2016年，是我国大数据产业市场规模明显增长、技术创新与应用创新特征凸显、地方政府结合需求推动顶层设计、行业应用成为新热点的一年。接踵而来的2017年，立足于上述发展基础，大数据产业将持续发力。基于对过去一年产业发展中政府数据公开共享、应用落地、大数据与信息化分野等问题的深度思考，九次方大数据创始人王叁寿提出了十个与众不同的数据观，从中不难窥探出未来大数据产业发展的走势。

1.政府数据将成为地方政府最重要的资产

政府手里最值钱是土地和数据，数据是可以反复利用的，政府数据一旦释放，所产生的价值要比土地高太多。在一个互联网和信息化程度不断加深的时代，开放数据不只是面子工程，还能有效反映各地投资环境、信息化程度、政府开放度等问题，数据开放势必会产生新的生产力，政府数据将成为地方政府最重要的资产。

2.“大数据四要素是预警、预测、决策、智能”

大数据不应该是静态存在的，而是与周边数据发生碰撞和聚合，是政府或企业洞察力与行动力的体现。大数据的四要素是预警、预测、决策、智能。预警，即通过数据采集、数据挖掘、数据分析，对已经存在的风险发出预报与警示;预测，是指立足于纵向时间轴，对相对长时间内某些问题的判断形成指导;决策，是指通过所有相关数据的联动，形成基于数据和分析之上的决策或结论;智能，即当我们基于对现实问题的分析与判断，通过技术手段实现智能化的行为。四点要素从功能的角度诠释了大数据的核心，而最终实现这些功能还需要回归到大数据应用，唯有通过应用才能让大数据真正“着陆”。

3.“大数据是传统信息化厂商的掘墓人”

2016年是中国信息化进程的一个重要转折点，它标记了大数据与传统信息化的显著分野。传统信息化基于数据更注重查询功能，而大数据则注重信息的互通互联，可以一站式实现企业、政府需要的数据采集和数据挖掘智能分析。通过大数据，企业可以更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判;政府则可以预测把控经济脉搏、掌握行业宏观数据进而进行预判调控等。大数据脱胎于传统信息化产业，是信息化的催化剂和助燃物，必将最终颠覆行业业态，淘汰传统厂商。

4.“未来三年中国大数据70%的需求集中在政府和金融应用”

去年11月，习近平总书记提出要“建设全国一体化的国家大数据中心”。大数据治国势在必行。目前，国外一些政府先行者已经在运用大数据方法提升治理社会的能力，实现政府公共服务的技术创新、管理创新和服务模式创新。大数据在公共管理领域的应用，不仅使传统难题变得迎刃而解，更是新时期应对新挑战、解决新问题的必然选择。尤其在金融行业，大数据很早在银行反欺诈工作中就有诸多体现。金融业对大数据的应用，正快速伴随着互联网金融的步伐蔓延开来。未来三年大数据发展必将主要集中于政府大数据与金融大数据之间，发挥1 1>2效应，深入纵横，迎来经济社会突破性发展。

5.“政府数据的价值在于化学反应，而不是简单的物理聚合”

目前，国家及省市各级出台相关政策，都在积极推动引导政府数据开放共享，数据中心遍地开花。然而并非建数据中心就能激活政府数据。数据中心仅仅实现了政府基础数据资源的存储、分类、整理，使数据资源进入规模化，却并未能充分反映数据爆发时代下的政府大数据处理与应用需求的价值。数据的价值并非静止状态的数据聚合，数据碰撞与摩擦才能释放内在价值。政府价值的释放，应该是以大数据应用为基础，以“预警、预测、决策、智能”的大数据思维，从内部对散乱的、无序的数据进行有机关联，产生融合、裂变，以此演化出颠覆式的分析逻辑，从而对落后的社会公共治理和传统行业进行重塑。

6.“城市发展大数据产业应该打组合拳”

发展大数据产业，需要与传统产业深度融合，培植地方新经济增长点。但对于地方政府而言，大数据产业是新兴产业，又是包含硬件支撑层、技术层、交易层、应用层、衍生层在内的一整条庞大产业链。在此情形下，城市发展大数据产业应该打组合拳，做好统筹规划、总体设计，通过一些列配套措施、有序步骤，推动大数据产业与传统多产业融合。随着政府数据信号的释放，各城市应优先发展大数据基础设施，以与市场资深大数据公司合资的方式，成立大数据公司，建设大数据平台;进而结合当地经济特色，挖掘大数据与传统产业的结合点，全局统筹，有的放矢。

7.“只有数据源服务商才有资格构建大数据生态圈

大数据生态圈良性运转的重要根源，也可以说是大数据行业的起点，正是数据源。发展大数据产业，首要解决的是促成数据资源的极大丰富和开放使用，这决定了数据源服务商在产业链条上应该始终处于核心位置。数据源服务商通过对数据的处理挖掘，完成对整个生态圈发展基础的建构。这一基础的存在，驱动其他环节围绕数据源做高效运转，如服务器、硬件、软件厂商等。同时，数据源服务商掌握行业内重要的数据资源，在硬件、软件的支持下，可以针对行业设计出各类应用场景，服务于市场需求。大数据价值变现过程中，数据源始终占据重心位置，只有数据源服务商才有资格构建大数据生态圈。

8.“终究有一天，大数据智能会取代搜索引擎”

搜索引擎是人类生活中不可或缺的一部分，它使我们摆脱信息闭塞，更高效地帮助查询者将“人脑智能”匹配到合适的信息。而大数据，更胜一筹。大数据通过海量数据的相互碰撞，激发价值，开启“人工智能”，以远超人脑运转速度的服务器时速，自动在信息之间、数据之间建构关联，带来人类脑力尚难企及的理性分析结果，提供预测、预警，帮助人类在生产、生活中做出更明智的决策。和大数据相比，搜索引擎的本职是嫁接人脑智能和单类信息的桥梁工具，必然依赖人类手动的输入，必然受限于人脑的思维，总有一天会被大数据智能所取代。

9.“大数据产业现阶段仅仅是朵浪花”

当前有人认为大数据产业“过热”，事实上，大数据的潜力还远远没被释放出来。一个有热度的大数据产业，体现在大数据充分实现了对交通、医疗、教育、环保、农业等产业的升级改造，以及大数据应在社会生产、生活更广的范围内得到普及。但就目前的实际情况来讲，尽管目前大数据产业在硬件支承层的布局如火如荼，大数据中心也在纷纷建设之中，但是数据与数据的碰撞、数据价值的开发、数据价值的应用落地等等，仍然处于初期阶段。

10.“不性感的大数据公司都会死掉”

大数据行业天生就具备性感的基因——海量数据拥有无限再生能力，有一万种碰撞方式，就能摩擦出一万种火花;数据能够颠覆传统样本分析，无限接近于未来发展的必然结果;它既不像传统产业般需要深厚的时间积淀，也绝非“互联网”商业模式泡沫般的昙花一现。要想成为性感的大数据公司，需要以产品为导向，以技术为支撑，惊艳的产品、颠覆性创新的商业模式，以及改变世界的激情。不具备这些特质的大数据公司必将消亡。

2017年大数据发展十大新趋势

来源：36大数据，翻译：丑灿

2017年大数据发展的10大趋势经由全球专业机构发布，希望可以为你所在机构的年的发展规划提供战略政策依据。

1.数据量将持续增长

数据量的不断增加意味着通过数据的快速分析获取宝贵的市场洞察已经成为大数据业务运营的关键环节。机构和企业组织必须将其内部未被利用的每一字节的大数据，也就是我们所谓的“黑暗数据”(dark data)加以合理化的整合并转化成可以利用的数据资源。

如果大数据还没有为你的企业带来可供战略参考用的新见解，那么在2017年记得为你所在的企业提出有关大数据的创新计划，只有这样才能提升企业的竞争优势。

2.利用大数据提升客户体验

对于企业的并购，可以将遗留下来的数据资源转交到分包商系统，这种大数据的使用方式除了可以改进消费者体验之外，还可以升级核心系统。

让消费者使用灵活性的自助服务方式可以让大数据分析为企业快速掌握市场发展的主导趋势，还可以为客户需求增长机遇带来更多有竞争力的市场洞察。

利用大数据更深入的了解客户需求可以让搭配销售或者促销活动提高企业的一线财政收入水平，同时还可以免除因客户流失所导致的业绩缩水风险。

3.Hadoop的应用领域将更加广泛

将会有越来越多的企业选择采用Hadoop和其他类型的大数据存贮架构，相应的，分包商们也将为业主提供更加有创新功能的Hadoop解决方案。

当Hadoop架构占据有利地位时，企业使用高级分析方法所处理大量数据可以为盈利决策找到宝贵信息的金矿。

4.预测分析将崭露头角

精准地预测未来可能放生的行为和事件可以提高企业的利润。为降低企业收入风险暴露所使用的欺诈行为快速鉴别和预判技术将会迎来质的飞跃，同时企业运营的卓越性将进一步得到改进。

5.基于云的数据分析将获得更多关注

将数据分析业务迁移到云端可以加速企业采用最新的技术能力，并实现数据资源到行动计划的快速转变。数据分析业务转移到云端之后，企业的运营和技术维护成本也将削减不少。

6.向信息学领域进军并注重数据价值的界定

新的一年，使用信息学助推复杂数据收集、分析与可视化技术的整合可以从数据资源中推导出企业所需的收益来源。从未被充分利用的数据当中提取资源可以提高企业运营绩效。

7.数据可视化将放大商业智能的作用与优势

数据可视化技术让隐藏在大数据资源背后的真相呈现在众人面前。无论数据怎样形成，无论数据资源在哪里，图形数据可视化可以让企业组织在业务繁忙的同时对数据进行检索与处理。

8.物联网、云技术、大数据和网络安全深层融合

数据管理技术，比如说数据质量控制、数据准备、数据分析以及数据整合等方面的融合程度将在新的一年当中达到新的高度。当我们对智能设备的依赖程度增加时，互通性以及机器学习将会成为保护资产免遭网络安全危害的重要手段。

9.提升数字渠道优化与多渠道体验

以客户偏好的渠道与其保持有效接触可以让企业在传统渠道与数字渠道之间找到最佳平衡点。通过不同渠道不断寻求创新手段提高客户体验度可以带来企业的竞争优势。

10.数据准备和分析的自助式服务将提高效率

无论企业数据类型属于结构化、半结构化还是非结构化，自助服务式的数据预备工具可以加速企业数据准备的时间。使用自助式数据技术可以降低企业对开发团队的依赖程度，从而更重视用户的使用感受，同时企业的运营效率也可以提升。

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