解讀中國大數(shù)據(jù)發(fā)展的10大趨勢和5大挑戰(zhàn) - 全文

　　近日，首席數(shù)據(jù)官聯(lián)盟在京發(fā)布了2016年《中國大數(shù)據(jù)企業(yè)排行榜》。本次發(fā)布的《中國大數(shù)據(jù)企業(yè)排行榜》由北京大學(xué)電子政務(wù)研究院、中國新一代IT產(chǎn)業(yè)推進聯(lián)盟共同指導(dǎo)，由首席數(shù)據(jù)官聯(lián)盟專家組依據(jù)大數(shù)據(jù)企業(yè)評價指標(biāo)體系對國內(nèi)大數(shù)據(jù)企業(yè)進行綜合評定。

　　與此同時專家組還總結(jié)出了中國大數(shù)據(jù)發(fā)展的10大趨勢和5大挑戰(zhàn)。首席數(shù)據(jù)官聯(lián)盟發(fā)起人、中國新一代IT產(chǎn)業(yè)推進聯(lián)盟技術(shù)分委會秘書長魯四海做了精彩解讀。魯四海為我們分析了中國大數(shù)據(jù)發(fā)展的10大趨勢和5大挑戰(zhàn)，以下是現(xiàn)場實錄：

　　趨勢一：首席數(shù)據(jù)官開始崛起

　　隨著企業(yè)努力克服由變化帶來的沖擊，同時需要立足于數(shù)字化時代與競爭對手進行對抗，相信將有更多企業(yè)將關(guān)注重點放在新的高管職位——首席數(shù)據(jù)官（簡稱CDO）身上，而這類角色也將成為推動業(yè)務(wù)發(fā)展戰(zhàn)略的中堅力量。國內(nèi)企業(yè)陸陸續(xù)續(xù)開始設(shè)置首席數(shù)據(jù)官，有的企業(yè)已經(jīng)設(shè)置了專職數(shù)據(jù)部門。

　　趨勢二：可視化推動大數(shù)據(jù)平民化

　　無代碼編寫要求的應(yīng)用已經(jīng)成為企業(yè)需要重視的一種可行方案，旨在簡化業(yè)務(wù)用戶獲取所需信息的流程。越來越強大的可視化工具將成為業(yè)務(wù)人員能夠參與到大數(shù)據(jù)分析發(fā)揮其主觀能動性的橋梁，可視化的發(fā)展為IT能力較弱的企業(yè)提供了應(yīng)用大數(shù)據(jù)的一個有效途徑。舉個例子來說，給大家一張全國各省網(wǎng)民占比的表格，讓大家在5秒內(nèi)找出前三和倒數(shù)第三，估計是很難的，但是如果是給大家一個柱形圖，估計一眼就看出來了。

　　趨勢三：智能化嵌入

　　主要體現(xiàn)在兩個方向，一是各類企業(yè)應(yīng)用程序越來越多地直接嵌入分析能力，而且功能在不斷地完善品。二是各種智能設(shè)備中“云+端”的大數(shù)據(jù)分析處理能力嵌入。比如現(xiàn)在每個手機上都會有個語音助手，它背后是大數(shù)據(jù)的平臺的支撐。目前已經(jīng)出爐的相當(dāng)方案包括機器人、自動駕駛車輛、虛擬個人助手以及智能顧問等等，未來的我們所接觸到的設(shè)備都會遷入大數(shù)據(jù)的分析處理能力。

　　趨勢四：機器學(xué)習(xí)迎來上揚態(tài)勢

　　未來，機器學(xué)習(xí)將成為“數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)測分析工作的必要前提”。許多企業(yè)已將先進機器學(xué)習(xí)技術(shù)視為最重要的未來戰(zhàn)略趨勢。原因是大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展一定是解決更多的實際問題，解決實際問題需要依靠更完善的算法模型，而這些正是機器學(xué)習(xí)的用武之地。

　　趨勢五：開源應(yīng)用加速

　　Hadoop生態(tài)的熱度依舊不減，Spark正快速崛起。基于開源技術(shù)的解決方案也越來越完善，應(yīng)用也越來越普及。基于開源的人才隊伍也在迅速壯大。開源讓更多的企業(yè)、組織能夠快速的、低成本的邁進大數(shù)據(jù)這個門檻兒，快速的去嘗試做些實驗，進入到這個領(lǐng)域。

　　趨勢六：數(shù)據(jù)服務(wù)逐漸形成規(guī)模

　　我認(rèn)為有三個原因：一是我們不可能都做數(shù)據(jù)的礦工，沒必要做重復(fù)勞動。二是數(shù)據(jù)未來一定是多維度的整合，這樣才會產(chǎn)生最大的價值。但是多維度的整合就會有數(shù)據(jù)交易，交易的實質(zhì)是服務(wù)，數(shù)據(jù)服務(wù)能比較好地解決安全、速度、時效等問題，而且是直接面向業(yè)務(wù)問題的，更能帶動大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展。三是越來越多的企業(yè)利用自己擁有的數(shù)據(jù)進行上層應(yīng)用開發(fā)，提供增值的數(shù)據(jù)服務(wù)，如用戶賬號安全檢測、用戶可疑行為識別等。

　　趨勢七：算法市場的興起

　　我們知道數(shù)據(jù)本身沒有意義、不會有價值。它的價值在于把一些數(shù)據(jù)通過一定的算法模型進行分析之后能夠解決某一個或者某一類的問題。但是法的開發(fā)難度非常大，隨著時間推移企業(yè)將意識到很多算法與其自行開發(fā)，不如通過市場購買，而后直接向其中添加數(shù)據(jù)即可。

　　趨勢八：互聯(lián)網(wǎng)、金融、健康保持熱度，智慧城市、企業(yè)數(shù)據(jù)化、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將成為新的增長點

　　互聯(lián)網(wǎng)、金融、健康領(lǐng)域依然是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的前沿領(lǐng)域。同時智慧城市大數(shù)據(jù)應(yīng)用越來越多，智慧城市已經(jīng)進入高速成長期，大數(shù)據(jù)是智慧城市建設(shè)的核心內(nèi)容之一，比如智慧城市的運營中心它的一個落腳點也是在大數(shù)據(jù)的融合和利用上面。隨著企業(yè)數(shù)據(jù)化發(fā)展，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)雛形已現(xiàn)，基于產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用正快速發(fā)展，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在很多地方已經(jīng)開始試點，把一個產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)數(shù)據(jù)整合在一起去優(yōu)化這個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。自建大數(shù)據(jù)平臺或采購?fù)獠繑?shù)據(jù)服務(wù)提升自身競爭力已成為共識，越來越多的企業(yè)進行實施階段。

　　趨勢九：大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)呈現(xiàn)海歸潮

　　很多大數(shù)據(jù)企業(yè)創(chuàng)始團隊成員都有海外背景，隨著國內(nèi)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展，選擇回國創(chuàng)業(yè)的高端人才越來越多。將國外先進的技術(shù)與國內(nèi)龐大的市場相結(jié)合，被普遍看好。比如PTmind（北京鉑金智慧網(wǎng)絡(luò)科技有限公司）是由海歸鄭遠(yuǎn)博士與薛理偉博士共同創(chuàng)建的市場營銷大數(shù)據(jù)智能檢測平臺公司，公司目前服務(wù)于全球5萬多家企業(yè);Gausscode Technology（北京高科數(shù)聚技術(shù)有限公司）由海歸程杰博士在美國創(chuàng)立的一家提供大數(shù)據(jù)應(yīng)用，智能可視化和決策平臺的企業(yè);Taste Analytics（北京斯圖飛騰科技有限公司）由海歸汪曉宇博創(chuàng)在美國創(chuàng)立的實時動態(tài)、圖像可視化兼具非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析能力的綜合智能數(shù)據(jù)分析企業(yè)……

　　趨勢十：產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐漸完善，產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)作持續(xù)升溫，“瀚沙現(xiàn)象”出現(xiàn)

　　《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》驅(qū)動產(chǎn)業(yè)生態(tài)快速發(fā)展，產(chǎn)業(yè)分工也越來越細(xì)，技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)的整合越來越重要。通過聯(lián)盟形式進行技術(shù)融合、服務(wù)整合是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)作的重要方式，包括首席數(shù)據(jù)官聯(lián)盟在內(nèi)的聯(lián)盟得到快速地發(fā)展。同時，我們也注意到大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)作已經(jīng)出現(xiàn)了更深度整合的模式——超級合資公司模式，代表性的就是今年成立的瀚沙科技，由大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈不同環(huán)節(jié)的8家知名企業(yè)共同投資成立，旨在實現(xiàn)技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)的深度整合，打造一站式的大數(shù)據(jù)解決方案，業(yè)界稱為“瀚沙現(xiàn)象”出現(xiàn)。

　　挑戰(zhàn)一：大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展良莠不濟

　　我國大數(shù)據(jù)仍處于起步發(fā)展階段，在“萬眾創(chuàng)新，大眾創(chuàng)業(yè)”的大環(huán)境下，大量的大數(shù)據(jù)企業(yè)不斷涌現(xiàn)，但企業(yè)發(fā)展良莠不濟。

　　挑戰(zhàn)二：大數(shù)據(jù)創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)盲目

　　企業(yè)在創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)過程，由于缺乏對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的認(rèn)識，出現(xiàn)許多跟風(fēng)扎堆的情況，沒有有效發(fā)揮自身優(yōu)勢，造成巨大的資源浪費。創(chuàng)新的時候，我們往往會看到一些標(biāo)桿出來。通俗來講，看到人家風(fēng)光，沒有看到人家背后受罪的時候。往往一窩蜂跟去的時候就會發(fā)現(xiàn)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(yè)、哪些板塊、哪些領(lǐng)域是什么樣的狀況，精確的找到自己的優(yōu)勢方向，去做創(chuàng)新和努力。

　　挑戰(zhàn)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(shù)據(jù)項目、企業(yè)的時候，由于沒有客觀的評價標(biāo)準(zhǔn)，同時也缺乏對產(chǎn)業(yè)鏈的整體認(rèn)知，導(dǎo)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(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展的正向推動力。

　　挑戰(zhàn)四：監(jiān)管的盲目性

　　目前，監(jiān)管層很難對大數(shù)據(jù)企業(yè)和機構(gòu)進行有效的監(jiān)管以及正確引導(dǎo)，要為大數(shù)據(jù)發(fā)展打造一個良性的生態(tài)環(huán)境就比較困難。其核心原因是對大數(shù)據(jù)企業(yè)的識別評價缺乏標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。

　　挑戰(zhàn)五：大數(shù)據(jù)項目建設(shè)盲目

　　由于人才缺乏、大數(shù)據(jù)咨詢服務(wù)還沒有發(fā)展起來等原因，用戶很難對大數(shù)據(jù)項目有全面的認(rèn)識，容易受到廠商的左右，導(dǎo)致建設(shè)內(nèi)容的盲目;由于缺乏對產(chǎn)業(yè)的整體認(rèn)識和大數(shù)據(jù)企業(yè)評價標(biāo)準(zhǔn)、方法，所以在大數(shù)據(jù)服務(wù)商選擇上也存在一定的盲目性。