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大数据贵在应用
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二是中国配套能力强。发展大数据应用需要硬件，中国配套能力全世界最强。
三是中国的技术提升速度加快。中国产业规模扩张已经到了一定阶段，需要提升质量。现在面临数字要素、数据要素新机遇，或许我们提升质量的路径、方法将与发达国家过去经历的有很大不同，产生所谓的“后发优势”，就像有的人从来没用过固定电话，就直接使用智能手机了。中国正在经历的产业升级若将数字、大数据这些新兴生产要素加进来，借助更好的技术，实现弯道超车是有可能的。
大数据应用是一种创新，有其自身的规律，我们务必要尊重创新的规律，为大数据应用留下更大的发展空间。这就涉及到如何处理好政府和市场的关系等问题。此外，大数据应用既是创新，就存在一定的风险，就非常有必要对各行业大数据应用策略和现状进行研究。因此，组织编写《大数据应用蓝皮书》是非常有意义的一件事，须持续下去。须更加深入、细致、透彻地研究大数据与实体经济的融合模式，加速推动我国产业升级改造。
中国工程院院士，合肥工业大学管理学院教授杨善林：
不可忽视大数据的复杂多样性
大数据是一种资源，它具有决策有用性、功能多样性、应用协同性、可重复开采性和安全风险性。了解掌握这几个特性，对大数据应用者而言极其重要。
从大数据应用角度观察，我们应该给出自己对大数据的定义：大数据是一类能够反映物理世界和精神世界运动状态和状态变化的资源。
何出此言？举个例子：什么是金融大数据？
对于金融大数据至少有两种完全不同的理解：一种理解，金融大数据是金融部门所拥有的数据，比如银行的数据、保险公司的数据；另外一种理解，那就是用于金融研究的一些数据。这么一来，范围就不一样了，这就涉及大数据的应用协同性问题。
现在很多研究金融大数据的，就利用自己所拥有的数据，来研究金融风险存在的一系列问题。这是利用了大数据具有的决策有用性，所有数据只要分析它的决策就是有用的。但忽略了大数据的功能多样性、应用协同性、可重复开采性和安全风险性，但这几个特性对大数据应用者来说不可忽视。而要兼顾这些特性，往往超出了在金融部门长期工作的一些研究者所具有的知识范围。比如说，把银行数据和实体经济的数据放在一起来研究金融风险问题，肯定会比只用金融数据来研究金融风险要准确得多，可以预测到很多银行家所预见不到的情况。在此情况下，实体经济数据也成为金融大数据的有效组成部分。
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一、有利因素
(一)政策利好
2015年7月，国务院出台了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，计划推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展。《指导意见》中涉及的11项重点行动几乎全部提到对于大数据的应用，从根本上肯定了大数据在推动互联网与实体经济融合中的重要作用。
2015年8月，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》提出未来5-10年我国大数据发展和应用应实现的目标，包括2017年底前形成跨部门数据资源共享共用格局，以及2018年底前建成国家政府数据统一开放平台。
2015年11月发布的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》提出，拓展网络经济空间，推进数据资源开放共享，实施国家大数据战略，超前布局下一代互联网。这是我国首次提出推行国家大数据战略。
(二)数据价值
虽然大数据在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益。其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析。比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润。未来，数据可能成为最大的交易商品。伴随着各种随身设备、物联网和云计算云存储等技术的发展，人和物的所有轨迹都可以被记录。在移动互联网的核心网络节点是人，不再是网页。
并且，数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。
(三)相关产业发展
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
信息消费市场主要由信息产品和信息服务构成，信息产品包括功能手机、智能手机、平板电脑、微型计算机、智能电视、IPTV终端等网络化终端产品;信息服务主要包括语音服务、互联网接入服务、信息内容服务以及软件应用服务。随着宽带日益普及以及我国4G商用逐渐展开，促进民众消费者进行信息消费活动激增，相关的内容数据和行为数据的规模急剧膨胀，无论是内容管理、按需供应、消费行为研究、内容监管还是信用体系建立等多重角度，对大数据管理、分析能力和云计算处理的要求都有增无减，这都将带动大数据相关产业迅速发展。
二、不利因素
(一)数据安全
大数据时代数据安全面临的主要挑战有：第一，数据基础设施频受攻击，数据丢失及泄露风险加大;第二，新型网络威胁层出不穷，倒逼数据保护技术革新;第三，数据交易地下产业链活动猖獗，治理仍需长期展开;第四，数据跨境流动成为关注热点，监管机制面临挑战;第五，数据资源需求强烈，开放共享与安全保护矛盾凸显。
(二)非结构化
大数据包括大量非结构化数据和半结构化数据，非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据(如数字、符号等信息)而且更适合处理非结构化数据(全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息)。这些非结构化数据和半结构化数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱，并且数据中的价值含量较低，难以从中得到有价值的信息。
(三)数据孤岛
在，数据孤岛现象还是很严重，还没有企业提供数据的统一存储、管理和再利用。为了让用户依赖自己的产品，企业不愿意将收集到的数据共享给其他人，而是自己采集、分析、呈现给用户。企业担心共享数据后，别家做出更专业的解读。但是，用户需要统一，需要知道他的数据存在哪儿了，需要在不同的界面来查看同一批数据。所以苹果推出了ihealth，谷歌推出了安卓wear，他们提供了统一的数据接口，让形形色色的可穿戴设备把自己的数据都汇总到他们哪里。这对产业来说是个好事，因为这样可穿戴设备可以专心去把设备做小、做时尚、做准确，后台的事儿交给这些巨头去完成，一些有专门医学资源的公司也可以取出数据来做解读，为用户做服务，这样产业链就会足够细分，每个环节都可以充分发育。
中投顾问对年全球大数据市场规模预测
2014年，全球大数据市场规模达285亿美元，同比增加53.2%;2015年全球大数据市场规模达到384亿美元，同比增长34.7%。
综合以上因素，我们预计，2017年全球大数据市场规模将达到721亿美元，未来五年()行业年均复合增长率约为40.98%，2021年全球大数据市场规模将达到2，847亿美元。
图表 中投顾问对年全球大数据市场规模预测
数据来源：中投顾问产业研究中心
2014年，中国大数据市场规模约为84亿元;2015年，中国大数据市场规模达到115.9亿元，增速达38%。
综合以上因素，我们预计，2017年中国大数据市场规模将达到221亿元，未来五年()行业年均复合增长率约为42.04%，2021年中国大数据市场规模将达到898亿元。
图表 中投顾问对年中国大数据市场规模预测
数据来源：中投顾问产业研究中心
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在发展与治理中彰显大数据的时代价值
邬贺铨&孙蔚敏&张晓&王露
日07:58&&&&来源：
由2017中国国际大数据产业博览会组委会主办，中国行政体制改革研究会、工业和信息化部信息中心承办的“大数据时代：数字经济与数字治理”论坛日前在贵阳举行。来自党政机关、研究机构、知名企业的专家学者及业界人士就发展数字经济、完善数字治理交流研讨。现摘编观点如下：
邬贺铨（中国工程院原副院长）：
数据使用必须承担保护的责任与义务
当前，我国数据流通与数据交易主要存在以下问题：数据源活性不够，数据中介机构还处于起步阶段；多源数据的汇集技术尤其是非结构化数据分析技术滞后；缺乏熟悉不同行业并掌握在特定领域使用数据技术的人才。很多数据源企业对数据资源的垄断意识较强，很多数据拥有者不放心让自身数据进入流通环节，担心用户隐私或企业机密泄露。
数据的价值在于融合与挖掘，数据流通、交易有利于促进数据的融合和挖掘，搞活数据从而产生效益。数据共享开放、流通交易和数据保护及数据安全对数据技术提出严峻挑战，对法律的制定及执行提出了很高要求。为此，数据使用必须承担保护的责任与义务，同时需平衡数据保护与数据的开发利用。
孙蔚敏（工信部信息中心主任）：
数字经济是振兴实体经济的精兵利器
数字经济牵手传统制造，将推动传统工业快速向数字化、网络化、智能化升级，以工业云、数字工厂、机器人技术等为代表的“智能制造”将促进我国工业装备水平大幅提升、自主创新能力显著增强。数字经济也在引领农业现代化，当前，数字农业、智慧农业等新模式就是其在农业领域的实现与应用。
推进我国数字经济发展要注重加强网络设施建设，夯实数字经济基础支撑。例如，要持续深入实施网络提速降费，推动国家大数据中心建设。要深入推进“两化”融合，提升数字经济应用水平，推进大数据在研发设计、生产制造、管理决策、售后服务等全流程的深度应用，培育个性化定制、众包设计、协同制造等数据驱动的制造业新模式。要促进多方协同创新，繁荣数字经济产业生态，支持产业联盟、行业协会等组织搭建公共服务平台，构建多方协作、互利共赢的产业生态。
张 晓（中国互联网络信息中心副主任）：
推动数字化转型应用
与工业经济的流水线生产不同，数字经济依托云网端，开展网络的协同和定制化的服务，具有强链接、强平台、强数据、强智能等发展特征。以强数据为例，通过采集汇聚、挖掘分析、精准画像来提高认知、驱动决策。当前，数字经济呈现产业融合化、市场全球化、技术革命化、投资成熟化、服务精细化、治理现代化等发展特征，为此，需要建立普惠共创的发展观、科学共享的数据观和包容共治的生态观，抓住工业经济向数字经济转型的机遇，推动产业革命；聚焦大连接、大平台、大数据、大智能，推动国家整体的数字化转型以及产业的数字化应用；促进数字经济时代经济和社会均衡发展，不断加强数字治理。
王 露（中国行政体制改革研究会常务副秘书长）：
注重四个“结合” 向“数据强国”迈进
领导干部是落实国家大数据战略的行动主体。在国家大数据战略部署背景下，要以大数据提升国家治理能力为目标，以领导干部的现实需求为出发点，帮助领导干部把准形势、用对方法、找好标杆、取得实效，把大数据战略落到实处。
为此，要注重把政府数据开放和市场基于数据的创新结合起来。否则，大数据战略就会成为无源之水，数据开放的价值也就无从显现。要注重把大数据与国家治理创新结合起来，借助大数据实现政府负面清单、权力清单和责任清单的透明化管理，完善大数据监督和技术反腐体系。要注重把大数据与现代产业体系结合起来，包括工业大数据、新兴产业大数据、农业农村大数据等。要注重把大数据与大众创业、万众创新结合起来，培育数据密集型产业。
（张胜整理）
(责编：杨文全、谢磊)
习近平擘画“绿水青山就是金山银山”
　　“稻花香里说丰年，听取蛙声一片。”寥寥几句诗，一片自然和谐共生的景象浮现脑海。在人类历史发展进程中，人们越来越清晰认识到，经济社会快速发展决不能以环境的破坏、资源的浪费为代价。面对如何解决经济发展与环境保护兼顾的问题，早在12年前，习近平就提出了“绿水青山就是金山银山”的理念。
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