行业发展现状

一、国务院印发《促进大数据发展行动纲要》

2015年9月5日，国务院日前印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。

信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。坚持创新驱动发展，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。

《纲要》提出，要加强顶层设计和统筹协调，大力推动政府信息系统和公共数据互联开放共享，加快政府信息平台整合，消除信息孤岛，推进数据资源向社会开放，增强政府公信力，引导社会发展，服务公众企业；以企业为主体，营造宽松公平环境，加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度，着力推进数据汇集和发掘，深化大数据在各行业创新应用，促进大数据产业健康发展；完善法规制度和标准体系，科学规范利用大数据，切实保障数据安全。《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。

《纲要》部署三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商业服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。

《纲要》还明确七方面政策机制。一是建立国家大数据发展和应用统筹协调机制。二是加快法规制度建设，积极研究数据开放、保护等方面制度。三是健全市场发展机制，鼓励政府与企业、社会机构开展合作。四是建立标准规范体系，积极参与相关国际标准制定工作。五是加大财政金融支持，推动建设一批国际领先的重大示范工程。六是加强专业人才培养，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。七是促进国际交流合作，建立完善国际合作机制。

《纲要》要求，各有关部门要进一步统一思想，认真落实各项任务，共同推动形成公共信息资源共享共用和大数据产业健康发展的良好格局。

二、工信部正制定《大数据产业“十三五”发展规划》

除制定《大数据产业“十三五”发展规划》外，工信部还将出台促进大数据产业发展的推进计划，促进规划、标准、技术、产业、安全、应用的协同发展。

据介绍，工信部将组织实施“大数据关键技术及产品研发与产业化工程”，通过相关项目和资金引导和支持关键技术产品研发及产业化，同时开发面向工业、电信、金融、交通、医疗等数据密集型行业的大数据应用解决方案。

“要促进大数据与其他产业的融合发展，着力发展工业大数据，加强产业生态体系建设。”围绕落实中国制造2025，支持开发工业大数据解决方案，利用大数据培育发展制造业新业态，开展工业大数据创新应用试点。同时，促进大数据、云计算、工业互联网、3D打印、个性化定制等的融合集成，推动制造模式变革和工业转型升级。

据介绍，目前，工信部已经指导全国信息技术标准化委员会组建由130余家单位构成的大数据标准工作组，组织起草了《大数据标准化白皮书》，制定大数据标准体系，已经开展数据质置、数据安全、数据开放共享和交易等方面的多项国家标准的立项和研制工作。

在安全保障方面，未来要研究制定网络数据采集、传输、存储、使用管理的标准规范，加大对隐私信息保护、网络安全保障、跨境数据流动的管理，组织开展相关的专项检查和治理。

三、数据分析在不同行业的应用

掌握数据资产的企业群是大数据的首批和直接受益者，可以方便地对大数据进行加工、消化、利用。而随着应用价值的逐步体现及大数据产业的发展，应用将必然扩张到传统产业的方方面面，不断创造新的应用场景。

在全球范围内，大数据的应用已经具备了初步的实践基础，在金融、互联网、电信、交通物流、零售、医疗健康、人力资源、影视娱乐、广告营销、能源、政府决策、公共服务、农业等领域都得到了较为深入的应用。具体详情见本报告第二章。

四、互联网企业引导大数据应用

国内互联网企业由于在拥有了海量的用户数据之后开始着手开展各类分析工作，用以支撑自身的电子商务、定向广告和影音娱乐等业务。同时，在互联网产业O2O的趋势下，互联网企业逐渐将业务延伸到金融、保险、生活、旅游、健康、教育等多个行业，极大丰富了数据来源，促进了分析技术的发展，拓展了大数据分析在诸多传统行业的应用场景。

这种现象仅从阿里、百度和腾讯三大互联网巨头的情况即可得知：

阿里相关的有淘宝、庆科（物联网）、芝麻信用、蚂蚁金服、中长石基、数据魔方、高德地图、虾米音乐、阿里旅游等；

腾讯相关的有腾讯广点通、面包旅行、大众点评、腾讯视频、腾讯路宝、四维图新、科菱航赛、腾讯征信、腾讯云、中海达、丁香园、腾讯健康云等。

百度相关的有百度云、爱奇艺、百度视频、百度迁移、百度精算、百度语音、百度知道、作业帮、元征科技、无忧停车、百度数据开放平台、百度地图、长地万方、融360、去哪儿等。

五、基础架构和分析环节有待提高

我国互联网企业快速将国际上先进的开源大数据技术整合到自身系统中，并构建了较大规模的系统，在国内保持领先。但总体上仍缺乏原创的平台和分析技术，对国际主流开源社区的贡献程度也不高，学界和产业界在全球大数据技术发展进程中的话语权不够。与技术创新不足直接相关的一个问题是，我国科研机构和高校在大数据技术研究方面缺乏建树。国外的很多大数据技术或产品出自于高校。我国大数据基础架构和分析环节有待提高。

六、数据分析行业面临的机遇

1、数据分析行业是一个跨学科的边缘科学行业。它以量化指标为利器，以数据为产品表现形式。现在社会中介行业进入崭新的洗牌阶段，数据分析行业优势得以凸显：从横向看，只要有需求和满足需求的服务能力，数据分析行业的业务就可以涉足各行各业，不再受行政框框的约束；从纵向看，只要有需求和满足需求的服务能力，它的业务可以深入行业内部，上可以运营大数据，下也可以驾驭微管理，不再受资质等级的限制。

2、数据分析行业是一个理念先进，提前进入新形势的行业。政府有个很明确的观点：企业的市场行为应该让市场去鉴定和评价。所以，对于有着明确的全市场特征的数据分析业而言，这种特殊的垄断是不可能形成的。有数据的、有能力的公司都可以进军这一行业。

3、大数据时代的到来，不仅为数据分析行业提供了大家均已经耳闻目睹的名义上的数据分析概念，也为数据分析行业提供了大家都能够身心体会的实质上的数据分析效益。数据分析行业占得时代先机，前途无量。

七、数据分析行业面临的挑战

1、在传统的中介市场下，其他行业各自占据行政支持领域，某些观念已经深入人心，数据分析行业在传统观念的壁垒中夹缝求生存。在新形势重新洗牌的时候，被切割的行政影响力的惯性作用的依旧存在，数据分析行业在传统观念充斥的领域有被视为异类和泊来物加以排斥的危险。

2、数据分析行业是一个跨学科的边缘科学行业，很多方法和模型的使用要借鉴其他行业学科的理论体系，发达国家在数据分析领域已经有了很多成熟、成功的研究方法及案例并可以加以推广，但在我国还处于探索阶段。

3、数据分析师的水平良莠不齐，数据分析师事务所的发展参差不齐。部分分析师们不结合事务所的实际，或是不深化分析水平、一味追求“短平快”的投资分析或投资评估业务，失去真正的研究能力；或是被“高大上”“神圣的”大数据分析业务的光环所惑，与其临渊羡鱼，不如退而结网，从适合初创阶段自身特点的基础数据分析业务入手，反而能步步为营，避免出现步履维艰的局面。

4、数据分析师的培育机制有待完善，首先表现在网点分布不普及，部分省区还没有建立授权培训点，客观上影响了分析师团队的组成和成长；其次表现在培训内容理论性过强，实战性较弱，考过后的数据分析师存在将理论与实践合理转换的难题。