吕萍 赛迪顾问股份有限公司副总裁
本文发表于《中国工业和信息化》杂志2022年12月刊总第52期
数据正在成为重组要素资源、重塑经济结构、改变竞争格局的关键力量，大数据行业已经成为加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎，是促进全球第四次工业革命的关键之一。运用大数据推动产业升级、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。大数据与人工智能、云计算等技术日益融合，实现数据赋能，推动高新行业发展和传统产业升级。全球积极推进社会领域的大数据应用分析，开展智慧金融、交通、医疗、教育和环保的建设等，提高社会的智能化管理水平。提升政务能力上，依托大数据分析进行更加科学的管理决策和监督管理，推进数据和政策的开放共享，建立廉洁透明的开放政府，增强公民与群众之间的交流与信任。
在全球经济衰退、新冠肺炎疫情发生的影响下，相比商品和资本全球流动受阻，数字技术驱动的新一轮全球数字经济仍保持快速增长，全球大数据行业也保持了良好发展态势，全球大数据市场规模由2019年的1821.9亿美元增长至2021年的2133.5亿美元，复合年均增长率达8.2%，全球大数据产业蓬勃发展。从全球市场占比上看，2021年硬件、软件和服务产业规模占比分别为24.2%、36.0%和39.8%，大数据软件和大数据服务的市场份额占比近八成。中国作为全球第二大经济体，大数据市场近年来飞速发展，是全球大数据市场中发展最快的国家之一。
我国大数据产业发展现状
产业规模不断壮大 产业体系初步形成
大数据产业是激活数据潜能的关键支撑，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎，是推动新一轮科技革命和产业变革的关键要素。党中央、国务院高度重视大数据产业发展，“十三五”期间，我国大数据产业迅速发展，2020年我国大数据产业规模超1万亿元，同比增长23%。随着5G和物联网的发展，大数据基础层将持续保持高速增长，预计2025年整体规模将达到3万亿元，市场规模快速扩大。
大数据产业体系已初步形成。在基础布局上，我国建成了全球规模最大的光纤网络和4G网络，5G终端连接数超过2亿，位居世界第一，数据基础持续夯实；在技术创新上，在精准营销、用户画像、舆情分析、风险识别等方面的服务专业化水平不断提升，数据建模、品牌洞察、业务优化等方面的服务范围不断拓展，涌现出了柔性供应、敏捷开发、智能运维等新型服务模式，技术应用持续创新；在产品发展上，2016年以来，工业和信息化部面向全社会累计征集了近1万个大数据应用案例，遴选出338个大数据优秀产品和应用解决方案、400个大数据典型试点示范项目，大数据产品活跃涌现。
顶层设计不断完善 数据赋能持续深化
近年来，国家发改委、工业和信息化部、农业和农村部、水利部等部门相继推出了促进大数据产业发展的意见和方案。2021年，工业和信息化部发布的《“十四五”大数据产业发展规划》更是提出要构建稳定高效产业链，深度开展大数据应用服务。
一是推动大数据对传统产业赋能，支持工业企业加快设备数字化改造，推动研发、生产、经营、销售全过程数据采集，推动工业数字化生产管理。针对原材料生产、装备制造、消费品生产、电子信息等重点行业，构建工业大数据价值提升体系，引导企业运用大数据技术设计行业解决方案，发展大数据应用服务，推动基于数据的运维管理。
二是延伸数字行业价值链，提升大数据在服务行业应用的范围与精准度。针对金融、医疗、交通等数据资源丰富领域，建立完善数据采集、清洗、存储、分析机制，开放行业数据分析算法模型，深挖数据要素的潜力，有效推动具有深度数字领域特征行业的管理和服务创新发展。
三是推动政府服务数字化，在强化经济运行大数据监测分析、推行大数据智慧监管、推动大数据社会治理模式、优化利企便民数字化服务上构建协同高效的数字化政府体系。
政府引导统筹发展 产业生态有序构建
全国各地积极出台支持大数据发展的鼓励性政策，扶持大数据产业发展，构建龙头骨干企业“顶天立地”、中小微企业“铺天盖地”的产业生态格局。
绿色数据中心建设方面的鼓励政策包括对大型数据中心按固定资产投资额给予一定比例的补助、对中型数据中心按物理机架个数给予奖补、对绿色数据中心给予优惠电价政策等。
推进工业数字化转型的政策包括对传统制造业开展数字化改造的按固定资产投资总额给予一定比例的奖补、对工业企业上云用云的按投资比例给予奖补。
促进大数据企业发展的政策包括对营销额度首次达一定范围的企业给予销售额一定比例的补助、对首次获得大数据认定的企业给予一定金额补助、对招商引资落地的企业按企业市值规模给予一定比例的一次性奖补、对经认定的大数据应用案例给予资金奖补等政策。
东南沿海领跑全国 发展重点各有侧重
全国大数据发展水平存在明显分级，形成东部地区全国领先、中西部地区奋力追赶的发展格局。在发展重点上，珠三角、长三角地区均衡发力，在基础环境、产业发展、行业应用上协同发展；京津冀地区在信息基础设施、工业应用上保持领先地位；东北地区在大数据政务应用上与其他地区保持一致，形成以政府引领的发展趋势；西部地区凭借其丰富的电力资源和优越的气候条件，在数据存储中心、软件信息服务上具有独特优势，为全国大数据产业发展夯实基础。
我国大数据发展面临的瓶颈
随着全国各地不断深入布局，大数据产业度过最初的狂热蓬勃发展期之后迅速降温，仍面临很多发展瓶颈。
一是信息壁垒限制了数据信息的自由流动与共享，降低数据价值，进而降低大数据产业资源配置效率，限制大数据产业发展。相关企业出于对数据安全等诸多方面的考虑，数据共享意识不强。如何建立数据共享体制机制，搭建安全可靠的数据交换共享平台、数据共享服务平台，激活数据要素价值成为一大挑战。
二是大数据产业链发展不均衡、协同性不够。在上游环节，企业开展大数据应用的数据多为私有数据，数据相对封闭、数据源匮乏；在中游环节，除基础设施外，硬件设施、大数据安全、大数据服务细分领域产业基础薄弱，对下游应用环节支撑能力不强；在下游，大数据企业产品与系统等处于生产与研发同步推进阶段，大数据融合应用场景深度和广度亟待提升。中游数据存储设备生产、制造领域企业与下游大数据融合应用领域企业衔接不畅，企业间缺乏信息互通，亟须打通“信息孤岛”。
三是大数据企业多处于初创期或成长期，品牌意识薄弱，对于各项品牌、商标认定意识不强。大数据企业发展面临人才需求大、融资需求高、品牌知名度要求高等困境，竞争环境无序且激烈。
推进大数据产业发展的政策建议
加快大数据基础设施建设。加快布局“城市神经元”，推进窄带物联网（NB-IoT）/5G移动物联网部署，构建全域覆盖的物联感知网络体系。大力推进5G、IPv6等新一代网络基础设施建设和升级改造，提升5G、IPv6用户普及率。提升电子政务外网支撑能力，加快电子政务外网与各部门业务专网的安全融合、统筹集约化建设。推动公共服务、互联网应用、重点行业和大型企业积极接入大数据中心，为政务系统和产业应用提供数据存储、应用承载、容灾备份等服务，为大数据共享、开放、应用提供基础支撑。
完善大数据公共服务平台。支持开发者、企业、研发机构积极参与大数据开源项目，充分发挥龙头企业带动作用和大数据多元应用发展经验，开展政务、农业、工业、服务业等领域的数据整理、挖掘、分析和应用技术研发，加快推进大数据多元应用创新成果转化，为大数据创新开发团队及中小微数据型科技公司提供“一站式”配套服务。
推进数据资源开放。进一步构建数据共享标准化的体系。建立政务数据资源共享管理机制。推进政务数据跨部门共享。依托数据共享交换平台，综合物理集中、逻辑集中两种方式，推进政务大数据资源的整合汇聚，实现跨部门数据的共享与交换，为跨部门业务应用提供支撑。开展政务数据资源共享绩效评估，建立评估结果与信息化项目资金预算相衔接的工作机制，推动跨部门、跨地区、跨层级的信息资源按需共享和适度开放。
研究出台数据资源开放的制度规范，明确数据开放边界、开放格式，按照依法保障信息安全、逐步分级开放的原则，推动数据开放常态化机制。制定公共数据开放计划，着力推进重点领域公共信息资源向公众和社会开放。优先开放信用、交通、医疗、地理、教育、环保、旅游、农业、统计等领域的公共数据，进一步促进信息惠民，推进信息资源规模化创新应用，释放数据价值。
组建大数据运营实体。采用“政府注资、特许经营、服务购买”的模式，由专业的信息化投资平台公司牵头成立大数据资产运营公司，开展数据资产平台运营、大数据产业投资、政府示范性应用工程建设和大数据产业生态培育工作，推动数据要素流通与共享，加强行业数据整合应用，推动大数据市场主体合作，深入挖掘数据价值。
培育大数据交易衍生服务。建立数据确权、交易机制，配套培育发展数据交易、大数据金融、大数据研究咨询、大数据培训等大数据延伸服务。发展数据资产评估、大数据征信等配套服务，支持数据价值评估、质量管理、责任保险、数据银行等数据交易中介业态创新。推进传统金融机构开展基于大数据的业务创新和产品创新，大力发展以数据资产交易为核心的抵押、担保、评估等大数据金融业务。
加快大数据创新载体建设。以合作形式落地技术创新平台、孵化器、加速器等创新载体。鼓励围绕大数据前沿产品和服务建设大数据产业园、产业创新中心、工程研究中心和企业技术中心等创新平台。强化企业技术创新主体地位，支持骨干企业牵头组建创新联合体，鼓励企业牵头或参与财政资金支持、市场导向明确的大数据创新项目。
推动大数据产学研用创新。支持企业与高校科研院所组成科研生产联合体开展技术联合攻关，重点围绕数据存储、清洗、分析、挖掘、可视化、自主安全可控等领域，夯实大数据技术基础。举办深度学习、类脑计算、区块链等热点领域创新创业大赛，加大大数据创新技术挖掘力度并助力其中试和产业化。支持专业化、市场化科技成果转化机构发展，积极探索大数据技术和业务供需对接新模式。
建立数据安全管理制度。贯彻落实国家法律法规对于信息安全保护和数据安全的相关规定和国家标准的强制性要求，保障数据采集质量，有效降低数据共享和交换风险，建立健全数据销毁体系，推进农业、工业等相关行业与对应领域企业数据分类分级管理。加强数据风险评估、识别、分析、预警流程化管理，建立并优化数据风险评价制度。围绕外部数据获取等数据处理业务场景，建立数据合规审查审核机制。建立数据安全应急处置机制。完善网络安全监测平台，以加强数据安全管理保护。培养企业安全意识，引导企业从内部管理制度、员工保密制度等制度层面入手，加强数据安全风险防范，构建全生命周期安全防护系统，对数据采集、存储、管理、加工、应用等环节可能存在的数据泄露、数据滥用等采取数据加密、数据脱敏等技术进行防范处置，鼓励企业开发并构建态势感知、溯源取证等系统或平台。推广大数据技术安全应用。推动大数据、区块链技术在安全检测、隐私保护等方面的应用，鼓励相关数据安全产品的研发应用。
加强大数据企业品牌管理。推进国家级、省级企业性质认定，鼓励大数据企业积极申报国家级、省级、市级各项企业认定，推进大数据领域示范项目申报。强化企业品牌管理，扩大企业品牌影响。开展大数据企业品牌培育工作，依托现有大数据企业，打造一批高技术水平、具有发展潜力的高质量品牌集群。加强产权管理体系建设，健全企业知识产权网络体系。实施商标品牌价值提升专项工程，建立集品牌服务、品牌孵化、品牌提升、品牌展示等功能于一体的企业品牌服务平台，有效提升企业品牌价值。
（来源：中国工业和信息化）
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