中国大数据产业发展的历程

⑴ 工信部将从七方面推进大数据产业发展

工信部将从七方面推进大数据产业发展

11月16日，为宣贯落实《促进大数据发展行动纲要》，发改委、工业和信息化部、中央网信办、广东省深圳市政府联合在第十七届中国国际高新技术成果交易会上举办了大数据创新发展论坛。工业和信息化部副部长怀进鹏、发改委副主任林念修、中央网信办副主任庄荣文、深圳市市长许勤出席会议并讲话。

怀进鹏指出，数据是重要的战略资源与核心创新要素，是未来经济社会发展的新引擎。大数据技术和产业是大数据发展应用的基础与支撑。当前我国大数据产业发展面临着重大机遇和挑战，必须加快发展。工业和信息化部将围绕建设数据强国，从以下七个方面全面推进大数据产业发展。一是贯彻落实国家大数据战略，做好大数据产业发展的顶层设计；二是支持大数据关键产品的研发和产业化；三是促进大数据与其他产业的融合发展，与《中国制造2025》、“互联网+”等国家战略协同；四是推动大数据标准体系建设；五是大力促进大数据应用，建设大数据综合试验区，支持地方开展大数据产业发展和应用试点；六是加强大数据基础设施建设；七是完善大数据制度法规。

贵州省委常委、贵阳市委书记陈刚代表地方政府，邬贺铨院士代表专家，中国信息通信研究院院长曹淑敏代表研究机构，分别就大数据发展作了专题报告。阿里巴巴、华为、奇虎360等企业代表进行了高峰对话。来自全国各地方政府部门、企业、科研机构及媒体的代表共计700余人参加了论坛。

以上是小编为大家分享的关于工信部将从七方面推进大数据产业发展的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑵ 中国大数据产业发展迅速专家有何建议

中国大数据产业发展迅速。6月26日，专家在南京研讨中国大数据产业发展现状与趋势，建议赶潮“数据富矿”。

李冠宇表示，中国拥有庞大的制造业群体和完整的制造体系，产生数量可观的工业大数据。工业大数据对推动工业APP发展具有重要意义。工业APP在工业互联网平台上运行，产生了大数据，对大数据进行机器学习和深度学习，数据经过提炼、抽取、处理、归纳后形成了数字化的工业知识，数字化的工业知识最终进一步完善工业APP，增强工业APP对制造业提质增效的作用。

⑶ 中国大数据行业发展的机遇有哪些

这是一个新兴起来的词语，目前互联网高速发展，它必定会带动相关产业的发展，那么大数据就是其一，特别是IT行业，目前是比较火的，有没有发现现在不怎么提公务员了，这和互联网发展也是有关系的，私企不一定比国企差

⑷ 2018大数据的发展趋势

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要通过新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
我国大数据产业市场规模
据前瞻产业研究院发布的《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》数据显示，2017年中国大数据行业市场规模为3615亿元，同比增长30%，其中大数据核心产业规模为236亿元人民币，增速达到40.5%，随着一系列政策的出台，大数据国家战略正在加速落地，大数据行业将持续增长，预计2018年中国大数据行业市场规模将近6000亿元，达到5979亿元。到2020年技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成，大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，年均复合增长率保持30%左右。
大数据产业发展必须与市场相融合才能使产业发展环境进一步优化
据前瞻产业研究院统计，我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手中，数据开放度低;企业手中的数据也呈现垄断现象，数据积累普遍分散、不足，很难真正让大数据供需自由对接，制约着大数据产业的发展。现在，公共信息资源开展了开放试点，而全球首个大数据交易所，贵阳大数据交易所已经摸索出大数据交易的一些规律，促进了大数据交易的发展。大数据产业和规范的市场交易相结合，可以打破数据的垄断，盘活各类有价值的数据资源，促进大数据的积累和社会化利用。
大数据产业和先进技术的融合则可以有助于克服大数据产业面临的技术难题
数据智能并非简单的“大数据+产业”。大数据来源众多、数量巨大、形式各异，要使其发挥效应，获得一目了然的有效信息，就需要和先进技术加以融合，这是一个渐进的过程。有关分析显示，我国交通、零售、地产、医疗、智能制造、金融服务六个行业存在着大量的非结构化数据，而这些数据对于整个行业发展起到至关重要的作用。因此，在大数据处理和分析利用中，对人工智能技术的需求也十分强劲。随着数据共享、数据开放的推进，在数据应用中处理好数据安全、网络空间治理等也成为挑战，这些除了需要设定相应的政策规则外，还需要有相应的技术支持。
中国大数据产业的发展还要和世界先进各国加强融合发展。产业发展越深入，就可能遇到越来越多难题，要把握好大数据发展的重要机遇，处理好数据安全、网络空间治理等方面的挑战，和世界先进国家加强交流互鉴、深化沟通合作必不可少。
总之，“数化万物，智在融合”，构建良好的大数据产业生态，需要多维度做好大数据产业的融合。我们相信，随着社会各界对大数据融合发展的认识越来越深化，大数据产业一定会快速发展，迎来广阔的产业空间。

⑸ 我国大数据产业发展特点

（１）产业数据资产化。
（２）产业技术的高创新性。
（３）产业决策智能化。
（４）产业服务个性化。

⑹ 中国大数据 行业发展的机遇有哪些

挑战一：大数据行业发展良莠不济

我国大数据仍处于起步发展阶段，在“万众创新，大众创业”的大环境下，大量的大数据企业不断涌现，但企业发展良莠不济。

挑战二：大数据创新、创业盲目

企业在创新、创业过程，由于缺乏对大数据产业链的认识，出现许多跟风扎堆的情况，没有有效发挥自身优势，造成巨大的资源浪费。创新的时候，我们往往会看到一些标杆出来。通俗来讲，看到人家风光，没有看到人家背后受罪的时候。往往一窝蜂跟去的时候就会发现全是坑，而且
“此去华山一条道”，满满的全是竞争对手。因此我们做这个排行的初衷就是为大家梳理一下，哪些行业、哪些板块、哪些领域是什么样的状况，精确的找到自己的优势方向，去做创新和努力。

挑战三：投资盲目

霍华德.马克思说过“投资者们明确达成的广泛共识差不多都是错的”。究其原因是资本在选择大数据项目、企业的时候，由于没有客观的评价标准，同时也缺乏对产业链的整体认知，导致投资市场追逐热点，存在一定的盲目性，大大降低了资本对大数据行业发展的正向推动力。

挑战四：监管的盲目性

目前，监管层很难对大数据企业和机构进行有效的监管以及正确引导，要为大数据发展打造一个良性的生态环境就比较困难。其核心原因是对大数据企业的识别评价缺乏标准和规范。

挑战五：大数据项目建设盲目

由于人才缺乏、大数据咨询服务还没有发展起来等原因，用户很难对大数据项目有全面的认识，容易受到厂商的左右，导致建设内容的盲目;由于缺乏对产业的整体认识和大数据企业评价标准、方法，所以在大数据服务商选择上也存在一定的盲目性。

⑺ 我国大数据产业呈现多少个发展特点

（1）产业数据资产化。

（2）产业技术的高创新性。

（3）产业决策智能化。

（4）产业服务个性化。

⑻ 2017年大数据产业将迎来哪些变化

2017年大数据的变化个人认为将主要在如下几点：
1.物联网(IoT)
公司日益期望从所有数据中获得价值，企业组织将不得不改动技术，以便与物联网数据衔接起来。这在数据治理、标准、健康保障、安全和供应链等方面带来了无数新的挑战和机遇。
物联网和大数据是同一枚硬币的两面，数十亿与互联网连接的“物件”将生产大量数据。然而，这本身不会引发另一场工业革命，不会改变日常的数字化生活，也不会提供拯救地球的预警系统。来自设备外部的数据才是企业让自己与众不同的方面，结合上下文来捕获和分析这种类型的数据为公司带来了新的发展前途。
2.深度学习
深度学习主要用于从大量未标记/未监督的数据当中学习，因而对于从大数据中提取有意义的标识和模式颇具吸引力。比如说，它可以用来识别许多不同类型的数据，比如视频中的形状、颜色和对象，或者甚至是图像中的猫，就像谷歌研制的一个神经网络在2012年所做的那样。因此，企业可能会看到更多的注意力投向半监督式或未监督式训练算法来处理进入的大量数据。
3.内存中分析
不像常规的商业智能(BI)软件对存储在服务器硬盘上的数据运行查询，内存中技术查询的是载入到内存中的信息，这可以通过减少或甚至消除磁盘输入/输出瓶颈来显著提升分析性能。就大数据而言，正是由于TB级系统和大规模并行处理，让内存中分析技术更令人关注。
在现阶段，大数据分析的核心其实是发现数据。要是没有毫秒级延迟，面对数百万次/数十亿次的迭代，运行迭代以查找数据点之间的关联就不会成为现实。在内存中处理的速度比磁盘上处理要快三个数量级。
4.云计算
混合云和公共云服务越来越受欢迎。大数据成功的关键是在弹性基础设施上运行(Hadoop)平台。我们会看到数据存储和分析趋于融合，带来新的更智能的存储系统，它们将经过优化，用于存储、管理和排序庞大的PB级数据集。展望未来，我们可以预计会看到基于云的大数据生态系统将继续迎来发展，不仅仅局限于“早期采用者”。
5.Apache Spark
Apache Spark在点亮大数据。流行的Apache Spark项目提供了Spark Streaming技术，通过主要采用一种在内存中微批量处理的方法，近实时地处理数据流。它已从Hadoop生态系统的一部分，变成许多企业青睐的一种大数据平台。