大数据产业发展研究

近日，由大数据产业生态联盟联合赛迪顾问共同完成的《2019中国大数据产业发展白皮书》(以下简称《白皮书》)在2019世界计算机大会——“计算机未来：算力驱动万物互联”主题论坛上重磅发布，并揭晓“2019中国大数据企业50强”和“中国大数据企业投资价值百强”。《白皮书》从政策、产业、区域、人才和资本五个维度展示了2018年中国大数据产业生态的最新进展，并围绕互联网、金融、电信、政府、健康医疗和工业六个细分产业，详细洞察其历史演进、特点、痛点和未来机会点。赛迪顾问有限公司总裁孙会峰，就2018年以来大数据产业生态的最新态势进行了深入分析，并总结了未来中国大数据产业发展的八大趋势。一、大数据与经济社会发展紧密相关当今时代，数据与人们的日常生活密切相关，衣、食、住、行等相关领域的海量数据持续迸发。2017年滴滴用户数达4.5亿，提供了超过74.3亿次移动出行服务;2018年微信每日发送信息450亿次，新浪微博日活跃用户2亿，微博视频/直播日均发布量为150万+;2018年天猫双11订单量突破10亿，2019年京东“618”开场1小时下单金额50亿元;中国3万家综合性医院，每年新增数据量可达20Zbit。上述海量数据的产生为大数据应用提供了丰富的基础资源和场景。希捷科技的一项最新研究表明，到2025年全球数据量将会从2018年的33ZB上升至175ZB。基于生产生活中的海量数据资源，整个经济社会的数字化水平将遵循“数据化-信息化-数字化-智能化”的演进路线持续升级。“数据化”是关键基础，它确定了数据的采集边界和标准;“信息化”是关键流程，它规范了数据采集、存储、分析的具体方法;“数字化”是关键手段，它明确了应用大数据、人工智能等新一代信息技术开展分析和应用的新思路新模式;“智能化”是关键效果，它反映了数字化转型的成效，覆盖社会治理、公共服务和产业发展等多领域。数字化转型的四阶段演进示意图大数据作为数字化转型中的核心支撑能力，相关技术和应用助力了数字中国战略的加速落地。数字中国战略包含数字经济、数字政府和数字社会三个部分。中国数字经济规模持续壮大，提升经济发展质量。国家网信办的数据显示，2018年中国数字经济规模达31.3万亿元，同比增长15.1%，占GDP的比重达34.8%。据上海社科院测算，2016年到2018年，中国数字经济对GDP增长的贡献率分别达到了74.1%、57.5%和60.0%。与此同时，数字政府和数字社会建设也同步推进，持续提升政府的服务能力，优化社会的运行效率。数字中国战略与大数据产业的关系二、大数据产业生态的五维度解析1、政策维度2016-2018年国家和地方各级政府相继出台了一大批大数据相关政策。截至2018年底，国家累计发布了43条相关政策，全国有31个省(市、区)累计发布政策347条，其中贵州、福建、广东和浙江领先。2016-2018年31个省(市、区)大数据政策数量从省级大数据管理机构的成立来看，广东省在2014年最先成立了大数据管理局，2015年浙江省和贵州省跟进，2017年陕西省、重庆市和内蒙古自治区也完成了布局。2018年则是大数据管理机构最密集成立的年份，吉林省、北京市、天津市、山东省、河南省、安徽省和福建省等纷纷成立主管部门，数字经济和大数据产业已得到地方各级政府的高度重视。2、产业维度受宏观政策、技术升级和应用场景拓展等利好因素的影响，2018年中国大数据产业规模为4384.5亿元，预计2021年将达8070.6亿元。从2016-2021年，大数据产业规模增长5230亿元，5年复合增长率达23.2%。赛迪顾问分析发现，2016-2018年的增长主要由产业政策和资本协力推动。2019年以来，随着大数据技术和应用的持续爆发，以及5G和物联网等相关技术的成熟，市场需求和相关技术进步将成为大数据产业持续高速增长的最主要动力。3、人才维度大数据人才是指从事大数据相关工作的人才，主要包括从事研发、分析工作的核心人才，以及兼具行业背景和大数据技能的复合型人才。据赛迪顾问估算，截至2018年底，中国大数据核心人才数量为200万人，缺口为60万人。为了应对大数据人才的紧缺态势，国家加快设立数据科学与大数据技术等一批相关专业。教育部的统计数据显示，2017-2019年高校数据科学与大数据技术专业新增备案数量依次为32所、250所和196所。4、创新维度据赛迪顾问统计[1]，中国大数据相关专利新增数量从2015年开始快速升高。2018年单年的新增专利数量达7887个，其中发明专利占比达77.0%，实用新型专利占比达21.7%，授权发明占1.3%。进一步分析发现，企业和科研院所是大数据创新的主力军，数据显示2018年，两者合计贡献了7273项专利，占到了全年新增数量的92.2%。5、区域维度赛迪顾问从创新能力、政府服务能力、典型园区数量和产业规模四个维度评价了全国六大区域的大数据产业综合发展能力[2]。研究显示，华东地区在创新能力、政府服务能力和典型园区数量方面优势明显，典型代表地区包括上海市和浙江省;华北地区虽然综合评价仅次于华东，但其产业规模在六个区域中处于领跑地位;中南地区近年来发展迅速，代表省份河南和广东相继落地了大量产业园载体，其政府服务能力和区域创新能力均得到了快速提升;西南地区主要由四川省和贵州省领衔，已经打造形成区域发展新高地;东北和西北地区的整体发展能力相对滞后，各项指标均有待提升。2019年全国各区域大数据产业综合发展能力评价数据来源：《省级政府和重点城市网上政务服务能力调查评估报告(2019)》，赛迪顾问，2019三、大数据产业的八大趋势1、政府大数据从“数据资产管理”走向“大监管大服务”随着数字政府和新型智慧城市建设的持续推进，与社会治理、民生服务、政务应用密切相关的政府大数据应用成为热点。中国政府掌握着80%的高价值公共数据，如何盘活这些海量数据资源，是未来政府大数据发展的关键。中国政府大数据的发展历经三个阶段：2010年以前是以三金工程为代表的信息化建设;2011-2016年步入大数据平台建设和数据整合，各级政府主导搭建了大量平台;2017年至今，数据资产管理和应用成为新主题。从趋势上看，未来政府的大数据应用将逐步向“大监管大服务”方向迈进，用以实现更精准高效的监管和更便捷深入的服务。未来，通过结合5G、人工智能、大数据、云计算和物联网等诸种信息技术，顺应数字经济和数字政府建设浪潮，落地城市大脑、平安城市、社会信用、交通感知与管理、社会舆情管理等应用，切实提升政府服务能力，将成为政府大数据发展的机会点所在。2、电信大数据：从“小圈子”走向“大生态”电信行业的信息化和数字化水平走在全行业前列，2010-2015年，各电信运营商落地了一批大数据平台和应用类项目，开展了大量PoC测试，内部大数据技术和应用能力显著提高。2016年以后，运营商内部业务加速集中化，开源节流成为运营商关心的核心问题。电信大数据细分产业正在从“小圈子”走向“大生态”。“小圈子”的焦点是运营商自身业务能力和效率的持续提升，比如顺应业务集中化的趋势，运用大数据技术提升企业运营能力，实现集团-地方两级大数据架构的融合优化，加速B-O-M三域数据融合，应用SDN/NFV技术柔性改造网络，加速布局5G和AI的等新应用场景。“大生态”意指运营商既有能力的外部拓展和迁移，通过对外提供领先的网络服务能力，深厚的数据平台架构和数据融合应用能力，高效可靠的云计算基础设施和云服务能力，打造新的、以运营商为核心的数字生态体系，加速非电信业务的变现能力。3、健康医疗大数据从“大”数据走向“精准”数据中国的医疗信息化建设持续推进，年增速保持在20%以上的较高水平。从面向医院管理信息化(HIS)，到以患者和医疗过程为核心的医院临床管理医疗信息化(如PACS、LIS、RIS、EMR等)，再到区域医疗服务信息化(GMIS)，广覆盖的医疗信息化建设项目累积了海量数据，为健康医疗大数据业务的开展奠定了坚实基础。健康医疗大数据将从当前简单的“大”走向“精准”，通过获取更高质量、更精准的数据，助力健康医疗服务的提升。当前，我国健康医疗大数据行业面临四方面挑战：(1)求数无源，需采集的数据标的不明确，采集工具的标准化和规范化有待提升，无法获得所需数据;(2)有量无质，所采集数据无法满足既定用途所需的数量和质量;(3)有病无数，临床救治与数据应用需求脱轨，大数据和AI等技术的临床应用不足，临床一线数据的收集和汇聚不足;(4)有数无据，在数据深加工方面的工作不足，尚未形成数据驱动的临床科研、医药研发、器械生产、分级诊疗、健康养老、医养结合等产品和服务。以动态血压计为例，我国动态血压计市场完全被欧美企业占据，其根源在于我国医疗机构不能提供临床上的“中心动脉血压数据”。中心动脉血压需要在开创性手术过程中采集，我国医疗机构在手术过程中通常把注意力集中于救治患者，既疏于采集手术过程中数据，也缺少开创性手术过程中的感染可控的数据采集科学手段。这个案例集中体现了健康医疗大数据应用的两点问题——没有可用数据、不知如何采集。未来，健康医疗大数据破局的关键在于汇集整合更精准的数据，为临床决策和药品器械研发提供数据分析支撑。4、工业大数据围绕“小场景”从“项目”走向“产品”工业大数据立足工业企业的降本增效，当前主流应用场景以电网和离散型制造业为主，设备故障预测与健康管理、综合能耗管理、智能排产、库存管理和供应链协同成为应用热点。然而，工业大数据解决方案的高成本、工业企业的数据意识不强，以及工业互联网盈利模式的模糊，制约了工业大数据应用的快速拓展。未来，工业大数据将围绕“小场景”从“项目”走向“产品”。小场景由于投入相对少，需求更精准，有助于在短期内取得成效，培育企业的数字化认知，也便于供应商积累行业数据和经验，降低实施成本，推动从项目到标准产品的转变。通过以龙头企业和行业特色企业为引领，加速布局一批小场景，持续推进工业设备数据化和应用产品化，工业大数据有望加速落地。5、营销大数据从“流量营销”走向“精细运营”营销大数据是大数据商业化应用效果最好的细分领域，它通过应用数字技术沟通了广告主和目标用户，实现了产品和服务的精准推广。伴随着移动互联网流量见顶，以及经济下行压力下广告主营销预算的下降，如何利用大数据技术，以更低的成本，帮助企业更高效地触达目标用户成为破局关键。未来，营销大数据将从“流量营销”走向“精细运营”。在流量营销阶段，广告主通过采买高流量平台的流量即可实现业绩和投入的同步提升，这一时期的营销大数据被用于提升展示广告、搜索广告、社交网络广告和电商广告的运行效率，更好地实现广告主与目标用户的对接，丰富广告投放的场景和渠道。而在精细运营阶段，更精准的用户触达、更明智的预算分配成为广告主的关注核心。营销大数据在这里被用于整合多维多源数据，提供能力支撑。在更精准的用户触达方面，线下场景的需求更为精准(如机场航站楼、4S店等)，通过整合线下和线上数据，定向推送广告，有助于提升营销效率;此外，基于Panel库的人群访谈所得的“小数据”便于洞察因果关系，配合大数据分析挖掘能力，同样可以实现更精准的投放，提升营销效率。在更明智的预算分配方面，当前的中小广告主更青睐于全渠道的整合营销平台(SEM+EDM+社交+内容营销+独立DSP+DMP+舆情监测)建设，来平衡ROI，同时广告主高度重视内容和社交媒体的深度运营，通过精细化的运营来实现可持续的商业化变现。6、金融大数据：从“强管控”走向“创新服务”金融大数据是隶属于金融科技的关键技术，它服务于金融机构的核心业务环节，解答诸如贷不贷款、贷款多少、风险如何等关键问题。2017年以来，随着金融监管日趋严格，基于数据规范行业秩序，降低金融风险，成为金融大数据的主流应用场景。未来，随着技术的成熟，金融大数据将逐步由“强管控”走向“创新服务”，通过汇集多源多维的数据，提供创新服务支撑。比如，与社会信用体系建设相融合，提供基于金融数据的个人信用报告、企业财务信用报告、授信评估、贷中预警、中小微企业信用评估等新服务，以及与此间接相关的、高效便捷的清算支付和出行服务。与此同时，积极创新金融反欺诈、供应链金融等新兴金融服务，切实助力实体经济的资金融通，确保资金安全高效使用。7、大数据学科教育从“通用人才培育”走向“专用人才培育”如前所述，2018年中国大数据人才缺口为60万人。赛迪顾问研究发现，2016-2017年多数大数据人才毕业于“计算机类、统计类和数学类学科”，然而从2018年开始，国家一方面加大“数据科学与大数据技术”专业的投入力度，另一方面加快设立交叉性的新学科(如智能医学工程、智能建造、计算金融、智能车辆工程等)，培育既有专业知识又懂大数据技术的复合型人才成为未来大数据人才培养的发展趋势。8、大数据安全从“技术安全”走向“综合治理”大数据时代，数据的获取方式、存储规模、访问特点、分析方法和技术架构都有了很大不同，与此同时，企业的组织架构和业务流程也相应发生了转变，这些新特征对于数据安全提出了全新挑战——数据安全更难防护、认证系统不完善、系统更易被入侵、安全策略更难实行等。传统数据安全已经无法满足大数据场景下的安全防护要求。大数据安全不同于传统数据安全，它包含大数据平台安全和大数据环境下的数据安全两部分内容。当前，中国大数据安全市场规模小，企业在采用相关产品和服务过程中高度重视ROI，不能接受数据安全防护成本高于数据自身的价值。此外，受制于组织、制度和规范，由人为因素导致的大数据泄露和安全问题同样严峻，有研究指出80%的数据泄露是企业“内鬼”所为。赛迪顾问认为，未来大数据安全将逐步从重安全技术转变为重治理，其重点落在核心数据资产的梳理和防护，以及围绕大数据治理所开展的体制机制建设。四、赛迪建议对于政府部门，要切实以政府大数据应用为先导，分层次推进大数据建设。在政府大数据领域，顺应数字政府和新型智慧城市建设浪潮，加快数据资源整合，建立健全政务数据应用场景，全面提升政府服务能力;在市场化程度高的互联网、金融、电信等领域，鼓励行业标准的制定，完善必要的行业监管;在市场化程度低的工业和健康医疗等领域，针对制约发展的核心问题(如有数无源、有量无质、实施成本高等)，加大政策扶持力度，助力产业稳步发展;与此同时，顺应数字经济浪潮，夯实大数据产业集聚区建设，支持多层次大数据人才培养，强化大数据标准体系建设。对于用户企业，一方面要夯实数据基础，强化数据资源的汇集整合，兼顾数据的量和质;另一方面要稳步拓展大数据应用，重业务实效，以小场景带动数据整合与分析应用，扎实推进数字化转型。在具体的创新方面，用户企业可尝试下放创新压力，在相对成熟的业务领域，借鉴电信运营商的创新发展经验，同供应商开展框架协议式的创新合作，依最终的创新成果交付情况付费。对于大型供应商，应注重平台和生态打造，在基础技术平台、数据中台、业务中台等建设方面加大投入，同时在细分领域兼顾自身优势与合作伙伴网络建设;对于中小型供应商，则要持续提升技术实力，加快搭建内生的数据资源池，在细分领域加快塑造差异化的竞争优势。对投资机构，建议关注行业性和功能性的大数据解决方案。具体而言，营销大数据、政府大数据、电信大数据、金融大数据的市场认可程度高，发展前景好，技术相对成熟，具备较高的投资价值;健康医疗大数据和工业大数据未来3-5年内将进入爆发期;云计算平台和服务、数据分析挖掘、数据采集和预处理，以及数据可视化等技术的发展值得投资机构持续关注;大数据安全市场规模小，体制机制有待健全，远期值得关注;大数据交易由于商业模式不清晰，权属模糊，目前多流于口号式的宣传，短期不建议介入。[1] 数据来源：智慧芽(PatSnap)全球专利检索数据库。[2] 各个指标的数据来源：创新能力——截至2019.09.05各区域专利保有量合计值，含发明和实用新型专利，不包含外观设计。政府服务能力——国家行政学院电子政务研究中心发布的《省级政府和重点城市网上政务服务能力调查评估报告(2019)》，赛迪顾问整理。典型园区数(不完全统计)—— 官方发声较多，建设思路清晰的大数据产业园区，赛迪顾问整理。产业规模——数据来源：赛迪顾问，2019

全文共计612字45图，预计阅读时间8分钟近日，由大数据产业生态联盟联合赛迪顾问共同完成的《2019中国大数据产业发展白皮书》（以下简称《白皮书》）在 2019世界计算机大会——“计算机未来：算力驱动万物互联”主题论坛上重磅发布，并揭晓“2019中国大数据企业50强”“中国大数据企业投资价值百强”。《白皮书》旨在呈现中国大数据产业生态的新格局、新业态、新模式，聚焦数字经济、智慧城市、大数据人才培养等热点领域，从技术创新、标准构建、人才培养、资本流向等方面进行深入剖析。《白皮书》调研工作，自2019年4月正式启动，历时5个月，覆盖2000余家大数据企业，并由知名高校、研究机构、行业用户CIO、知名投资人、大数据企业领袖专家构成的专家委员会，对入围企业进行多次详尽的审议。报告如下

内容提要展望2021年，我国大数据产业围绕关键核心技术的研发投入将持续加大，工业企业将更加注重数据资源管理能力提升，多元主体差异化竞争格局将进一步明晰，大数据与区域经济协同发展持续深入，数据资产有效运营和价值转化将成为各类主体发展的重要命题。同时，产业发展也面临数据量激增等带来的技术产品供给能力不足，数据中心区域布局有待统筹和优化调整，大数据融合应用不充分等问题。为此，赛迪研究院建议应从加强顶层规划、推动技术突破、深化重点行业应用创新、促进数据流通等四个方面入手，助力打造产业核心优势，突破技术创新瓶颈，培育行业应用生态体系，促进数据要素价值释放。一对2021年形势的基本判断（一）从应用突破到底层自研，大数据技术步入创新突围期2020年，受新冠肺炎疫情倒逼，大数据技术、产品和解决方案被广泛应用于联防联控、产业监测、资源调配、行程跟踪等新兴领域。百度、众云利用大数据平台优势打造"疫情地图"，实现疫情数据实时更新，以及潜在疫情动态监测。电商平台发挥"大数据＋供应链"优势，通过智能调度进行供应链柔性配置，最大程度满足疫区医疗防护物质需求。随着各行业领域大数据应用主体持续增加、应用需求大量激发，国外先进、通用的技术路线越来越无法适应庞大、多元、复杂的融合诉求，与业务特点相匹配的个性化、定制化大数据解决方案日益受到青睐。展望2021年，以大数据为代表的新一代信息技术主导权竞争日益激烈，我国拥有技术能力的企业在大量创造数据应用新场景和新服务的同时，将更加注重基础平台、数据存储、数据分析等产业链关键环节的自主研发，并有望在混合计算、基于AI的边缘计算、大规模数据处理等领域实现率先突破，在数据库、大数据平台等领域逐步推进自主能力建设。（二）从实践探索到理念变革，工业大数据应用创新走向纵深2020年，在政策和市场的共同作用下，工业企业日益注重大数据在制造全过程、全产业链、产品全生命周期的应用创新。在政策层面，工信部先后发布《工业数据分类分级指南（试行）》、《关于推动工业互联网加快发展的通知》、《关于工业大数据发展的指导意见》，利用多种手段引导各方协同发掘工业数据应用价值。在企业实践层面，中策橡胶借助阿里云ET工业大脑，对橡胶密封数据分析优化，实现密炼时长减少10%、密炼温度降低10℃;富士康基于BEACON工业互联网平台实时采集精密刀具状态数据，实现刀具自诊断自优化，使刀具寿命延长15%，坏刃预测准确率达93%，产品良率提升超过90%。展望2021年，大数据在工业领域的应用将从产品级、设备级向产业链级深入拓展，通过工业知识、业务、流程的数据化、算法化、模型化，为整个制造体系装上"智脑"系统，形成动态感知、敏捷分析、全局优化、智能决策的强大能力。这一过程，也是工业企业数据管理意识树立、数据管理能力加快构建的过程，企业将更加重视数据战略与未来发展战略的统筹规划，设立专职数据管理机构，围绕数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生存周期等循序建设，筑牢工业数据创新应用根基。（三）从单一技术主体成长到多主体融入，大数据企业创新创业势能趋强2020年，大数据领域企业整体呈现多元差异化发展态势。阿里、百度等龙头企业持续深化大数据布局和应用创新，如阿里云分布式数据库PolarDB首次进入Gartner全球数据库领导者象限，市场份额位居全球云数据库第三位以及中国市场第一位;百度地图时空大数据为成都等地的国土空间规划提供了重要支撑。浪潮、中科曙光、美林数据等基础技术型企业向医疗、电力、能源等领域进一步下沉专业化服务，浪潮集团"基于健康医疗大数据的医养健康创新应用"、中科曙光"面向智慧电力的大数据智能分析平台"、美林数据"基于知识图谱技术的能源企业数据资产管理应用"均入选工信部2020年大数据产业发展试点示范项目。字节跳动、滴滴出行等行业融合型企业加快大数据技术能力建设，深耕传媒、交通等传统领域新型数字业务，加速行业数字化变革。大数据独角兽企业增长势头强劲，2020年《互联网周刊》评选的大数据独角兽企业已达50家，实现连续三年增长。展望2021年，在海量数据供给、活跃创新生态和巨大市场需求的多重推动下，以龙头企业为引领、专业化服务企业和融合性应用企业联动、独角兽企业兴起的大数据行业竞争格局将进一步明晰，大数据企业创新创业势能将持续增强。（四）从统筹发展到特色聚焦，大数据与区域经济协同发展向"深"而行2020年，以8个国家大数据综合试验区为引领，京津冀、长三角、珠三角和中西部地区为支撑的大数据区域集聚发展示范效应进一步突显。《中国大数据发展水平评估（2020）》显示，8个国家大数据综合试验区在全国大数据发展总指数中总体占比达39%，除内蒙古外，区内各省（市）均位列综合排名前20，在政策机制、数据资源体系建设、主体培育、产业集聚等方面积累了丰富的实践经验。展望2021年，受益于国家重大区域战略、数字经济创新发展、服务贸易扩大试点等政策叠加效应，京津冀、长三角、珠三角、中西部等地区大数据与区域经济协同发展、融合发展日益深化，将持续引领全国大数据发展。未来，6个数字经济创新发展试验区、28个服务贸易扩大试点省市（区域）将围绕数据要素价值释放，在新基建、数字政府、新型智慧城市、大数据与实体经济融合、数字货币、数字贸易、区域一体化等方面推动特色发展。（五）从资源观到资产观，数据要素价值创造成为新蓝海2020年，随着网络全面普及、计算无处不在、要素广泛连接，数据日益成为经济社会全要素生产率提升的新动力源，数据资源掌握的多寡成为衡量各个主体软实力和竞争力水平的重要标志。4月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确提出"加快培育数据要素市场"，进一步强化了数据作为生产要素的重要性。在政策引领下，企业、高校等多类主体围绕数据资源定价、交易等加强研究和探索力度。展望2021年，随着数据要素可参与分配的政策红利效应释放，政府、企业、社会组织将纷纷参与数据要素市场建设，积极探索数据资产有效运营和价值转化的可行途径。电信、金融等数据治理模式较成熟的行业加速数据运营和服务创新;交通、旅游、医疗、制造业等拥有丰富数据资源的行业深入探索基于大数据的业务变革;政府、民生等领域更加重视大数据平台建设，推动大数据应用成果融入决策、服务于民。数据要素市场机制建设将成为地方改革重点，为数据在各行业、各业态、各模式中的融通应用和价值释放铺平道路。二需要关注的几个问题（一）技术产品供给能力不足成为制约产业发展的关键因素当前，数据资源呈现爆炸式增长，规模体量日益庞大、类型显著增多、需求趋于复杂，现行的大数据技术产品在存、算、管等方面的能力已无法满足应用需求。同时，我国在多样性数据采集、多模态数据管理、强关联数据集成、数据建模分析、数据共享流通及安全治理等大数据技术方面与国外差距较大，一些关键产品对外依存度较高，意味着在数据大规模应用发展的同时，其基础和底座仍不牢固。（二）数据中心区域布局有待统筹和优化调整当前，我国数据中心结构性过剩问题突出。据统计，北上广深等一线城市数据中心利用率已经处于饱和状态，但西部地区很多省份数据中心上架率还在15%-30%之间，提升空间巨大。同时，在推动算力资源"西向转移"过程中，由于长期受到托管地域较远、网络稳定性缺乏保障、数据安全性面临威胁等因素的制约，"东数西算"的理想分流效果尚未实现，算力资源的合理调度和有效应用亟待整体统筹。（三）大数据融合应用创新亟待进一步深化当前，大数据应用的广度和深度仍然不足，"三多三少"特点明显，包括∶ 可视化、统计分析等基础描述性应用多，基于数据的指导性、决策性应用少;预测性维护、质量分析、能源管控等管理服务应用多，基于数字孪生体的制造执行类应用少;企业内单环节、单部门应用多，跨系统、跨产业链的综合性应用少。由于很多行业企业缺乏大数据技术应用经验，数据服务商又对行业的业务、流程、组织等认知不足，无法提供满足实际需求的定制化产品和解决方案，难以支持高层次、高水平应用。三应采取的对策建议（一）研究制定新时期大数据产业发展的顶层规划"十四五"时期，大数据产业对经济社会高质量发展的赋能作用更加突显，打造大数据产业核心优势、支撑构建以数据为关键要素的新发展模式已成为各方共识。要从全国统筹发展角度，对新时期大数据产业发展进行前瞻部署，明确数据资源管理、数据技术产品协同攻关、数据融合应用、大数据企业主体培育、区域集聚发展、产业生态建设等重点任务和实施路径，创新发展手段，落实任务责任主体和关键举措，充分引导产业供给能力提升，释放产业价值，赋能经济社会发展。（二）强化大数据核心技术创新突破推动大数据技术"固根基、扬优势、补短板、强弱项"。一是优势领域做大做强，提升现有大数据应用分析等技术优势，实现从被动跟随到技术引领的转变。二是前沿领域加强技术融合，进一步加强前瞻布局，推动数字孪生、人机协同、边缘计算、区块链等与大数据技术有效融合，抢抓新兴技术发展先导权。三是补齐关键技术短板，构建产学研协同的创新生态布局，加强大数据计算框架、分布式数据库、图计算引擎等底层技术攻关。（三）进一步加强工业大数据应用发展指导一是分行业梳理工业大数据应用路径、方法模式和发展重点，编制工业大数据应用指南，引导企业的工业大数据应用方向。二是加快研究制定科学有效的工业大数据应用水平评估标准，对我国、各地及企业工业大数据应用现状、应用水平进行监测、分析和评估，引导地方、企业依据评估标准和结果，循序渐进提升应用水平。三是加快推进工业企业 DCMM贯标，推动构建以企业为主体的工业数据分类分级管理体系，促进工业数据应用价值有效释放。（四）破解数据流通机制壁垒一是进一步加强国家数据共享交换平台、全国一体化在线政务服务平│台和国家电子政务云数据中心等综合性政务数据交换体系建设，引入联邦学习、隐私计算、数据标签等技术，促进政务数据的跨域共享开放。二是探索数据中介、数据代理、数据加工等多样化数据流通服务模式，支撑数据资源汇聚、数据资产管理、数据价值流转、数据产品交易等更多平台服务能力建设，优化数据流通服务生态。三是推进数据的权属、流通、交易、保护等方面的标准和规则制定，建立数据流通交易负面清单，营造可信数据交换空间，保障数据流通的合规性和安全性。更多内容，请关注公众号“ccid-2014”

央广网北京12月11日消息（记者吕红桥）由中国工信出版传媒集团主办的2019第六届中国国际大数据大会10日在北京举行。国家工业信息安全发展研究中心在大会上发布《2019中国大数据产业发展报告》（简称“报告”）。报告显示，我国大数据产业规模超过8000亿元，研发投入超过550亿元。《2019中国大数据产业发展报告》通过对全国3000多家大数据相关企业的问卷调查和座谈形成。报告从政策、制度、产业、融合和研发等多个维度，系统阐述了我国大数据产业发展现状。报告披露，2016年以来，我国大数据政策、制度、研发、产业、融合等指数都持续增长，发展相对比较均衡。截至2019年，大数据产业规模超过8000亿元，预计到2020年底将超过万亿。目前，17个省市建立了大数据局，大数据安全维护机制日益完善。283所高校获批数据与大数据技术专业。全国有100多个大数据相关产业联盟成立，对大数据的发展起到推动作用。另外，大数据研发人员2019年超过8万人，研发投入超过550亿人民币。从各地大数据产业发展情况看，目前形成了三大梯队。一是北、上、广、江、浙、贵，这六个地方领跑全中国大数据产业发展。其中，有的地方研发是强项，有的地方擅长数据存储、处理，有的地方则是应用服务方面做得不错。第二个梯队包括山东、福建、重庆等省市，这些地方正依托当地原有产业规模，发力大数据。其余地方则是第三梯队，大数据发展还相对比较落后。从产业来看，互联网、金融、通信、安防等产业目前与大数据融合情况较好，交通、能源、工业等也在快速应用大数据。以工业为例，工业大数据产业规模到2019年有600多亿，到2020年，复合增长将达到50%以上，研发设计、生产、供应链、销售、运维等领域数据量越来越大。而医疗行业大数据在某些点上用得不错，但是要真正替代人，路径还比较长。工业大数据的产业规模到2019年有600多亿产值，到了2020年工业产值，包括可能带动周边的一些东西。复合增长达到50%以上，工业大数据的应用场景有五个场景，从三个角度来看应用的深度，研发设计，生产、供应链、销售、运维，五个特征的数据量越来越大，价值力度相对稀疏。报告同时指出，我国大数据产业发展也面临一些困难和问题。首先就是数据确权方面，数据是谁的？个人数据是归自己还是归平台？谁搜集的归谁还是服务器是谁的就归谁？这些问题在法律上还没有明确答案，有待进一步探索。在技术层面，我国大数据芯片和软件发展突飞猛进，但是相比发达国家差距依然很大。在开源软件、算法软件的开发上缺口更大，相比发达国家和地区我国在这方面能力明显不足，需要加大研发力度。

导 读指数结果显示，北京、深圳、上海、广州、杭州排名前五，是全国大数据产业发展的第一梯队。全文共计2242字，预计阅读时间9分钟日前，由北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室主办，北京大数据研究院等单位协办的数字生态指数(2020)发布会暨数字生态协同创新平台成立仪式在京举行。会上，北京大数据研究院重磅发布2020中国大数据产业发展指数。全国数字生态指数2020数字生态指数2020客观全面地评估了我国各地数字生态现状，为打造理想的数字生态提供了科学评估依据和实践抓手工具。数字生态理论框架该指数提出由数字基础、数字能力和数字应用构成的数字生态理论框架，由总指数和15项分指数构成，涉及2019年全国31个省级行政区(不包含港、澳、台地区)以及部分重点城市，能够监测国家、地方、产业等数字化发展与转型进展。四型联动的中国省级数字生态。图片来源数字生态指数2020本次指数显示，我国呈现四型联动、多维关联、经济依托的省级数字生态。各个省份根据数字生态特征可划分为全面领先型、赶超壮大型、发展成长型以及蓄势突破型；数字基础、数字能力和数字应用三个维度间相互关联，彼此正向促进，但数字能力是打造理想数字生态的关键；良好的数字生态与发达的经济水平正相关。京津冀和长三角城市群数字生态指数对比从各个省份来看，北京、上海、浙江、广东属于全面领先型。该组别的主要特征，一是在总指数上国内领先，二是在分指数上没有明显的弱环，已经基本实现省内小幅环的理想数字生态。其中，北京数字生态总指数得分为85分，位居全国第一，三个一级指标也居于领先地位，数字基础得分81分、数字能力得分88分、数字应用得分85分。天津、江苏、安徽、福建、山东、河南、湖北、四川属于赶超壮大型。该梯队数字生态水平紧跟全面领先型，但欠缺绝对优势或者存在较为薄弱的分指数生态维度，是制约这些地区实现高效省内小循环的主要因素。例如，山东数字基础和数字能力都比较扎实，如果未来能够成功推动数字应用，将很有可能形成健全的省内数字生态。贵州、陕西、湖南、江西、黑龙江、内蒙古、重庆、宁夏、河北属于发展成长型。该类型普遍进入了数字生态发展的成长期。是否能够迅速成长，关键在于对现有生态做精准评估，找出问题所在，寻求突破。例如贵州，是最先响应和落实国家大数据战略的省份之一，已经拥有较为良好的政策和数据基础，然而数字能力仍然较为欠缺，需要提升数字人才的吸引培养和技术创新能力，来推动数字生态的快速升级。山西、辽宁、吉林、广西、海南、云南、西藏、甘肃、青海、新疆属于蓄势待发型。虽然这些省份数字生态指数的均值在全国以下，但是往往都有表现相对突出的分指数维度。因此，根据地方的票赋结构因地制宜的设计发展战略和政策，是实现突破的关键。例如海南，政府在数据资源建设方面已有较好的积累，抓住自由贸易港建设的历史机遇，发挥制度集成创新的优势，就非常可能实现理想的数字生态。2020中国大数据产业发展指数2020中国大数据产业发展指数构建了一套评价各个城市大数据产业发展水平的指标体系，评估指标涵盖产业政策与环境、产业规模与质量、头部企业情况、产业创新能力及产业投资热度5个维度。该指数基于北京大数据研究院大数据企业库中收录的6634家大数据企业数据和相关合作方数据，系统地评估了134个城市的大数据产业发展情况。大数据产业发展指数城市排名（前20强）指数结果显示，北京、深圳、上海、广州、杭州排名前五，是全国大数据产业发展的第一梯队；南京、武汉、天津、成都、苏州、重庆和合肥等直辖市或省会城市组成第二梯队；厦门、贵阳、郑州、福州等城市紧随其后，位于第三梯队。领先城市分指数对比图全国大数据产业形成了区域协同发展的产业生态。目前长三角和珠三角的大数据产业生态图谱较为完善，区域内各个城市之间的产业协同逐步形成。大数据产业生态圈长三角以上海为核心，以杭州、南京、苏州、无锡等重点城市为关键节点；珠三角以深圳为核心，以广州、珠海、佛山、惠州等重点城市为关键节点；京津冀以北京为核心、以天津为重点城市、河北为辅助区域，正在构建联动发展的生态系统。研究团队认为，未来大数据发展要优化产业链布局，形成特色大数据产业生态；深化大数据融合应用，促进传统行业数字化转型；吸引高端人才，支持联合研发创新。具体内容如下铁粉必看湖北带货！湖北“硬科技产品”实力上线！你下单了吗?前方“高能”：航空技术的口罩机上央视特别节目了！免责声明：本文系网络转载，版权归原作者所有。本文所用视频、图片、文字如涉及作品版权问题，请第一时间告知，我们将根据您提供的证明材料确认版权并按相应流程获取授权或立即删除内容！本文内容为原作者观点，并不代表本公众号赞同其观点和对其真实性负责。爱创客邀请函

近日，由大数据产业生态联盟联合赛迪顾问共同完成的《2019中国大数据产业发展白皮书》（以下简称《白皮书》）在2019世界计算机大会——“计算机未来：算力驱动万物互联”主题论坛上重磅发布。以下是对白皮书中健康医疗大数据的深度解读。相较于其他行业，医疗行业的信息化水平走在前列。2009-2017年我国医疗信息化市场规模逐年递增，且增速保持在20%以上的较高水平。从数据角度来看，中国医疗数据的类型和规模近年来一直在快速增长，数据爆炸推动健康医疗进入大数据时代。如何在打破数据孤岛、提高数据分析技术的同时，结合健康医疗场景，夯实数据质量，拓展应用空间，成为该细分行业的发展关键。一、健康医疗大数据行业大事（1）健康医疗大数据相关政策频出《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》发布。该办法旨在强化对健康医疗大数据的政策指引，充分发挥健康医疗大数据作为国家重要基础性战略资源的作用；《关于印发电子病历系统应用水平分级评价管理办法（试行）及评价标准（试行）的通知》发布。该通知将电子病历划分为10级，并要求到2020年实现辖区内所有三级医院电子病历要达到分级评价4级以上，二级医院要达到分级评价3级以上，此外对医疗数据的互联互通和标准化成熟度测评也做出硬性要求；《健康中国行动（2019-2030年）》和《健康中国行动组织实施和考核方案》相继发布，为《“健康中国2030"规划纲要》提供了更落地的可行性实施方案，为医疗健康行业发展注入强心剂；2018年11月，国家医疗保障局局长办公会审议通过《国家医疗保障局医疗保障信息平台建设工程实施方案》。该方案预计将推动医疗云市场的快速增长，加快落地一批省市级医疗云平台，促进跨省的数据互联互通和医保异地结算，推动医保与商保结算系统的对接。（2）健康医疗大数据未受资本寒冬影响2018年4月，思派网络完成由IDG资本领投的数千万美元C轮融资。2018年7月，零氪科技宣布完成10亿元D轮融资，成为健康医疗大数据领域第一个独角兽企业。2018年7月全域医疗获7亿元B轮融资,探索肿瘤诊疗业务及服务生态。2018年11月和2019年7月，森亿智能相继完成B+轮和C轮融资。二、健康医疗大数据领域的痛难点由于医疗行业自身的特殊性，健康医疗大数据产业的“话题热度”始终高于“发展进度”。健康医疗大数据立足于医疗信息化基础，探索布局相关数据的采集、分析和应用。当前行业发展的主要制约因素包括：（1）行业壁垒高。医疗行业的专业性强、受政府高度监管、行业内利益关系复杂、从业资源要求较高，因此很多大数据企业难以进入该领域。（2）数据精准度差。求数无源，需采集的数据标的不明确，采集工具的标准化和规范化有待提升，无法获得所需数据；有量无质，所采集数据无法满足既定用途所需的数量和质量；有病无数，临床救治与数据应用需求脱轨，大数据和AI等技术的临床应用不足，临床一线数据的收集和汇聚不足；有数无据，在数据深加工方面的工作不足，尚未形成数据驱动的临床科研、医药研发、器械生产、分级诊疗、健康养老、医养结合等产品和服务。（3）传统观念与模式打破难度大。新技术给传统的医疗行业带来了模式上的冲击，同时医疗作为传统行业，用户数据隐私涉及到伦理和法规双重保护，无论是病患还是医护人员由于对新技术的不了解，都会对新技术产生不信任。（4）数据安全与隐私保护要求高。由于目前法制上对数据的隐私保护滞后，仅有零星规定，尚未出台系统的隐私保护法律法规，造成数据的归属权和使用权不明确、数据共享开放缺乏管理、数据应用缺少准入和退出机制等问题。（5）复合型人才培养难度大。一方面，由于医疗行业专业性过强，对行业理解透彻的IT技术型人才数量少，培养周期长；另一方面，医护人员的数字素养亟需提高，数字化工具（IT软件等）的应用培训亟待加强。赛迪顾问判断，在政策的持续推动下，未来各地医疗卫生管理部门、医疗机构将持续加大对医院信息化、区域医疗信息化、公共卫生信息化的投入，加快搭建基于医联体模式的分级诊疗服务体系，健康医疗大数据行业将在未来2-3年迎来市场爆发。一方面，新政策出台将加快健康医疗数据的互联互通，更多基于数据的场景化深度应用将提高医疗服务的效率；另一方面，多场景的数据分析和应用将带动大健康领域相关产业的发展，为医药研发、医疗器械研发等创新产品和服务提供坚实支撑。表 1 健康医疗大数据相关主体的核心应用诉求与亟需解决方案数据来源：赛迪顾问，2019三、健康医疗大数据未来机会点（1）布局智能化健康管理服务。健康医疗大数据目前的主要推动力是政府、医疗机构和大企业，对于中小企业和初创企业，利用技术优势和资本助力也可以寻觅到市场机遇，尤其是针对用户端提供个性化、定制化、智能化的健康管理服务的潜在市场空间巨大，但是在找到市场机遇点时要明确自身的商业模式和变现途径。对此，市场上应多多关注这类创业公司，对能紧抓细分领域市场的创业企业给予资本支持。（2）拓展云端健康医疗SaaS服务。传统的医疗信息化软件功能创新不足，非医院必须功能几乎被市场忽略，不仅造成了市场产品和服务的差异小、竞争大，同时更造成即使国内医疗市场有大量的医疗数据，但由于种类单一导致无法支撑更高深层次的研究与应用。医疗云成为未来医疗机构数字化转型的重点，而云端的各类健康医疗SaaS服务成为产品发展新趋势，其创新性和应用性更强，它有利于多元数据集聚，降低医疗机构的信息化和数据安全的成本。当前，云HIS已成为备受中小医疗机构青睐的热门产品。（3）落地数据安全治理。医疗数据安全与隐私保护的合规性要求要比其他行业更高，在医疗数字化转型的推动下，数据开放共享将成为健康医疗大数据发展的核心，因此数据开放共享与隐私风险之间的平衡是当下亟需解决的问题，而以数据安全、隐私保护为核心的医疗数据安全治理市场具有较好的市场前景。基于数据安全的治理不仅可以有效实现数据的安全防护，更有利于通过治理最大化的挖掘医疗数据的潜在价值。（4）推进产学研合作，开展重大专科疾病的课题研究助力产品创新。大数据企业在拓展健康医疗领域业务的时候，面对的最大的问题就是没有数据可用，健康医疗数据的保密性和隐私性都很强，也无法通过市场交易获得。对此，大数据企业应依托自身较强的技术优势，通过与医疗机构、高校和政府联合开展产学研合作，实现对健康医疗大数据价值的深度挖掘，以合作的模式开展重大专科疾病课题的研究，也更有利于健康医疗大数据企业进行产品和服务的创新。（5）紧跟医学前沿领域研究。健康医疗大数据的核心虽然是数据，但立足点要站在医疗行业，因此对于医疗领域的前沿技术和研究是大数据企业需要补足和布局的。真实世界证据（RWE）、生命大数据、肿瘤领域电子健康档案（EHR）软件等医学前沿领域在国内仍处于前期探索阶段，健康医疗大数据企业应积极布局这些前沿领域，把握医疗数字化发展趋势。四、赛迪建议（一）对供应商（1）加强数据合规建设。目前很多健康医疗大数据供应商为了可以提供更好的产品和服务，会主动收集各类健康医疗数据，其中不少医疗数据都涉及个人隐私，在此过程中会面临很多数据安全、数据治理和数据合规的问题。目前国家已在这方面出台了一批监管制度，因此供应商应多关注数据安全与合规性问题，甚至在关键模块寻求与信息安全厂商合作，以保障数据的安全性与合规性。（2）传统医疗信息化企业应积极布局转型。传统的医疗信息化已经无法满足数字经济时代的需求，更多的信息化需要向数字化转型，因此传统医疗信息化企业需要适时进行业务重组与新业务拓展，在此过程中，健康医疗大数据成为其首选的重点方向。由于传统医疗信息化企业深耕医疗行业多年，积累大量数据、医疗机构和政府资源，进入健康医疗大数据领域的门槛较低，因此更应抢位发展，为未来业务的可持续发展提前布局。（3）加速健康医疗大数据应用商业化水平。健康医疗大数据除了在健康管理和辅助诊疗方面已经有很多较为成熟的商业模式，但是在更多的应用领域仍处于探索阶段。很多行业龙头企业在与医疗机构合作共同承担国家级课题的过程中，会有很多可商业化的机遇，在此过程中，供应商应适时寻求更好的应用模式进行商业化落地，为市场提供更多的应用解决方案，丰富健康医疗大数据的应用场景、产品和服务。（4）供应商应加强与医疗机构合作。健康医疗大数据企业多为新技术领域企业，拥有较强的大数据、机器学习、人工智能等技术能力，但是医疗领域由于进入门槛较高，企业在此领域内提供产品和服务时会存在一定的行业壁垒。因此，一方面供应商应多寻求具有医疗和技术复合型的人才融入团队；另一方面，供应商也应多与医疗机构合作，更多的了解行业环境和需求，才能更精准的提供产品和服务。（二）对行业用户（1）针对政府用户。制度保障才可以更好打通数据壁垒。在产业演进过程中，数据居于核心地位，一切的发展都是以数据的获得为前提的。健康医疗数据涉及医院、医药机构、健康管理机构、医疗信息化机构等多方主体，主管单位多，管理关系复杂，为实现健康医疗大数据的集聚，并使其促进产业发展，需要政府下定决心，明确专职领导负责机制，率先推动数据集聚，保证“高附加值”的应用环节的发展。（2）针对医疗机构。保障数据安全势在必行。医疗机构拥有各类医疗数据，是健康医疗大数据产业链中的重要一环。现在很多医疗机构都在寻求与IT供应商合作，挖掘多年积累的医疗数据价值。但在这个过程中，我们也要看到，这类数据大多涉及患者隐私，数据合规是合作的前提，医疗机构在合作过程中不应该仅依靠供应商自己的技术保障数据安全，在合作前期应建立自己的包括数据脱敏、合作制度规范等方面在内的体系，在合作前把好数据安全的第一关。（3）针对个人用户。接受新模式，寻求主动健康管理。针对个人用户而言，健康医疗大数据其实离我们很近，很多辅助诊疗、数字化健康管理的手段在技术上已经较为成熟。在对自身健康管理方面，个人用户应摒弃讳疾忌医、被动看病的方式，通过数字化手段，主动监测自身健康数据，主动寻求健康管理，更好的避免身体出现重大疾病，通过主动健康管理的模式，也可以有效降低大病发病率和减少健康问题带来的费用成本。

近日，由大数据产业生态联盟联合赛迪顾问共同完成的《2019中国大数据产业发展白皮书》（以下简称《白皮书》）在2019世界计算机大会——“计算机未来：算力驱动万物互联”主题论坛上重磅发布。以下是对白皮书中大数据人才领域的深度解读。人才是第一资源，是一个城市、企业发展的基础。近年来，各省（市、区）相继出台人才引进政策，从提供落户、购房津贴、安家补助吸引人才流入。一线城市间的“人才争夺战”也越演越烈，尤其各类科技型人才是各地区抢夺的焦点；同时，各企业也在高薪招引人才，如华为在人工智能、机器学习、物联网等与大数据紧密相关的领域，用百万年薪招聘顶尖毕业生。目前，人才是城市、企业、产业发展的关键因素已成为大家的共识，人才引进可推动引才城市的经济高质量发展、产业结构调整和转型升级、企业竞争力增强、科技创新能力提高，人口结构改善等。伴随新一轮科技革命和产业变革蓄势待发，国家大数据战略和数字中国建设实施加快，我国亟需制定科学合理的人才战略，培养符合发展需求的大数据人才，为大数据相关领域发展提供支撑。一、大数据人才的定义大数据人才指从事大数据相关领域工作的人才。主要包括拥有算法设计、程序编写、数据分析等专业技能的核心人才和既拥有某些行业背景又具备一定大数据专业技术应用的复合型人才。目前，我国处于新旧动能转换的关键时期，大数据技术作为产业转型升级的有力工具，需要与传统产业深度融合。因此，产业发展对大数据人才提出更高要求，需要既懂大数据技术又懂相关产业，市场对大数据复合型人才的需求日益增加。大数据人才定义二、大数据人才现状大数据人才主要集中于一线城市。北京、上海、深圳、杭州、广州是信息技术发展的引领者，阿里、百度、腾讯、滴滴、美团、小米等老牌互联网企业和新兴独角兽企业都集聚在这五大城市，这些城市拥有大数据产业发展的土壤，聚集和培育了大量的大数据人才；同时这五大城市经济发展水平高、企业薪酬待遇好、大数据企业聚集度高，为个人成长提供全方位的条件，吸引并留住大量资深的大数据人才以及全国范围内大数据相关专业的毕业生。截至2018年底，全国大数据核心人才约200万人，这五大城市大数据人才总和占比达到47.5%，大数据人才储备属于第一梯队。大数据人才结构仍需优化。大数据技术众多重点应用领域具有前沿性，大数据产业的发展需要高层次、高水平人才来保障，以免大数据产业发展受到核心领域技术突破不足的限制。然而，目前从全国范围来看，大数据人才中本科学历占比达到67%，硕士及以上学历占比仅22%。截至2018年底主要城市大数据人才数量占比截至2018年底大数据人才学历结构2019年大数据人才流入量前5大城市贵阳大数据人才储备属于第三梯度。贵阳作为首个国家级大数据综合试验区，大数据已成为贵阳的城市名片和重点发展的产业。近几年，贵阳大数据产业发展迅速，但在大数据领域创新能力、技术市场成熟度、数字产业增长力等人才储备要素能力方面与一线城市相比仍存在差距。目前，贵阳正通过各种政策保障大数据人才：一是大力培育本地人才，支持贵州大学、贵州财经大学等高校建立大数据相关学院培养大数据人才；二是发布人才引进政策，2019年5月印发《关于优化人才发展环境促进高水平对外开放的若干措施》，实施大力引进海内外优秀人才、建立全球招才引智平台、大力培育本土人才、加强人才创新平台建设、大力培育“甲秀工匠”、优化提升人才服务环境这六大重点任务，高标准全方位的给予人才服务绿卡、科技资金资助、人才引进补贴、服务平台和环境等，助力大数据人才的引培。杭州大数据人才储备能力处于全国前列。由杭州市经济和信息化局指导、杭州大数据产业联盟汇编的《2018年度杭州市云计算与大数据发展报告》显示，杭州大数据产业发展迅猛，每年保持较高的增速。同时，杭州对大数据领域人才具有较强吸引力，由中国信息安全评测中心、杭州安恒信息技术股份有限公司、猎聘网联合发布的《中国互联网人才发展白皮书》显示，2018年杭州互联网人才净流入率全国第一、对技术人才的吸引力指数首次超越北京，位居全国第一。目前，杭州人才政策也不断加码：一是落户政策放宽，全日制普通高校紧缺专业大专及本科及以上学历人才符合要求都可落户；二是高层次人才补贴标准提高，补贴标准由硕士2万元、博士3万元调整为本科1万元、硕士3万元、博士5万元人才生活补贴，人才引进政策在全国都具有较强的竞争力，为杭州市大数据产业发展储备更多后备力量。三、大数据人才缺口将持续扩大大数据人才缺口截至2018年底，全国（不含港、澳、台地区）大数据核心人才仍存在60万人的缺口。并且，大数据人才分布不均匀，主要集中在互联网和金融两大领域，导致制造业等产业转型升级过程中极度缺乏大数据人才。从整体看，数字中国建设，产业转型升级、企业上云用云，这些都对大数据人才产生巨大需求量且需求呈快速增长趋势，而人才培养的数量和速度难以满足现实需求，导致大数据人才缺口持续增大，预测到2025年全国大数据核心人才缺口达230万人。从城市角度看，北京、上海、深圳、杭州、广州属于大数据人才储备的第一梯队，大数据人才数最多，但需求量也最大。目前，这些城市的大数据相关产业发展优势明显，特别是人工智逐渐成熟和广泛应用，亟需大量会编程、懂平台开发的专业大数据人才。河南属于大数据人才储备的第三梯队，大数据人才储备少，而建设国家大数据（河南）综合试验区需要大量大数据人才，因此河南省人才交流中心发布的2019年第二季度河南全省公共人才服务机构才市分析报告显示，河南各地方产业结构加快调整升级，大数据相关领域新兴岗位的需求不断增加且增速较快，岗位缺人明显，供给不足，大数据、人工智能等领域薪酬明显高于其它领域。大数据领域的快速发展，使多个城市存在大数据人才缺口。从专业角度看，编程能力、数据分析、算法设计等专业技能是企业招聘大数据人才最为关注的点。近几年数字经济发展和产业转型升级加快，对大数据人才的专业技能、实操能力提出更高要求，目前市场上大数据人才数量供给及服务能力难以满足发展需求，紧缺能够编写程序、设计算法、搭建系统架构、理解大数据产业的综合性人才。四、赛迪建议（一）对高校完善学科体系，创新培养模式。高校一是要充分调研大数据人才市场需求状况，申报开设数字经济相关专业、开设相关课程，重点院校应同时加快相关专业硕士点、博士点的申报与建设，推进大数据、云计算、人工智能、物联网等核心技术人才的培养；二是要依据产业发展需求，科学设置大数据课程体系，注重学科间的交叉融合，鼓励其它专业学生辅修大数据相关专业，扩大大数据人才培养规模；三是要创新培养模式，建设与大数据新技术、新业态、新产业紧密结合的教育课程体系，构筑“学科+行业+企业”的实践基地，组建跨企业、跨学科、跨专业的创新型导师队伍等，促进教学实践体系与行业技术及应用发展的动态融合。（二）对企业深化产教融合，加强校企合作。企业一是要与高等院校、科研机构建立联合培养机制，推进在职人员学历教育工作，提升中层大数据人才核心技术技能水平；同时企业要为高等院校、科研机构提供端到端的大数据人才培养解决方案，打造产教融合的人才培养新生态；二是要与职业院校共建人才教育实践、实训基地，对大数据中低层技能人才以及复合型人才进行岗位培训和职业教育；三是要支持大数据龙头企业、大型骨干企业独立建立或参与建立职业院校，提升大数据人才职业教育水平，推动大数据人才培养更好地服务于大数据产业发展。（三）对职业教育机构面向数字技能需求，打造定制化培养模式。中等职业院校要面向大数据产业对技能人才的需求，科学设置课程体系，加强实操性课程安排，提升大数据人才的数据搜集、数据清理、数据分析等技能；职业院校和职业培训机构要积极与企业对接，为企业设计定制化培养方案、输送专业程度高、定制化的大数据人才；职业培训机构要积极整合资源，不断健全涉及人才培训、数字化实训、技能认证、就业指导等多个维度的人才培养机制。（四）对政府优化政策环境，搭建人才培养平台。政府一方面要积极贯彻落实国家大数据战略，顺应市场发展趋势，出台大数据人才相关政策，加大对大数据人才的引进和培养力度，鼓励高校、大数据企业、职业教育机构创新培养模式并给与政策扶持；同时，设立大数据人才专项资金，完善数字经济人才激励机制，加大对大数据发展有突出贡献的企业、团队、个人的奖励范围和力度。政府另一方面要搭建人才培养平台，推动高校、研究机构、职业教育结构、企业间人才的良性互动；鼓励高校和行业内的龙头企业引入领军人才、高端人才，培养大数据产业发展的主力军；同时政府相关部门要定期开展人才交流活动，加强大数据领域人才互动。

近日，,由工业和信息化部中国电子信息产业发展研究院指导，赛迪传媒、大数据产业生态联盟主办，中国软件评测中心、赛迪顾问、赛迪智库共同协办，数字化转型促进会、中国开源软件推进联盟、中国人工智能和大数据百人会支持的“2020年中国大数据产业生态大会”在京圆满举行。2020年中国大数据产业生态大会(第五届)为期两天(8月26/27日),”通过“现场论道+云端连线”全程直播的方式在北京新世纪日航酒店盛大开幕。本届大会以“强基赋能 开启数据新纪元”为主题，邀请到多位中央及地方政府领导、行业专家、企业领袖出席，共同解读国家大数据发展方向及政策、深入探讨大数据未来应用价值。作为本次大会的重头戏，中国大数据产业生态联盟联合《软件和集成电路》杂志、赛迪顾问、工信部赛迪智库共同撰写的《2020中国大数据产业发展白皮书》(以下简称《白皮书》)震撼发布。《白皮书》对于大数据产业链结构、衍生产品服务以及以产业链为中心从而引发技术革命和融合应用进行了深度分析。同时也对数据要素市场化配置下的数据治理和数据安全等核心命题进行深刻研读，力图全面展现出我国大数据产业发展新篇章。值得一提的是，在大数据产业链解析版块，集奥聚合作为企业级大数据解决方案提供商，凭借先进的技术优势与丰富的场景落地经验，从众多优秀企业中脱颖而出，强势入围2020中国大数据产业发展白皮书生态地图，并作为金融应用领域标杆企业进行公示。大数据产业生态地图—集奥聚合作为金融应用领域标杆企业进行公示同时，中国电子信息产业发展研究院副院长刘文强对白皮书核心内容进行了深入解读，他认为：在全球信息化快速发展的大背景下，大数据已成为国家重要基础性战略资源，正引领新一轮科技创新，推动经济转型发展。此外，紧密围绕数据资源开展的基础设施建设、数据集聚整合、数据分析处理、数据开放共享和数据安全，铸就了大数据产业发展的核心要素。中国电子信息产业发展研究院副院长刘文强精彩发言科技发展促进社会发展与变革，大数据则是推动这场变革的幕后英雄。在“新基建”大背景下，大数据产业正在迅速发展壮大，数据作为“新基建”的重要基石，更是为国家、企业与组织的数字化建设按下了加速键。未来，集奥聚合将通过自身不断创新与发展，为大数据金融领域应用与发展提供强大技术支撑， 助力广大金融机构快速实现数字化转型。来源：中华经济发展网

8月26日，以“开启数据新纪元 打造数字经济新引擎”为主题的2020（第五届）大数据产业生态大会开幕论坛顺利举行，会上重磅发布了由大数据产业生态联盟联合《软件和集成电路》杂志社、赛迪顾问股份有限公司、工信部赛迪智库共同编制的《2020中国大数据产业生态地图暨中国大数据产业发展白皮书》（以下简称《白皮书》）。▲2020中国大数据产业生态地图中国电子信息产业发展研究院副院长刘文强发布了白皮书并针对核心内容进行深入解读，他认为：▲中国电子信息产业发展研究院副院长刘文强在全球信息化快速发展的大背景下，大数据已成为国家重要的基础性战略资源，正引领新一轮科技创新，推动经济转型发展。此外，紧密围绕数据资源开展的基础设施建设、数据集聚整合、数据分析处理、数据开放共享和数据安全，铸就了大数据产业发展的核心要素。01洞悉万千变化 剖析多元格局《白皮书》调研工作自2020年5月正式启动，通过问卷调查、网络调查、在线深度访谈等方式，对大数据基础支撑、数据服务和融合领域的数千家涉猎大数据业务的ICT企业进行深入调研分析。历经近4个月的调研工作覆盖了2000余家大数据企业，回收有效调研问卷近千份，累积完成百余份大数据企业个案深度调研样本。《白皮书》从大数据产业链融合应用、后疫情时代的大数据发展机遇、数据治理和数据安全四大主体方向全面展现大数据产业领域迸发的新业态、新模式，并从多个维度洞悉大数据产业发展格局。02聚焦新发展共谋新篇章2020年，突如其来的新冠肺炎疫情，给我国各行各业带来了一定影响。但在抗“疫”过程中，以大数据、人工智能、云计算等为代表的新一代信息技术发挥了重要作用，并激发了新业态、新模式的出现。同时，2020年也是我国顶层设计发力新基建、提速数字基建建设的一年。在此背景下，乘新基建之东风，大数据产业加速发展，迎来新机遇、新发展。针对大数据发展态势，《白皮书》对于大数据产业链的结构、衍生的产品和服务，以及以产业链为中心引发的技术变革和融合应用进行了深入分析；对后疫情时代的大数据产业发展机遇进行预判；对数据要素市场化配置下的数据治理和数据安全等核心命题进行深刻研读，力图全面展现大数据产业发展的新篇章。以下为现场PPT分享：1234567891011121314151617181920212223更多内容，请关注公众号“ccid-2014”