政務數據管理、城市網路管理與社會管理幾大領域。加強電子政務建設，管理好政府的數據資產，完善政府決策流程，將是未來數年大數據在公共管理領域發展的重要方向。大數據將對政府部門的精細化管理和科學決策發揮重要作用，從而提高政府的服務水平。輿情監測、交通安防、醫療服務等將是公共管理領域重點應用領域。
——2020年政府大數據市場規模超900億元
根據賽迪數據，我國大數據產業在政府領域的應用佔比約為14.5%。據此測算，2017年以來，我國政府大數據規模逐年增加。2017年，中國政府大數據產業規模達514.8億元，2020年約為926億元左右。
註：政府大數據市場規模為前瞻根據中國大數據市場規模與政府大數據所佔市場份額數據測算所得，僅供參考。
金融大數據領域
——金融大數據應用場景
過去幾年，金融大數據帶來了重大的技術創新，為行業提供了便捷、個性化和安全的解決方案。目前，中國金融大數據典型的應用場景包括股票洞察、欺詐檢測和預防、風險分析與金融服務領域。
——大數據在金融領域的應用空間巨大，2020年市場規模已超600億
金融數據是大數據商業應用最早的數據源，早在1996年摩根大通銀行就聘請數學家丹尼爾利用遞歸決策樹統計方法，對抵押貸款用戶進行統計分析，幫助銀行找到可能提前還款或者未來不會還款的客戶。經過一年的運行，基於遞歸決策樹的抵押貸款管理為摩根大通銀行創造了近6億美元利潤。
根據賽迪數據，我國大數據產業在金融領域的應用佔比約為9.4%。據測算，2017年，中國金融大數據產業規模達333.7億元，2020年約為600億元。
註：金融大數據市場規模為前瞻根據中國大數據市場規模與金融大數據所佔市場份額數據測算所得，僅供參考。
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》。
『陸』 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。
『柒』 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。