CCF大專委2016年大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢預(yù)測
——解讀和行動建議

CCF大專委2016年大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢預(yù)測
——解讀和行動建議

Developing trend forecasting of big data in 2016 from CCF TFBD: interpretation and proposals

潘柱廷（1969-），男，啟明星辰首席戰(zhàn)略官。教授級高級工程師，長期從事信息安全技術(shù)和戰(zhàn)略研究工作。中國計算機學會（CCF）常務(wù)理事，CCF大數(shù)據(jù)專家委員會委員兼副秘書長，CCF計算機安全專家委員會常務(wù)委員，中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會常務(wù)理事，云安全聯(lián)盟CSA中國區(qū)理事。網(wǎng)絡(luò)空間安全協(xié)會——網(wǎng)絡(luò)安全人才與教育工委（籌）召集人。

程學旗（1971-），男，中國科學院計算技術(shù)研究所研究員、所長助理、副總工程師，中國科學院網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)科學與技術(shù)重點實驗室主任，CCF大數(shù)據(jù)專家委員會秘書長，國家杰出青年科學基金獲得者。先后主持并完成了10余項國家自然科學基金、國家“973”計劃、國家“863”計劃、國家信息安全重大專項等科研任務(wù)。兩次獲得國家科技進步獎二等獎，獲得第十二屆中國青年科技獎、中國計算機學會青年科學家獎、中國科學院青年科學家獎等榮譽。

袁曉如（1975-），男，北京大學“百人計劃”研究員，北京大學信息科學技術(shù)學院博士生導(dǎo)師。主要研究方向包括：高動態(tài)范圍視頻、圖像和可視化；大規(guī)模數(shù)據(jù)的高性能繪制和可視化；非真實性繪制及插圖式可視化；新穎可視化界面與人機交互研究；高維數(shù)據(jù)可視化。關(guān)于高動態(tài)范圍可視化的工作獲得2005年IEEE Visualization大會的最佳論文獎。

周濤（1979-），男，博士，北京啟明星辰信息安全技術(shù)有限公司教授級高工，主要研究方向為大數(shù)據(jù)安全分析、事件關(guān)聯(lián)分析、入侵檢測等。

靳小龍（1976-），男，中國科學院計算技術(shù)研究所副研究員，博士生導(dǎo)師，中國科學院網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)科學與技術(shù)重點實驗室網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)科學研究部負責人，CCF大數(shù)據(jù)專家委員會委員。主要研究興趣包括社會計算、社會網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析、多智能體系統(tǒng)等。

1 引言

2015中國大數(shù)據(jù)技術(shù)大會（BDTC）于2015年12月10日在北京召開，會上中國計算機學會（CCF）大數(shù)據(jù)專家委員會（task force on big data，TFBD，以下簡稱大專委）發(fā)布了中國大數(shù)據(jù)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告（2015），并對2016年大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢進行了展望。

自2012年10月CCF大專委成立，在每年12月的大數(shù)據(jù)技術(shù)大會上都會發(fā)布對第二年大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢的預(yù)測。從預(yù)測2013年到預(yù)測2016年，現(xiàn)在已經(jīng)是第4次年度預(yù)測。每次預(yù)測都是基于對大專委專家委員觀點的收集整理、投票、匯總、解讀，最終形成年度預(yù)測，此預(yù)測是大專委群體智慧的結(jié)晶。在2015年和2016年的兩次預(yù)測中，還邀請了中關(guān)村大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的聯(lián)盟成員參加了投票和匯總，也部分反映了產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的趨勢判斷。

2015年底做出的2016年預(yù)測，參加投票的大專委專家和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成員是116位。根據(jù)這116位專家投票結(jié)果，匯總形成了對2016年大數(shù)據(jù)發(fā)展十大趨勢的預(yù)測，下面對這十大發(fā)展趨勢進行詳細介紹。

2 2016年大數(shù)據(jù)發(fā)展十大趨勢

2.1 趨勢一：可視化推動大數(shù)據(jù)平民化

“可視化”雖然已是連續(xù)第三次入選大數(shù)據(jù)發(fā)展十大趨勢，但今年能占據(jù)第一位，實在是意料之外的意料之中。

這幾年，大數(shù)據(jù)這一概念迅速深入大眾人心，大眾直接看到的大數(shù)據(jù)更多是以可視化的方式體現(xiàn)?？梢暬瘜嶋H上已經(jīng)極大拉近了大數(shù)據(jù)和普通民眾的距離，即使對IT技術(shù)不了解的普通民眾和非技術(shù)專業(yè)的常規(guī)決策者也能夠更好地理解大數(shù)據(jù)及其分析的效果和價值，從而可以從國計、民生兩方面都充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價值。

可視化是通過把復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可以交互的圖形，幫助用戶更好地理解分析數(shù)據(jù)對象，發(fā)現(xiàn)、洞察其內(nèi)在規(guī)律。數(shù)據(jù)是人類對于客觀事物的抽象。人類對于數(shù)據(jù)的理解和掌握是需要經(jīng)過學習訓(xùn)練才能達到的。理解更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)，必須要越過更高的認知壁壘，才能對客觀數(shù)據(jù)對象建立相應(yīng)的心理圖像，完成認知理解過程。好的可視化就能夠極大地降低這個認知壁壘，將復(fù)雜未知數(shù)據(jù)的交互探索變得可行。

可視化技術(shù)的進步和廣泛應(yīng)用對大數(shù)據(jù)走向平民來說，意義是雙向的。一方面，可視化作為人和數(shù)據(jù)之間的界面，結(jié)合其他數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)，為廣大使用者提供了強大的理解、分析數(shù)據(jù)的能力?？梢暬沟么髷?shù)據(jù)能夠被更多人理解、使用。可視化使得大數(shù)據(jù)的使用者從少數(shù)專家擴展到更廣泛的大眾。另一方面，可視化也為大眾提供了方便的工具，可以主動分析處理與個人工作、生活、環(huán)境有關(guān)的數(shù)據(jù)。大約在10年前，可視化研究界已經(jīng)開始討論為大眾服務(wù)的可視化。在今天的大數(shù)據(jù)背景下，可視化將進一步推動大數(shù)據(jù)平民化。在這一過程中，急需更方便且適合大眾使用需要的可視化方法和工具?？梢暬矊⑦M一步和個人使用的移動通信設(shè)備（手機）結(jié)合。在這一過程中，將有更多面向大眾的大數(shù)據(jù)可視化公司涌現(xiàn)出來。

建議在大數(shù)據(jù)相關(guān)的研究、開發(fā)和應(yīng)用中，保持相應(yīng)的比例用于可視化和可視分析。尤其建議利用產(chǎn)業(yè)生態(tài)中的已有成果。

2.2 趨勢二：多學科融合與數(shù)據(jù)科學的興起

很多與數(shù)據(jù)相關(guān)的專門實驗室、專項研究院所相繼出現(xiàn)，《數(shù)據(jù)學》等專門著作也紛紛出版，大家認為數(shù)據(jù)科學的雛形已經(jīng)出現(xiàn)。

如圖1所示，大數(shù)據(jù)并不是簡單的“大的數(shù)據(jù)”。在近年對大數(shù)據(jù)的闡述中，至少有兩種典型的對應(yīng)提法：一種是點出“小數(shù)據(jù)”的重要性；另一種是去掉“大”字而強調(diào)“數(shù)據(jù)”本身，強調(diào)數(shù)據(jù)科學、數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)等。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是多學科多技術(shù)領(lǐng)域的融合，數(shù)學和統(tǒng)計學、計算機類技術(shù)、管理類等都有涉及，大數(shù)據(jù)應(yīng)用更是與多領(lǐng)域產(chǎn)生交叉。這種多學科之間的交叉融合，呼喚并催生了專門的基礎(chǔ)性學科——數(shù)據(jù)學科。基礎(chǔ)性學科的夯實，將讓學科的交叉融合更趨完美。

在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，許多相關(guān)學科從表面上看，研究的方向大不相同，但是從數(shù)據(jù)的視角看，其實是相通的。隨著社會的數(shù)字化程度逐步加深，越來越多的學科在數(shù)據(jù)層面趨于一致，可以采用相似的思想進行統(tǒng)一研究。從事大數(shù)據(jù)研究的人不僅僅是計算機領(lǐng)域的科學家，也包括數(shù)學等方面的科學家。

大專委希望業(yè)界對于大數(shù)據(jù)的邊界采取一個更寬泛、更包容的姿態(tài)，包容所謂的“小數(shù)據(jù)”，甚至將領(lǐng)域的邊界泛化到“數(shù)據(jù)科學”所對應(yīng)的整個數(shù)據(jù)領(lǐng)域和數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)。

建議共同支持“數(shù)據(jù)科學”的基礎(chǔ)研究，并努力將基礎(chǔ)研究的成果導(dǎo)入技術(shù)研究和應(yīng)用的范疇中。

圖1 大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)

2.3 趨勢三：大數(shù)據(jù)安全與隱私令人憂慮

安全和隱私每次調(diào)研都會出現(xiàn)在十大趨勢中，這表示大家對于大數(shù)據(jù)所帶來問題的深刻憂慮，這樣的憂慮至少包括以下3個方面。

第一，大數(shù)據(jù)所受到的威脅也就是常說的安全問題。這里并不是指利用大數(shù)據(jù)進行安全分析的“安全大數(shù)據(jù)”應(yīng)用，而是指當大數(shù)據(jù)技術(shù)、系統(tǒng)和應(yīng)用聚集了大量價值的時候，必將成為被攻擊的目標。雖然，現(xiàn)在影響巨大的針對大數(shù)據(jù)的攻擊還沒有出現(xiàn)，但是可以預(yù)見這樣的攻擊必將發(fā)生。

第二，大數(shù)據(jù)的過度濫用所帶來的問題和副作用，比較典型的就是個人隱私泄露。在傳統(tǒng)采集分析模式下，很多可以保護的隱私在大數(shù)據(jù)分析能力下變成了裸奔。類似的問題還包括大數(shù)據(jù)分析能力帶來的商業(yè)秘密泄露和國家機密泄露。

第三，心智和意識上的安全問題。這包括兩個極端：一個極端是忽視安全問題的盲目樂觀；另一個極端是過度擔憂所帶來的對于大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的掣肘。比如，大數(shù)據(jù)分析對于隱私保護的副作用，促使大家必須對于隱私保護的接受程度有一個新的認識和調(diào)整。

對大數(shù)據(jù)的威脅、大數(shù)據(jù)的副作用、對大數(shù)據(jù)的極端心智都會阻礙和破壞大數(shù)據(jù)的發(fā)展。

如圖2所示，大數(shù)據(jù)技術(shù)分別作用在業(yè)務(wù)、威脅、保障措施3個要素之上，帶來保護大數(shù)據(jù)、對抗大數(shù)據(jù)級威脅、大數(shù)據(jù)用于安全3方面的安全發(fā)展空間。

建議在大數(shù)據(jù)相關(guān)的研究和開發(fā)中，必須保持一個基礎(chǔ)的比例用于相對應(yīng)的安全研究，而讓安全方面產(chǎn)生實質(zhì)性進步的驅(qū)動力可能是對于大數(shù)據(jù)的攻擊和濫用的“負面”研究。

圖2 大數(shù)據(jù)技術(shù)作用于業(yè)務(wù)、威脅、保障措施之上

2.4 趨勢四：新熱點融入大數(shù)據(jù)多樣化處理模式

大數(shù)據(jù)的處理模式更加多樣化，Hadoop不再成為構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺的必然選擇。在應(yīng)用模式上，大數(shù)據(jù)處理模式持續(xù)豐富，批量處理、流式計算、交互式計算等技術(shù)面向不同的需求場景，將持續(xù)豐富和發(fā)展；在實現(xiàn)技術(shù)上，內(nèi)存計算將繼續(xù)成為提高大數(shù)據(jù)處理性能的主要手段，相對傳統(tǒng)的硬盤處理方式，在性能上有了顯著提升。特別是開源項目Spark，目前已經(jīng)被大規(guī)模應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)環(huán)境中，并發(fā)展成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最大的開源社區(qū)。Spark擁有流計算、交互查詢、機器學習、圖計算等多種計算框架，支持Java、Scala、Python、R等語言接口，使得數(shù)據(jù)使用效率大大提高，吸引了眾多開發(fā)者和應(yīng)用廠商的關(guān)注。值得說明的是，Spark系統(tǒng)可以基于Hadoop平臺構(gòu)建，也可以不依賴Hadoop平臺獨立運行。

很多新的技術(shù)熱點持續(xù)地融入大數(shù)據(jù)的多樣化模式中，目前不會有一個一統(tǒng)天下的唯一模式。從2015年中國大數(shù)據(jù)技術(shù)大會眾多技術(shù)論壇的安排也可以看到這樣的多樣化態(tài)勢。技術(shù)各有千秋，形成一個更加多樣、平衡的發(fā)展路徑，也滿足大數(shù)據(jù)的多樣化需求。大專委的專家們認為，這樣的態(tài)勢還會持續(xù)下去。

建議將自己機構(gòu)的大數(shù)據(jù)研究和開發(fā)，有意識地鏈接和融入大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)中，或者利用技術(shù)生態(tài)的成果，或者回饋技術(shù)生態(tài)。

2.5 趨勢五：大數(shù)據(jù)提升社會治理和民生領(lǐng)域應(yīng)用

基于大數(shù)據(jù)的社會治理成為業(yè)界關(guān)注熱點，涉及智慧城市、應(yīng)急、稅收、反恐、農(nóng)業(yè)等多個民生領(lǐng)域。

大數(shù)據(jù)從來都是應(yīng)用驅(qū)動，技術(shù)發(fā)力。在最易獲得大數(shù)據(jù)應(yīng)用成果的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境之后，大數(shù)據(jù)走進國計民生成為必然。而在2016年，與民生有關(guān)的應(yīng)用將成為熱點。國計與民生并不互斥，涉及民生的國計將是快速發(fā)展熱點中的熱點。比如，反恐、醫(yī)療健康等都與老百姓密切相關(guān)，同時也是國家大計。

由于更易獲得關(guān)注并對接真實需求，建議優(yōu)先投入社會治理和民生方面的大數(shù)據(jù)工作。

2.6 趨勢六：《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》驅(qū)動產(chǎn)業(yè)生態(tài)

國務(wù)院在2015年8月31日印發(fā)了《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》。綱要明確指出了大數(shù)據(jù)的重要意義，大數(shù)據(jù)成為推動經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展的新動力、重塑國家競爭優(yōu)勢的新機遇、提升政府治理能力的新途徑。綱要還清晰地提出了大數(shù)據(jù)發(fā)展的主要任務(wù)：加快政府數(shù)據(jù)開放共享，推動資源整合，提升治理能力；推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，培育新興業(yè)態(tài)，助力經(jīng)濟轉(zhuǎn)型；強化安全保障，提高管理水平，促進健康發(fā)展。綱要還提出了組織、法規(guī)、市場、標準、財政、人才、國際交流等幾方面的政策機制要求。

綱要將對大數(shù)據(jù)的發(fā)展起到重大的推動作用，成為一個產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的催化劑和政策標桿。而各個地方政府一定會出臺類似配套的政策。在中央和地方的政策推動下，政府的大數(shù)據(jù)專項扶植政策和一些相關(guān)政策（如大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新的雙創(chuàng)政策）集中出臺。

政府牽引產(chǎn)業(yè)生態(tài)，帶動數(shù)據(jù)共享交換。政府帶動的數(shù)據(jù)共享將成為數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的源動力，讓數(shù)據(jù)開放共享、交換交易成為產(chǎn)業(yè)生態(tài)的新態(tài)勢，政策讓數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)動起來。國有和民間資本的集中注入，大數(shù)據(jù)相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的采購和投入，使政策和市場雙重發(fā)力，讓資金流轉(zhuǎn)動起來。政府牽引的產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展成為大數(shù)據(jù)發(fā)展歷程在2016年的突出特點。

建議應(yīng)及時關(guān)注和跟蹤大數(shù)據(jù)相關(guān)的政策。有實力的機構(gòu)應(yīng)投入一定的北向1北向：指戰(zhàn)略、政策法規(guī)、產(chǎn)業(yè)環(huán)境、規(guī)劃、架構(gòu)、治理和管理等方面的非工程、非基礎(chǔ)技術(shù)方面的工作和領(lǐng)域。資源，主動影響和引導(dǎo)各級政府的政策和落實細則。

2.7 趨勢七：深度分析推動大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用

在學術(shù)技術(shù)方面，深度分析會繼續(xù)成為一個代表，推動整個大數(shù)據(jù)智能的應(yīng)用。這里談到的智能，尤其強調(diào)是涉及人的相關(guān)能力延伸，比如決策預(yù)測、精準推薦等。這些涉及人的思維、影響、理解的延展，都將成為大數(shù)據(jù)深度分析的關(guān)鍵應(yīng)用方向。

相比于傳統(tǒng)機器學習算法，深度學習提出了一種讓計算機自動學習產(chǎn)生特征的方法，并將特征學習融入建立模型的過程中，從而減少了人為設(shè)計特征引發(fā)的不完備。深度學習借助深層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠更加智能地提取數(shù)據(jù)不同層次的特征，對數(shù)據(jù)進行更加準確、有效的表達。而且訓(xùn)練樣本數(shù)量越大，深度學習算法相對傳統(tǒng)機器學習算法就越有優(yōu)勢。

目前，深度學習已經(jīng)在容易積累訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，如圖像分類、語音識別、問答系統(tǒng)等應(yīng)用中獲得了重大突破，并取得了成功的商業(yè)應(yīng)用。預(yù)測隨著越來越多的行業(yè)和領(lǐng)域逐步完善數(shù)據(jù)的采集和存儲，深度學習的應(yīng)用會更加廣泛。當然，在分析領(lǐng)域，也并不會是深度學習一統(tǒng)天下的局面。由于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的復(fù)雜性，多種方法的融合將是一個持續(xù)的常態(tài)。

建議保持對于智能技術(shù)發(fā)展的持續(xù)關(guān)注。在各自的分析領(lǐng)域（如在策劃階段、技術(shù)層面、實踐環(huán)節(jié)等）嘗試一下深度學習還是值得的。

2.8 趨勢八：數(shù)據(jù)權(quán)屬與數(shù)據(jù)主權(quán)備受關(guān)注

數(shù)據(jù)權(quán)屬與數(shù)據(jù)主權(quán)被高度關(guān)注，在個人和一般機構(gòu)看是數(shù)據(jù)權(quán)屬問題，從國家層面看是數(shù)據(jù)主權(quán)問題。

大數(shù)據(jù)凸顯了數(shù)據(jù)的巨大價值。而數(shù)據(jù)的權(quán)屬問題并不是傳統(tǒng)的財產(chǎn)權(quán)、知識產(chǎn)權(quán)等可以涵蓋的權(quán)屬問題。數(shù)據(jù)成為國家之間爭奪的資源，數(shù)據(jù)主權(quán)成為網(wǎng)絡(luò)空間主權(quán)的重要形態(tài)。

數(shù)據(jù)成為重要的戰(zhàn)略資源。人口紅利、地大物博、經(jīng)濟實力、文化優(yōu)勢等都紛紛體現(xiàn)為數(shù)據(jù)資源儲備和數(shù)據(jù)服務(wù)影響力。

而數(shù)據(jù)資源化、價值化是數(shù)據(jù)權(quán)屬問題和數(shù)據(jù)主權(quán)問題的根源。

過度關(guān)注數(shù)據(jù)權(quán)屬，并仿照財產(chǎn)權(quán)或知識產(chǎn)權(quán)模式對數(shù)據(jù)增加過多的限制，不利于大數(shù)據(jù)的發(fā)展。在商業(yè)層面和科研層面，現(xiàn)階段應(yīng)當看淡一些數(shù)據(jù)權(quán)屬問題。而在國家層面，應(yīng)當積極推行數(shù)據(jù)主權(quán)認識，并且鼓勵數(shù)據(jù)進口，適當限制數(shù)據(jù)出口。

表1 2013-2016年最令人矚目的應(yīng)用領(lǐng)域投票結(jié)果（按照票數(shù)多少從上到下排序）

表2 將取得應(yīng)用和技術(shù)突破的數(shù)據(jù)類型投票結(jié)果（按照票數(shù)多少從上到下排序）

2.9 趨勢九：互聯(lián)網(wǎng)、金融、健康保持熱度，智慧城市、企業(yè)數(shù)據(jù)化、工業(yè)大數(shù)據(jù)是新增長點

我國大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域最早獲得成果的就是互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用（包括電商等），而持續(xù)受到高度關(guān)注的應(yīng)用領(lǐng)域還包括金融和健康，互聯(lián)網(wǎng)、金融、健康可稱為大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的老三樣。而智慧城市、企業(yè)數(shù)據(jù)化、工業(yè)大數(shù)據(jù)則成為新的增長點，這新三樣就是城市、企業(yè)、工業(yè)的數(shù)據(jù)化，或者說是城市生活、企業(yè)貿(mào)易和管理、工業(yè)生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)化和大數(shù)據(jù)應(yīng)用。新三樣是一種更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域覆蓋。表1和表2分別為2013-2016年最令人矚目的應(yīng)用領(lǐng)域投票結(jié)果和2015-2016年將取得應(yīng)用和技術(shù)突破的數(shù)據(jù)類型投票結(jié)果。

從表1和表2可以看出，“最令人矚目的應(yīng)用領(lǐng)域”和“將取得應(yīng)用和技術(shù)突破的數(shù)據(jù)類型”這兩項調(diào)研投票的結(jié)果印證了老三樣和新三樣的判斷。

建議順應(yīng)潮流，這樣更易獲得資源支持。

2.10 趨勢十：開源、測評、大賽催生良性人才與技術(shù)生態(tài)

大數(shù)據(jù)是應(yīng)用驅(qū)動，技術(shù)發(fā)力，技術(shù)與應(yīng)用一樣至關(guān)重要。決定技術(shù)的是人才及其技術(shù)生產(chǎn)方式。

開源系統(tǒng)將成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的主流技術(shù)和系統(tǒng)選擇。以Hadoop為代表的開源技術(shù)拉開了大數(shù)據(jù)技術(shù)的序幕，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的發(fā)展又促進了開源技術(shù)的進一步發(fā)展。開源技術(shù)的發(fā)展降低了數(shù)據(jù)處理的成本，引領(lǐng)了大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的蓬勃發(fā)展，同時也給傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫廠商帶來了挑戰(zhàn)。新的替代性技術(shù)，都是新技術(shù)生態(tài)對于舊技術(shù)生態(tài)的侵蝕、拓展和進化。

對數(shù)據(jù)處理的能力、性能等進行測試、評估、標桿比對的第三方形態(tài)出現(xiàn)，并逐步成為熱點。相對公正的技術(shù)評價有利于優(yōu)秀技術(shù)占領(lǐng)市場，驅(qū)動優(yōu)秀技術(shù)的研發(fā)生態(tài)。

各類創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新大賽紛紛舉辦，大賽為人才的培養(yǎng)和選拔提供了新模式。各類創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新大賽完善人才生態(tài)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)是一個復(fù)雜環(huán)境。在2016年，“開源”會一如既往占據(jù)主流，而測評和大賽將形成突破性發(fā)展。

建議不要閉門搞大數(shù)據(jù)技術(shù)和系統(tǒng)，要開門融入世界性的技術(shù)生態(tài)中。

2016年大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展的十大趨勢預(yù)測可以簡單解讀為4個關(guān)鍵詞：一是“民生”，在眾多的大數(shù)據(jù)相關(guān)應(yīng)用中，相對來說，與民生相關(guān)的大數(shù)據(jù)可能會得到更快的發(fā)展，比如：健康醫(yī)療、社會治安、環(huán)境保護等；二是“多樣性和融合性”，包括技術(shù)模式融合、產(chǎn)業(yè)融合等各方面的融合；三是“政策拉動”；四是“生態(tài)”，產(chǎn)業(yè)生態(tài)、技術(shù)生態(tài)等生態(tài)的構(gòu)建是發(fā)展的大環(huán)境。

2013-2016年對大數(shù)據(jù)發(fā)展的十大趨勢預(yù)測結(jié)果見表3。

表3 2013-2016年對大數(shù)據(jù)發(fā)展的十大趨勢預(yù)測

3 大數(shù)據(jù)發(fā)展的單項調(diào)研結(jié)果

3.1 與大數(shù)據(jù)最匹配的概念

大數(shù)據(jù)本身具有很強的概念性，不可否認大數(shù)據(jù)有它的泡沫（甚至炒作的成分），但是不能因為啤酒上面有泡沫放棄底下香濃的啤酒。大專委針對時下流行的重大概念進行調(diào)研，在眾多流行的概念中，專家們認為和大數(shù)據(jù)最匹配的概念是“互聯(lián)網(wǎng)+、云計算和智慧城市”，而其他選項（物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（工業(yè)4.0）、智能生活設(shè)備、一帶一路）則具有數(shù)量級的落差。

建議讓自己的大數(shù)據(jù)工作，同時再掛上1～2個業(yè)界熱點概念。這是有益而無害的，只要不僅僅停留在概念炒作。

3.2 我國大數(shù)據(jù)發(fā)展最主要的推動者

表4為2015-2016年我國大數(shù)據(jù)發(fā)展最主要推動者的調(diào)研結(jié)果，可以看出，目前最主要的推動者是大型互聯(lián)網(wǎng)公司、政府機構(gòu)和創(chuàng)業(yè)公司。

從表4可以看出大型互聯(lián)網(wǎng)公司的慣性優(yōu)勢，2016年以綱要為代表的政策性支持、雙創(chuàng)政策對于創(chuàng)業(yè)激情的拉動，將是大數(shù)據(jù)發(fā)展的主要推動力，而科研和公共服務(wù)的影響則相對弱化了。

建議讓自己的機構(gòu)變成推動者或者與這3類推動者建立合作。

表4 2015-2016年我國大數(shù)據(jù)發(fā)展最主要推動者的調(diào)研結(jié)果

3.3 數(shù)據(jù)資源流轉(zhuǎn)并不樂觀

在大專委即將發(fā)布的第三本《中國大數(shù)據(jù)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展年度報告》中，重點闡述了大數(shù)據(jù)開放共享的問題。今年的趨勢調(diào)研也專門設(shè)立了這樣一項調(diào)研：2016年，100多位專家和他的機構(gòu)對數(shù)據(jù)的態(tài)度是什么，對數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的態(tài)度是什么。從調(diào)研結(jié)果中看到，大家都想自己收集數(shù)據(jù)，希望能夠利用收集的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)服務(wù)，希望能夠買到數(shù)據(jù)集，而準備賣數(shù)據(jù)集的機構(gòu)非常少。整個數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)上是需求大于供給的狀態(tài)，數(shù)據(jù)確實奇貨可居。而考慮數(shù)據(jù)國際交換和賣數(shù)據(jù)的投票者更是屈指可數(shù)。整個數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的態(tài)勢不容樂觀。希望通過政府開放共享拉動數(shù)據(jù)交流和交換。

在現(xiàn)有的生態(tài)環(huán)境下，想要免費或者低價獲得高品質(zhì)的數(shù)據(jù)是有困難的，要降低這種期望值。在數(shù)據(jù)需求大于供給的大環(huán)境下，數(shù)據(jù)采集和儲藏是一個很合算的投入方向，如果再結(jié)合輕度的數(shù)據(jù)冶煉，可以讓自己的機構(gòu)進入搶手的數(shù)據(jù)提供者行列。

表5 對大數(shù)據(jù)發(fā)展階段的判斷

3.4 對大數(shù)據(jù)發(fā)展階段的判斷體現(xiàn)出對于成長性的極為樂觀

表5為對大數(shù)據(jù)發(fā)展階段的判斷結(jié)果。大專委的專家對當前中國大數(shù)據(jù)所處的階段進行選擇（單選）。從2015年和2016年的調(diào)研結(jié)果對比可以看出，專家們具有明顯的樂觀態(tài)度，2016年預(yù)測上升的人數(shù)增加，而預(yù)測下降的人數(shù)屈指可數(shù)。而且選擇“極為初級”和“即將快速擴張”兩個階段的專家超過70%，也就是認為大數(shù)據(jù)的峰頂還遠沒有看到，是極為樂觀的發(fā)展預(yù)期。在政策、市場、技術(shù)的多重推動下，大數(shù)據(jù)將有非常美好的前景。

建議投入、投入、投入！投入資源到大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，贏的概率很大。

3.5 群體智慧和“黑天鵝”

上述是對大專委專家們觀點的統(tǒng)計性結(jié)果和解讀分析，難以涵蓋專家們的獨特觀點和“黑天鵝判斷”。不過，這樣的群體性預(yù)測，仍具有很高的參考價值。2016年大數(shù)據(jù)領(lǐng)域是否會出現(xiàn)重大“黑天鵝事件”的投票結(jié)果顯示，42%的專家認為會出現(xiàn)，而58%的專家認為不會。

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的“黑天鵝”絕對是機遇大于威脅。積極地為“黑天鵝”做好準備，也就是讓自己的機構(gòu)有能力根據(jù)突發(fā)的“黑天鵝”而調(diào)動（或者撬動）10%以上的資源。

TP399

A

10.11959/j.issn.2096-0271.2016012