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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，聚焦2019年全球及中国大数据技术、产业、应用、数据资产管理与安全合规的发展现状与趋势。内容涵盖大数据技术融合、产业规模增长、数据资产化进程、数据安全合规要求提升以及未来发展趋势等多个方面。

主要观点

国际大数据发展概述

• 全球数据量持续增长，2019年预计达到41ZB。
• 各国大数据战略持续拓展，尤其关注数据作为资产的管理。
• 数据合规要求日益严格，如欧盟GDPR和美国加州CCPA等法规的实施。
• 大数据底层技术逐步成熟，Hadoop和Spark等技术成为主流，流批融合成为趋势。
• 大数据企业加速整合，如Cloudera与Hortonworks的合并，MapR被惠普收购，推动云化和智能化转型。

大数据技术发展特征

• 融合成为大数据技术发展的重要趋势，包括算力融合、流批融合、TA融合、模块融合、云数融合和数智融合。
• 算力融合强调异构计算平台，如GPU、FPGA等。
• 流批融合提升计算性价比，Flink等工具推动实时分析能力。
• TA融合打破事务与分析的界限，提升决策效率。
• 云数融合降低技术门槛，推动云原生大数据产品的发展。
• 数智融合推动大数据平台与AI技术的深度整合，提升数据治理与分析能力。

大数据产业发展

• 我国大数据产业发展政策日益完善，从2014年“大数据”首次写入政府工作报告开始，逐步进入落地与深化阶段。
• 各地设立大数据主管机构，如广东省、贵州省、浙江省等，推动数据治理和产业发展。
• 大数据技术产品水平持续提升，涵盖基础类、分析类和管理类产品，形成较为完整的技术生态。
• 大数据行业应用不断深化，覆盖金融、工业、医疗、政务、交通等多个领域，推动实体经济转型。

数据资产化

• 数据资产化成为趋势，数据被视为新的生产要素，具有经济价值。
• 数据资产管理理论体系仍在发展，主要流派包括DAMA、IBM和DGI框架。
• 各行业积极实践数据资产管理，逐步进入运营阶段。
• 数据资产管理工具百花齐放，但整体仍处于初期阶段。
• 数据资产化面临挑战，包括数据确权、数据估值和数据交易市场不成熟等问题。

数据安全与合规

• 数据安全合规要求不断提升，个人信息保护成为核心。
• 数据安全法律法规不断完善，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逐步建立，为数据保护提供技术指导和管理规范。

关键信息

国际趋势

• 全球大数据市场预计2020年收入达560亿美元，复合年均增长率约为15.33%。
• 数据合规成为全球关注重点，GDPR和CCPA等法规推动数据保护与合法使用。

技术进展

• Hadoop与Spark成为主流计算框架，流处理技术逐步成熟。
• 异构算力平台、云原生架构、AI融合等成为技术发展重点。
• 数据管理工具逐步完善，涵盖元数据管理、数据质量管理、数据价值评估等。

产业发展

• 我国大数据产业发展政策体系逐步完善，各地设立专门机构推动发展。
• 大数据产业覆盖范围扩大，从互联网向实体经济渗透。
• 数据资产管理成为企业发展的重要组成部分，推动数据价值释放。

数据资产化挑战

• 数据确权困难，缺乏统一法律框架和明确权属界定。
• 数据估值复杂，涉及质量、应用场景和法律风险等多方面因素。
• 数据交易市场尚不成熟，缺乏统一规范和信任机制。

数据安全与合规

• 数据安全法律法规不断出台，推动合规管理。
• 数据安全技术发展迅速，涵盖数据采集、存储、处理、删除等全生命周期。
• 数据安全标准逐步完善，如《个人信息安全规范》《数据安全能力成熟度模型》等。

未来展望

• 大数据将成为国家发展的重要战略资源，与5G、人工智能、区块链等技术融合。
• 数据安全与合规将成为行业发展的核心议题。
• 数据资产化与数据治理将不断深化，推动数字经济高质量发展。
• 大数据技术与应用将不断演进，促进社会各领域的创新与变革。