大数据发展特征、最新实践与启示建议_大数据发展的特点

通信世界网消息（CWW）我国大数据产业发展持续提速，数据基础制度建设提速、技术融合应用创新加速、产业链分工细化市场竞争加剧等因素驱动大数据产业步入新的发展阶段，对企业大数据战略选择及能力构建提出了新的要求。从主流企业经验来看，数据融通、应用创新、技术攻关和生态合作是其开拓大数据市场的关键成功要素。对于运营商来说，需要深刻认识和把握大数据业务的重大战略价值和市场机遇，加快推动自有数据整合和服务体系构建，加强关键技术和人才储备，并加强创新合作、快速补强短板，夯实大数据发展基础。

当前我国大数据产业发展步入新阶段

我国大数据行业持续快速发展，2022年我国大数据产业规模达1.57万亿元，同比增长18%1。同时，政府的支持、技术的创新和市场的竞争将共同推动大数据产业发展提速，预计到2025年大数据产业规模突破3万亿，年均复合增长率保持在25%左右2。

一是政策引领打开数据要素商业化发展的新空间。

2023年，国家相继发布《数字中国建设整体布局规划》、《关于加强数字政府建设的指导意见》等政策，均明确提出要加快建设数据制度建设，推动数字技术在数据汇聚、流通、交易中的应用，进一步释放数据红利。具体来看，数据确权方面，8月21日，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，规定了数据资源的确认范围、会计处理适用准则及披露要求，为未来数据资产交易定价制定了规范框架。数据流通和交易方面，政策的密集出台推动新一轮的数据交易市场建设。截至2023年8月底，全国各地已成立数据交易所达到51家，其中2020年4月至今成立的近30家，头部数据交易所交易规模已达到亿元至十亿元级别，且呈现出爆发式增长趋势。

二是技术发展呈现集成创新、泛在赋能的新特点。

在新一轮科技革命和产业变革持续推动下，人工智能、5G、虚拟现实、区块链、边缘计算等技术群体性突破、跨界融合，为大数据进一步赋能。如：借助边缘计算技术，计算架构由中心集中式转向分布式，突破复杂分析方法和模型建设的计算资源制约和瓶颈，为大数据乃至深度学习的普及开辟广阔空间；以多方安全计算、可信执行环境、联邦学习等为代表的隐私计算技术为流通过程中数据的“可用不可见”提供了解决方案。各行业各企业大数据应用范围和融合程度不断提升，应用范围从单个环节如研发、生产向端到端全链条的融合延伸，渗透方式从信息整合向智能分析和决策迈进，涌现出了柔性供应、敏捷开发、智能运维等新型服务模式。

三是产业链呈现更加多元化和竞争激烈的新趋势。

近年来，在海量数据供给、活跃创新生态和巨大市场需求的多重牵引下，以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的产业链条根据行业、应用、数据、技术服务类型的不同形成更为专业化、细分化的产业分工链条。与此同时，行业参与主体从多元，2022年我国大数据企业注册量14.41万家较2017年的1.86万家增加近12万家，年均复合增长率达50.6%3。以大型数据平台企业为引领、专业化服务企业加快布局、独角兽企业兴起的大数据行业竞争格局进一步明晰。阿里、百度等大数据平台企业持续深化大数据布局和应用创新，浪潮、美林数据等基础技术型企业向医疗、电力、能源等领域进一步下沉专业化服务，京东科技、菜鸟网络等为代表的250余家大数据（潜在）独角兽企业持续涌现4，大数据创新能力和创新生态活跃。

国内主流大数据企业最新发展实践与经验

通过对国内互联网平台型企业、专业大数据服务企业、垂直行业龙头企业等大数据主要参与企业的跟踪研究，大数据业务的发展经验与关键策略主要包括：

（一）探索多方数据融通，逐步壮大数据生态

数据作为关键生产要素具有规模收益递增和网络效应，大型互联网企业和行业企业均从自身业务出发，在聚合内部业务数据的基础上，持续汇聚上下游合作伙伴等第三方数据，累积数据资产并逐步形成行业壁垒。

内部数据整合方面，阿里以电商业务为基础构建OneData数据体系，在内部数据的标准化、规范化基础上，形成从数据采集到数据应用的闭环系统。国家电网成立国网大数据中心负责数据的专业管理和统一运营，打通各专业数据壁垒、推进数据资源的高效使用。

外部数据汇聚方面，阿里依托淘宝、支付宝、菜鸟等横向业务平台，整合零售、金融、物流等领域上下游玩家的数据。腾讯智慧零售平台将一方数据、腾讯数据、渠道伙伴数据、合作伙伴数据进行融合，实现数据更加有效、有用的分析。此外，拓尔思、星环等专业大数据服务企业由于自身无数据源，以整合行业数据为基础，针对特定行业和应用场景提供数据解决方案。

（二）基于核心能力延伸，实现重点行业应用突破

主流企业的大数据产业布局策略大致可分为技术驱动、应用驱动、业务驱动三大类。

技术驱动型以阿里云、腾讯云等互联网科技企业为代表，充分发挥其云端基础设施优势，为用户提供可快速创建、弹性扩缩容的大数据服务，形成数据应用及BI分析、数据开发与治理、大数据基础引擎等一系列云原生大数据产品体系。

应用驱动型以专业大数据服务公司为代表，面向重点垂直行业形成一体化解决方案并形成行业领先优势，如星环科技专注金融、交通等行业，产品覆盖数据全生命周期存储计算、管理、分析等软硬件一体化产品；美林数据深耕智能制造和智慧能源行业应用，推出Tempo系列大数据解决方案，成为工业大数据领域的龙头企业。

业务驱动型以垂直行业龙头企为代表，从自身业务需求和应用场景出发，将大数据技术嵌入自身生产流程，经过其核心业务的不断锤炼与试错，形成行业大数据服务能力。如国网大数据中心聚焦经营管理、电网生产重点领域，逐步沉淀业务信息，打造数据业务化基础底座。

（三）持续加大自主研发投入，推动核心技术突破

大数据基础软硬件研发具有技术壁垒高、研发周期长、研发投入大等特点，大数据相关企业持续加大技术研发投入，不断寻求技术突破以加强产品竞争力。如星环科技坚持自主原创的技术发展路线，近三年研发投入总计4.4亿，占总营业收入比超过45%，研发人员占比达33%5，目前已完成了数百项信创生态适配，包括国产操作系统、芯片、服务器、中间件等，帮助企业更高效地打造全栈自主可控的数据平台。腾讯不断加强技术软件和前沿科技研究，2022年研发投入达614亿元，内部研发人员占比达74%，在全球主要国家和地区专利申请公开总数超过6.2万件，专利授权数量超过3万件，云数据库TDSQL核心代码的自研率达到100%，自研数智融合计算平台天工性能参数业界领先。阿里在科技创新领域持续坚定投入，历时十年自主研发飞天大数据平台，是中国唯一自主研发的计算引擎，也是目前全球集群规模最大的计算平台，与飞天AI平台结合形成大数据与人工智能的“双生系统”，持续强化技术融合能力。

（四）持续加大自主研发投入，推动核心技术突破大数据相关参与方通过投资并购、产业联盟等方式，聚合业界优质技术、产品和服务能力，深入挖掘数据价值。

投资并购方面，百度投资宇信科技，结合两家的资本优势和技术优势，在金融云、分布式数据库、大数据分析平台、区块链等层面展开创新合作。腾讯对北京相数科技进行战略投资，借助后者领先的数据智能产品和服务，带动自身在数据资产服务、数据咨询服务方面的发展。

产业联盟方面，阿里与美国Meta、日本NTT、巴巴等众多企业共同创建了安全多方计算联盟MPC Alliance推进安全多方计算的认知、接受和采用。中国电子与中国经济体制改革研究会共建联合研究院、与清华大学成立数据治理工程研究院，聚焦数据安全、数据要素市场化配置等探索实施路径。

对于电信运营商深化大数据业务布局的启示借鉴近年来，电信运营商在完善数据能力布局、数据要素商业化探索等方面取得了较好的成效。2022年，国内三家运营商大数据收入同比增长58%，2023年上半年大数据收入同比增长45.3%6。与此同时，面向大数据业务高质量发展，运营商仍面临关键技术与龙头企业差距较大、大数据融合创新应用亟待深化、复合型数字化人才短缺等挑战。立足电信运营商业务发展情况和优势资源禀赋，借鉴国内主流企业大数据业务发展经验，对运营商持续深化大数据产业布局和发展提出相关建议如下：

一是加快培育数据融通和应用创新生态。建立数据“采、存、管、用”全过程管理，打通内部数据壁垒，推动从数据资源到数据资产的演变，加强对政府、金融、工业、医疗、媒体等数据量大、产业链延展性高、未来市场增长潜力大的行业的重点布局。

二是加强关键领域技术攻关和人才储备。持续完善大数据基础设施布局，围绕数据挖掘分析处理、数据源整合能力、数据安全等重点领域核心技术加快创新步伐，确保关键环节完全自主可控，加快培养、发展和引进高水平、高层次的大数据复合型人才，适应转型发展需要。

三是积极探索产业合作与资本运作。在涉及数据采集、处理、分析等环节充分发挥战略合作的重要作用，加大与众多优秀服务提供商的绑定与合作力度，充分利用产业合作和资本手段积累市场和技术资源，提升数据聚合和治理能力。

四是深度参与数据要素市场建设。当前数据要素市场建设仍处于初期发展阶段，数据流通融合亟待机制化，流通体制机制尚未建立，运营商应积极发挥自身数据特性和产业主体优势，积极探索和推动数据要素的确权、流通、定价等产业机制的形成和制定。