1、引言

當前，全球大數據產業日趨活躍，技術演進和應用創新加速發展，各國政府戰略布局和行動不斷推進。我國已形成了一定的應用、技術和產業基礎，面臨難得的發展機遇，但也存在數據、技術、法律環境等一系列問題。如何抓住機遇，將我國擁有的數據資源轉化為經濟發展動力，是當前的緊迫課題。應把握大數據發展的基本規律，加強頂層設計，統籌謀劃大數據應用、關鍵技術研發和擴散、產業培育、數據開放與數據保護、市場監管、法律法規等關鍵布局，系統推進我國大數據發展。

　2、國外大數據發展狀況趨勢

　(1)大數據產業發展極度活躍

　大數據在資本市場大受追捧，成為產業興起的風向標。一方面產業巨頭積極通過研發+ 并購的策略加緊布局大數據產業，僅IBM 一家就收購了30多家大數據公司，未來3 年還計劃再投入145 億美元。微軟、SAP 、EMC、Oracle、Yahoo、Twitter 、沃爾瑪等也都頻頻出手，通過并購增強大數據能力。另一方面，VC也很踴躍，據GP Bullhound、CB Insights 等機構粗略統計，全球2013年大數據融資案數量和額度都比2012年翻了兩番。

　●從產業規模看，大數據還處于發展早期階段

　一般認為，大數據產業包含硬件、軟件和服務3 個部分。據Wikibon公司2014年年初發布的報告，2013年全球大數據相關硬件、軟件和服務市場規模為181億美元，同比增幅長了61% ，增速是同期IT 產業的6倍。預計2017年市場規模將達到470 億美元，年度復合增長率將維持在30%以上。

　●從產業構成看，大數據的硬件定制化和軟件服務化成為明顯趨勢

　硬件和服務成為大數據產業中產值的主角，各占約40% ，大數據軟件只占20% 。在硬件方面，由于大數據往往要追求軟、硬件聯合優化，硬件定制化程度要求很高，以定制化ODM模式生產的服務器占2012年大數據服務器總產值的57% ，2013預計將更高。此外，公共云計算逐步成為企業大數據處理的優先選擇，亞馬遜的彈性MapReduce、谷歌的BigQuery 和微軟的HDI -nsight 等基于云計算的大數據分析服務陸續推出，推動大數據軟件從發展之初就走上了服務化道路。

　(2)互聯網公司引領大數據技術前沿突飛猛進全球來看，大數據技術創新水平極不均衡，少數互聯網公司遙遙領先，技術創新呈3 個階梯。

　●第一梯隊以谷歌為代表，在大數據技術上處于絕對領先地位

　谷歌公司憑借其強大的基礎設施、豐富的數據資源和小步快跑的迭代開發，繼2003—2006年推出GFS 、BigTable 和MapReduce 后，2012—2013年又相繼推出新的“三駕馬車”，即Caffeine、Pregel、Dremel 。谷歌累計發表大數據領域的學術論文2000多篇，為業界輸出了大量原創技術。

　●第二梯隊是Yahoo、Facebook 、Twitter 等一大批互聯網企業

　他們積極利用開源社區，能夠迅速將原創技術與自身的工程實踐相結合，開發了Hadoop等大量開源軟件，極大降低了整個業界進入大數據領域的技術門檻。

　●第三梯隊是IBM 、Oracle 等傳統IT 廠商

　他們能夠在開源技術基礎上進行改進，與行業應用系統緊密結合，快速形成一般企業可直接使用的商用產品。這種技術創新的不均衡狀況在各國普遍存在，特別是在醫療、教育和科研等公共領域的大數據技術相對滯后。

　(3)大數據應用逐漸落地，加速向傳統產業延伸

　●互聯網是大數據應用最深入的領域

　目前，已經產生了搜索、精準廣告、智能推薦等一批成熟的大數據應用模式。搜索引擎自2000年左右誕生時就是典型的大數據應用，其核心要對全球上千億網頁按照權重進行排序，需要強大的底層存儲和計算能力才能支撐，直接催生了MapReduce 等一系列分布式技術。廣告是互聯網當前最主要的商業模式，2010年以來興起的實時競價廣告能夠根據大數據將用戶特征與廣告精確匹配，提供廣告精準程度。利用大數據分析結果開展精準營銷也已經成為電商平臺的標準配置，通過分析用戶數據后向用戶推薦商品，亞馬遜等40% 以上交易是靠個性推薦轉化的。2013年，互聯金融爆發式發展，成為互聯網大數據擁有者向傳統行業延伸的急先鋒。據報道，阿里小額貸款不良貸款率為1.02%，是銀行1/5，成本不到銀行的1/400。

　●互聯網之外，電信業有望成為大數據應用最先落地的領域

　國外主要的電信運營商，如Verizon、Telefonica、NTT Docomo、法國電信和Orange 、Vodafone 和德國電信等都在2012年啟動了大數據相關項目。目前來看，電信運營商運用大數據有對內和對外兩種模式。對內主要是為智能管道提供支持，包括基于用戶、業務及流量分級的多維管控機制，以及精準的客戶分析及自有業務的營銷。對外應用，一方面是面向公共服務的大數據應用，如利用位置和軌跡信息服務社會，為智慧城市提供海量數據預測服務，包括人口流量模型、城市人口流量等。但電信運營商發展大數據應用，還面臨著技術水平、組織架構、管理體制等因素制約。

　●此外，大數據與其他傳統行業結合的案例也越來越多

　零售巨頭沃爾瑪2014年年初表示，他們在大數據上已嘗到了甜頭，例如通過數據分析及時指導庫存調整，將一些店面的業績提升了40% 。制造業也在積極擁抱大數據。GE公司2013年在全球推廣工業互聯網(Industrial Internet)，提出要用“傳感器+ 大數據”構造重塑工業系統，通過數據分析進一步挖掘工業生產降耗增效的潛力。GE預測，到2030年工業互聯網將為中國經濟帶來累計3 萬億美元的GDP增量。相對來說，政府和公共部分雖然已經積累了大量數據，但大數據應用還未找到有效模式。

　3、各國推動大數據的政策取向和舉措

　美、英、日、澳等國家政府高度重視大數據產業發展，自2012年來密集出臺多項專門政策予以支持。從國外政府的舉措來看，政策著力點主要在于開放數據、研發投入和公共部門應用。

　美國政府最為迅速和積極，在上述3 方面大力推進。美國要求聯邦政府數據必須實現開放且要采取標準格式供計算機自動讀取，目前已開放近40萬個數據集和上千個工具。在美國倡導下八國集團也在2013年發表數據開放憲章，共同推動政府高價值數據開放。目前，全球已有60多個國家加入到數據開放行列。2012年，美國還率先推出大數據行動計劃，全面部署大數據關鍵技術研發，支持研發的重點方向是大數據基礎關鍵技術，以及醫療衛生、交通、科研和國土安全等領域的大數據應用技術。此外，美國政府也是大數據的積極使用者，2013年曝光的棱鏡門事件，揭示了美國國家安全部門大數據應用范圍之廣、水平之高、規模之大都遠遠超過人們的想象。NSA、FBI 及CIA 等近兩年大量采購亞馬遜和IBM 的云服務，主要也是用來支撐其大數據應用。

　英國、日本、澳大利亞等國也在積極推動大數據發展。英國將大數據列為戰略性技術，2013年1 月撥款1.89億用于大數據研發，是撥款最多的領域。英國也在積極促進政府和共用領域的大數據應用，2013年5月與李嘉誠基金會宣布聯合投資設立全球首個運用大數據技術的醫藥衛生科研機構。日本政府認為大數據是提升日本競爭力的關鍵，2013年6 月安倍內閣的新IT 戰略——“創建最尖端IT 國家宣言”中闡述了2013—2020年期間以發展開放公共數據和大數據為核心的日本新IT 國家戰略。2013年8 月初，澳大利亞出臺公共服務大數據政策，提出了大數據分析的實踐指南、會碰到的主要障礙以及對數據的登錄和使用等，希望通過大數據分析系統提升公共服務質量，增加服務種類，為公共服務提供更好的政策指導。

　4、我國大數據產業發展情況

　我國大數據發展已進入實際操作階段?；ヂ摼W企業方面，百度、阿里、騰訊三大互聯網公司的大數據處理集群達到5000臺左右，數據存儲規模達到200~1000PB，規模達到世界先進水平；目前，正在打通內部數據系統，構建統一的企業數據倉庫，積極應用大數據改善既有服務，并利用大數據資源和技術開展互聯網金融等跨界融合業務。電信運營企業方面，中國電信提出構建數據共享服務體系，開展深度數據挖掘，最終將數據分析結果引入到應用開發支撐業務發展；中國移動計劃利用其擁有的海量大數據資源，建立數據分析平臺，從而實現營銷服務向“大數據、超細分、微營銷”轉型；中國聯通以移動用戶上網記錄查詢和分析系統為核心整合內部資源，發展定向流量包等創新應用。

　地方政府積極推動大數據發展，2013年以來陸續出臺了推進計劃。上海計劃3 年內選取醫療衛生、食品安全、終身教育、智慧交通、公共安全、科技服務6 個有基礎的領域，建設大數據公共服務平臺。天津擬打造國家數據聚集區，將建設1 個占地2.5 萬平方米的大數據產業基地和3 個產業園區，與北京、河北聯合建“京津冀大數據走廊”。 重慶計劃將大數據培育成重要戰略性新興產業，加快建設兩江云計算產業園100 萬臺服務器運算能力的數據中心集群，并結合城市特點開展大數據示范應用。廣東省在剛剛結束的2014年兩會上分別決定設立省、市兩級的大數據局，專門負責推進政府部門的信息采集、整理、共享和應用，消除信息孤島，在體制創新上開創國內先河。此外，陜西西咸新區、湖北武漢光谷、貴州貴安新區等地也都紛紛提出要建設國家級大數據基地。但應該注意，在地方積極推動大數據發展的同時，也要警惕將大數據簡單等同于“大數據中心”，大干快上大數據園區的錯誤傾向，避免重蹈“云地產”泡沫覆轍。

　5、我國大數據產業發展存在的主要問題

　(1)我國數據資源儲備不夠豐富，數據開放流通程度較低

　豐富的數據源是大數據產業發展的前提，而我國信息化發展水平仍落后于發達國家，數據資源總量遠低于美歐，每年新增數據量僅為美國的 7% ，歐洲的12% 。與此同時，已有數據資源標準化程度低、數據質量不高、利用價值也大打折扣。此外，在傳統信息化系統建設模式下，由于對數據的重視程度不高，數據互通標準缺失，形成眾多“信息孤島”，開放程度低，資源活性差，又進一步抑制了數據價值的發揮。如何建立良性發展的數據資源儲備和共享流通的生態系統，是我國大數據發展的首要問題。

　(2)我國大數據技術存在水平不高，技術擴散不暢

　我國互聯網企業快速將國際上先進的開源大數據技術整合到自身系統中，并構建了較大的系統，在國內保持領先。但總體上仍缺乏平臺級的原創技術，對國際主流開源社區的貢獻程度也不高，國內產業界在大數據技術路線發展中的話語權微弱。如果這種局面不改變，長遠看我國產業界將在大數據技術發展中越來越被動。

　(3)大數據對個人信息保護提出挑戰，相關的法律法規有待進一步完善

　大數據時代的個人隱私保護在全球各國都是一個棘手問題。各國現行法律框架對個人隱私的保護，重點是可識別個人身份的信息(PII，Personal Identifiable Information )，包括姓名、出生日期、身份證件號碼、住址、電話號碼、賬號和密碼等能夠單獨或者與其他信息結合識別用戶的信息。只要保護好這些個人信息(PII)就能很好保護隱私，為此法律通常規定收集個人信息遵循知情同意原則。但大數據的應用很難在收集環節將后續利用一一告知用戶。但如果按現行法律框架，將制約個人數據價值的發揮，立法司法面臨進退兩難局面。大數據產業的發展，必須解決好個人隱私保護，還要保護好數據安全、知識產權，這就要求有一套完善健全的法律法規體系，我國這方面還有很多工作要做。

　6、推動我國大數據產業發展的政策思考

　結合國際經驗與我國面臨的實際問題，我國政府推動大數據的發展，需要首先明確我國大數據發展的戰略目標和戰略重點，統籌謀劃大數據應用、關鍵技術研發和擴散、產業培育、數據開放與數據保護、市場監管、法律法規等關鍵布局，從大數據應用效果顯著的社會公共服務和互聯網商業應用入手開展大數據試點，引導地方大數據發展方向，避免再次形成“數據中心”的虛熱。

　(1)在技術創新上，建議改革支持方式，加快大數據共性和前瞻技術研發

　首先，要加強大數據技術創新支持方向的前瞻性和系統性，近期重點支持深度學習與人工智能、實時大數據處理、海量數據存儲管理、交互式數據可視化和應用相關的分析技術，探索由國內產業力量打造自主開源大數據平臺軟件的可行性。同時，還要順應互聯網創新特點，創新科研項目支持方式，把握大數據技術開放創新的特點，在科研與產業化項目中將開源和開放標準作為考核指標，通過直接補助或后補助方式激勵企業和科研機構參與開源發展，促進大數據技術擴散。

　(2)在政府數據開放上，建議完善配套制度，分類分批推動政府數據開放

　首先，要推進政府和公用事業領域數據資源的普查工作，界定數據權屬，理順利益機制。同時，按照相關法規制定政府和公共數據開放中的安全和隱私保護檢查表，對可能涉及國家安全和公民隱私的風險點進行嚴格控制。在此基礎上，按敏感性對政府和公共數據進行分類，確定開放優先級，制定分步驟的數據開放路線圖。

　(3)在個人數據保護上，建議結合國際立法理念的演變趨勢，對我國相關制度的調整進行前期研究。同時，為了解決當前數據保護的緊迫需求，可行的途徑是通過行業組織，及時總結業界的最佳實踐，逐步形成行業共識，在試點成熟后上升為標準或法律法規，并通過行業自律和政府引導相結合的機制進行推廣。