中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展觀察：持續(xù)向上向好

近年來，我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)一直處于持續(xù)向上向好的態(tài)勢。中國信通院作為行業(yè)智庫和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展平臺，始終通過行業(yè)研究與各位同仁同頻共振，梳理和總結(jié)發(fā)展的趨勢、面臨的挑戰(zhàn)，形成體系化的觀察。

今年上半年，中國信通院圍繞技術(shù)、管理、安全、應(yīng)用、數(shù)據(jù)要素、流通交易等環(huán)節(jié)開展研究。在2023大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展大會主論壇上，中國信通院云計算與大數(shù)據(jù)研究所大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈部主任姜春宇進行了題為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展觀察的演講。

上圖為我國大數(shù)據(jù)相關(guān)政策演進趨勢：2014年，大數(shù)據(jù)首次被寫入中國政府工作報告。2015年，國務(wù)院印發(fā)《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，這是中央政府在數(shù)據(jù)政策領(lǐng)域的第一槍。2016年，工信部《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》發(fā)布，標(biāo)志著這一產(chǎn)業(yè)首次擁有了自己的五年發(fā)展規(guī)劃。時至2020年，我們可以看到，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，尤其是其技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)能力均得以不斷提升。

這五年的時間是夯實基礎(chǔ)的五年，大數(shù)據(jù)連續(xù)六年寫入政府工作報告，這是非常獨特的經(jīng)歷，相比之下，云計算、AI等技術(shù)均沒有像大數(shù)據(jù)一樣得到如此多的關(guān)注。2019年，十九屆四中全會《決定》首次將“數(shù)據(jù)”列為生產(chǎn)要素，這是一個重要的里程碑事件。

如果說在過去的六七年時間里觀察數(shù)據(jù)都是以技術(shù)思維和技術(shù)視角看待，那么從2019年開始則將其真正作為數(shù)字世界和數(shù)字經(jīng)濟的核心生產(chǎn)要素以及數(shù)字世界的承載加以對待。

圍繞數(shù)據(jù)要素還有一系列相關(guān)文件發(fā)布，2022年，國務(wù)院發(fā)布“數(shù)據(jù)二十條”，構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度體系，并將其作為系統(tǒng)部署數(shù)據(jù)制度的“四梁八柱”。

過去的十年，我們對數(shù)據(jù)有了不同的認(rèn)識，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)相比于土地、勞動、資本等其它生產(chǎn)要素具有自己獨特的特點。由于其獨特的特性，現(xiàn)有的很多制度體系都無法匹配，我們對它不能像對待傳統(tǒng)的知識產(chǎn)權(quán)、軟件、土地等生產(chǎn)要素一樣。去年的“數(shù)據(jù)二十條”主要是構(gòu)建適應(yīng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)制度體系，其中包括四點：

數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)制度，在“數(shù)據(jù)二十條”中提到了三權(quán)分立，雖然我們對數(shù)據(jù)擁有所有權(quán)，但它卻并不被我們控制，那么如果企業(yè)需要使用的話怎么區(qū)分？所以就要有三權(quán)分立的產(chǎn)權(quán)制度體系。

流通交易制度，其實這種體系一直在運轉(zhuǎn)，包括廣告和征信。數(shù)據(jù)交易所誕生以前，數(shù)據(jù)已經(jīng)在流轉(zhuǎn)，中央提出流通交易機制就是構(gòu)建場內(nèi)和場外結(jié)合的流通機制。

收益分配制度，如何讓人民享受到數(shù)據(jù)紅利，這里提到了分配制度如何傾斜的問題。

安全治理制度，所有一切數(shù)據(jù)利用的前提都是安全的保護，所以數(shù)據(jù)在一個企業(yè)內(nèi)部流轉(zhuǎn)時保護起來相對容易，但在多個跨主體、跨領(lǐng)域、跨行業(yè)流動時，安全治理體系如何構(gòu)建？可以說這是一個很艱巨的任務(wù)，因為信任很難實現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)經(jīng)過多年的發(fā)展，現(xiàn)在已經(jīng)進入“十四五”發(fā)展階段，整個態(tài)勢非常好、動力非常充足，產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到1.57萬億，數(shù)據(jù)產(chǎn)量是ZB級別，很多企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模都是PB，國家層面是ZB級別，論文專利也是在全球處于領(lǐng)先地位，和數(shù)據(jù)有關(guān)的市場主體超18萬家，高校數(shù)據(jù)領(lǐng)域的課程也逐漸豐富起來。

圍繞以上五個方面，我們都有一些認(rèn)識。數(shù)據(jù)計算與存儲就是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，管理也是一個新的方向，頭部行業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理，再向各個行業(yè)全域轉(zhuǎn)型，點對點流通路徑已經(jīng)初步探索完成，全社會范圍的規(guī)范化流通正在探索，支撐高層領(lǐng)導(dǎo)的應(yīng)用體系已經(jīng)初步完成，但很多企業(yè)和機構(gòu)探索的都是如何賦能整個企業(yè)各級別的人員，尤其是一線人員，以及如何讓數(shù)據(jù)更加平民化、貼近前端，這最早是由法規(guī)推動，現(xiàn)在是雙驅(qū)動，也就是內(nèi)生安全需求和外部合規(guī)要求，如何將安全體系嵌入業(yè)務(wù)治理也十分重要。

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展了十多年，從2006年算起已經(jīng)將近二十年，大的基礎(chǔ)設(shè)施創(chuàng)新已經(jīng)完成，還有一些點狀創(chuàng)新，整個產(chǎn)業(yè)前景持續(xù)向好，安全穩(wěn)定已經(jīng)成為焦點。

當(dāng)前整個基礎(chǔ)設(shè)施呈現(xiàn)三個特點：云化改造全面加速，尤其是國際視角，這是因為國際公有云占有率非常高，并且云原生和Serverless均極具彈性和云化的能力。融合一體持續(xù)加深，如何把數(shù)據(jù)技術(shù)紛繁復(fù)雜的體系規(guī)劃到一個比較簡單的、容易運維的體系？我們經(jīng)常講融合，這是為了簡化我們的運維負擔(dān)。內(nèi)生安全快速補強，這里包括全密態(tài)數(shù)據(jù)庫、內(nèi)置敏感識別和內(nèi)置防火墻。

最近兩年非常明確的一個發(fā)展趨勢就是降本增效，互聯(lián)網(wǎng)大廠都在這樣做，地主家里也沒有余糧了，大家都在想著如何降低成本。我們跟很多大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)聊，他們的主題也都是降本增效。以前很多基礎(chǔ)設(shè)施都是各個業(yè)務(wù)團隊自己維護，現(xiàn)在大型央企國企都想打造統(tǒng)一的基礎(chǔ)設(shè)施來降低成本。院里正在進行《湖倉一體成熟度模型》和《批流一體成熟度模型》，指導(dǎo)大家實現(xiàn)多個平面、多個計算引擎向統(tǒng)一的基礎(chǔ)設(shè)施演化。

在精細化運營方面，很多機構(gòu)建立統(tǒng)一基礎(chǔ)設(shè)施以后就要想著成本分?jǐn)偅觅Y源就應(yīng)該記帳，不然的話資源還會進一步浪費，云原生提升資源利用率的技術(shù)正在發(fā)生，這些舉措都是為了提升閑置資源的利用率。

AI賦能的相關(guān)技術(shù)正在蓬勃發(fā)展，向量數(shù)據(jù)庫、圖智能和面向數(shù)據(jù)要素流通的一系列加密數(shù)據(jù)庫都在發(fā)力。

我們除了降本增效之外還關(guān)注穩(wěn)定和安全，數(shù)據(jù)容災(zāi)、備份、多個層面的數(shù)據(jù)冗余非常關(guān)鍵，這其中包括的全敏隱私計算也非常重要。

數(shù)據(jù)管理從2019年以來迎來了新的熱潮，通信、制造和金融都有大量數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)管理相關(guān)的政策。數(shù)據(jù)管理確實很辛苦，也確實很漫長，很多機構(gòu)做著做著就不想做了，投入太長，見效太慢。但有幸的是，現(xiàn)在國家層面DCMM數(shù)據(jù)管理成熟度模型的貫標(biāo)體系促進了很多行業(yè)對數(shù)據(jù)管理的認(rèn)知，增強大家在這方面的工作力度投入，目前已經(jīng)完成了1000多家企業(yè)的貫標(biāo)和評估。頭部企業(yè)數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)管理工作進入深水區(qū)，低垂的果實已經(jīng)被摘完，剩下的都是老大難的活，可能動一下就會對企業(yè)有很大影響的問題。

企業(yè)管理包括幾個特點：成立專職團隊，數(shù)據(jù)管理部門在大型央行已經(jīng)獨立，跟IT部門、科技部門并列，運營商領(lǐng)域也是一個很大的團隊，其中有上百人甚至上千人支持，所以數(shù)據(jù)團隊的職業(yè)化和專業(yè)化是一個大的趨勢。數(shù)據(jù)戰(zhàn)略從IT分化出來，尤其是DCMM明確提出具備獨立數(shù)據(jù)戰(zhàn)略相關(guān)工作，很多機構(gòu)都在開展自己獨立的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。開展專項行動，進一步提升數(shù)據(jù)供給質(zhì)量。建立統(tǒng)一技術(shù)平臺，消除協(xié)同難點。

在數(shù)據(jù)管理發(fā)展趨勢方面，DCMM已經(jīng)發(fā)展成為中國數(shù)據(jù)管理方法論，共有1100多家機構(gòu)完成DCMM貫標(biāo)，74%的企業(yè)都是二級水平，這說明大家的提升空間還比較大，三級到四級占到25%左右，四級以上只有5%，優(yōu)秀的數(shù)據(jù)管理機構(gòu)還是鳳毛麟角。銀行、證券、保險和大型運營商、央國企都是數(shù)據(jù)管理的主力軍，大家紛紛開展了相關(guān)的工作。

DataOps數(shù)據(jù)開發(fā)治理一體化能力會重塑整個數(shù)據(jù)開發(fā)范式，前幾年主要是理念，從今年開始，參與整個標(biāo)準(zhǔn)和實踐的機構(gòu)越來越多，可能有上百家機構(gòu)都在踐行DataOps的相關(guān)理念和實踐。我們自己推出的標(biāo)準(zhǔn)框架已經(jīng)在農(nóng)行、工行、中國移動做了相應(yīng)的驗證。

數(shù)據(jù)治理向數(shù)據(jù)資產(chǎn)化躍進，從資產(chǎn)的角度思考，這能夠讓高層認(rèn)識到數(shù)據(jù)除了一些問題之外還有很多價值。我們通過七年的時間構(gòu)建《數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理實踐白皮書（6.0版）》、提出數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營的標(biāo)準(zhǔn)，就是為了讓業(yè)務(wù)甚至外部機構(gòu)都能感知到，我們不光側(cè)重于治理，還關(guān)注持續(xù)運營。我們還要建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值體系，目前這套標(biāo)準(zhǔn)我們雖然具備，但是很難標(biāo)準(zhǔn)化，因為數(shù)據(jù)對于每個企業(yè)而言都是個性化方案，只能通過評估更多案例來優(yōu)化評估指標(biāo)。

數(shù)據(jù)流通要素市場構(gòu)建已經(jīng)進入高速發(fā)展階段，隨著數(shù)據(jù)局的成立，相信會有很多相關(guān)基礎(chǔ)制度得以逐一落實。流通規(guī)則就是四梁八柱，我們需要知道該干哪些事情。流通技術(shù)體系也在不斷完善，包括很多控制技術(shù)、加密技術(shù)也都會逐步完善起來。之前我們認(rèn)為隱私計算是足夠的，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)其實并不夠，需要一攬子的數(shù)據(jù)流通生命周期體系。

供需對接在向多行業(yè)擴展，很多央國企都有加入數(shù)據(jù)要素流通的探索環(huán)節(jié)，我們大家一起來探索數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和產(chǎn)品對外賦能。整個數(shù)據(jù)產(chǎn)品形態(tài)正在轉(zhuǎn)變，最早提供的都是標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，后來慢慢地有了大量定制化需求。我們相信這只是一個過程，未來的走向肯定還是標(biāo)準(zhǔn)化，從標(biāo)準(zhǔn)到定制再到標(biāo)準(zhǔn)的整個過程都是要有旅程的。

在數(shù)據(jù)流通發(fā)展趨勢方面，公共數(shù)據(jù)是一個很大的前景，政府端一定會盤活公共數(shù)據(jù)的授權(quán)運營工作，北京、成都、海南都在積極探索公共數(shù)據(jù)的授權(quán)運營，其中存在一系列的挑戰(zhàn)和問題，授權(quán)的規(guī)則和流程、價格機制，收益分配、安全保障等仍需繼續(xù)探索。我們在TC601成立公共數(shù)據(jù)運營工作組，探討相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)問題。

廣告、征信是當(dāng)前最大的商業(yè)數(shù)據(jù)流通場景，國內(nèi)個人征信涉及大概400多億，而美國在這方面則擁有1000多億美金的市場。企業(yè)查詢核驗也有很多，現(xiàn)在還有一類就是將AI用于大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)，接下來將會熱起來。場外流通體系不依靠交易所，場內(nèi)數(shù)據(jù)交易所正在構(gòu)建自己的發(fā)展體系。

我們認(rèn)為，信任與合規(guī)體系是整個商業(yè)數(shù)據(jù)流通和交易的核心，數(shù)據(jù)采購方需要構(gòu)建外部數(shù)據(jù)引入和管理的能力，數(shù)據(jù)輸出方需要構(gòu)建數(shù)據(jù)產(chǎn)品上線合規(guī)審計機制，其中包括對數(shù)據(jù)合作方的安全能力要求，這可能是數(shù)據(jù)泄露的短板，以及包括數(shù)據(jù)API治理能力要求。

個人數(shù)據(jù)的主要想法是把散落在各個APP的數(shù)據(jù)讓一個統(tǒng)一的賬號號管理，這個想法相當(dāng)于把個人數(shù)據(jù)使用授權(quán)的能力歸還給個人。我們使用數(shù)據(jù)的過程中要把隱私要求嵌入進去，落實Privacy By Design，考慮到隱私合規(guī)的要求，這套理念非常重要。

我們可以看到，逐漸形成了一整套可信數(shù)據(jù)流通技術(shù)體系，包括數(shù)據(jù)接入、傳輸、計算、銷毀，隱私計算只是其中的一小部分，還需要一系列技術(shù)配合。

目前我們也在暢想，未來數(shù)據(jù)流通會不會形成一個網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)在看到的都是點對點和中心化的，未來會不會變成自來水一樣連通？因此，我們提出可信數(shù)據(jù)流通網(wǎng)絡(luò)的暢想和倡議。

數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展需要經(jīng)歷三個階段：圖表統(tǒng)計屬于基本分析方法，起輔助決策的作用；數(shù)倉常態(tài)化和體系化主要需要借用數(shù)據(jù)挖掘和BI分析，起增強決策的作用；自動決策的實現(xiàn)則是通過BI+AI的方法，以及全域、敏捷、嵌入式的數(shù)據(jù)湖+外部數(shù)據(jù)的能力。

當(dāng)前，第二階段仍是數(shù)據(jù)應(yīng)用的主流，最近兩年，尤其是今年，頭部機構(gòu)普遍提到數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化賦能。大家都認(rèn)為自己的管理體系包括數(shù)據(jù)平臺能力已經(jīng)具備，但業(yè)務(wù)感知、數(shù)據(jù)賦能的要求卻還是差強人意，所以這是當(dāng)前一段時間很重要的環(huán)節(jié)，即數(shù)據(jù)應(yīng)用的進一步提升。

在數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展趨勢方面，AI技術(shù)帶來了新的分析變革，以ChatGPT為例，只要我們把論文輸進去便可以將其核心思想和要點都歸納出來，因此，AI增強分析可能是接下來會顛覆傳統(tǒng)BI的方向。與此同時，企業(yè)組織架構(gòu)也在發(fā)生變化，無論是一汽的數(shù)據(jù)管家還是交通銀行的數(shù)據(jù)經(jīng)理BP模式，都需要考慮如何讓業(yè)務(wù)更加理解數(shù)據(jù)的問題。此外，數(shù)據(jù)分析的平民化一定要賦能到企業(yè)的每個小細胞，同時還要注重數(shù)據(jù)倫理體系建設(shè)，這樣大家才可以形成比較普遍的道德規(guī)范。

在數(shù)據(jù)安全方面，發(fā)展基礎(chǔ)不斷夯實，當(dāng)前呈現(xiàn)三大特點：建設(shè)思路走向體系化治理，一站式解決方案成為數(shù)據(jù)安全主流服務(wù)形態(tài)，數(shù)據(jù)分類分級成為全行業(yè)的關(guān)注焦點和落地難點。并且，我們可以看到，與數(shù)據(jù)分類分級相關(guān)的政策標(biāo)準(zhǔn)在業(yè)界中最多，同時也最難，一旦分級便會出現(xiàn)很多問題。

數(shù)據(jù)安全發(fā)展趨勢包括三個方面：數(shù)據(jù)安全治理能力建設(shè)需求迫切，治理框架初步搭建，供大家參考。數(shù)據(jù)分類分級進入大范圍落地，這是我們梳理的七步方法論，雖然數(shù)據(jù)分類分級工具逐漸成熟，但是大家要認(rèn)識到分類分級的體系、規(guī)則和效果并不是一蹴而就，而是迭代、緩慢的過程。隨著國標(biāo)發(fā)布，數(shù)據(jù)安全風(fēng)險治理提上日程，為防范數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)篡改等安全事件的發(fā)生，落實數(shù)據(jù)安全風(fēng)險的源頭管控成為重點。因此，我們提出數(shù)據(jù)安全風(fēng)險治理體系，涵蓋風(fēng)險準(zhǔn)則建立、風(fēng)險要素識別，風(fēng)險評估分析，風(fēng)險處置解決，風(fēng)險治理改進等環(huán)節(jié)。

總結(jié)來說，在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施方面，整體創(chuàng)新已經(jīng)完成，接下來是圍繞降本增效、面向大模型、數(shù)據(jù)要素和安全能力的點狀創(chuàng)新。

在數(shù)據(jù)管理方面，隨著整體意識的激活，DataOps已經(jīng)成為迫切需求。在數(shù)據(jù)流通方面，由于公共數(shù)據(jù)是當(dāng)前熱點，地方實踐集中在這個部分；商業(yè)數(shù)據(jù)需要構(gòu)建場內(nèi)外結(jié)合體系，個人數(shù)據(jù)使用之道需要個人數(shù)據(jù)賬號與隱私工程探索，可信數(shù)據(jù)流通技術(shù)體系目前已經(jīng)初步形成。在數(shù)據(jù)應(yīng)用方面，AI技術(shù)的增強會帶來一個新的變化，企業(yè)組織架構(gòu)需要圍繞數(shù)據(jù)進行新的調(diào)整，數(shù)據(jù)分析能力在向平民化演進。在數(shù)據(jù)安全方面，數(shù)據(jù)安全防線評估和治理提上日程，體系化的數(shù)據(jù)安全治理能力成為大多數(shù)企業(yè)的選擇，數(shù)據(jù)分類分級開始大范圍落地，方法論和工具逐漸成熟，但仍需大量的迭代和優(yōu)化工作。