大數據時代下產業發展趨勢分析

黃偉華

【摘要】毫無疑問人類社會正在邁入高度信息化，數據化的大數據時代，大數據給國民經濟的方方面面帶來深刻的變革，本文著重闡述并分析大數據對產業發展的趨勢，勾勒出不同層面下的大數據時代國民經濟產業發展趨勢，并分析現階段仍需解決的困難。

【關鍵詞】大數據 產業發展 商務智能 產業環境

一、引言

一般意義上，大數據是指無法在可容忍的時間內用傳統IT技術和軟硬件工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合。大數據的特點可以總結為：體量浩大、模態繁多、生成快速以及價值密度低。大數據之所以產生，是因為今天無所不在的傳感器和微處理器，在普適計算的時代，任何使用電子設備的人都會留下數據痕跡，這些數據通過互聯網的交流，又形成了一個龐大的數據庫。這些數據通過一定的方法，可以被分析和使用。大數據隱含的巨大科研，社會與經濟價值已被人們所感知且引起了各行各業的巨大關注。毫無疑問，人類社會正在步入大數據的時代，大數據這把巨槳，必將在未來科學技術和經濟社會發展的洪流中翻江倒海，中國這艘經濟巨輪，將何去何從？本文將詳細敘述大數據時代對我國產業經濟發展趨勢的影響。

二、大數據時代的產業發展趨勢

國民經濟核算體系與政府統計調查機制的一系列改革只是大數據時代下國民經濟運行趨勢的一個方面，但由于其代表政府在信息化時代中角色，任務的轉變，其影響能夠輻射到經濟運行的方方面面，而信息化，數據化的時代發展趨勢，會深重改變著國民經濟的產業發展，尤其是技術層面與產業環境。

作為大數據應用的一個耳熟能詳的例子，大概就是依靠數據挖掘技術成功預測了流感的爆發。多年來，醫務人員一直致力于研究流感爆發的周期特點，1999年，美國的研究人員通過對全美兩萬多個藥店的銷售數據進行挖掘，發現在醫院大規模收治流感病人的兩個星期前，藥店柜臺的感冒藥會有一個銷售高峰，而這個高峰只要超過一定的臨界點，就會預示著一場流感即將爆發。其中的原因研究人員也給出了解釋：人們患了流感后，一般會先嘗試自己買藥，若不見效，病情加重才會到醫院看醫生，此時，流感往往已經在社會上爆發，難以控制。然而，在大數據時代，人們已經具備在大量的信息中挖掘出事物發展的相關關系，而且現實中人們常常更熱衷于知道事物如何會發生而不是為什么發生。研究因果關系的傳統科學思維受到了挑戰。正如上例，成功預測流感何時何地爆發比知道其為何會爆發更具有迫切性與實用性。

正是因為統計方法不能尋找出事物背后的真正原因，只能對其進行概率性的歸納。因此大數據技術在商業領域廣泛流行并推動者產業的不斷更替發展。企業是盈利性的組織，只要某種決策有利可圖，則大可為之。而不必深究為何此舉能夠產生利潤，更不必發掘其中的內在規律。因此，企業使用大數據走的不是通常理解的搜集處理數據、分析、得出結論、獲得知識的道路，而是直接從大數據到其價值。

（一）商務智能的高度發展是產業技術層面的重要體現

僅僅幾年以前，商務智能技術還是大公司的專利，但隨著各種未處理區，存儲器的不斷普及，這種技術漸漸成為商業界的主流，所有大大小小的企業都收集著大量的數據，通過整理存儲在數據倉庫中，并且在內部不同部門之間互相連通，繼而爆發出驚人的能量。

大數據的分析處理技術歸納起來主要有聯機分析，數據挖掘以及數據可視化。聯機分析，也稱多維分析，本意是把分離的數據庫“相聯”，進行多維度地分析。數據挖掘是賦予商務智能“生命”的一個產業鏈。傳統的數據挖掘是從結構化的數據中提取有關信息并建立模型，然后大數據時代對數據挖掘技術提出的最大挑戰就是從海量的半結構化、非結構化數據中進行清洗轉換，整理匯總并建立反映事物關聯性的模型。典型的例子是零售行業巨頭沃爾瑪的研究人員通過對數據倉庫中的數據進行分析后，發現跟尿布一起搭配購買最多的竟然是啤酒。這是由于有30%到40%的爸爸會在為嬰兒購買尿布后順便帶點啤酒犒勞自己，沃爾瑪發現了其中規律后，對尿布和啤酒進行捆綁銷售，結果其銷售量雙雙增加。

傳統的商務智能產業鏈條只有上述數據倉庫，聯機分析以及數據挖掘三塊。然而技術的進步是無止境的，進入21世紀后，數據可視化作為商務智能產業的最新鏈條大放異彩。數據可視化的技術，可以通過圖像在邏輯思維的基礎上進一步激發人的形象思維和空間想象能力，吸引、幫助用戶洞察數據之間隱藏的關系和規律。

此外，在大數據時代，依賴于互聯網等媒介，數據以驚人的方式傳播，企業與個人對數據保密技術的要求將會大大提高，可以預見的是，未來的大數據將會以更安全可靠的方式被人們所利用。

（二）傳統產業和新興產業對信息化不同程度的利用構成了大數據時代產業發展環境的嶄新面貌

大數據產業，總結起來不外乎數據的采集加工，軟硬件制造與相關的數據服務行業。美國是世界上第一個發展大數據產業的國家，其成就是令人震驚的，今年由于泄密而被全球關注的美國安全局與聯邦調查局的“棱鏡”計劃就是一個例子，其早在2007年已經被秘密啟動。英國政府也將大數據產業作為重點發展的科技領域。2013年，英國牛津大學成立首個應用大數據技術的醫療衛生研究中心，整合分析大量的醫療信息。除美英外，日本政府近年來不斷推出《IT新改革戰略》、《新信息通信技術戰略》等信息戰略并不斷改革完善。2012年與2013年來依次推出“活躍ICT日本”與“新ICT戰略”，不斷提高政府的信息開放性。

而在國內，大數據產業在企業中也開始初露端倪并蓬勃發展，北京中關村的大數據產業的雛形已經顯現。國內互聯網業巨擘也開始聯合起來構建大數據時代的產業環境。在內外各種因素的催生誘導下，國內產業發展趨勢已不難預知。

1. 領跑大數據時代產業技術發展的信息產業將面臨巨大的發展機遇。由于互聯網的盛行，信息產業正在改變人們的生活方式，從以往買衣服買鞋子需要挨個店逐一比對試穿到現在足不出戶，點點鼠標就能夠閱覽眾多款式的商品，淘寶，京東，亞馬遜等電子商務平臺為人們的生活帶來了便捷。從以往出行需要提早出門訂票到現在只需瀏覽個別網站如攜程網，去哪兒網就能夠提前數月甚至半年預定出行的車票或機票，人們出行不再掣肘于提早規劃來回的時間與繁冗的買票程序。甚至在居住地區的城市內出行也有相關移動應用用來打車?？梢哉f，信息化產業滲透到人們生活的方方面面。而我們在感受便捷的同時，卻甚少人能夠看到信息技術企業在面對巨大的客戶群所產生的大數據面前所做的大量細致的分析工作。例如通過數據分析得到某種產品的適宜價格以及適當的銷售時間段，還可以根據客戶留下的數據記錄提取出客戶的特定需求與喜好，從而制定更加適合客戶個性化選擇的營銷模式。

2. 依賴于傳統的“IOE”信息系統的行業將面臨巨大挑戰，亟待轉型升級。過去，中國對信息系統有所謂“金三角”的說法，即“IOE”。I指IBM的儲存器，O指Oracle的數據庫，E指EMC的存儲。正如中國工程院院士，中科院計算所首席科學家李國杰院士所認為：這三家公司基本壟斷了國內銀行、證券等對數據依賴性強，對計算機處理技術要求很高的行業。而如果當今信息技術企業若仍建立在“IOE”系統的基礎上，那么就不是大數據的企業。因為“IOE”系統的基礎設施并不適合處理大數據，它對數據的認識仍停留在線性維度，而大數據時代數據的規模增長超過了硬件能力的增長。

銀行，證券等金融行業以及一些電子營銷等對數據依賴性強的行業必須開發出自己的數據存儲中心，以避免突發事件所帶來的災難性損失，金融產業把控著國家經濟流動的血脈，必須建立起上下游相互協作，相互支撐的大數據產業環境，構建有技術自主權的大數據產業鏈，避免核心技術受制于人，重蹈個人電腦和通信產業的老路。

3. 以往不涉及大數據的傳統產業開始躍躍欲試并嘗到信息化帶來的甜頭。在美國，大數據處理技術被應用在許多領域，除了傳統的零售行業巨頭沃爾瑪外，數據處理技術也被應用在醫療行業，對病患的病例數據進行記錄并挖掘分析，得出最佳治療方案，甚至實現遠程醫療服務。而對于新世紀全球關注的反恐問題，在數據挖掘技術者看來，正如流感的爆發存在預兆一樣，恐怖分子在社會中的各種交易活動所留下來的數據也有跡可循，能夠通過分析他們的“交易數據”進行定位偵查。此外，美國的煤礦行業也通過也通過對礦難數據的分析從而建立起相關的法律與監督制度，有效減少了礦難悲劇的發生。

在可以預見的未來，國內的潛在大數據產業將會如雨后春筍般涌現，將深刻改變企業經營的理念和企業管理者的思維方式。大數據為企業決策提供的新的思路，一切以數字說話的時代即將來臨。

（三）邁入大數據時代我國亟待解決的問題

大數據所帶來的信息化改革的風暴席卷了幾乎所有的產業領域，走在前面的信息化產業以及快步跟上的傳統的數據依賴型產業，還有如夢初醒，隨即投入大數據信息化洪流的政府各部門和各行各業，它們引領國民經濟走向新的景象。然而，這種趨勢是否能夠正常發展取決于我們對幾個問題的解決程度。

第一個問題是我國數據資源與數據儲備較低，而且開放程度不高。數據表明，今天的中國，是一個人口大國，互聯網大國，手機大國，卻不是一個數據大國。以2010年度新增儲存器為基準，中國2010年新增數據量約為250拍，不及日本的400拍，和美國的3500拍相比，更是連十分之一都不到。加之大數據本身的特點決定了其數據價值密度低，這就使得我們從有限的數據中獲得有價值的信息更是少之又少。政府全新構建的核算體系需要盡快完善，此外，各行業間，各經濟主體間數據流通性也需要加強，否則，即使徒有技術，也是“巧婦難為無米之炊”。

第二個問題是我國在大數據領域的技術水平整體不高。在國際開源社區上，缺少中國能夠拿得出手的技術成果，盡管國內互聯網企業已經大量吸取整合國外開源大數據技術，但整體上原創能力不強，這種狀況若持續下去，中國的大數據產業技術的發展將會一直處于被動的局面。

第三個問題是思維方式的問題，是中國傳統觀念和大數據時代的思維理念出現了碰撞。中國在大數據時代的落后，并不是偶然的。著名華裔歷史學家黃仁宇曾經對中國人缺乏“數據精神”的根源進行剖析：中國人傾向于粗略的主觀定性，排斥精確的客觀度量，從而養成了重形象，重概括，輕邏輯，輕數據的文化習慣。這種文化習慣使中國人長期滿足于基于相似的“模糊聯想”，止步于用邏輯來分析，用數據來證明。這種習慣，從中國人的烹飪習語中可見一斑：鹽少許，酒若干，油兩勺……若國人不摘下“差不多先生”的帽子，在一切談數據，談精準的大數據時代，在歷史發展機遇的岔口等待我們的，將又是一個落后的世紀。

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