我国大数据产业的发展展望

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2018年中国行业上演着冰与火之歌。一方面，随着互联网、大数据、人工智能等现代信息技术不断突破，大数据产业蓬勃发展。尤其在传统（实体）经济与数据经济深入融合的背景下，电商、医疗、教育、媒体、政务等成熟领域大数据产业落地步伐一日千里。另一方面，欧盟《通用数据保护条列》（General Data Protection Regulation, GDPR）于2018年5月25日正式生效，该条例被称为史上最严的个人数据保护法案，其处罚力度之重虽远在欧洲但对全球及国内数据市场引发不少震动。2019年，经历了数据安全风波与高速发展的中国大数据行业又将迎来国家和地方的双重政策推动、各领域应用需求不断增长以及生态体系不断完善等重大机遇，企业如何紧抓机遇同时创造机遇，突破障碍，实现“弯道取直与换轨”，已经成为关系到所有企业，尤其是传统制造业企业生存与发展的焦点问题。

一、我国大数据产业发展面临巨大挑战

一是大数据过度使用引起广泛重视。2018年以来，我国因过度使用大数据引发的热点新闻事件屡屡出现，主要包括：一是，利用打通数据关联用户各类信息带来重大安全隐患；二是，利用大数据进行用户画像导致的用户歧视现象屡见不鲜；三是，部分创意产业过分依赖大数据进行决策判断导致创新能力明显削弱；四是，企业间的违规个人数据流通引发信息泄露恐慌；五是，利用大数据进行内容推荐带来潜在隐患。

二是我国数据治理法律法规尚不完善。目前我国对政府部门、企业及其他组织保障数据安全的主体责任、具体要求缺乏系统性的法律认定。同时，我国尚未制定专门的个人信息保护法。此外，我国现有法律对当前日益繁荣的数字经济领域中数据共享、交易相关问题缺少明确规定，数据所有权、数据资产保护等法律问题的内涵和外延仍处于理论探索阶段，滞后于当前数据驱动型经济发展的法律保障需求。

三是传统企业数字化转型仍处于起步阶段。目前制造业等传统行业企业面临营收增长减速，盈利水平不断下降的巨大压力。制造业需以数字转型带动运营绩效提高已经成为业界的共识，但受限于传统的封闭式软件思维影响以及行业标准缺失，部分企业对数据安全问题仍持审慎态度。再加之业界并未对如何实现这一转型达成共识，在缺乏行业标准的情况下，企业在数据如何驱动业务发展、如何评估数据应用价值上仍面临困惑。据埃森哲研究显示，目前只有7%的中国企业数字化转型成效显著。

二、企业布局大数据的关键要素

当前，国家大数据战略实施已经到了落地的关键时期，大数据技术产业创新发展、大数据与实体经济深度融合、以及大数据安全管理与法律规制等方面都进入了攻坚阶段，未来大数据时代背景下数据资产管理升级显现，企业成功实践大数据转型亟待突破以下壁垒。

一是实现企业数据打通是发挥数据价值的首要条件。就大数据应用而言，数据单点分析价值有限，打通后的全局数据才能发挥根本价值。真正做到数据打通需涵盖以下四类数据：第一类经营类数据，如CRM、ERP等；第二类社会类数据，如企业运营、活动中产生的数据；第三类日志类数据，如用户的浏览足迹；第四类为企业外围数据，如行业第三方数据等。此外，企业数据打通不仅限于单纯的数据交换，还应结合数据和业务系统整合整体数据解决方案。

二是数据风险控制成为大数据应用的重要节点。伴随着大数据产业的快速发展，大数据安全威胁日益增多，数据泄露、数据买卖、数据被盗等事件频频发生。一般企业由于缺乏数据安全管理顶层设计和统一协调管理，控制风险的能力很难跟上风险提高的速度。目前非大数据企业纷纷布局，聚焦管理框架与技术实践标准化，创新打造第三方桥梁性平台，开展大数据管理咨询服务，通过整个工艺流程数据的分类分级去攻克数据安全问题。在核心数据的处理上，基本采用宏观上核心业务数据上私有云，外围数据上的方式进行区隔。

三是大数据产品为企业发展注入新动能。未来真正颠覆传统企业的不是产品数字化，更有可能是数据产品。举例说明，今后消费者对产品需求进一步向“定制”化发展。对照企业需提升两方面能力：第一提供定制化的能力，第二对接消费者的能力。未来每一件产品，在生产之前就知道它的顾客是谁。柔性化生产=IT系统+管理优化（TPS+TOC）+设备（柔性化设备）+技术（互联网加大数据技术）+人才（复合型人才），在B2B—B2C—C2C—C2B—C2F（消费者对工厂）的趋势中，以互联网为基础、由消费者直接驱动、通过柔性化生产实现个性化定制。

三、大数据产业未来发展模式探讨

大数据产业已经从野蛮生长阶段走进了稳健增长阶段，下一步如何引导产业进入有序、健康的发展快车道，是业界普遍关注的问题。经业内专家讨论提出，保障大数据产业发展应从以下几点入手：

1. 规范数据交易模式

大数据作为未来商业的基础设施，几乎涉及到国计民生的所有行业，应以提升效率和保障安全为基础考量，尤其是数据交易的模式、范围和内容等亟待规范。考虑到国内大数据发展情况，当前首要问题是打击一小部分滥用用户数据，和无视数据安全的企业行为。但从整个行业发展来看，建议国家给企业一个相对灵活宽松的环境，在安全合规的基础上，宽松的环境更利于行业发展。

2. 积极树立数据应用成熟行业标杆

深入挖掘数据应用的成熟行业标杆企业，引导其开放数据应用方法和案例，为行业树立发展示范。以数据应用比较成熟的电商领域为例，先由头部企业围绕电商生态进行数据技术与应用探索，沉淀出可供借鉴的方法论。在此基础上，建议从政府层面加以引导，将其转化为全行业通用的标准，为行业内数据应用提供范本。

3. 探索新的数据应用模式

在保障数据安全下探索新的数据应w用模式，充分利用、AI、大数据技术等融合优势，发挥大数据势能与价值。例如，通过建设数据服务的云端生态市场，实现企业对核心数据的管控，以及在安全环境下的多方数据源的有效融合，充分利用云计算的高弹性高吞吐等底层技术优势，实现一站式的数据计算、存储、管理与应用，最大化发挥数据价值。

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