大數據背景下示范區發展的SWOT分析

白冬冬 王勇博

[摘要]文章主要對大數據的含義、特性及應用進行概括性描述，運用SWOT分析法，比較分析大數據時代背景下中關村示范區面臨的機遇與挑戰、發展的優勢和劣勢，并從政府、企業的角度提出應對大數據市場的建議。

[關鍵詞]大數據;大數據市場;SWOT分析法

[DOI]1013939/jcnkizgsc202008027

1引言

大數據時代的到來很突然，但也是必然的。隨著物聯網技術與互聯網經濟的發展，人類生產數據的能力在增強，在人們的交流、生活、工作中，每一刻都有海量的數據產生;海量數據產生的同時，存儲器硬件能力的提升，以及云計算的誕生與發展，使得人們保存數據的能力、處理數據的能力也在不斷增強，大數據時代隨之而來。

如今，大數據的地位已經上升到國家戰略層面，國務院和相關部門先后印發了《促進大數據發展行動綱要》《大數據發展產業規劃（2016—2020年）》等指導性文件。據不完全統計，全國已有半數以上省級地方和10余個部委出臺了本地區、本行業大數據發展規劃，我國大數據發展已正式進入快車道。大數據已經成為提升國家競爭力的重要資源，因而有必要對大數據的發展狀況進行研究。通過參與中關村國家自主創新示范區預測預警項目，對示范區的發展有了一定的了解，因此文章主要以示范區為例，分析示范區在大數據背景下面臨的機遇與挑戰、優勢和劣勢，據此提出相關的建議。

2大數據的定義及特點

截至目前，大數據尚未形成一個統一的定義，現有的比較規范的定義有以下四種。Gartner（高德納）定義：大數據是指需要借助新的處理模式才能擁有更強的決策力、洞察力、發現力和流程優化能力的具有海量、多樣化和高增長等特點的信息資產。麥肯錫定義：大數據是指在一定時間內無法用傳統數據庫軟件工具采集、存儲、管理和分析其內容的數據集合。維基百科定義：大數據指的是需要處理的資料量規模巨大，無法在合理時間內，通過當前主流的軟件工具采集、管理、處理并整理的資料，它成為幫助企業經營決策的資訊。IDC定義：大數據一般會涉及兩種或兩種以上的數據形式。它要收集超過100TB的數據，并且是高速、實時的數據流，或者是從小數據開始，但數據量每年會增長60%以上。雖然定義不是完全一樣，但其表達出來的體現大數據特點的內容是一樣的，可以概括為以下四點：容量大（Volume）、多樣性（Variety）、速度快（Velocity）以及價值性（Value）。

3大數據背景下示范區發展的SWOT分析

SWOT分析法即態勢分析法，其思路是在分析與研究對象密切相關的內部優勢、劣勢及外部機會、威脅的基礎上，構建SWOT分析矩陣，得出相應的結論，并制定發展戰略及對策。運用SWOT分析法對大數據時代示范區的發展進行分析，有利于示范區認清內外部形勢，明確發展方向，從而制定科學的發展規劃。

31優勢分析

第一，資源優勢。中關村是我國科教智力和人才資源最為密集的區域，擁有以北京大學、清華大學為代表的高等院校40余所，以中國科學院、中國工程院所屬院所代表的國家（市）科研院所200余家;擁有國家級重點實驗室67個，國家工程研究中心27個。2018年北京市研究生教育招生117萬人，在學研究生336萬人，畢業生87萬人。普通高等學校招收本專科學生156萬人，在校生581萬人，畢業生147萬人

數據來源：北京市教育委員會。。進入知識經濟時代，人力資源的開發和利用起著舉足輕重的作用。而中關村示范區無論是在人力資源本身的集聚上，還是研究發展的硬件基礎上，都具有明顯的優勢。人力資源是最真實、最具有創新能力的資源，這為發展大數據提供了牢固的基礎保障。

第二，行業領先。我國正在推行供給側結構性改革，目的在于促進產業結構的優化升級，做好從高速增長到中高速增長的順利過渡，實現經濟的高質量增長。中關村示范區作為我國第一個高新技術示范區，無論是從發展時間上，還是產業定位上，一直走在政策最前沿。截至2018年，中關村示范區高新技術企業實現總收入57萬億元，高新技術企業實現增加值43775億元，比2017年增長83%。2018 年，中關村示范區六大重點技術領域實現總收入46萬億元，占示范區總收入的802%，同比增長107%。其中，電子信息領域作為重點支撐，同比增長152%，占示范區總收入的435%

數據來源：北京市高新技術企業數據庫。。中關村新業態、新模式、新經濟大量涌現，全國分享經濟領軍企業也主要在中關村，比如滴滴出行、好大夫在線、小豬短租、今日頭條、天使匯等。

32劣勢分析

第一，認識問題。作為第一個高新技術園區，中關村形成了一套獨特的發展模式：即“一區多園、各具特色、協同聯動”的格局。大數據時代，理解大數據理念，明確大數據應用需求，進而確定大數據應用場景以發揮大數據應用價值，是發展大數據產業的前提。但目前大數據領域還未形成完整的理論體系和清晰的知識脈絡，不能引導幫助用戶學習相關理論基礎及技術。此外，在多數行業，大量的數據仍因缺乏可盈利的商業模式而“沉睡”，是大數據產業發展的瓶頸之一。

第二，大數據專業教育仍處于起步階段。我國大數據從出現到廣泛應用歷時較短，從業者經驗不足，對大數據的認識和分析思維相對滯后;在大數據飛速涌現的今天，該領域的專業人才十分緊缺，大多是高校沒有相關專業的設置，即便是北京地區的高校也是近兩年才開始開設大數據的相關課程，人才的培養需要周期，人才發展速度無法追趕正在高速發展的大數據市場，人才缺口日益加大。

33機會分析

第一，需求旺盛。隨著信息環境的變化和差異化服務意識的覺醒，用戶的需求層面不斷加深，需求領域也不斷拓展。網絡時代人們往往要面臨海量的信息資源，需要花費越來越多的時間收集信息，找到滿足自己需求的內容。這個時候用戶更希望獲得一種為自己量身定做的個性化信息服務，既能節約自己的時間成本，又能滿足自身需要。同時大數據也會產生一批新的就業崗位，如數據分析師、數據科學家、數據工程師，具有豐富經驗的數據分析人才成為稀缺資源，數據驅動型工作機會呈爆炸性增長。

第二，政策支持。2016年4 月8 日，國家信息中心大數據創新創業（總部）基地合作簽約及揭牌儀式在豐臺區政府舉行。國家信息中心、國信優易數據有限公司與豐臺區政府簽訂合作協議，共建國家信息中心大數據創新創業（總部）基地。基地位于豐臺園，以打造大數據產業基地、聚集大數據領域企業、建立豐臺區大數據生態圈為重點工作，將承載國家大數據重大項目，提供大數據創新創業服務、大數據產品展示，并創辦大數據創業學院。國家大數據戰略、“互聯網+”行動計劃、中國制造2025等重大戰略部署等政策，為發展人工智能、大數據、虛擬現實、智能制造、智慧城市和智能交通等概念提供了強力支持，也為大數據時代示范區的發展帶來更多的機遇，利用大數據，把體量大、發展步伐緩慢的傳統產業與互聯網、大數據、人工智能等新興產業融合發展，是實體經濟轉型升級的新動力。

34威脅分析

第一，信息安全。大數據時代，數據量之大、數據種類之多、對數據處理速度與時間之快，都對傳統的數據安全體系造成極大沖擊。數據管理環節漏洞較多，包括由該問題引發的運營成本過高、資源利用率低、應用部署過于復雜和擴展難等難點。數據資源保護的相關法律法規和保障信息安全開放的標準規范仍然缺乏，多數企業對數據的管理能力不足，尚未建立完備的數據管理體系以兼顧數據的安全與發展。

第二，技術挑戰。急速膨脹的數據體量即將超越傳統數據庫的管理能力，如何構建全球級的分布式數據庫（Globally-Distributed Database） ，可以擴展到數百萬的機器，數以百計的數據中心，上萬億的數據，是對現有數據庫管理技術的巨大挑戰;對海量數據進行實時性處理，也是大數據時代必須面臨的技術挑戰。

4結論建議

大數據技術正加快邁向產業化，中關村示范區關于大數據分析處理與可視化、行業應用、數據資源與交易的產業生態布局基本完成。要繼續發揮中關村大數據研發服務及在各個高新技術領域的發展優勢，構建集云端資源庫、先進數字化工具、虛擬仿真環境等于一體的協同研發體系，實現基于用戶數據分析的產品創新和協作研發，依托示范區內資源優勢，推進大數據產業發展。

突出地方特色，優化區域產業布局。大數據市場前景越來越清晰，要積極推進中關村大數據市場在城市管理、交通出行、建筑等領域開展示范應用，圍繞工業大數據采集、整理、分析、應用等環節，推動工業大數據存儲與管理工具、分析與挖掘工具、數據可視化工具等軟件產品開發，支持傳感器、服務器、存儲設備等工業級硬件產品發展，形成健全的大數據基礎性、通用性軟硬件產品體系。

加強校企合作，探索人才培養方式。將高校大數據系列課程教學分為理論教學與技術教學兩方面，幫助學生樹立大數據知識和意識;另外，堅持以企業為主體，多方協同推動工業大數據采集匯集和流通共享，構建數據管理能力強、數據匯集質量高、流通共享充分的工業大數據資源體系，為擴大和深挖數據價值打好堅實基礎。

完善法律制度，保障信息安全。堅持以安全保發展、以發展促安全，完善多方參與、權責明確的安全防護體系，強化統籌管理與協調監督，全面提升工業大數據的安全性和可靠性，促進工業大數據合理有序開發利用。建立大數據相關法律體系，進一步規范領域發展，保護數據信息安全。

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