1、大数据获重视,产业发展再升级
2015年以来,在国家和各级政府的大力推动下,大数据产业加速演进和迭代,政策环境持续优化、管理体制日益完善、产业融合发展加快、数据价值逐渐释放。
随着5G人工智能、物联网、虚拟现实等新技术向各领域渗透以及数字经济的发展,整个社会的数据量将呈几何倍数增长,对经济发展、产业变革、国家治理、人民生活都产生了重大影响。
国家连续多年对大数据发展作出重要指示,如“数据已成为国家基础性战略资源”、“推动实施国家大数据战略,加快建设数字中国”、“数据成为继土地、劳动力、资本、技术之后第五种市场化配置的关键生产要素”产业发展将再次升级。
大数据技术和应用逐步成为国家基础性战略支撑,是打造数字经济新优势、加快数字社会建设步伐、提高数字政府建设水平的重要力量,也是驱动生产方式、生活方式和治理方式变革的重要力量,仍具有巨大的发展空间和潜力。
另外统计分析显示,2012-2020年党和国家关于大数据重要论述中,“数据”“数字中国”“人工智能”和“创新”成为高频词汇;2020年以来,与激活数据要素潜能相关的词汇增多,“数据安全”“数据治理”“数据交易”等正逐渐成为指导中国推进经济社会高质量发展的重要力量。
2、大数据政策体系日益完善
过去5年,大数据产业政策体系日益完善,相关政策内容已经从宏观的总体规划方案逐渐向微观细分领域深入。工信部、交通运输部、公安部、农业农村部等均推出了关于大数据的发展意见、实施方案、计划等,推动各行业应用大数据。另外,大数据技术攻关政策、安全保障政策、产业关联政策等日益完善,为大数据产业发展提供保障。
近期,贵州省、湖南省以及 成都市等发布大数据产业发展的专项政策,其中成都市2021年印发《成都市促进大数据产业发展专项政策》,制定了九条措施,围绕深化数字化赋能行动,支持大数据企业发展壮大,涵养产业生态;
2020年贵州省印发《贵州省大数据融合创新发展工程专项行动方案》,提出加快推动大数据融合创新发展;2019年湖南省印发《湖南省大数据产业发展三年行动计划(2019 2021年)》,提出打造数据、技术、应用与安全协同发展的产业生态体系,加快建设数据强省。
大数据各个细分领域政策密集出台,政策内容越来越微观化,预示着下游相关领域处于爆发的前夜,大数据产业捋迎来新一轮的爆发。
3、高层次人才需求旺盛
教育部《普通高等学校本科专业备案和审批结果》数据显示,数据科学与大数据技术是2016-2020年高校新增数量最多的专业,共有614所高校新增了该专业,约占中国高校总数的五分之一。2017-2020年,大数据相关专业新增数量在新增专业数量排行榜中均位居前列,数据科学、智能化应用等专业受到高校普逼重视。
进一步分析发现这些新增数量较多的专业,多体现了实用性与交叉性,如大数据、人工智能与农牧业、交通、生物医药、采矿、测控等交叉融合的专业,反映了大数据相关专业朝着精细化、融合化的方向发展。
大数据产业是战略新型产业和知识密集型产业,大数据企业对大数据高端人才和复合人才需求旺盛。各企业除了追求大数据人才数量之外,为提高自身技术壁垒和竞争实力,企业对大数据人才的质量提出了更高的期待,拥有数据架构、数据挖掘与分析、产品设计等专业技能的大数据人才备受企业关注,高层次大数据人才市场供不应求。
企业调研结果显示,大数据人才需求岗位TOP10的需求度为31.1%-68.9%其中大数据架构师成为大数据相关企业需求最大的岗位,68.9%的企业需要这类人才;大数据工程师、数据产品经理、系统研发人员的需求企业数均超过一半,高层次大数据人才的需求比重较大且需求量不断提升。大数据人才需求岗位TOP10中的其他岗位分别为数据分析师、应用开发人员、数据科学家、机器学习工程师、数据挖掘分析师、数据建模师。
4、大数据核心软硬件受关注程度高
从软硬件产品、数据和数据基础设施、企业和行业应用维度具体分析大数据产业的热点领域。
从软硬件产品来看,硬件方面,热点集中在超融合一体机、智能终端、存储设备、服务器。基础软件方面,大数据平台、数据分析、数据清洗引领细分市场发展,数据安全和数据中台等产品的热度紧随其后。应用软件方面,数据可视化、商业智能、图像分析等软件产品同样备受关注。
从数据和数据基础设施来看,数据源方面,随着5G、人工智能、物联网等新技术的快速普及应用,以及大数据应用场景逐渐丰富,从传感终端获取的数据将愈发重要;另外,政府数据整合共享仍占据主导。数据基础设施方面,数据中心已成为支撑各行业“上云用数赋智”的重要的基础设施,具有高技术、高算力、高能效、高安全特征的新型数据中心建设加快;混合云计算服务紧随其后,能够带给政企私有云与公有云一致的体验和服务,越来越受到政企的关注。数据流通方面,随着数字经济的深入发展,数据得到广泛应用并发挥了重要价值,已成为市场化配置的关键生产要素并作为要素参与分配,数据交易和数据共享平台的需求旺盛。
从企业和行业应用来看,企业端高度重视大数据在降本增效、流程优化、低碳经营、产品创新、客户服务、安全管控方面的应用。行业端应用以服务业为主,热点集中于软件和信息服务、政务、社会治理(安防、舆情、应急管理、信用、环境监测、交通、能源、城市管理等)、健康医疗、互联网和相关服务等领域。
5、大数据产业的三个层次
大数据产业是以数据采集、交易、存储、加工、分析、服务为主的各类经济活动,包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动,以及相关信息技术服务。整体看,基础设施、数据服务、融合应用是大数据产业的三大组成部分,三者相互交融,形成完整的大数据产业生态。
基础设施层是大数据产业的基础和底座,它涵盖了网络、存储和计算等硬件基础设施,资源管理平台以及各类与数据采集、预处理、分析和展示相关的方法和工具。大数据技术的迭代和演进是这一层发展的主旋律。随着人工智能、5G物联网等新技术的快速发展和普及,全社会数据总量呈现爆发式增长态势,与存储和计算相关的、具备高技术、高算力、高能效、高安全特征的芯片和终端设备成为发展热点。基础设施云化已成为趋势,云计算资源管理平台(包括私有云、公有云、混合云)日益成为产业不可或缺的重要支撑。而人工智能分析框架,NoSQL和NewSQL数据库,以及Spark和Hadoop等平台的日益成熟,为大数据分析挖掘提供了丰富的工具箱。
数据服务层是大数据市场的未来增长点之一,它立足海量数据资源,围绕各类应用和市场需求,提供辅助性的服务;包括数据采集和处理服务、数据分析和可视化服务、数据安全和治理服务、数据交易服务等。随着数字经济深入发展,数据治理的重要性日益凸显;另外,数据成为市场化配置的关键生产要素,数据交易市场加快探索。
融合应用层是大数据产业的发展重点,主要包含了与政务、工业、健康医疗、交通、互联网、公安和空间地理等行业应用紧密相关的整体解决方案。融合应用最能体现大数据的价值和内涵,它是大数据技术与实体经济深入结合的体现,能够助力实体经济企业提升业务效率、降低成本,也能够帮助政府提升社会治理能力和民生服务水平。