2016年，是我國大數據產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規模明顯增長(cháng)、技術(shù)創(chuàng )新與應用創(chuàng )新特征凸顯、地方政府結合需求推動(dòng)頂層設計、行業(yè)應用成為新熱點(diǎn)的一年。接踵而來(lái)的2017年，立足于上述發(fā)展基礎，大數據產(chǎn)業(yè)將持續發(fā)力?；趯^(guò)去一年產(chǎn)業(yè)發(fā)展中政府數據公開(kāi)共享、應用落地、大數據與信息化分野等問(wèn)題的深度思考，九次方大數據創(chuàng )始人王叁壽提出了十個(gè)與眾不同的數據觀(guān)，從中不難窺探出未來(lái)大數據產(chǎn)業(yè)發(fā)展的走勢。

1.政府數據將成為地方政府最重要的資產(chǎn)

政府手里最值錢(qián)是土地和數據，數據是可以反復利用的，政府數據一旦釋放，所產(chǎn)生的價(jià)值要比土地高太多。在一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)和信息化程度不斷加深的時(shí)代，開(kāi)放數據不只是面子工程，還能有效反映各地投資環(huán)境、信息化程度、政府開(kāi)放度等問(wèn)題，數據開(kāi)放勢必會(huì )產(chǎn)生新的生產(chǎn)力，政府數據將成為地方政府最重要的資產(chǎn)。

2.“大數據四要素是預警、預測、決策、智能”

大數據不應該是靜態(tài)存在的，而是與周邊數據發(fā)生碰撞和聚合，是政府或企業(yè)洞察力與行動(dòng)力的體現。大數據的四要素是預警、預測、決策、智能。預警，即通過(guò)數據采集、數據挖掘、數據分析，對已經(jīng)存在的風(fēng)險發(fā)出預報與警示;預測，是指立足于縱向時(shí)間軸，對相對長(cháng)時(shí)間內某些問(wèn)題的判斷形成指導;決策，是指通過(guò)所有相關(guān)數據的聯(lián)動(dòng)，形成基于數據和分析之上的決策或結論;智能，即當我們基于對現實(shí)問(wèn)題的分析與判斷，通過(guò)技術(shù)手段實(shí)現智能化的行為。四點(diǎn)要素從功能的角度詮釋了大數據的核心，而最終實(shí)現這些功能還需要回歸到大數據應用，唯有通過(guò)應用才能讓大數據真正“著(zhù)陸”。

3.“大數據是傳統信息化廠(chǎng)商的掘墓人”

2016年是中國信息化進(jìn)程的一個(gè)重要轉折點(diǎn)，它標記了大數據與傳統信息化的顯著(zhù)分野。傳統信息化基于數據更注重查詢(xún)功能，而大數據則注重信息的互通互聯(lián)，可以一站式實(shí)現企業(yè)、政府需要的數據采集和數據挖掘智能分析。通過(guò)大數據，企業(yè)可以更加貼近消費者、深刻理解需求、高效分析信息并作出預判;政府則可以預測把控經(jīng)濟脈搏、掌握行業(yè)宏觀(guān)數據進(jìn)而進(jìn)行預判調控等。大數據脫胎于傳統信息化產(chǎn)業(yè)，是信息化的催化劑和助燃物，必將最終顛覆行業(yè)業(yè)態(tài)，淘汰傳統廠(chǎng)商。

4.“未來(lái)三年中國大數據70%的需求集中在政府和金融應用”

去年11月，習近平總書(shū)記提出要“建設全國一體化的國家大數據中心”。大數據治國勢在必行。目前，國外一些政府先行者已經(jīng)在運用大數據方法提升治理社會(huì )的能力，實(shí)現政府公共服務(wù)的技術(shù)創(chuàng )新、管理創(chuàng )新和服務(wù)模式創(chuàng )新。大數據在公共管理領(lǐng)域的應用，不僅使傳統難題變得迎刃而解，更是新時(shí)期應對新挑戰、解決新問(wèn)題的必然選擇。尤其在金融行業(yè)，大數據很早在銀行反欺詐工作中就有諸多體現。金融業(yè)對大數據的應用，正快速伴隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)金融的步伐蔓延開(kāi)來(lái)。未來(lái)三年大數據發(fā)展必將主要集中于政府大數據與金融大數據之間，發(fā)揮1 1>2效應，深入縱橫，迎來(lái)經(jīng)濟社會(huì )突破性發(fā)展。

5.“政府數據的價(jià)值在于化學(xué)反應，而不是簡(jiǎn)單的物理聚合”

目前，國家及省市各級出臺相關(guān)政策，都在積極推動(dòng)引導政府數據開(kāi)放共享，數據中心遍地開(kāi)花。然而并非建數據中心就能激活政府數據。數據中心僅僅實(shí)現了政府基礎數據資源的存儲、分類(lèi)、整理，使數據資源進(jìn)入規?；?，卻并未能充分反映數據爆發(fā)時(shí)代下的政府大數據處理與應用需求的價(jià)值。數據的價(jià)值并非靜止狀態(tài)的數據聚合，數據碰撞與摩擦才能釋放內在價(jià)值。政府價(jià)值的釋放，應該是以大數據應用為基礎，以“預警、預測、決策、智能”的大數據思維，從內部對散亂的、無(wú)序的數據進(jìn)行有機關(guān)聯(lián)，產(chǎn)生融合、裂變，以此演化出顛覆式的分析邏輯，從而對落后的社會(huì )公共治理和傳統行業(yè)進(jìn)行重塑。

6.“城市發(fā)展大數據產(chǎn)業(yè)應該打組合拳”

發(fā)展大數據產(chǎn)業(yè)，需要與傳統產(chǎn)業(yè)深度融合，培植地方新經(jīng)濟增長(cháng)點(diǎn)。但對于地方政府而言，大數據產(chǎn)業(yè)是新興產(chǎn)業(yè)，又是包含硬件支撐層、技術(shù)層、交易層、應用層、衍生層在內的一整條龐大產(chǎn)業(yè)鏈。在此情形下，城市發(fā)展大數據產(chǎn)業(yè)應該打組合拳，做好統籌規劃、總體設計，通過(guò)一些列配套措施、有序步驟，推動(dòng)大數據產(chǎn)業(yè)與傳統多產(chǎn)業(yè)融合。隨著(zhù)政府數據信號的釋放，各城市應優(yōu)先發(fā)展大數據基礎設施，以與市場(chǎng)資深大數據公司合資的方式，成立大數據公司，建設大數據平臺;進(jìn)而結合當地經(jīng)濟特色，挖掘大數據與傳統產(chǎn)業(yè)的結合點(diǎn)，全局統籌，有的放矢。

7.“只有數據源服務(wù)商才有資格構建大數據生態(tài)圈

大數據生態(tài)圈良性運轉的重要根源，也可以說(shuō)是大數據行業(yè)的起點(diǎn)，正是數據源。發(fā)展大數據產(chǎn)業(yè)，首要解決的是促成數據資源的極大豐富和開(kāi)放使用，這決定了數據源服務(wù)商在產(chǎn)業(yè)鏈條上應該始終處于核心位置。數據源服務(wù)商通過(guò)對數據的處理挖掘，完成對整個(gè)生態(tài)圈發(fā)展基礎的建構。這一基礎的存在，驅動(dòng)其他環(huán)節圍繞數據源做高效運轉，如服務(wù)器、硬件、軟件廠(chǎng)商等。同時(shí)，數據源服務(wù)商掌握行業(yè)內重要的數據資源，在硬件、軟件的支持下，可以針對行業(yè)設計出各類(lèi)應用場(chǎng)景，服務(wù)于市場(chǎng)需求。大數據價(jià)值變現過(guò)程中，數據源始終占據重心位置，只有數據源服務(wù)商才有資格構建大數據生態(tài)圈。

8.“終究有一天，大數據智能會(huì )取代搜索引擎”

搜索引擎是人類(lèi)生活中不可或缺的一部分，它使我們擺脫信息閉塞，更高效地幫助查詢(xún)者將“人腦智能”匹配到合適的信息。而大數據，更勝一籌。大數據通過(guò)海量數據的相互碰撞，激發(fā)價(jià)值，開(kāi)啟“人工智能”，以遠超人腦運轉速度的服務(wù)器時(shí)速，自動(dòng)在信息之間、數據之間建構關(guān)聯(lián)，帶來(lái)人類(lèi)腦力尚難企及的理性分析結果，提供預測、預警，幫助人類(lèi)在生產(chǎn)、生活中做出更明智的決策。和大數據相比，搜索引擎的本職是嫁接人腦智能和單類(lèi)信息的橋梁工具，必然依賴(lài)人類(lèi)手動(dòng)的輸入，必然受限于人腦的思維，總有一天會(huì )被大數據智能所取代。

9.“大數據產(chǎn)業(yè)現階段僅僅是朵浪花”

當前有人認為大數據產(chǎn)業(yè)“過(guò)熱”，事實(shí)上，大數據的潛力還遠遠沒(méi)被釋放出來(lái)。一個(gè)有熱度的大數據產(chǎn)業(yè)，體現在大數據充分實(shí)現了對交通、醫療、教育、環(huán)保、農業(yè)等產(chǎn)業(yè)的升級改造，以及大數據應在社會(huì )生產(chǎn)、生活更廣的范圍內得到普及。但就目前的實(shí)際情況來(lái)講，盡管目前大數據產(chǎn)業(yè)在硬件支承層的布局如火如荼，大數據中心也在紛紛建設之中，但是數據與數據的碰撞、數據價(jià)值的開(kāi)發(fā)、數據價(jià)值的應用落地等等，仍然處于初期階段。

10.“不性感的大數據公司都會(huì )死掉”

大數據行業(yè)天生就具備性感的基因——海量數據擁有無(wú)限再生能力，有一萬(wàn)種碰撞方式，就能摩擦出一萬(wàn)種火花;數據能夠顛覆傳統樣本分析，無(wú)限接近于未來(lái)發(fā)展的必然結果;它既不像傳統產(chǎn)業(yè)般需要深厚的時(shí)間積淀，也絕非“互聯(lián)網(wǎng)”商業(yè)模式泡沫般的曇花一現。要想成為性感的大數據公司，需要以產(chǎn)品為導向，以技術(shù)為支撐，驚艷的產(chǎn)品、顛覆性創(chuàng )新的商業(yè)模式，以及改變世界的激情。不具備這些特質(zhì)的大數據公司必將消亡。

2017年大數據發(fā)展十大新趨勢

來(lái)源：36大數據，翻譯：丑燦

2017年大數據發(fā)展的10大趨勢經(jīng)由全球專(zhuān)業(yè)機構發(fā)布，希望可以為你所在機構的年的發(fā)展規劃提供戰略政策依據。

1.數據量將持續增長(cháng)

數據量的不斷增加意味著(zhù)通過(guò)數據的快速分析獲取寶貴的市場(chǎng)洞察已經(jīng)成為大數據業(yè)務(wù)運營(yíng)的關(guān)鍵環(huán)節。機構和企業(yè)組織必須將其內部未被利用的每一字節的大數據，也就是我們所謂的“黑暗數據”(dark data)加以合理化的整合并轉化成可以利用的數據資源。

如果大數據還沒(méi)有為你的企業(yè)帶來(lái)可供戰略參考用的新見(jiàn)解，那么在2017年記得為你所在的企業(yè)提出有關(guān)大數據的創(chuàng )新計劃，只有這樣才能提升企業(yè)的競爭優(yōu)勢。

2.利用大數據提升客戶(hù)體驗

對于企業(yè)的并購，可以將遺留下來(lái)的數據資源轉交到分包商系統，這種大數據的使用方式除了可以改進(jìn)消費者體驗之外，還可以升級核心系統。

讓消費者使用靈活性的自助服務(wù)方式可以讓大數據分析為企業(yè)快速掌握市場(chǎng)發(fā)展的主導趨勢，還可以為客戶(hù)需求增長(cháng)機遇帶來(lái)更多有競爭力的市場(chǎng)洞察。

利用大數據更深入的了解客戶(hù)需求可以讓搭配銷(xiāo)售或者促銷(xiāo)活動(dòng)提高企業(yè)的一線(xiàn)財政收入水平，同時(shí)還可以免除因客戶(hù)流失所導致的業(yè)績(jì)縮水風(fēng)險。

3.Hadoop的應用領(lǐng)域將更加廣泛

將會(huì )有越來(lái)越多的企業(yè)選擇采用Hadoop和其他類(lèi)型的大數據存貯架構，相應的，分包商們也將為業(yè)主提供更加有創(chuàng )新功能的Hadoop解決方案。

當Hadoop架構占據有利地位時(shí)，企業(yè)使用高級分析方法所處理大量數據可以為盈利決策找到寶貴信息的金礦。

4.預測分析將嶄露頭角

精準地預測未來(lái)可能放生的行為和事件可以提高企業(yè)的利潤。為降低企業(yè)收入風(fēng)險暴露所使用的欺詐行為快速鑒別和預判技術(shù)將會(huì )迎來(lái)質(zhì)的飛躍，同時(shí)企業(yè)運營(yíng)的卓越性將進(jìn)一步得到改進(jìn)。

5.基于云的數據分析將獲得更多關(guān)注

將數據分析業(yè)務(wù)遷移到云端可以加速企業(yè)采用最新的技術(shù)能力，并實(shí)現數據資源到行動(dòng)計劃的快速轉變。數據分析業(yè)務(wù)轉移到云端之后，企業(yè)的運營(yíng)和技術(shù)維護成本也將削減不少。

6.向信息學(xué)領(lǐng)域進(jìn)軍并注重數據價(jià)值的界定

新的一年，使用信息學(xué)助推復雜數據收集、分析與可視化技術(shù)的整合可以從數據資源中推導出企業(yè)所需的收益來(lái)源。從未被充分利用的數據當中提取資源可以提高企業(yè)運營(yíng)績(jì)效。

7.數據可視化將放大商業(yè)智能的作用與優(yōu)勢

數據可視化技術(shù)讓隱藏在大數據資源背后的真相呈現在眾人面前。無(wú)論數據怎樣形成，無(wú)論數據資源在哪里，圖形數據可視化可以讓企業(yè)組織在業(yè)務(wù)繁忙的同時(shí)對數據進(jìn)行檢索與處理。

8.物聯(lián)網(wǎng)、云技術(shù)、大數據和網(wǎng)絡(luò )安全深層融合

數據管理技術(shù)，比如說(shuō)數據質(zhì)量控制、數據準備、數據分析以及數據整合等方面的融合程度將在新的一年當中達到新的高度。當我們對智能設備的依賴(lài)程度增加時(shí)，互通性以及機器學(xué)習將會(huì )成為保護資產(chǎn)免遭網(wǎng)絡(luò )安全危害的重要手段。

9.提升數字渠道優(yōu)化與多渠道體驗

以客戶(hù)偏好的渠道與其保持有效接觸可以讓企業(yè)在傳統渠道與數字渠道之間找到最佳平衡點(diǎn)。通過(guò)不同渠道不斷尋求創(chuàng )新手段提高客戶(hù)體驗度可以帶來(lái)企業(yè)的競爭優(yōu)勢。

10.數據準備和分析的自助式服務(wù)將提高效率

無(wú)論企業(yè)數據類(lèi)型屬于結構化、半結構化還是非結構化，自助服務(wù)式的數據預備工具可以加速企業(yè)數據準備的時(shí)間。使用自助式數據技術(shù)可以降低企業(yè)對開(kāi)發(fā)團隊的依賴(lài)程度，從而更重視用戶(hù)的使用感受，同時(shí)企業(yè)的運營(yíng)效率也可以提升。

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