
大数据产业遭遇垄断:拿数据的多贡献数据的少
在技术的推动下,大数据已不仅仅是一种应用工具,而是撬动经济增长的“生产力”,催生了体量巨大的新兴产业。业内专家指出,大数据已成为支撑社会有效运行的战略资源。目前我国亟须在数据融合、立法、安全方面完善顶层设计,为大数据产业的健康发展奠定基础。
大数据催生新兴业态
近年来中国大数据产业不断向纵深发展。一方面,产业初具规模。据易观国际统计,2015年我国大数据市场规模达102亿元,2017年有望达到170亿元。另一方面,大数据孕育了诸多新兴业态,激发了不同行业的活力。券商申万宏源的报告分析称,10年后大数据产业可撬动万亿元级的GDP发展。目前,大数据推动下势头强劲的当属三大领域:人工智能、大数据交易、智慧城市建设。
香港科技大学计算机科学及工程学系主任杨强表示,人工智能概念冷寂多年,近年来异军突起,是由于移动互联网的发展产生了大量数据,为人工智能发展的算法训练提供了条件。
目前,各类数据尚未充分融合,因此诞生了大数据交易的业态以满足这一市场需求。北京、贵州、武汉、西安等地相继建立了大数据交易平台。目前,规模较大的是北京和贵阳的交易平台。
2008年,IBM提出“智慧地球”理念,引发了中国智慧城市建设的热潮。大数据带动的智慧城市市场涵盖交通、旅游、医疗、教育等领域。在交通方面,打车软件使用量、使用频率远远超过此前出租车预约服务平台,其运作原理就是供需大数据的优化分配。在旅游景区管理方面,全国多个景点已经采用了电信运营商数据监控人流分布,避免人流密集导致的危险事件。
“前瞻产业研究院”估计,“十三五”期间,在移动互联网发展、大数据产业支持的情况下,智慧城市市场规模有望达4万亿元。
三重力量推动经济增长
如今,大数据不仅是经济“富矿”,更是战略资源。国务院去年印发的《促进大数据发展行动纲要》明确指出,数据已成为国家基础性战略资源。“十三五”规划纲要更是利用一章专门阐述了实施国家大数据战略的思路。
中国社会科学院信息化研究中心秘书长姜奇平表示,应从战略高度理解大数据对于经济增长的意义。
首先,大数据为创业创新提供了机遇。据业内估算,全国的大数据公司已超过了500家,分布在北京的最多,贵阳、武汉等推动大数据产业的城市也是创业重镇。根据大数据研究机构“数据猿”统计,2016年上半年,全球大数据行业共计发生157起投融资事件,中国发生了97起,超过总量的一半。
大数据分析服务公司神策数据创始人兼CEO桑文锋告诉记者,大数据创业之所以火热,一方面是由于技术条件成熟,另一方面是在经济转型升级的情况下,企业增长压力陡升,希望借助数据精准营销、高效生产。
其次,大数据为欠发达地区创造了赶超契机。以贵州为例,经济并不发达,却是首个获批建设国家级大数据综合试验区的地区。今年贵州省政府工作报告明确提出“把大数据作为全省‘弯道取直’、后发赶超的战略引擎。”
贵州省政府提供的数据显示,贵州省如今共有大数据电子信息产业企业1849家,今年上半年新增664家,同比增长60.92%。今年上半年,大数据核心业态、关联业态、衍生业态共实现产值868.89亿元。河北张家口也大力支持大数据产业,打造了京北云谷大数据管理基地、张北云联数据中心等大数据基地。
第三,大数据助力政府治理能力的提高,客观上为经济增长减少了阻力、提供了“润滑剂”。如天津建成运用大数据的智慧型“审计监督一张网”管理系统,实现对财政资金和公共资金等的实时监督;咸阳市政府和亚信数据公司合作,建立了识别诈骗获取医保行为的模型,2015年为咸阳政府节省了3000万元的财政开支。
产业健康发展需完善顶层设计
大数据虽然对经济发展而言意义重大,然而产业刚刚起步,仍有诸多挑战。
首先,企业“垄断”数据现象突出。BAT三大巨头凭借其固有的互联网优势,掌握了大量的数据。根据易观国际数据显示,阿里和腾讯的第三方支付服务占据了中国市场的九成。但BAT体系并不开放,如高德地图被阿里巴巴收购之后,不再向外界公开开放地图数据。国家工商总局也曾表示,个别互联网巨头不愿配合监管分享数据。
其次,数据非法交易猖獗。山东出现两起针对高校新生的电信诈骗案,便涉及数据非法交易利用。除了传统的非法数据兜售外,借助技术手段盗取信息的现象日益增多。记者发现,不少网站都出售“移动终端信息采集仪”,利用无线技术快速提取手机电话簿、通信记录、短消息等数据。
第三,数据“孤岛”林立、融合困难。政府与企业都面临这一难题。“拿走数据的多,贡献数据的少。”贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿表示,不少企业以保护商业机密或节省数据整理成本等为理由,不愿意交易自身数据。部分政府部门也缺乏数据公开的动力,有的是因“懒政”而让数据沉睡,有的则是利用数据已经开展商业化应用,因此不愿共享。北京市经信委自2013年起推动建设北京市政务数据资源网,至今仍有多家政府部门不配合提供数据。
第四,相关法律体系尚不健全。对于个人数据隐私保护、数据权属、政府数据公开等问题,尚无明确规定,基本处于监管缺失的状态。中国政法大学传播法中心研究员朱巍介绍,目前对个人数据的保护,大多依照2012年通过的“关于加强网络信息保护的决定”,远不能应对实际需求。王叁寿表示,数据交易平台在运行中也有数据权属不明的困惑,期待法律明确交易规则和红线,让企业有法可依。
第五,大数据产业对外技术依赖现象严重,安全堪忧。中国工程院院士邬贺铨表示,发达国家,尤其是美国,大数据产业链非常完整,软硬件能力均领先全球。而中国在芯片、硬件、云计算等方面则较为薄弱,芯片尤其依赖进口,或成为未来产业掣肘。
业内人士建议,我国应加强顶层设计,完善立法,规范数据交易行为,鼓励数据互联互通,将数据公开共享纳入政府部门考核,同时加大力度攻坚克难,在芯片、云计算等大数据的关键领域取得突破,建成健康、安全的大数据产业环境。记者 王晓洁 王新明
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28