大數據產業內涵是？發展趨勢一覽

1.大數據產業內涵

大數據產業在每階段發展的側重點不同，整個產業雖然以數據資源為核心，但更多的是在挖據數據資源所涵蓋的經濟價值。因此大數據產業可以從以下三方面來理解：

第一是產業的內涵與外延。任何產業中其企業實體所從事的經濟活動都存在著一些共同的屬性。就其產業內涵而言，大數據產業主要是指數據資源的收集、價值的深度挖掘、組織管理及應用;就其產業外延而言，大數據產業體系中的企業通過具體的經濟活動進行數據創新，并且將數據創新應用到商業活動中，轉變傳統的商業模式，促使大數據產業與其他產業的融合發展，進而形成產業化。在此產業化過程中，不僅可以促進大數據產業發展模式的創新，而且可以推動其他產業的轉型發展。因而，大數據產業與傳統產業是一種競爭與合作的關系，而不僅僅是競爭關系。

第二是產業的整體構成。任何產業都應有不同的產業鏈來構建完整的產業體系。而大數據產業中，根據數據價值實現模式，其產業體系可分為三層，分別是前期數據資源的搜集分析層、中期數據資源的開發管理層及后期數據資源價值的應用服務層。在其產業體系中，每個產業階段都需要信息基礎設施、軟件及技術等支持服務。

第三是產業的市場化。任何產業都應有相應的市場需求與最終用戶。大數據產業的最終用戶是政府、企業和個人。從政府這一角度講，對大數據的應用主要集中在政府治理、城市建設、交通治理等公共領域，有助于政府部門提供其治理水平、降低城市管理成本;從企業這個角度講，大數據的應用領域主要包括產品研發設計、生產運作管理、供應鏈管理等。在此過程中，企業可以及時地了解產品的市場需求，適時調整企業的營銷方案，進而以最小成本獲得最優的收益;從個人這個角度講，大數據的應用領域主要包括居民生活、交通、旅游等方面，在此發展下，居民可以更便捷、高質的享受智能化生活，進而提高整體生活水平。

2.大數據產業的發展趨勢

趨勢一、“技術創新+標準完善”是解決大數據“5v”特性難題的關鍵

自2005年開源大數據項目Hadoop誕生開始，大數據技術持續演變迭代，出現了Storm、Spark等廣受應用的開源項目，并一直主導著大數據技術的發展方向和創新模式?，F階段我國大數據技術在數據采集、存儲、清洗、分析、可視化等偏應用層的技術領域取得顯著進展，但在大數據基礎理論、核心算法、關鍵軟件層面較發達國家仍存在明顯差距。

大數據具有容量大、類型多、速度快、精度準、價值高等“5V”特性。大數據發展進入新的階段，亟需解決大數據“5V”特性下面臨的數據處理難題，并進一步釋放數據價值。

趨勢二、“交易中心提質+頂層規劃細化”將是破解數據交易難題的關鍵

自2014年我國最早的3家數據交易機構建立以來，目前已有40多家數據交易機構先后成立，但同時也有不少機構停止業務。2020年4月，中共中央、國務院發布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，全國各地開啟了新一輪的數據交易市場建設熱潮，2021年和2022年先后有15家機構成立。2021年11月，上海數據交易所成立，旨在建設國家級數據交易所，引領全國數據交易發展，這標志著我國數據交易市場的發展進入新的階段。推動數據交易機構發展和升級，將有力助推數據交易難題破解。

趨勢三、全國統一數據要素市場正在加快培育和建設

2021年以來全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐建設加快實施，利于數據跨區域和大規模存、算、取、用等。自2021年9月1日起施行的《數據安全法》明確了數據利用和交易各方的行為邊界和責任義務，其中第三十三條對數據交易中介服務機構的基礎行為進行了規定，這從國家層面為國內數據安全合規交易提供了法律依據和保障。

趨勢四、大數據融合應用重點轉變為實體產業和民生服務

產業數字化轉型是大勢所趨，這也為大數據發展帶來豐富的應用場景，大數據與實體產業深度融合將具有廣闊的市場空間和前景。未來我國產業持續優化升級，大數據與各產業融合步伐不斷加快、融合深度不斷加強，各細分產業應用場景的拓展和深入挖掘，將推動實體產業和民生服務更深層次、更大范圍應用數據變革現有業務模式。

趨勢五、數據+平臺，協同驅動工業發展模式數據化變革

工信部連續發布工業互聯網和工業大數據相關政策，2020年4月，發布《關于工業大數據發展的指導意見》，提出要加快數據匯聚、推動數據共享、深化數據應用、完善數據治理、強化數據安全、促進產業發展等;2021年11月，發布《“十四五”信息化和工業化深度融合發展規劃》，提出不斷拓展軟件在制造業各環節應用的廣度和深度，打造軟件定義、數據驅動、平臺支撐、服務增值、智能主導的新型制造業體系。

趨勢六、隱計算呈現多元化發展趨勢，將在金融、政務等領域落地應用

隱私計算是面向隱私信息全生命周期保護的計算理論和方法，其在保證數據擁有者的權益安全及隱私的前提下，對數據進行分析計算，能夠保證數據在流通過程中的“可用不可見”。隱私計算是數據安全流通的關鍵技術，國內從2018年開始，隱私計算進入快速發展期，許多大數據、人工智能、區塊鏈、數據安全企業紛紛入局。

在政務領域，使用隱私計算技術融合政府和企業數據進行聯合統計、聯合建模，推進政務數據開放共享，幫助政府精準施策，推動數據交易，讓政府部門掌握的數據在保證安全的前提下，最大限度服務社會。

在醫療領域，利用隱私計算技術可實現醫學數據跨機構安全匹配、安全統計、安全分析，從而助力醫學聯合科研、基因關聯分析、跨國聯合研究和影像深度分析等。

在互聯網領域，通過打通不同企業掌握的用戶數據，可以建立更加立體的用戶畫像，制定更加精準的營銷策略;通過聯邦學習豐富數據庫，可構建更加立體的反作弊模型，高效且合規合法識別流量質量，也可對廣告效果聯合歸因分析。

趨勢七、數據分類分級成為保障數據安全的重要手段

2021年《數據安全法》《個人信息保護法》相繼頒布，國家對數據安全合規建設的要求進一步提高，部分企業已經開始著手開發數據合規管理工具，以協助需求方應對監管?！稊祿踩ā窂娬{對數據進行分類分級，數據分類分級是數據安全治理的基礎和首要工作，也是當前數據安全治理的痛點和難點。

趨勢八、構建科學的數據價值評價體系是數據資產化亟需解決的難題

數據資產是指企業在生產經營活動中產生的或者通過外部渠道獲取的，具有所有權或控制權的，預期會給企業帶來經濟利益的數據資源。未來數據資產將會納入會計計量和核算范圍。

當前，數據估值方法包括貨幣估值法和非貨幣估值法，并在少部分行業開始應用，中國南方電網、中國光大銀行等公司發布了相關的數據估值辦法，但未在行業內全面應用，完善的數據估值體系仍需大量探索。

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