依靠數據發展的產業

1. 雲計算，大數據之後發展什麼產業

2006年穀歌的CEO埃里克•施密特在搜索引擎戰略大會上第一次向全世界正式提出「雲計算」這一全新的IT技術概念。至今七八個年頭過去了，谷歌是一家互聯網公司，不是傳統意義上的硬體或軟體公司，他向世人提供的是基於雲計算平台的網路服務，而不是幫助客戶搭建雲計算平台。於是我們看到，這幾年在市場上把雲計算這個口號喊得最響亮的卻是一些傳統的硬體和軟體公司。這些傳統的IT公司，在很長的時期里是不可能放棄傳統的硬體和軟體業務，出於自身的利益考慮，他們向雲計算的概念里植入了大量有利於維持傳統業務的思想，而這些思想有可能導致雲計算偏離本來的發展方向。這也是造成當前雲計算這一概念被世人所誤解甚至嫌棄的原因。
雖然飽受爭議，但經過這幾年的發展，雲計算已經成為目前最主流的IT系統架構模式。大部分互聯網企業都搭建了基於雲計算的業務平台，絕大多數跨國企業都已經擁有或正在建設自己的雲計算平台。
最近兩年雲計算已經逐漸回歸理性，產業界和學術界都在重新思考和調研她的技術形態和商業形態，跟雲計算關系非常密切的大數據時代的到來，使得人們有機會可以更加理性和全面的眼光看待雲計算。
大數據是人類科學發現方法之「第四範式」中最為重要的科技手段。大數據從出現伊始就有明確的技術路線和應用方向，所以比較容易被人們理解和接受。因為大數據往往都能和現有的業務系統相關聯，直接提升業務效率、提高企業效益，所以大數據成為了目前最熱門的關鍵詞之一。數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為整個市場爭相追捧的利潤焦點。

2. 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。

3. 支撐大數據產業發展的核心技術有哪些是在未來五年中亟待突破的

大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。
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，大數據正日益對全球生產、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力產生重要影響。目前，我國在大數據發展和應用方面已具備一定基礎，擁有市場優勢和發展潛力，但也存在政府數據開放共享不足、產業基礎薄弱、缺乏頂層設計和統籌規劃、法律法規建設滯後、創新應用領域不廣等問題，亟待解決。為貫徹落實黨中央、國務院決策部署，全面推進我國大數據發展和應用，加快建設數據強國，特製定本行動綱要。
一、發展形勢和重要意義
全球范圍內，運用大數據推動經濟發展、完善社會治理、提升政府服務和監管能力正成為趨勢，有關發達國家相繼制定實施大數據戰略性文件，大力推動大數據發展和應用。目前，我國互聯網、移動互聯網用戶規模居全球第一，擁有豐富的數據資源和應用市場優勢，大數據部分關鍵技術研發取得突破，涌現出一批互聯網創新企業和創新應用，一些地方政府已啟動大數據相關工作。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。
（一）大數據成為推動經濟轉型發展的新動力。以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，將深刻影響社會分工協作的組織模式，促進生產組織方式的集約和創新。大數據推動社會生產要素的網路化共享、集約化整合、協作化開發和高效化利用，改變了傳統的生產方式和經濟運行機制，可顯著提升經濟運行水平和效率。大數據持續激發商業模式創新，不斷催生新業態，已成為互聯網等新興領域促進業務創新增值、提升企業核心價值的重要驅動力。大數據產業正在成為新的經濟增長點，將對未來信息產業格局產生重要影響。
（二）大數據成為重塑國家競爭優勢的新機遇。在全球信息化快速發展的大背景下，大數據已成為國家重要的基礎性戰略資源，正引領新一輪科技創新。充分利用我國的數據規模優勢，實現數據規模、質量和應用水平同步提升，發掘和釋放數據資源的潛在價值，有利於更好發揮數據資源的戰略作用，增強網路空間數據主權保護能力，維護國家安全，有效提升國家競爭力。
（三）大數據成為提升政府治理能力的新途徑。大數據應用能夠揭示傳統技術方式難以展現的關聯關系，推動政府數據開放共享，促進社會事業數據融合和資源整合，將極大提升政府整體數據分析能力，為有效處理復雜社會問題提供新的手段。建立「用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新」的管理機制，實現基於數據的科學決策，將推動政府管理理念和社會治理模式進步，加快建設與社會主義市場經濟體制和中國特色社會主義事業發展相適應的法治政府、創新政府、廉潔政府和服務型政府，逐步實現政府治理能力現代化

4. 中國針對大數據發展目標是到2020年,技術先進,應用繁榮,保障有力的大數據產業

大數據是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和/或虛擬化技術。大數據的意義是由人類日益普及的網路行為所伴生的，受到相關部門、企業採集的，蘊含數據生產者真實意圖、喜好的，非傳統結構和意義的數據 。2013年5月10日，阿里巴巴集團董事局主席馬雲在淘寶十周年晚會上，將卸任阿里集團CEO的職位，並在晚會上做卸任前的演講，馬雲說，大家還沒搞清PC時代的時候，移動互聯網來了，還沒搞清移動互聯網的時候，大數據時代來了。

5. 大數據發展前景是什麼

近幾年我國雲計算行業的市場規模和滲透率均在持續增長，使得我國公有雲市場進入了一個新的發展階段。除此之外，在5G商用以及AI等技術發展的推動下，我國公有雲市場規模始終保持高速增長趨勢，根據中國信息通信研究院的數據統計，2018年，中國公有雲市場規模達到437.4億元，較2017年增長65.2%。
根據2019年New Vantage Partners大數據和AI高管調查，來自接受調查的組織(例如美國運通，福特汽車，通用電氣，通用汽車和強生)的高管中，幾乎有72%認為他們沒有成功建立了數據文化。1隻有31%的人表示他們的業務是數據驅動的，而53%的人表示他們尚未開始將數據視為業務資產。超過一半(52%)的受訪者承認，他們在數據和分析方面沒有成功競爭。
隨著可供組織使用的數據量不斷增加，企業對投資數據科學家的需求變得越來越緊迫

6. 大數據技術能夠帶動哪些產業的發展

金融行業：隨著大數據技術的廣泛普及和發展成熟，金融大數據應用已經成為行業熱點趨勢，在交易欺詐識別、精準營銷、黑產防範、消費信貸、信貸風險評估、供應鏈金融、股市行情預測、股價預測、智能投顧、騙保識別、風險定價等涉及銀行、證券、保險等多領域的具體業務中，得到廣泛應用。對於大數據的應用分析能力，正在成為金融機構未來發展的核心競爭要素。

金融大數據發展應用趨勢：

一是大數據應用水平正在成為金融企業競爭力的核心要素。金融的核心就是風控，風控以數據為導向。

二是金融行業數據整合、共享和開放成為趨勢。數據越關聯越有價值，越開放越有價值。隨著各國政府和企業逐漸認識到數據共享帶來的社會效益和商業價值，全球已經掀起一股數據開放的熱潮。

7. 發展大數據產業主要依託的是哪一領域的技術

真正制約大數據發展和應用有三大環節：

第一個制約是數據收集的合法性，導致內能容夠用於商業應用、服務於人們的數據要遠遠小於理論上大數據能夠採集和處理的數據。

第二個制約是用戶數據隱私保護與數據商業應用間的權衡，因為單個企業僅僅基於自己掌握的獨立數據是無法了解產業鏈各個環節數據之間的關系，因此對消費者做出的判斷和影響十分有限。

最後一個制約是大數據人才的稀缺。由於大數據的執行與管理均需要相應的執行人，因此人才的因素亦成為制約的關鍵。

8. 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。