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大数据白皮书（2019年）总结

核心内容

本白皮书由中国信息通信研究院发布，总结了2019年全球及中国大数据在技术、产业、数据资产化及安全合规等方面的发展现状、趋势与挑战，同时对未来的发展方向进行了展望。

主要观点

• 大数据已成为推动网络强国建设与实体经济转型升级的重要战略资源。
• 技术融合成为大数据发展的关键趋势，包括算力、流批、TA、模块、云数、数智等多方面的融合。
• 数据资产化正稳步推进，但面临数据确权、估值和交易市场不成熟等挑战。
• 数据安全合规要求不断提升，涉及法律、技术和标准多个层面。

关键信息

国际大数据发展概述

• 全球数据量在2019年达到约41ZB，预计2020年全球大数据市场收入将达560亿美元。
• 大数据底层技术逐步成熟，如Hadoop与MPP数据库的结合，以及流处理与批处理的融合。
• 大数据企业加速整合，如Cloudera与Hortonworks合并，HPE收购MapR。
• 数据合规要求日益严格，如欧盟GDPR和美国CCPA等法规的实施。

融合趋势

• 算力融合：异构算力平台（CPU、GPU、FPGA等）提升计算效率。
• 流批融合：Lambda架构向更实时、高效的流批处理架构演进。
• TA融合：混合事务/分析处理（HTAP）成为趋势，减少数据搬运和存储成本。
• 模块融合：一站式数据能力复用平台成为企业数据管理的重要手段。
• 云数融合：大数据向云迁移，云原生设计成为主流。
• 数智融合：大数据与人工智能深度融合，推动智能化数据治理和平台发展。

大数据产业蓬勃发展

• 政策环境：自2014年起，国家大数据战略逐步完善，各省级单位陆续出台相关政策。
• 主管机构：截至2019年，14个省级单位设立了大数据主管机构。
• 技术产品：大数据基础类、分析类和管理类技术产品持续发展，市场成熟度提升。
• 行业应用：大数据在金融、电信、工业、能源、医疗、教育等领域应用不断深化。

数据资产化步伐稳步推进

• 数据资产化是数据从资源向资产转变的过程，强调数据的经济价值。
• 数据资产管理理论体系仍在发展，包括DAMA、IBM、DGI等不同框架。
• 各行业开始实践数据资产管理，但多数仍处于初期阶段。
• 数据资产管理工具市场呈现多样化，但缺乏统一标准和量化评估手段。

数据资产化面临的挑战

• 数据确权困难：数据权属模糊，缺乏统一法律界定。
• 数据估值困难：需综合考虑数据质量、应用场景与法律风险。
• 数据交易市场不成熟：缺乏统一的交易流程和生态体系，存在信任缺失与安全风险。

数据安全合规要求不断提升

• 数据安全法律监管日趋严格，如《网络安全法》《个人信息保护法》等。
• 数据安全技术不断演进，包括数据脱敏、安全多方计算、联邦学习等。
• 数据安全标准规范体系不断完善，如《个人信息安全规范》《数据安全能力成熟度模型》等。

发展展望

• 数据作为新的生产要素，将在“十四五”期间进一步推动数字经济与实体经济的深度融合。
• 技术层面，大数据将向异构多模、超大容量、超低时延等方向发展。
• 应用层面，大数据将从消费端向生产端延伸，从感知型向预测型和决策型发展。
• 治理层面，随着法律和技术标准的完善，数据治理将更加规范化，数据安全与合规性将显著提升。

结语

大数据发展正进入深度融合与广泛应用的新阶段，其技术、产业、资产化和安全合规等方面的进展与挑战均值得关注。未来，随着5G、人工智能、区块链等技术的融合，大数据将在推动国家数字化转型中发挥更大作用。