2017大数据发展趋势预测
发布时间:2017-02-09 15:53:56                     来源:中国信息化周报
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  亲历大数据产业发展,深感行业变化之快。目睹大数据企业创始人欢喜忧愁,体会到数据价值探索动向。2016年过去,2017已经来临,大数据发展趋势是很多人关心的话题,抛砖引玉,欢迎同行指正、批评。
 

  大数据在人工智能的应用将爆发,特别是APP智能。高德纳咨询公司Gartner称,机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出,当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的、基于规则的算法,创建出能理解、学习、预测、适应,甚至可以自主操作的一系列系统。
 

  在2017年十大战略技术趋势列表中,高德纳公司把智能应用列在了第二位。高德纳公司副总裁大卫·希尔(David Cearley)说:“未来10年,几乎每个APP,每个应用程序和服务都将一定程度上应用AI。大数据行业很多牛人已经转战人工智能,问其原因,答‘大数据的最大价值就在于助力物体、工作、生活的智能化。’”
 

  大数据在政府应用将增多,项目增长迅猛,政府从电子政务到智慧政府需要的是数据思维、技术和数据源的补充。
 

  在2016年的北京信息化专家咨询委员会组织的2016高分论坛上,邬贺铨院士说:“我国大数据还有很长的路要走,还面临很大的挑战。作为世界人口第一大国,我国产生的数据量极为庞大,但真正存储下来的数据仅仅是北美的7%、日本的60%,而且我国所存的数据中有一半未保护。比如,我国在医疗健康、交通治理、环保等方面的研究还不足,还存在数据分散、监测的覆盖率较低等问题。大数据、智能化、移动互联网、云计算,以及物联网结合的大智移云代表了信息技术发展新阶段的时代特征。大数据支撑了社会的精细化管理和智慧城市的建设,是提升管理和服务的重要抓手,是提升政府工作人员转型升级的重要思想和工具。2017年从电子商务到智慧政务,互联网将深度融合政务服务,提升政府的服务水平,促进智慧城市的进一步建设。”
 

  大数据驱动的产业转型升级方案将成为热点,大数据+产业+金融概念盛行。2016年11月19日,以“转型升级 决胜未来”为主题的海智在线周年庆暨SCMClub十二周年大会在上海宝丰联大酒店隆重举行。海智在线的天使投资方海尔产业金融总经理周剑振,围绕“中国制造和产业金融”做了主题演讲。
 

  周剑振表示:“互联网的作用日益加深,管理的范式已经发生革命,产业金融是新管理范式下的金融思维。产业金融是生态圈金融、大数据金融和积极的金融。” 产业是经济的基础,金融在产业发展中具有催化剂和倍增剂的作用,金融与产业互动将创造新的价值,大大加快财富积累。“从某种意义来说,产业金融的翅膀是金融,核心是大数据。”
 

  另外,中润普达集团总裁、东湖大数据交易中心总经理杜小军也提到,因为实体经济和金融结合起来才是升级转型的根本出路,而和金融结合起来,必然需要用大数据解决方案来解决社会信用体系,以及价格评估体系等诸多难题。数据将在跨界融合中发挥最大价值,而数据深度“掘金”、开放流动是关键。
 


本文作者:张涵诚

 

  早期的大数据企业讲概念的、融不到资的将死亡,有客户不能交付的也将死亡。根据笔者接触各种投资人的看法总结一下,大数据这个领域的企业几种死法:没有做好数据产品,就不切实际想做平台的,死;不管是2C还是2B,没有实际业务,没有行业深度应用,死;不断融资的,死;天天上媒体包装的,死。也有百度的兄弟说,大数据领域他就看好现金流比融资多的企业,其他都不看好。
 

  开源继续引领大数据技术发展。受益开源,就当回馈,在今年阿里的云栖大会上,阿里巴巴一张“2016阿里开源全向图”拉开了BAT开源技术的序幕。经过多年来的高速发展,BAT与大数据相关的数据采集、存储、分析、可视化等多个基础性技术领域在内部已经取得较大的突破,形成了实用性强、稳定度高的技术能力,大数据整体技术体系已初步构建完成。
 

  因此开源是孵化新技术领域的容器,更是技术演进的最大推动力,开源是一种技术的自信也是技术的众筹,非常适合大数据技术的发展策略,不断地开放融合有利于技术的普及应用。
 

  大数据培训和咨询持续火爆,不再新鲜,而是成为一种培训机构的一般性课程,常态化。2015年开始常态化大数据技术培训,2016年发展了一年, 作为业余的讲师,笔者擅长政府行业和运营商行业的大数据盘经论道,经常有人来咨询培训,明显感觉来自互联网的咨询感觉比线下的机会多了起来。
 

  百度问咖、在行、厅客、知乎、芝麻、喜马拉雅等成为老师新的入口,付费时间、付费问答作为培训咨询的一种新生业态将大有可为。
 

  大数据人才稀缺。随着竞争加剧,很多企业想要进入大数据产业但是缺少好的数据架构师,分析师将缺少竞争力。在不久之前举办的第一届大数据教育论坛上,易观CTO郭炜受邀出席并做了“大数据人才在企业中的需求及现状”的主题演讲。
 

  郭炜表示,如今大数据市场方兴未艾,但存在人才奇缺,“院校研究+企业合作”模式稀缺、热钱多,商业模式少等问题,能讲的多,能做的少。大数据行业很多人跳槽频繁,存在技术细节不熟悉、落地问题能力差等问题,转行的多,专业的少。在数据领域工作超过五年的人才凤毛麟角,大部分是半路出家,数据分析领域专业人才少;最后单挑的多,组团的少。大数据人才不愿意在企业工作,希望获得更多的创业机会。
 

  但事实上,行业变现很难,只通过技术很难创造一个企业。郭炜也提出“院校研究+企业合作”模式。从中国行业现状来看,缺乏院校研究与企业合作的模式。大数据算法越来越接近研究领域,企业如何与院校结合?必须打穿这个点,未来5-10年大数据领域才能有所突破。
 

  大数据驱动智能自助服务快速发展。只需一张身份证,不用排号、不用填单、不用到窗口、不用等待,就可以自助开卡了,简单方便,前后只要两分钟。相信很多人已经体会到这样的技术变革会很快在银行业应用后渗透到其他行业,环信、智齿科技、图普科技提供的很多服务将越来越受企业欢迎。
 

  迫于难交易,交易难的问题,大数据交易的立法和技术解决手段将得到发展。中国一共有16个左右数据交易市场:1.华中大数据交易中心,2.长江大数据交易所,3.中关村数海大数据交易所,4.哈尔滨大数据交易所,5.钱塘大数据交易所,6.华东江苏大数据交易所,7.贵阳大数据交易所,8.陕西大数据交易中心,9.上海大数据交易所,10.广州大数据交易中心,11.浙江大数据交易所,12.贵阳现代农业大数据交易中心,13.武汉东湖大数据交易中心,14.数多多,15.数据堂,16.聚合数据等。
 

  他们形成以行业大数据交易为突破,以典型数据产品打市场的局面,主要在于从行业巨头来说需要释放数据价值获取更多数据。行业数据的提供、行业数据分析的结果、对数据进行分析、数据驱动产业变革。从中小企业来说,需要云服务和数据产品但不一定拥有数据能力,数据交易市场直接提供数据服务成为趋势。
 

  当然数据安全在交易市场也遇到了挑战,大家一直在寻找针对数据安全问题的解决方案。近年来出现的区块链技术凭借不可篡改、追溯等特性,很快引起了人们关注。
 

  一方面区块链对数据进行注册、认证确了大数据资产的来源、所有权使用权和流通路径,让交易记录是全网认可的、透明的、可追溯的。这种方式最大的意义是可以让数据资产化,一旦产生便永远带着原作者的“烙印”,即使在网络中经过无数次复制、转载和传播,还能明确数据的生产者和拥有者,这使得数据作为商品或者资产进行交易时更有保障,数据的接收者对数据本身或交易情况有任何疑问,还可以根据记录进行查询以及追溯。
 

  另一方面,区块链技术可以通过多种加密保障数据不被泄露。在数据共享和流通的过程中每个人都会担心自己隐私被泄露尤其是密码、手机号身份证等敏感信息,区块链技术恰好可以解决这个问题。京东旗下的京东万象数据平台(以下简称京东万象)想通过区块链技术(采用以太网的基层架构),保障数据交易双方的利益,让数据流通起来,这个技术很快就将被开源出来,2017年做数据交易的朋友值得期待。
 

  基于物联网传感器的数据采集应用将成为新的投资热点。物联网传感器产生的大数据将是我们现在PC和移动设备的成千上万倍。中国科学院微电子研究所所长、中国科学院物联网研究发展中心主任、国家科技重大专项总体专家组组长叶甜春出席会议并做了开幕致辞,他提出当前时代正步入“感知”时代,传感器等非数字芯片需求将呈现爆发式增长。全球智能传感器产业正进入历史性的重大调整变革期,技术演进和市场增长点改变将带动传感器产业链格局和产业生态的重大变革和调整。
 

  本届论坛是一项大型国际性的关于传感器技术及物联网各类应用的交流活动,汇集世界各国专家的“真知灼见”,展望未来万亿级“宏伟蓝图”。论坛展望全球传感器、中国物联网应用领域未来发展趋势,呈现中国MEMS、传感器、封装测试、VR和AR、智能硬件、无人驾驶、车联网和新能源汽车、3D打印、工业4.0、大数据、金融支付等的产业现状,有助于我国规划传感器、物联网应用未来十年的发展路线图,加速产业成熟。
 

  在这个信息速度堪比光速的时代,信息技术在过去三十年间经历了计算时代、通讯时代,当前正步入“感知”时代,传感器等非数字芯片需求将呈现爆发式增长。传感器作为信息产业的重要神经触角,是新技术革命和信息社会的重要技术基础,广泛应用于各行各业。“物联天下,传感先行”,以微机电系统技术为基础的智能传感器发展水平已成为衡量一个国家是否具有国际竞争优势的重要标志。
 

  最后我们提出中国发展大数据五点建议:大力发展人工智能(数据+物体=智能,大数据最大的价值就在于使物体智能);大力发展共享经济(以平台应用驱动工具发展,没有好的土壤是长不出好的工具的);大力发展专业的数据咨询服务(数据在行业的深度共享和应用是当前的重点);推动政府数据开放,发展API经济模式(API的效率高、投资少、安全性高,有利于政府数据价值释放);理性发展数据交易市场、推动数据流通(目前交易市场太多,缺少管理以及创新)。


 

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