隨著信息技術的飛速發展，全球數據正在呈指數模式爆炸增長，數量遠超傳統IT架構的承載能力，其實時性要求高、結構或非結構化數據并存、交互關系復雜，使得傳統技術已無法應對如此高效的數據處理。由此，大數據技術應運而生，它是繼云計算、物聯網之后IT領域又一次重要的技術變革。
大數據時代帶來了機遇和挑戰，首先獲益的便是IT行業。大數據已成為信息產業新的增長點，其發展已從以谷歌（Google）、亞馬遜（Amazon）、雅虎（Yahoo）為代表的互聯網大公司，蔓延到越來越多的創業型中小公司，這些公司在其不同的領域進行著各自大數據的發展，創造出了更多的商業模式和經濟增長點。
資本市場逐利新概念股總是具有超強的敏銳性，大數據主題投資已在業內引起高度關注，國內多家證券機構也力薦“大數據概念股”，其已成為一條全新的投資主線。本文對在創業板上市的計算機企業中涉及大數據的相關企業的技術與專利方面進行分析，以探究其技術現狀與發展。
技術與專利信息概況
在創業板上市的計算機企業中，明顯涉及大數據的相關企業主要有10余家，依據大數據體系可分為以下三類：
第一類是與海量數據存儲和處理相關的企業，如：北京拓爾思信息技術股份有限公司、廈門市美亞柏科信息股份有限公司、江蘇天澤信息產業股份有限公司和北京超圖軟件股份有限公司。
第二類是與數據中心建設相關的企業，如：上海天璣科技股份有限公司、北京銀信長遠科技股份有限公司。
第三類是與行業數據應用相關的企業，如：上海金仕達衛寧軟件股份有限公司、河南漢威電子股份有限公司、杭州中威電子股份有限公司、成都振芯科技股份有限公司、北京易華錄信息技術股份有限公司、華平信息技術股份有限公司和上海漢得信息技術股份有限公司。
就專利申請方面而言，截至2014年9月，上述10余家企業的專利申請總量以及其中明顯涉及大數據相關技術的專利申請如圖1所示（本數據是以創業板企業工商注冊名稱為關鍵詞檢索而獲得，同時，由于受數據來源、專利申請公開時間及具體檢索時間節點等因素影響，所統計數據與公司公告中的數據可能略有不同）。
技術及專利申請分析
（一）技術發展
大數據時代的來臨，有力地推動了企業業務的轉型，為適應大數據的要求，企業紛紛將自己的業務轉向大數據領域。從上述企業的主營業務可以看出，這些企業涵蓋了智能交通、電子政務、司法、金融、物流、互聯網等眾多領域，基本滲透到了大數據應用的各個活躍領域，其中不乏技術實力強大、發展快速的國內知名企業，這也充分顯示出了創業板企業緊跟技術潮流、以新技術謀求創新發展的顯著特點。
但同時我們也看到，上述企業中，就大數據技術領域而言，偏應用領域的技術居多，而提供大數據基礎平臺建設的較少，絕大部分企業屬于在自身傳統業務基礎上為適應大數據的發展要求而拓展形成相應的大數據業務，只有少數幾家涉及大數據技術的較全面解決方案和基礎平臺建設。
雖然從事大數據研究和開發的公司或研究單位對于各自的數據有不同的業務邏輯，但是大的處理技術基本類似，即遵循“數據采集、數據存儲、數據檢索、數據分析和數據應用”的大數據產業鏈，而分布式存儲管理、實時計算、非或半結構化數據處理、基于云平臺的數據挖掘、數據可視化和數據產品應用等則是該大數據產業鏈中的關鍵技術。因此，對于以技術創新為主體的企業，特別是創業板上市的中小企業而言，要想在大數據領域有長久的可持續性發展，還需要注重對大數據中關鍵技術的積累和研發，對戰略性和前沿性技術保持高度的敏感性，構筑全面和深入的基礎技術支撐，奠定在市場和潮流中的領先地位。
（二）專利分析
從上述企業專利申請分布圖來看，其專利申請情況差異較大。就總量而言，有專利申請量在百件以上的企業，也有專利申請量僅為個位數的企業。而在這些專利申請中明顯涉及大數據技術的相關專利申請量總計50余件，且基本都是發明專利。眾所周知，發明專利的技術含量高于實用新型專利和外觀設計專利，其保護期限長、保護力度大，在一定程度上講，一個企業的發明專利（包括申請）數量越多，則表明這個企業擁有的核心技術越多、技術實力越強。
從具體技術來看，在這50余件專利申請中，絕大部分的國際專利分類號（IPC）集中在電數字數據處理（G06F）、數字信息的傳輸（H04L）領域，少量分布在圖像通信（H04N）、無線通信網絡（H04W）領域，還有極少量分布在商業（G06Q）、靜態存儲器（G11C）、導電連接（H01R）等其他領域。
從技術分布的全面性來看，上述這些專利申請基本涵蓋了大數據產業鏈中的各類關鍵技術，但數量還相對較少，其技術的深度也還有待進一步提高。我們看到，部分企業結合自身技術研發，能夠較快地在大數據技術方面展開專利布局，但也有些企業雖然從事大數據相關業務，但還沒有在專利保護方面有所表現。當然，造成這種現象的原因是多方面的，一方面，由于大數據技術本身相對較新，基本在2009年才被業界所了解，將技術轉化為專利申請還需要一個過程；另一方面，企業出于多方面的考慮，選擇了其他保護模式；但同時，也不排除部分企業缺乏通過申請專利來保護企業新產品的意識。雖然對于資本市場而言，專利并非是決定資本運作的決定性因素，專利也并不必然等同于企業的核心技術，企業完全也應當根據自身情況來選擇適合于自己的技術保護模式，如著作權保護、商業秘密等。然而，就計算機領域技術的特點而言，專利保護具有其他保護模式所無法替代的優勢，重視專利的申請與保護，真正做到“產品未動專利先行”，才能在市場競爭中占得先機。特別是像大數據這類新技術，在出現的早期，是專利布局的最佳時期，誰最早開始專利布局，誰就可能首先獲得該領域的先占權，而由此帶來的技術優勢也是不可估量的。
（三）未來專利申請的方向
數據獲取及數據分析方法：隨著全球企業競爭不斷深化，數據已經成為企業的核心競爭力，誰掌握數據，誰在行業領域就有發言權。但數據必須通過不斷積累才能形成大數據，大數據必須通過各類分析方法的應用才能形成價值，特別是大數據的實時分析，需要面對瞬息萬變的市場，及時做出反應。因此，在專利申請方面要注重對數據獲取和數據分析方法的保護。
非結構化和結構化數據的集成：隨著海量、多類別數據的涌現，企業中的數據已經不是單一的以文本為主的結構化數據，還包括圖片、聲音、視頻、地理位置等各種類型的數據。據統計，目前85%的數據屬于非結構化數據，如何統籌考慮傳統的結構化數據和非結構化數據的融合和整合，挖掘出兩類數據中的關聯價值，也是專利申請的方向之一。
基礎大數據平臺建設：在對上述企業專利分析的過程中我們也看到，涉及大數據基礎平臺的專利申請比較少，這與我國基礎研究相對落后相關，但同時我們也看到，在一些企業中已經把大數據基礎平臺的研究作為了重要的方向，因此，在進行技術研發的同時，一定要注重對核心關鍵技術進行適時的保護，這不僅是企業在大數據領域競爭的基礎，也是企業發展的保證。
通過專利聯盟構筑專利池：我們知道，單件專利的威脅通常遠不如多件專利聯合起來所發揮的作用更大。在對上述專利申請技術分布的分析中我們也看到，多家企業作為一個整體，其專利申請技術的分布相對比較全面，但具體到個體，則不僅專利申請數量少，而且涉及的具體技術內容也相對比較單一。因此，為了企業共同的、長遠的利益，企業可以聯合起來，在一定程度和范圍內通過專利聯盟構筑專利池，由此，一方面，各企業之間可以取長補短、互利互惠，另一方面，也可以在一定程度上阻擊國外企業通過在中國申請專利技術壟斷中國市場的行為，從而保護民族企業的發展。當然，企業自身在專利申請的布局上，也要充分考慮技術分布的全面性，注重形成自身產品線的專利池，這樣才能最大程度保護企業的技術創新成果。
結語
中國已步入大數據時代，其發展是由政府層面進行普及的，大數據正在對每個領域造成影響，但真正的大數據運用仍處于發展初級階段，任重道遠。從目前國內外大數據發展歷程和趨勢來看，掌握海量有效數據和具有強大數據處理分析能力的公司和企業將走在大數據發展的前沿。全球IT巨頭高度重視大數據的戰略布局，紛紛通過收購大數據相關廠商來實現技術整合，而對于以技術創新為核心發展力的創業板企業來說，應當變壓力為動力，順應國家政策及行業需求變化，抓住機遇，以謀求更快發展，而其中如何前瞻性地對產品研發和專利申請進行合理布局，讓企業的技術創新得到充分保護，從而維持自身技術創新的領先地位，則是企業發展道路中應當充分考慮的重要問題。
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