工信部日前发布《“十四五”大数据产业发展规划》，提出到2025年，我国大数据产业测算规模突破3万亿元，年均复合增长率保持25%左右，创新力强、附加值高、自主可控的现代化大数据产业体系基本形成。规划有什么亮点？如何补齐大数据产业发展短板？

呈现高成长高融合

“十三五”时期，我国大数据产业快速起步。据测算，大数据产业规模年均复合增长率超过30%，2020年超过1万亿元，产业发展取得显著成效。

“我国大数据产业发展表现为高成长性和高融合性。”中国电子信息产业发展研究院信软所数字化转型研究室主任高婴劢介绍，“十三五”期间，大数据产业年均复合增长率远超同期国民经济增长水平，覆盖数据全生命周期的大数据产品和服务体系基本形成，成长速度十分快。大数据产业发展与经济社会数字化转型深度融合，大数据产业提供了丰富的数字化技术、平台和解决方案，又通过数字化转型市场的牵引，进一步增强了产业供给能力。

我国发展大数据产业的客观条件不断优化。众诚智库高级副总裁柳絮分析，当前，大数据产业发展的市场驱动方即大数据应用意识快速提升，需求日益迫切，具体表现为政府、企业乃至个人在做决策中越来越倾向于以大数据分析结论作为重要依据，越来越认同大数据的价值。同时，基于我国人口数量和市场规模优势，各行业大数据积累速度较快，为大数据产业加速发展提供了优势条件。

此外，各地都把培育大数据产业作为发展数字经济的重要抓手。“十三五”以来，京津冀、上海、贵州等8个国家大数据综合试验区先行先试，布局建设了11个大数据领域国家新型工业化产业示范基地，有力推动了大数据产业集聚，行业集聚示范效应显著增强。

补短板释放数据价值

我国大数据产业在快速发展的同时，也存在一些瓶颈问题。

高婴劢坦言，我国大数据产业的发展瓶颈包括关键核心技术缺失，开源架构、核心算法等关键技术能力不足，创新成果转化效率不高；产业供给能力有待增强，面向系统化、集成化、数字化转型需求，高端产品和深层次应用解决方案不足；大数据思维和应用能力仍待提升，各类主体获取数据、运用数据、管理数据的意识和能力仍然不足，不同领域大数据应用程度和水平参差不齐。

“目前，全社会对大数据认识参差不齐，相当比例的企业、部门、人员缺乏‘用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新’的大数据思维，导致数据价值难以充分释放。同时，大数据产业发展也面临着突出的人才短板，既掌握大数据技术又对行业业务深入把握的复合型人才更稀缺。”工信部信息技术发展司司长谢少锋说。

《规划》围绕加快培育数据要素市场、发挥大数据特性优势、夯实产业发展基础、构建稳定高效产业链、打造繁荣有序产业生态、筑牢数据安全保障防线6个方面提出了重点任务，设置了数据治理能力提升、重点标准研制及应用推广、工业大数据价值提升、行业大数据开发利用、企业主体发展能级跃升、数据安全铸盾6个专项行动。

柳絮认为，在加快构建全国一体化大数据中心体系、推进国家工业互联网大数据中心建设的同时，应注重数据标准规范建设与贯彻应用；应鼓励数据治理企业尤其是具有深度行业属性的数据治理企业发展，强化数据治理价值认同；应鼓励企业培养信息技术与业务复合型人才，将业务发展与大数据挖掘应用有机融合，提升大数据价值。

明确新方向新路径

此次出台的规划针对大数据产业发展现状，明确了新方向新路径。谢少锋表示，发展数字经济，大数据产业是主体、是根本、是关键。“十四五”时期是我国加快建设制造强国、网络强国、数字中国的关键时期，对大数据产业发展提出了新的更高要求，产业也将步入集成创新、快速发展、深度应用、结构优化的新阶段。

高婴劢认为，《规划》的亮点突出表现在“一创新两统筹”。即创新性地提出“发挥大数据特性优势”，强调大数据的动态更新快、应用价值高等独特优势，通过技术应用和制度优化双向引导，推动大数据优势加快价值转化，增强产业供给能力。统筹推进产业基础高级化和产业链现代化，增强数字基础设施等产业基础优势，以价值链引领产业链、创新链，推动产业高质量发展；统筹发展和安全，注重数据要素市场规范发展，提升数据安全保障能力，确保产业健康发展。

“《规划》的主要亮点可以归纳为顺应新形势，明确新方向，提出新路径。”谢少锋说。为推动大数据产业高质量发展，《规划》提出了“以释放数据要素价值为导向，以做大做强产业本身为核心，以强化产业支撑为保障”的路径设计，增加了培育数据要素市场、发挥大数据特性优势等新内容，将“新基建”、技术创新和标准引领作为产业基础能力提升的着力点，将产品链、服务链、价值链作为产业链构建的主要构成，实现数字产业化和产业数字化的有机统一，并进一步明确和强化了数据安全保障。

大数据产业分类

产业分类目前对于大数据产业的分类并没有统一规定，依据不同角度可以总结为以下几种：

二分法。主要依据占有大数据的情况，分为大数据产业和大数据衍生产业。大数据产业主要指自身生产数据或者获取数据的存储、分析、应用类产业。大数据衍生产业主要指从事大数据产业所需要的基础设施和技术支持类产业。

三分法。主要依据数据的营销模式将大数据产业分为3类：①应用大数据进行用户信息行为分析，实现企业自身产品和广告推介的产业；②通过对大数据进行整合，为用户提供从硬件、软件到数据整体解决方案的企业；③出售数据产品和为用户提供具有针对性解决方案的服务产业。

五分法。按照产业的价值模式分为大数据内生型价值模式、外生型价值模式、寄生型价值模式、产品型价值模式和云计算服务型价值模式。

大数据产业特点

产业数据资产化。在大数据时代，数据渗透到每个行业，逐渐成为企业资产，也成为大数据产业创新的核心驱动力。自身生产数据的互联网企业具有得天独厚的优势，其可以利用其丰厚的数据资产，挖掘数据的潜在价值，洞察用户的信息行为，推动产业利用数据实现精准和个性化的生产、营销和获利模式。

产业技术的高创新性。创新是大数据产业发展的基石。世界上每天都在生成海量数据，如何有效地获取数据、存储数据、整合数据和服务用户，需要大数据产业技术不断革新。具体来讲，包括对大数据的去冗降噪技术、高效率低成本的大数据存储与有效融合技术、非结构化和半结构化数据的高效处理、适合不同行业的大数据挖掘分析工具和开发环境、大幅度降低数据处理、存储和通信能耗等技术的不断优化和创新，为用户提供高效、高质量、个性化的服务。

产业决策智能化。大数据产业在推动企业决策智能化发展中起到领头羊的作用。首先是产业自身决策智能化的发展，其次是为行业决策智能化提供数据、技术与管理平台。赛迪的研究报告显示：过去，企业对数据的关注只是存储和传输，而企业利用的数据不足其获得数据的5％，在数据量每年约60％增长的情况下，企业平均只获取其中25％——30％的数据，作为企业战略的数据还远未得到挖掘。随着大数据产业的发展，分布式计算的大数据推动生产组织向去中心、扁平化、自组织、自协调方向演化，促进劳动与资本一体化，并且在决策过程中极大地克服人类的有限理性，推动决策朝着智能化、科学化的方向发展。

产业服务个性化。Monetate公司的调查报告显示，与未利用数据分析的企业相比，投入并分析数据的企业增长率为49％，而通过可量化的个性化实现在线销售额的增长率为１９％。因而，基于数据的分析成为大数据产业提供个性化服务的重要工具。这些产业通过数据挖掘用户的兴趣和偏好，针对个体需求开展个性化定制与云推荐业务，提升产品服务质量，满足用户更高级别的需求，以获得更高的经济收益。

如今大数据主要应用领域？

1.企业经营管理

企业内部的经营交易信息、互联网中的商品物流信息、人与人交互信息、位置信息等数据是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础。对于一般的企业而言，大数据的作用主要表现在两个方面：

（1）帮助企业了解用户

大数据可以通过相关性分析，将客户和产品、服务进行关系串联，对用户的偏好进行定位，从而提供更精准、更有导向性的产品和服务，提升销售业绩。比如，大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。

在电商领域，大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度，例如帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；

（2）帮助企业了解自己

企业生产经营需要大量的资源，大数据可以分析和锁定资源的具体情况，例如储量分布和需求趋势。这些资源的可视化，可以帮助企业管理者更直观地了解企业的运作状态，更快地发现问题，及时调整运营策略，降低经营风险。

2.智慧城市

众所周知，在疫情期间“健康码”的快速问世，为处于疫情之下的人们提供了出行的方便。AI测温设备的应用，避免了公共场所人员的聚集，同时也为工厂复工提供可靠的保障……以上都是大数据在智慧城市中的应用。除此以外，大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；电力企业会通过大数据实时做数据的监测和预测，让我们更好、更方便做这种电力的调度。

甚至如今的政务服务基于大数据运用开发的城市政务服务系统，真正实现了让市民足不出户办理各项政府管理事务。比如政务服务“指尖办理、秒批服务”就是利用大数据、人工智能等先进技术，实现网上申请、无人干预自动审批服务、审批结果主动及时送达的政务服务新模式。让政府在需要的时间、需要的地方出现，做实服务内容，进一步优化服务资源，给市民带来较强的获得感与幸福感。

3.智慧交通

随着城市的不断发展，以及车流量、人流量的不断增大，各大城市都在不同程度上出现了交通压力日益增大的现象，由此带来了交通拥堵、环境污染、交通违章等问题，这些问题影响着交通体系的正常运转，同时也考验着城市交通部门的应对以及调度能力。

而大数据可以整合运政、执法、出租、公交、应急等数据资源，建成交通大数据中心，为交通运输信息化建设的各项应用提供高性能、高扩展性的数据支持。在应用层面，一方面可以从智能数据应用入手，实时监控分析道路车流量，依据动态的交通数据，自动切换和调配交通系统，从而调节交通流量。另一方面，交通部门可以通过实时、全面的数据可视化系统，呈现交通运行关键数据，为关键的决策进行支撑。

通过交通多维度指标数据宏观综合监测城市、行政区和重点区域的交通整体运行情况，同时可以分钟级监测突发交通拥堵，帮助城市交通决策者量化掌控城市交通运行情况，提高决策效率与能力，进而实现城市智慧交通管理和运行。

4.智慧医疗

大数据在医疗中更是有着比较广泛的应用。在我国，国家政策已深入医疗信息化改革，各地正大力推进以电子病历为核心的医院信息化建设，积极探索并建立以电子健康档案为核心的区域医疗信息平台。医疗信息化的广泛应用在科学研究 、医疗服务、健康保健和卫生管理过程中形成了健康医疗大数据。

比如现在的基因工程以及疾病的预测分析和每个病人的手术方案等等，可能都会用到大数据。 大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物。

5.智慧农业

人口增长与消费推动对农业生产增长的需求，而气候变化和地球可持续发展也已成为粗放型农业发展头上的紧箍咒。而随着传感器、算力和算法的发展农业是最能从大数据中受益的行业之一，能实现生产效率的飞跃。

例如将农场坐标和相关信息上传至大数据平台，与实时气象信息，比如温度、湿度、风力、雨水等进行整合分析，帮助农场判断每个地块的播种、收获、耕作时间。与此同时，还可以利用大数据进行土壤成分分析，形成报告，时刻监测种植活动导致成分动态变化的数据指标，并依据数据及时补充作物时所需要的肥料、水分，对未来产量进行预估，精确安排农场的生产计划。

文章来源：多智时代，邮差周末要上班，经济日报