當前，大數據已成為繼物聯網、云計算之后的信息技術產業中最受關注的熱點領域之一。隨著大數據從概念滲透轉向應用發展，大數據產業正處在蓬勃發展的孕育期與機遇期。大數據技術將在開源環境下不斷提升，大數據產業將依賴快速聚集的社會資源，在數據和應用驅動的創新下，不斷豐富商業模式，構建出多層多樣的市場格局，大數據產業生態也將得到不斷完善。大數據產業將成為引領信息技術產業發展的核心引擎，推動社會進步的重要力量。
 

1、開源成為技術創新主要模式
 

    經過多年來的高速發展，大數據相關的數據采集、存儲、分析、可視化等多個基礎性技術領域已經取得較大的突破，形成了實用性強、穩定度高的技術能力，大數據整體技術體系已初步構建完成，未來大數據技術的發展方向將主要集中在非結構化數據的價值提取方面。
 

    從大數據技術的發展歷程上可以看出，大數據核心技術如分布式存儲、云端分布式及網格計算均是依賴于開源模式，即通過開放式的平臺，吸引全球開發者通過開源社區來進行代碼的開發、維護和完善，從而集全球智慧推動大數據技術的不斷進步，當前全球各大企業加大了對開源社區的贊助和智力投入，開源社區在大數據技術進步中將占據核心地位，開源模式將成為大數據技術創新的主要途徑。
 

    同時，大數據的技術發展與物聯網、云計算、人工智能等新技術領域的聯系將更加緊密，物聯網的發展將極大提高數據的獲取能力，云計算與人工智能將深刻地融入數據分析體系，開源模式在新技術的發展中舉足輕重。
 

2、大數據聚集資源能力更加明顯
 

    大數據技術已經在商貿、交通、城市管理等多個領域中得到了應用，各產業領域未來的發展方向幾乎都能和大數據掛鉤，社會各界對大數據的未來充滿信心，大數據產業正成為社會各類資源的聚集地。隨著大數據產業的不斷成熟，其對社會資源的吸引力將進一步加大。
 

    各國政府均將發展大數據作為推動信息技術產業發展的重心，大數據成為“政策資源”的聚集地。美國、歐盟、日本、韓國等發達國家及地區均將發展大數據作為重要的國家戰略，印度、俄羅斯等國家更是將發展大數據產業視作實現經濟趕超的黃金機遇。
 

    中小微企業和創業者對大數據熱情高漲，大數據成為“智力資源”的聚集地。大數據產業是典型的知識密集型服務業，智力是大數據產業發展的推動力。當前，越來越多的中小微企業和創業者投身到大數據產業，力圖依靠新興技術獲取快速發展。
 

    社會各界加大了對大數據的投資，大數據成為“金融資源”的聚集地。近年來，全球各大企業對大數據的投入不斷增加，不僅設立自己的大數據研發和應用中心，還通過并購等方式加大對大數據產業的布局。大數據創業企業也吸引了更多的市場關注，因而更容易獲得投資機構的資金支持。
 

3、數據和應用將成為驅動創新的主動力
 

    當前，大數據的技術體系逐步完善，大數據技術的開源模式有效降低了產業技術的壁壘，基礎技術在大數據創新中的作用依然存在，但其重要性將逐步降低，大數據創新將更多地依賴于數據驅動和應用驅動。
 

    數據驅動創新源于大數據的基礎技術體系。在大數據技術體系中，數據的采集是一切的基礎，而數據存儲、分析、可視化均與數據模式緊密相關，傳統的結構化數據將不再成為大數據中重點關注的內容，而大量存在的非結構化數據和半結構化數據帶來的技術和應用領域是大數據的藍海。多樣類型的數據分析、復雜的數據組合、多源的數據融合等問題將成為大數據創新的重要聚焦點。
 

    應用驅動創新源于大數據的價值釋放機制。大數據應用的基礎是數據的采集、存儲等環節，而大數據的市場價值主要體現在對海量數據的分析和可視化。在不同行業中，大數據應用需求也不盡相同，數據的分析手段、可視化方式均有所區別，因此符合實際應用需求的價值獲取將是未來大數據關注的重點，應用將驅動大數據解決方案提供商采取不同的數據源，使用不同的數據分析方法，進而推動產業創新。
 

4、商業模式伴隨連接層次的加深不斷創新
 

    在大數據技術體系中，數據是各方連接的中心，而核心價值也是在不同的連接中體現的，大數據的商業模式將根據連接方式的不斷拓展而持續創新。
 

    大數據中初級的連接方式是數據源和中心的連接，從而帶來了數據托管和數據交易商業模式。數據托管是當前最為成熟、最為普遍的大數據商業模式，本質是發揮規模效應從而降低數據信息的存儲和查詢成本。數據交易平臺促進了大數據鏈的上下游整合和橫向的多種產業整合，當前如亞馬遜、微軟等企業均建立了數據商店。
 

    大數據中級的連接方式是數據和價值的連接，數據關系挖掘和沉淀價利用的商業模式應運而生。關系挖掘是當前主流的大數據商業模式，是數據科學的主要應用方式，通過數據發現隱藏的相關性，從而實現商業指導、精準服務、決策服務。沉淀價值利用是將傳統無意義或垃圾數據進行利用，從而得出有價值的結論，是大數據技術能力的重要體現。
 

    大數據中高級的連接方式是需求和供給的連接，其商業模式如數據社交O2O。在這種模式中，數據成為連接網絡各個節點的中介，個體作為網絡節點可以通過數據相連，而大數據可以促進網絡中個體間的交流，從而有效降低需求和供給之間的連接成本。
 

5、市場格局將呈現多層多樣競爭態勢
 

    大數據正處在快速發展期，市場上呈現出各類企業競相參與共同發展的態勢。隨著大數據的不斷成熟，市場格局也將隨之變化，呈現出截然不同的態勢。
 

    在數據采集領域，互聯網企業根據自身的優勢展開激烈的競爭。大數據數據源主要來源于三個方向：互聯網數據、政府數據和企業數據，由于后兩類數據的采集主體一般不變，市場相對穩定，而對于互聯網數據，全球各大互聯網企業已經認識到數據的價值，將在數據獲取入口等方面展開激烈的競爭，小型企業在該領域很難有所作為。如我國百度、騰訊、阿里分別重點掌握著搜索、社交和電商數據。
 

    在數據存儲和交易領域，市場將呈現平臺化發展趨勢，大型企業將占據一定的優勢。未來，隨著云端數據中心的不斷推進和企業存儲能力的開放，數據存儲將會更趨于集中，大型數據平臺將應運而生。在該領域，傳統大型IT企業和大型互聯網企業將依靠其技術能力和數據資源，占據絕大多數的市場份額。
 

    在數據分析和可視化等領域，市場將呈現多樣化、定制化發展趨勢，各類企業特別是中小企業將成為市場的主力。一方面，大數據技術的開源特征和企業級計算能力的開放使得大數據分析的技術門檻逐步降低；另一方面，應用需求的多樣化使得定制化服務成為主流，小型企業能夠獲得更多的市場發展空間。當前，很多大數據創業企業均是針對該領域企業，為其提供各類多樣化、定制化的服務方案。
 

6、數據安全保障能力得到提升
 

    健全的數據分級制度為數據開放提供保障。當前大數據應用主要集中在互聯網領域和政府治理兩個方面。對于互聯網數據，其中包含著大量的個人用戶數據，個人隱私的保護不僅關系到個人的財產安全，還關系到社會的誠信建立和歧視消除，關系到大數據未來的健康發展。對于政府數據，其中包含著事關國家發展的數據，其可能對國家安全產生影響。數據開放已成為各界共識，健全的數據分級制度將在政府和產業界的共同努力下得以實現。
 

    更加完善的技術審查制度為技術開放帶來支撐。大數據技術的開源性是技術開放的核心體現，其具有兩方面作用：一是降低了企業進入大數據領域的技術門檻，使得大數據領域充滿活力，促進產業的快速發展；另一方面也使不法分子有了獲取不當利益的技術手段，如通過大數據技術定向獲取個人隱私，這將極大地危害整個產業發展，可能促使技術能力逐漸轉為封閉。為了保證產業的快速健康發展，更加完善的技術能力提供和完備的審查機制將是政府和產業界的工作重點。
 

    總體看，全球大數據產業規模將繼續擴大，加速發展趨勢不變，我國應著眼于產業發展趨勢，進一步布局大數據領域發展。一是促進政產學研用聯合，積極利用開源模式和開放社區資源，加強大數據共性基礎技術研發。二是制定實施政府數據開放計劃，確立數據開放的機制、重點開放領域和實施步驟，推動公共數據資源適度、合理地跨部門分享和向社會開放。三是充分發揮政府及公共服務部門的引領和表率作用，加強大數據分析和應用，選擇關系國計民生的重點行業領域，以應用模式創新和商業模式創新為重點，開展試點示范。四是妥善處理好發展創新和安全規范的關系，審慎監管、保護創新，探索和完善安全管理規范措施，切實保障數據安全。