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“互联网＋”趋势下产业链大数据整合与应用研究
在“互联网＋”趋势下，随着产业链大数据的不断增长，产业链大数据的信息融合、技术需求以及定制服务对已有的大数据平台建设和统计思路带来了严峻挑战。阐述了产业链大数据理论，分析了产业链大数据的基本权利、发展需求以及服务创新环节，最后，提出了产业链大数据平台未来的应用前景和发展方向。
作者单位：
盐城工学院 经济学院
盐城工学院 管理学院,江苏 盐城,224051
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年，卷(期)：
在线出版日期：
基金项目：
国家统计局项目()；国家自然科学基金项目()；江苏科技金融研究院项目
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万方数据电子出版社2015年我国大数据产业运营态势及主要企业市场布局分析【图】_中国产业信息网
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2015年我国大数据产业运营态势及主要企业市场布局分析【图】
& & 中国产业信息网发布的《》指出：随着大数据相关技术的不断发展进步，业界普遍认为2014年是大数据各个方面成熟的一年，这不仅包括行业认知、技术认可、还包括大数据的商业化运作和应用。我们认为，从2014年开始大数据技术正式进入商业实践阶段，行业面临全面爆发的历史时刻。 大数据业务的应用已经渗透到电信、金融、医疗、学校、民生、公安政府等各行各业。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘将会有很多商业模式诞生，或侧重分析、帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准寻找用户、降低营销成本、提高企业销售率，增加利润，以及增强企业竞争力等。2012年~2015年大数据相关国家政策与政府行动
时间 &部门 &政策行动名称 &政策行动详情
&2012年7月 &国务院 &《&十二五&国家战略新兴产业发展规划》 &明确提出支持海量存储、处理技术的研发和产业化
&2013年7月 &重庆 &《重庆市大数据行动计划》 &2017年将大数据产业培育成全市经济发展的重要增长极
&2013年7月 &上海 &《上海推进大数据研究与发展三年行动计划（）》 &数据硬件及大数据软件产品具备产业核心竞争力
&2013年8月 &国务院 &《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》 &推动商业企业加快信息基础设施演进升级，增强信息产品供给能力，形成行业联盟，制定行业标准，构建大数据产业链，促进创新链与产业链有效嫁接
&2014年2月 &贵州 &《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》 &打造大数据产业发展应用新高地，建成全国领先的大数据资源中心和大数据应用服务示范基地
&2015年3月 &国务院 &制定&互联网+&行动计划 &推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等于现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场
&2015年4月 &发改委 &《创新投资管理方式建立协同监管机制的若干意见》 &提出运用互联网和大数据的技术来创新监管的方式
&2915年5月 &工信部 &将编制实施软件和大数据产业&十三五&规划 &大数据产业第一次明确出现在规划中
&2015年6月 &国家信息中心 &联合深圳大学成立深圳大数据研究院 &致力于充分融合双方优势，打造大数据引领新型创新载体，推动我国大数据技术、人才与产业化发展
&2015年6月 &工信部 &加快推进云计算与大数据标准体系建设 &将加快云计算与物联网、移动互联网、现代制造业的融合发展与创新应用，积极培育新业态、新产业，加快推进云计算与大数据标准体系建设
&2015年7月 &国务院 &《关于运用大数据加强对市场主体服务和监督的若干意见》 &运用大数据加强对市场主体服务和监管，明确时间表
&2015年8月 &国务院 &《关于促进大数据发展的行动纲要》 &突出&政府大数据建设&和&创造健康发展的大数据环境&
&2015年10月 &工信部 &《大数据：变革世界的关键资源》 &突出&数字主权将成为继边防、海防、空防之后又一个大国博弈领域&，强调构建完善以数据为核心的大数据产业链，推动公共数据资源开放共享，加快推动核心技术、应用模式、商业模式协同创新发展 & & 大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。 大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。到2016年，大数据行业的行业规模将达到130亿元人民币，市场增速也将维持在30%。2011年~2016年中国大数据市场规模及预测& & 从产业链角度来讲，大数据从采集、加工、存储、分析、挖掘、应用展现到整体管控是一体化的过程，当前在产业链的各个环节均有相应的公司进行布局。但是，这些大数据公司也多是只在这条产业链中的某个环节具备了某种能力，比如拥有数据源、掌握了大数据的某种能力等。 数据源市场可以划分为综合性和垂直型两种，分别处于整合阶段和布局阶段，数据积累是其核心。数据存储和数据挖掘平台类软件领域目前为国际巨头所垄断，国内企业短期很难超越，数据应用市场是除华为、华三通信等国内软件企业切入大数据市场的最佳入口，并且我们已经看到很多成功的案例，比如网络数字营销的普及推广、基于位置的营销等。大数据代表公司产业定位及近年并购
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大数据交易催生庞大地下产业链
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专家呼吁尽快统一数据标准和推进数据立法
记者采访了解到，随着大数据产业的快速发展，北京、上海、贵州等地积极布局大数据交易平台，数据交易日趋活跃。但受制于标准不统一、法律不明确等问题，大数据交易市场有效供给仍然严重不足。另一方面，地下数据交易黑市规模不断壮大，针对用户信息的非法收集、窃取、贩卖和利用行为猖獗，数据交易地下产业链问题十分严峻。业内人士指出，在数据交易供需矛盾突出的当下，打破数据壁垒、统一数据交易标准、完善数据交易立法已刻不容缓。
多地布局交易平台 数据交易渐趋活跃
在大数据交易日益活跃的背景下，全国多个省市启动大数据交易平台运营。业内人士称，国内大数据交易行业目前还处于初级阶段，随着交易规范体系逐步完善以及更多数据资源被激活，预计到2020年，我国大数据交易市场规模有望超过500亿元。
2015年4月挂牌成立的贵阳大数据交易所是我国首家大数据交易所，交易所总部墙上贴着“贡献中国数据智慧，释放全球数据价值”的标语。2015年，该交易所交易金额超过7000万元，今年以来交易额已超过1亿元。
赵乃育/绘& & &
“大数据交易的原则是不交易底层数据，必须经过清洗、分析、建模、可视化之后才能流通交易。”贵阳大数据交易所总裁王叁寿说，这里可交易的数据类型包括金融、医疗、银行、环境大数据等30多个品种，每一个数据都有自己的代码，价格由交易所撮合买卖双方、最终由数据卖方和交易所确定。影响价格的因素非常多，包括数据品种、时间跨度、数据深度、数据完整性、数据实时性等。
贵阳交易所实行会员制，主要对企业用户开放，获得会员资格即可使用专门的交易账号登录交易系统，并按照规则开展数据交易。目前，已有腾讯、京东、华为、中国人寿等300多家会员单位。对会员单位实行“宽进严管”，每家都要核查数据质量和信用考察，有不良交易记录的不能成为会员。会员不分注册资本金大小，只看其在大数据产业链上的价值和作用。
近两年来，大数据交易越来越活跃，多地大数据交易平台上线运行。这些平台主要有三种类型：一是交易所平台，包括上海数据交易中心、贵阳大数据交易所、湖北长江大数据交易所、陕西西咸新区大数据交易所等；二是产业联盟性质的交易平台，如中关村数海大数据交易平台等；三是致力于互联网综合数据交易和服务的平台，比如数据堂公司等。
“我国大数据资源非常丰富，涉及领域从电信、金融、社保、地产到电力、石化、制造等传统行业，再到电子商务平台、社交网站等。目前，国内大数据交易行业还处于初级阶段，未形成完整的交易规范体系，海量数据资源未被激活。”王叁寿说，“预计到2016年，我国大数据交易市场规模将超过60亿元，到2020年有望超过500亿元。”
数据供求矛盾突出 有效供给严重不足
尽管大数据交易发展势头良好、前景广阔，但当前数据交易中仍存在着突出的供求矛盾。一方面，以国有数据资源和公共数据资源为主的大量宝贵数据像冰块一样无法流动。另一方面，地下数据交易黑市规模大，针对用户信息的非法收集、窃取、贩卖和利用行为猖獗，甚至形成一条龙式的产业链形态。“主要矛盾不在于数据需求不旺，而是数据供给严重不足。”贵阳市副市长徐昊说。
据北京一家大数据公司分析测算，政府掌握的直接和间接数据占总数据量的70%，其中大部分在公共基础设施、公共服务这块，比如医院、公交体系等。“一些掌握数据资源的机构或部门不愿、不敢、不会开放共享数据。不愿，是因为觉得自己的数据很重要，要掌握在自己手上；不敢，是因为没有法律、标准支撑，担心数据安全；不会，则是受制于数据技术研发瓶颈。”中科院院士梅宏说。
与此同时，用户信息遭泄露这一问题十分严峻。中国互联网协会发布的《中国网民权益保护调查报告（2015）》显示，78.2％的网民个人身份信息被泄露过；63.4％的网民个人网上活动信息被泄露过；82.3％的网民亲身感受到个人信息泄露对日常生活造成的影响。
缺乏统一标准也给数据流通带来阻碍。“标准是通用语言，连通各行各业，大数据产业健康发展需要发挥标准的基础性、引领性作用。”国家标准化管理委员会总工程师谷保中说，当前，大数据标准化工作处于起步阶段，部门、行业间数据壁垒现象、孤岛现象等严重制约着数据流通，需要标准化统一数据接口，搭建数据流通轨道。
此外，大数据交易还存在着合法性问题。重庆市协同创新知识产权研究中心主任齐爱民认为，大数据交易涉及四类法律问题：数据自由流通的基本人权、大数据交易中的知识产权问题、大数据交易受到个人信息限制的问题、大数据跨国交易可能危及国家安全的问题等。“合法性问题是大数据交易的暗礁。”齐爱民说。
加快制定数据标准 稳步推进数据立法
目前，全国人大关于隐私保护出台了一些基本规定，但在操作层面太宏观，业界对数据流动合规准则的需求呼声很高。专家建议，从推动标准建立、制定相关法律法规、设立试点城市、引进第三方评估机制等方面来推动大数据交易的规范化。
事实上，一些地方也在进行探索，如贵州省出台了全国首部大数据地方法规《贵州省大数据发展应用促进条例》，明确数据资源交易应当遵循自愿、公平和诚实信用原则，遵守法律法规，尊重社会公德，不得损害国家利益、社会公共利益和他人合法权益。但由于数据权属不清，《条例》无法确定具体交易规则，而仅从一般民商法角度对数据交易需要遵守的基本原则、交易合同及交易场所做了原则性规定。
对此，业内人士建议，从以下几方面促进大数据交易市场健康发展：
一是推动建立和完善数据交易标准。为数据交易过程制定安全标准，并逐步在数据采集、存储、传输、应用等环节出台相应的技术标准。中国电子技术标准化研究院院长赵波介绍，研究院组织开展了10项大数据国家标准研制和19项标准申报，涉及数据交易、数据成熟度模型等。目前，正在建设大数据成熟度评估、数据开放共享等标准验证平台。
同时积极参与大数据国际标准化制定。谷保中说，利用我国的资源和市场优势，密切关注国际标准和技术发展趋势，组织国内大数据产业联盟和龙头企业积极参与国际标准化活动，增强我国大数据国际标准话语权。
二是加快制定数据交易相关法律法规，明确数据交易、使用边界。北京航空航天大学法学院院长龙卫球建议，从数据资产化的结构需求出发，站在数据从业者的角度进行动态权利配置。基于加工取得原则，数据从业者对其加工形成的数据库、数据产品等享有数据资产权；通过引入许可和准则制度获得数据经营权。二者形成相互配合、动态依存的关系，对数据交易提供更稳定可靠、边界清晰的法权基础。
三是实行备案制。中关村大数据交易产业联盟秘书长秦翯建议，倡导国家建立数据保权机制，交易市场接入国家备案系统，做到交易信息有据可查。同时强调数据不能跨境，保护网络主权、数据主权。
四是在贵阳等地设立大数据交易试点城市，明确鼓励试点城市政府部门通过大数据交易中心平台，在可控、可监管、可记录范围内进一步推动政府数据开发共享。
五是建立第三方审计和评估机制。中国信息通信研究院技术与标准研究所副所长何宝宏说，很多企业都表达了愿意先行先试、推动评估试点的意愿，可以鼓励一些优质企业率先落地尝试。
本文转载自：经济参考报 &作者： 李芮 郭宇靖 王晓洁 张旋 王新明 董小红采写 &
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