自2015年黨的十八屆五中全會提出“實施國家大數據戰略”以來，國家相關部門密集出臺了多項大數據發展意見和方案，大數據政策從全面、總體規劃逐漸向各大行業、各細分領域延伸，大數據發展也逐步從理論研究步入實際應用之路。在諸多的政策規劃中，近日發布的《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》的影響力最為廣泛，關注度高達92.11，帆軟數據應用研究院有責任和義務對《規劃》做個解讀，幫助大家更深入地理解政策、把握機會，搭乘政策紅利的順風車。

　　五個版塊解讀《大數據產業發展規劃》

一、大數據產業現狀和挑戰

當前，我國信息化水平日益提高，積累了豐富的數據資源，我國已成為產生和積累數據量最大、數據類型最豐富的國家之一。具備了良好基礎，面臨良好的發展機遇，但仍然存在一些困難、問題和挑戰，主要表現在：

數據資源開放共享程度低。數據質量不高，數據資源流通不暢，管理能力弱，數據價值難以被有效挖掘利用。技術創新與支撐能力不強。我國在新型計算平臺、分布式計算架構、大數據處理、分析和呈現方面與國外仍存在較大差距，對開源技術和相關生態系統影響力弱。大數據應用水平不高。我國發展大數據具有強勁的應用市場優勢，但是目前還存在應用領域不廣泛、應用程度不深、認識不到位等問題。大數據產業支撐體系尚不完善。數據所有權、隱私權等相關法律法規和信息安全、開放共享等標準規范不健全，尚未建立起兼顧安全與發展的數據開放、管理和信息安全保障體系。人才隊伍建設亟需加強。大數據基礎研究、產品研發和業務應用等各類人才短缺，難以滿足發展需要。

二、2020年發展目標

(一)總目標

到2020年，技術先進、應用繁榮、保障有力的大數據產業體系基本形成。大數據相關產品和服務業務收入突破1萬億元，年均復合增長率保持30%左右，加快建設數據強國，為實現制造強國和網絡強國提供強大的產業支撐。

(二)分目標

1、技術產品先進可控。在大數據基礎軟硬件方面形成安全可控技術產品，在大數據獲取、存儲管理和處理平臺技術領域達到國際先進水平，在數據挖掘、分析與應用等算法和工具方面處于領先地位，形成一批自主創新、技術先進，滿足重大應用需求的產品、解決方案和服務。

2、應用能力顯著增強。工業大數據應用全面支撐智能制造和工業轉型升級，大數據在創新創業、政府管理和民生服務等方面廣泛深入應用，技術融合、業務融合和數據融合能力顯著提升，實現跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務的協同管理和服務，形成數據驅動創新發展的新模式。

3、生態體系繁榮發展。形成若干創新能力突出的大數據骨干企業，培育一批專業化數據服務創新型中小企業，培育10家國際領先的大數據核心龍頭企業和500家大數據應用及服務企業。形成比較完善的大數據產業鏈，大數據產業體系初步形成。建設10-15個大數據綜合試驗區，創建一批大數據產業集聚區，形成若干大數據新型工業化產業示范基地。

4、支撐能力不斷增強。建立健全覆蓋技術、產品和管理等方面的大數據標準體系。建立一批區域性、行業性大數據產業和應用聯盟及行業組織。培育一批大數據咨詢研究、測試評估、技術和知識產權、投融資等專業化服務機構。建設1-2個運營規范、具有一定國際影響力的開源社區。

5、數據安全保障有力。數據安全技術達到國際先進水平。國家數據安全保護體系基本建成。數據安全技術保障能力和保障體系基本滿足國家戰略和市場應用需求。數據安全和個人隱私保護的法規制度較為完善。

三、實現目標的關鍵舉措

《規劃》再分析總結產業發展現狀及形式的基礎上，圍繞“創新、開放、共享、應用、協同、體系”關鍵詞，對實現2020年目標具體設置了7項重點任務、8個重點工程，以及5個方面保障措施，為方便閱讀理解，筆者做了分解處理，詳見下圖。

8個重點工程：圍繞重點任務，設置了大數據關鍵技術及產品研發與產業化、大數據服務能力提升、工業大數據創新發展、跨行業大數據應用推進、大數據產業集聚區創建、大數據重點標準研制及應用示范、大數據公共服務體系建設、大數據安全保障八個工程，作為工作抓手重點推進。

5個方面保障措施：大數據涉及面廣，對跨層級、跨部門的協調要求高，同時需要法律法規、政策、人才以及國際合作等多層面支持，提出推進體制機制創新、健全相關政策法規制度、加大政策扶持力度、建設多層次人才隊伍、推動大數據國際化發展五個方面的保障措施。

四、《規劃》對企業的啟示

好風憑借力，送我上青天。大數據企業需要充分利用政策紅利，積極響應國家的號召和導向，既要不斷通過技術創新，提升產品競爭力，也需要從業務切入，以國家戰略、市場需求為牽引，提供行業應用解決方案，更需要響應開放共享，利用互聯網共創思維實現企業快速發展，從而打造一流品牌，實現企業價值和利益。

1、把握先入優勢

無數案例驗證了行業先入者優勢，英特爾首席執行官Andrew Grove曾說，當企業有了技術突破或其他根本性改變時，機會就來了，抓住機會。在這一行業，先入者而且只有先入者，也就是在別人猶豫不決時就果斷采取行動的企業，才真正有機會贏得時間，超過其他競爭對手。在這個市場里，時間優勢是獲得市場份額的最可靠的辦法。雖然國外產品比國產更好，但是鑒于中國特殊情況和本次戰略時間窗口，國外廠商想形成壟斷幾無可能，這正是中國廠商的機會，憑借本土優勢還是很容易成長為各個細分領域的領導者。

2、持續技術創新

創新是動態發展的，如果進行一次技術創新之后不再進一步開拓進取，而是坐享原來的結果，必然會陷入困境，原有的先入優勢和客戶忠誠度將消耗殆盡。綜合來看，企業創新的驅動力主要有以下四個方面：企業領導自身的內驅力；企業外界的外界壓力，如行業內部各企業之間的競爭方式、市場競爭的激烈程度、市場策略等；技術和社會文化的影響力，如本地區社會發展狀況、企業文化、企業員工素質等；目標市場和預期利潤的吸引力，即企業有沒有夢想有沒有拼勁；

3、創建生態優勢

進入互聯網和大數據時代，產業環境、消費者需求發生了巨大的變化，一是整合性需求的提高，用戶不再滿足于單一產品功能，而是希望企業交付一覽的的個性化解決方案；二是行業跨界增加了競爭的不確定性，黑天鵝亂飛的年代，誰也想不到將來競爭對手會是誰。所以企業必須學會構建生態，創建生態優勢。

這里的生態是指企業、個人在相互依賴和互惠的基礎上形成共生、互生和再生的價值系統，實質上是規模經濟的邏輯延伸，在產品獲服務的創造層面讓更多的人參與，讓事業目標鏈接更多的人。個人消費者領域，蘋果公司與開發者、app與IOS系統就是一個共贏共生的生態；大數據BI領域，帆軟公司與開發者聯盟、問題互助團隊、文檔團隊等也是共創共贏的生態。生態優勢的背后假定不再是零和博弈，它強調共贏，追求“為我所用”，做到你中有我，互惠互利。

五、《規劃》對個人的啟示

《規劃》已明確指出，大數據基礎研究、產品研發和業務應用等各類人才短缺，難以滿足發展需要?！?017年中國大數據發展報告》調查中顯示，高端綜合型人才短缺問題日益突出，問題主要有：

我國大數據從出現到廣泛應用歷時較短，從業者經驗不足，對大數據的認知和分析思維相對滯后；崗位供需不平衡，數據分析、系統研發等技術類崗位大多供不應求，項目管理類求職人數占比遠遠高于招聘需求；學歷層次錯位明顯，低學歷的招聘需求高于求助數量占比，高學歷則供不應求；二三線大數據行業發展較好的城市，如南京、大連、貴陽等人才供給相對不足；機會留給有準備的人，我們要順時順勢。網絡和付費知識的發展，讓我們可以不受時間、金錢、地域的限制學到最新知識，但要成為好的數據科學家，還需要做到以下3點。

1、訓練多模式思維

現實生活中一件事往往有多種解決方案，最佳解決方案會是不同的想法和解決思路碰撞的結晶，而這些想法和解決思路的來源往往也不盡相同。一個企業會從各種渠道收集信息，我們需要學習在每個渠道中提取有用的數據信息進行分析，再把這些分析結合到一起去，從而找出最佳解決方案。

2、把工作當成職責

興趣是最好的老師，如果你愿意并喜歡大數據行業，那么就不僅要把工作當成謀生的手段，還是你的一個習慣和職責。你要習慣于用探索數據的方式來看待周圍的世界，比如有人想聽你對于數據如何改變生活的看法，那么你就應該用具體的數據和例子來支持你的觀點，甚至用創造性的可視化信息展示。

3、擴展交際圈

在商業上，擴展人脈一直很重要，所以下班后多多出去看看吧。如果你想成為大數據領域內的專家，你應該多接觸這個領域內的人。多去參加那些關于大數據的論壇、講座等活動，多關注一些關于大數據的社交媒體賬號。如果你的熟人在一家優秀的大數據公司工作，當他們有職位空缺時，他們會想到你。這便是擴展交際圈帶來的好處之一。