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您现在的位置 首页 -- 大数据发展的机遇和困境
发布时间:2014-11-13
来自: 36大数据

大数据发展的机遇和困境

——摘自2014中国大数据发展分析报告

   1、大数据迎来大发展的机遇

  大数据的快速发展,使它成为IT领域的又一大新兴产业。据中央财经大学中国经济管理研究院博士张永力估算,国外大数据行业约有1000亿美元的市场,而且每年都以10%的速度在增长,增速是软件行业的两倍。我国2012年大数据市场规模大约4.7亿元,2013年增速将达到138%,达到11.2亿元,产业发展潜力非常巨大。

  1)政府积极介入推动

  2009年,联合国启动“全球脉动计划”,借大数据推动落后地区发展。2012年1月,世界经济论坛年会把“大数据、大影响”作为重要议题。美国从开放政府数据、开展关键技术研究和推动大数据应用三方面布局大数据产业。美国在开放政府上非常积极,通过Data.gov开放37万个数据集,并开放网站的API和源代码,提供上千个数据应用。除了推动本国政府数据开放,美国倡导发起全球开放政府数据运动,已有41个国家响应。美国政府还投资两亿美元促进大数据核心技术研究和应用,把大数据放在与集成电路、互联网同等重要的位臵,从国家层面推进。

  2)资本市场也对大数据钟爱有加

  2012年4月,大数据分析公司Splunk高调宣传大数据,引发投资者关注。12月初,为企业市场提供Hadoop解决方案的创业公司Cloudera获得6500万美元融资,估值约为7亿美元。近期,高盛联席主席斯科特。斯坦福说:“投资大数据及其运用回报率最高”。大数据领域的企业并购热度也在上升,单笔平均并购金额方面,大数据超过云计算位居IT领域榜首,在总并购额上也位居第二。

  3)人才需求巨大

  据一家国际咨询公司,盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万,缺口14万—19万人;需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万,这方面的人才缺口更大。中国是人才大国,但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。

  4)各方积极参与

  大数据的火爆,也带动了国内学术界、产业界和政府对大数据的热情。2011年以来,中国计算机学会、中国通信学会先后成立了大数据委员会,研究大数据中的科学与工程问题,科技部的《中国云科技发展“十二五”专项规划》和工信部的《物联网“十二五”发展规划》等都把大数据技术作为一项重点予以支持。

  其中工信部发布的物联网“十二五”规划上,把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来,其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析,这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程,包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术,也都与“大数据”密切相关。

  应用方面,中国三大通信运营商都在结合自身业务情况,积极推进大数据应用工作,并取得了较好的进展。电子商务企业阿里巴巴提出要做中国数据分析第一平台,通过掌握的企业交易数据,借助大数据技术自动分析判定是否给予企业贷款,全程不会出现人工干预。据透露,截至目前阿里巴巴已经放贷300多亿元,坏账率约0.3%左右,大大低于商业银行。

  研发企业方面,我国能够处理大数据的企业并不是很多。北京永洪科技在这方面做的不错。永洪科技在大数据、分布式计算、数据分析等领域具备核心竞争力、自主创新并拥有多项发明专利。推出的Z系列产品在大数据的应用分析中在国际上也是领先的。

  大数据的热潮触发了一场思想启蒙运动,使得“大数据是资产,不是包袱”、“要拿数据说话”等观念逐步深入人心,改变了以往不重视数据积累,不相信数据分析等认识。有了这种思维模式的改变,大数据的应用就有了希望。

  2、大数据落地面临的困难

  应该说,全球来看,对大数据认识、研究和应用还都处于初期阶段。特别是对我国来说,大数据真正落地,还需要迈过三道坎。

  1)数据是否足够丰富和开放

  丰富的数据源是大数据产业发展的前提。而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧,每年新增数据量仅为美国的7%,欧洲的12%,其中政府和制造业的数据资源积累远远落后于国外。就已有有限的数据资源来说,还存在标准化、准确性、完整性低,利用价值不高的情况,这大大降低了数据的价值。

  同时,我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证,系统之间缺乏统一的标准,形成了众多“信息孤岛”,而且受行政垄断和商业利益所限,数据开放程度较低,以邻为壑、共享难,这给数据利用造成极大障碍。制约我国数据资源开放和共享的一个重要因素是政策法规不完善,大数据挖掘缺乏相应的立法,无法既保证共享又防止滥用,一方面欠缺推动政府和公共数据的政策,另一方面数据保护和隐私保护方面的制度不完善抑制了开放的积极性。因此,建立一个良性发展的数据共享生态系统,是我国大数据发展需要迈过去的第一道砍。

  2)是否掌握强大的数据分析工具

  要以低成本和可扩展的方式处理大数据,这就需要对整个IT架构进行重构,开发先进的软件平台和算法。这方面,国外又一次走在我们前面。特别是近年来以开源模式发展起来的Hadoop等大数据处理软件平台,及其相关产业已经在美国初步形成。

  而我国数据处理技术基础薄弱,总体上以跟随为主,难以满足大数据大规模应用的需求。如果把大数据比作石油,那数据分析工具就是勘探、钻井、提炼、加工的技术。我国必须掌握大数据关键技术,才能将资源转化为价值。应该说,要迈过这道坎,开源技术为我们提供了很好的基础。

  3)管理理念和运作方式能否适配数据化决策

  大数据开发的根本目的是以数据分析为基础,帮助人们做出更明智的决策,优化企业和社会运转。哈佛商业评论说,大数据本质上是“一场管理革命”。大数据时代的决策不能仅凭经验,而真正要“拿数据说话”。因此,大数据能够真正发挥作用,深层次看,还要改善我们的管理模式,需要管理方式和架构的与大数据技术工具相适配。这或许是我们最难迈过的一道坎了。

 
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