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大数据产业增长迅猛数据治理体系亟待构建
发布时间:[2020-09-09]
来源:人民网-IT频道
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近日发布的一份报告显示，受到宏观政策环境、技术进步和升级、数字应用普及渗透等利好因素影响，2019年我国大数据产业规模达5397亿元，同比增长23.1%。
该报告预计，2020年我国大数据产业整体规模将达到6670.2亿元，到2022年将突破万亿元。
现状：大数据产业增长迅速阶梯分布特征明显
2020年，突如其来的新冠肺炎疫情，给我国各行各业带来了一定影响。但在战“疫”过程中，以大数据、人工智能、云计算等为代表的新一代信息技术发挥了重要作用，并激发了新业态、新模式的出现。同时，2020年也是我国顶层设计发力新基建、提速数字基建建设的一年。在此背景下，乘新基建之东风，大数据产业加速发展，迎来新机遇、新发展。
《2020年中国大数据产业发现白皮书》显示，受到宏观政策环境、技术进步和升级、数字应用普及渗透等利好因素影响，2019年中国大数据产业规模达5397亿元，同比增长23.1%。
根据2019年中国大数据区域发展水平评估数据来看，全国各省(区、市，不包含香港、澳门及台湾)大数据发展水平存在明显的差异性，阶梯分布特征明显。
从地域分布来看，华东、华北区域在大数据产业发展方面持续领跑。调研结果发现，多数大数据企业的业务集中于华东、华北地区，合计约占整体市场规模的55.4%。广东、湖北、四川、贵州等地分别引领中南和西南地区大数据产业发展，并显著领先于东北和西北地区。
报告预测，随着“互联网++”的不断深入推进以及数字技术的不断成熟，大数据的应用和服务将持续深化。与此同时，市场对大数据基础设施的需求也在持续升高。预计2020年产业整体规模将达到6670.2亿元，到2022年将突破万亿元，从而持续促进传统产业转型升级，激发经济增长活力，助力新型智慧城市和数字经济建设。
机遇：小企业走向大舞台大数据产业生态日趋完善
目前，推动大数据发展已成为我国各省市的共识。在各地的机构改革中，“大数据”成为一大亮点。比如，山东、福建、浙江、广西等省新成立了省级大数据管理局；广东在原有大数据管理局的基础上，新组建了省政务服务数据管理局；贵州大数据管理局等已设立的机构也被明确提升至省政府直属机构部门。
与此同时，以八大国家大数据综合试验区为引领的大数据发展态势已基本形成。其中，京津冀地区着力打造大数据走廊格局，初步形成了大数据协同发展体系；以上海为核心的长三角地区，持续推进大数据与当地智慧城市建设；珠三角地区在大数据应用创新、产品研发及产业管理方面率先发展，颇具成效；贵州、重庆、河南、沈阳等四个试验区大数据产业近年来发展迅猛，有望成为我国大数据发展的新增长极；而位于内蒙古自治区的基础设施类综合试验区，则充分发挥其在气候、资源、地形上的优势，不断加大资源整合力度，在绿色集约的原则下逐步开始了跨越式发展。
在大数据人才培养方面，2018年，教育部在全国范围内又新批准248所高校增设大数据专业。同时，阿里贵州大数据学院、重庆邮电大学科大讯飞人工智能学院等产学融合的研究培训机构，也在不断加大人才培养力度。随着各地加快建立大数据管理机构，大数据产业发展的政策环境将进一步优化。大数据人才将呈现多元化培养模式，教学内容、教学理念向着更加灵活、更加实用的方向发展，我国大数据人才供给质量、数量将大幅提升。
大数据政策逐步完善，应用场景建设落地，人才供给显著提升……随着产业生态环境的持续向好，大数据产业“专、精、新”的特点也让不少中小企业走向台前，在各个细分领域一展身手。
大数据产业的高质量发展和新基建的高水平推进，关键有赖于作为市场主体的工业企业自身的数字化、智能化。这是工业企业在整个新型工业化时代“踩准步、跟上点”的必要之举。在这其中，新数据智能又是企业数字化变革的驱动力。通过驱动企业推动供给侧结构性改革，从而助力新基建的高水平实施。
挑战：构建数据治理体系为数字经济增长赋能
梅宏院士在接受人民网采访时指出，随着国家大数据战略的深入实施，以及数据被明确为新型生产要素，各个行业愈加重视推进数字化转型，数字化，网络化和智慧化融合发展正成为时代特征。在此背景下，构建合理的数据治理体系是提升优化各行业数据能力、充分挖掘数据资源价值、打造数据驱动发展新引擎、推动数字经济发展和数字中国建设的重要前提和保障。
“基于我们的理论研究和实践探索，构建数据治理体系需围绕国家、行业、组织三个层次，涵盖数据的管理体制机制，共享与开放，安全与隐私保护等方面的内容，其中制度法规，标准规范，业务实践，支撑技术等四种手段支撑。”
数字经济产业基础的构建是一个多维度、多层次的长期工程，当前数字经济正进化到以人工智能为核心驱动力的智能经济新阶段。我国在人工智能、大数据的技术研发和应用中多年的探索和积累到了“一展身手”的时候。
刘震在接受人民网采访时提出，要重视数据智能在这一过程中的重要作用。他认为，数据智能领域正呈现新的数据维度、新的AI应用、新的智慧功能、新的服务范围、新的价值发现等变化，这种“新数据智能”既对大数据企业的技术深度提出了更高要求，也能使社会更好地认识数据作为生产要素的重要价值。
