大数据时代下产业发展趋势分析

黄伟华

【摘要】毫无疑问人类社会正在迈入高度信息化，数据化的大数据时代，大数据给国民经济的方方面面带来深刻的变革，本文着重阐述并分析大数据对产业发展的趋势，勾勒出不同层面下的大数据时代国民经济产业发展趋势，并分析现阶段仍需解决的困难。

【关键词】大数据 产业发展 商务智能 产业环境

一、引言

一般意义上，大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。大数据的特点可以总结为：体量浩大、模态繁多、生成快速以及价值密度低。大数据之所以产生，是因为今天无所不在的传感器和微处理器，在普适计算的时代，任何使用电子设备的人都会留下数据痕迹，这些数据通过互联网的交流，又形成了一个庞大的数据库。这些数据通过一定的方法，可以被分析和使用。大数据隐含的巨大科研，社会与经济价值已被人们所感知且引起了各行各业的巨大关注。毫无疑问，人类社会正在步入大数据的时代，大数据这把巨桨，必将在未来科学技术和经济社会发展的洪流中翻江倒海，中国这艘经济巨轮，将何去何从？本文将详细叙述大数据时代对我国产业经济发展趋势的影响。

二、大数据时代的产业发展趋势

国民经济核算体系与政府统计调查机制的一系列改革只是大数据时代下国民经济运行趋势的一个方面，但由于其代表政府在信息化时代中角色，任务的转变，其影响能够辐射到经济运行的方方面面，而信息化，数据化的时代发展趋势，会深重改变着国民经济的产业发展，尤其是技术层面与产业环境。

作为大数据应用的一个耳熟能详的例子，大概就是依靠数据挖掘技术成功预测了流感的爆发。多年来，医务人员一直致力于研究流感爆发的周期特点，1999年，美国的研究人员通过对全美两万多个药店的销售数据进行挖掘，发现在医院大规模收治流感病人的两个星期前，药店柜台的感冒药会有一个销售高峰，而这个高峰只要超过一定的临界点，就会预示着一场流感即将爆发。其中的原因研究人员也给出了解释：人们患了流感后，一般会先尝试自己买药，若不见效，病情加重才会到医院看医生，此时，流感往往已经在社会上爆发，难以控制。然而，在大数据时代，人们已经具备在大量的信息中挖掘出事物发展的相关关系，而且现实中人们常常更热衷于知道事物如何会发生而不是为什么发生。研究因果关系的传统科学思维受到了挑战。正如上例，成功预测流感何时何地爆发比知道其为何会爆发更具有迫切性与实用性。

正是因为统计方法不能寻找出事物背后的真正原因，只能对其进行概率性的归纳。因此大数据技术在商业领域广泛流行并推动者产业的不断更替发展。企业是盈利性的组织，只要某种决策有利可图，则大可为之。而不必深究为何此举能够产生利润，更不必发掘其中的内在规律。因此，企业使用大数据走的不是通常理解的搜集处理数据、分析、得出结论、获得知识的道路，而是直接从大数据到其价值。

（一）商务智能的高度发展是产业技术层面的重要体现

仅仅几年以前，商务智能技术还是大公司的专利，但随着各种未处理区，存储器的不断普及，这种技术渐渐成为商业界的主流，所有大大小小的企业都收集着大量的数据，通过整理存储在数据仓库中，并且在内部不同部门之间互相连通，继而爆发出惊人的能量。

大数据的分析处理技术归纳起来主要有联机分析，数据挖掘以及数据可视化。联机分析，也称多维分析，本意是把分离的数据库“相联”，进行多维度地分析。数据挖掘是赋予商务智能“生命”的一个产业链。传统的数据挖掘是从结构化的数据中提取有关信息并建立模型，然后大数据时代对数据挖掘技术提出的最大挑战就是从海量的半结构化、非结构化数据中进行清洗转换，整理汇总并建立反映事物关联性的模型。典型的例子是零售行业巨头沃尔玛的研究人员通过对数据仓库中的数据进行分析后，发现跟尿布一起搭配购买最多的竟然是啤酒。这是由于有30%到40%的爸爸会在为婴儿购买尿布后顺便带点啤酒犒劳自己，沃尔玛发现了其中规律后，对尿布和啤酒进行捆绑销售，结果其销售量双双增加。

传统的商务智能产业链条只有上述数据仓库，联机分析以及数据挖掘三块。然而技术的进步是无止境的，进入21世纪后，数据可视化作为商务智能产业的最新链条大放异彩。数据可视化的技术，可以通过图像在逻辑思维的基础上进一步激发人的形象思维和空间想象能力，吸引、帮助用户洞察数据之间隐藏的关系和规律。

此外，在大数据时代，依赖于互联网等媒介，数据以惊人的方式传播，企业与个人对数据保密技术的要求将会大大提高，可以预见的是，未来的大数据将会以更安全可靠的方式被人们所利用。

（二）传统产业和新兴产业对信息化不同程度的利用构成了大数据时代产业发展环境的崭新面貌

大数据产业，总结起来不外乎数据的采集加工，软硬件制造与相关的数据服务行业。美国是世界上第一个发展大数据产业的国家，其成就是令人震惊的，今年由于泄密而被全球关注的美国安全局与联邦调查局的“棱镜”计划就是一个例子，其早在2007年已经被秘密启动。英国政府也将大数据产业作为重点发展的科技领域。2013年，英国牛津大学成立首个应用大数据技术的医疗卫生研究中心，整合分析大量的医疗信息。除美英外，日本政府近年来不断推出《IT新改革战略》、《新信息通信技术战略》等信息战略并不断改革完善。2012年与2013年来依次推出“活跃ICT日本”与“新ICT战略”，不断提高政府的信息开放性。

而在国内，大数据产业在企业中也开始初露端倪并蓬勃发展，北京中关村的大数据产业的雏形已经显现。国内互联网业巨擘也开始联合起来构建大数据时代的产业环境。在内外各种因素的催生诱导下，国内产业发展趋势已不难预知。

1. 领跑大数据时代产业技术发展的信息产业将面临巨大的发展机遇。由于互联网的盛行，信息产业正在改变人们的生活方式，从以往买衣服买鞋子需要挨个店逐一比对试穿到现在足不出户，点点鼠标就能够阅览众多款式的商品，淘宝，京东，亚马逊等电子商务平台为人们的生活帶来了便捷。从以往出行需要提早出门订票到现在只需浏览个别网站如携程网，去哪儿网就能够提前数月甚至半年预定出行的车票或机票，人们出行不再掣肘于提早规划来回的时间与繁冗的买票程序。甚至在居住地区的城市内出行也有相关移动应用用来打车。可以说，信息化产业渗透到人们生活的方方面面。而我们在感受便捷的同时，却甚少人能够看到信息技术企业在面对巨大的客户群所产生的大数据面前所做的大量细致的分析工作。例如通过数据分析得到某种产品的适宜价格以及适当的销售时间段，还可以根据客户留下的数据记录提取出客户的特定需求与喜好，从而制定更加适合客户个性化选择的营销模式。

2. 依赖于传统的“IOE”信息系统的行业将面临巨大挑战，亟待转型升级。过去，中国对信息系统有所谓“金三角”的说法，即“IOE”。I指IBM的储存器，O指Oracle的数据库，E指EMC的存储。正如中国工程院院士，中科院计算所首席科学家李国杰院士所认为：这三家公司基本垄断了国内银行、证券等对数据依赖性强，对计算机处理技术要求很高的行业。而如果当今信息技术企业若仍建立在“IOE”系统的基础上，那么就不是大数据的企业。因为“IOE”系统的基础设施并不适合处理大数据，它对数据的认识仍停留在线性维度，而大数据时代数据的规模增长超过了硬件能力的增长。

银行，证券等金融行业以及一些电子营销等对数据依赖性强的行业必须开发出自己的数据存储中心，以避免突发事件所带来的灾难性损失，金融产业把控着国家经济流动的血脉，必须建立起上下游相互协作，相互支撑的大数据产业环境，构建有技术自主权的大数据产业链，避免核心技术受制于人，重蹈个人电脑和通信产业的老路。

3. 以往不涉及大数据的传统产业开始跃跃欲试并尝到信息化带来的甜头。在美国，大数据处理技术被应用在许多领域，除了传统的零售行业巨头沃尔玛外，数据处理技术也被应用在医疗行业，对病患的病例数据进行记录并挖掘分析，得出最佳治疗方案，甚至实现远程医疗服务。而对于新世纪全球关注的反恐问题，在数据挖掘技术者看来，正如流感的爆发存在预兆一样，恐怖分子在社会中的各种交易活动所留下来的数据也有迹可循，能够通过分析他们的“交易数据”进行定位侦查。此外，美国的煤矿行业也通过也通过对矿难数据的分析从而建立起相关的法律与监督制度，有效减少了矿难悲剧的发生。

在可以预见的未来，国内的潜在大数据产业将会如雨后春笋般涌现，将深刻改变企业经营的理念和企业管理者的思维方式。大数据为企业决策提供的新的思路，一切以数字说话的时代即将来临。

（三）迈入大数据时代我国亟待解决的问题

大数据所带来的信息化改革的风暴席卷了几乎所有的产业领域，走在前面的信息化产业以及快步跟上的传统的数据依赖型产业，还有如梦初醒，随即投入大数据信息化洪流的政府各部门和各行各业，它们引领国民经济走向新的景象。然而，这种趋势是否能够正常发展取决于我们对几个问题的解决程度。

第一个问题是我国数据资源与数据储备较低，而且开放程度不高。数据表明，今天的中国，是一个人口大国，互联网大国，手机大国，却不是一个数据大国。以2010年度新增储存器为基准，中国2010年新增数据量约为250拍，不及日本的400拍，和美国的3500拍相比，更是连十分之一都不到。加之大数据本身的特点决定了其数据价值密度低，这就使得我们从有限的数据中获得有价值的信息更是少之又少。政府全新构建的核算体系需要尽快完善，此外，各行业间，各经济主体间数据流通性也需要加强，否则，即使徒有技术，也是“巧妇难为无米之炊”。

第二个问题是我国在大数据领域的技术水平整体不高。在国际开源社区上，缺少中国能够拿得出手的技术成果，尽管国内互联网企业已经大量吸取整合国外开源大数据技术，但整体上原创能力不强，这种状况若持续下去，中国的大数据产业技术的发展将会一直处于被动的局面。

第三个问题是思维方式的问题，是中国传统观念和大数据时代的思维理念出现了碰撞。中国在大数据时代的落后，并不是偶然的。著名华裔历史学家黄仁宇曾经对中国人缺乏“数据精神”的根源进行剖析：中国人倾向于粗略的主观定性，排斥精确的客观度量，从而养成了重形象，重概括，轻逻辑，轻数据的文化习惯。这种文化习惯使中国人长期满足于基于相似的“模糊联想”，止步于用逻辑来分析，用数据来证明。这种习惯，从中国人的烹饪习语中可见一斑：盐少许，酒若干，油两勺……若国人不摘下“差不多先生”的帽子，在一切谈数据，谈精准的大数据时代，在历史发展机遇的岔口等待我们的，将又是一个落后的世纪。

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