中國大數據產業發展的歷程

⑴ 工信部將從七方面推進大數據產業發展

工信部將從七方面推進大數據產業發展

11月16日，為宣貫落實《促進大數據發展行動綱要》，發改委、工業和信息化部、中央網信辦、廣東省深圳市政府聯合在第十七屆中國國際高新技術成果交易會上舉辦了大數據創新發展論壇。工業和信息化部副部長懷進鵬、發改委副主任林念修、中央網信辦副主任庄榮文、深圳市市長許勤出席會議並講話。

懷進鵬指出，數據是重要的戰略資源與核心創新要素，是未來經濟社會發展的新引擎。大數據技術和產業是大數據發展應用的基礎與支撐。當前我國大數據產業發展面臨著重大機遇和挑戰，必須加快發展。工業和信息化部將圍繞建設數據強國，從以下七個方面全面推進大數據產業發展。一是貫徹落實國家大數據戰略，做好大數據產業發展的頂層設計；二是支持大數據關鍵產品的研發和產業化；三是促進大數據與其他產業的融合發展，與《中國製造2025》、「互聯網+」等國家戰略協同；四是推動大數據標准體系建設；五是大力促進大數據應用，建設大數據綜合試驗區，支持地方開展大數據產業發展和應用試點；六是加強大數據基礎設施建設；七是完善大數據制度法規。

貴州省委常委、貴陽市委書記陳剛代表地方政府，鄔賀銓院士代表專家，中國信息通信研究院院長曹淑敏代表研究機構，分別就大數據發展作了專題報告。阿里巴巴、華為、奇虎360等企業代表進行了高峰對話。來自全國各地方政府部門、企業、科研機構及媒體的代表共計700餘人參加了論壇。

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⑵ 中國大數據產業發展迅速專家有何建議

中國大數據產業發展迅速。6月26日，專家在南京研討中國大數據產業發展現狀與趨勢，建議趕潮「數據富礦」。

李冠宇表示，中國擁有龐大的製造業群體和完整的製造體系，產生數量可觀的工業大數據。工業大數據對推動工業APP發展具有重要意義。工業APP在工業互聯網平台上運行，產生了大數據，對大數據進行機器學習和深度學習，數據經過提煉、抽取、處理、歸納後形成了數字化的工業知識，數字化的工業知識最終進一步完善工業APP，增強工業APP對製造業提質增效的作用。

⑶ 中國大數據行業發展的機遇有哪些

這是一個新興起來的詞語，目前互聯網高速發展，它必定會帶動相關產業的發展，那麼大數據就是其一，特別是IT行業，目前是比較火的，有沒有發現現在不怎麼提公務員了，這和互聯網發展也是有關系的，私企不一定比國企差

⑷ 2018大數據的發展趨勢

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要通過新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
我國大數據產業市場規模
據前瞻產業研究院發布的《大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》數據顯示，2017年中國大數據行業市場規模為3615億元，同比增長30%，其中大數據核心產業規模為236億元人民幣，增速達到40.5%，隨著一系列政策的出台，大數據國家戰略正在加速落地，大數據行業將持續增長，預計2018年中國大數據行業市場規模將近6000億元，達到5979億元。到2020年技術先進、應用繁榮、保障有力的大數據產業體系基本形成，大數據相關產品和服務業務收入突破1萬億元，年均復合增長率保持30%左右。
大數據產業發展必須與市場相融合才能使產業發展環境進一步優化
據前瞻產業研究院統計，我國信息數據資源80%以上掌握在各級政府部門手中，數據開放度低;企業手中的數據也呈現壟斷現象，數據積累普遍分散、不足，很難真正讓大數據供需自由對接，制約著大數據產業的發展。現在，公共信息資源開展了開放試點，而全球首個大數據交易所，貴陽大數據交易所已經摸索出大數據交易的一些規律，促進了大數據交易的發展。大數據產業和規范的市場交易相結合，可以打破數據的壟斷，盤活各類有價值的數據資源，促進大數據的積累和社會化利用。
大數據產業和先進技術的融合則可以有助於克服大數據產業面臨的技術難題
數據智能並非簡單的「大數據+產業」。大數據來源眾多、數量巨大、形式各異，要使其發揮效應，獲得一目瞭然的有效信息，就需要和先進技術加以融合，這是一個漸進的過程。有關分析顯示，我國交通、零售、地產、醫療、智能製造、金融服務六個行業存在著大量的非結構化數據，而這些數據對於整個行業發展起到至關重要的作用。因此，在大數據處理和分析利用中，對人工智慧技術的需求也十分強勁。隨著數據共享、數據開放的推進，在數據應用中處理好數據安全、網路空間治理等也成為挑戰，這些除了需要設定相應的政策規則外，還需要有相應的技術支持。
中國大數據產業的發展還要和世界先進各國加強融合發展。產業發展越深入，就可能遇到越來越多難題，要把握好大數據發展的重要機遇，處理好數據安全、網路空間治理等方面的挑戰，和世界先進國家加強交流互鑒、深化溝通合作必不可少。
總之，「數化萬物，智在融合」，構建良好的大數據產業生態，需要多維度做好大數據產業的融合。我們相信，隨著社會各界對大數據融合發展的認識越來越深化，大數據產業一定會快速發展，迎來廣闊的產業空間。

⑸ 我國大數據產業發展特點

（１）產業數據資產化。
（２）產業技術的高創新性。
（３）產業決策智能化。
（４）產業服務個性化。

⑹ 中國大數據 行業發展的機遇有哪些

挑戰一：大數據行業發展良莠不濟

我國大數據仍處於起步發展階段，在「萬眾創新，大眾創業」的大環境下，大量的大數據企業不斷涌現，但企業發展良莠不濟。

挑戰二：大數據創新、創業盲目

企業在創新、創業過程，由於缺乏對大數據產業鏈的認識，出現許多跟風扎堆的情況，沒有有效發揮自身優勢，造成巨大的資源浪費。創新的時候，我們往往會看到一些標桿出來。通俗來講，看到人家風光，沒有看到人家背後受罪的時候。往往一窩蜂跟去的時候就會發現全是坑，而且
「此去華山一條道」，滿滿的全是競爭對手。因此我們做這個排行的初衷就是為大家梳理一下，哪些行業、哪些板塊、哪些領域是什麼樣的狀況，精確的找到自己的優勢方向，去做創新和努力。

挑戰三：投資盲目

霍華德.馬克思說過「投資者們明確達成的廣泛共識差不多都是錯的」。究其原因是資本在選擇大數據項目、企業的時候，由於沒有客觀的評價標准，同時也缺乏對產業鏈的整體認知，導致投資市場追逐熱點，存在一定的盲目性，大大降低了資本對大數據行業發展的正向推動力。

挑戰四：監管的盲目性

目前，監管層很難對大數據企業和機構進行有效的監管以及正確引導，要為大數據發展打造一個良性的生態環境就比較困難。其核心原因是對大數據企業的識別評價缺乏標准和規范。

挑戰五：大數據項目建設盲目

由於人才缺乏、大數據咨詢服務還沒有發展起來等原因，用戶很難對大數據項目有全面的認識，容易受到廠商的左右，導致建設內容的盲目;由於缺乏對產業的整體認識和大數據企業評價標准、方法，所以在大數據服務商選擇上也存在一定的盲目性。

⑺ 我國大數據產業呈現多少個發展特點

（1）產業數據資產化。

（2）產業技術的高創新性。

（3）產業決策智能化。

（4）產業服務個性化。

⑻ 2017年大數據產業將迎來哪些變化

2017年大數據的變化個人認為將主要在如下幾點：
1.物聯網(IoT)
公司日益期望從所有數據中獲得價值，企業組織將不得不改動技術，以便與物聯網數據銜接起來。這在數據治理、標准、健康保障、安全和供應鏈等方面帶來了無數新的挑戰和機遇。
物聯網和大數據是同一枚硬幣的兩面，數十億與互聯網連接的「物件」將生產大量數據。然而，這本身不會引發另一場工業革命，不會改變日常的數字化生活，也不會提供拯救地球的預警系統。來自設備外部的數據才是企業讓自己與眾不同的方面，結合上下文來捕獲和分析這種類型的數據為公司帶來了新的發展前途。
2.深度學習
深度學習主要用於從大量未標記/未監督的數據當中學習，因而對於從大數據中提取有意義的標識和模式頗具吸引力。比如說，它可以用來識別許多不同類型的數據，比如視頻中的形狀、顏色和對象，或者甚至是圖像中的貓，就像谷歌研製的一個神經網路在2012年所做的那樣。因此，企業可能會看到更多的注意力投向半監督式或未監督式訓練演算法來處理進入的大量數據。
3.內存中分析
不像常規的商業智能(BI)軟體對存儲在伺服器硬碟上的數據運行查詢，內存中技術查詢的是載入到內存中的信息，這可以通過減少或甚至消除磁碟輸入/輸出瓶頸來顯著提升分析性能。就大數據而言，正是由於TB級系統和大規模並行處理，讓內存中分析技術更令人關注。
在現階段，大數據分析的核心其實是發現數據。要是沒有毫秒級延遲，面對數百萬次/數十億次的迭代，運行迭代以查找數據點之間的關聯就不會成為現實。在內存中處理的速度比磁碟上處理要快三個數量級。
4.雲計算
混合雲和公共雲服務越來越受歡迎。大數據成功的關鍵是在彈性基礎設施上運行(Hadoop)平台。我們會看到數據存儲和分析趨於融合，帶來新的更智能的存儲系統，它們將經過優化，用於存儲、管理和排序龐大的PB級數據集。展望未來，我們可以預計會看到基於雲的大數據生態系統將繼續迎來發展，不僅僅局限於「早期採用者」。
5.Apache Spark
Apache Spark在點亮大數據。流行的Apache Spark項目提供了Spark Streaming技術，通過主要採用一種在內存中微批量處理的方法，近實時地處理數據流。它已從Hadoop生態系統的一部分，變成許多企業青睞的一種大數據平台。