2015中关村大数据日

㈠ 2019年贵阳市数博会放假调休安排时间表

根据《中共贵阳市委办公厅、贵阳市人民政府办公厅关于在中国大数据产业峰会暨中国电子商务创新发展峰会期间对贵阳市部分区域内党政机关、事业单位和社会团体实行调休和放假的通知》精神，将于5月25日至29日在贵阳市举办数博会，届时将对贵阳市部分区域内党政机关、事业单位和社会团体进行调休和放假。现将有关事项通知如下:

一、调休放假时间安排

5月24日至5月26日调休放假，共3天。其中，5月24日(星期二)、5月26日(星期四)调休;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、调休放假范围

中心清镇管理部、修文管理部、息烽管理部、开阳管理部不纳入此次放假调休范围。其余管理部及处室执行此通知。

三、有关要求

(一)中心办公大楼、铁路分中心、各管理部在调休放假期间务必落实好值班制度，安排专人负责值守，确保安全。

(二)调休放假期间各部门务必切断电源、水源，关好门窗，检查火种，消除隐患，确保万无一失。

(三)值班人员要切实履行好职责，如遇紧急突发性事件需及时上报带班领导。

(四)涉及到调休放假的部门要提前做好通知及相关的解释工作。

【最新资讯】

5月28日，贵阳国际大数据产业博览会组委会召开新闻发布会，贵阳市委常委、副市长刘春成通报了国际大数据博览会的有关情况，5月26日至29日，数博会继续在贵阳举办，共设置4个展馆，展览面积达4万平米。

根据组委会初步规划，数博会将举办时代峰会和多个专业论坛，以及多项主题活动和新闻发布会。组委会将根据来年大数据产业的热点，合理设置2016数博会主题，继续以打造国际化专业平台为宗旨，将数博会举办成为大数据时代的年度国际盛会。

5月26日，作为全球首个以大数据为主题的2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会以“互联网+时代的数据安全与发展”为主题召开，设置了“一会、一展、一赛”三大部分，在全球大数据企业的积极参展和业内企业家、专家、学者、知名人士的热情参与下，除大赛仍在继续外，博览会将于5月29日落下帷幕。

据了解，2015数博会精英汇聚，吸引了众多国内外媒体竞相报道：CCTV、路透社、华尔街日报等65家国内外知名媒体参与报道，相关新闻网络点击量超过4.55亿人次。新闻联播、东方时空、晚间新闻都对数博会活动进行了深入专题报道。贵阳数博会已成为全球发展大数据背景下，具有划时代意义的重要活动和专业化的国际交流合作平台。

贵阳数博会展馆亮点抢“鲜”看

2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会，将于5月26日在贵阳国际会议展览中心举办。目前，数博会组委会已正式入场布置展馆。

云集微软、阿里巴巴、京东、联想等至少380余家企业的数博会展馆有多大?各个企业将带着哪些高科技产品在贵阳亮相?记者为您揭秘数博会4大展馆亮点。

1号馆

中外名企齐聚

据北京国际展览中心项目经理、数博会招展布展组成员刘伊介绍，本次展会总面积约6万平方米、共有4个展馆和一个登录大厅。

“1号馆更像是个国际精英馆。”刘伊说，尽管不少国际企业分布在会展中心1至4号展馆，但1号馆内无疑是国际精英企业汇集之地，微软、阿里巴巴、富士康等10余家世界级企业，均在此布置大型展区，综合展示该企业与大数据相关项目和应用。

其中，包含工业安全云等展示内容在内的富士康展位总面积约1500平米，是本次博览会上最大的展位。

2号馆

感受智慧金融

2号馆内，中关村大数据产业联盟、京东集团，以大数据交易所为代表的大数据金融板块，以丹麦、瑞典、日本横滨展区为代表的智慧城市板块，以携程、去哪儿等为代表的大数据旅游板块等都是值得关注的亮点。

本次数博会上，“D-GuiYang”免费Wifi将再次现身，用户只需通过现场连接“D-guiyang”，即可进行无线上网体验。你还可通过馆内“云上无线”展位中的大屏幕电视，了解展馆中有多少人正通过D-guiyang上网，他们集中在哪儿等信息，避开人群集中区域。

3号馆

触摸智能生活

血糖忽高忽低，每次测血糖都要扎上一针;小孩晚上发烧，家长监控体温难……在3号馆“大数据与互联网+”展区内，20多款可供市民体验的大数据智能穿戴设备，为上述问题提供了新的解决方案。

据工信部工业文化发展中心主任助理韩强介绍，“大数据与互联网+”展区共5000平米，是本次数博会最大的展区，包含来自德国、意大利、英国等10余个国家的72家企业。展区内，除体验大数据智能穿戴设备，还有机器人、无人机等设备展示。

4号馆

关注草根创新

“为体现大数据的创意，每个馆内都设有咖啡区，方便企业间相互接洽或举办路演等活动。”刘伊说，4号展馆更是创意聚集地。

据悉，“2015贵阳大数据草根创新公开赛成果展区”位于4号馆，主要由“京筑创新驱动合作”和“贵阳草根大数据创新公开赛”两大主题构成，展区围绕主题设计成6个专题展示区及一个“咖啡+投影+路演”区，集中展示草根创新公开赛中的优秀项目

㈡ 互联网最尖端的竞争集中在大数据

互联网最尖端的竞争集中在大数据
2015中关村大数据日的峰会上，中国科学院院士张平文举了一个有趣例子：前一阵，他有家人甲状腺不适，院士有天晚上查了甲状腺知识，第二天就收到微信好友申请，有专治甲状腺的医生想加他为好友，院士感概说，“没有人怀疑我们就生活在大数据时代，”
2015年以来，从“大众创业、万众创新”，一直到“互联网+”以及大数据发展行动纲要，国家利好政策不断，行业领军者开拓创新，中国大数据产业群正快速形成，大数据在交通、工业、社交等领域的应用也日新月异。大数据，正在开启一个认知的新时代，这是一座新的商业宝藏，也正酝酿着一场全新的较量。
“最尖端的竞争”
过去3年，打车应用真正改变了大众出行，滴滴快的CEO程维在大数据日峰会分享说，“中国80%的出租车司机通过滴滴连接在一起，又顺势推出了滴滴专车、快车、顺风车、巴士等系列新业务，希望将有相同出行需求的人连接在一起，实现任何人在任何时间、任何地点在3分钟内叫到一辆车。”
美好的愿景完全依赖于大数据的支持。直到现在，程维依然清晰地记得一宗“事故”：2013年有一次北京大雨，CBD国贸地区用户打不到车，滴滴技术团队梳理订单后发现，绝大多数的订单根本发不出去，“我们最初德尔大数据算法是将一个订单发给附近1-3公里的司机，在订单非常多的时候，司机信道变成稀缺资源，就无法接到更多的订单。”
程维很快发现，当一个城市日均订单超过1万单后，原始的大数据算法即成为瓶颈，于是，滴滴将建设中国最好的大数据团队当成公司战略，为实现用户和司机的快速匹配，迄今后台已经多个版本的大数据结构和算法。
大数据在交通的应用，并不限于打车。构建了完整大数据产业平台的北京久其软件公司，曾为江苏省提供智能化交通统计监测系统，将所有江苏省内高速出入口的视频以及海运、河运、港口等所有的音视频的数据全部纳入体系，进行实时监控。久其软件副总裁钱晖分享说，“在江苏省内，如果你的车被偷或者号牌模糊，系统在一秒钟之内就能实现号牌识别。”
钱晖表示，智慧交通系统积累的数据，服务范围不限于交通，比如经济学有所谓“克强指数”（即以工业用电量新增、铁路货运量新增和银行中长期贷款新增的数据，评判GDP的增长），利用智能系统可以监测高速公路出入口大货车的运量，分析实体经济状况，用于经济决策。
提供便利的同时，大数据交通云的难度和复杂度，也远超过一般人的想象。以江苏省的智能交通系统为例，实现数据实时入库、动态更新以及查询，数据量非常大，每年要更新12亿条以上的信息量。
程维认为，交通大数据能力的构建，其复杂程度甚至超过搜索，他将其总结为三大特点：实时性，每过1分钟交通情况以及车的位置都会发生变化；双向互动，需求方用户和供给方司机相互影响，除了满足用户，系统要根据司机喜好推荐最好的订单；集群扰动，比如，100个人或10000人搜索，结果不会有什么区别，但是10个人还是200人一起叫车，运算结果完全不同，“滴滴代表的交通云，涉及深度学习、人工智能等技术前沿，令云平台更智能、更高效，这是公司最重要的事情。”
“互联网的竞争，已从早期的产品竞争、营销竞争、资本竞争，实实在在进入云端、大数据端的竞争，”程维表示，“全球大的互联网出行领域，最尖端的竞争就集中在大数据领域。”
占据技术制高点的背后，是顶尖人才的争夺。滴滴的全球竞争对手，几乎早于他们动手前的半年，就开始收罗全球顶尖大学的大数据研究人员，从主任、专家到一线工作人员，几乎一网打尽，甚至有公司专门派一支队伍在MIT实验室旁蹲守两个月，“先从副主任挖起，再找主任，一个带一个把30多个实验室的人彻底挖空。”
关键在顶层设计
6年前即深耕工业大数据，美林数据总裁王璐深有感触，“大数据对整个工业带来的冲击是太大太大了”，而美林只专注两件事：工业大数据中心的建设以及对数据的分析、挖掘、高维可视化。“‘两化融合’核心是什么？我们认为是数据的管理，只有在工业4.0时代，才实现了‘两化’的强连接，代表工业化和信息化高度嵌入到一个整体系统。”
在王璐看来，大数据时代，就是会用数据说话、决策、管理、创新，如今，整体氛围和思维方式的条件已具备，核心在于大数据技术的挑战，其中，首要的挑战在于组织的顶层设计，“美林帮助很多企业进行顶层设计，两化融合和大数据融合的战略需要复杂组织系统的设计，尤其是数据管理的长效机制，其中，流程和组织最直接的挑战，就是寻找一批懂业务、懂数据还懂分析的人才队伍。”
国家电网信通部主任王继业在峰会分享了其基于顶层设计、布实施后的运营实践。在大数据方面，国家电网首先规划建立了企业级大数据平台，通过大数据平台实现数据的采集、传输以及存储和处理；在大数据平台之上建立决策支持类、实施采集类、在线监测类、计算分析类等大数据业务应用，其中分成10大场景，在不同单位进行相应试点工作。
以电力负荷预测为例，国家电网组织了江苏电力、山东电力两家地区公司，利用大数据技术，基于电力负荷用户档案数据，结合气侯、气温变化等数据，建立用电数据分析模型，实现用电负荷特性分析并且预测未来用点负荷曲线。
比如，江苏电力就构建了数百个分析模型，在2015年4月对于全省的电力用电高峰进行了预测，其判断用电高峰出现在8月6号，预测最高电量为8481万千瓦时，结果，真正出现时间是8月5号，仅仅差一天，而实际发生的最高值为8440万千瓦时，误差率非常之低。
王继业表示，基于顶层设计、有序推进，大数据带来的威力十分之大，国家电网也尝到了甜头，“通过前期试点，负荷预测准确率提高到99.5%，最高负荷发生时间偏差1天，峰谷差率下降了5%；对配电网抢修精益化大数据预测，实时监测、故障预测、抢修达标率析，设备故障预测准确率提升40%，抢修达标率达到15%，抢修时长缩短30分钟。”
事实上，不只工业领域，响应整个社会大数据化，凝聚共识，全力推动大数据产业创新发展，形成政府、社会、市场共同推动、联合治理的发展格局，一样需要顶层设计；而商业公司内部的许多数据，若能在一套规则清晰的制度下进行共享，完全可以应用到宏观经济和社会管理，实现数据价值的最大化。
龙信数据董事长李钰就认为，应用是衡量数据价值唯一标准，龙信即将发布的是中关村企业大数据平台，可记录北京市百万家企业每天的动态的经营和税收情况，可以洞悉全国5千万市场主体与宏观经济内在关系，有百亿的节点在秒级可以进行运算，有深度学习能力，是未来企业数据的智慧大脑，这对于宏观经济决策一样极具价值。
LinkedIn全球副总裁Michael Korcuska在峰会分享了过去3年的领英（LinkedIn）数据积累，也有非常有趣的洞察：基于中国强劲的经济增长，越来越多的人才从全球来到中国，其核心技能主要是经济学、统计分析、化学、社交媒体等领域，而部分离开中国的人士，其所擅长的是城市规划、海洋、导航、水库管理以及传统中医等。Michael Korcuska建议，利用领英的职位数据库，政府可以做两件事：为稀缺人才提供激励机制，与大学合作培养针对性的人才。
峰会最后，宽带资本董事长田溯宁以独有的历史视角，对于大数据应用的前景进行了展望。他认为，人类历史上曾有地理大发现的时代，发现新大陆改变了人类的时空观念，开启了工业革命，而现在，人类社会正迈入“一个数据大发现的时代”，将开启无限的新机会。

㈢ 中关村医药健康大数据交易平台启动，将带来哪些方面变化

中关村医药健康大数据交易平台启动，将带来哪些方面变化？医药健康大数据平台十分关键，主要是用于全面新技术开发，以及对于相关产业进行扶持，另外还有一个重要功能，那就是培养更多医药类人才，下面给大家说明一下，这个平台未来将会给医药行业带来什么变化，朋友们可以参考：

三、医药健康大数据交易平台启动对于人才培养十分重要，会加速人才流动：

这次医药健康大数据交易平台启动，对于很多人才有直接好处，他们能够通过这个平台，展示自己能力，从而让人才流动加速，这方面改变意义十分重大。

㈣ 在大数据时代，数据拥有者的商业模式有哪些

在大数据成为趋势，成为国家战略的今天，如何最大限度发挥大数据的价值成为人们思考的问题。无论是对于互联网企业、电信运营商还是数量众多的初创企业而言，大数据的变现显得尤为重要。谁最先一步找到密码，谁就能够抢占市场，赢得发展。在探索大数据商业模式的同时，大数据正加速在各行各业的应用，大数据不仅为人们的购物、出行、交友提供了帮助，甚至还在高考这样重要的事件中发挥作用。

大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点，对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。前几年，国内大数据产业讨论较多、落地较少，商业模式处于初探期，行业处于两种极端：一种是过热的浮躁带来了一定的泡沫和产业风险；一种是怀疑大数据只是炒作，依然坚持传统管理理念、经营模式。但是进入2015年之后，大数据产业告别了泡沫，进入更务实的发展阶段，从产业萌芽期进入了成长期。当前，如何将大数据变现成为业界探索的重要方向。

B2B大数据交易所

国内外均有企业在推动大数据交易。目前，我国正在探索“国家队”性质的B2B大数据交易所模式。

2014年2月20日，国内首个面向数据交易的产业组织—中关村大数据交易产业联盟成立，同日，中关村数海大数据交易平台启动，定位大数据的交易服务平台。2015年4月15日，贵阳大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。贵阳大数据交易所完成的首批数据交易卖方为深圳市腾讯计算机系统有限公司、广东省数字广东研究院，买方为京东云平台、中金数据系统有限公司。2015年5月26日，在2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会上，贵阳大数据交易所推出《2015年中国大数据交易白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》，为大数据交易所的性质、目的、交易标的、信息隐私保护等指明了方向，奠定了大数据金矿变现的产业基础。

咨询研究报告

国内咨询报告的数据大多来源于国家统计局等各部委的统计数据，由专业的研究员对数据加以分析、挖掘，找出各行业的定量特点进而得出定性结论，常见于“市场调研分析及发展咨询报告”，如“2015～2020年中国通信设备行业市场调研分析及发展咨询报告”、“2015～2020年中国手机行业销售状况分析及发展策略”、“2015年光纤市场分析报告”等，这些咨询报告面向社会销售，其实就是O2O的大数据交易模式。

各行各业的分析报告为行业内的大量企业提供了智力成果、企业运营和市场营销的数据参考，有利于市场优化供应链，避免产能过剩，维持市场稳定。这些都是以统计部门的结构化数据和非结构化数据为基础的专业研究，这就是传统的一对多的行业大数据商业模式。

数据挖掘云计算软件

云计算的出现为中小企业分析海量数据提供了廉价的解决方案，SaaS模式是云计算的最大魅力所在。云计算服务中SaaS软件可以提供数据挖掘、数据清洗的第三方软件和插件。

业内曾有专家指出，大数据=海量数据+分析软件+挖掘过程，通过强大的各有千秋的分析软件来提供多样性的数据挖掘服务就是其盈利模式。国内已经有大数据公司开发了这些架构在云端的大数据分析软件：它集统计分析、数据挖掘和商务智能于一体，用户只需要将数据导入该平台，就可以利用该平台提供的丰富算法和模型，进行数据处理、基础统计、高级统计、数据挖掘、数据制图和结果输出等。数据由系统统一进行管理，能够区分私有和公有数据，可以保证私有数据只供持有者使用，同时支持多样数据源接入，适合分析各行各业的数据，易学好用、操作界面简易直观，普通用户稍做了解即可使用，同时也适合高端用户自己建模进行二次开发。

大数据咨询分析服务

机构及企业规模越大其拥有的数据量就越大，但是很少有企业像大型互联网公司那样有自己的大数据分析团队，因此必然存在一些专业型的大数据咨询公司，这些公司提供基于管理咨询的大数据建模、大数据分析、商业模式转型、市场营销策划等，有了大数据作为依据，咨询公司的结论和咨询成果更加有说服力，这也是传统咨询公司的转型方向。比如某国外大型IT研究与顾问咨询公司的副总裁在公开场合曾表示，大数据能使贵州农业节省60%的投入，同时增加80%的产出。该公司能做出这样的论断当然是基于其对贵州农业、天气、土壤等数据的日积月累以及其建模分析能力。

政府决策咨询智库

党的十八届三中全会通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》明确提出，加强中国特色新型智库建设，建立健全决策咨询制度。这是中共中央文件首次提出“智库”概念。

近几年，一批以建设现代化智库为导向、以服务国家发展战略为目标的智库迅速成立，中国智库数量从2008年的全球第12位跃居当前第2位。大数据是智库的核心，没有了数据，智库的预测和分析将为无源之水。在海量信息甚至泛滥的情况下，智库要提升梳理、整合信息的能力必然需要依靠大数据分析。

研究认为，93%的行为是可以预测的，如果将事件数字化、公式化、模型化，其实多么复杂的事件都是有其可以预知的规律可循，事态的发展走向是极易被预测的。可见，大数据的应用将不断提高政府的决策效率和决策科学性。

自有平台大数据分析

随着大数据的价值被各行各业逐渐认可，拥有广大客户群的大中型企业也开始开发、建设自有平台来分析大数据，并嵌入到企业内部的ERP系统信息流，由数据来引导企业内部决策、运营、现金流管理、市场开拓等，起到了企业内部价值链增值的作用。

在分析1.0时代，数据仓库被视作分析的基础。2.0时代，公司主要依靠Hadoop集群和NoSQL数据库。3.0时代的新型“敏捷”分析方法和机器学习技术正在以更快的速度来提供分析结果。更多的企业将在其战略部门设置首席分析官，组织跨部门、跨学科、知识结构丰富、营销经验丰富的人员进行各种类型数据的混合分析。

大数据投资工具

证券市场行为、各类指数与投资者的分析、判断以及情绪都有很大关系。2002年诺贝尔经济学奖授予了行为经济学家卡尼曼和实验经济学家史密斯，行为经济学开始被主流经济学所接受，行为金融理论将心理学尤其是行为科学理论融入金融中。现实生活中拥有大量用户数据的互联网公司将其论坛、博客、新闻报道、文章、网民用户情绪、投资行为与股票行情对接，研究的是互联网的行为数据，关注热点及市场情绪，动态调整投资组合，开发出大数据投资工具，比如大数据类基金等。这些投资工具直接将大数据转化为投资理财产品。

定向采购线上交易平台

数据分析结果很多时候是其他行业的业务基础，国内目前对实体经济的电子商务化已经做到了B2C、C2C、B2B等，甚至目前O2O也越来越流行，但是对于数据这种虚拟商品而言，目前还没有具体的线上交易平台。比如服装制造企业针对某个省份的市场，需要该市场客户的身高、体重的中位数和平均数数据，那么医院体检部门、专业体检机构就是这些数据的供给方。通过获取这些数据，服装企业将可以开展精细化生产，以更低的成本生产出贴合市场需求的服装。假想一下，如果有这样一个“大数据定向采购平台”，就像淘宝购物一样，可以发起买方需求，也可以推出卖方产品，通过这样的模式，外加第三方支付平台，“数据分析结论”这种商品就会悄然而生，这种商品不占用物流资源、不污染环境、快速响应，但是却有“供”和“需”双方巨大的市场。而且通过这种平台可以保障基础数据安全，大数据定向采购服务平台交易的不是底层的基础数据，而是通过清洗建模出来的数据结果。所有卖方、买方都要实名认证，建立诚信档案机制并与国家信用体系打通。

非营利性数据征信评价机构

在国家将公民信息保护纳入刑法范围之前，公民个人信息经常被明码标价公开出售,并且形成了一个“灰色产业”。为此，2009年2月28日通过的刑法修正案（七）中新增了出售、非法提供公民个人信息罪，非法获取公民个人信息罪。该法条中特指国家机关或者金融、电信、交通、教育、医疗等单位的工作人员，不得将公民个人信息出售或非法提供给他人。而公民的信息在各种考试中介机构、房产中介、钓鱼网站、网站论坛依然在出售，诈骗电话、骚扰电话、推销电话在增加运营商话务量的同时也在破坏整个社会的信用体系和公民的安全感。

虽然数据交易之前是交易所规定的经过数据清洗的数据，但是交易所员工从本质上是无法监控全国海量的数据的。数据清洗只是对不符合格式要求的数据进行清洗，主要有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。因此，建立非营利性数据征信评价机构是非常有必要的，将数据征信纳入企业及个人征信系统，作为全国征信系统的一部分，避免黑市交易变成市场的正常行为。

除了征信评价机构之外，未来国家公共安全部门也许会成立数据安全局，纳入网络警察范畴，重点打击将侵犯企业商业秘密、公民隐私的基础数据进行数据贩卖的行为。

结语：

大数据已经从论坛串场、浮躁的观点逐步走向国家治理体系建设、营销管理、生产管理、证券市场等方面，其商业模式也多种多样。市场经验表明，存在买卖就存在商品经济，具体哪种商业模式占主流将由市场决定。而最终的事实将证明，大数据交易商品经济必然成为“互联网+”的重要组成部分。

㈤ 从概念到应用 大数据产业刚刚开始

从概念到应用 大数据产业刚刚开始
当互联网与IT技术对传统产业的改造越来越深入，全社会的信息化程度越来越高时，各行各业会产生大量的用户大数据。
大数据已经成国家战略，事关中国经济的转型与升级，以及中国在全球经济、政治、文化上的竞争力。
在2015年第四届中关村大数据日的活动上，分享嘉宾来自各行各业。从个人出行到工业大数据，从能源到企业服务，大数据正快速与企业结合，拥有勃勃生机。围绕着“共享共融数创未来”这个主题，在第四届中关村大数据日上，各位嘉宾发表了自身的精彩观点。
从概念到应用落地
过去几年，大数据还只是谈论概念，现在已经有了诸多应用。比如，在打车行业，如何利用大数据进行司机与乘客路线更精准的匹配，而不同场景、不同时段，用户出行的特点不同，司机也有不同的喜好与熟悉的区域，如何动态地将这两者匹配，实际上是大数据的难题。
同样，在工业领域，一整套数据的标准、主数据、数据仓库，甚至BI，亦可以优化工业化生产，提升效率。这其中模型数据化、数据产品化，是工业大数据，两个重要的探索方向。
而在民生领域，以龙信思源为代表的大数据公司，为政府、社会组织及研究团队，提供了大量的数据产品支持，这也促进了整个民生行业大数据的发展。
中国的大数据产业，才1500米，而未来的路是万米之长。这其中蕴含的机会也有很多。目前，大量的大数据创业公司，围绕数据交换、数据建模、数据分析、数据可视化、数据集成、数据仓库、数据行业应用等大数据产业链各个层面，开始创业。据了解，目前，大数据已经成为全球知名VC投资的重要方向，并且各个阶段企业的融资步伐，也开始加快。
当大数据产业链、行业应用逐步发展完善之后，大数据将会形成质变，创新整个社会形态。
宽带资本董事长田溯宁认为，大数据不仅引起数据的量变，还会引起整个企业经营形态发生变化。过去，工业时代是以产品为中心，而大数据时代，需要的是围绕客户运营，依据客户需求，给出合适的数据产品。并且，可以实时将客户需求与产品进行较好匹配。“在客户最需要的时候，站出来，这比什么都有效。”
大数据的3大挑战
大数据是从信息技术的底层来捕捉信息化的共性基础和未来发展趋势。大数据技术是底层技术，基础性、内蕴性、普适性可以给各个行业助力。但大数据的基础性、底层性，也带来了一些挑战。
中国科学院院士、大数据专家徐宗本认为，大数据行业的真正挑战来自三个方面：一是原来的分析基础要变化，要融合统计学、计算理论基础、逻辑基础。二是，计算技术也需要重新革新，无论是存储、计算语言、还是计算方法都需要重新来过。三是，大数据做出来的结论对不对，还无法大规模验证，这是目前面临的最大挑战。
在三大挑战中，应用层的挑战当属榜首。大数据，看上去很美，但对大多数人来说，更是雾里看花。如何将抽象的数据变成一个个可以在现实中实践的产品，这些需要各行各业进行深入探索。
目前，大数据的浪潮才刚刚开始，许多传统产业看到了这方面的价值，但是并没有获得收益。而如果大数据没有相关的产业基础，亦很难有更多的务实创新。行业人士一致认为，未来，大数据的机会与挑战皆在与行业的结合上。
未来的路要怎么走？
大数据产业，既独立于行业，有自身的产业链条;又依赖于各个行业，形成大数据应用的广度与深度。
共享经济这个词近两年很流星，除了实物类的共享外，还引领了数据层面的共享。Airbnb、滴滴打车、优步，这些都实现了物理资源的共享。而在IT界，云计算是将每个人需要的计算能力，汇聚到一起，形成一点对多点的需求。而在共享经济时代，不必将资源和计算的方式连接在一起，大众将自身拥有的资源共享，成为多点对多点的关系。在这一模式下，大数据也可以作为一种资源共享出来。
目前，国内进行的数据共享，主要围绕数据互换、数据定价、数据反馈等层面来进行。举个例子，一个利用大数据进行金融创新的企业，其获得的数据源主要来自于几个方面:用户、合作的场景与客户、第三方征信数据。与合作场景客户往往通过数据互换、数据反馈来进行。而与第三方征信公司，数据往往通过数据定价来完成。
与会专家不少认为，由于数据定价模式还不完善，数据只处于交换阶段，这使得大规模的数据交换无法进行。未来，还会是通过数据交换平台来完成。
行业人士一致认为，未来，数据交易市场目前还处于发展初期。未来，数据交易市场还从服务、IT应用、行业开发等各个方面，来形成数据产品，进行流通。并且，数据流通不是一个空话，这里也非常需要多行业多企业的数据聚合，将交易市场这个大平台，实现最大化。
不少大数据创业公司，致力于大数据交易。但是，数据堂CEO齐红威的观点颇具代表性，他表示，数据交易平台会遇到几个核心问题。：一是直接的数据交易无法实现。不少数据涉及个人隐私，有一些处于灰色带这些数据需要脱敏之后，形成相关的产品之后，才能使用。并且，不少数据是涉及国家安全的，这些数据，就不能使用，这是每一个大数据公司的底线。
二是，数据提供方和数据需求方的需求并不对等。目前，数据提供方想要的是对自身数据的不断补充，以及对自身数据产品的调整与研发。而同时，数据需求方，则希望能够整合多家数据，完善自身的数据体系。现在，每家公司都认识到自身的数据资产价值，对于数据的开放、合作上的积极性还需要进一步提高。
三是，数据的版权问题。原始的数据由于各种没法使用，公司与产业需要的是脱敏感数据产品，那这些深度加工过的数据产品，版权究竟属于谁，谁能够使用。这些还需要进一步探讨。
四是，数据的加工。原数据可以使用的场景、交易的范围都被大大缩减了。而进行数据加工之后，可以使用的产品与场景，都骤然增多。
对于这4大问题，行业一致认为，除了通过市场化的企业力量，去创新方法，改装这些问题之外，还需要政府的主导力量。
中关村管委会副主任宣鸿表示，中关村管委会将全力支持大数据产业快速发展，从政策支持、人才引进、资源扶持等各个方面，全力支持大数据。
据了解，中关村管委会制订了中关村大数据产业发展促进路线图，面向2020年，中关村将着力引进100个大数据顶尖人才和100个创业团队，超前布局，人机交互、人工智能、虚拟现实等关键技术，落地5家一流的大数据究机构和5家交易评估机构，建设30个大数据共享应用平台，建设20个企业创业的孵化平台，建设3个大数据产业园并落地50个大数据的产业化项目。