一、大数据产业分类及特点

１、1 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：

（１）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。

（２）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。

（３）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。

１、２　大数据产业特点

（１）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。

（２）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。

（３）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。

（４）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。

二、我国大数据产业发展现状

2.1　政策与法律层面

（１）虽然我国大数据产业目前缺乏国家层面的政策，但是在相关的国家战略中已经涉及大数据技术与发展规划。例如《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》提出支持海量数据存储、处理技术的研发与产业化；《物联网“十二五”发展规划》也将信息处理技术列为４项关键技术创新工程之一，其中包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，另外３项关键技术创新工程包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，这些也是大数据产业的重要组成部分，与大数据产业发展密切相关。但这些只是大数据产业链的部分环节，尚缺乏系统性、整体性、纲领性的大数据产业政策。

（２）开放数据是指非专有的、机器可读的、免费的数据，任何人可以不受法律或技术限制来使用、重复使用、操作和传播这些数据。公布政府数据的目的不仅是为了接受监督，还可以激发创意，通过数据再处理来增加数据价值。政府部门所拥有的数据占整个社会数据的绝大部分，而政府数据开放政策的制定会进一步推动大数据产业的深入发展。与国外相比，我国在政府数据开放方面还没有相应的政策、法规出台，在一定程度上制约了我国大数据产业的发展。

（３）大数据环境下，关于信息主权的界定和网络用户隐私的保护将对国家安全和数字经济的发展创造良好环境。目前我国关于网络用户隐私保护的问题在相关法律中有所涉及。例如《计算机信息网络国际联网安全保护管理办法》第７条规定：“用户的通信自由和通信秘密受法律保护。任何单位和个人不得违反法律规定，利用国际联网侵犯用户的通信自由和通信秘密。”《计算机信息网络国际联网管理暂行规定实施办法》第１８条规定：“不得擅自进行未经许可的计算机操作，篡改他人信息，冒用他人名义发出信息，侵犯他人隐私。”大数据环境下，这些法律条款在用户隐私保护方面虽然起到一定的作用，但远远不够，目前我国并没有制定关于网络用户隐私安全的单行法律，这是我国大数据产业发展的一个重要制约因素。

2.2　产业层面

（１）产业区位。我国大数据产业集聚区位于经济比较发达的地区，北京、上海依旧是发展的核心地区，这些地区的信息技术产业基础良好，并且已经形成了较完备的产业链，产业规模也在不断扩大，吸纳了全国比较优秀的信息技术人才，为相关企业向大数据产业迅速转型奠定了良好基础。同时，在这些地区也涌现出很多初创的公司加入到数据存储和数据分析的开发和研究中来。

（２）产业结构。２０１２年，我国大数据产业链雏形已经初显。大数据产业链主要涉及数据的收集、存储、分析和应用等几个主要环节，国内很多信息技术企业也纷纷开始转型，向数据的管理、应用和服务转型。这种转型带来的变化主要有：①企业更加注重自身的数据开放和应用，提高企业决策效率和完善产品、服务营销策略；②硬件企业的升级和转型。例如联想通过与全球知名的存储公司ＥＭＣ合作，正式进入大数据的企业级应用领域；③互联网企业提高数据分析能力。例如阿里巴巴利用大数据提供阿里信用贷款与淘宝数据魔方，百度已经建成百度指数、司南等５大数据体系平台和消费者画像、品牌探针等技术分析方法。

2.3　人才层面

大数据产业迅速发展，数据科学家的概念应运而生。根据哈佛商业评论所言：数据科学家将成为２１世纪最性感的职业。数据科学家是采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察的工程师。数据科学家除应具备好奇心和怀疑的精神外，还应具有分析能力、技术能力、沟通与合作能力（见表）。数据科学家是复合型高端人才。麦肯锡预计，到2018年，仅在美国市场，数据科学家人才缺口就将达到１４——１９万，而相关方面的管理人才缺口将达到１５０万。人才短缺也是制约我国大数据产业发展的重要因素。

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